◆ 1년만에 공동 연구 잠정중단 > 1 : 1 문의

홈페이지상위노출 ◆ 1년만에 공동 연구 잠정중단엔비디아 GPU 종속 탈피 위해AI칩 최적화 SW 개발 나섰지만인텔 경영난에 무기한 중단 위기[서울경제] 엔비디아의 인공지능(AI) 반도체 독점을 깨기 위해 네이버, 인텔, 한국과학기술원(KAIST)이 공동으로 진행했던 국내 대표 산학 연구 프로젝트가 무기한 중단될 위기에 놓였다. 당초 3년간 협력을 통해 엔비디아에 대항할 AI 반도체 기술을 확보할 계획을 세웠지만 최근 인텔의 경영난에 따른 투자 축소 여파로 1년 만에 차질이 불가피해진 것이다. 민간·학계가 엔비디아 독점에 맞서 고군분투하는 가운데 소버린(자립형) AI 전략을 내세운 정부 차원에서 관련 지원을 확대할 필요성도 제기된다.최수연 네이버 대표. 연합뉴스8일 정보기술(IT) 업계에 따르면 ‘네이버·인텔·KAIST(NIK) AI 공동연구센터’의 2차 연도 협력을 위한 재계약이 사실상 불발된 것으로 확인됐다. 센터 측 관계자는 “인텔 사정으로 2차 연도 협력은 어렵게 됐다”며 “이에 재계약이 안 될 것 같다”고 전했다. NIK AI 공동연구센터는 3년 운영을 목표로 지난해 7월 연구에 착수했다. 올해 6월 30일 계약이 종료된 1차 연도 협력을 이달께부터 제때 이어가야 하지만 재계약 시점을 기약할 수 없게 된 것이다. 인텔이 경영난으로 올 3월 최고경영자(CEO)를 교체한 데 이어 최근 대규모 감원과 투자 축소 방침까지 정하며 국내 협력에도 영향을 미친 탓이다.NIK AI 공동연구센터는 국내외 최고 수준의 대기업과 대학이 결성한 ‘반(反)엔비디아 동맹’으로 주목을 받아왔다. 인텔이 자사의 AI 반도체 ‘가우디’의 성능을 최적화할 소프트웨어(SW) 기술 확보를 위해 국내 대학에 처음으로 구축한 공동 연구소다. AI 반도체를 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)급 사양으로 개발한다고 해도 실제 AI 모델들을 효율적으로 구동하는 최적화 작업 없이는 경쟁이 불가능하다. 같은 AI 모델이라도 반도체가 알고리즘을 얼마나 효율적으로 처리하는지에 따라 실제 성능은 천차만별이기 때문이다.전 세계 개발자들이 주로 엔비디아 GPU에 최적화한 AI 모델들을 만들고, 이로 인해 엔비디아에 더◆ 1년만에 공동 연구 잠정중단엔비디아 GPU 종속 탈피 위해AI칩 최적화 SW 개발 나섰지만인텔 경영난에 무기한 중단 위기[서울경제] 엔비디아의 인공지능(AI) 반도체 독점을 깨기 위해 네이버, 인텔, 한국과학기술원(KAIST)이 공동으로 진행했던 국내 대표 산학 연구 프로젝트가 무기한 중단될 위기에 놓였다. 당초 3년간 협력을 통해 엔비디아에 대항할 AI 반도체 기술을 확보할 계획을 세웠지만 최근 인텔의 경영난에 따른 투자 축소 여파로 1년 만에 차질이 불가피해진 것이다. 민간·학계가 엔비디아 독점에 맞서 고군분투하는 가운데 소버린(자립형) AI 전략을 내세운 정부 차원에서 관련 지원을 확대할 필요성도 제기된다.최수연 네이버 대표. 연합뉴스8일 정보기술(IT) 업계에 따르면 ‘네이버·인텔·KAIST(NIK) AI 공동연구센터’의 2차 연도 협력을 위한 재계약이 사실상 불발된 것으로 확인됐다. 센터 측 관계자는 “인텔 사정으로 2차 연도 협력은 어렵게 됐다”며 “이에 재계약이 안 될 것 같다”고 전했다. NIK AI 공동연구센터는 3년 운영을 목표로 지난해 7월 연구에 착수했다. 올해 6월 30일 계약이 종료된 1차 연도 협력을 이달께부터 제때 이어가야 하지만 재계약 시점을 기약할 수 없게 된 것이다. 인텔이 경영난으로 올 3월 최고경영자(CEO)를 교체한 데 이어 최근 대규모 감원과 투자 축소 방침까지 정하며 국내 협력에도 영향을 미친 탓이다.NIK AI 공동연구센터는 국내외 최고 수준의 대기업과 대학이 결성한 ‘반(反)엔비디아 동맹’으로 주목을 받아왔다. 인텔이 자사의 AI 반도체 ‘가우디’의 성능을 최적화할 소프트웨어(SW) 기술 확보를 위해 국내 대학에 처음으로 구축한 공동 연구소다. AI 반도체를 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)급 사양으로 개발한다고 해도 실제 AI 모델들을 효율적으로 구동하는 최적화 작업 없이는 경쟁이 불가능하다. 같은 AI 모델이라도 반도체가 알고리즘을 얼마나 효율적으로 처리하는지에 따라 실제 성능은 천차만별이기 때문이다.전 세계 개발자들이 주로 엔비디아 GPU에 최적화한 AI 모델들을 만들고, 이로 인해 엔비디아에 더 의존하게 되는 상황에서 후발 주자들은 파훼법이 필 홈페이지상위노출