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![[위기의 한국 AI 반도체 ②] 물러설 곳 없다… 리벨리온·퓨리오사AI](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/21/20260121135801109562.png)
"물러설 곳 없다"… 리벨리온·퓨리오사AI [이코노믹데일리] 엔비디아가 그록 인수를 통해 학습과 추론을 모두 장악하는 구조를 완성하자 한국 AI 반도체 산업이 서 있던 전제가 흔들리기 시작했다. 그동안 국내 신경망 처리 장치 기업들은 “엔비디아보다 싸고 전력 효율이 높다”는 논리로 시장을 설득해 왔다. 그러나 엔비디아가 가격과 효율까지 흡수한 이후 이 공식은 더 이상 유효하지 않게 됐다. 2026년 1월 현재 판교 테크노밸리의 분위기는 냉정하다. ‘타도 엔비디아’라는 구호는 사라졌고 대신 “어디에서 살아남을 것인가”라는 질문이 기업 전략의 중심으로 올라섰다. 리벨리온과 퓨리오사AI는 같은 위기 앞에서 전혀 다른 선택을 했다. 하나는 통합과 규모로 돌파를 시도했고 다른 하나는 독자 노선과 실전 검증으로 답을 찾고 있다. 리벨리온은 2024년 말 SK텔레콤 자회사 사피온과의 합병을 통해 단숨에 국내 최대 AI 반도체 기업으로 도약했다. 이 합병은 단순히 기업 규모를 키운 이벤트가 아니다. 통신, 데이터센터, 클라우드 고객망을 보유한 사피온과 설계 중심 팹리스였던 리벨리온이 결합하면서 ‘칩을 만들 수 있는 회사’에서 ‘칩을 실제로 팔 수 있는 회사’로 진화했다는 평가가 나온다. 리벨리온의 전략은 명확하다. 엔비디아가 그록을 통해 정적 메모리 기반의 초고속 추론에 올인했다면 리벨리온은 고대역폭 메모리를 활용한 ‘용량 효율성’으로 정면 승부를 피한다. 초거대 언어모델이 갈수록 커지는 상황에서 칩 하나당 처리할 수 있는 모델 크기는 비용 구조를 좌우하는 핵심 변수다. 정적 메모리 방식은 속도는 빠르지만 대규모 모델을 구동하기 위해서는 칩 수를 늘릴 수밖에 없고 이는 곧 인프라 비용 증가로 이어진다. 리벨리온은 이 지점을 파고든다. 최신 미세 공정과 대용량 고대역폭 메모리를 결합해 소수의 칩으로도 안정적인 추론 환경을 제공하겠다는 것이다. 이는 중동, 동남아 등 대규모 데이터센터를 구축하려는 국가 단위 고객에게 특히 매력적인 구조다. 실제로 리벨리온이 사우디아람코 투자를 유치한 배경에는 ‘미국 기술 의존을 낮춘 독자적 AI 인프라’에 대한 수요가 자리 잡고 있다. 퓨리오사AI는 전혀 다른 길을 간다. 이 회사는 글로벌 빅테크의 인수 제안을 거절하고 독자 생존을 선택했다. 이는 기술에 대한 자신감 없이는 불가능한 결정이었다. 퓨리오사AI의 전략은 명확하게 ‘실사용 검증’에 맞춰져 있다. 화려한 스펙 경쟁 대신 실제 데이터센터에서 돌아가는 성능과 운영 비용 절감 효과를 증명하는 데 모든 역량을 집중했다. 그 결과 퓨리오사AI의 차세대 칩은 국내 대기업의 까다로운 검증을 통과해 초거대 언어모델 구동에 투입됐다. 이 과정에서 중요하게 평가받은 것은 단순 연산 성능이 아니라 전력 효율과 안정성이었다. 데이터센터 운영에서 전력 비용은 곧 수익성의 문제다. 퓨리오사AI는 불필요한 연산을 줄이는 독자 아키텍처를 통해 이 지점을 공략했다. 이 두 기업의 공통점은 분명하다. 더 이상 엔비디아와 ‘정면 대결’을 상정하지 않는다는 점이다. 대신 엔비디아가 제공하지 못하거나 제공하기 어려운 영역에서 자신들만의 생존 가치를 증명하려 한다. 2026년은 이 전략이 시장에서 통할지 판가름 나는 첫 해가 될 것이다. 그리고 이 실험의 결과는 정부와 산업계의 다음 선택으로 이어진다.2026-01-21 13:59:02
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![[위기의 한국 AI 반도체 ①] 가성비만으론 못 이긴다… 그록 품은 엔비디아](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/20/20260120160433984020.jpg)
