정부가 인공지능(AI) 반도체 시장의 판도를 바꾸기 위한 국가 차원의 전략을 본격화한다. 과학기술정보통신부와 금융위원회가 발표한 ‘K-엔비디아 육성 프로젝트’는 단순한 산업 지원책을 넘어, 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치) 중심 생태계에 대한 정면 도전으로 분석된다. 이는 폭증하는 AI 연산 수요가 야기하는 전력 소비와 비용 문제를 해결할 대안으로 국산 NPU(신경망처리장치)를 지목하고, 여기에 대규모 정책 자금을 집중하겠다는 선언이다.
현재 글로벌 AI 시장은 엔비디아 GPU에 대한 의존도가 절대적이다. 그러나 높은 성능만큼이나 막대한 전력 소모와 천문학적인 도입 비용은 AI 확산의 명백한 한계로 지적된다. 정부는 이 지점을 한국 AI 반도체 산업이 파고들 기술 변곡점으로 판단했다. GPU가 범용성과 높은 성능을 무기로 ‘학습’ 시장을 장악했다면, 저전력·저비용·고효율을 앞세운 NPU는 ‘추론’ 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 전략적 계산이다. AI 모델을 서비스하는 추론 단계의 비중이 기하급수적으로 커지는 산업 트렌드와 맞물려 있다.
이번 프로젝트의 핵심은 금융과 기술 정책의 결합이다. 금융위원회는 향후 5년간 150조 원 규모로 조성될 국민성장펀드 중 50조 원을 AI 반도체 분야에 집중 투입한다. 특히 올해에만 10조 원의 자금을 공급하며 초기 동력을 확보할 계획이다. 이는 단기 성과에 급급한 민간 투자만으로는 장기적인 기술 개발과 시장 개척이 어려운 반도체 산업의 특성을 고려한 ‘인내자본(patient capital)’ 공급 전략이다. 장기간에 걸친 안정적 자금 지원을 통해 국내 팹리스(설계) 기업들이 소위 ‘죽음의 계곡’을 넘어 글로벌 기업으로 성장할 수 있는 발판을 마련하겠다는 것이다.
정책 지원은 팹리스에만 국한되지 않는다. 설계부터 파운드리(생산), 패키징에 이르는 반도체 밸류체인 전반을 강화하는 것이 목표다. 이는 국내 유망 팹리스 기업의 성장이 삼성전자, SK하이닉스와 같은 종합반도체기업(IDM)의 파운드리 사업 및 고성능 메모리 반도체 수요와 연계되어 강력한 국내 산업 생태계를 구축하는 선순환 효과를 낳을 수 있다. 한국산업은행 역시 국민성장펀드를 중심으로 한 정책 금융을 통해 밸류체인 전반에 대한 과감한 투자를 예고했다.
물론 과제도 명확하다. 엔비디아가 구축한 CUDA(쿠다) 플랫폼과 같은 강력한 소프트웨어 생태계는 하드웨어 성능만으로는 넘기 어려운 벽이다. 국산 NPU가 시장에 안착하기 위해서는 하드웨어 개발과 함께 이를 뒷받침할 소프트웨어 개발도구(SDK), 라이브러리, 개발자 커뮤니티 육성이 병행되어야 한다. 정부의 이번 대규모 투자가 단순한 하드웨어 개발 지원을 넘어, 한국형 AI 반도체 생태계를 조성하는 마중물이 될 수 있을지가 프로젝트 성공의 관건이 될 전망이다.
