검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'딥엑스'통합검색 결과 입니다. (65건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

딥엑스 초전력 AI 칩 'DX-M2', CES 2027 혁신상 수상

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 차세대 칩인 'DX-M2'로 'CES 2027 혁신상' AI 부문 수상작에 선정됐다고 10일 밝혔다. CES 혁신상 무대에 오른 DX-M2는 로봇과 산업용 기기 등에서 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 직접 실행할 수 있는 초저전력 칩이다. 삼성전자 파운드리 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정(SF2P)을 활용해 약 5와트(W) 수준의 전력만으로 생성형 AI 추론을 지원한다. 기존 온디바이스 AI의 단순 영상 인식이나 객체 탐지를 넘어, 기기가 주변 상황을 직접 이해하고 추론할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 단말기의 클라우드 의존도를 낮추고 산업 현장의 AI 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 해당 반도체의 설계는 사실상 마무리됐다. 딥엑스는 이달 초 시제품 제작을 위해 파운드리에 설계 데이터를 넘기는 테이프 아웃을 완료했다. 내년 3월 첫 실리콘 칩을 확보하고, 2분기부터 고객 평가용 샘플을 공급할 계획이다. 이어 내년 4분기 초기 양산 물량을 출하한 뒤 2028년부터 본격적인 글로벌 양산 체제에 돌입한다. 전작을 통한 글로벌 상업화 성과도 속도를 내고 있다. 딥엑스는 지난해 8월 삼성 5나노 기반 1세대 AI 반도체 'DX-M1' 양산을 시작한 이후, 지난달 기준 전 세계 10여 개국에서 1330만 달러(총 88건) 규모의 상업용 구매주문(PO)을 달성했다. 회사는 이러한 1세대 제품의 공급 경험을 발판 삼아 차기작 DX-M2의 시장 안착을 이끌 방침이다. 한편 딥엑스는 앞서 CES 2024에서 3개 부문, CES 2026에서 2개 부문 혁신상을 받은 데 이어 이번 성과를 더하며 글로벌 무대에서 지속적인 기술력을 인정받고 있다.

2026.11.10 09:56전화평 기자

"피지컬AI 닻 올렸다"…K-팹리스, 실전 무기 갖추고 출전 채비

인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 현실 세계 기기로 확산하면서 '피지컬 AI(Physical AI)'에 대한 시장 기대가 커지고 있다. 클라우드 그래픽처리장치(GPU) 중심 연산 환경이 현장(에지·로봇·차량)으로 이동하면서 전성비와 발열 관리가 승부처로 떠오른 가운데, 고효율 신경망처리장치(NPU)와 맞춤형 반도체 기술력을 앞세운 국내 팹리스도 본격 출전 채비에 나섰다. 수퍼게이트, 자동차부터 로봇·자율비행까지…'자율시리즈' 본격화 6일 반도체 업계에 따르면 수퍼게이트는 자율주행용 AI 반도체에서 시작한 제품 로드맵을 무인기와 로봇으로 넓히고 있다. 자동차에서 쌓은 기능안전 설계 경험을 바탕으로 자율비행과 피지컬 AI용 반도체까지 단계적으로 확장할 계획이다. 수퍼게이트는 무인기용 AI 반도체와 로봇 온디바이스 학습 반도체 국책과제 수행기업에 차례로 선정됐다. 자체 NPU 아키텍처 'SMM(Scalable Multi-Modal)'을 기반으로 한 첫 칩 'VISTA1'은 2027년 3월 첫 실리콘(시제품 칩) 확보가 목표다. 제품 로드맵은 '자율 시리즈'로 묶인다. 출발점은 자율주행용 AI 시스템온칩(SoC) 'HEAD D100'이다. 160TOPS급 NPU와 24코어 중앙처리장치(CPU) 등을 한 칩에 담았고, 자동차 기능안전 등급(ASIL) 기준으로 칩 수준 ASIL-B, 모듈 수준 ASIL-D 대응을 목표로 설계됐다. 이후 자율비행용 'D300', 피지컬 AI 컴퓨팅 플랫폼 'D500'으로 라인업을 넓힐 계획이다. 심승필 수퍼게이트 대표는 AI 반도체는 앞으로 TOPS 경쟁으로만 가지 않을 것"이라며 "로봇이 현실에서 움직이려면 보고, 이해하며, 행동하고, 학습하는 전체 컴퓨팅 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "수퍼게이트는 자동차에서 쌓은 신뢰성 설계 경험을 자율비행과 로봇으로 넓히고 있다"며 "칩 하나를 만드는 NPU 회사보다 피지컬 AI 시대에 필요한 컴퓨팅 아키텍처를 만드는 회사가 되는 것이 목표"라고 강조했다. 딥엑스, 5나노 양산 실적과 글로벌 파트너십으로 '피지컬 AI' 영토 확장 딥엑스는 AI 추론 칩의 에지 전환을 '실제 공급(PO)'으로 증명한 대표 주자다. 삼성전자 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 양산한 1세대 칩 'DX-M1'은 글로벌 10여 개국에서 77건, 1300만 달러 이상 수주를 달성했다. 경쟁 제품 대비 동작 온도를 20℃ 이상 낮추고 다이 면적을 줄여 단가 우위를 확보했다. 딥엑스는 현대차·기아 로보틱스랩과 실시간 로봇 회피 알고리즘 구동에 성공한 데 이어, 차세대 삼성 2나노 기반 'DX-M2'로 협력을 넓히고 있다. 다층적 파트너십 확장은 실제 양산 레퍼런스를 빠르게 축적하는 동력이 되고 있다. 김녹원 딥엑스 대표는 "피지컬 AI는 이미 양산 단계에 돌입했다. 승부처는 GPU 대비 높은 전성비와 발열을 잡는 것"이라고 분석했다. 모빌린트, 로봇 국책과제 싹쓸이… 수요 연계형 통합 컴퓨팅 구축 모빌린트는 완성된 칩을 공급하는 기존 방식을 탈피해, 수요기업과 개발 초기부터 결합하는 '수요 연계형' 전략으로 차별화를 꾀하고 있다. 산업통상부 주관 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업'의 로봇 관련 3대 세부과제(LG전자 휴머노이드, 두산로보틱스 협동로봇, 대동 무인 농작업 로봇)를 모두 주관하며 최대 수혜기업으로 부상했다. 자체 NPU 설계 기술과 소프트웨어 개발환경을 바탕으로, AI 인식·판단을 실제 로봇의 행동 제어까지 오차 없이 연결하는 통합 플랫폼 개발에 주력하고 있다. 모빌린트 관계자는 "협력을 바탕으로 국산 NPU 기술 경쟁력을 실제 산업 현장에서 입증하고, 후속 제품 채택과 상용화 기반을 확보해 휴머노이드부터 산업용 협동로봇, 농업용 자율기계까지 피지컬 AI 시장에서 적용 영역을 확대하겠다"고 밝혔다. 다만 현장에서는 피지컬 AI 시장 성숙에 대한 신중론도 나온다. 한 반도체 업계 관계자는 "개발 프로젝트를 추진하는 곳은 많지만, 팹리스의 실적으로 이어질 수 있는 실질적인 대규모 양산 수요처가 시장에 안착하려면 기술 검증과 상용화 타임라인에 따른 시간이 필요하다"며 "향후 구체적인 수주 물량 확보가 성패를 가를 것"이라고 말했다.

