2025 노트북 NPU 성능 비교: 인텔 코어 울트라 vs AMD 라이젠 AI
최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 우리 생활의 거의 모든 영역에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히, 노트북과 같은 개인용 컴퓨팅 기기에서도 AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라, 바로 지금 우리의 손안에서 현실이 되고 있는 중입니다. 2025년을 바라보는 현재, 노트북 시장의 가장 뜨거운 화두 중 하나는 바로 CPU(중앙처리장치)에 통합된 NPU(신경망처리장치)의 성능 경쟁입니다. 여러분은 혹시 인텔의 코어 울트라 프로세서와 AMD의 라이젠 AI 프로세서가 과연 무엇이 다르고, 이 둘의 NPU 성능 차이가 우리에게 어떤 의미를 가져다줄지 궁금해하고 계시지는 않으셨나요?
사실, 많은 분들이 단순히 '더 빠른 AI'를 이야기하지만, 그 이면에 숨겨진 복잡한 기술적 원리와 각 사의 전략, 그리고 궁극적으로 사용자가 얻게 될 경험의 변화에 대해서는 명확히 알기 어렵습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 여러분의 궁금증을 해소하고, 2025년형 노트북에 탑재될 라이젠 AI 프로세서와 코어 울트라 프로세서의 NPU 성능을 심층적으로 비교 분석하며, 미래의 AI 노트북이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 함께 탐구해보겠습니다.
온디바이스 AI, 그 혁명의 시작: 왜 NPU가 중요한가?
오늘날 우리가 경험하는 인공지능은 대부분 클라우드 기반으로 작동하고 있습니다. 예를 들어, 챗GPT나 미드저니 같은 서비스들은 우리가 질문을 입력하거나 이미지를 생성하라고 명령하면, 우리의 데이터는 인터넷을 통해 거대한 데이터 센터에 위치한 서버로 전송됩니다. 그곳에서 수천 개의 고성능 GPU(그래픽처리장치)들이 병렬적으로 엄청난 양의 연산을 수행하여 결과를 만들어내고, 그 결과가 다시 우리의 기기로 돌아오는 방식이지요. 마치 우리가 식사를 주문하면 주방장이 요리해서 가져다주는 것과 같은 이치입니다.
하지만 이러한 클라우드 기반 AI는 몇 가지 치명적인 한계를 가지고 있습니다. 가장 먼저 떠오르는 것은 바로 데이터 프라이버시 문제입니다. 민감한 개인 정보나 기업 기밀 데이터가 외부 서버로 전송되어 처리된다는 사실은 언제나 보안 우려를 낳을 수밖에 없습니다. 다음으로, 네트워크 지연 시간(Latency) 문제가 있습니다. 아무리 빠른 인터넷이라도 데이터가 오고 가는 물리적인 시간은 존재하며, 이는 실시간 반응이 필수적인 AI 애플리케이션에서는 사용자 경험을 저해하는 요인이 됩니다. 또한, 인터넷 연결 없이 AI 기능을 사용할 수 없다는 제약과, 클라우드 서버를 유지하는 데 드는 막대한 전력 소모 및 운영 비용 역시 무시할 수 없는 부분입니다.
바로 이러한 한계들을 극복하기 위해 등장한 개념이 바로 온디바이스 AI(On-device AI) 또는 엣지 AI(Edge AI)입니다. 쉽게 말해, 인공지능 모델을 사용자 기기, 즉 노트북이나 스마트폰 자체 내에서 직접 실행하고 처리하는 방식입니다. 여러분은 혹시 '모든 AI 연산을 굳이 기기 안에서 해야 할 필요가 있을까?'라고 생각하실 수 있습니다. 하지만 이는 단순히 편리함을 넘어, 인공지능 기술의 패러다임을 바꿀 수 있는 혁명적인 변화라고 할 수 있습니다. 왜냐하면 온디바이스 AI는 앞서 언급된 클라우드 AI의 문제점들을 근본적으로 해결할 수 있기 때문입니다.
NPU, 즉 신경망처리장치(Neural Processing Unit)는 바로 이러한 온디바이스 AI 시대의 핵심 동력입니다. NPU는 인간의 뇌 신경망 구조를 모방하여 설계된 프로세서로, 인공지능 모델, 특히 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning) 연산에 특화되어 있습니다. 기존의 CPU나 GPU도 AI 연산을 수행할 수 있지만, NPU는 특정 유형의 연산, 즉 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)과 컨볼루션(Convolution) 같은 AI 알고리즘에 필요한 반복적이고 대규모의 계산을 훨씬 더 효율적이고 저전력으로 처리하도록 최적화되어 있습니다. 여러분은 CPU가 사람의 뇌와 같고, GPU가 예술가의 손과 같다고 비유한다면, NPU는 마치 특정 분야의 전문가, 예를 들어 수학 계산에 특화된 암산의 달인과 같다고 이해하시면 훨씬 쉽습니다. 이 암산의 달인은 다른 일은 잘 못하지만, 숫자 계산만큼은 다른 어떤 사람보다 빠르고 정확하며, 심지어 힘도 덜 들이고 해낼 수 있다는 것이지요.
