리사 수 방한, 국내 AI 기업 14곳과 이기종 인프라 협력 논의

리사 수 AMD CEO의 이번 방한에서는 국내 AI 생태계 14개사와 AMD CPU·GPU, 국산 AI 반도체를 연계하는 협력 방안이 논의됐습니다. 과학기술정보통신부와 AMD는 이기종 AI 인프라 실증과 글로벌 활용, 연내 AI 연구센터 설립 및 인재 양성도 추진하기로 했습니다.

📅 이번 방한은 어떤 협력의 후속 조치인가요?

리사 수 CEO는 2026년 10월 7일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 류제명 과학기술정보통신부 제2차관을 만나고, 국내 AI 생태계 기업들과 간담회를 진행했습니다. 이번 방한은 올해 3월 한국을 찾은 뒤 약 7개월 만에 이뤄졌습니다. 당시 논의에서 출발한 협력은 이후 정부와 AMD의 접촉으로 이어졌습니다. 이번 일정의 중심에는 기업들과 협력 과제를 구체화하는 자리가 놓였습니다.

앞서 7월 말 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 미국에서 AMD와 양해각서(MOU)를 체결했습니다. 협력 내용에는 AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 연산 인프라 구축이 포함됐습니다. AI 연구센터 설립과 인재 양성도 함께 추진하기로 한 과제입니다. 10월 간담회는 이 합의의 진행 상황을 확인하고 국내 기업과의 협력 기회를 찾기 위해 마련됐습니다.

정부와 AMD는 이번 면담에서 앞서 정한 과제들을 이어가기로 했고, 국내 기업들과는 실제 연계 가능성을 논의했습니다. 류 차관은 정부가 기업과 기술이 만날 기회를 만들고 협력으로 이어지도록 뒷받침하겠다는 취지로 설명했습니다. 따라서 이번 일정은 단순한 방문 인사에 그치기보다 기존 MOU의 후속 논의와 생태계 연결에 초점이 맞춰졌습니다. 다만 개별 기업별 계약이나 구체적인 사업 일정이 확정됐다는 내용은 자료에 제시되지 않았습니다.

🏢 간담회에는 어떤 분야의 기업들이 참석했나요?

이번 간담회에는 국내 AI 생태계 기업 14곳이 참석했습니다. NPU 설계 기업만이 아니라 소프트웨어, 메모리·스토리지, 네트워크, 클라우드, AI 모델 분야도 함께 자리했습니다. 과기정통부는 AI 인프라 전반을 대표하는 기업들이 참여했다고 설명했습니다. 이는 논의 범위가 칩 자체의 성능이나 공급에만 한정되지 않았다는 점을 보여줍니다.

참석 기업은 리벨리온, 퓨리오사AI, 하이퍼엑셀, 딥엑스, 모빌린트, 망고부스트, 파네시아, 디노티시아, 모레, 노타AI, 래블업, 파두, 엘리스그룹, 업스테이지입니다. 이 가운데 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 모빌린트는 자료에서 NPU 팹리스 기업으로 거론됐습니다. 나머지 기업들도 소프트웨어와 네트워크, 클라우드, 메모리·스토리지, AI 모델 등 서로 다른 영역을 대표합니다. 참석 구성은 AMD와 국내 기업 간 연결을 산업 생태계 차원에서 모색하려는 취지와 맞닿아 있습니다.

기업들은 AMD CPU·GPU와 국산 AI 반도체를 함께 활용할 가능성을 논의하는 한편, 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 ROCm 생태계 참여 방안도 살펴봤습니다. 국내 기술과 서비스를 AMD의 글로벌 AI 생태계와 연결할 아이디어 역시 공유됐습니다. 이는 각 기업의 제품을 개별적으로 소개하는 데서 나아가, 소프트웨어와 시스템을 포함한 협력 가능성을 확인하는 자리였습니다. 다만 자료는 기업별로 어떤 협력안이 합의됐는지까지 구체적으로 밝히지는 않았습니다.

🧠 AMD CPU·GPU와 국산 반도체를 어떻게 결합하나요?

양측이 논의한 핵심은 AMD의 CPU·GPU와 국산 AI 반도체를 한 인프라 안에서 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅입니다. 자료에서는 이를 국내에서 실증한 뒤 글로벌 시장에서도 활용할 수 있는 레퍼런스 모델로 발전시키는 방향을 제시했습니다. 모든 연산을 한 종류의 칩에 맡기는 방식이 아니라, 서로 다른 반도체의 역할을 조합하는 구상입니다. 다만 실증 대상과 적용 시점, 참여 기업별 역할은 이번 자료에서 구체화되지 않았습니다.

자료가 설명하는 구조에서는 특정 AI 연산에 NPU를 활용하고, 범용 연산이나 높은 성능이 필요한 작업에는 GPU를 쓸 수 있습니다. NPU는 GPU보다 범용성은 낮지만 특정 AI 연산과 추론 작업에서 전력 효율을 높일 수 있다는 점이 장점으로 제시됐습니다. 서로 다른 칩의 특성을 살리면 AI 인프라의 비용과 전력 부담을 낮추는 데 도움이 될 가능성이 있습니다. 이는 확정된 실증 결과라기보다 협력 배경과 기대 효과로 소개된 내용입니다.

