손영수 어니컴 상무가 국제 품질 테스팅 콘퍼런스에서 '국산 AI 반도체 마이그레이션 전략과 성능 평가 방법'을 주제로 발표했다.
어니컴은 한국SW테스팅협회가 주최한 '제11회 국제 품질 테스팅 콘퍼런스'에서 손영수 상무가 '국산 AI 반도체 마이그레이션 전략과 성능 평가 방법'을 주제로 발표했다고 밝혔다.

이번 발표에서는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 지원하는 'AI반도체 Farm(팜) 구축 및 실증 사업' 3차년도 과제에 대한 성과에 대해 공유했다.

어니컴은 본 사업을 통해 NHN클라우드 인프라 위에서 리벨리온(Rebellions)의 'ATOM+' AI 반도체와 LG EXAONE 3.5 기반 대규모 언어모델(LLM)을 결합한 국산 AI반도체(NPU) 기반 웹 성능·오류 분석 서비스를 구축했다.

이 서비스는 단국대학병원의 '토마스톤 구강관리 솔루션', 로봇웨어AI 서비스, 간호실습 교육 메타버스 플랫폼 등 다수의 실제 서비스에 적용돼 GPU 기반 환경 대비 더 빠른 처리 속도와 높은 정확도를 보이며 안정적인 추론 성능을 입증했다.

국산 LLM 모델 또한 동일 파라미터급 외산 모델 대비 자연스러운 문맥 이해와 응답 일관성 면에서 우수한 결과를 기록하며, 국산 AI 반도체와 결합 가능성을 확인했다.

손영수 상무는 발표에서 “GPU 중심의 AI 인프라는 전력 소모와 비용 면에서 구조적 한계를 가지고 있다”며, “국산 NPU를 적용한 이번 실증은 전력 효율·지연시간·확장성 측면에서 충분한 산업 경쟁력을 확인한 사례”라고 설명했다. 또 “IMQA의 실시간 웹 분석 데이터와 결합한 NPU 기반 AI 모델이 서비스 품질 문제를 자동으로 탐지하고 예측할 수 있는 수준에 이르렀다”며, “이는 국산 반도체와 AI 소프트웨어의 융합 가능성을 보여준 의미 있는 결과”라고 강조했다.

어니컴의 IMQA는 웹과 모바일 등 다양한 환경에서 사용자 단의 화면 성능을 실시간으로 모니터링하고, 소스코드 레벨에서 성능 저하 원인을 분석할 수 있는 솔루션이다.

삼성생명, 금융결제원, 라이나생명 등 주요 금융·보험 기관에서 이미 도입돼 서비스 품질 개선과 고객 만족도 향상에 활용되고 있다.

이번 NPU·LLM 결합 실증을 통해 IMQA는 AI 기반 자동 오류 탐지와 성능 예측 기능을 탑재하게 됐으며, 향후 금융·공공·모빌리티·의료 분야로의 확산 적용이 예상된다.

어니컴은 향후 NHN클라우드·리벨리온 등과의 협력을 지속 확대해 국산 반도체-클라우드-AI 서비스 융합 생태계를 강화할 계획이다. 또 NPU 기반 AI 성능 데이터와 IMQA의 실시간 분석 결과를 국가 데이터센터와 연계해 국산 AI 반도체 상용화 및 AI 서비스 품질 향상에 기여하겠다는 비전을 제시했다.