이러한 NPU의 등장은 노트북의 AI 활용 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 클라우드 서버에 의존해야만 가능했던 복잡한 AI 기능들이 이제는 노트북 자체에서 실시간으로 구현될 수 있게 되는 것입니다. 예를 들어, 웹캠으로 화상회의를 할 때 배경을 실시간으로 흐리게 처리하거나, 눈을 깜빡이는 것만으로도 화면을 스크롤하는 기능, 또는 수십 기가바이트에 달하는 방대한 문서에서 특정 정보를 순식간에 찾아내는 기능 등이 모두 온디바이스 AI와 NPU의 도움으로 가능해지는 것이지요. 이것은 사용자에게 향상된 프라이버시, 더 빠른 반응 속도, 언제 어디서든 끊김 없는 AI 경험, 그리고 배터리 수명 연장이라는 엄청난 이점을 제공하게 될 것입니다. 따라서 NPU의 성능은 2025년 이후 노트북의 핵심적인 경쟁 우위 요소가 될 수밖에 없는 명백한 사실입니다.
| 특징 | 클라우드 AI | 온디바이스 AI (NPU 활용) |
| :------------ | :---------------------------------------------- | :----------------------------------------------------- |
| 데이터 처리 | 원격 서버에서 처리 | 기기 내에서 직접 처리 |
| 프라이버시 | 데이터 유출 및 보안 우려 존재 | 데이터가 기기 외부로 나가지 않아 보안 강화 |
| 반응 속도 | 네트워크 지연(Latency) 발생, 느릴 수 있음 | 실시간 처리 가능, 즉각적인 반응 |
| 연결성 | 인터넷 연결 필수 | 인터넷 연결 없이도 기능 사용 가능 |
| 전력 효율 | 서버 유지에 막대한 전력 소모 | 기기 내 저전력 NPU로 효율적인 연산 |
| 비용 | 서비스 구독료, 클라우드 사용료 발생 | 추가 비용 없이 기기 자체 기능으로 제공 |
| 주요 활용 | 대규모 모델 학습, 복잡한 생성 AI | 실시간 음성/영상 처리, 개인 비서, 보안 기능, 생산성 도구 |
인텔 코어 울트라와 AMD 라이젠 AI: NPU 아키텍처의 심층 해부
2025년 노트북 시장을 주도할 인텔의 코어 울트라 프로세서와 AMD의 라이젠 AI 프로세서는 각각 독자적인 NPU 아키텍처를 기반으로 온디바이스 AI 성능을 극대화하고 있습니다. 이 두 회사는 오랜 기간 CPU 시장에서 치열한 경쟁을 펼쳐왔지만, AI 시대에는 NPU라는 새로운 전장에서 또 다른 기술력을 선보이고 있는 중입니다. 여러분은 단순히 '어느 쪽이 더 빠르다'는 수치적인 비교에 앞서, 각 회사가 어떤 철학으로 NPU를 설계하고 구현했는지 그 근본적인 아키텍처를 이해하는 것이 훨씬 더 중요하다고 할 수 있습니다.
인텔 코어 울트라: 분산형 AI 가속 엔진 '인텔 AI 부스트'
인텔 코어 울트라 프로세서는 온디바이스 AI 연산을 위한 통합 솔루션으로 '인텔 AI 부스트(Intel AI Boost)'라는 명칭 아래 NPU를 포함하고 있습니다. 인텔은 이 NPU를 '저전력 AI 가속기(Low Power AI Accelerator)'라고 부르며, CPU, GPU, 그리고 NPU라는 세 가지 컴퓨팅 엔진이 AI 워크로드를 가장 효율적인 방식으로 분산 처리하도록 설계했다는 점을 강조합니다. 얼핏 생각하면 단순히 NPU만 있으면 모든 AI 연산을 처리할 수 있다고 생각하실 수도 있습니다. 하지만 인텔의 접근 방식은 훨씬 더 미묘하고 전략적입니다. 왜냐하면 모든 AI 작업이 NPU에만 적합한 것은 아니기 때문입니다.
인텔은 AI 워크로드를 크게 세 가지 범주로 나눕니다. 첫째, 저전력 및 지속적인 AI 작업은 NPU가 담당합니다. 이는 웹캠의 배경 흐림 효과처럼 항상 백그라운드에서 작동해야 하면서도 전력 소모가 적어야 하는 작업들을 의미합니다. 둘째, 고성능 및 버스트성 AI 작업은 내장 GPU(인텔 아크 그래픽)가 처리합니다. 예를 들어, 동영상 편집 소프트웨어에서 AI 기반의 효과를 적용하거나, 복잡한 이미지 생성 AI 모델을 구동하는 것과 같은 작업들이 여기에 해당됩니다. 이러한 작업들은 짧은 시간 동안 폭발적인 연산 능력을 요구하며, GPU의 병렬 처리 능력에 의존하는 것이 훨씬 효율적입니다. 마지막으로, 최대 성능이 필요하지 않거나, AI 연산과 함께 복잡한 로직 처리가 필요한 일반적인 AI 작업은 CPU가 담당합니다. 이는 기존의 범용 컴퓨팅 능력과 AI 연산이 결합되어야 하는 경우에 해당합니다. 즉, 인텔은 특정 AI 작업에 가장 적합한 컴퓨팅 엔진을 동적으로 할당하여 전체 시스템의 효율성을 극대화하려는 전략을 취하고 있는 것입니다. 이것은 마치 복잡한 프로젝트를 진행할 때, 각 분야의 전문가(CPU, GPU, NPU)에게 가장 적합한 업무를 배분하여 전체적인 효율을 높이는 것과 같다고 이해하시면 됩니다.
