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리벨리온 NPU와 AI 서비스 통합을 통한 맞춤형 AI 솔루션 비즈니스 전략

일반 리포트 2025년 05월 21일
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  • 리벨리온의 NPU 기반 하드웨어 역량과 기존 AI 서비스의 결합을 통한 새로운 비즈니스 기회 창출을 위한 전략은 다각도로 분석되고 있다. NPU(신경망 처리 장치)는 인공지능 연산에 최적화된 프로세서로 딥러닝 및 자율주행과 같은 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 최근 몇 년간 인공지능 기술의 급속한 발전에 힘입어 글로벌 NPU 시장이 2022년부터 2025년까지 연평균 94.9%의 성장을 이루고 있으며, 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업은 물론 NVIDIA, 인텔, 구글 등의 글로벌 기업들도 이 기술 개발에 투자하고 있다. 이는 AI 산업의 구조적 성장과 긴밀히 연결되어 있다.

  • 또한 국내 AI 데이터센터 수요는 지속적으로 증가하고 있으나, 규제 및 송배전망의 한계로 인해 신규 구축에는 어려움이 있다. 특히 서울 및 수도권은 전력 수요가 집중되고 있어 새로운 데이터센터 구축의 어려움이 지속되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 형태의 데이터센터 구축이 필요하다는 지적이 있다. PwC는 지역별로 중소형 엣지 데이터센터를 분산 운영하거나 제3의 중간 지역에 잉여 공간을 임대하여 중간 연산 센터를 구축할 것을 권장하고 있다.

  • 하드웨어와 플랫폼 간의 협업 트렌드는 NPU 및 AI 데이터센터의 진화를 가속화하고 있다. HPE와 NVIDIA의 협업 사례는 AI의 모든 라이프사이클을 지원할 수 있는 통합 솔루션을 제공하여 고객들이 보다 효율적으로 AI 작업을 운영하게 한다. 또한 Red Hat과 AMD 간의 협업은 오픈 소스 전문성과 고성능 컴퓨팅 하드웨어의 결합을 통해 AI 모델 운영을 최적화하는 데 기여하고 있다.

  • 리벨리온의 NPU와 AI 비전 인텔리전스의 결합에 대한 논의도 활발하게 진행 중이다. 특히 코오롱베니트가 개발한 안전 관제 시스템은 NPU 기반 AI 비전 인텔리전스를 활용하여 건설현장에서의 위험 요소를 실시간으로 감지하고 대응하여 사고를 예방하는 데 기여하고 있다. 이러한 시스템들은 여러 산업 분야에서의 적용 가능성을 높이며, 리벨리온의 NPU는 기존 AI 서비스와 결합하여 더욱 강력한 시너지 효과를 창출할 수 있다.

  • 맞춤형 AI 솔루션 개발에는 도메인 특화 모델, 데이터 보안 및 거버넌스, 고객 맞춤화 프로세스 등의 핵심 요소가 필요하다. 클라우데라와 리멤버의 사례는 데이터 보안 및 거버넌스 체계 구축과 고객 맞춤화 프로세스를 통한 성공적인 AI 솔루션 개발의 중요성을 강조하고 있으며, 이러한 요소들은 기업의 비즈니스 혁신을 가져오는 근본적인 기반이 될 것이다.

  • 마지막으로, 리벨리온의 통합 솔루션 사업 전개 전략은 다각적 데이터센터 구축 및 연계, 하이브리드 및 에지 컴퓨팅 활용 모델, 글로벌 파트너십 구축 방안, 엔터프라이즈 서비스 패키징 등을 통해 고객의 특수한 요구에 맞춘 최적화된 솔루션 제공을 목표로 하고 있다.

1. 글로벌 NPU 시장 및 데이터센터 수요 현황

  • NPU 기술 중요성 및 시장 성장

  • NPU(신경망 처리 장치)란 인공지능 연산에 최적화된 프로세서를 의미하는데, 이는 딥러닝, 자율주행 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능 기술이 급격히 발전하면서, NPU의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 특히, NPU는 단순히 연산을 수행하는 것이 아니라, 인공지능 모델의 학습과 추론 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 제공합니다.

