Your browser does not support JavaScript!

LPU와 MPU가 이끄는 AI 칩 혁신

일일 보고서 2024년 10월 06일
goover

목차

  1. 요약
  2. AI 칩 시장의 현황 및 주요 동향
  3. 주요 글로벌 기업의 역할과 전략
  4. 국내 AI 반도체 기업들의 부상
  5. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 인공지능(AI) 칩 시장에서 두각을 나타내고 있는 LPU와 MPU 분야의 유망 기업들을 분석하여, 현대 AI 반도체 시장의 현황과 경쟁 구도를 파악합니다. 현재 NVIDIA, AMD, Intel과 같은 글로벌 기업과 함께 리벨리온, 사피온 같은 국내 스타트업들이 주목받고 있으며, 각 기업의 성과와 기술적 특징을 중심으로 시장 내 위치를 살펴봅니다. 특히 GPU와 NPU의 기술적 차이, 다양한 AI 반도체의 역할 및 전략을 분석하여 AI 칩 시장의 미래 방향을 조망합니다. NVIDIA는 강력한 병렬 처리 능력을 바탕으로 GPU 시장을 장악하고 있으며, AMD와 Intel은 차세대 칩 개발로 경쟁력을 강화하고 있습니다. 리벨리온과 사피온은 국내 시장에서 NPU 개발에 매진하고 있으며, 최근 합병을 통해 기술력과 시장 점유율을 결합하여 글로벌 시장에 새로운 대안을 제시하고 있습니다.

2. AI 칩 시장의 현황 및 주요 동향

  • 2-1. AI 칩 시장의 글로벌 트렌드

  • AI 칩 시장은 인공지능 기술의 발전과 함께 급격히 성장하고 있습니다. 다양한 기업들이 이 분야에서 경쟁하고 있으며, NVIDIA, AMD, Intel과 같은 대기업들이 주요 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이들 기업은 고성능 AI 칩을 개발하여, AI 모델 훈련과 추론의 효율성을 높이고 있습니다. 특히, NPU(신경망 처리 장치)는 온디바이스 AI 기술의 발전과 함께 많은 주목을 받고 있습니다. NPU는 머신 러닝에 특화되어 있지만, 그래픽 처리 같은 역할은 수행할 수 없는 한계가 있습니다. 최근 삼성전자는 AI 기능이 탑재된 갤럭시 S24 시리즈를 출시하여 높은 판매량을 기록했으며, 카운터포인트리서치는 AI 노트북의 판매량이 2027년에는 5억 대에 이를 것이라고 예측했습니다. 이와 함께 AI 학습용 서버를 구축하기 위한 NPU 시장도 점차 성장하고 있습니다.

  • 2-2. GPU와 NPU의 기술적 차이

  • GPU와 NPU는 각각 고유한 기술적 특징을 가지고 있습니다. GPU는 주로 그래픽 처리에 최적화되어 있으며, 딥러닝과 같은 고도화된 AI 작업에서도 효과적입니다. 예를 들어, NVIDIA의 H100은 700억 개 이상의 트랜지스터로 구성되어 있으며, FP8 정밀도를 지원하여 AI 모델 훈련 속도를 크게 향상시킵니다. 반면 NPU는 인간 뇌의 신경세포 연결 원리를 모방하여, 실시간으로 데이터를 처리하며 신경망을 기반으로 한 학습에 최적화된 기술입니다. NPU는 오프라인 상태에서도 작동할 수 있으며, AI 기반의 스마트폰과 PC에서 다양한 기능을 수행할 수 있도록 합니다. 최근 삼성전자는 NPU 기반의 AI 가속기 ‘마하1’을 개발 중이며, 리벨리온과 퓨리오사와 같은 스타트업들도 NPU를 활용한 AI 칩 설계로 주목받고 있습니다.

3. 주요 글로벌 기업의 역할과 전략

  • 3-1. NVIDIA의 GPU 시장 지배력

  • NVIDIA는 인공지능(AI) 관련 하드웨어 시장에서 가장 두드러진 성과를 보이고 있습니다. 최근 CES 2024에서 발표된 바와 같이, NVIDIA의 주가는 2017년부터 2024년 초까지 지속적인 상승세를 보이고 있으며, 이는 AI 인프라 구축의 수요 증가에 기인합니다. 특히, 데이터 센터 부문에서의 수익은 2023 회계연도 4분기에 36억 달러에서 2024 회계연도 3분기에는 145억 달러로 예상되며, 이는 AI 사용 사례 증가에 따른 지속적 성장세를 보여줍니다. NVIDIA는 AI 시장의 약 95%를 차지하며, 생성형 AI 및 OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 지원하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 성공 뒤에는 NVIDIA의 GPU가 제공하는 강력한 병렬 처리 능력과 고성능 컴퓨팅의 요구를 충족하는 기능이 있습니다.

