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'딥엑스'통합검색 결과 입니다. (57건)

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딥엑스, AI 추론 기술 정부 '녹색기술인증' 획득

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 정부로부터 에너지 효율성과 친환경 기술력을 공인받았다. 딥엑스는 독자 개발한 AI 추론 기술에 대해 정부의 '녹색기술인증'을 획득하고, 해당 기술을 탑재한 가속 모듈 4종이 녹색기술제품 확인을 받았다고 14일 밝혔다. 이번 인증 및 제품 확인의 유효기간은 오는 2030년 9월 9일까지다. 녹색기술인증을 받은 기술은 '저전력 엣지 컴퓨팅 가속용 AI 추론 기술'이다. 함께 확인된 녹색기술제품은 소형 엣지 기기용 DX-M1 기반 M.2 가속 모듈 2종(DX-M1 M.2 LPDDR5x2, DX-M1M M.2)과 고성능 연산용 DX-H1 기반 PCIe 가속 모듈 2종(DX-H1 V-NPU, DX-H1 Quattro) 등 총 4개 모델이다. 딥엑스는 성능 저하 없이 전력 소모를 획기적으로 낮춘 아키텍처 역량을 공식 인정받았다. 한국산업기술시험원(KTL) 공인시험 결과, PCIe 고성능 제품군은 비교 시스템 대비 전력 소모를 21.84~26.25% 줄였고, M.2 소형 제품군은 17.26~23.35% 절감했다. 특히 고성능 제품군은 비교 제품보다 동작 온도를 20도 이상 낮춰 전력 효율과 발열 제어 두 마리 토끼를 잡았다. 연산 과정에서 데이터 이동과 불필요한 메모리 접근을 최소화한 고효율 NPU 설계가 결정적 역할을 했다. 녹색기술인증은 탄소중립기본법에 따라 신산업과 기후변화 대응 기술을 정부가 보증하는 제도다. 인증 기업과 제품은 공공조달 입찰 시 가점이나 우선구매 혜택을 받으며, 정책자금 지원과 보증 우대, 해외 진출 지원사업 등 다방면의 정책적 수혜를 누릴 수 있다. 딥엑스는 이를 계기로 공공시장 진입을 본격화하고 국내외 공급처를 전방위로 넓힐 계획이다. 딥엑스 관계자는 “AI가 로봇, 스마트팩토리, 모빌리티 등 실물 산업 현장으로 파고들수록 저전력 고효율 구현이 핵심 경쟁력”이라며 “에너지 효율성을 객관적으로 입증받은 만큼, 다양한 현장에 저전력 반도체를 보급해 AI 확산에 따른 전력 소모 부담을 낮추는 데 기여하겠다”고 말했다.

2026.09.14 11:28전화평 기자

"K-팹리스, 해외 PoC 감당 한계"…마중물 정책 호소

국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들이 해외 진출 확대를 위해 정부 제도 지원을 요구했다. 연구실 단계 기술 검증을 넘어 상용화 단계에 진입했으나, 해외 고객 확보 과정에서 초기 실증 비용과 현지 기술 지원 부담이 크다는 이유다. 10일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '국산 NPU 수출 확대 및 판로 다변화를 위한 국회 정책토론회'에서 국내 신경망처리장치(NPU) 기업 관계자들은 글로벌 시장 진입 과정에서 직면하는 비용과 신뢰성 문제를 집중 지적했다. 이들은 스타트업이 해외 현지 기술 지원과 장기 품질 보증 요구를 홀로 감당하기 어렵다고 설명했다. 조재홍 딥엑스 상무는 "상반기 기준 1300만 달러 규모 수출 실적을 올렸으나, 해외 대기업은 3년에서 10년에 이르는 품질 보증을 유지할 수 있는지 의구심을 가진다"고 밝혔다. 그는 "시차 대응을 위한 현지 엔지니어 채용과 해외 전시회 참가비 등 고정비 부담이 상당하다"며 "CES 부스 운영비만 12억원 수준"이라고 밝혔다. 초기 시장 진입 문턱을 낮추기 위한 지원 방안이 제안됐다. 딥엑스는 수요기업의 초기 구매 부담을 낮추는 'K-AI 반도체 수출 바우처' 신설을 촉구했다. 3억원 안팎의 초기 개념증명(PoC) 비용을 보조해 30억원대 이상 본 계약 체결로 유도하는 마중물 구조다. 현지 테스트베드 제공과 소프트웨어 개발 키트(SDK) 런타임 최적화 프로그램 신설도 건의했다. 양산 단계 검증과 생산 인프라 한계도 언급됐다. 김주영 하이퍼엑셀 대표(카이스트 전기및전자공학부 교수)는 "시제품 단계와 달리 월 1만장 규모 납품 요구에는 테스트 자동화 등 생산 인프라 한계가 나타난다"며 "글로벌 빅테크를 설득하려면 실제 운영실적(레퍼런스) 확보가 필수"라고 강조했다. 박성현 리벨리온 대표는 공공 AI 인프라 조달 평가기준을 '외산 그래픽처리장치(GPU)' 규격 맞추기에서 'AI 가속기' 단위 성능 중심 경쟁으로 전환해야 한다고 밝혔다. 박 대표는 "국가 AI 컴퓨팅 센터 등에서 실제 트래픽을 장기간 처리하는 기회가 보장돼야 한다"며 "안방에서 대규모 실서비스 레퍼런스가 선행돼야 해외 고객을 설득할 수 있다"고 설명했다. 선제적 공공 인프라 배치 요구도 이어졌다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "반도체는 타이밍 산업인 만큼 수요를 기다리지 않고 대규모 배치를 통해 시장을 창출해야 한다"고 말했다. 이어 "2030년까지 확대될 8.5기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터에 국산 NPU 배치를 정책적으로 뒷받침해야 한다"며 "칩과 소프트웨어, 모델을 묶은 풀스택 인프라로 글로벌 소버린 AI 시장을 공략해야 한다"고 제안했다. 정책자금 연속성 확보도 과제다. 김주영 대표는 "AI 반도체는 매년 차세대 칩을 설계하고 양산해야 생존할 수 있는 구조"라며 "단발성 연구개발(R&D) 과제에 머물지 않고 국민성장펀드 등을 통해 팹리스를 향한 단계별 스케일업 자본 투입이 지속돼야 한다"고 요청했다. 정책토론회는 고동진 국민의힘 의원실 주관으로 열렸다. 고동진 의원은 인사말에서 "국산이라는 이유만으로 제품을 써달라는 논리는 시장에서 통하지 않는다"며 "엔비디아 대비 비용 효율이 확인된 만큼, 공공기관과 연구소 서버에서 국산 NPU를 선제 검증하고 안정화해야 수출길이 열린다"고 밝혔다.

