엔비디아 공급난이 기회를 열다

글로벌 AI칩 시장은 엔비디아 H100/H200 GPU의 심각한 공급 부족으로 교착 상태에 빠졌어요. TSMC의 COWOS 패키징 공정 병목으로 H100 납기가 6~12개월로 늘어났고, HBM3 가격도 전년 대비 20~30% 올랐어요.

미국의 대중국 AI칩 수출 규제가 강화되면서 엔비디아 H20 생산이 중단됐고, 글로벌 기업들은 대체 솔루션 확보에 나섰어요. 이런 상황이 주권 AI 수요를 가속화했고, 한국·사우디·UAE 등이 국가 주도로 AI 인프라 구축에 나서고 있어요.

RNGD 성능이 엔비디아를 넘어서다

LG AI연구원은 8개월간의 파일럿 테스트에서 RNGD가 엑사원 3.5 모델 운영 시 기존 GPU 대비 2.25배 향상된 전력 효율을 달성했다고 밝혔어요. 40B 파라미터 모델 추론 시 150W 전력으로 초당 12개 쿼리를 처리하며, 에너지 소비량을 60% 이상 줄였어요.

다중 카드 구성에서 텐서 병렬화 기술을 적용해 레이턴시를 15MS 이하로 유지하며 대규모 LLM 서비스 요구사항을 충족했어요. 전기정 LG AI연구원 프로덕트 유닛장은 "다양한 GPU·NPU 비교 평가에서 RNGD가 절대 성능과 총소유비용 절감 측면에서 최적"이라고 강조했어요.

국내 반도체 생태계가 움직이다

RNGD의 LG 도입은 국내 파운드리·팹리스 생태계에 긍정적 파급효과를 예고해요. 퓨리오사AI는 GUC와 협력해 RNGD의 COWOS 패키징 생산을 확대 중이며, TSMC 용량의 70%가 엔비디아에 예약된 상황에서 삼성전자의 HBM3와 패키징 기술이 대안으로 떠오를 수 있어요.

AI 반도체는 전체 AI 밸류체인의 40%를 차지하며, RNGD의 성공적 양산은 국내 설계·제조·패키징 구조 재편의 초석이 될 수 있어요. 퓨리오사AI는 사우디 아람코와 테스트를 진행 중이고, LG AI연구원은 LSEG와 협력해 금융 분야에 엑사원 솔루션을 공급할 계획이에요.

생산 능력과 생태계가 발목 잡다

RNGD의 현재 생산량은 연간 2만~3만 개 수준으로 추정되며, 이는 엔비디아 H100의 분기별 출하량 100만 개 이상의 1%에 불과해요. TSMC의 COWOS 패키징 용량에서 RNGD는 엔비디아·AMD에 비해 할당 비중이 낮은 상황이에요.

PYTORCH·TENSORFLOW 등 글로벌 AI 프레임워크와의 통합도 미흡해 개발자 생태계 구축이 시급해요. 엔비디아는 중국 시장용 B30 GPU 출시를 준비 중이며, 이는 RNGD의 가격 경쟁력을 약화시킬 수 있어요.

결론

RNGD의 LG AI연구원 도입은 국내 AI칩 산업의 중요한 전환점이에요. 기술적 성능과 에너지 효율은 엔비디아를 앞서지만, 생산 규모와 글로벌 생태계 구축은 아직 갈 길이 멀어요. 특히 연간 생산량이 엔비디아의 1%에 불과하고, 개발자 생태계도 미흡한 상황이에요.

RNGD가 진짜 돌풍을 일으키려면 세 가지 조건이 필요해요. 2025년 4분기까지 LG 계열사 중심으로 RNGD 서버 500대 이상 배치, 2026년까지 연간 생산 10만 개로 확대, 엑사원 4.0의 글로벌 도입 사례 발표가 그것이에요. 이런 조건들이 충족되면 2026년 국내 AI 추론 시장의 20% 점유가 가능하지만, 생산량 제한과 경쟁사의 기술 진화가 변수로 남아있어요.