국산 AI반도체 상용화에 추경 494억 – LLM 구동 위한 NPU 인프라 구축 본격화

국산 AI반도체 상용화에 추경 494억 – LLM 구동 위한 NPU 인프라 구축 본격화

2025년 5월 29일, 과학기술정보통신부는 국산 AI 반도체 상용화를 본격적으로 추진하기 위해 총 494억 원 규모의 추가경정예산을 투입한다고 밝혔습니다. 이는 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 국내 NPU 개발 기업들의 기술 상용화에 필요한 실증 및 사업화를 직접 지원하는 내용입니다.

💡 국산 NPU가 주목받는 이유

NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능 연산에 특화된 반도체로, 사람의 뇌처럼 신경망 구조를 기반으로 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 처리하는 역할을 합니다. 기존의 GPU(그래픽처리장치)보다 전력 효율이 높고, AI 모델 실행 속도가 빠르며, 병렬처리에 최적화되어 있어 차세대 AI 연산칩으로 주목받고 있습니다.

LLM(Large Language Model)은 GPT-4, Claude, PaLM 같은 대형 언어 모델을 의미하며, 수십억 개 이상의 파라미터를 가진 초대형 AI 모델입니다. 이 모델을 구동하려면 대규모 연산 능력과 고성능 메모리가 필요한데, NPU는 바로 이런 LLM 환경에 최적화된 구조로 설계된 것이죠.

퓨리오사AI의 ‘레니게이드’, 리벨리온의 ‘아톰’, 딥엑스의 엣지 칩 등 국산 AI 반도체들이 글로벌 기업들과 경쟁 중입니다.

📊 예산 구성 – 어디에 쓰일까?

• AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화: 120억
• 국산 NPU 기반 AX 디바이스 개발: 60억
• AI반도체 사업화/해외 실증 지원: 274억
• 총합: 494억 (추경)

특히 50PF급(초당 1000조 연산) AI 슈퍼컴퓨터 인프라가 2025년부터 단계적으로 구축될 예정이며, 향후 120PF급까지 확대됩니다.

🧠왜 이게 중요한가?

이건 단순한 산업 육성이 아니라 “AI 인프라의 독립선언”이라 할 수 있습니다. 지금까지는 LLM을 돌리기 위해 엔비디아 GPU를 의존했지만, 국산 NPU로 LLM을 직접 구동하는 시대가 열리면 한국도 진정한 AI 기술 자립 국가가 됩니다.

그리고 이번 지원은 단순한 기술 개발이 아니라 **실증 인프라 + 디바이스 상용화 + 해외 실증**까지 포함돼 있어, 국내 AI 반도체 스타트업 생태계 전체를 일으키는 총력전으로 볼 수 있습니다.

🔮 결론 – 타이밍은 지금, 기회는 국산 NPU

국산 AI반도체가 성공하기 위한 골든 타임은 지금입니다. 정부는 추경을 통해 그 기회를 현실화할 준비를 마쳤고, 이제는 산업계의 실행만 남았습니다. GPU 시장을 독점해온 글로벌 시장에 NPU라는 대항마가 제대로 등장할 수 있을지, 그 주인공이 국산 기술이 될 수 있을지 지켜볼 타이밍입니다.