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“비싼 외산 GPU 대신 국산 뇌 쓴다” 삼성SDS, AI 반도체 독립 선언

AMEET AI 분석: 삼성SDS가 퓨리오사AI의 국산 NPU를 활용한 클라우드 서비스를 출시하여 AI 추론 분야에서 GPU 의존도를 줄이고 국내 기술 기반의 '소버린 AI' 인프라 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.

“비싼 외산 GPU 대신 국산 뇌 쓴다” 삼성SDS, AI 반도체 독립 선언

퓨리오사AI ‘레니게이드’ 탑재 서비스 출시… 전력·비용 효율로 ‘소버린 AI’ 승부수

삼성SDS가 지난 2026년 7월 20일, 국내 팹리스(반도체 설계) 기업 퓨리오사AI의 기술을 활용한 새로운 인공지능(AI) 서비스를 출시하며 ‘기술 자립’에 나섰습니다. 이번에 선보인 서비스는 인공지능의 두뇌 역할을 하는 반도체를 외산에 의존하지 않고, 국산 신경망처리장치(NPU)를 이용해 클라우드 방식으로 제공하는 것이 핵심입니다. 이는 인공지능 연산에 필수적이지만 구하기 힘들고 비싼 그래픽처리장치(GPU) 대신 국산 기술로 비용은 낮추고 보안은 강화한 ‘소버린 AI(국가 주권 AI)’ 인프라를 구축하겠다는 의지로 풀이됩니다.

이번 서비스의 이름은 ‘NPUaaS(서비스형 NPU)’입니다. 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 ‘레니게이드(RGND)’를 자사의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했습니다. 기업 고객들은 수천만 원을 호가하는 인공지능 서버를 직접 구매하거나 복잡한 데이터센터를 짓지 않아도, 필요한 만큼만 마치 월간 구독 서비스처럼 빌려 쓸 수 있게 된 셈이죠. 특히 사용자의 데이터 규모나 필요에 따라 1장부터 2장, 4장, 8장 단위로 반도체 자원을 자유롭게 선택할 수 있다는 것이 삼성SDS 측의 설명입니다.

가장 눈에 띄는 대목은 경제성과 효율성입니다. 퓨리오사AI에 따르면 이번 서비스에 투입된 ‘레니게이드’ 칩은 인공지능이 이미 학습된 내용을 바탕으로 결과를 도출해내는 ‘추론’ 단계에서 기존 GPU보다 훨씬 적은 전력을 소모하면서도 비용 효율적인 성과를 냅니다. 데이터가 폭증하는 인공지능 시대에 기업들이 겪는 가장 큰 고민거리인 전기료와 인프라 유지비용을 동시에 잡겠다는 전략입니다. 삼성SDS는 이번 서비스를 통해 기존의 GPU 기반 서비스인 ‘GPUaaS’에 이어 국산 NPU 자원까지 제품군을 넓히며 고객들의 선택권을 확장했습니다.

보안 규제가 엄격한 공공기관이나 민감한 데이터를 다루는 기업들에게도 이번 소식은 큰 의미를 가집니다. 삼성SDS는 이번 서비스를 ‘소버린 클라우드’ 환경에서 제공하기로 했습니다. 이는 국가의 중요한 데이터가 해외 기업의 기술이나 서버에 종속되지 않도록 우리 기술로 보호하는 환경을 뜻합니다. 특히 보안이 생명인 공공 고객들이 안심하고 인공지능 인프라를 이용할 수 있도록 지원할 계획이라고 삼성SDS 측은 강조했습니다. 이는 최근 전 세계적으로 강조되는 데이터 주권 확보 움직임과도 맥을 같이 합니다.