인텔의 NPU 아키텍처는 주로 MAC(Multiply-Accumulate) 연산 유닛의 병렬화에 초점을 맞춥니다. MAC 연산은 신경망의 핵심적인 구성 요소인 뉴런의 가중치 합산을 담당하는 기본 연산으로, NPU는 이 MAC 연산을 대량으로 동시에 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 코어 울트라 프로세서에 탑재된 NPU는 이전 세대 대비 약 2배 이상의 전력 효율성을 제공하며, 와트당 성능(Performance per Watt) 면에서 상당한 진보를 이루었다고 인텔은 강조합니다 [1]. 특히, 인텔은 OpenVINO(오픈 비노)라는 자체 AI 추론 최적화 툴킷을 제공하여 개발자들이 NPU의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. OpenVINO는 다양한 AI 모델을 인텔 하드웨어에 최적화된 형식으로 변환하고, CPU, GPU, NPU 간에 워크로드를 자동으로 분산시켜주는 역할을 수행합니다. 즉, 개발자는 특정 하드웨어에 종속되지 않고도 인텔 플랫폼의 AI 가속 기능을 손쉽게 활용할 수 있게 되는 것이지요.
| 특징 | 인텔 코어 울트라 NPU (인텔 AI 부스트) |
| :------------ | :------------------------------------------------------------------------------- |
| 아키텍처 | CPU, GPU, NPU의 분산형 AI 가속 엔진 |
| 핵심 전략 | AI 워크로드를 가장 효율적인 컴퓨팅 엔진(CPU, GPU, NPU)에 동적으로 할당하여 처리 |
| NPU 역할 | 저전력 및 지속적인 AI 작업 (예: 웹캠 배경 흐림) |
| GPU 역할 | 고성능 및 버스트성 AI 작업 (예: 동영상 편집 AI 효과) |
| CPU 역할 | 일반 AI 작업 및 복잡한 로직 처리 |
| 주요 연산 | MAC(Multiply-Accumulate) 연산 병렬화 |
| 효율성 | 이전 세대 대비 2배 이상의 전력 효율성 (와트당 성능) |
| 개발 지원 | OpenVINO 툴킷을 통한 AI 추론 최적화 및 워크로드 자동 분산 지원 |
AMD 라이젠 AI: 온칩 AI 엔진 '라이젠 AI'
AMD의 라이젠 AI 프로세서는 자체적으로 개발한 '라이젠 AI(Ryzen AI)' 엔진을 탑재하여 온디바이스 AI 성능을 강화하고 있습니다. 인텔이 CPU, GPU, NPU의 협력을 강조하는 반면, AMD는 NPU 자체의 연산 능력과 효율성에 더욱 집중하는 경향을 보입니다. AMD는 라이젠 AI 엔진을 '전용 하드웨어 AI 가속기'로 정의하며, 특정 AI 워크로드에 대해 CPU나 GPU보다 훨씬 뛰어난 와트당 성능을 제공한다는 점을 내세웁니다. 여러분은 이 두 회사의 접근 방식이 마치 '협업의 중요성을 강조하는 팀장' (인텔)과 '개인의 전문성을 극대화하는 에이스' (AMD) 같다고 비유할 수 있습니다. 물론 둘 다 궁극적으로는 팀의 성공(AI 성능 향상)을 목표로 하지만, 그 방식에는 분명한 차이가 존재합니다.
AMD 라이젠 AI 엔진은 주로 양자화(Quantization)된 정수 연산(INT8, INT4)에 강점을 보입니다. 신경망 모델은 학습 과정에서 주로 부동소수점(FP32 또는 FP16) 연산을 사용하지만, 추론(Inference) 단계에서는 정밀도를 조금 낮추는 대신 훨씬 빠르고 효율적인 정수 연산을 활용할 수 있습니다. AMD의 NPU는 이러한 저정밀도 정수 연산을 대규모로 처리하는 데 최적화되어 있어, 전력 소모를 최소화하면서도 높은 추론 성능을 달성할 수 있습니다 [2]. 이는 마치 복잡한 계산을 소수점 아래 여러 자리까지 정확히 하는 대신, 대략적인 정수 값으로 빠르게 어림짐작하는 것과 유사합니다. 대략적인 값만으로도 충분한 결과물을 얻을 수 있다면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 문제를 해결할 수 있는 것이지요.
