엔비디아 대비 최대 7.4배 처리…전력 효율 강조
180W TDP 기반 TCO 40% 절감…데이터센터 공략
LG·삼성SDS 등 참여…AI 생태계 확장 본격화
백준호 퓨리오사AI 대표가 2일 서울 강남구 에스제이쿤스트할레에서 열린 '레니게이드 2026 서밋'에서 자사 2세대 '레니게이드' 제품을 소개하고 있다. [사진=연합]
[중앙이코노미뉴스 윤남웅] AI 반도체 경쟁의 축이 바뀌고 있다. 대규모 학습 중심에서 실제 서비스 구현을 위한 ‘추론’으로 무게중심이 이동하면서 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 변수로 떠올랐다.
2일 퓨리오사AI는 서울 강남구 SJ쿤스트할레에서 ‘레니게이드 2026 서밋’을 열고 2세대 AI 반도체 ‘레니게이드(RNGD)’를 공개했다.
이번 칩은 급증하는 AI 추론 수요에 대응하기 위해 설계된 신경망처리장치(NPU)다. 기존 학습 중심 인프라 대비 반복 연산이 많은 추론 환경에서 전력과 비용을 얼마나 줄일 수 있는지가 경쟁력의 핵심이라는 판단이 반영됐다.
백준호 대표는 “2030년까지 약 100GW 규모의 AI 데이터센터가 증설될 것으로 예상되며, 이 중 70%가 추론 영역에 집중될 것”이라며 “AI 인프라의 승부는 반복적인 추론 비용을 얼마나 낮추느냐에 달려 있다”고 말했다.
성능 지표도 공격적으로 제시됐다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 해외 고객사 벤치마킹에서 엔비디아 ‘RTX 프로 6000’ 대비 동일 전력 기준 최대 7.4배 많은 사용자를 동시에 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
전력 효율 측면에서도 강점을 내세웠다. 칩당 180W 수준의 열설계전력(TDP)을 기반으로 데이터센터 총소유비용(TCO)을 약 40% 절감할 수 있다는 설명이다.
양산 단계에 진입한 점도 주목된다. 퓨리오사AI는 올해 1월 RNGD 4000장 규모 1차 양산을 시작했다. 고대역폭메모리(HBM)를 탑재한 고성능 NPU가 실제 양산에 들어간 사례는 드물다는 평가다.
하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 생태계 전략도 함께 공개됐다. 컴파일러와 SDK를 포함한 확장형 추론 아키텍처를 통해 AI 서비스 적용 범위를 넓히겠다는 구상이다.
이날 행사에는 LG AI연구원, LG유플러스, 삼성SDS, 메가존클라우드, 업스테이지 등 주요 파트너들이 참여해 실제 적용 사례와 협력 방향을 공유했다.
퓨리오사AI는 향후 글로벌 시장에서 대규모 도입을 확대하고, 파트너십 기반 생태계를 통해 AI 컴퓨팅 효율을 끌어올린다는 계획이다.
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