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'젠슨 황 깜짝 선물'…하정우 AI 수석이 알려줌

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작성자 xtalfi
작성일 11.01 13:56
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AI 도구 Gemini
프롬프트 https://youtu.be/7Pz86H0HC4k

이 영상은 KBS News 채널의 [지금뉴스] '젠슨 황 깜짝 선물'…하정우 AI 수석이 알려줌 / KBS 2025.10.31. 영상입니다.

해당 영상은 젠슨 황 엔비디아 CEO의 방한과 한국 기업들과의 대규모 협력 발표 이후, 대통령실 하정우 AI 수석이 기자들과 만나 관련 질문에 답변하는 내용을 담고 있습니다.

주요 질의응답 내용은 다음과 같습니다.


1. 한국형 AI 반도체(MPU) 개발 계획 및 NVIDIA GPU 확보의 의미

  • 한국형 AI 반도체(MPU) 개발 계획: 인공지능 반도체(MPU)의 내재화 역량을 키우는 것은 당연히 중요하며, 이는 현재 NVIDIA GPU 확보와 **투 트랙(Two-track)**으로 별도로 진행됩니다 [01:36].
  • GPU 확보의 필요성: 거대 언어 모델, 파운데이션 모델, 피지컬 AI(로봇 AI) 등을 학습시키기 위해서는 현재 NVIDIA GPU가 절대적으로 필요합니다. 충분한 GPU 확보는 강력한 AI 모델을 만들 수 있는 기반이 됩니다 [00:46].
  • MPU의 역할: GPU로 학습시킨 AI 모델을 실제 공장, 산업 현장, 로봇, 자동차 등에 운영(inference)하기 위해서는 전력 및 가격 경제성이 있는 MPU가 필요하며, 국내 기업들의 역할이 중요해질 것입니다 [01:57].
  • K-NVIDIA 육성: 정부는 K-NVIDIA 형태로 지칭되는 국내 기업들을 당연히 양성해 나갈 계획이며, 관련 정책을 준비 중입니다 [02:28].

2. 26만 장 GPU 확보 규모 및 사용 계획

  • 공급 기간: 26만 장은 내년부터 누적되어 가는 수치이며, 최대 2030년까지를 고려한 것으로 보입니다 [03:07].
  • 확보 규모의 수준: 젠슨 황 CEO가 비공개 미팅에서 밝힌 내용에 따르면, 한국은 기존 확보량 약 4만 장을 포함해 총 30만 장 수준으로 전 세계 3위권의 확보량을 갖게 됩니다. (미국, 중국 다음) [05:41].
  • 사용 계획:

    • 공공 영역(5만 장): 국가 AI 컴퓨팅 센터에 투입되어 정부 주도의 R&D, 대학, 스타트업, 국가대표 AI 기업들이 활용할 수 있도록 할 예정입니다 [03:46].
    • 민간 영역(21만 장): 회의에 참여한 기업들(네이버, 삼성, SK, 현대 등)이 구매하기로 한 양이며, 각 기업의 전략에 맞추어 사용됩니다. 예를 들어, 네이버는 GPU as a Service 형태로 외부 기업이나 학교에 제공할 수 있습니다 [03:25].
  • 핵심 목표: 26만 장 확보는 피지컬 AI의 글로벌 리더가 되기 위한 핵심 원천 기술이 될 AI들을 만들어낼 수 있는 중요한 시드(Seed) 인프라가 될 것입니다 [04:24].

3. 정부 지원 및 정책 제언

  • 공공 AI LLM 개발 가속화: 공공 분야에서 5만 장을 최대한 빠르게 확보하게 되면, 국가 AI 컴퓨팅 센터를 통해 혁신적인 인공지능을 만들어내는 데 충분한 가속화가 기대됩니다 [07:40].
  • 투자 규모: 공공 분야 5만 장 확보에 대한 정확한 예산 규모는 GPU 가격 및 환율에 따라 유동적이므로 정확히 밝히기는 어렵지만, 내년 국가 AI 컴퓨팅 센터에 잡혀 있는 15,000장에 2조 5천억 원 정도의 규모를 기준으로 추정할 수 있습니다 [08:47].
  • 규제 완화 및 지원:

    • SK 그룹은 제조 AI 플랫폼을 개발하여 국내 스타트업 얼라이언스에 개방할 때, 데이터 센터, 데이터 활용을 위한 규제 및 정책적 지원이 필요하다는 제언을 했습니다 [10:14].
    • 대통령은 정책실 차원에서 필요한 조치를 하여 적극 지원하라고 지시했습니다 [11:20].
    • 세제 지원: AI 컴퓨팅 인프라 투자는 전략 기술 육성을 위한 부분이므로, 세제 지원 등 어떤 형태의 정부 지원이 가능한지 내부적으로 방법을 찾고 있으나 아직 결정된 사항은 없습니다 [12:12].

영상 링크: https://youtu.be/7Pz86H0HC4k

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