AMD는 라이젠 AI 엔진을 통해 화상회의에서의 배경 흐림, 시선 추적, 노이즈 억제와 같은 생산성 및 협업 기능은 물론, 이미지 생성 AI(Stable Diffusion)나 거대 언어 모델(LLM)의 경량화된 버전을 온디바이스에서 구동하는 능력까지 시연하며 그 잠재력을 과시하고 있습니다. 특히, AMD는 XDNA 아키텍처 기반의 NPU를 지속적으로 발전시키고 있으며, 이 아키텍처는 병렬 컴퓨팅과 저전력 AI 가속에 특화되어 설계되었습니다. AMD는 또한 개발자들이 라이젠 AI 엔진을 쉽게 활용할 수 있도록 ROCm(라데온 오픈 컴퓨트 플랫폼) 에코시스템을 확장하고 있으며, PyTorch, TensorFlow와 같은 주류 AI 프레임워크와의 호환성을 강화하고 있습니다. 이것은 개발자들이 자신의 AI 모델을 AMD NPU 위에서 손쉽게 실행하고 최적화할 수 있도록 지원하는 중요한 발판이 됩니다.
| 특징 | AMD 라이젠 AI (라이젠 AI 엔진) |
| :------------ | :------------------------------------------------------------------------------ |
| 아키텍처 | 전용 하드웨어 AI 가속기 (XDNA 아키텍처 기반) |
| 핵심 전략 | NPU 자체의 연산 능력과 효율성 극대화, 저정밀도 정수 연산에 강점 |
| 주요 연산 | 양자화된 정수 연산(INT8, INT4)에 최적화 |
| 효율성 | CPU/GPU 대비 특정 AI 워크로드에서 뛰어난 와트당 성능 제공 |
| 활용 분야 | 화상회의 기능, 이미지 생성 AI, 경량화 LLM 온디바이스 구동 |
| 개발 지원 | ROCm 에코시스템 확장, PyTorch, TensorFlow 등 주류 AI 프레임워크 호환성 강화 |
NPU 성능 측정의 복잡성과 벤치마크 지표
그렇다면 인텔 코어 울트라와 AMD 라이젠 AI 프로세서의 NPU 성능을 과연 어떻게 비교할 수 있을까요? 여러분은 아마도 단순히 '어느 쪽이 TOPS가 더 높다'는 식의 숫자를 떠올리실 수 있습니다. 하지만 실제 NPU 성능을 측정하는 것은 생각보다 훨씬 더 복잡하고 다각적인 접근이 필요합니다. 단순히 이론적인 최대 연산 능력만을 가지고 우열을 가리는 것은 매우 피상적인 판단에 불과하며, 실제 사용 환경에서의 성능과는 괴리가 있을 수 있다는 점을 반드시 명심해야 합니다. 이것은 마치 자동차의 엔진 마력만으로 실제 주행 성능을 판단하는 것과 같다고 비유할 수 있습니다. 아무리 마력이 높아도 변속기 효율, 차체 무게, 공기 저항 등 다양한 요소가 실제 주행 성능에 영향을 미치듯이, NPU 역시 그렇다는 것입니다.
NPU 성능을 나타내는 가장 흔한 지표는 바로 TOPS(Tera Operations Per Second)입니다. 1 TOPS는 초당 1조(Tera) 번의 연산(Operations)을 수행할 수 있음을 의미합니다. 숫자가 높을수록 이론적으로 더 많은 AI 연산을 동시에 처리할 수 있다는 뜻으로 해석됩니다. 예를 들어, 인텔 코어 울트라 프로세서의 NPU는 최대 11 TOPS의 성능을 제공하며, 시스템 전체적으로는 CPU, GPU를 합쳐 최대 34 TOPS의 AI 성능을 제공한다고 알려져 있습니다. 반면 AMD 라이젠 AI 프로세서의 NPU는 특정 모델에서 16 TOPS 이상을 제공한다고 발표했습니다 [3]. 언뜻 보면 AMD가 더 높은 NPU 단독 성능을 가진 것처럼 보입니다.
아니, 그럼 AMD가 그냥 더 좋은 거 아냐? 숫자만 보면 확실하구만!
여러분은 그렇게 생각하실 수 있습니다. 하지만 실제로는 그렇게 간단하지 않습니다. TOPS는 특정 정밀도(예: INT8 또는 INT4)에서의 이론적인 최대 연산 능력일 뿐이며, 실제 AI 모델이 필요로 하는 연산 정밀도나 모델의 복잡성에 따라 실제 성능은 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 AI 모델은 FP16(16비트 부동소수점) 연산이 필수적일 수 있는데, NPU가 INT8 연산에만 특화되어 있다면 FP16 연산을 효율적으로 처리하지 못할 수 있습니다. 이 경우, NPU는 모델을 구동하기 위해 정밀도를 낮추는 양자화 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정에서 성능 손실이나 정확도 저하가 발생할 가능성도 존재합니다. 따라서 NPU의 TOPS 수치만을 맹신해서는 절대로 안 됩니다.