  • 글로벌 NPU 시장은 2022년부터 2025년까지 연평균 94.9%의 폭발적인 성장세를 보이며, 이는 AI 산업의 구조적 성장에 힘입은 바가 큽니다. 현재 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업들뿐만 아니라 NVIDIA, 인텔, 구글 등의 글로벌 기업들이 NPU 기술 개발에 속속 투자하고 있으며, 이들은 자사의 제품군과 솔루션에 NPU를 통합하여 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 국내 AI 데이터센터 구축 한계와 기회

  • PwC의 보고서에 따르면, 국내 AI 데이터 센터 수요는 증가하고 있으나 여러 가지 규제와 송배전망의 한계로 인해 신규 구축이 어렵다는 지적이 있습니다. 특히, 서울 및 수도권 지역은 전력 수요가 집중되어 있어 송배전망의 한계가 도달하였고, 이로 인해 새로운 데이터센터의 구축이 실질적으로 힘든 상황입니다.

  • AI 데이터센터는 하이퍼스케일 데이터센터와 엣지 데이터센터 두 가지 형태로 나뉩니다. 하이퍼스케일 데이터센터는 대량의 데이터 학습과 처리를 담당하며, 엣지 데이터센터는 사용자 근처에서 실시간 데이터를 빠르게 처리하는 역할을 합니다. 하지만 현재 대부분의 국내 데이터센터는 기존 데이터 중심으로 운영되고 있으며, AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 하이퍼스케일 AI 데이터센터의 필요성이 더욱 커졌습니다.

  • 따라서, PwC는 도심과 수도권 외에도 지방 지역에 다양한 형태의 데이터센터를 구축해야 한다고 제안하고 있습니다. 예를 들어, 중소형 엣지 데이터센터를 여러 지역에 분산 운영하거나, 제3의 중간 지역에 잉여 공간을 임대하여 중간 연산 센터를 구축하는 방안입니다. 이러한 다각적 접근이 필요하다고 강조하고 있습니다.

  • 하드웨어·플랫폼 협업 트렌드

  • 현재 하드웨어와 플랫폼 간의 협업은 NPU와 AI 데이터센터의 진화를 이끄는 중요한 요소 중 하나입니다. 예를 들어, HPE와 NVIDIA의 협업은 AI의 모든 라이프사이클을 지원하는 해결책을 제공하며, 고객들은 자사의 IT 인프라를 AI 중심으로 최적화할 수 있게 되었습니다. HPE Private Cloud AI는 NVIDIA AI Enterprise와의 통합을 통해 고객들이 더욱 효율적으로 AI 작업을 운영할 수 있도록 돕고 있습니다.

  • 또한, Red Hat과 AMD 간의 협업도 주목할 만한 사례입니다. 이들은 AI 및 가상화 환경에서 고객의 선택지를 확대하기 위한 전략적 협업을 발표했습니다. 이는 Red Hat의 오픈 소스 전문성과 AMD의 고성능 컴퓨팅 하드웨어를 결합해 AI 기반 작업을 위한 최적화된 환경을 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 협력은 고객들이 AI 모델을 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 하여, 글로벌 시장에서 경쟁력을 더욱 강화하는 데 기여하고 있습니다.

2. 리벨리온 NPU와 AI 비전 인텔리전스 결합 기회

  • AI 비전 인텔리전스 적용 사례

  • AI 비전 인텔리전스는 다양한 산업 분야에서 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 건설 현장과 같은 위험이 높은 환경에서 그 진가를 발휘하고 있습니다. 코오롱베니트가 개발한 안전 관제 시스템이 대표적인 사례로, 이는 리벨리온과의 협업을 통해 NPU 기반의 AI 비전 인텔리전스 기술을 도입한 결과입니다. 이 시스템은 건설 환경에 특화된 기능을 가지고 있으며, CCTV 영상과 현장 운영 데이터를 결합하여 위험 요소를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 안전모 미착용, 위험구역 진입 등의 사고를 예방할 수 있는 시스템이 구현되었습니다.

  • 리벨리온 NPU 특장점

  • 리벨리온의 NPU는 인공지능 연산에 최적화된 하드웨어로, 기존 CPU 및 GPU 대비 높은 에너지 효율성과 연산 속도를 자랑합니다. NPU는 특히 딥러닝 모델의 추론을 가속화하는 데 강점을 가지고 있으며, 저전력 구조로 설계되어 에지 디바이스에서도 효과적으로 활용될 수 있습니다. 리벨리온은 이 NPU를 통해 AI 비전 인텔리전스와 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공하며, 이러한 기술적 우위를 바탕으로 다양한 산업군에서의 적용이 기대됩니다.

