NIPA, AI 사업 구조 재편…에이전트 확산·소형 데이터센터 도입

[디지털데일리 이안나기자] 정보통신산업진흥원(NIPA)이 2026년 사업 방향을 인공지능(AI) 인프라 확충에서 산업 적용과 서비스 확산 단계로 확장한다. 그래픽처리장치(GPU) 추가 확보와 국가 AI 컴퓨팅센터 구축을 지속하는 한편, AI 에이전트 융합·확산 지원사업 등 신규 사업을 통해 독자 AI 파운데이션 모델과 국산 AI 반도체 활용 범위를 넓힌다는 전략이다.

NIPA는 21일 서울 양재 엘타워에서 ‘2026년 정보통신산업진흥원(NIPA) 통합 사업설명회’에 앞서 기자간담회를 열고 국내 AI·ICT 기업을 대상으로 총 3조원 규모, 92개 지원사업 추진 방향과 세부 계획을 공유했다.

NIPA는 올해 ▲AI 인프라 및 한국형 AI(K-AI) 모델 중심 중점 사업 ▲에이전틱·피지컬 AI 신규 사업 ▲공공 AX(인공지능 전환) 확대 ▲사업 선정·평가 체계 개선 등 4개 축으로 사업 구조를 재편했다.

특히 지난해 확보한 GPU 1만3000여 장에 이어 올해 1만5000장을 추가 확보하고 국가 AI 컴퓨팅센터 구축을 위한 특수목적법인(SPC) 설립과 착공을 지원한다. 정부 활용 GPU는 2월부터 산·학·연에 공급되며 산업 특화 AI 파운데이션 모델 과제에는 과제당 256장의 연산 자원이 배정된다

◆국산 NPU, ‘성능’ 넘어 ‘운영 가능성’이 승부처=국산 AI 반도체(NPU)를 둘러싼 논의도 ‘성능 수치’ 중심에서 ‘서비스 운영 가능성’ 중심으로 이동하고 있다. 홍상균 AI반도체지원본부장은 “국산 NPU가 지표상으로 봤을 때 단순 성능면에서는 글로벌과 뒤쳐진다고 볼 수 없으나 아쉬운 건 생태계 관점에서 소프트웨어 접근”이라면서 “하드웨어 자체보다 소프트웨어 최적화, 개발 도구, 운영 자동화, 생태계 완성도 측면에서 쿠다(CUDA) 중심 글로벌 생태계 대비 격차가 존재한다”고 지적했다.

이에 NIPA는 올해 생태계 부분을 채워나겠다는 기획을 하고 있다.국산 AI 반도체 지원은 설계–시제품–검증으로 이어지는 전주기 체계 고도화와 함께 공공·민간에서 선제적 도입과 실증을 확대해 ‘초기 시장’을 만드는 방향으로 잡혔다. 독자 AI 파운데이션 모델과 국산 NPU를 연계한 실증도 단계적으로 추진된다. 국산 NPU 기반 실증 인프라에 복수의 AI 모델을 적용해 성능·안정성·운용 가능성을 함께 검증하는 구조다.

◆국가 AI 컴퓨팅센터와 소형 AI 데이터센터 이원화=국가 AI 컴퓨팅센터는 여전히 국가 전략 중심축이다. NIPA는 금융 심사 및 절차 조정이 일부 있었지만 6월 SPC 설립, 하반기 착공이라는 큰 일정은 유지한다는 입장을 유지했다. 대규모 학습과 국가 프로젝트 수행을 담당하는 ‘중앙 거점’ 역할을 전제로 추진된다는 점에서 향후 공공·산업 AI 수요 상단을 받치는 인프라로 자리 잡을 전망이다.

여기에 더해 ‘소형 데이터센터 기반 AI산업 성장 지원’은 올해 신규 사업 중 하나로 추가됐다. 중앙 집중형 인프라만으로는 흡수하기 어려운 지역 실증 수요를 보완하는 카드로 읽힌다. 대형 데이터센터를 새로 짓기보다는 클라우드 전환 이후 유휴공간으로 남은 기업·대학·공공기관 전산실 등 기존 시설을 활용해 지역 단위 연산 거점을 만드는 방식이다.

지역 기업·연구기관이 가까운 곳에서 연산 자원을 활용할 수 있도록 접근성을 높이고, 실증·테스트–서비스 적용을 지역 산업과 빠르게 연결하는 구조다. 결과적으로 초대형 국가 인프라(컴퓨팅센터)와 지역 기반 소형 인프라(소형 AI 데이터센터)를 병렬로 운영하는 이원화 전략으로도 볼 수 있다.

◆ AI 에이전트 신규 사업 및 공공 AX 확산=올해 신규 사업으로 추진되는 ‘AI 에이전트 융합·확산 지원’사업은 AI 에이전트 서비스 개발이 가능한 AI 기업과 서비스를 도입하고자 하는 수요기관 간 컨소시엄을 대상으로 한다. NIPA는 해당 사업을 실제 업무 생산성을 끌어올리는 적용형 사업으로 설계됐다.

특히 공공 AX 확대 기조와 맞물려 민생 10대 프로젝트 등 국민 체감도가 높은 분야에서 단기간 내 AI 혁신 서비스를 도입하도록 지원하겠다고 밝혔다. 이 지점에서 에이전트 서비스는 ‘기반 모델 추론 성능·안정성’이 품질과 신뢰를 좌우하는 만큼 초기 단계부터 독자 모델을 적용·검증하는 구조로 연계되는 방향이 제시됐다.

문장원 AI활용본부 본부장은 “민생 10대 과제나 에이전트 과제는 독자 AI 파운데이션 모델을 연계해서 사업이 추진될 수 있도록 권고해나갈 것”이라고 전했다. NIPA는 독자 AI 파운데이션 모델을 단계별 평가를 통해 연말 최종 2개 팀으로 압축·확정하는 로드맵을 제시하며 실증과 확산 사업 전반에서 독자 모델 적용 가능성을 넓히겠다는 기조다.

피지컬 AI는 전북·경남을 거점으로 ‘피지컬 AI 기반 한국형 AI 공장 모델’을 구축하는 대형 사업으로 본격화된다. 2030년까지 두 지역에 각각 약 1조원 규모 예산을 투입해 제조·물류 등 실물 산업 현장에서 AI 기반 자동화와 운영 최적화를 검증하는 테스트베드 역할을 맡긴다는 구상이다. 단말형 AI 기반 응용 제품·서비스 신속한 상용화를 돕는 지원사업도 병행해 현장 적용 속도를 끌어올릴 계획이다.

박윤규 NIPA 원장은 “2026년은 그간의 인공지능 투자가 가시적인 비즈니스 성과로 증명되는 진정한 ‘옥석 가리기’의 해가 될 것”이라고 전망하며 “우리 기업들이 치열한 글로벌 경쟁 속에서 주도권을 확보할 수 있도록 첨단 인공지능(AI) 인프라와 국산 인공지능(AI) 모델을 결합한 ‘한국형 인공지능 풀스택(K-AI)’ 지원을 통해 든든한 성장 사다리 역할을 충실히 수행하겠다”라고 강조했다

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