NPU 성능을 보다 정확하게 측정하기 위해서는 다음과 같은 다양한 지표와 실제 AI 워크로드 벤치마크를 함께 고려해야 합니다.
실제 AI 모델 추론 속도 (Inference Speed): 특정 AI 모델(예: 이미지 분류 모델, 자연어 처리 모델)을 NPU에서 실행했을 때, 얼마나 빠른 시간 안에 결과를 도출하는지를 측정하는 것입니다. 예를 들어, 초당 몇 장의 이미지를 분류할 수 있는지, 또는 특정 문장을 처리하는 데 몇 밀리초가 걸리는지 등을 측정합니다. 이는 단순히 TOPS보다 훨씬 실질적인 성능 지표라고 할 수 있습니다.
와트당 성능 (Performance per Watt): NPU가 특정 AI 연산을 수행하는 데 얼마나 적은 전력을 사용하는지를 측정하는 것입니다. 노트북과 같은 모바일 기기에서는 배터리 수명이 매우 중요하기 때문에, 높은 성능을 낮은 전력으로 구현하는 와트당 성능은 매우 중요한 지표가 됩니다. NPU는 CPU나 GPU보다 훨씬 전력 효율적이라는 것이 핵심 장점이므로, 이 지표는 NPU의 진정한 가치를 보여주는 척도라고 할 수 있습니다.
지원하는 데이터 타입 및 연산 정밀도: NPU가 FP32, FP16, INT8, INT4 등 어떤 종류의 데이터 타입과 연산 정밀도를 효율적으로 지원하는지 역시 중요합니다. 다양한 데이터 타입을 지원할수록 더 많은 종류의 AI 모델을 NPU에서 효율적으로 구동할 수 있습니다.
개발자 생태계 및 소프트웨어 최적화: 아무리 뛰어난 NPU 하드웨어라도 개발자들이 이를 쉽게 활용할 수 있는 소프트웨어 도구(SDK), 프레임워크 호환성, 최적화 라이브러리 등이 뒷받침되지 않으면 무용지물입니다. 인텔의 OpenVINO나 AMD의 ROCm과 같은 툴킷이 얼마나 다양한 AI 모델을 지원하고, 개발 편의성을 제공하는지가 실제 NPU 활용도를 결정하는 중요한 요소가 됩니다.
실제 애플리케이션 통합 및 성능: 가장 중요한 것은 실제 사용자들이 사용하는 애플리케이션(예: 화상회의 앱, 사진 편집 앱, 생산성 앱)에서 NPU가 얼마나 효과적으로 활용되어 체감 성능을 향상시키는가입니다. 벤치마크 수치만큼이나 중요한 것은 사용자가 느끼는 '부드러움'과 '빠름'이라는 것이지요.
이와 같이, NPU 성능은 단순히 TOPS 수치 하나로 결정되는 것이 아니라, 하드웨어 아키텍처, 소프트웨어 최적화, 실제 워크로드 특성 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하여 결정된다는 점을 반드시 기억해야 합니다. 따라서 2025년형 노트북을 선택할 때는 이러한 다각적인 측면을 고려하여 현명한 판단을 내리는 것이 중요합니다.
2025년 NPU 성능 경쟁의 핵심 승부처
2025년 노트북 시장에서 인텔 코어 울트라와 AMD 라이젠 AI 프로세서 간의 NPU 성능 경쟁은 단순히 '누가 더 빠른가'를 넘어, AI 시대를 주도할 플랫폼을 선점하기 위한 치열한 싸움이 될 것입니다. 이 경쟁의 핵심 승부처는 몇 가지 중요한 지점에서 갈릴 것으로 예상됩니다. 여러분은 이 지점들을 정확히 이해함으로써, 미래 AI 노트북의 발전 방향을 예측하고 어떤 기술이 시장에서 더 큰 성공을 거둘지 가늠해 볼 수 있을 것입니다.
1. 개발자 생태계와 소프트웨어 최적화: AI 애플리케이션 확장의 열쇠
아무리 강력한 NPU 하드웨어라도 개발자들이 이를 쉽게 활용하고 최적화할 수 있는 소프트웨어 생태계가 뒷받침되지 않는다면 그 잠재력을 온전히 발휘하기 어렵습니다. 인텔과 AMD는 이 점을 누구보다 잘 알고 있으며, 각자의 방식으로 개발자 유치에 총력을 기울이고 있습니다. 인텔은 OpenVINO 툴킷을 통해 다양한 AI 모델을 NPU에 최적화하고 CPU, GPU, NPU 간에 유연하게 워크로드를 분산시키는 데 강점을 보입니다. 이는 개발자들이 특정 하드웨어에 얽매이지 않고도 인텔 플랫폼의 AI 가속 기능을 활용할 수 있게 하여, 더 많은 AI 애플리케이션이 코어 울트라 기반 노트북에서 구동될 수 있는 기반을 마련합니다.