참석 기업들은 AMD의 오픈소스 AI·고성능 컴퓨팅 소프트웨어 플랫폼인 ROCm 생태계에 참여하는 방안도 논의했습니다. 하드웨어를 연결하더라도 소프트웨어가 각 장치와 서비스에서 작동해야 실제 활용으로 이어질 수 있기 때문입니다. 국내 기업의 기술과 서비스가 AMD의 글로벌 생태계와 연동되면 해외 진출 기회를 넓힐 수 있다는 방향도 공유됐습니다. 다만 ROCm 참여가 확정됐거나 특정 제품의 해외 출시가 결정됐다는 발표는 자료에 없습니다.

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🔬 한국 AI 연구센터와 인력 계획은 어디까지 나왔나요?

AMD AI 연구센터(CoE)는 양측이 7월 MOU에서 협력 과제로 다룬 사안이며, 이번 면담에서 연내 설립을 추진하기로 했습니다. 리사 수 CEO는 한국의 AI 생태계 지원에 기여하기 위해 AI 연구원 수백 명을 채용할 예정이라고 밝혔습니다. 이는 연구거점과 인력 계획을 함께 추진하겠다는 구상입니다. 자료상으로는 설립이 완료됐다는 발표가 아니라 연내 설립과 채용을 추진한다는 계획입니다.

협력 과제에는 AI와 인공지능 전환(AX) 분야의 대학원 인재 양성도 포함됐습니다. 연구센터와 인재 양성은 국내 기업과 AMD 간 기술 협력뿐 아니라 연구 인력 기반을 함께 키우려는 항목으로 제시됐습니다. 리사 수 CEO는 서울대 AI연구소와 체결한 MOU 등 산학협력 계획도 소개했습니다. 다만 대학원 과정의 규모나 모집 시기, 구체적인 교육 방식은 제공된 자료에 나오지 않았습니다.

수 CEO는 국내 AI 스타트업과 일반 사용자가 AI를 더 쉽게 활용하도록 연산 용량을 확대하고 있다고 설명했습니다. 또 국내 AI 인프라 기업 망고부스트와 협력해 첫 클라우드 설비를 구축했다는 점도 언급했습니다. 이 내용은 연구센터와는 별도로 국내에서 이용 가능한 AI 연산 기반을 넓히려는 움직임으로 소개됐습니다. 다만 설비의 위치나 규모, 이용 개시 시점은 기사 자료에 구체적으로 제시되지 않았습니다.

• ☑️ AI 연구센터는 연내 설립 추진 단계입니다.
• ☑️ AI 연구원 수백 명 채용은 CEO가 밝힌 계획입니다.
• ☑️ AI·AX 분야 대학원 인재 양성도 협력 과제입니다.
• ☑️ 센터 운영·채용의 구체 일정과 규모는 공개 자료에 없습니다.

⚖️ AMD가 국산 NPU와 협력하려는 배경은 무엇인가요?

자료는 AMD의 국내 협력 확대 배경으로 엔비디아가 높은 점유율을 차지한 AI 가속기 시장의 경쟁 구도를 짚었습니다. AMD는 CPU·GPU를 공급하는 동시에 국산 NPU 기업과 이기종 인프라를 모색하고 있습니다. GPU 중심 구조를 보완할 수 있는 조합을 마련하려는 전략으로 풀이된다는 설명입니다. 이는 기사에서 제시한 분석이며, AMD가 특정 시장 점유율 목표를 공식 발표했다는 뜻은 아닙니다.

자료에서는 AMD가 엔비디아의 차세대 제품에 대응해 서버용 차세대 프로세서 에픽 베니스와 인스팅트 MI450 AI GPU 가속기 공급에 나서고 있다고 전했습니다. 동시에 AI 학습·추론 시장에서 엔비디아의 높은 점유율을 단기간에 따라잡기 쉽지 않다는 점도 언급했습니다. 이 때문에 AMD가 국내 기업과 협력해 비용·전력 효율을 고려한 인프라 선택지를 넓히려는 것으로 해석됐습니다. 다만 개별 제품의 시장 성과나 양사 간 경쟁 결과는 이번 방한 기사만으로 판단할 수 없습니다.

NPU는 GPU보다 범용성이 낮지만 특정 AI 연산과 추론 작업에서 저전력으로 높은 성능을 낼 수 있다는 장점이 있습니다. 자료는 에이전틱 AI 확산으로 추론 과정에서 처리할 토큰 규모가 커지고 전력과 비용 부담도 증가할 수 있다고 설명했습니다. 이런 환경에서 NPU는 GPU를 전면 대체하기보다 특정 작업을 맡는 보완재가 될 가능성이 있습니다. 따라서 이번 협력의 의미는 한 종류의 반도체를 다른 종류로 바꾸는 데 있다기보다 서로 다른 장치를 연결할 수 있는지 살펴보는 데 있습니다.

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