인공지능 반도체가 빠르다고 할 때, 우리는 무엇을 기준으로 믿어야 할까. 실험실에서 나온 숫자가 좋아도 학교, 병원, 공장, 전력 설비처럼 실제 업무가 돌아가는 현장에서 같은 성능을 낼지는 따로 확인해야 한다.
국산 AI반도체를 도입하려는 기관 입장에서는 더 현실적인 질문이 생긴다. 이 칩이 우리 업무에 맞는지, 기존 장비를 바꿨을 때 처리 속도와 안정성이 충분한지, 비용을 줄일 수 있는지 판단할 공통 기준이 필요하다. 이번 발표의 의미는 바로 그 기준이 현장으로 들어갔다는 데 있다.
과학기술정보통신부는 10월 2일 한국전력공사, 리벨리온, 한국정보통신기술협회가 ‘K-Perf 활용 국산 AI반도체 기반 전력분야 AI 영상분석 기술협력 업무협약’을 맺었다고 밝혔다. K-Perf는 국산 AI반도체 성능을 실제 사용 환경 중심으로 평가하기 위해 마련된 지표다.
● 실험실 점수보다 현장 검증이 중요하다
AI반도체는 인공지능 계산을 효율적으로 처리하도록 만든 칩이다. 그중 NPU는 신경망 처리에 특화된 장치로, 영상 분석이나 생성형 AI처럼 많은 계산이 필요한 서비스에서 전력 사용과 처리 속도를 줄이는 역할을 기대받는다.
문제는 칩 하나의 최대 성능만으로 도입 여부를 판단하기 어렵다는 점이다. 실제 현장에서는 카메라 영상이 계속 들어오고, 관제 시스템은 끊기지 않아야 하며, 기존 서버와의 연결도 맞아야 한다. 그래서 성능표는 단순한 홍보 수치가 아니라 실제 업무 조건을 반영해야 한다.
이번 협약에서 한전은 전력현장 시범운영과 활용모델 개발을 맡고, 리벨리온은 NPU 성능 최적화와 기술지원을 맡는다. TTA는 현장 운영환경을 반영한 성능과 신뢰성 검증을 담당한다. 과기정통부는 이 과정을 통해 K-Perf가 실제 도입 판단의 기준으로 쓰이는 첫 사례가 됐다고 설명했다.
● K-Perf는 무엇을 보려는 지표인가
K-Perf는 국산 AI반도체를 수요기관이 객관적으로 비교하고 판단할 수 있도록 만든 성능지표다. 지난해 12월에는 15개 수요·공급기관이 참여해 실제 사용 환경을 중심으로 측정 모델과 시험 조건을 정했다. 생성형 AI에서는 첫 응답까지 걸리는 시간, 답변 생성 속도, 한 사용자를 기준으로 한 처리량 같은 항목이 중요하게 다뤄진다.
올해 6월에는 AI 챗봇과 문서 검색 등 많이 쓰이는 생성형 AI 서비스 유형을 대상으로 국산 AI반도체 2종의 시범 검증도 진행됐다. 과기정통부는 당시 수요기업들이 요구하는 서비스별 성능 기준을 충분히 만족하는 것을 확인했다고 밝혔다. 이번에는 검증 범위가 전력현장의 AI 영상분석으로 넓어졌다.
한전은 기존 변전소별로 나뉘어 있던 영상분석 인프라를 NPU 기반 통합 관제 시스템으로 전환하고 실증을 추진할 예정이다. 칩 단위 성능뿐 아니라 실제 운영 환경에서의 처리 성능, 신뢰성, 비용 절감 가능성을 함께 보겠다는 뜻이다.
● 학교와 직장에도 이어질 변화다
전력망은 시민 생활과 산업 활동의 기본 인프라다. 전력 설비 영상분석이 더 빠르고 안정적으로 이뤄지면 이상 징후를 찾는 관제 업무의 효율이 높아질 수 있다. 동시에 공공기관이 새 AI 장비를 살 때 ‘유명한 제품인가’보다 ‘우리 현장 조건에서 검증됐는가’를 따지는 문화가 자리 잡는 계기가 될 수 있다.
교육 현장에서도 의미가 있다. 학생들이 배우는 AI는 프로그램이나 챗봇만이 아니라 반도체, 전력, 통신, 표준 시험까지 이어진다. 직장인에게는 사내 AI 도입 때 벤치마크 숫자만 볼 것이 아니라 업무 환경에 맞는 검증 기준을 요구해야 한다는 메시지를 준다.
다만 K-Perf가 모든 상황에서 성능을 보장한다는 뜻은 아니다. 같은 칩이라도 영상 해상도, 분석해야 할 장면의 복잡도, 네트워크 상태, 운영 소프트웨어에 따라 결과가 달라질 수 있다. 이번 검증도 현장 적용 가능성을 확인하는 과정이지, 모든 공공기관에 바로 확대된다는 의미로 보기는 어렵다.
이번 소식은 특정 기업 제품의 성공을 확정한 발표라기보다, 국산 AI반도체를 실제 공공 현장에서 검증하는 절차가 시작됐다는 데 의미가 있다. 앞으로 관건은 K-Perf가 다양한 업무 환경에서도 일관된 비교 기준으로 작동하는지, 검증 결과가 투명하게 축적되는지다.
출처: 과학기술정보통신부, 2026년 10월 2일
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