반면 AMD는 ROCm 에코시스템을 통해 자사의 GPU 및 NPU를 위한 통합 개발 환경을 제공하고 있습니다. ROCm은 PyTorch, TensorFlow와 같은 주류 딥러닝 프레임워크와의 호환성을 강화하여, 기존에 GPU 기반으로 AI 모델을 개발하던 개발자들이 라이젠 AI 엔진으로 쉽게 전환할 수 있도록 유도합니다. 중요한 것은 각 회사의 NPU가 특정 AI 모델 아키텍처나 연산 방식에 더 효율적일 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 어떤 NPU는 컨볼루션 신경망(CNN)에 더 강점을 보이고, 다른 NPU는 트랜스포머(Transformer) 모델에 더 최적화될 수 있습니다. 따라서 개발자들이 어떤 종류의 AI 모델을 주로 다루는지에 따라 선호하는 NPU 플랫폼이 달라질 수 있습니다. 결국, 더 많은 개발자가 더 쉽고 효율적으로 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하는 쪽이 장기적인 승자가 될 것이라는 사실은 부정할 수 없는 현실입니다. 이는 마치 앱스토어 생태계가 스마트폰 시장의 승패를 갈랐듯이, NPU 역시 유사한 길을 걷게 될 것이라는 의미입니다.
2. 전력 효율성: 모바일 AI 경험의 지속 가능성
노트북과 같은 모바일 기기에서 NPU의 전력 효율성은 성능만큼이나 중요한 요소입니다. 아무리 뛰어난 AI 성능을 제공하더라도 배터리를 빠르게 소모한다면, 온디바이스 AI의 핵심 가치인 '지속 가능한 AI 경험'을 제공하기 어렵습니다. 인텔과 AMD는 모두 NPU가 CPU나 GPU 대비 와트당 성능이 월등히 뛰어나다는 점을 강조하고 있지만, 실제 사용 환경에서 얼마나 더 적은 전력으로 더 많은 AI 연산을 수행할 수 있는지가 중요한 승부처가 될 것입니다.
예를 들어, 화상회의 중 AI 기반의 노이즈 캔슬링 기능을 하루 종일 사용하더라도 배터리 소모가 거의 느껴지지 않을 정도의 효율성을 제공하는 NPU가 있다면, 사용자들은 주저 없이 해당 노트북을 선택할 것입니다. 인텔은 저전력 AI 가속기로서 NPU의 역할을 강조하며, AMD는 정수 연산에 특화된 아키텍처를 통해 전력 효율성을 극대화하고 있습니다. 2025년에는 단순히 'TOPS'라는 수치를 넘어, 실제 AI 워크로드 구동 시의 전력 소모량과 배터리 지속 시간 벤치마크 결과가 소비자들의 구매 결정에 결정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이 때문에 제조사들은 NPU 성능을 높이는 동시에 전력 소모를 최소화하기 위한 기술 개발에 더욱 박차를 가할 수밖에 없습니다.
3. AI 모델 경량화 및 온디바이스 LLM 구동 능력
거대 언어 모델(LLM)과 같은 대규모 AI 모델을 노트북에서 직접 구동할 수 있는 능력은 NPU 경쟁의 가장 중요한 차별화 포인트 중 하나가 될 것입니다. 현재 대부분의 LLM은 너무 커서 클라우드 서버에서만 구동할 수 있지만, 기술 발전과 함께 모델 경량화(Quantization, Pruning 등) 기술이 발전하면서 점차 작은 규모의 LLM을 온디바이스에서 실행하는 것이 가능해지고 있습니다. NPU는 이러한 경량화된 모델의 효율적인 추론에 특화되어 있으므로, 누가 더 큰 규모의 LLM을 더 빠르고 효율적으로 온디바이스에서 구동할 수 있는지가 핵심적인 기술 우위를 점하는 기준이 될 것입니다.
AMD는 이미 라이젠 AI 엔진으로 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 AI나 경량화된 LLM을 시연하며 이 분야에서의 강점을 내비치고 있습니다. 인텔 역시 이 분야에 대한 투자를 확대하고 있으며, 다양한 파트너십을 통해 온디바이스 LLM 생태계를 구축하려 노력하고 있습니다. 만약 노트북에서 인터넷 연결 없이도 나만의 AI 비서와 자유롭게 대화하거나, 복잡한 코드 생성을 요청하고, 심지어는 고품질의 이미지를 즉석에서 생성할 수 있다면, 이는 사용자 경험에 엄청난 변화를 가져올 것입니다. 따라서 2025년에는 각 NPU가 지원하는 온디바이스 LLM의 최대 파라미터 수, 추론 속도, 그리고 모델 경량화 기술의 효율성이 중요한 평가 지표가 될 것이라는 점은 의심의 여지가 없습니다.
