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서론

생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM: Large Language Models)의 적용이 확대됨에 따라 AI 컴퓨팅 환경은 대규모 병렬 연산과 데이터 처리 효율을 중심으로 지속적으로 발전하고 있다. AI 서비스의 규모가 커지고 활용 분야가 다양해지면서 데이터센터뿐만 아니라 Edge AI, AIoT, 자율주행, 지능형 로봇 등 다양한 환경에서 AI 워크로드의 효율적인 실행을 지원하는 컴퓨팅 플랫폼의 역할이 점차 확대되고 있다.

이러한 변화는 범용 CPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 CPU와 AI 가속기를 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅 구조로의 전환을 가속화하고 있으며, 다양한 응용 분야에 최적화된 컴퓨팅 아키텍처를 구현하기 위한 확장성과 유연성을 갖춘 프로세서 기술이 중요한 요소로 자리매김하고 있다.

개방형 ISA(Instruction Set Architecture)인 RISC-V(Reduced Instruction Set Computer-V)는 응용 분야별 요구사항을 반영할 수 있는 높은 확장성과 설계 자유도를 제공함으로써 차세대 프로세서 아키텍처의 하나로 활용되고 있다[1-4]. 기존 상용 ISA와 달리 라이선스 제약 없이 응용 분야에 최적화된 프로세서를 설계할 수 있으며, 프로세서뿐만 아니라 시스템 소프트웨어와 오픈소스 생태계가 함께 발전하면서 AI 컴퓨팅 플랫폼의 새로운 대안으로 빠르게 자리잡고 있다.

최근 RISC-V를 둘러싼 경쟁은 단순히 프로세서 성능 경쟁을 넘어 개방형 생태계와 플랫폼 경쟁으로 확대되고 있다. 주요 국가와 기업들은 AI 컴퓨팅을 위한 범용 프로세서와 AI 가속기뿐만 아니라 시스템 소프트웨어, 개발도구 및 오픈소스 생태계를 함께 구축하며 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼의 주도권 확보를 추진하고 있다[4,7,28,33,37].

본고에서는 이러한 변화에 주목하여 AI 컴퓨팅 관점에서 RISC-V 기술의 발전 동향을 살펴본다. 먼저 RISC-V의 기술적 특징과 핵심 기술을 소개하고, 주요 국가와 기업의 개발 동향 및 범용 프로세서와 AI 가속기 기술을 분석한다. 또한 시장 동향과 산업 적용 사례를 살펴보고, 향후 AI 컴퓨팅 플랫폼에서 RISC-V의 발전 방향을 전망한다.

* DOI: 10.22648/ETRI.2026.J.410502

출처 : 한국전자통신연구원 전자통신동향분석 > 인공지능컴퓨팅을 위한 RISC-V 기술 동향 (2026.10.01)

(저자 : 김영호, 김경민, 정성인, 임은지, 김선영, 안신영 네트워크 AI컴퓨팅 연구실)

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