2026.09.10 12:24전화평 기자

딥엑스, AWS와 '피지컬 AI' 배포 환경 구축… 글로벌 시장 공략 가속

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스(대표 김녹원)가 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드·IoT 인프라와 자사 신경망처리장치(NPU)를 연계한 피지컬 AI 배포 환경을 구축하고 글로벌 시장 진출을 본격화한다. 1일 딥엑스에 따르면 AWS는 최근 공식 기술 블로그를 통해 딥엑스의 온디바이스 NPU 'DX-M1'과 'AWS IoT 코어', 'AWS IoT 그린그래스'를 결합해 AI 모델을 준비하고 다수의 엣지 기기에 NPU 실행 환경을 원격 배포·관리하는 방식을 소개했다. 현재 AWS 마켓플레이스에서 제공 중인 '딥엑스 그린그래스 솔루션'을 활용하면, 표준 AI 모델 형식인 ONNX를 딥엑스 NPU 전용 형식(DXNN)으로 변환한 뒤 드라이버와 펌웨어, 런타임 환경을 현장 장비에 원격으로 자동 배포할 수 있다. 이에 따라 스마트팩토리, 물류센터, 리테일 매장, 로봇 등에 설치된 다수의 기기를 직접 방문하지 않고도 일괄 관리하고 최신 AI 모델로 상시 업데이트할 수 있게 된다. 최근 피지컬 AI가 로봇과 산업 장비로 빠르게 확산되면서 클라우드에서 모델을 개발·관리하고 현장 엣지 기기의 저전력 NPU가 실시간 추론을 맡는 '클라우드-엣지 연계'의 중요성이 부각되고 있다. 딥엑스는 이를 발전시켜 클라우드와 현장 기기가 역할을 분담하는 '센터-엣지 연합 AI' 구조를 구축할 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 8월 31일부터 9월 1일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 'AWS 스타트업 파트너 서밋 2026'에 직접 참석해 글로벌 파트너십 확장에 나섰다. 하드웨어 반도체 기업으로는 이례적으로 참여해 클라우드와 엣지를 잇는 협력 모델을 제시하고 있다. 회사는 향후 북미 로보틱스, 산업용 비전 프로젝트뿐 아니라 차세대 AI 칩인 'DX-M2'로도 클라우드 연동을 확대할 계획이다. 딥엑스 관계자는 “피지컬 AI 확산을 위해서는 고효율 반도체와 더불어 현장 기기 배포 인프라가 필수적”이라며 “AWS와의 협력을 통해 산업 현장의 AI 도입 장벽을 낮춰가겠다”라고 말했다.

2026.09.01 16:25전화평 기자

中 휴머노이드 AI칩도 '자국우선주의' 확산...K-반도체에 불똥튀나

국가 간 인공지능(AI) 산업 경쟁이 치열한 가운데 중국이 휴머노이드 분야에서도 '자국산 우선(국산화)' 정책을 강조하면서 국내 AI 반도체 업계에 불똥이 튀고 있다. 국내 관련 기업들이 기술과 가격 경쟁력을 갖추고서도 자칫 현지 업체와의 공급 경쟁에서 발목을 잡힐 수 있기 때문이다. 중국 정부는 오래전부터 반도체 등 첨단산업 등에서 공급망 자립과 자국 산업 보호를 위해 이같은 정책을 지속하고 있다. 19일 반도체 업계에 따르면 국내 AI 연산을 수행하는 신경망처리장치(NPU) 개발업체 딥엑스는 최근 복수의 중국 주요 휴머노이드사가 진행한 반도체 샘플 성능 테스트에서 우수한 성적을 기록한 것으로 알려졌다. 그러나 현지 휴머노이드 기업들의 자국산 제품 채택 기조에 막혀 실제 수주까지 이어질지 미지수다. 이번 검증에는 중국 NPU 기업도 참여한 것으로 전해졌다. 국내 팹리스 업계 한 관계자는 "딥엑스가 최근 중국 휴머노이드 기업 여러군데에서 샘플 테스트를 진행했다"며 "저전력과 발열 제어 부문에서 인상적인 결과를 얻은 것으로 안다"고 말했다. 그러면서 "다만 중국 로봇 기업들이 자국산 제품을 먼저 써야 한다는 이유로 성능 검증 이후 도입 논의에 통상보다 시간이 걸리는 분위기다"고 전했다. 이번 복수의 중국 휴머노이드 기업에 제출된 제품은 지난해 8월 양산을 시작한 딥엑스의 첫 번째 칩 'DX-M1'이다. 5와트(W)의 전력으로 25TOPS(초당 최고 25조회 연산) 성능을 상대적 저온에서 구현한다. 딥엑스에 따르면 DX-M1은 인공지능(AI) 모델 'Yolo5s' 구동 시 표면 온도가 35.5℃에 그친 반면, 글로벌 경쟁사 제품은 60.7℃에 달한다. 이 사안에 대해 딥엑스는 "고객사 관련 사안은 확인이 어려우나 저전력·발열 제어에 경쟁력이 있는 딥엑스에 대한 글로벌 관심이 높아지고 있다"고 전했다. 현재 중국 휴머노이드 시장은 본격적인 대량 양산 단계에 진입하면서 현지 기업들이 로봇에 채용될 고효율 NPU 칩 구매를 확대하고 있다. 휴머노이드는 한정된 배터리 용량으로 수십개의 액추에이터를 구동시키고 복잡한 연산 작업을 수행해야 한다. 이 때문에 고효율 초저전력 반도체가 필수적이다. 데이터센터에서 로봇으로…번지는 자국산 우선주의 중국은 미국과 치열해지는 AI 경쟁에서 승리하기 위해 자국 기업 육성을 최우선에 두고 있다. 지난 6월 블룸버그통신은 중국 정부가 향후 5년간 전국 데이터센터 구축에 2조위안(419조원)을 투입할 계획이라고 보도했다. 알리바바나 텐센트 같은 민간 기업의 투자액은 포함되지 않은 금액이다. 블룸버그는 익명의 소식통을 인용해 "데이터센터에 들어갈 AI 칩의 최소 80%를 화웨이를 비롯한 자국 기업으로부터 공급 받아 엔비디아와 AMD를 사실상 배제하려는 구상"이라고 설명했다. 이 같은 기조가 피지컬 AI용 반도체로 확대되는 모양새다. 국내 팹리스 업계 관계자는 "중국 정부가 직접적으로 로봇 분야에서도 반드시 자국산 반도체를 쓸 것을 요구하지는 않는 것으로 안다"면서도 "그러나 중국 내에서 자국산을 우선 사용해야 한다는 기조가 워낙 강해 이를 무시하기 어려운 상황"이라고 말했다. 휴머노이드에 대한 중국의 정책 드라이브도 거세다. 중국은 15차 5개년 계획(2026~2030년)에서 휴머노이드를 최우선 기술로 지정했다. 이에 따라 베이징시는 100억위안(2조 1000억원) 규모의 전용 펀드를 조성했고, 상하이시는 선도 기업에 약 3000만위안(63억원)의 보조금을 지급하는 등 지원책을 쏟아내고 있다. 업계는 이 같은 기조가 AI칩 뿐만 아니라 로봇 핵심 부품인 액추에이터(구동기) 등 다른 분야로 확산되지 않을까 우려하고 있다. 업계 관계자는 "중국이 (미래 첨단산업 분야에서) 자국우선주의를 강조한 것은 어제, 오늘 일이 아니다"라며 "우리나라도 국산 AI 반도체를 육성하기 위해선 중국의 이러한 정책을 고민할 필요가 있다"고 주장했다.

