韓国のITサービス企業が外資系グラフィックス処理装置（GPU）を代替する国産神経網処理装置（NPU）の導入に乗り出している。高性能だが価格が高いGPUへの依存度を下げ、人工知能（AI）推論に特化したNPUの活用を増やしてAX（AI転換）事業の価格競争力と効率を高めることが目標だ。政府の「K-エヌビディア育成」政策に歩調を合わせ、公的機関のAX・クラウド事業の受注で有利な立場を先取りしようとする思惑もうかがえる。
7日、業界によるとサムスンSDS、LG CNS、ポスコDX、ロッテイノベートなど主要ITサービス企業は、最近土着半導体企業と組み、国産NPUの実証と適用を加速している。既存のエヌビディアGPUベースのクラウドサービスとAIシステムを、NPUを適用したハイブリッドインフラへ転換しようとする動きが出ている。
サムスンSDSは2日、AI半導体企業FuriosaAIが開発した第2世代NPU「RNGD」を、今年7月から自社のサムスンクラウドプラットフォーム（SCP）でNPUサービス（NPUaaS）として提供すると発表した。国内クラウド企業が土着NPUをサブスクリプション型サービスとして商用化する初の事例だ。イ・ジュピョン サムスンSDS常務は「RNGDを1・2・4・8枚単位で、顧客が必要なだけサブスクリプションで活用できるようNPUaaSを準備中だ」と語った。
ポスコDXも同日、AI半導体スタートアップのモビリントと組み、NPUベースのAX実現に向けた業務協約を締結した。ポスコDXの産業用制御システムにモビリントのNPUを適用してAIインフラコストを削減し、現場で即時の分析と制御が可能な「インテリジェントファクトリー」を実現する構想だ。ロッテイノベートも同日、AI半導体企業DEEPXとNPU活用に関する業務協約を結んだ。下半期の製品量産化が目標だ。ロッテイノベートは、知能型CCTVを適用したソリューションにDEEPXの低消費電力・高効率NPUを搭載し、DEEPXはロッテイノベートが自社開発したビジョンAIモデルがNPU環境で円滑に作動するよう開発を支援する予定だ。
LG CNSもFuriosaAIとともにNPUベースのサービスを開発することにした。自社開発の企業向けエージェンティックAIプラットフォーム「エージェンティックワーク」の稼働インフラにFuriosaAIのNPUを適用して技術検証を進め、NPUベースのGPUaaS（GPUサービス）性能最適化技術も実証する計画だ。
ITサービス企業が国産NPUの導入と事業化に積極的に乗り出す理由として、コスト削減を挙げている。NPUはAI推論に特化した半導体である。必要な演算だけを処理するため、同一のAI推論作業をGPUに比べて少ない電力で実行でき、価格もより安いという利点がある。GPUは膨大なデータ処理能力が強みでAI学習に広く活用されているが、相対的に価格が高い。
最近のAIサービス拡大でGPUの費用と電力負担が増しており、高効率NPUが効率的な代替として浮上したというのが業界の説明だ。従来はAIモデル訓練が重要だったが、いまは学習したモデルを実際の業務やサービスに活用して生産性を引き上げる方向へ重心が移り、推論需要が急増している。企業の立場では、推論に特化したNPUをGPUと適切に併用すればインフラコストを削減でき、ハイブリッドインフラへの転換が必要になった格好だ。クラウド業界のある関係者は「NPUを導入すれば電力効率と価格競争力を高められ、インフラ最適化に役立つ」と説明した。
NPUはAIデータセンターやサーバーを経由しない「エッジAI」の実現に適しているとの評価も出ている。データを外部クラウドへ送信せずに内部や現場で直接処理できるため、機微な産業データや企業情報の流出リスクを下げられる。公的機関や金融、製造業のようにデータ保安が重要な分野で、こうした特性が強みとして作用すると見込まれる。
最近、政府が推進中の「K-エヌビディア育成プロジェクト」も企業のNPU導入判断に影響を与えているとみられる。政府はGPU依存度を下げ、国産NPU中心のAI半導体エコシステムを構築するため、今後5年間でAI・半導体分野に50兆ウォンを投資すると明らかにした。韓国のITサービスやクラウド企業は公的分野でAX事業の受注を拡大しており、政府の国産NPU普及方針に合流して公共調達市場で競争優位を確保しようとする試みと解釈される。
ただ、現実的に企業のAIシステムやインフラをNPUベースに転換するには限界があるとの指摘も出ている。ITサービスのある業界関係者は「性能や汎用性を考慮すると、GPUベースのAIシステムをNPUへ完全に転換するのは難しく、現場のエッジAI適用など一部分野をNPUで代替する方法を進めている」と語った。業界関係者も、現場で体感するNPU導入の障壁は依然として高いと吐露した。
エヌビディアのGPUがAIチップ市場を独占するに至った背景には、ハードウェア性能も一役買ったが、GPUに特化したソフトウエアプラットフォーム「CUDA」の役割も大きかった。これに、電力最適化ネットワークプラットフォーム「NVリンク」まで加え、フルスタックのAIエコシステムを構築しており、GPUを使わざるを得ない「ロックイン（囲い込み）」効果につながった。国産NPUもハードとソフトを包括するフルスタックインフラを備えてこそ、韓国のAI産業が自生力を高められると業界関係者は指摘した。
イ・ジンホ ソウル大学 電気・情報工学部教授は最近のある討論会で「NPUの特性に最適化されたモデルを開発すべきだ」と述べ、「NPU間の高帯域幅・低遅延ネットワークと、演算・通信の最適化技術も必要だ」と語った。