한편, 이번 발표가 나온 다음 날인 2026년 7월 21일 기준 국내 증시는 약세를 보였습니다. 삼성에스디에스 주가는 전일 대비 6.77% 하락한 185,800원에 거래를 마쳤으며, 코스피 지수는 전날보다 4.46% 떨어진 6,516.27을 기록했습니다. 불안정한 시장 상황 속에서도 기업들의 인공지능 기술 투자는 계속되고 있는 형국입니다.

구분기존 GPU (외산)레니게이드 NPU (국산)
핵심 용도그래픽 및 범용 AI 연산AI 추론 특화 연산
전력 효율상대적으로 높음매우 높음
비용 경쟁력고가 및 수급 불안정비용 절감 및 원활한 공급
공공 보안기술 종속 우려 존재소버린 AI 인프라 구축 가능

앞으로의 전개 포인트

삼성SDS가 국산 반도체 기반의 클라우드 서비스를 시작함에 따라, 향후 공공기관과 대기업들이 얼마나 빠르게 이 국산 NPU를 채택할지가 관건입니다. 특히 보안과 비용을 동시에 중시하는 공공 클라우드 시장에서의 도입 사례가 늘어날 경우, 국내 인공지능 반도체 생태계는 더욱 견고해질 것으로 보입니다.

“비싼 외산 GPU 대신 국산 뇌 쓴다” 삼성SDS, AI 반도체 독립 선언

퓨리오사AI ‘레니게이드’ 탑재 서비스 출시… 전력·비용 효율로 ‘소버린 AI’ 승부수

삼성SDS가 지난 2026년 7월 20일, 국내 팹리스(반도체 설계) 기업 퓨리오사AI의 기술을 활용한 새로운 인공지능(AI) 서비스를 출시하며 ‘기술 자립’에 나섰습니다. 이번에 선보인 서비스는 인공지능의 두뇌 역할을 하는 반도체를 외산에 의존하지 않고, 국산 신경망처리장치(NPU)를 이용해 클라우드 방식으로 제공하는 것이 핵심입니다. 이는 인공지능 연산에 필수적이지만 구하기 힘들고 비싼 그래픽처리장치(GPU) 대신 국산 기술로 비용은 낮추고 보안은 강화한 ‘소버린 AI(국가 주권 AI)’ 인프라를 구축하겠다는 의지로 풀이됩니다.

이번 서비스의 이름은 ‘NPUaaS(서비스형 NPU)’입니다. 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 ‘레니게이드(RGND)’를 자사의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했습니다. 기업 고객들은 수천만 원을 호가하는 인공지능 서버를 직접 구매하거나 복잡한 데이터센터를 짓지 않아도, 필요한 만큼만 마치 월간 구독 서비스처럼 빌려 쓸 수 있게 된 셈이죠. 특히 사용자의 데이터 규모나 필요에 따라 1장부터 2장, 4장, 8장 단위로 반도체 자원을 자유롭게 선택할 수 있다는 것이 삼성SDS 측의 설명입니다.

가장 눈에 띄는 대목은 경제성과 효율성입니다. 퓨리오사AI에 따르면 이번 서비스에 투입된 ‘레니게이드’ 칩은 인공지능이 이미 학습된 내용을 바탕으로 결과를 도출해내는 ‘추론’ 단계에서 기존 GPU보다 훨씬 적은 전력을 소모하면서도 비용 효율적인 성과를 냅니다. 데이터가 폭증하는 인공지능 시대에 기업들이 겪는 가장 큰 고민거리인 전기료와 인프라 유지비용을 동시에 잡겠다는 전략입니다. 삼성SDS는 이번 서비스를 통해 기존의 GPU 기반 서비스인 ‘GPUaaS’에 이어 국산 NPU 자원까지 제품군을 넓히며 고객들의 선택권을 확장했습니다.