2026.08.19 13:40진운용 기자

'국산 AI 반도체' 리벨리온-딥엑스, 공공기관 수의계약·조달 채널 확보

국내 대표 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 기업인 리벨리온과 딥엑스가 과학기술정보통신부(과기정통부)의 '우수연구개발 혁신제품'으로 나란히 지정되며 공공 조달 시장 진출에 속도를 낸다. 리벨리온과 딥엑스는 18일 각사의 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 솔루션이 과기정통부 주관 '우수연구개발 혁신제품'으로 지정됐다고 밝혔다. 지정 제품은 리벨리온의 '아톰맥스(ATOM-Max) 카드' 및 '아톰맥스 서버' 2종과 딥엑스의 엣지 컴퓨팅용 AI 추론 모듈인 'DX-M1·DX-H1 시리즈'다. 우수연구개발 혁신제품 지정 제도는 국가 R&D 성과물의 공공시장 진입을 지원하기 위해 마련됐다. 이번 지정에 따라 공공기관은 경쟁 입찰 없이 양사 제품과 직접 수의계약을 체결할 수 있다. 조달 소요 기간은 기존 60일에서 10일 이하로 대폭 단축되며, 구매 담당자에게는 고의·중과실이 없는 한 손실 책임을 면제하는 구매면책이 적용된다. 지정 효력은 기본 3년간 유지되며, 연장 시 최대 6년까지 공공 조달 혜택을 받는다. 리벨리온의 아톰맥스 서버는 자체 개발한 확장 설계(RSD) 기술을 적용해 8B급 소형부터 70B급 대형 언어·시각 모델까지 유연하게 처리할 수 있다. 오픈소스 프레임워크 vLLM과 레드햇 NPU 오퍼레이터를 지원해 기존 인프라와의 호환성을 높였다. 리벨리온은 최근 공공 AI CCTV 전환 사업을 통해 경남도청과 울산광역시에 아톰맥스 서버 납품을 시작하며 공공 레퍼런스를 확보했다. 딥엑스의 DX-M1·DX-H1 시리즈는 데이터 이동을 최소화하는 자체 '데이터 재사용' 아키텍처를 기반으로 저전력·고효율 추론 연산을 구현했다. 공인시험 결과 외산 GPU 대비 전력 소모를 최대 93% 절감하면서 동등한 수준의 고해상도 AI 객체 탐지 성능을 나타냈다. 딥엑스는 국방부의 '지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 참여해 공군 기지 AI 경계감시체계에 NPU를 공급 중이며, 1세대 양산 1년 만에 글로벌 10여 개국에서 1300만 달러(약 183억원) 이상의 구매 주문을 확보했다. 김녹원 딥엑스 대표는 “이번 혁신제품 지정을 계기로 국내 공공 인프라에 국산 AI 반도체 적용을 확대하고, 실제 현장에서 경제성을 입증하는 소버린 AI 사례를 만들어 나가겠다”고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "그간 일상 속 대국민 AI 서비스 상용화와 공공 AI CCTV 납품으로 기술력과 현장 적합성을 증명한 데 이어, 이번 혁신제품 지정으로 국산 NPU의 공공 확산이 본격화될 것"이라며 “앞으로 국내 최고 성능의 '리벨서버(RebelServer)'로도 소버린 AI를 구현할 국산 인프라의 범위와 규모를 한단계 넓혀가겠다”고 말했다.

2026.08.18 15:24전화평 기자

딥엑스, NPU 양산 1년 만에 글로벌 77건 구매 수주

국내 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 1세대 칩 양산 1년 만에 총 1300만달러(183억원) 이상의 구매주문(PO)을 확보했다. 18일 딥엑스에 따르면 자사 신경망처리장치(NPU) 칩인 'DX-M1'은 글로벌 10여개 국가·지역에서 총 77건의 구매주문(PO)을 수주했다. 딥엑스는 2025년 8월 삼성전자 5나노 공정 기반으로 DX-M1 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 일본 등 주요 시장에서 수주를 이어왔다. 특히 전체 주문 77건 중 약 62%에 달하는 48건이 최근 4개월(2026년 4~7월) 사이에 집중 발생했다. 공급 제품은 DX-M1, DX-M1 M.2, DX-M1M, DX-M1M M.2 등 DX-M1 계열과 일부 DX-H1 제품으이다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행할 수 있도록 설계된 온디바이스용 NPU로, 삼성전자 5나노 공정에서 양산된다. 적용 대상은 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 CCTV, 스마트팩토리, 로보틱스 등이다. 고객 기반도 글로벌로 확대 중이다. 중국에서는 바이두와 레노버에 제품을 공급하고 있으며 대만 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON에도 딥엑스 칩이 들어가고 있다. 회사는 500건 이상의 특허와 90% 수준의 양산 수율을 바탕으로 공급 안정성을 확보하는 한편, 27개 글로벌 유통망과 50여 개 모듈 협력사를 연계해 해외 진출 기반을 다졌다. 아울러 삼성전자 2나노 공정을 적용한 차세대 반도체 'DX-M2'를 개발해 2027년 상반기 시제품을 선보인다는 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있는 점은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라고 말했다.

2026.08.18 11:26진운용 기자

빅테크는 ASIC, 범용은 엔비디아…좁아지는 K-NPU 입지

국내 인공지능(AI) 반도체 업체들이 잇따라 상용 칩을 내놓으며 시장 진입을 본격화하고 있다. 하지만 글로벌 빅테크 기업들이 자체 맞춤형 반도체(ASIC) 개발에 속도를 내면서, K-NPU(신경망처리장치) 업계가 넘어야 할 문턱은 오히려 높아지고 있다. 7일 복수의 업계 관계자는 국내 NPU 업체들이 직면한 가장 큰 장벽으로 '서비스 로드맵 부재'를 꼽았다. 구글, 아마존웹서비스(AWS), 메타 등 글로벌 하이퍼스케일러들이 자사 AI 서비스의 향후 발전 방향을 명확히 쥐고, 2~3년 뒤 자사 서비스에 딱 맞는 ASIC을 선제적으로 설계하고 있기 때문이다. 반면 자체 서비스가 없는 외부 NPU 업체들은 상황이 다르다. 고객사 장기 로드맵을 알 수 없기 때문에 범용 시장을 타깃으로 칩을 개발할 수밖에 없다. 문제는 현재 범용 AI 칩 시장 리더가 시장을 독점하다시피 한 '엔비디아'라는 점이다. 국내 업체 입장에서는 고객 맞춤형 ASIC 시장에도 들어가기 어렵고, 범용 시장에서는 이미 자리를 잡은 엔비디아와 정면 승부해야 하는 이중 부담을 안고 있다. 한 반도체 업계 관계자는 "국내 NPU 업체들이 사업을 시작할 당시부터 빅테크들의 칩 내재화 얘기가 나왔다"며 "서드파티 업체가 별로 없는 이유"라고 설명했다. 칩 개발만으로 경쟁력이 확보되진 않는다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어개발키트(SDK)를 업데이트하고 고객 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 역량이 필수다. 결국 칩 경쟁력은 하드웨어 성능뿐 아니라 출시 후 지속적인 지원 능력에서 갈린다. 업계에서는 구조적 한계를 극복하기 위한 현실적 해법으로 '인력 확보'를 꼽는다. 어떤 새로운 AI 모델이 등장하더라도 최대한 빨리 대응하고 지원할 수 있는 기술 인력을 선제적으로 확보해야 한다는 주장이다. AI 반도체 업계 관계자는 "AI 칩 업체 입장에서 투자를 받아 자금 여유가 있는 지금 기술인력부터 확보해야 한다"며 "인력이 있어야 어떤 모델이 나오든 대응할 수 있다"고 말했다. 국내 업체들도 소프트웨어 경쟁력을 강화하기 위한 움직임에 나서고 있다. 최근 국내 팹리스 리벨리온이 AI 모델 경량화 및 최적화 스타트업 '스퀴즈비츠'를 합병한 것도 이러한 노력 일환으로 해석된다. 단품 하드웨어 설계를 넘어, 빠르고 유연한 소프트웨어 최적화 역량을 내재화하겠다는 전략이다. 나아가 전문가들은 K-NPU 생태계가 구조적 한계를 극복하기 위해 사업 패러다임 자체를 전환해야 한다고 지적한다. 김지훈 한양대학교 교수(융합전자공학부)는 "우선 정부 주도 사업을 통해 초기 레퍼런스를 확보하고 팹리스 업계 자체 기초체력을 길러야 한다"며 "이제는 하드웨어 칩 개발 자체에 머무는 것을 넘어, 실제 서비스와 연계되는 다음 단계를 모색해야 할 때"라고 강조했다.

