--- title: "국산 NPU 클라우드가 실증을 넘어 상용화로 간다" published: 2026-06-05T06:05:04.709Z canonical: https://jeff.news/article/3727 --- # 국산 NPU 클라우드가 실증을 넘어 상용화로 간다 KT클라우드, 가비아, 삼성SDS가 리벨리온·퓨리오사AI 같은 국산 NPU를 클라우드 상품으로 내놓기 시작했어. 정부의 AI 반도체 팜, K-클라우드 프로젝트가 실증에서 끝나지 않고 실제 NPUaaS 시장으로 이어지는 흐름이 보이는 상황이야. ## 국산 NPU가 드디어 클라우드 상품으로 나오기 시작함 - 국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 흐름에 들어섰음 - KT클라우드와 가비아는 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했음 - 삼성SDS는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 내놓을 예정임 - 이제 국산 NPU가 연구개발이나 실증 데모가 아니라, 실제 클라우드 상품 목록에 올라가는 단계로 넘어가는 중임 - KT클라우드는 리벨리온의 차세대 NPU ‘아톰 플러스’를 적용한 공공 전용 NPU 서비스를 발표했음 - 국내 NPUaaS 중 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다는 점이 포인트임 - 공공기관과 지자체가 보안 규제를 맞추면서 국산 AI 반도체를 쓸 수 있게 설계됐음 - 가비아는 리벨리온 ‘아톰-맥스’ 기반 NPUaaS를 이미 지난 4월 선보였음 - 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하는 모델임 - AI 추론 최적화 컨설팅까지 같이 지원할 계획이라, 단순 인프라 대여보다 실제 워크로드 튜닝에 방점이 찍혀 있음 - 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’를 삼성 클라우드 플랫폼에 붙일 예정임 - 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 고르는 구조를 만들겠다는 목표임 - 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 조금이라도 선택지를 넓히려는 움직임으로 보면 됨 > [!IMPORTANT] > 최근 AI 인프라 시장은 대규모 학습보다 추론 수요가 빠르게 커지는 중임. NPU는 이 추론 구간에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력을 노리는 카드라서, “GPU 대체”보다는 “추론 비용 최적화” 관점으로 보는 게 맞음. ## 정부 실증 사업이 상용화 밑바탕이 됨 - 이번 흐름은 정부가 밀어온 AI 반도체 육성 정책과 연결돼 있음 - 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 2023년부터 3년간 ‘AI 반도체 팜 구축·실증’ 사업을 진행했음 - 목표는 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 만들고, 실제 산업 현장에서 성능을 검증하는 것이었음 - 이 사업에는 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드가 참여했고 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 들어갔음 - 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라가 구축됐음 - 의료, 번역, 챗봇 같은 AI 서비스 실증이 진행됐음 - 구체적인 실증 사례도 꽤 있음 - 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자용 대규모 언어 모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했음 - KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했음 - NHN클라우드는 K-클라우드 프로젝트로 22PF 이상 규모의 국산 NPU 인프라도 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했음 - 업계 평가는 “성능 검증”만이 아니라 “운영 경험 축적”이 컸다는 쪽임 - 클라우드 사업자가 국산 NPU를 실제 인프라로 굴려보면서 배포, 운영, 최적화 노하우를 쌓았다는 얘기임 - 최근 NPUaaS 상품도 이 경험이 기반이 됐다는 분석이 나옴 ## 다음 관문은 공공 AX 수요 - 국산 클라우드와 NPU 생태계가 커지려면 결국 안정적인 수요가 필요함 - 기술이 좋아져도 쓸 곳이 없으면 클라우드 상품은 오래 버티기 어려움 - 기사에서는 공공 AI 전환(AX) 사업이 중요한 기반으로 언급됨 - 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진 중임 - 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트임 - 센터 안에 연구개발 존을 만들어 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증도 지원할 계획임 - 공공기관과 지자체의 생성형 AI, AI 에이전트 도입 확대도 NPU 수요와 맞물림 - 이런 서비스는 모델을 계속 학습시키기보다, 실제 민원·행정·업무 흐름에서 추론을 많이 돌리는 쪽에 가까움 - 그래서 추론 중심 인프라를 얼마나 싸고 안정적으로 제공하느냐가 국산 NPU의 시장성을 가를 가능성이 큼 --- ## 기술 맥락 - 이번 기사에서 핵심 선택은 GPU만 쓰는 구조에서, 추론 워크로드에 NPU를 섞는 구조로 가는 거예요. 대규모 모델 학습은 여전히 GPU가 강하지만, 이미 학습된 모델을 계속 호출하는 서비스에서는 전력과 비용이 훨씬 민감해지거든요. - NPUaaS가 중요한 이유는 기업이 칩을 직접 사서 운영하지 않아도 되기 때문이에요. AI 반도체는 하드웨어만 있다고 끝나는 게 아니라 드라이버, 런타임, 모델 최적화, 장애 대응까지 붙어야 해서 클라우드 상품화가 현실적인 진입로예요. - 공공 전용 서비스에서 CSAP이 언급되는 것도 그냥 인증 자랑이 아니에요. 공공기관은 보안 인증 없이는 클라우드 도입 자체가 막히는 경우가 많아서, 인증을 받은 NPUaaS는 실제 예산과 사업으로 연결될 가능성이 커져요. - 정부 실증 사업의 의미는 성능표 하나가 아니라 운영 경험이에요. 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드 같은 사업자가 19.95PF, 22PF 이상 규모 인프라를 다뤄봤다는 건 상용 서비스로 넘어갈 때 꽤 큰 차이를 만들 수 있어요. ## 핵심 포인트 - KT클라우드는 리벨리온 아톰 플러스 기반 공공 전용 NPU 서비스를 출시했고 국내 NPUaaS 최초로 CSAP을 획득 - 가비아는 리벨리온 아톰-맥스 기반 NPUaaS를 제공하며 추론 최적화 컨설팅까지 계획 - 삼성SDS는 7월 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼에 출시 예정 - 정부 실증 사업에서 총 19.95PF 규모 국산 NPU 인프라가 구축됐고, K-클라우드 프로젝트에서는 22PF 이상 규모 인프라도 추진 - 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 국가AI컴퓨팅센터가 다음 수요 기반으로 언급됨 ## 인사이트 국산 NPU 얘기는 그동안 ‘성능 나오냐’에서 멈춘 경우가 많았는데, 이제는 클라우드 상품으로 팔릴 수 있냐가 시험대가 됐어. GPU가 비싸고 부족한 상황에서 추론 워크로드를 얼마나 안정적으로 받아낼지가 진짜 승부처임.