보안 규제가 엄격한 공공기관이나 민감한 데이터를 다루는 기업들에게도 이번 소식은 큰 의미를 가집니다. 삼성SDS는 이번 서비스를 ‘소버린 클라우드’ 환경에서 제공하기로 했습니다. 이는 국가의 중요한 데이터가 해외 기업의 기술이나 서버에 종속되지 않도록 우리 기술로 보호하는 환경을 뜻합니다. 특히 보안이 생명인 공공 고객들이 안심하고 인공지능 인프라를 이용할 수 있도록 지원할 계획이라고 삼성SDS 측은 강조했습니다. 이는 최근 전 세계적으로 강조되는 데이터 주권 확보 움직임과도 맥을 같이 합니다.

한편, 이번 발표가 나온 다음 날인 2026년 7월 21일 기준 국내 증시는 약세를 보였습니다. 삼성에스디에스 주가는 전일 대비 6.77% 하락한 185,800원에 거래를 마쳤으며, 코스피 지수는 전날보다 4.46% 떨어진 6,516.27을 기록했습니다. 불안정한 시장 상황 속에서도 기업들의 인공지능 기술 투자는 계속되고 있는 형국입니다.

구분기존 GPU (외산)레니게이드 NPU (국산)
핵심 용도그래픽 및 범용 AI 연산AI 추론 특화 연산
전력 효율상대적으로 높음매우 높음
비용 경쟁력고가 및 수급 불안정비용 절감 및 원활한 공급
공공 보안기술 종속 우려 존재소버린 AI 인프라 구축 가능

앞으로의 전개 포인트

삼성SDS가 국산 반도체 기반의 클라우드 서비스를 시작함에 따라, 향후 공공기관과 대기업들이 얼마나 빠르게 이 국산 NPU를 채택할지가 관건입니다. 특히 보안과 비용을 동시에 중시하는 공공 클라우드 시장에서의 도입 사례가 늘어날 경우, 국내 인공지능 반도체 생태계는 더욱 견고해질 것으로 보입니다.

심층리서치 자료 (6건)

🌐 웹 검색 자료 (3건)

삼성SDS, 국산 NPU 기반 NPUaaS 본격 출시 - 파이낸셜뉴스

삼성SDS, 퓨리오사AI 손잡고 '국산 NPU 클라우드' 승부수

삼성SDS, 퓨리오사AI '레니게이드' 기반 NPUaaS 출시…국산 AI 인프라 확산 본격화

📈 실시간 시장 데이터 (1건)
[4] 시장 데이터 네이버 금융 / yfinance / FRED

📈 코스피: 2026-07-21 04:30:07(KST) 현재 6,516.27 (전일대비 -304.33, -4.46%) | 거래량 345,825천주 | 거래대금 29,690,576백만 | 52주 고가 9,385.59 / 저가 3,079.27 📈 코스닥: 2026-07-21 04:30:07(KST) 현재 749.64 (전일대비 -42.20, -5.33%) | 거래량 528,418천주 | 거래대금 4,832,262백만 | 52주 고가 1,229.42 / 저가 747.00 💱 USD/KRW: 2026-07-21 04:30:07(KST) 매매기준율 1,476.80원 (전일대비 -14.20, -0.95%) | 현찰 매입 1,502.64 / 매도 1,450.96 | 송금 보낼때 1,491.20 / 받을때 1,462.4...

📊 전문 API (1건)
[5] 전문 API 조사 DART / 법제처 / 전문 API

📋 [기업 공시 — DART API] 삼성SDS: - [20260721] 주요사항보고서(회생절차개시신청) → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260720000353 - [20260721] [기재정정]주요사항보고서(회사합병결정) → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260720000352

📄 학술 논문 (1건)

[학술논문 2026] 저자: Gregor Herbert Wegener | 인용수: 0 | 초록: Large scale AI inference is shifting from relatively homogeneous accelerator fleets toward structurally heterogeneous infrastructure composed of mixed accelerator generations, disaggregated serving paths, virtualized execution layers, and cross environment placement. This transition introduces a class of instability phenomena that does not arise from component failure in isolation, but from cross layer incoherence between accelerator runtimes

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