국내 AI 반도체 업계에서 올해는 '옥석 가리기의 해'로 불린다. 지난 2~3년간 AI 반도체 붐이 일며 천문학적인 투자를 받아온 스타트업들이 일제히 제품 양산을 시작해서다.

그동안 받아온 기대를 실제로 증명해야 하는 셈이다. 올해의 절반이 지난 6월, AI 반도체 업계는 앞서 예상한 상황과는 다른 그림이 펼쳐지고 있다. 열릴 것 같던 서버향 NPU(신경망처리장치) 시장은 열리지 않고 있으며 오히려 온디바이스 AI 시장은 확대되며 엣지 AI칩 업체에 기회가 찾아왔다.

15일 반도체 업계에 따르면 AI 반도체 업체들은 정부의 AI칩 지원 사업에 환영의 의사를 내비치고 있다.

모빌린트 관계자는 “정권이 바뀌면서 AI 쪽 지원에 타깃을 맞춰주는 것 같아서 기대를 하고 있는 게 사실”이라고 밝혔다.

익명을 요구한 한 AI 반도체 업계 관계자는 “국산 NPU 관련해 추경에 반영을 한 것 자체는 굉장히 반가운 일”이라고 말했다.

앞서 과학기술정보통신부는 AI 반도체 업체에 추경 494억원을 포함해 총 2천434억원을 투입한다고 밝혔다.

구체적으로는 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화(120억원) ▲인공지능전환(AX) 실증 지원(40억원) ▲AI 반도체 사업화 적시 지원(220억원) ▲AI-반도체 해외 실증 지원(54억원) ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증(60억원) 사업으로 구성됐다. 사업에는 리벨리온, 딥엑스, 퓨리오사AI 등이 참여할 것으로 관측된다.

현재 추론형 서버 NPU 시장 상황은 좋지 못하다. 국내 AI 반도체 업계가 정부의 지원을 가뭄의 단비로 여기는 이유다.

당초 업계 안팎에서는 추론형 NPU 제품의 수요가 지난해부터 늘어날 것으로 전망했었다. 그러나 현재까지 추론형 NPU 시장은 열리지 않고 있다. 서버 NPU의 사용처가 데이터센터로 한정된 만큼 구매할 고객이 많지 않기 때문이다.

추론형 NPU 시장의 문이 열리지 않는 다른 이유로는 엔비디아의 존재가 있다. 추론만 가능한 NPU와 달리 GPU는 학습과 추론 모두가 가능하다. AI를 구현하는 빅테크 입장에선 검증된 엔비디아 칩을 사용하는 게 리스크를 줄이는 길인 것이다.

AI 반도체 업계 한 관계자는 “결국 중요한 것은 이 칩을 사용해도 된다는 검증”이라며 “정부에서 AI반도체 업체들을 지원해주는 것도 좋지만, 고객사를 지원해 국산 AI칩을 구매해 활용할 수 있도록 하는 게 오히려 현 상황을 타개할 방법으로 보인다”고 제언했다.

서버형 NPU 시장과 달리 국내 엣지 AI 반도체 업계의 시장 상황은 다소 안정적이다. 데이터센터 외 고객사가 없는 서버형 NPU와 달리 엣지 NPU는 로봇, 드론, CCTV 등 다양한 분야에서 고객사를 확대할 수 있기 때문이다.

실제로 엣지 NPU 기업인 딥엑스는 국내외 대기업이 개발하고 잇는 로봇에 AI칩 공급을 추진하고 있다. 회사는 로보틱스 서비스 개발을 위해 현대차와 손을 잡은 바 있다.

모빌린트의 경우 최근 LG AI 연구원에서 개발한 AI 언어모델 엑사원(EXAONE)을 자사 제품으로 구현했다. 당시 구현에 사용된 제품은 AI반도체 에리즈(ARIES)를 탑재한 카드 MLA100이다.

윤상현 모빌린트 이사는 “일반적으로 8B(매개변수 80억개) 이하의 AI 모델은 영어랑 달리 한국어 구현은 자연스럽지 못하다”며 “이번 구현에서는 AI가 한국말을 자연스럽게 했다. 진짜 AI 비서 같은 역할을 하는 그런 시연이었다”고 밝혔다.