2026.08.07 16:04전화평 기자

딥엑스, 공군 기지 AI 경계감시체계에 국산 NPU 공급

초저전력 온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스가 공군 기지 AI 경계감시체계 구축 사업에 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 딥엑스는 자사 NPU가 국방부의 'NPU 기반 지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 최종 적용 제품으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 외산 GPU 중심의 AI 영상감시 체계를 100% 국산 NPU로 구현한 국방 분야 첫 사례다. 이번 프로젝트는 공군 기지 활주로와 철책 등 주요 경계 지역을 AI 기반으로 24시간 감시하는 시스템 구축 사업이다. 국방 부대 네트워크 전문기업 케이엠넷과 AI 영상분석 전문기업 핀텔이 협력해 진행하며, 딥엑스는 AI 연산 플랫폼을 공급한다. 공개 경쟁입찰을 거쳐 지난 7월 30일 최종 계약이 체결됐다. 공급되는 제품은 영상 디코딩과 AI 추론을 통합 처리하는 'DX-H1 V-NPU'와 최대 100TOPS 성능의 'DX-H1' 엣지 서버용 NPU 카드다. 기존 GPU가 맡던 영상 디코딩과 AI 추론을 하나의 NPU로 처리해 구축 비용과 전력 소비를 줄인 것이 특징이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 사업은 외산 GPU 중심의 시스템을 국산 NPU 기반으로 전환한 사례"라며 "공공 안전과 국방을 포함한 다양한 산업 현장으로 온디바이스 AI 적용을 확대할 것"이라고 말했다.

2026.08.05 10:25전화평 기자

딥엑스, KT·세솔과 온디바이스 AIoT 사업 협력

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스가 KT, 세솔과 온디바이스 AIoT 시장 공략에 나선다. 딥엑스는 KT, 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 AIoT 사업 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)'을 체결했다고 31일 밝혔다. 3사는 저전력·저발열 신경망처리장치(NPU)를 적용한 차세대 AI 에지 박스를 공동 개발한다. 전기차(EV) 충전소, 이동식 CCTV, 교통 인프라 등 실시간 AI 영상분석이 필요한 현장에 온디바이스 AI 서비스를 확대할 계획이다. 협약에 따라 KT는 네트워크 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 담당한다. 딥엑스는 초저전력 NPU 칩 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구(SDK)를 제공한다. 세솔은 AI 에지 박스 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 실시간 AI 추론을 수행하는 온디바이스 AI 반도체다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비 대비 전력 소비와 발열을 낮춘 것이 특징이다. 3사는 공공기관, 지자체, 교통산업 안전 분야를 중심으로 AI 반도체와 네트워크를 결합한 AI 에지 서비스를 발굴할 예정이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI 중요성이 커지고 있다”며 “KT의 네트워크 및 서비스 역량, 세솔의 단말 개발·제조 기술과 딥엑스의 초저전력 AI 반도체 기술을 결합해 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 에지 솔루션을 구현하겠다"고 말했다 성제현 KT 엔터프라이즈 부문 수도권강북법인고객본부장(상무) "이번 협약은 AI 반도체와 AI 에지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 협력"이라며 "실시간 AI 영상분석이 필요한 산업 현장에 안정적이고 효율적인 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.07.31 09:41전화평 기자

KT, NPU 활용 차세대 AI엣지박스 개발

KT가 딥엑스, 세솔과 NPU 기반 온디바이스 AIoT 사업 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 31일 밝혔다. 협약은 3사가 저전력 저발열 NPU를 적용한 차세대 AI엣지박스 공동 개발에 협력하고 실시간 AI 영상분석이 필요한 EV 충전소, 이동식 CCTV, 교통 인프라 등 다양한 산업 현장으로 온디바이스AI 서비스를 확대하기 위해 추진됐다. 3사는 이번 협약을 바탕으로 ▲NPU 기반 AI엣지박스 공동 개발 ▲온디바이스 AIoT 사업 공동 추진 ▲EV 충전소, 버스, 상용차 등 교통 인프라 등 AI 영상관제 시장 저변 확대 ▲국내 AI엣지 생태계 활성화 등을 위해 협력할 계획이다. KT는 안정적인 네트워크 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발 역량을 기반으로 AI엣지박스 서비스의 상용화와 시장 확대를 추진한다. 딥엑스는 자체 개발한 저전력 NPU칩과 소프트웨어 개발도구(SDK)를 제공하고, 세솔은 이를 적용한 AI엣지박스 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. 협약을 통해 개발하는 AI엣지박스는 저전력 저발열 NPU를 적용해 GPU 기반 장비 대비 전력 소비와 발열을 크게 낮추고 실시간 AI 영상분석이 가능하도록 설계된다. 이를 통해 전력과 설치 공간의 제약으로 도입이 어려웠던 다양한 산업 현장에서도 안정적인 AI 영상분석 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. KT는 이번 협력을 시작으로 공공기관과 지자체, 교통 산업 안전 분야를 중심으로 온디바이스 AIoT 사업을 확대하고, AI 반도체와 네트워크를 결합한 AI엣지 서비스를 지속적으로 발굴해 나갈 계획이다. 성제현 KT 엔터프라이즈부문 수도권강북법인고객본부장은 “이번 협약은 AI 반도체와 AI 엣지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 전략적 협력”이라며 “실시간 AI 영상분석이 필요한 다양한 산업 현장에 안정적이고 효율적인 AI 서비스를 제공하고 국내 온디바이스 AIoT 시장 활성화에 기여하겠다”고 말했다.

2026.07.31 09:34박수형 기자

그록부터 헤일로까지…해외 AI 칩 스타트업 'M&A 도미노' 왜?