  • 3-2. AMD와 Intel의 경쟁 구도

  • AMD와 Intel은 AI 반도체 시장에서 NVIDIA와의 경쟁을 지속하고 있으며, 특히 AI 칩 분야에서 GPU 외에도 신경망처리장치(NPU) 및 데이터처리가속기(DPU)와 같은 차세대 칩 개발에 주력하고 있습니다. 이들 기업은 AI 반도체 시장에서의 점유율을 넓히기 위해 산업의 최신 변화를 반영한 기술 혁신을 추진하고 있습니다. 또한, 국내 기업인 리벨리온과 사피온과 같은 스타트업들이 이 시장에 진입하며 시장 경쟁이 치열해지고 있습니다. 리벨리온은 특히 NPU 개발에 집중하고 있으며, 국내 최초로 대규모언어모델을 지원하는 NPU인 '아톰'을 개발하여 KT 클라우드 데이터센터에 공급한 바 있습니다. 이러한 상황에서 AMD와 Intel의 전략과 대응은 향후 시장에서 중요한 변수로 작용할 것으로 예상됩니다.

4. 국내 AI 반도체 기업들의 부상

  • 4-1. 리벨리온의 NPU 개발 및 상용화

  • 리벨리온은 2023년 NPU ‘아톰’을 양산하였으며, 이르면 올해 말에는 대규모 언어모델(LLM)을 지원하는 차세대 NPU ‘리벨’을 출시할 계획입니다. NPU는 인간의 두뇌를 모방한 칩으로, 통신망 없이도 실시간으로 연산을 처리하며, 주로 AI 서비스와 제품 개발에 적합한 추론용 칩으로 자리잡고 있습니다. NPU는 가격이 저렴하고 전력 효율이 높아, GPU의 대안으로 검토되고 있습니다. 현재 NPU 시장은 엣지디바이스용을 중심으로 성장할 것으로 예상됩니다.

  • 4-2. 사피온과 리벨리온의 합병과 그 의미

  • 사피온과 리벨리온의 합병은 국내 AI 반도체 시장에 중요한 변화를 가져왔습니다. 합병을 통해 두 회사는 기술력과 시장 점유율을 결합하여 NPU 개발에 속도를 낼 수 있게 되었습니다. 특히 리벨리온은 이번 합병을 통해 NPU 시장에서의 경쟁력을 강화하며, AI 반도체 시장이 NVIDIA와 같은 글로벌 기업들에 의해 지배되고 있는 상황에서도 새로운 대안을 제시하고 있습니다. 이는 국내 기업들이 AI 반도체 시장에서 독자적인 기술력을 바탕으로 성장할 수 있는 기반을 마련하는 데 기여하고 있습니다.

5. 결론

  • AI 기술의 발전은 관련 칩 시장의 급증과 혁신을 불러일으키고 있습니다. NVIDIA는 GPU를 통한 시장 지배력을 유지하고 있으며, 리벨리온과 사피온 같은 국내 기업들은 독자적인 NPU 개발을 통해 새로운 가능성을 모색하고 있습니다. 특히, NPU는 GPU의 한계를 넘어 실시간 데이터 처리와 전력 효율성이 높아 AI 제품과 서비스 개발에 매우 적합합니다. 합병 후 리벨리온과 사피온은 AI 반도체 시장에서 강력한 기술력을 제시하며, 경쟁력을 높이고 있습니다. 그러나 시장 지배자인 글로벌 기업들에 대한 도전 과제는 여전히 존재합니다. AI 칩 시장은 향후 더욱 역동적인 발전을 이룰 것으로 예상되며, 각 기업은 끊임없는 기술 혁신과 전략적 대응을 통해 시장의 주도권을 차지해야 할 것입니다. 컴퓨팅 기술의 지속적인 발전은 이러한 혁신을 기반으로 실질적인 AI 응용 분야 확장에 기여할 것으로 보입니다.

6. 용어집

  • 6-1. NVIDIA [기업]

  • GPU 시장의 선두주자로, AI 모델 훈련과 추론에 필수적인 H100과 A100 등 최신 AI GPU를 개발하여 시장 지배력을 유지하고 있습니다.

  • 6-2. 리벨리온 [기업]

  • 국내 AI 반도체 스타트업으로, NPU 개발에 주력하고 있으며, KT 클라우드 데이터센터에 공급하는 등 상용화에 성공한 사례가 있습니다.

  • 6-3. 사피온 [기업]

  • SK텔레콤의 자회사로, NPU 개발을 통해 AI 칩 시장에서 입지를 넓히고 있으며, 리벨리온과의 합병으로 대형 AI 칩 회사로의 도약을 준비하고 있습니다.

7. 출처 문서