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https://spri.kr/posts/view/23966?code=data_all
이 보고서는 AI 하드웨어 시장을 장악한 엔비디아의 지배력이 단순한 칩 성능이 아닌, 소프트웨어 생태계의 구조적 종속성에서 비롯됨을 심도 있게 분석합니다. 저자는 AI 인프라를 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 및 런타임의 4계층 소프트웨어 스택으로 구분하여, 각 단계가 어떻게 특정 하드웨어에 대한 의존도를 높이는지 추적합니다. 특히 기술적 최적화 차이로 발생하는 성능 종속, 설계 단계부터 결합된 설계 종속, 그리고 폐쇄적 드라이버로 인한 구조적 종속이라는 세 가지 메커니즘을 제시하며 글로벌 기업들의 전략을 진단합니다. 이를 바탕으로 한국형 AI 반도체인 K-NPU가 프레임워크 진입을 넘어 성능 격차 해소와 운영 생태계 확보라는 과제를 해결하기 위해 HW-SW 균형 발전과 대규모 실증 지원이 필요함을 제언합니다.
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