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2025년 AI 반도체 시장: GPU 주도와 NPU 부상의 현황 분석

일반 리포트 2025년 07월 15일
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목차

  1. 글로벌 AI 반도체 시장 동향
  2. GPU 주류 기업 현황
  3. NPU 및 대안 반도체 기술
  4. 메모리 및 인프라 동향
  5. 클라우드 기반 초고성능 서버
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 현재 AI 반도체 시장은 엔비디아의 GPU가 독주를 이어가고 있는 상황에서, 저전력과 고성능을 강점으로 하는 NPU(신경망처리장치)의 부상이 두드러지고 있습니다. 이와 관련하여, 글로벌 AI 반도체 시장은 지난해 719억 1천만 달러에서 2033년에는 약 3,216억 6천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 18.11%에 이를 것으로 보입니다. 특히, AI 기술의 발전과 데이터 센터에서의 활용 증가가 주요 요인으로 부각되고 있으며, 미국, 유럽, 아시아 태평양 지역에서 특히 두각을 나타내고 있습니다.

  • 국내 연구진들은 KAIST 및 하이퍼엑셀과의 협업을 통해 현재 GPU 대비 60% 이상 높은 추론 성능을 자랑하는 NPU를 개발하였습니다. 이는 AI 클라우드 인프라의 경쟁력을 한층 높이는 기폭제가 될 것으로 예상됩니다. 더불어, SK하이닉스의 HBM3E 품절 사태는 메모리 반도체의 수급 문제를 심각하게 드러내고 있으며, 이러한 상황이 지속될 경우 AI 반도체 시장 전반에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

  • AWS는 최근 엔비디아 블랙웰 슈퍼칩 기반의 P6e-GB200 울트라서버를 공개하며 클라우드 인프라 경쟁에서 한층 더 앞서 나가고 있습니다. 이와 함께 텐스토렌트에 대한 정보가 부족하여 직접적인 비교 분석에는 한계가 있지만, 현재의 주요 플레이어 및 기술 동향을 종합적으로 고려할 때, AI 반도체 생태계의 경쟁 구도가 한층 더 치열해질 것으로 예상됩니다.

2. 글로벌 AI 반도체 시장 동향

  • 2-1. 시장 규모 전망

  • 2025년 현재, 글로벌 AI 반도체 시장은 2024년 719억 1천만 달러에서 2033년까지 약 3,216억 6천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 18.11%에 달할 것으로 보입니다. AI 기술의 발전과 함께 고성능 데이터 센터에서의 활용 증가가 주된 요인입니다. 특히, AI 채택이 적극적으로 이루어지고 있는 미국, 유럽, 아시아 태평양 지역의 시장이 눈에 띕니다.

  • 또한 2034년까지 AI 데이터 센터 시장 규모는 1,573억 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 현재 AI 기반 솔루션의 수요 증가에 기인합니다. 이러한 추세는 클라우드 컴퓨팅과 AI 서비스의 확대와 밀접한 관계가 있으며, 각 산업에서 AI 기술을 활용한 신속한 데이터 처리와 효율적인 운영을 위한 투자도 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

  • 2-2. 연평균 성장률

  • AI 반도체 시장의 연평균 성장률은 18.11%로, 이러한 성장은 특히 AI 가속기 칩, GPU 및 NPU의 수요 증가에 기인하고 있습니다. 데이터 센터의 AI 모델 학습과 추론을 위한 기계 학습 및 심층 학습 애플리케이션이 급격히 확산되면서, AI 반도체에 대한 투자가 몰리고 있습니다. 이와 더불어 미국 기업들의 AI 인프라에 대한 투자 규모가 2027년까지 1천억 달러를 초과할 것으로 예측되며, 특히 GPU와 같은 고성능 칩에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

  • AI 반도체 기술과 관련한 연구개발 투자는 또한 시장 성장에 크게 기여하고 있으며, 이러한 경향은 앞으로 지속될 것으로 전망됩니다.

  • 2-3. 주요 성장 동인

  • AI 반도체 시장의 주요 성장 동인은 여러 가지로 분석됩니다. 첫째, 의료, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 채택이 증가하고 있습니다. 이러한 산업들은 AI 기술을 통해 운영 효율성을 향상하고 고객 경험을 개선하려는 노력을 기울이고 있습니다.

  • 둘째, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터의 확장은 AI 가속기 칩 수요를 크게 증가시키고 있으며, 이는 회복성 높은 AI 기반 서비스 제공을 위한 필수 요소로 작용합니다. 투자자들은 이러한 변화를 반영하여 AI 관련 기업에 대한 투자를 확대하고 있습니다.