"가성비만으론 못 이긴다"… 그록 품은 엔비디아 [이코노믹데일리] 엔비디아의 29조원 ‘크리스마스 쇼크’는 단순한 기업 인수를 넘어 글로벌 AI 반도체 질서의 변곡점을 알리는 사건이었다. 지난해 12월 24일 전 세계 반도체 업계는 산타클로스의 선물 대신 ‘AI 황제’ 젠슨 황이 보낸 경고장을 받아들었다. 엔비디아가 미국 AI 추론 칩 스타트업 그록을 약 200억달러, 우리 돈 29조원에 달하는 금액으로 사실상 흡수했다는 소식이었다. 이는 2019년 멜라녹스 인수에 투입된 70억달러를 훌쩍 뛰어넘는 엔비디아 역사상 최대 규모의 베팅이다. 동시에 그동안 “타도 엔비디아”를 외치며 AI 추론 시장의 틈새를 노려온 전 세계 후발 주자들에게는 사실상의 사형 선고에 가까운 메시지로 받아들여졌다. 본지는 엔비디아의 그록 인수가 던지는 전략적 함의와 그 여파로 생존의 기로에 선 한국 AI 반도체 산업의 현주소를 짚어본다. 이번 딜의 본질은 ‘규모’보다 ‘방식’에 있다. 엔비디아는 그록을 자회사로 편입하는 전통적 인수합병 대신 핵심 지식재산권에 대한 비독점 라이선스를 확보하고 창업자 조나단 로스를 포함한 엔지니어링 조직을 통째로 흡수하는 이른바 ‘인재·기술 흡수형 인수’ 방식을 택했다. 미국 연방거래위원회와 각국 규제 당국의 반독점 감시망을 피해 가면서도 실질적인 기술 내재화는 완성하는 고도의 계산이었다. 업계에서는 엔비디아가 자신의 마지막 약점으로 지적돼 온 ‘추론 비용’과 ‘지연 시간 문제’를 자본력으로 단숨에 제거해 버렸다는 평가가 지배적이다. 그동안 AI 반도체 시장은 학습과 추론으로 양분돼 있었다. 엔비디아 GPU는 학습 영역에서 독보적이었지만 실제 서비스를 담당하는 추론 단계에서는 전력 소모와 비용 부담이 크다는 한계를 안고 있었다. 특히 실시간 응답이 중요한 대규모 언어모델 서비스에서는 GPU 구조상 병목 현상이 발생해 속도 저하 문제가 반복적으로 제기돼 왔다. 이 틈을 파고든 것이 바로 그록이었다. 구글의 텐서 처리 장치를 설계했던 조나단 로스가 창업한 그록은 GPU와는 전혀 다른 해법을 제시했다. 그록의 언어 처리 장치는 고대역폭 메모리를 과감히 배제하고 초고속 정적 메모리를 대량으로 집적하는 구조를 채택했다. 용량은 작지만 처리 속도가 압도적으로 빠른 이 메모리를 기반으로 칩 간 연결을 소프트웨어로 최적화해 속도 한계를 돌파했다. 그 결과 그록은 엔비디아 GPU 대비 최대 10배 빠른 추론 속도와 10분의 1 수준의 에너지 효율을 구현하며 ‘실시간 AI’ 시대의 가능성을 열었다. 엔비디아는 바로 이 기술을 손에 넣었다. 젠슨 황 최고경영자는 그록의 저지연 프로세서 기술을 자사의 AI 팩토리 아키텍처에 통합하겠다고 공식화했다. 이는 향후 엔비디아의 차세대 칩이 학습은 물론 초저지연 추론 시장까지 사실상 독식하겠다는 선언으로 해석된다. 강력한 소프트웨어 생태계인 쿠다 위에 그록의 속도 기술이 결합될 경우 고객사들이 호환성 위험을 감수하며 다른 신경망 처리 장치를 선택할 유인은 급격히 줄어들 수밖에 없다. 이른바 ‘엔비디아 생태계 밖은 지옥’이라는 말이 과장이 아니라는 인식이 업계 전반에 퍼지고 있다. 이 충격파는 곧바로 한국 AI 반도체 산업으로 전이됐다. 그동안 국내 신경망 처리 장치 기업들은 엔비디아 대비 가격 경쟁력과 전력 효율을 앞세워 틈새를 공략해 왔다. 그러나 엔비디아가 추론 성능과 가격 경쟁력까지 동시에 확보할 경우 ‘가성비’만으로는 생존을 장담하기 어려운 국면이 열렸다는 위기감이 고조되고 있다. 이것이 한국 AI 반도체 산업이 직면한 냉혹한 현실이다.2026-01-20 16:07:37
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