  • 기존 서비스와의 시너지 지점

  • 리벨리온의 NPU는 기존의 AI 서비스와 결합될 때 더욱 큰 시너지 효과를 발휘합니다. 예를 들어, 코오롱베니트의 안전 관제 시스템은 기존 AI 솔루션의 데이터 처리 능력을 NPU의 강력한 연산 능력으로 보완하여 보다 정교하고 실시간 데이터 분석이 가능하게 만들고 있습니다. 이처럼 리벨리온의 NPU는 다양한 소프트웨어 솔루션과 통합하여 기업의 비즈니스 혁신을 도모할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 또한, 다방면에 걸친 파트너십과 협업을 통해 엔터프라이즈 AI 시장에서의 경쟁력을 높일 수 있습니다.

3. 맞춤형 AI 솔루션 개발 핵심 요소

  • 도메인 특화 모델·LLM 캐싱 기술

  • 맞춤형 AI 솔루션 개발의 핵심 요소 중 하나는 도메인 특화 모델을 구축하는 것입니다. 이는 특정 산업이나 분야의 요구사항에 맞춘 AI 모델을 만드는 것을 의미합니다. 예를 들어, 금융, 의료, 제조업계 등 각각의 도메인마다 데이터와 요구사항이 상이하므로, 도메인 특화 모델이 필요합니다. 이러한 모델은 일반적으로 더 높은 정확도와 효율성을 제공합니다. 최근 리멤버 AI Lab에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 캐싱 기술을 활용하여 직장인 네트워크 생태계를 혁신하고 있습니다. 리멤버는 AI 기반의 인재 추천 시스템에서 LLM을 활용하여 공고와 프로필 간의 적합도를 평가하고, 매번 동일한 요청을 할 경우 이전 계산 결과를 재사용함으로써 처리 시간을 대폭 단축했습니다. 이러한 캐싱 기술은 서버 부하를 줄이고, 리소스를 효율적으로 사용하게 해주며, 비용 또한 크게 절감할 수 있음을 보여줍니다.

  • 데이터 보안 및 거버넌스

  • 맞춤형 AI 솔루션의 성공적인 개발을 위해서는 데이터 보안과 거버넌스 체계가 필수적입니다. 클라우데라의 예시를 들어 설명하자면, 클라우데라는 높은 보안 기준을 충족하며 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 데이터 라이프사이클 전반에서 인사이트를 공유하기 위해 안전한 통합 보안을 제공합니다. AI 솔루션에서는 사용되는 데이터의 기밀성과 무결성을 유지하는 것이 중요합니다. 특히 개인정보나 기업의 기밀 정보가 포함된 데이터를 다룰 때는 더욱 철저한 보안 조치가 필요합니다. 리멤버는 사용되는 모든 데이터의 암호화와 안전한 저장을 통해 데이터 보안을 강화하고 있으며, 민감 정보를 모델 학습에 사용하지 않는 등의 윤리적인 데이터 사용에도 신경쓰고 있습니다.

  • 인프라 아키텍처(온프레미스·클라우드)

  • AI 솔루션의 인프라 아키텍처는 온프레미스와 클라우드 환경 간의 통합을 통해 운영 효율성을 극대화하는 방향으로 설계되어야 합니다. 특히 하이브리드 클라우드 모델을 채택함으로써 기업들은 온프레미스 환경과 클라우드 자원을 원활하게 연계할 수 있습니다. 리벨리온과 AMD의 파트너십은 이러한 하이브리드 클라우드 솔루션의 좋은 예입니다. 두 회사는 AI 및 가상화 기술을 활용하여 기업들이 하이브리드 클라우드 환경에서 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어, AMD의 GPU는 Red Hat의 오픈소스 플랫폼과 결합되어 AI 작업을 위한 최적화된 환경을 제공하며, 온프레미스 환경과 클라우드를 통합하여 리소스를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.