글로벌 인공지능(AI) 반도체 스타트업들의 독자 생존이 위협받고 있다. 막대한 칩 개발비와 양산 후 급증하는 소프트웨어(SDK) 유지보수 비용의 벽에 부딪혀 거대 반도체 기업에 잇따라 흡수되고 있다. 30일 반도체 업계에 따르면 글로벌 엣지 AI 칩 1위 업체 이스라엘 헤일로가 최근 미국 마이크로칩에 인수됐다. 헤일로의 누적 투자금은 3억 4000만달러(약 4880억원)에 달했지만, 칩 설계부터 제조, 소프트웨어 관리까지 전 과정에 발생하는 비용을 감당하지 못하고 매각을 택했다. 인수합병(M&A)은 글로벌 AI 반도체 생태계 전반으로 퍼지고 있다. 한때 엔비디아 대항마로 불렸던 영국 그래프코어는 수조원대 적자를 기록한 끝에 올해 일본 소프트뱅크에 넘어갔다. 이스라엘 하바나랩스는 2019년 20억달러에 인텔에 인수됐다. 언어처리장치(LPU)로 주목받은 그록은 지난해 12월 엔비디아에 흡수됐다. 반도체 전설 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트마저 최근 퀄컴 피인수설이 제기된다. 해외 주요 AI 반도체 스타트업 대부분 인수되는 셈이다. 업계에서는 스타트업 독자 생존이 어려워진 원인으로 막대한 투자비용을 꼽는다. 팹리스는 칩 설계 후 최선단 파운드리 공정을 쓰기 위해 마스크 제작 등 거액의 초기 비용을 지출한다. 출시 후에는 소프트웨어 고정비가 기하급수적으로 늘어난다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼, 고객사가 칩을 실제 서비스에 활용하려면 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 끊임없이 업데이트해야 한다. 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어를 전면 수정해야 하므로 하드웨어보다 소프트웨어 인력이 훨씬 더 많이 필요하다. 인건비 폭등은 자본력이 부족한 스타트업에 치명적이다. 헤일로 관계자는 "헤일로는 전체 직원이 350명 정도였는데, 이 중 대부분이 SDK 인력이었다"며 "그럼에도 결국 인수됐다. AI 칩 업체가 버티려면 막대한 인력과 대규모 자본이 필요하다"고 설명했다. 하이퍼스케일러와의 구조적 격차도 독자 생존을 가로막는다. 구글, AWS 등은 자체 AI 서비스와 모델 로드맵을 바탕으로 수년 뒤 필요한 주문형 반도체(ASIC)을 미리 설계한다. 반면 AI 칩 스타트업은 고객사의 장기 계획을 완벽히 예측하기 어렵다. 수요 기업들이 연산용 신경망처리장치(NPU) 단품보다 통합 솔루션을 원하는 점도 한계다. 스타트업은 설계 기술이 뛰어나도 글로벌 영업망과 통신·전력 칩 등을 아우르는 포트폴리오가 부족하다. 한 반도체 업계 관계자는 "구글 같은 기업은 자체 서비스 로드맵이 있어 장기적인 반도체 개발이 가능하지만, 외부 스타트업은 시장 흐름에 완벽히 올라타는 것이 구조적으로 힘들다"며 "NPU 단품만으로는 영업에 한계가 뚜렷해, 결국 독보적 기술을 검증받은 뒤 대기업과 인수합병을 추진하는 것이 AI 반도체 스타트업들의 유일한 생존 공식이 됐다"고 설명했다.

2026.07.30 16:48전화평 기자

딥엑스, '오픈 피지컬 AI' 통합 생태계 구축

온디바이스 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 딥엑스가 글로벌 3대 AI 소프트웨어·하드웨어 개발자 플랫폼과 자사 신경망처리장치(NPU)를 전격 연계한다. 파편화된 개발 환경을 하나로 통합해, 개발자가 아이디어를 검증한 뒤 산업용 제품 양산까지 원스톱으로 이어갈 수 있는 개방형 '피지컬 AI' 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 딥엑스는 울트라리틱스 욜로(YOLO), 패들패들(PaddlePaddle), 라즈베리 파이 등 글로벌 3대 인프라와 자사 NPU 기술을 연동해 '오픈 피지컬 AI 생태계'를 본격 가속화한다고 14일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇, 스마트팩토리, 지능형 카메라 등 현실 세계의 물리적 기기 안에서 AI가 실시간으로 인식하고 연산·제어하는 온디바이스 AI 기술이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 “피지컬 AI 시대에는 우수한 칩셋 하나를 제공하는 것만으로는 시장을 주도할 수 없다”라며 “개발자가 소프트웨어 모델을 설계하고 하드웨어에서 손쉽게 검증해 실제 산업 현장에 즉각 배포할 수 있는 통합 생태계가 필수적”이라고 설명했다. 이를 위해 딥엑스는 글로벌 비전 AI 생태계인 '울트라리틱스 욜로'와 자사 하드웨어를 직접 연결했다. 전 세계 500만 명 이상의 사용자를 보유한 욜로v8 등의 비전 AI 모델을 변환이나 별도의 최적화 프로세스 없이, 딥엑스 NPU 기반 장치에서 실시간으로 직접 구동할 수 있도록 제휴를 완료했다. 전 세계 400만 명 이상의 개발자를 확보한 바이두 주도의 오픈소스 딥러닝 프레임워크 '패들패들'과의 연계도 고도화됐다. 딥엑스는 자사의 M.2 규격 AI 가속기 'DX-M1'(최대 25TOPS)에 패들패들의 초경량 모델인 'PP-OCR 5세대'를 탑재해 스마트시티, 로보틱스, 드론 등에서 필요한 실시간 문자 인식(OCR) 최적화 환경을 완성했다. 하드웨어 단에서는 누적 판매량 7300만 대에 달하는 '라즈베리 파이' 생태계를 지렛대로 삼는다. 지난 6월 출시한 라즈베리 파이 5세대 전용 AI 가속 프로세서 모듈을 통해 글로벌 개발자들이 욜로나 패들패들 기반 모델을 라즈베리 파이에서 곧바로 구동·테스트할 수 있도록 했다. 딥엑스의 궁극적인 플랫폼 전략은 '개발자 경험의 산업용 양산 연계'에 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 환경에서 구현한 프로토타입을 바탕으로 연구기관·기업의 개념검증(PoC) 과정을 거친 뒤, 실제 산업용 카메라, 스마트팩토리 엣지 게이트웨이 등의 양산 장비로 원활하게 마이그레이션(이전)할 수 있는 가교 역할을 하겠다는 계획이다. 딥엑스는 향후 전용 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 산업용 기술 레퍼런스, 기업 대상 현장 검증 프로그램 등 지원 인프라를 전방위로 지속 확대해 나갈 방침이다.

2026.07.14 15:03전화평 기자

딥엑스, 라즈베리파이 전용 AI 가속 보드 출시…피지컬 AI 생태계 겨냥

온디바이스 인공지능(AI) 반도체 팹리스(설계전문) 딥엑스가 개방형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이 전용 AI 가속 보드를 출시하고 글로벌 피지컬 AI 개발 생태계 구축에 나선다. 딥엑스는 라즈베리 파이에 회사의 초저전력 신경망처리장치(NPU) 기술을 접목한 AI 가속 보드를 출시했다고 13일 밝혔다. 출시 제품 타깃은 피지컬 AI다. 피지컬 AI는 제한된 전력 환경에서 통신 지연 없이 실시간 AI 추론을 수행하려면 고효율·초저전력 AI 반도체가 필수다. 이 때 딥엑스 AI 가속 보드를 활용하면 기존 라즈베리 파이에 카메라와 각종 센서를 연결해 객체 탐지, 영상 분류, 이상 감지 등 고도화된 AI 기능을 기기 내부에서 직접 구동할 수 있다. 개발자들은 자신에게 익숙한 라즈베리 파이 운영체제(OS) 환경을 그대로 유지하면서 피지컬 AI 애플리케이션을 구현하고 검증할 수 있다. 딥엑스는 라즈베리 파이 생태계 진입을 시작으로 개방형 피지컬 AI 플랫폼 전략을 본격화한다. 개발자들이 라즈베리 파이로 시제품을 검증한 뒤, 이를 산업용 카메라나 로봇 등 실제 양산형 제품으로 확장할 수 있는 개발 파이프라인을 구축한다는 구상이다. 딥엑스는 전용 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 비롯해 실습 예제, 산업용 레퍼런스, 기업용 현장 검증 프로그램 등을 순차적으로 확대 제공할 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 신제품은 라즈베리 파이와 딥엑스 NPU를 결합해 개발자들이 현실세계에서 작동하는 AI를 직접 설계할 수 있게 한 출발점"이라며 "앞으로 개발자용 SDK와 실습 환경, 산업용 레퍼런스를 확대해 글로벌 피지컬 AI 개발 생태계를 주도하겠다"고 말했다.

