AI 반도체 시장은 2030년 약 1,200조원 규모로 확대될 전망이며, AI가 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 저비용, 저전력 NPU에 새로운 시장이 열리고 있다. 그러나 국산 NPU의 경쟁력은 칩 성능만으로 결정되지 않고 SW, 컴파일러, 모델 최적화, 서버, 데이터센터, 실제 서비스 레퍼런스를 포함한 전체 생태계가 좌우한다. 따라서 한국은 국산 NPU를 실제 산업서비스에서 대규모로 검증할 수 있는 국가 레퍼런스 인프라를 구축하고, 국내 실증을 해외 수출로 연결하는 전략이 중요하다.
· 데이터센터용 AI 반도체 시장 급성장
o 2024년 1,240억 달러(약 170조원) → 2030년 8,600억 달러(약 1,200조원) 전망.
o 연평균 성장률(CAGR) 약 38% 전망.
· 현재 시장은 엔비디아 중심
o 2025년 기준 데이터센터 AI 반도체 시장에서 엔비디아가 78.2% 점유.
o 구글 4.7%, AMD 4.1%, 인텔 3.7%, 화웨이 2.6% 순으로 조사됨.
· 시장 변화의 핵심은 ‘학습 → 추론’
o AI 모델을 만드는 학습(Training)보다 실제 서비스에서 모델을 반복적으로 실행하는 추론(Inference) 수요가 빠르게 증가.
o 추론에서는 최고 성능보다 비용·전력·지연시간·처리량이 중요한 경쟁요소가 됨.
· 국산 NPU의 진입 기회
o NPU는 AI 연산에 특화해 특정 추론 workload에서 전력·비용 효율을 높이는 것을 목표로 함.
o 국내에서는 리벨리온·퓨리오사AI·딥엑스·하이퍼엑셀·모빌린트 등이 시장을 공략.
· 리벨리온·퓨리오사AI의 2세대 제품 상용화
o 퓨리오사AI: 2세대 레니게이드(RNGD) 양산.
o 리벨리온: REBEL 100 출시를 추진.
o 단순 기술개발에서 실제 데이터센터·클라우드 적용 단계로 이동.
· NPUaaS 확산
o NPU를 기업이 직접 구매하는 방식뿐 아니라 클라우드에서 필요한 만큼 사용하는 서비스형 NPU(NPUaaS)가 등장.
o 리벨리온은 가비아·KT클라우드 등과, 퓨리오사AI는 삼성SDS 등과 상용화 확대를 추진.
· 실제 상용 레퍼런스가 가장 큰 과제
o 칩 성능만으로는 엔비디아 생태계를 넘기 어려움.
o SW, 컴파일러, SDK, 모델 최적화, 개발자 생태계, 대규모 공급능력, 실제 고객 레퍼런스가 중요.
· 특히 소프트웨어가 핵심
o 엔비디아는 CUDA를 20년 가까이 축적해 강력한 개발자 생태계를 확보.
o 국산 NPU가 성능 경쟁만으로는 부족하며 “쉽게 사용할 수 있는 SW 환경”을 확보해야 함.
· 글로벌 경쟁도 ‘대체 가속기’로 확대
o AMD·Google TPU·AWS Trainium·Cerebras 등도 엔비디아 의존도를 낮출 수 있는 대안으로 경쟁.
o 중국에서는 DeepSeek와 Huawei가 Ascend용 소프트웨어 생태계를 공동 개발하며 CUDA 의존도를 낮추려는 움직임도 나타남.
· 가격만으로는 엔비디아를 대체하기 어려움
o 엔비디아도 추론 효율을 높이는 방향으로 Blackwell 계열과 소프트웨어를 지속 개선.
o 따라서 국산 NPU의 경쟁력은 단순한 “칩 가격”이 아니라 실제 서비스의 총소유비용(TCO)으로 평가해야 함.
· 중동·신흥국이 새로운 시장으로 부상
o 미국의 AI 반도체 수출규제, 고가 GPU 투자 부담, 전력·부지 문제 등으로 대안을 찾는 국가가 존재.
o 한국 기업에게는 국내 실증 → 해외 레퍼런스로 연결할 기회가 될 수 있음.
[1]: https://www.hankyung.com/article/2026092769927 "1200조 AI반도체 시장, 엔비디아 천하에 도전장 낸 K-AI칩 | 한국경제"
[2]: https://www.mk.co.kr/news/business/12091149 "토종 AI 반도체 기업 상용화에 속도 ― 리벨리온·퓨리오사…시장성 시험 - 매일경제"
[3]: https://www.reuters.com/world/asia-pacific/deepseek-partners-with-huawei-develop-chip-programming-tools-reducing-reliance-2026-09-30/ "DeepSeek partners with Huawei to develop chip programming tools, reducing reliance on Nvidia"
[4]: https://www.nvidia.com/en-us/solutions/ai/inference/ "35x Lower Token Cost with Blackwell | NVIDIA AI Inference"
[5]: https://www.yna.co.kr/view/AKR20260923100300003 "1천조 시장 열리는 AI반도체…\"정부, 공급망 진출 지원해야\" | 연합뉴스"
[6]: https://www.etnews.com/20260918000250 "광주 NPU 컴퓨팅센터, 타당성 조사 막바지…11월 결과 제출 - 전자신문"
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