  • 셋째, AI와 연결된 신뢰성 및 윤리적 문제 해결을 위한 노력 또한 성장 동력으로 작용하고 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제에 대한 사회적 관심이 높아짐에 따라 AI 기술의 발전이 시장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

3. GPU 주류 기업 현황

  • 3-1. 엔비디아 시장 지위

  • 2025년 현재 엔비디아는 AI 반도체 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 이 회사는 시가총액이 4조 달러를 돌파하며 반도체 기업들 중에서 가장 높은 가치를 기록하고 있습니다. 엔비디아의 GPU는 특히 딥러닝과 AI 애플리케이션에 있어 필수 불가결한 역할을 수행하고 있습니다. 그 이유는 엔비디아가 개발한 GPU 아키텍처가 오늘날의 AI 요구 사항에 최적화되어 있기 때문입니다. 예를 들어, 엔비디아의 블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 92.2억 개의 트랜지스터를 포함하고 있어 높은 처리 능력을 제공합니다. 이처럼 강력한 제품 라인을 통해 엔비디아는 데이터센터 GPU 시장에서 70% 이상의 점유율을 보유하고 있으며, 이는 향후 몇 년간 유지될 것으로 예상됩니다.

  • 3-2. 경쟁사 비교

  • AMD와 인텔은 엔비디아의 주요 경쟁사이며, 각각의 시장 점유율과 성장 잠재력이 다르게 평가되고 있습니다. AMD는 MI300 시리즈를 통해 GPU 시장에서 경쟁하고 있으나, 엔비디아의 제품에 비해 낮은 성능을 보이고 있습니다. 엔비디아의 PEG 비율은 0.09로 매우 낮게 평가되어, 이러한 사실은 NVIDIA가 기술적 우위를 가지고 있음을 의미합니다. 이에 반해 AMD의 PEG 비율은 0.2로, 인텔은 0.8로 나타났습니다. 이는 시장에서 성장성이 상대적으로 떨어진다는 점을 나타내며, 두 회사 모두 엔비디아의 기세에 비해 여전히 한계가 있는 상황입니다.

  • 3-3. 위험 요인

  • AI 반도체 시장의 위험 요인은 여러 가지가 있습니다. 엔비디아는 미국의 중국 수출 규제로 인해 하강하는 시장 상황에 직면할 수 있으며, 이는 엔비디아의 핵심 시장에서 수익성이 저하될 수 있음을 시사합니다. 또한, AI 산업의 성장이 예상보다 둔화되면 전반적인 반도체 시장에 큰 영향을 미칠 가능성이 큽니다. AI 기술에 대한 투자 회수의 어려움이 강조되면서, 반도체 산업 전반의 구조적 문제에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이러한 불확실성은 엔비디아를 포함한 모든 AI 반도체 기업의 성장에 제약을 걸 수 있습니다.

4. NPU 및 대안 반도체 기술

  • 4-1. KAIST NPU 기술

  • KAIST 연구팀은 생성형 AI 모델의 추론 성능을 기존 GPU 대비 60% 이상 향상시킬 수 있는 NPU(신경망처리장치) 기술을 개발했습니다. 박종세 교수와 그의 연구팀은 하이퍼엑셀과 협력하여 이 기술을 구현하였으며, 저전력 소모와 높은 효율성을 동시에 달성한 점이 주목받고 있습니다. NPU는 인공신경망을 활용해 AI 연산에 최적화된 반도체로, 메모리 사용의 대부분을 차지하는 KV 캐시의 양자화 기법을 통해 대량의 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 메모리 대역폭의 효율적 사용이 가능해져, AI 클라우드 구축에 드는 비용과 전력 소모를 크게 낮추는 효과가 예상됩니다.

  • KAIST의 연구 성과는 지난 2025년 06월 도쿄에서 열린 국제 컴퓨터구조 심포지엄(ISCA)에서 발표되어 기술적 우수성을 인정받았습니다. 연구팀은 해당 기술이 생성형 AI 클라우드 데이터센터뿐 아니라 능동적 AI 환경에서도 핵심 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.

