[KtN 박준식기자]과학기술정보통신부가 2026년 6월 4일 ‘K-AI반도체 성장 포럼’을 열면서 국산 AI반도체 산업은 새로운 정책 구간에 들어섰다. 정부는 한쪽에서 첨단 GPU 확보와 AI 고속도로 구축을 추진하고, 다른 한쪽에서 국산 AI반도체의 양산·상용화와 실증 확대를 밀고 있다. NVIDIA GPU가 대규모 AI 학습과 고성능 추론의 중심을 차지한 상황에서 국산 AI반도체는 같은 시장을 정면으로 겨루기보다 전력 효율, 현장 처리, 반복 추론, 온디바이스 AI에서 먼저 고객을 만들어야 한다.

국산 AI반도체를 둘러싼 정책 환경은 단순하지 않다. 정부는 AI 3대 강국 도약을 내세우며 대규모 연산 자원 확보에 속도를 내고 있다. NAVER는 NVIDIA DSX 기반 AI 팩토리를 세종 GAK 데이터센터에서 55MW 규모로 시작해 장기적으로 기가와트급으로 키우는 구상을 공개했다. SK하이닉스는 NVIDIA와 차세대 메모리 공동개발에 들어갔다. 삼성, SK, 현대차, 통신사와 플랫폼 기업도 NVIDIA 생태계 안에서 AI 인프라와 피지컬 AI 협력 범위를 넓히고 있다.

국산 AI반도체 기업들은 이 흐름의 바깥에 있지 않다. 오히려 국내 AI 인프라가 커질수록 추론 수요와 산업 현장 수요는 늘어난다. 대형 모델 학습에는 고성능 GPU가 필요하지만, 이미 학습된 모델을 반복적으로 실행하는 추론 영역에서는 비용과 전력 효율이 더 큰 변수가 된다. 기업용 챗봇, 문서 요약, 영상 분석, 품질 검사, 이상탐지, 관제, 로봇 제어 같은 서비스는 매일 반복 호출된다. 모든 추론을 고가 GPU로 처리하면 운영비가 빠르게 늘어난다.