[IT월드] NPU의 대실패? 2년이 지나도 로컬 AI의 중심은 여전히 GPU

사용자가 요청하신 기사 내용을 바탕으로 자세히 정리해 드립니다. 이 내용은 ITWorld(PCWorld 번역본)의 "NPU의 대실패? 2년이 지나도 로컬 AI의 중심은 여전히 GPU" 기사의 핵심 내용을 문단별로 재구성한 것입니다.

[기사 요약] NPU의 대실패? 2년이 지나도 로컬 AI의 중심은 여전히 GPU

1. NPU의 화려한 등장과 실망스러운 현실

약 2년 전, 인텔의 '메테오 레이크(Meteor Lake)' 출시와 함께 NPU(신경망처리장치)가 탑재된 'AI PC' 시대가 열릴 것이라는 기대가 쏟아졌습니다. 제조사들은 NPU가 로컬 AI의 핵심이 될 것이라며 대대적인 마케팅을 펼쳤지만, 2년이 지난 지금 그 약속은 사실상 지켜지지 않았습니다. 오늘날 'AI PC'라고 불리는 기기들은 대부분 NPU가 탑재된 경량 노트북에 불과하며, 정작 소비자들이 기대했던 혁신적인 AI 기능들은 찾아보기 어렵습니다. NPU를 활용한 기능들은 여전히 '그럴듯한 기술 데모' 수준에 머물러 있습니다.

2. 로컬 AI의 진짜 주인공은 여전히 GPU

역설적이게도 로컬 AI 시장은 그 어느 때보다 활발하지만, 그 중심에는 NPU가 아닌 **GPU(그래픽처리장치)**가 있습니다. 현재 사용자들이 실제로 열광하는 로컬 AI 도구들—예를 들어 거대언어모델(LLM)을 구동하는 'LM Studio'나 이미지 생성 도구인 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)' 등—은 대부분 엔비디아(NVIDIA)의 CUDA 코어나 강력한 GPU 성능에 의존합니다. NPU만 믿고 AI PC를 구매한 사용자라면 "로컬 AI는 실패했다"고 느낄 수 있겠지만, 실제로는 GPU 기반의 로컬 AI 생태계가 폭발적으로 성장하고 있는 것입니다.

3. 소프트웨어 지원의 부재와 호환성 문제

NPU가 실패한 가장 큰 원인은 소프트웨어 생태계의 부재입니다. 마이크로소프트와 칩 제조사들이 하드웨어를 밀어붙였지만, 정작 인기 있는 AI 애플리케이션 개발자들은 NPU를 외면하고 있습니다. 대부분의 오픈소스 AI 프로젝트와 고성능 도구들은 수년 전부터 최적화된 GPU 라이브러리를 기반으로 구축되어 있습니다. 반면, NPU를 활용하려면 각 칩 제조사(인텔, AMD, 퀄컴)별로 서로 다른 복잡한 전용 SDK를 사용해야 하기에 개발자들이 굳이 이를 지원할 유인이 부족합니다.

4. 마이크로소프트의 헛발질: 코파일럿+(Copilot+)와 현실의 괴리

마이크로소프트는 '코파일럿+ PC'라는 브랜드를 통해 NPU의 보급을 시도했으나, 이마저도 큰 반향을 일으키지 못했습니다. 윈도우 스튜디오 이펙트(배경 흐림, 시선 보정) 같은 기능은 NPU에서 잘 작동하지만, 이는 킬러 콘텐츠라기보다는 부가 기능에 가깝습니다. 심지어 마이크로소프트가 야심 차게 준비한 '리콜(Recall)' 기능은 보안 논란으로 출시가 지연되기도 했습니다. 결과적으로 윈도우 생태계에서조차 NPU는 필수적인 연산 장치가 아닌, 있으면 좋은 정도의 보조 프로세서로 전락하고 말았습니다.

5. 결론: 로컬 AI를 원한다면 GPU를 선택하라

기사는 현재 시점에서 로컬 AI를 제대로 활용하고 싶다면 NPU가 아닌 고성능 외장 GPU가 탑재된 PC를 구매해야 한다고 결론짓습니다. NPU는 전력 효율성 면에서 잠재력이 있지만, 성능과 호환성 면에서는 아직 GPU를 따라잡지 못했습니다. "2년 전의 마케팅 약속은 실패로 돌아갔으며, 진정한 로컬 AI 경험은 여전히 강력한 그래픽 카드에서 나오고 있다"는 것이 현재의 냉정한 평가입니다.