홍진배 정보통신기획평가원장경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 기간에 성사된 ‘그래픽처리장치(GPU) 26만 장 확보’는 대한민국이 인공지능(AI) 패권 경쟁의 판도를 바꿀 인프라 전환점에 올라섰다는 신호다. GPU를 포함한 컴퓨팅 파워는 더 이상 단순한 연구 장비가 아니다. AI 혁신의 생태계를 움직이는 국가기반시설, 즉 ‘AI 서비스의 토대’다. 이번 성과로 그간 대규모 AI 모델 개발의 병목이던 컴퓨팅 인프라 부족이 크게 완화됐고 국내에서도 세계적 연구 환경 조성이 가능해졌다. 이제부터 중요한 것은 그 위를 달릴 수 있는 역량을 키우는 일이다. 지금이야말로 AI 기술 개발과 활용 속도를 동시에 끌어올릴 최적의 타이밍이다.
AI 인프라 확충은 단순한 연산 능력의 확장이 아니라 연구개발(R&D)과 산업화를 연결하는 통합 생태계 구축이다. 그동안 국내 연구자와 스타트업은 자원 부족으로 대규모언어모델(LLM)이나 생성형 AI를 자체 학습하기 어려웠다. 하지만 GPU와 같은 하드웨어와 모델 등 소프트웨어를 아우르는 ‘AI 풀스택’이 갖춰지고 데이터 흐름의 파이프라인이 마련되면 ‘AI 대전환(AX)’을 가속화할 수 있다. 반도체 공장, 자율주행, 로봇, 제조 AI용 클라우드 등 현장에서 산업별 AX가 본격화하고 생산성 혁신이 일어난다.
정부는 확보한 GPU를 국가 AI컴퓨팅센터와 공공 연구 인프라로 확장하고 스타트업·대학·지방자치단체에 개방형 자원으로도 제공한다는 계획이다. 이럴 경우 소수 대기업 중심의 자원 편중을 극복하고 연구자·중소기업·지방정부 등도 접근할 수 있는 개방형 AI 인프라 생태계가 만들어질 수 있다. 또 공공행정·교육·에너지·복지 등 국민 생활 영역에 AI 서비스가 스며들면 보다 지능적이고 민첩한 체계로 진화할 것이다. 무엇보다 이러한 변화가 수도권에 머물지 않고 전국으로 확산될 때 ‘모두의 AI’가 실질적으로 체감될 수 있다.
하지만 GPU만으로는 충분하지 않다. 학습용 GPU에 더해 실행·추론용 신경망처리장치(NPU)가 결합될 때 비로소 진짜 AI 고속도로가 완성된다. 2018년부터 정부와 정보통신기획평가원(IITP)이 NPU R&D에 집중 투자한 결과 리벨리온과 퓨리오사AI·딥엑스·모빌린트 등 국내 NPU 기업들은 데이터센터·의료·에지·제조특화용 NPU를 상용화 단계로 끌어올렸다. GPU는 대규모 학습을 담당하고 NPU는 현장의 응답성·효율성을 끌어올리는 실행 엔진이다. 두 축이 맞물려서 학습·추론·응용이 하나의 사슬로 이어지는 한국형 투트랙 생태계가 가능하다. 두 기술이 결합해 제대로 작동할 때 비로소 AI 고속도로 위에서 AX 전 구간이 가속화할 수 있다.
물론 투트랙 전략이 성공하기 위한 현실적 과제도 분명하다. 전력 인프라 보강, 규제 합리화, 지속적 R&D 투자, AI 핵심 인력 양성이 병행돼야 한다. GPU 26만 장은 숫자보다 AI 국가 경쟁력의 토대를 완성한다는 상징성이 크다. 우리의 강점인 NPU를 활용한 투트랙 전략으로 연산력과 효율성·확장성을 동시에 확보하면 ‘AI 3대 강국(G3)’ 도약이 가시권이다. GPU로 닦은 길 위를 NPU가 함께 달릴 때 모두의 AI를 함께 실현할 진짜 고속도로가 활짝 열릴 것이다. AI G3를 향한 더 힘찬 질주를 기대해 본다.