2026.07.13 10:48전화평 기자

딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

한국정보공학, HPE·딥엑스 NPU 결합 비전 AI로 파트너 시장 공략

한국정보공학이 HPE 서버와 딥엑스 신경망처리장치(NPU)를 결합한 고효율 비전 AI 인프라로 파트너사 지원에 나선다. 한국정보공학은 파트너사를 대상으로 열린 'HPE 딥엑스 비전 AI 비즈니스 토크'에서 HPE 서버에 딥엑스의 초저전력 NPU를 탑재한 솔루션을 선보였다고 17일 밝혔다. 이 솔루션에 탑재된 딥엑스 NPU는 칩 내부에 LPDDR5 컨트롤러를 내장해 시스템 병목을 차단한다. 기존 그래픽처리장치(GPU) 서버 대비 연간 전력 소모량도 86%가량 줄였다. 동급 GPU 대비 30~50% 저렴한 칩 단가와 인프라 장비 수량 최소화로 초기 도입 비용을 낮추고 전력 등 운영비를 포함한 총소유비용(TCO)을 최대 90%까지 절감할 수 있다. 확장성과 편의성도 갖췄다. 표준화된 범용 PCIe 폼팩터 규격의 카드 장착만으로 서버 1대당 최대 256채널까지 확장할 수 있으며, HPE 서버와의 연동 검증을 마쳐 '플러그앤플레이' 방식의 턴키 도입을 지원한다. 한국정보공학 관계자는 "비전 AI 인프라를 고객에게 어떻게 제안해야 할지 고민하는 파트너사들에게 실무적인 해답을 제공하기 위해 이번 행사를 기획했다"며 "21년간 축적한 IT 인프라 영업 노하우와 딥엑스 NPU 기술력을 결합해 고마진 AI 사업 구조를 확립하고 주주 가치 제고와 비전 AI 시장 선점을 동시에 달성할 것"이라고 말했다.

2026.06.17 11:06이나연 기자

'HW' 짐 벗은 팹리스…미래 승부처는 'SW'

반도체 설계 전문을 뜻하는 '팹리스(Fabless)'가 단어 그대로의 의미를 넘어 또 한 번 진화를 거듭하고 있다. 공장이 없는 것을 넘어, 이제는 칩의 물리적 도면(레이아웃)을 직접 그리는 하드웨어 설계에서 벗어나는 시대가 도래했기 때문이다. 브로드컴과 디자인하우스(DSP) 업계 영역 확장이 이러한 변화를 가속했다. 이제 팹리스는 물리적 개발 부담을 덜고, 오직 독창적 콘셉트(아이디어)와 소프트웨어 역량으로 시장을 설득해야 하는 변곡점에 섰다. HW 사양 경쟁 종말…'콘셉트 공유 플랫폼'으로 전환 팹리스는 공장만 없을 뿐, 사실상 '누가 칩의 도면을 더 작고 정교하게 그리느냐'를 두고 경쟁하는 하드웨어 중심 사업모델이었다. 어떤 선단 공정을 쓰는지, 칩 자체 사양이 얼마나 높은지가 곧 기업의 가치였다. 내부적으로 방대한 하드웨어 설계역량을 확보하는 것이 최우선 과제였다. 그러나 인프라가 서비스화되는 '비즈니스 2.0 시대'에는 철저히 '콘셉트'로 승부를 보게 된다. 팹리스가 독창적 칩 콘셉트만 정의해 오면, 콘셉트 핵심인 블록(NPU 등)을 제외한 나머지 범용 인프라 영역은 브로드컴이나 DSP들이 패키지로 묶어 제공하는 방식이다. 구조적 변화의 대표 사례가 국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI의 1세대 칩 'VNPU'와 모빌린트의 '애리즈(ARIES)'다. 두 회사 칩은 아키텍처가 완전히 다르지만, 칩을 뜯어보면 핵심 NPU 블록을 제외한 나머지 베이스 영역은 사실상 동일하다. 국내 대형 DSP 세미파이브가 구축한 동일한 시스템온칩(SoC) 플랫폼 위에서 찍었기 때문이다. NPU 업체 입장에서는 이처럼 자신들이 역량을 집중해야 하는 핵심 코어를 제외한 전 영역의 물리 설계를 DSP에 맡김으로써, 제품 개발기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있게 됐다. 국내 디자인하우스 한 관계자는 "팹리스들의 개발속도 단축 요구와 맞춤형 반도체(ASIC)를 원하는 고객 급증 등으로, 향후 DSP들이 프론트엔드 설계 영역까지 완전히 도맡는 시기가 올 것"이라고 내다봤다. 엔비디아도 인력 70%가 SW… 핵심은 'SDK' 이에 따라 글로벌 팹리스들이 화력을 쏟아붓는 분야는 하드웨어가 아닌 소프트웨어다. 국내 대표 NPU 기업은 이미 소프트웨어 인력 숫자가 하드웨어 설계 인력을 압도하고 있다. 퓨리오사AI와 모빌린트의 경우, 창업 초기부터 현재까지 전체 인력 3분의 2 이상을 소프트웨어 엔지니어로 유지해 오고 있다. 리벨리온과 딥엑스, 하이퍼엑셀 역시 최근 소프트웨어 인력을 늘리며, 개발에 열을 올리는 추세다. 글로벌 AI 반도체 공룡 엔비디아 역시 전체 인력 70%가 소프트웨어 조직인 것으로 알려졌다. 소프트웨어 인력 확보가 기업 생사를 가르는 이유는 소프트웨어 개발 키트(SDK) 완성도 때문이다. AI 칩을 고객 데이터센터나 장비에 연동하기 위해서는 하드웨어와 알고리즘을 연결하는 SDK가 필수다. SDK는 상용화 후에도 계속 업데이트해야 하는데, 이 체계를 구축하고 유지하는 공력이 칩을 찍어내는 일보다 훨씬 크다. 국내 한 NPU 기업은 글로벌 고객사로부터 제품 도입 문의를 받고 칩 실물까지 전달했으나, SDK 지원이 미비하다는 이유로 최종계약 단계에서 고배를 마시기도 했다. 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 1위 기업 헤일로 김귀영 한국지사장은 "헤일로가 글로벌 빅테크를 제치고 시장 1위를 공고히 할 수 있었던 원동력은 하드웨어 사양이 아니라, 고객이 쓰기 편하도록 끊임없이 지원한 SDK 아키텍처 덕분"이라며 "이 때문에 현재 헤일로 글로벌 직원 중 대부분도 소프트웨어 엔지니어로 구성돼 있다"고 말했다. 연구소 밖 '실전 판매'… 매출이 최종 종착지 결국 팹리스들은 기술 수치나 연구실 안에서의 마케팅이 아닌, 실제 상용 공급망을 통해 유의미한 매출을 내야 한다. 턴키 플랫폼 등장으로 칩을 만드는 문턱이 낮아진 만큼, 이제는 시장 안착을 통한 산업화 단계로 증명해야 한다는 뜻이다. 김지훈 한양대 교수(융합전자공학부)는 "한국 반도체 스타트업들이 연구실 단계 성과에 안주하는 시대는 지났다"며 "이제는 실제 산업 전반의 수요처와 연계해 제품을 직접 판매하고 고정 매출을 일으키는 '실전 산업화' 단계로 완전히 패러다임을 전환해야 할 때"라고 말했다.