  • 고객 맞춤화 프로세스

  • 고객 맞춤화 프로세스는 기업이 고객의 필요에 맞춰 솔루션을 제공하는 데 필수적인 요소입니다. 이는 고객과의 상호작용을 통해 그들의 요구와 선호를 철저히 이해하고, 이를 바탕으로 맞춤형 AI 솔루션을 개발하는 과정을 포함합니다. 이 과정에서는 고객의 피드백과 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하여 솔루션을 개선하고, 변화하는 고객의 요구에 빠르게 대응할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다. 리멤버 AI Lab은 사용자의 이력서 및 활동 데이터를 기반으로 개인화된 채용 추천 서비스를 제공하여 고객 맞춤화 프로세스를 명확히 실현하고 있습니다. 특히, 리멤버는 고객의 피드백을 적극적으로 반영하여 서비스를 고도화하고, AI 모델의 추천 정확성을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 이를 통해 고객 만족도를 극대화하고, 이직 및 채용 과정에서의 효율성을 제고하고 있습니다.

4. 통합 솔루션 사업 전개 전략

  • 다각적 데이터센터 구축 및 연계

  • 현재 AI 데이터센터에 대한 수요는 급격하게 증가하고 있으며, PwC의 보고서에 따르면 윤곽이 드러난 다양한 구축 모델이 필요하다는 점이 강조되고 있다. 특히, 국내 AI 데이터센터 수요가 폭발적으로 증가함에 따라, 도심, 수도권 및 비수도권 지역에 다각적인 형태의 데이터센터 구축이 요구된다. 이는 사용자 요구에 맞춘 데이터 처리와 용량 확장을 지원하고, 글로벌 AI 기업들을 유치하기 위한 기반을 마련함으로써, AI 데이터센터의 활용도를 높이는 중요한 전략이 될 것이다. 하이퍼스케일 데이터센터와 엣지 데이터센터를 적절히 결합하는 방식으로, 효율적인 데이터 처리와 응답 속도를 최소화하기 위한 매우 중요한 고려 요소이다.

  • 하이브리드·에지 컴퓨팅 활용 모델

  • 하이브리드 클라우드와 에지 컴퓨팅의 활용은 리벨리온 NPU의 통합 솔루션 전략에서 핵심적이다. 하이브리드 클라우드는 데이터 저장 및 능동적인 컴퓨팅 자원의 유연한 분배를 통해 더욱 향상된 성능을 제공한다. 이를 통해 신속한 데이터 처리와 분석을 가능하게 하여 고객의 다양한 니즈를 충족시킨다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 곳 가까이에서 데이터 처리를 하여 지연 시간을 최소화하고 실시간으로 상황을 대응할 수 있는 능력을 극대화한다. 이러한 두 가지 모델을 병행하여 운영함으로써 리벨리온은 고객에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 높일 수 있다.

  • 글로벌 파트너십 구축 방안

  • AI 솔루션 사업을 성공적으로 전개하기 위해 글로벌 측면에서의 파트너십 구축은 필수적이다. 리벨리온은 전문 기술을 보유한 다양한 글로벌 기업들과의 협업을 통해 AI 솔루션의 확장을 도모해야 한다. 예를 들어, NVIDIA와 같은 기업과의 협업을 통해 AI 데이터센터의 구축과 최적화를 지원하며, AI 기반의 에지 컴퓨팅 솔루션을 제공하여 고객에게 실질적인 가치를 전달할 수 있다. 이러한 파트너십은 새로운 기술 트렌드에 대한 반응 속도를 높이고, 공동 마케팅 및 브랜드 인지도를 확대하는 데 기여할 것이다.

  • 엔터프라이즈 대상 서비스 패키징

  • 리벨리온의 통합 솔루션을 통해 제공할 수 있는 엔터프라이즈 AI 서비스 패키징은 고객의 요구를 보다 효과적으로 반영할 수 있는 기회를 제공한다. 서비스 패키징은 특정 산업군의 특성을 반영하여 최적화된 솔루션을 기업 고객에게 직접적으로 전달하는 방식으로 진행될 수 있다. 예를 들어, 제조업체를 위한 공정 자동화 솔루션 제공이나 금융 서비스 회사를 위한 실시간 데이터 분석 시스템 등을 설계할 수 있다. 또한, 고객의 필요에 따라 커스터마이징이 용이한 모듈형 서비스를 통해 기업의 특수한 요구사항에도 탄력적으로 대응할 수 있도록 해야 한다.