  • 4-2. PC사랑 분석

  • 박우찬 교수는 AI PC의 핵심 구성 요소인 CPU, GPU, NPU의 성능과 기술 발전이 AI 작업의 효율성을 크게 좌우한다고 설명했습니다. AI PC의 미래는 GPU와 NPU의 비중이 커지는 방향으로 나아갈 것으로 보이며, 이는 소비자들이 높은 성능을 원하는 경향에 기인합니다. 이 교수는 특히 엔비디아 GPU의 영향력이 대단하다고 평가하면서도, NPU가 제공하는 저전력의 특성과 고성능을 통해 새로운 시장을 차지할 수 있는 기회를 가지고 있다고 분석했습니다.

  • 또한, PC에 내장된 GPU와 CPU는 엔비디아와 같은 강력한 경쟁자가 없이는 시장 점유율을 확대하기가 쉽지 않을 것이라는 의견을 피력했습니다. 데이터센터와 같은 특수 용도로도 NPU 사용이 늘어날 것이며, 이는 AI 기반의 다양한 응용 프로그램들과의 통합에서도 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 4-3. CPU vs GPU vs NPU 비교

  • CPU는 범용 처리장치로 다양한 작업을 처리하는 데 최적화되어 있으며, GPU는 그래픽 처리부터 시작해 병렬 처리의 우수성을 바탕으로 AI 모델 학습에도 사용됩니다. 특히, NPU는 신경망 연산에 특화된 최신 프로세서로, AI 작업에 있어 GPU보다도 더 높은 전력 효율성과 저지연 특성을 제공합니다. NPU의 주요 특징으로는 합성곱, 행렬 곱셈에 최적화된 설계가 있으며, 이는 AI 연산의 성능을 크게 향상시킵니다.

  • 현재 시장에서는 NPU의 수요가 증가하고 있으며, 이는 AI의 발전과 함께 부각되고 있습니다. 또한, NPU는 GPU와 함께 사용될 수 있는 반면, 특정 AI 모델에 최적화된 설계로 인해 보다 제한적인 유연성을 가지고 있다는 점도 고려해야 합니다.

5. 메모리 및 인프라 동향

  • 5-1. HBM 시장 현황

  • 고대역폭메모리(HBM) 시장은 현재 공급 부족 상태가 지속되며, SK하이닉스와 마이크론에서 공급하는 HBM3E의 수요가 급증하고 있습니다. 2025년 인공지능 서버 출하량 급증에도 불구하고 미중 무역 갈등이 AI 수요에 부정적인 영향을 미치고 있으며, 연초 전망보다 공급이 제한되고 있습니다. SK하이닉스는 HBM3E 제품을 통해 상황을 개선하려 하지만, 무역 정책과 geopolitics에 따른 불확실성이 시장에 큰 변화를 주고 있습니다. HBM의 높은 수요는 앞으로도 지속될 것으로 보이며, 미중 갈등이 해소되면 더욱 빠른 성장이 예상됩니다.

  • 5-2. 스토리지 솔루션

  • 웨카(WEKA)는 최근 엑사스케일 AI 배포를 위해 '뉴럴메시 액슨(NeuralMesh Axon)'이라는 혁신적인 스토리지 시스템을 공개했습니다. 이 시스템은 데이터 처리의 병목을 해결하고, AI 워크로드 실행에 최적화된 성능을 보여줄 수 있도록 설계되었습니다. 고성능 및 복원력이 뛰어난 스토리지 패브릭을 통해 더욱 효율적으로 GPU 서버와 통합되며, 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 달성하고 있습니다. 이러한 혁신은 클라우드 서비스 제공업체와 AI 기업들에게 중요한 인프라 솔루션의 방향성을 제시하고 있으며, 자원 활용의 극대화와 효율성을 높여주는 역할을 하고 있습니다.

  • 5-3. AI 데이터센터 시장

  • AI 데이터센터 시장은 2025년부터 2034년까지 연평균 27.10%의 성장률을 기록할 것으로 예상되고 있습니다. 이 성장은 AI 워크로드의 증가와 높은 성능의 컴퓨팅 인프라에 대한 투자 증대가 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 특히, 북미 시장은 전체 시장의 40% 이상을 차지하고 있으며, 강력한 엔터프라이즈 AI 도입과 클라우드 인프라가 뒷받침되고 있습니다. 기업들이 AI 기반 응용 프로그램을 도입함에 따라 복잡한 데이터 처리를 위해 데이터센터의 향후 발전 방향이 중요해진 상태입니다.