2026.06.15 17:57전화평 기자

삼성 LPDDR5X-PIM 사용한 AI칩 내년 나온다

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스가 삼성전자의 LPDDR5X-PIM을 활용한 2세대 칩을 내년 출시한다. LPDDR5X-PIM은 최신 저전력 모바일 D램 LPDDR5X 내부에 데이터 연산 기능을 직접 통합한 지능형 메모리 반도체다. 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 메모리 성능 한계를 극복할 차세대 반도체로 주목받고 있다. 4일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 '2026 K-AI 반도체 성장 포럼' 발표 후 기자와 만난 김녹원 딥엑스 대표는 "DX-M2 칩에는 삼성전자의 LPDDR5X-PIM을 사용하기로 돼 있다"며 "3세대 칩인 DX-M3에는 LPDDR6-PIM을 활용한다"고 밝혔다. 김녹원 대표는 "LPDDR5X-PIM은 현재 삼성전자밖에 없지만, LPDDR6-PIM은 국제반도체표준화기구(JEDEC) 표준으로 정해져 삼성전자와 SK하이닉스 모두와 협력할 수 있을 것"이라고 설명했다. DX-M2에 활용하는 LPDDR5X-PIM은 삼성전자가 딥엑스를 위해 맞춤 제작한 제품이지만, LPDDR6-PIM은 하나의 규격으로 통일돼 삼성전자·SK하이닉스 제품 모두 사용할 수 있다는 설명이다. DX-M2는 5와트(W) 이하 전력 소모로 80TOPS(초당 최고 80조회 연산) 계산 능력을 목표로 개발 중이다. 삼성전자 파운드리 2나노로 생산되며 내년 출시 예정이다. 김 대표는 "DX-M2의 출시가는 50달러 이하일 것"이라며 "DX-M3 성능은 1000TOPS를 목표로 연구하고 있다"고 덧붙였다. 딥엑스의 경쟁사 퀄컴의 제품 가격은 칩 한 개당 약 200~300달러 수준인 것으로 알려져 있다. PIM 본격 개화 2027년 계획대로 DX-M2 칩이 나오면 예상보다 빨리 PIM 상용화가 시작될 수 있다. 현재 AI 컴퓨팅 환경에서 연산효율을 떨어뜨리는 핵심요인은 메모리 반도체의 데이터 전송속도다. 연산장치 성능은 세대를 거듭하며 비약적으로 성장하는 반면, 데이터를 저장하고 공급하는 메모리 속도가 이를 따라가지 못하며 구조적 성능 장벽(메모리 월)이 형성됐다. 대규모 데이터 통로를 확보한 HBM 등장으로 급한 불은 껐지만 폭증하는 AI 연산량을 감당하기에는 전송속도가 여전히 부족하다는 지적이 나온다. 메모리 업계는 문제를 해결하기 위해 PIM을 개발해 왔지만, 표준 작업에 어려움을 겪으며 상용화 시기가 늦어졌다. 그러나 지난해부터 삼성전자와 SK하이닉스가 협력하면서 표준화에 속도가 났다. 김 대표는 "국제반도체표준화기구 LPDDR6-PIM 표준 작업을 하고 있는 맴버 중 로직 반도체 기업은 딥엑스와 퀄컴 2곳"이라며 "LPDDR6-PIM 표준화 작업이 끝났고, LPDDR6부터는 본격적으로 PIM이 상용화될 것"이라고 설명했다. 딥엑스의 DX-M2 칩과 관련, 삼성전자는 "고객사와 관련된 사안은 말할 수 없다"고 답했다. 모빌린트 "1000TOPS 칩 개발…해외 시장 집중 공략" 이날 행사에서 모빌린트도 중장기 로드맵을 공개했다. 신동주 모빌린트 대표는 "2028년에는 1000TOPS 이상 고성능 가속기를 꼭 만들 것"이라고 말했다. 모빌린트는 우선 올해 25W 전력으로 80TOPS 성능을 내는 '에리스(ARIES)' 시리즈와 온디바이스용 칩 '레귤러스(REGULUS)'를 내놓는다. 2028년에는 1000TOPS 성능의 데이터센터용 가속기와 400TOPS 성능의 로봇용 시스템온칩(SoC)을 출시할 계획이다. 신 대표는 "결국 중요한 건 글로벌이고, 올해부터 해외 시장에 굉장히 집중하고 있다. 1~2년 안에 해외 매출이 국내 매출을 넘을 것"이라며 "2029년에는 차량용·위성용·방산용으로 라인업을 확대할 방침"이라고 말했다.

2026.06.04 15:23진운용 기자

딥엑스, 세계 표준 AI 모델 YOLO 플랫폼에 네이티브 통합

인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 세계에서 가장 널리 사용되는 객체인식 AI 모델 'YOLO'를 개발한 울트라리틱스와 전략적 기술·시장 진출 파트너십을 체결했다고 15일 밝혔다. 울트라리틱스는 전세계 컴퓨터 비전 개발자들이 가장 많이 사용하는 AI 모델 프레임워크를 제공하는 기업이다. YOLO는 산업용 카메라, 로봇, 자율주행, 스마트시티 등 분야에서 사실상 표준 모델로 자리 잡고 있다. 해당 플랫폼은 매일 30만회 이상 다운로드된다. 수많은 글로벌 기업과 개발자들이 실제 제품과 서비스에 활용하는 핵심 개발환경으로 기능한다. 울트라리틱스는 단순한 모델 개발사를 넘어, 비전 AI 생태계 전반을 연결하는 '디벨로퍼 플랫폼'이자 글로벌 AI 배포 관문 역할을 하고 있다. 이번 협력으로 글로벌 표준 플랫폼에 딥엑스의 신경망처리장치(NPU)가 네이티브 형태로 직접 통합될 수 있다. 네이티브 형태는 AI 모델이나 데이터가 그래픽처리장치(GPU) 같은 범용 프로세서를 거치지 않고, NPU 하드웨어 구조에 최적화된 연산 방식(저정밀도 행렬 연산 등)을 곧바로 활용하도록 직접 설계·통합된다. 딥엑스는 "개발자들은 울트라리틱스 파이썬 패키지에서 단 한 줄의 명령어(format=deepx)만으로 별도의 복잡한 변환 과정 없이 AI 모델을 딥엑스 칩에 최적화해 배포할 수 있다"며 "이는 AI 모델 개발부터 실제 디바이스 적용까지 이어지는 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히던 하드웨어 통합 문제를 해소한 것으로, 원클릭 수준의 개발환경을 구현했다"고 강조했다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 협력은 K-AI 반도체가 전세계 개발자들에게 '디폴트' 선택지가 되는 중요 전환점"이라며 "로봇, 스마트시티, 가전 등 일상 속 모든 기기에 딥엑스 지능이 사실상의 표준 피지컬 AI 반도체가 되는 시대를 앞당기겠다”고 말했다.

