과학기술정보통신부와 AMD는 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 AI 반도체 생태계 협력을 위한 양해각서를 체결했다. 정부 공식 발표에 따르면 협력 분야는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 구축·실증, 국가과학AI연구센터와의 AI for Science 공동연구, 국내 AMD AI 우수 연구센터 설립, AI 인재양성 및 피지컬 AI 공동연구 등이다.

CPU·GPU·국산 NPU를 하나의 생태계로

이번 협력에서 특히 주목할 부분은 AMD의 CPU·GPU와 국내 기업의 NPU를 연결하는 구조다.

현재 거대 AI 모델의 학습과 추론에는 GPU가 핵심적인 역할을 하고 있지만, AI 컴퓨팅이 데이터센터에서 로봇·자동차·공장·에지 디바이스로 확장될수록 모든 작업을 하나의 종류의 반도체로 처리하는 방식에는 비용과 전력 효율 측면에서 한계가 있다.

이에 따라 CPU는 범용 연산, GPU는 대규모 병렬연산, NPU는 특정 AI 추론 등을 담당하면서 여러 종류의 연산장치를 연결하는 이기종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)이 중요한 기술 방향으로 부상하고 있다.

정부와 AMD의 협약에도 이러한 방향이 명시돼 있다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계하고 국내 AI 반도체 기업들이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 구축·실증한다는 계획이다.

이는 국산 NPU가 국내 시장에만 머무르지 않고 글로벌 CPU·GPU 및 소프트웨어 생태계와 호환성을 확보할 기회를 넓힌다는 점에서 의미가 있다.

‘AMD AI 우수 연구센터’ 국내 설립 추진

또 하나의 축은 국내 AMD AI 우수 연구센터(AI Center of Excellence) 설립이다.

공식 발표에 따르면 연구센터는 국내 기업·대학·연구기관의 기술협력뿐 아니라 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동연구 등을 지원하는 협력 거점으로 추진된다.

AMD는 국가과학AI연구센터와의 공동연구에도 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문인력을 지원하기로 했다. 연구 분야 역시 신약·기후·에너지 등 AI for Science에서 제조·로봇을 비롯한 피지컬 AI까지 확대될 수 있다.

AMD 역시 최근 AI 전략에서 CPU와 GPU뿐 아니라 네트워킹과 개방형 소프트웨어를 결합한 풀스택 플랫폼을 강조하고 있다. 회사가 7월 공개한 차세대 AI 인프라 역시 EPYC CPU, Instinct GPU, Pensando 네트워킹과 ROCm 소프트웨어를 결합하는 방향이다.

‘연결하되 종속되지 않는 AI’가 관건

이번 협력의 정책적 의미는 단순히 AMD의 반도체를 한국에 더 많이 공급받는 데 있지 않다.

정부가 추진하는 방향은 해외의 우수한 CPU와 GPU를 활용하면서 동시에 국내 NPU와 소프트웨어 기업이 참여할 수 있는 개방형 구조를 만드는 것에 가깝다. AMD도 한국과의 협력을 발표하면서 개방형·이기종 소버린 AI 인프라 구축을 지원하겠다고 밝혔다.

결국 한국형 소버린 AI의 경쟁력은 모든 기술을 국내에서 만드는 ‘기술 고립’보다 핵심 기술과 자원을 확보하면서 세계의 다양한 기술을 선택하고 조합할 능력에서 판가름날 가능성이 크다.

AMD CPU·GPU와 국산 NPU의 연결이 실제 상용 인프라로 이어지고, 국내 AI 반도체 기업들이 이를 발판으로 해외 시장에 진입한다면 이번 협력은 단순한 글로벌 기업 유치를 넘어 한국 AI 반도체 생태계의 확장 통로가 될 수 있다.

반대로 연구센터 설립에 머물거나 국산 NPU의 실제 적용과 상용화가 뒤따르지 않는다면 효과는 제한적일 수 있다. 앞으로 확인해야 할 지점은 어떤 국내 NPU 기업이 참여하는지, 어느 규모의 컴퓨팅 자원이 투입되는지, 실제 데이터센터와 피지컬 AI 현장에서 얼마나 실증·상용화되는지다.

결국 이번 프로젝트의 성패는 한 문장으로 압축된다.

세계와 연결하되 한 기술에 갇히지 않고, 협력하되 대한민국이 AI 인프라의 선택권을 확보할 수 있느냐는 것이다.