6. 클라우드 기반 초고성능 서버

  • 6-1. AWS P6e-GB200 서버

  • 2025년 7월 15일, 아마존웹서비스(AWS)는 엔비디아 블랙웰 슈퍼칩을 기반으로 하는 P6e-GB200 울트라서버를 공개했습니다. 이 서버는 최대 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재하고, 5세대 NV링크를 통해 상호 연결된 구조로 설계되었습니다. P6e-GB200 울트라서버는 ai 모델의 훈련 및 배포에 필요한 대규모 처리 성능을 제공하며, 360 페타플롭스(FP) 성능과 13.4 테라바이트(TB)의 GPU 메모리를 지원합니다. 이 서버는 현재까지 AWS가 제공하는 최강의 GPU 솔루션으로, AI와 데이터 사이언스, 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 적합합니다.

  • AWS의 P6-B200 인스턴스와 비교할 때, P6e-GB200 울트라서버는 GPU의 연산 성능을 최대 2.25배 높이며, 메모리의 크기도 1.27배 증가하여, 대규모 AI 모델 훈련에 최적화된 환경을 제공합니다. 특히, 이 서버는 분산 서빙 최적화 구조를 갖추고 있어, 복잡한 AI 아키텍처를 다루는 데 유리합니다.

  • 또한, AWS의 '니트로 시스템'을 활용하여 보안성을 강화하고, 하드웨어와 펌웨어 업데이트를 실시간으로 지원할 수 있어, 사용자는 중단 없는 AI 기반 서비스를 유지할 수 있습니다. AWS는 P6e-GB200을 기반으로 한 EFA(Elastic Fabric Adapter) 네트워크를 통해 데이터 전송의 혼잡을 최소화하고, 전력 소모를 40% 줄이며 케이블 요구사항 또한 크게 감소시켜 효율성을 높였습니다.

  • 이 서버는 대규모 클러스터 운영 시에 불가피한 여러 문제를 해결하기 위한 자동화 및 관리 기능도 제공합니다. AWS의 세이지메이커 하이퍼팟(Amazon SageMaker HyperPod)은 대규모 GPU 클러스터의 관리와 프로비저닝을 자동화하여, 운영 시간이 단축되고 사용자가 쉽게 활용할 수 있게 합니다.

  • 6-2. 한국 기업 도입 사례

  • 2025년 현재, 여러 한국 기업들이 AWS P6e-GB200 서버 도입을 검토하고 있습니다. 이러한 도입은 특히 AI 및 빅데이터 분석 분야에서 주목받고 있으며, 슈퍼솔루션은 기가바이트의 NVIDIA HGX™ B200 플랫폼 기반 GPU 서버를 국내 최초로 도입했다고 발표했습니다. 이 서버는 AI와 HPC 시장을 타겟으로 한 고성능 컴퓨팅 솔루션입니다.

  • 이러한 도입 사례는 한국 기업들이 AI와 클라우드 기반 솔루션을 적극적으로 활용하고 있다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 슈퍼솔루션은 국내 연구 기관과 대기업을 대상으로 POC(Proof of Concept) 프로그램을 진행 중입니다. 이를 통해 실제 사용 환경에서 성능과 안정성을 평가하고 있으며, AI 인프라 구축에 있어 고객 맞춤형 솔루션을 제공하고 있습니다.

  • 이뿐만 아니라, 다른 기업들 역시 AWS의 고성능 GPU 서버를 통해 데이터 처리와 분석의 효율성을 높이며, 경쟁력을 강화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이러한 추세는 클라우드 기반 인프라의 증가와 함께 한국 기업들이 글로벌 AI 시장에서 더욱 활발히 참여할 수 있는 발판이 될 것입니다.

결론

  • AI 반도체 시장은 현재 GPU를 중심으로 한 강력한 시장 구조로부터 NPU와 같은 저전력、高효율 대안 칩들이 서서히 등장하며 변화의 과도기에 접어들고 있습니다. 2025년 현재, 글로벌 시장은 연평균 30% 이상 성장하고 있으며, 메모리 반도체(HBM)의 공급 부족 및 클라우드 인프라 경쟁이 시장의 주요 변수로 작용하고 있습니다. 이러한 상황에서 KAIST의 NPU 상용화 진전과 SK하이닉스의 HBM3E 품절 현상, AWS의 블랙웰 서버 출시 등은 한국 기업과 연구기관이 AI 반도체 생태계 전환을 주도할 수 있는 잠재력을 지니고 있음을 보여줍니다.