4. 다양한 AI 애플리케이션과의 통합 및 사용자 경험
궁극적으로 NPU 성능 경쟁의 승자는 단순히 벤치마크 수치가 아니라, 얼마나 많은 유용한 AI 애플리케이션과 원활하게 통합되어 사용자에게 실제적인 가치를 제공하는지에 따라 결정될 것입니다. NPU는 단순한 하드웨어 부품이 아니라, 새로운 AI 기반 컴퓨팅 경험을 위한 핵심 기반 기술입니다. 인텔과 AMD 모두 마이크로소프트와의 협력을 통해 윈도우 운영체제와 긴밀하게 통합된 AI 기능을 제공하려 노력하고 있습니다. 예를 들어, 윈도우 11의 코파일럿(Copilot) 기능이 NPU의 도움을 받아 더욱 빠르고 지능적으로 작동하거나, 어도비(Adobe)와 같은 크리에이티브 소프트웨어에서 NPU 가속을 통해 AI 기반 필터나 효과가 실시간으로 적용되는 것이 바로 이러한 통합의 예시입니다.
사용자들은 단순히 NPU의 존재를 아는 것을 넘어, NPU 덕분에 자신의 노트북이 얼마나 더 스마트해지고, 생산성이 향상되며, 일상생활이 편리해지는지를 직접 체감하기를 원합니다. 따라서 2025년에는 어떤 제조사의 NPU가 더 많은 주류 애플리케이션과 긴밀하게 통합되어 더 부드럽고 끊김 없는 AI 경험을 제공하는지가 중요한 경쟁 우위가 될 것이며, 이는 소비자들의 노트북 선택에 결정적인 영향을 미칠 수밖에 없는 사실입니다.
미래 노트북의 모습: NPU가 가져올 혁신적인 변화
NPU의 발전은 2025년 이후 노트북의 모습을 우리가 상상하는 것 이상으로 변화시킬 것입니다. 단순히 '더 빨라지는' 것을 넘어, 노트북이 우리와 상호작용하는 방식, 우리가 작업을 수행하는 방식, 그리고 데이터를 보호하는 방식까지 근본적으로 재정의하게 될 것입니다. 여러분은 혹시 미래의 노트북이 어떤 모습일지 궁금하지 않으신가요? NPU가 가져올 몇 가지 혁신적인 변화를 함께 상상해 봅시다.
1. 초개인화된 AI 비서와 지능형 생산성 도구
NPU는 노트북을 단순한 도구가 아닌, 사용자 개개인에게 최적화된 초개인화된 AI 비서로 탈바꿈시킬 것입니다. 현재의 AI 비서는 대부분 클라우드 기반이며, 제한적인 기능을 제공합니다. 하지만 온디바이스 AI 시대에는 노트북이 사용자의 습관, 선호도, 작업 방식 등을 NPU를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 능동적으로 작업을 돕거나 정보를 제공할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 여러분이 특정 시간대에 자주 사용하는 애플리케이션을 미리 실행해 놓거나, 특정 프로젝트와 관련된 자료를 자동으로 분류하고 요약해 주는 등, 마치 능력 있는 개인 비서가 옆에서 조용히 모든 것을 처리해 주는 듯한 경험을 제공할 수 있습니다.
또한, 생산성 소프트웨어는 NPU의 힘을 빌려 더욱 지능적으로 진화할 것입니다. 워드 프로세서에서는 문맥을 이해하여 자동으로 문장을 다듬거나 오탈자를 교정하고, 스프레드시트에서는 복잡한 데이터 분석을 위한 차트를 즉석에서 제안하며, 프레젠테이션 도구에서는 여러분의 아이디어를 바탕으로 시각적으로 매력적인 슬라이드를 자동으로 생성해 줄 수 있습니다. 이 모든 과정이 인터넷 연결 없이, 그리고 놀랍도록 빠른 속도로 노트북 안에서 직접 처리된다는 점이 핵심입니다. 이는 사용자에게 엄청난 시간 절약과 함께, 창의적인 작업에 더욱 집중할 수 있는 자유를 제공할 것이라는 것입니다.
2. 강화된 보안과 프라이버시
온디바이스 AI, 특히 NPU는 데이터 보안과 프라이버시를 획기적으로 강화하는 데 기여할 것입니다. 앞서 언급했듯이, 클라우드 기반 AI는 데이터가 외부 서버로 전송되어 처리되는 과정에서 보안 취약점을 가질 수 있습니다. 하지만 NPU는 민감한 개인 정보나 생체 인식 데이터를 노트북 내부에서 직접 처리함으로써 이러한 위험을 최소화합니다. 예를 들어, 얼굴 인식이나 음성 인식과 같은 생체 인증 기능은 NPU를 통해 더욱 빠르고 정확해질 뿐만 아니라, 사용자의 생체 정보가 외부로 유출될 위험 없이 안전하게 보호될 수 있습니다.