마무리

  • 리벨리온은 고성능 NPU 하드웨어와 기존 AI 서비스를 결합함으로써 엔터프라이즈급 비전 및 언어 AI 솔루션 제공의 새로운 패러다임을 제시할 수 있다. 이러한 전략은 고객에게 차별화된 가치를 제공하고 기업의 경쟁력을 증대시키는 중요한 밑바탕이 된다. 현재의 AI 데이터센터 수요를 선제적으로 파악하고 하이브리드 및 에지 클라우드 인프라를 도입함으로써 유연한 서비스 배포 모델을 통해 기업 고객의 요구에 적극 대응할 수 있어야 한다.

  • 또한, 도메인 전문 모델 설계 및 데이터 보안과 거버넌스 체계 구축은 맞춤형 AI 솔루션 개발을 위한 필수 요소로 자리 잡고 있으며, 고객 맞춤화 프로세스를 지속적으로 고도화해야 한다. 이를 통해 다양한 산업군에서의 적용 가능합니다. 무엇보다도, AMD, NVIDIA, MS, Red Hat 등 주요 글로벌 파트너들과의 협력을 통해 솔루션 스택을 확장하고 강화해야 한다. 이러한 협력은 새로운 기술 트렌드에 빠르게 대응하고, 전략적 마케팅을 통해 브랜드 인지도를 높이는 데 기여할 수 있다.

  • 아울러 향후 제조, 건설, 금융 등 핵심 산업에 AI 솔루션의 적용 범위를 확대하고, PoC 및 파일럿 단계에서 검증된 성공 사례들을 통해 시장 공략에 집중한다면 지속 가능한 성장 기반을 마련할 수 있을 것이다. 전 세계적으로 AI 기술이 점점 더 많은 분야에 통합되면서, 리벨리온은 혁신을 지속하고 시장에서의 리더십을 강화하는 중요한 시점에 서 있다.

용어집

  • NPU: 신경망 처리 장치(Neural Processing Unit)로, 인공지능 연산에 최적화된 프로세서입니다. 딥러닝 및 자율주행과 같은 다양한 인공지능 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 학습 및 추론 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 제공합니다.
  • AI 비전 인텔리전스: 인공지능을 기반으로 한 비전 시스템으로, 영상을 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 주로 건설 현장, 제조업 등 위험성이 높은 환경에서 사용되며, 실시간 위험 감지 및 대응에 활용됩니다.
  • 하이브리드 클라우드: 온프레미스 환경과 클라우드 서비스를 결합한 IT 환경으로, 기업이 데이터 저장 및 자원 관리를 유연하게 할 수 있도록 지원합니다. 이는 클라우드의 장점과 온프레미스의 보안성을 동시에 활용할 수 있게 합니다.
  • 에지 컴퓨팅: 데이터가 생성되는 장소 가까이에서 데이터 처리를 수행하는 기술로, 지연 시간을 최소화하고 실시간으로 상황에 대응할 수 있도록 합니다. IoT 장치와 같은 분산 시스템에서 중요성이 커지고 있습니다.
  • 데이터 거버넌스: 조직 내 데이터의 생성, 저장, 사용, 폐기에 대한 전략 및 정책을 정의하여 데이터의 품질, 보안, 개인정보 보호 등을 관리하는 체계입니다. 성공적인 AI 솔루션 개발에는 필수 요소로 작용합니다.
  • 커스터마이징: 고객의 특별한 요구나 필요에 맞춰 기존의 제품이나 서비스를 조정하거나 최적화하는 과정을 의미합니다. 맞춤형 AI 솔루션 개발에서 필수적입니다.
  • 파트너십: 두 개 이상의 기업 또는 조직이 서로의 자원이나 기술을 활용하여 공동의 목표를 달성하기 위해 맺는 협력 관계를 의미합니다. AI 산업에서는 기술적 협업을 통해 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 엔터프라이즈 AI: 기업의 비즈니스 프로세스를 지원하고 혁신하는 데 필요한 인공지능 솔루션을 개발하고 적용하는 분야입니다. 이 솔루션은 대량의 데이터 분석 및 처리를 포함하여 기업의 의사결정을 지원하는 데 활용됩니다.
  • AI 데이터센터: 인공지능 작업을 위해 설계된 데이터 처리 및 저장 시설로, 대규모 데이터 처리와 머신 러닝 연산을 지원하는 인프라를 갖추고 있습니다. AI 비전 인텔리전스와 같은 복잡한 작업 처리를 용이하게 합니다.

출처 문서