2026.05.15 15:55전화평 기자

과기정통부, 국산 온디바이스AI반도체 활용 현장 점검

과학기술정보통신부는 12일 포스코DX 판교사무소와 AI 반도체 기업인 딥엑스를 방문해 온디바이스 AI반도체가 실제 활용되고 있는 현장을 점검하고 공급수요기업 간담회를 개최했다. 지난 4월30일 서버급 AI반도체 활용 현장인 SK텔레콤과 LG AI연구원 방문에 이어 국산 온디바이스 AI반도체를 활용하고 있는 현장을 연이어 점검하는 것이다. 먼저 포스코DX 판교사무소는 포스코DX가 자체 개발한 산업용 제어시스템인 포스마스터(PosMaster)에 모빌린트의 AI반도체(Aries 등)를 활용하는 현장이다. 포스코 그룹의 기존 스마트공장에 AI반도체를 적용해 지능형 공장을 구현하고 로봇, 물류, 산업 안전 등 포스코 그룹의 주요 사업 부문을 대상으로 기술 실증을 진행하고 있어, 국산 온디바이스 AI반도체가 제조 현장에서 실제 활용되고 있는 주요 사례로 꼽힌다. 모빌린트는 포스코DX와 포스코기술투자가 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(VC)을 통해 약 30억원 규모의 투자를 유치하는 등 수요처와 전략적 파트너십을 맺고 있어 앞으로도 민간의 다양한 수요를 창출할 것으로 예상된다. 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI반도체 DX-M1 양산을 시작한 이후 현재까지 우리나라를 포함 8개 국가에서 총 900만 달러 규모의 계약을 체결하는 성과를 보이고 있다. 특히 작동 중인 상황에서도 버터가 녹지 않는 초저전력 AI반도체를 시연하며 올해 CES 2026에서 혁신상을 수상하는 등 글로벌 기술력을 인정 받고 있다. 현장 점검 이후 개최된 공급수요기업 간담회에서는 각 기업 별 AI반도체 활용 현황과 계획을 공유하고, 국산 온디바이스 AI반도체의 확산을 촉진하기 위한 정책적 지원 필요사항과 기업들의 건의사항을 청취했다. 특히 앞으로 피지컬 AI와 에이전틱 AI의 급격한 성장에 따라 저지연·저전력 온디바이스 AI반도체에 대한 수요도 크게 확대될 것으로 예상되는 상황에서 정부와 국내 AI반도체 기업들의 대응 방향에 대한 논의가 이뤄졌다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 “지난 현장 점검에 이어 오늘 현장 점검을 통해 국산 AI반도체의 우수한 경쟁력과 큰 가능성을 다시 한번 확인해 볼 수 있었다”면서 “이제 곧 본격 성장할 피지컬 AI와 에이전틱 AI 시대에서 국산 AI반도체가 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.05.12 13:30박수형 기자

"국가 차원 피지컬 AI '독파모' 연내 착수해야"

AI가 데이터센터를 넘어 로봇, 자동차 등 물리적인 현실 세계로 이식되는 '피지컬 AI' 시장이 급부상하는 가운데, 국내 AI 기업들이 기술 주권 확보를 위해 올해 안에 국가 차원의 '독자 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에 착수해야 한다고 목소리를 높였다. 22일 서울 여의도 국회의원회관 제2세미나실에서 열린 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼'에서는 피지컬 AI 시장 선점을 위해서는 관행적 행정을 탈피한 속도전이 무엇보다 중요하다는 의견이 제기됐다. 이날 행사는 정동영·최형두·이철규·정진욱 의원이 공동 주최했으며, 김녹원 딥엑스 대표와 최홍섭 마음AI 대표가 발제자로 참석했다. 딥엑스, '탈(脫) 쿠다' 선언…자체 프레임워크 '뉴턴'으로 승부수 하드웨어 부문 발제를 맡은 김녹원 딥엑스 대표는 엔비디아의 소프트웨어 패권인 '쿠다(CUDA)' 권력에 도전하는 구체적인 로드맵을 공개했다. 김 대표는 “엔비디아가 데이터센터 AI를 장악할 수 있었던 것은 강력한 소프트웨어 생태계 덕분”이라며 “딥엑스는 이를 넘어서기 위해 엔비디아의 로봇용 프레임워크인 '아이작(Isaac)'을 완벽히 대체하는 자체 라이브러리 '뉴턴(Newton)'을 개발했다”고 밝혔다. 딥엑스의 '탈 쿠다' 전략의 핵심은 호환성과 편의성이다. 기존 엔비디아 환경에서 로봇 알고리즘을 개발하던 고객사들이 코드를 거의 수정하지 않고도 딥엑스의 NPU(신경망처리장치)로 즉시 전환할 수 있도록 '뉴턴'이 징검다리 역할을 한다. 김 대표는 “고객사가 필요한 기능의 90% 이상을 자동화된 라이브러리 형태로 제공해 진입 장벽을 없앴다”며 “오는 10월 삼성전자 2나노 공정으로 생산될 'DX-M2' 칩과 뉴턴의 결합은 전 세계 피지컬 AI 개발자들이 엔비디아의 비싼 하드웨어와 전력 소모에서 벗어나는 계기가 될 것”이라고 강조했다. "하드웨어부터 제조까지…한국은 가치사슬 완비한 유일한 국가" 이어 발제에 나선 최홍섭 마음AI 대표는 한국의 독보적인 산업 인프라를 강조하며 시너지 효과를 역설했다. 최 대표는 “미국은 제조 생태계가 부족하고 중국은 파운드리 등 반도체 부문이 취약하지만, 한국은 NPU, AI 모델, 시뮬레이터, 파운드리, 제조 대기업을 모두 갖춘 세계 유일의 국가”라고 분석했다. 그는 단순히 로봇의 외형을 만드는 수준을 넘어, 로봇이 물리적 인과관계를 스스로 학습하고 판단하는 '월드 액션 모델'과 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 중요성을 피력했다. 최 대표는 “현재 각 분야 기업들이 파편화되어 따로 움직이고 있는데, 이를 하나로 묶는 판을 국가가 깔아줘야 글로벌 빅테크와 대등하게 경쟁할 수 있다”고 지적했다. "관행적 행정으로 골든타임 놓쳐…연내 '독파모' 가동해야" 이날 포럼의 결론은 피지컬 AI 산업에서 '국가적 속도전'으로 모아졌다. 발제자들은 미·중 빅테크 기업들이 연간 조 단위의 R&D 비용을 투입하며 시장을 선점하는 상황에서, 우리나라는 예산 타당성 검토와 부처 간 칸막이에 가로막혀 골든타임을 놓치고 있다고 제언했다. 최 대표는 “국내 로봇 기업들은 정말 '짠내' 날 정도로 힘든 환경에서 버티고 있다”며 “내년 예산 편성을 기다리는 것은 이미 늦다”고 직격했다. 이어 “올해 안에 제조 대기업과 반도체·AI 중소기업이 하나로 뭉치는 '피지컬 AI 독자 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 즉각 가동해 기술 자립도를 확보해야 한다”고 촉구했다. 신동주 모빌린트 대표는 "미국과 중국을 제외하면 격차를 벌리고 있지만 문제는 (한국과) 미국·중국의 격차도 벌어지고 있는 점"이라며 "2~3년 골든타임 내에 G2와 격차를 줄이지 못하면 피지컬 AI 강국도 쉽지 않을 것 같다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI 독파모가 올해 안에 진행되도록 힘을 모아달라"고 덧붙였다.

2026.04.22 09:51전화평 기자

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