이제 본론으로 들어가서, NPU(Neural Processing Unit) 시장에 대한 전망을 얘기해보자:
🔹 1. NPU는 GPU를 대체할 수 있을까?
- 단기적으로는 힘들다. GPU는 이미 생태계가 너무 강력하고 범용성도 좋아. CUDA 기반의 소프트웨어 생태계, AI 프레임워크 최적화 등에서 엔비디아가 거의 독점적이야.
- 중장기적으로는 기회가 있다. 특히 특정 AI 연산(예: inference)에 특화된 엣지 디바이스나 모바일에서는 NPU가 훨씬 효율적이야. 전력 대비 성능(PPA)이 뛰어나니까.
🔹 2. NPU 시장이 성장하는 방향
- 스마트폰/엣지 디바이스 중심의 성장
→ 애플(A-series, M-series), 삼성(Exynos), 구글(Tensor SoC) 등은 이미 자체 NPU 설계에 나섰고, 모바일 AI 처리 속도와 효율이 점점 중요해지고 있어. - 클라우드도 점점 NPU 쪽을 고려
→ 아마존의 Inferentia, 구글의 TPU처럼 특화된 가속기가 점점 대세가 되면서 NPU형 연산 유닛이 메인 스트림으로 들어올 여지가 커지고 있음.
🔹 3. 시장 크기 vs. 성장 속도
- GPU 시장은 이미 수십조 원 규모지만, NPU는 아직은 수조 원 미만 수준. 다만 연 성장률은 GPU보다 훨씬 빠름.
- AI 시장이 모델 훈련에서 추론, 그리고 엣지 AI 쪽으로 확장될수록 NPU는 더 많은 기회를 얻게 될 거야.
🔹 4. 장기적인 경쟁 구도
- GPU는 훈련(Training) 중심, NPU는 추론(Inference) 중심으로 영역이 나뉘어갈 가능성이 높음.
- 결국 전문화된 AI 칩 시장이 GPU 독주 체제에서 NPU, TPU, ASIC 등이 혼재하는 다극화 체제로 갈 거야.
정리하면, NPU가 GPU를 바로 따라잡긴 어렵지만, 성장 속도나 필요성 면에서 매우 유망한 분야야. 특히 엣지 AI와 저전력 AI 연산 시장이 커질수록 NPU의 존재감은 훨씬 커질 거고, 향후 5~10년 사이에 꽤 판도 변화를 만들 가능성이 있어.
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GPU 시장은 엔비디아의 독주로 사실상 독점이라고 봐도 무방할 정도이다.
AMD 가 GPU 성능을 많이 끌어올렸다고 평가받고 있지만, CUDA 를 기반으로 한 축적된 노하우를 가진 엔비디아를 AMD 가 이기긴 힘들어 보인다.
이 상황에서 많은 회사들이 NPU 에 관심을 갖고 있다.
물론 GPU 에 비해 NPU 가 너무 application 에 특화되어 있지만, 시간이 지나면 NPU 시장도 안정되고 파이가 커질 것으로 예상된다.
엣지 컴퓨팅 혹은 엣지 AI 에서 NPU 가 강점을 보일 수도 있다.
PC 시장은 완전히 지고 있고 노트북 시장도 점점 지는 해가 되고 있다. 그점에 있어서 NPU는 강점을 보이지 않을까?
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🔹 왜 굳이 NPU가 필요할까?
이걸 이해하려면 AI 연산의 특성을 보면 좋아:
| CPU | GPU | NPU | |
| 설계 목적 | 범용 처리 | 병렬 연산 | AI 연산 최적화 |
| 전력 효율 | 낮음 | 중간 | 높음 |
| 처리 속도 (AI 기준) | 느림 | 빠름 | 가장 빠름 (특정 연산에 한해) |
| 용도 | 전반적인 앱 실행 | 게임, 영상 처리 | AI 기능 (카메라, 보이스, 번역 등) |
예를 들어:
- 실시간 사진 보정, 초해상도 확대, 실시간 번역, 음성 비서 → 반응 속도와 전력 소모가 중요
- 이럴 때 NPU는 GPU보다 더 빠르고 배터리를 덜 소모해. 그래서 엣지 AI에서 특히 중요해지는 거야.
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