데이터센터 AI반도체 2030년 1200조 전망…엔비디아 78.2%, 국산 NPU 과제

보고서에서 제시한 데이터센터용 AI 반도체 시장 규모는 2024년 1240억달러에서 2030년 8600억달러로 확대되는 경로입니다. 원화로 환산한 약 1200조원은 2030년 예상 시장 규모를 설명하기 위한 수치로, 현재 실제 시장 매출이 1200조원이라는 의미는 아닙니다.

연평균 성장률은 약 38%로 제시됐습니다. 생성형 AI 학습뿐 아니라 서비스 운영 과정에서 반복적으로 발생하는 추론 수요가 늘면서 데이터센터에서 필요한 연산칩 종류와 전력효율 경쟁이 더 중요해질 수 있다는 분석입니다.

2025년 데이터센터용 AI 반도체 시장 점유율은 엔비디아 78.2%, 구글 4.7%, AMD 4.1%, 인텔 3.7%, 화웨이 2.6%로 제시됐습니다. 엔비디아가 압도적인 비중을 차지하지만 자체 가속기와 NPU를 포함한 여러 대안 칩이 비용과 전력효율을 앞세워 시장 진입을 시도하는 구조입니다.

이 점유율은 특정 기업의 향후 점유율이 그대로 유지된다는 보장이 아닙니다. AI 서비스가 학습 중심에서 추론 비중을 높여갈수록 가격, 전력효율, 소프트웨어 호환성, 실제 고객 레퍼런스가 경쟁 조건으로 함께 작용합니다.

보도에 따르면 퓨리오사AI는 2세대 칩 RNGD의 양산을 2026년 초 시작했고, 리벨리온은 REBEL 100의 2026년 하반기 양산을 계획했습니다. 국내 기업이 데이터센터 추론 시장을 겨냥해 연구개발 단계에서 실제 공급 단계로 이동하고 있다는 점이 핵심입니다.

다만 보고서는 국내 기업이 자본력, 상용화 경험, 소프트웨어 생태계 등에서 글로벌 선두 기업과 격차가 있다고 평가했습니다. 칩 성능만으로 시장 진입이 보장되는 것이 아니라 실제 데이터센터 적용과 반복 구매로 이어지는 레퍼런스 확보가 필요하다는 뜻입니다.

보고서는 국산 AI 반도체를 도입하는 기업의 초기 위험 부담을 낮추기 위한 세제·보조금 등 수요 촉진책과 해외 데이터센터 공급망 진입을 지원하는 정부 간 협력을 제안했습니다. 이는 확정된 신규 지원제도가 아니라 연구기관의 정책 제안입니다.

기업이나 투자자는 ‘1200조 시장’이라는 숫자만 보기보다 실제 양산 일정, 국내외 데이터센터 채택 사례, 소프트웨어 생태계와 후속 정책의 확정 여부를 따로 확인해야 합니다. 시장 전망치와 기업별 확정 매출을 같은 숫자로 취급하면 안 됩니다.