  • 그럼에도 불구하고, 텐스토렌트와 관련된 문서의 부재로 인해 직접적인 비교 분석은 어려운 상황입니다. 이에 따라 향후 발표될 자료를 통해 가격 경쟁력, 에너지 효율성, CUDA 호환성 등의 핵심 경쟁 요소를 철저하게 면밀히 검증할 필요성이 대두됩니다. 총괄적으로 볼 때, GPU 중심의 전략을 보완할 NPU 기술의 상용화, 안정적인 메모리 공급 확보, 그리고 클라우드 인프라 확충이 AI 반도체 시장의 다음 단계 성공을 좌우할 주요 요인이 될 것입니다.

용어집

  • AI 반도체: 인공지능 애플리케이션의 요구에 최적화된 반도체로, 주로 데이터 처리와 모델 학습을 위해 사용됩니다. AI 반도체는 GPU, NPU, TPU와 같은 다양한 종류가 있으며, 각각의 기술적 특성에 따라 성능과 에너지 효율성에서 차이를 보입니다.
  • GPU: 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit)의 약자로, 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 적합하여 인공지능 모델 학습과 추론 과정에서 광범위하게 활용됩니다. 현재 엔비디아의 GPU가 시장에서 높은 점유율을 보이고 있습니다.
  • NPU: 신경망 처리 장치(Neuromorphic Processing Unit)로, 인공신경망에 특화된 설계로 AI 연산의 효율성을 극대화합니다. KAIST의 연구진이 개발한 NPU는 GPU 대비 60% 이상의 추론 성능 개선을 목표로 하고 있으며, 저전력 소모의 장점이 있습니다.
  • HBM: 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)의 약자로, 데이터 전송 속도가 높은 메모리 유형입니다. AI 반도체에서 처리 성능을 높이기 위해 사용되며, 현재 SK하이닉스가 HBM3E 제품을 공급하고 있지만 공급 부족 사태를 겪고 있습니다.
  • 클라우드 인프라: 서버, 스토리지, 네트워크 등의 IT 자원을 인터넷을 통해 제공하는 시스템으로, AI 응용 프로그램과 데이터 처리를 위한 필수 요소로 자리잡고 있습니다. AWS와 같은 클라우드 서비스 제공업체의 출현으로 AI 기반 서비스 확장이 가속화되고 있습니다.
  • 엔비디아: AI 반도체 시장에서 우위를 점하고 있는 글로벌 기업으로, GPU와 AI 반도체 관련 기술을 개발하여 높은 시장 점유율을 유지하고 있습니다. 2025년 기준으로 시가총액이 4조 달러를 초과하며 업계를 선도하고 있습니다.
  • KAIST: 한국과학기술원(Korea Advanced Institute of Science and Technology)의 약자로, AI 및 반도체 기술 분야에서 혁신적인 연구를 진행하고 있는 국내 연구기관입니다. KAIST는 NPU 개발을 통해 AI 기술의 advancement을 주도하고 있습니다.
  • AWS: 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)의 약자로, 클라우드 컴퓨팅 서비스 플랫폼입니다. AWS는 다양한 AI 솔루션을 제공하며, 최근 엔비디아 블랙웰 슈퍼칩 기반의 P6e-GB200 울트라서버를 출시하여 주목받고 있습니다.
  • 텐스토렌트: AI 반도체 생태계에서 중요한 플레이어로 부각되고 있으나, 구체적인 정보가 부족하여 비교 분석에 제한을 받는 기업이나 기술을 의미합니다. 텐스토렌트 관련 정보는 현재로서는 보충 자료가 필요합니다.
  • CAGR: 연평균 성장률(Compound Annual Growth Rate)의 약자로, 특정 기간 동안의 투자 수익률을 연 معد도로 표현하는 지표입니다. AI 반도체 시장의 CAGR은 18.11%로 예상되고 있습니다.
  • PCIe: PCI 익스프레스(Peripheral Component Interconnect Express)의 약자로, 데이터 전송 속도가 매우 빠른 컴퓨터 버스 인터페이스입니다. 높은 대역폭을 요구하는 GPU 및 NPU와 같은 AI 하드웨어와의 연결에 사용됩니다.
  • AI 데이터센터: AI 기술을 활용하는 데이터 처리 작업을 지원하는 전용 또는 맞춤형 데이터센터로, 2025년부터 2034년 사이에 연평균 27.10%의 성장률이 전망되고 있습니다.
  • POC: Proof of Concept의 약자로, 개념 검증을 위한 초기 개발 사례 또는 프로토타입입니다. 국내 기업들이 AI 기반 솔루션의 성능과 안정성을 평가하기 위해 POC 프로그램을 진행 중입니다.

출처 문서