일본 기업들이 인공지능 데이터센터 구축 과정에서 고가의 그래픽처리장치, GPU에만 의존하기 어려운 현실을 마주하고 있다. 생성형 AI 수요가 빠르게 늘면서 서버 투자는 확대되고 있지만, 핵심 장비 가격과 조달 부담이 커지자 신경망처리장치, NPU 등 대체 반도체를 검토하는 움직임이 본격화되는 분위기다.
니혼게이자이신문 보도를 인용한 연합뉴스에 따르면 일본 AI 시장에서는 엔비디아 GPU 중심의 서버만으로 데이터센터를 채우기 어렵다는 인식이 확산하고 있다. 데이터센터용 GPU에서 엔비디아가 압도적인 점유율을 차지하는 상황에서, 대당 가격이 높고 공급 일정도 변수로 작용하기 때문이다. 기업들은 비용을 낮추면서도 필요한 연산 성능을 확보할 수 있는 방안을 찾고 있다.
비용과 병목이 GPU 대체 논의를 키웠다
AI 서버는 GPU만으로 성능이 결정되지 않는다. GPU에 데이터를 공급하고 저장하는 메모리, 서버 내부 연결 구조, 전력과 냉각 설비가 함께 맞물려야 실제 처리 효율이 나온다. GPU 자체의 연산 능력이 높아도 메모리 전송 속도나 용량이 이를 따라가지 못하면 병목이 생긴다. 이 때문에 GPU 수량을 늘리는 방식만으로는 투자 효율을 보장하기 어렵다는 지적이 나온다.
미국 펭귄 솔루션즈의 일본 법인은 GPU 서버의 메모리 병목 문제를 완화하는 솔루션을 일본 시장에 내놓을 계획으로 알려졌다. 이 회사는 GPU 사용량을 줄이면서 메모리 용량을 확장할 수 있는 구성을 제공하는 기업으로, 한국 SK텔레콤과도 전략적 협력 관계를 맺고 있다. 이는 AI 인프라 경쟁이 칩 구매 경쟁을 넘어 서버 설계와 운영 효율 경쟁으로 넓어지고 있음을 보여준다.
특히 일본 최대급 반도체 및 전자부품 유통기업으로 꼽히는 토멘 디바이스는 한국 반도체 스타트업 리벨리온의 NPU를 탑재한 서버 실증 실험을 시작할 예정인 것으로 전해졌다. NPU는 GPU와 달리 AI 추론 작업에 특화된 반도체로, 전력 효율과 가격 경쟁력을 장점으로 내세운다. 대규모 학습보다 이미 학습된 모델을 빠르고 효율적으로 실행해야 하는 서비스 영역에서 주목도가 높다.
한국 AI 반도체에는 해외 검증 기회
일본 기업의 실증 실험은 한국 AI 반도체 업계에도 의미가 있다. 국내 스타트업이 개발한 NPU가 해외 데이터센터나 서버 시장에서 실제 운용 가능성을 검증받는 계기가 될 수 있기 때문이다. AI 인프라 투자가 미국 대형 칩 기업 중심으로 진행돼 온 상황에서, 특정 작업에 최적화된 반도체가 비용 절감 대안으로 인정받는다면 시장 진입 통로가 넓어질 수 있다.
물론 GPU의 역할이 단기간에 급격히 줄어들 가능성은 제한적이다. 대규모 AI 학습과 범용 연산에서는 GPU 생태계와 소프트웨어 지원, 개발자 기반이 여전히 강력하다. 다만 모든 AI 작업이 같은 장비를 필요로 하는 것은 아니다. 추론 중심 서비스, 특정 산업용 모델, 비용 민감도가 높은 기업용 AI에서는 NPU나 자체 개발 칩, 구글의 TPU 같은 대안이 선택지로 부상할 수 있다.
결국 일본 기업들의 움직임은 AI 인프라 시장이 단일 칩 중심의 확장 단계에서 효율과 용도별 최적화를 따지는 단계로 넘어가고 있음을 시사한다. GPU 가격과 공급 여건, 전력 비용, 데이터센터 운영 효율이 모두 기업 의사결정에 영향을 주면서, AI 반도체 경쟁은 앞으로 더 다양한 형태로 전개될 전망이다.
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