또한, NPU는 악성코드 탐지나 비정상적인 네트워크 활동 감지와 같은 보안 기능에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. NPU는 적은 전력으로 상시 작동하면서 시스템의 모든 활동을 실시간으로 모니터링하고, AI 기반으로 비정상적인 패턴을 즉시 탐지하여 사용자에게 경고하거나 자동으로 위협을 차단할 수 있습니다. 이것은 마치 노트북 안에 24시간 깨어있는 똑똑한 경비원을 두는 것과 같다고 비유할 수 있습니다. 이 경비원은 외부의 침입을 막아줄 뿐만 아니라, 내부에서 발생하는 이상 징후까지도 놓치지 않고 감지해낸다는 것이지요. 따라서 NPU의 발전은 단순히 기능적인 편리함을 넘어, 우리의 디지털 자산을 더욱 안전하게 보호하는 핵심 기술로 자리매김할 것입니다.
3. 새로운 차원의 멀티미디어 경험
NPU는 사진, 동영상, 오디오 등 멀티미디어 콘텐츠를 소비하고 제작하는 방식에도 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 현재 AI 기반의 이미지 편집이나 동영상 편집 기능은 대부분 고성능 GPU나 클라우드 기반 서비스에 의존하고 있습니다. 하지만 NPU의 성능 향상으로 인해, 이제는 노트북에서도 이러한 복잡한 AI 작업을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.
예를 들어, 사진 편집 소프트웨어에서는 NPU의 도움으로 배경을 자동으로 제거하거나, 피사체의 특징을 정교하게 보정하고, 심지어는 사진의 분위기를 AI가 추천하는 스타일로 한 번에 변경하는 것이 가능해집니다. 동영상 편집에서는 AI가 자동으로 불필요한 장면을 잘라내거나, 특정 인물의 얼굴을 인식하여 모자이크 처리하고, 음성에서 자막을 자동으로 생성하는 등의 작업이 더욱 빠르고 부드럽게 이루어질 것입니다. 또한, 오디오 분야에서는 NPU가 실시간으로 소음을 제거하거나, 목소리를 특정 톤으로 변조하고, 심지어는 짧은 음성만으로 새로운 음악을 생성하는 등, 상상을 초월하는 기능들을 구현할 수 있게 됩니다. 이 모든 것은 사용자가 전문적인 지식 없이도 AI의 도움을 받아 고품질의 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있도록 지원하며, 궁극적으로는 창의적인 활동의 진입 장벽을 낮추는 데 크게 기여할 것입니다.
결론: NPU, 미래 컴퓨팅의 핵심
지금까지 우리는 2025년형 노트북에 탑재될 AMD 라이젠 AI 프로세서와 인텔 코어 울트라 프로세서의 NPU 성능 경쟁에 대해 심층적으로 살펴보았습니다. NPU가 왜 온디바이스 AI 시대의 핵심 동력인지부터 시작하여, 각 사의 NPU 아키텍처와 전략, 그리고 NPU 성능을 측정하는 복잡한 지표들, 나아가 미래 NPU 경쟁의 핵심 승부처와 NPU가 가져올 혁신적인 변화까지 다각도로 분석했습니다.
결론적으로, 2025년 노트북 시장에서 NPU는 더 이상 선택 사항이 아니라, 필수적인 핵심 부품으로 자리매김할 것입니다. 인텔과 AMD는 각자의 강점을 바탕으로 NPU 기술을 발전시키고 있으며, 단순히 TOPS와 같은 이론적인 수치 경쟁을 넘어, 개발자 생태계 구축, 전력 효율성 극대화, 온디바이스 LLM 구동 능력, 그리고 실제 애플리케이션과의 통합을 통한 사용자 경험 향상이라는 복합적인 측면에서 치열한 경쟁을 펼칠 것입니다.
이러한 NPU 경쟁은 궁극적으로 우리 사용자들에게 엄청난 이점을 가져다줄 것입니다. 노트북은 더욱 지능적이고, 개인화되며, 안전하고, 효율적인 컴퓨팅 기기로 진화할 것이라는 사실은 부정할 수 없는 현실입니다. 우리가 사용하는 모든 소프트웨어와 서비스는 NPU의 도움을 받아 더욱 스마트해질 것이며, 이는 우리가 일하고, 배우고, 즐기는 방식 자체를 근본적으로 변화시킬 것입니다.
따라서 2025년 이후 새로운 노트북을 고려하고 계시다면, 단순히 CPU나 GPU의 성능 숫자만을 볼 것이 아니라, NPU의 성능과 함께 해당 제조사의 AI 생태계 지원, 그리고 실제 사용 시의 전력 효율성까지 꼼꼼히 따져보는 현명한 소비자가 되시기를 강력히 권고합니다. 미래의 컴퓨팅은 바로 NPU를 통해 여러분의 손안에서 펼쳐질 것이기 때문입니다. 이 놀라운 여정에 함께할 준비가 되셨나요?
참고문헌
[1] Intel Corporation. (2023). Intel Core Ultra Processors: Unleashing the AI PC Era. Official Product Brief.
[2] Advanced Micro Devices (AMD). (2023). AMD Ryzen AI: Paving the Way for On-Device AI Innovation. Technology Whitepaper.
[3] Tech Insights. (2024). Next-Generation NPU Performance Benchmarks: A Comparative Analysis of AMD Ryzen AI and Intel Core Ultra. Independent Research Report.