2026.11.06 16:43전화평 기자

딥엑스, 강릉 ITS 세계총회서 교통 CCTV AI 전환 기술 전시

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 실시간 AI 분석 기능을 탑재한 교통 CCTV 및 도로 인프라 솔루션으로 지능형 교통시스템(ITS) 시장을 공략한다. 딥엑스는 지난 19일부터 강원도 강릉에서 개최된 '2026 ITS 세계총회'에서 초저전력 신경망처리장치(NPU) 기반 교통 영상 분석 기술과 국내 모빌리티 분야 적용 사례를 공개했다고 22일 밝혔다. '교통올림픽'으로 불리는 이번 총회에서 딥엑스는 해외 정부, 업계 관계자와 만나 교통 인프라 AI 전환 방안을 논의했다. 딥엑스는 기존 영상 기록용 교통 CCTV를 실시간 위험 감지와 대응이 가능한 지능형 인프라로 탈바꿈시키는 기술을 선보였다. 카메라와 도로변 장비에 탑재한 초저전력 NPU는 1~5W 저전력으로 구동하고, 영상 데이터를 현장에서 직접 분석해 중앙 서버로 전송하는 통신 부담을 줄인다. 스마트 교차로 교통량 분석, 어린이 보호구역 보행자 위험 감지, 고속도로 역주행·정체 감지 등에 적용할 수 있다. 국내 주요 기관, 기업들과 상용화 프로젝트도 속도를 내고 있다. 한국도로공사 스마트톨링 시스템에 다차로 번호판 인식(ETC) 기술을 위한 NPU 적용을 추진 중이다. 코레일 철도 안전 AI 프로젝트에서는 AI 에지박스를 통해 판토그래프 점검 및 열차·작업자 감지를 검토하고 있다. 상용버스 승객 혼잡도 분석 솔루션과 GPU 기반 주차 관제 시스템의 NPU 전환을 추진해 총소유비용(TCO) 절감을 꾀하고 있다. 딥엑스는 이번 행사에서 국내 레이더 기업 바이다(BYDA)와 자율주행·차량 객체 감지 AI 솔루션 공동 개발 업무협약(MOU)을 체결했다. 베트남 IT 기업 소타텍(SotaTek)과 교통·안전·제조 AI 반도체 적용을 위해 손을 잡았다. 베트남 레홍빈 건설부 차관과 회동해 현지 교통 인프라 적용 방안을 논의했다. 강상균 딥엑스 국내영업총괄 상무는 "방대한 데이터를 실시간 분석하는 기술이 핵심"이라며 "국내 적용 경험을 토대로 글로벌 ITS 시장에서 초저전력 AI 반도체 상용화를 가속하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.10.22 13:39전화평 기자

딥엑스, 라즈베리 파이 뉴스룸에 NPU 탑재 기술 소개

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 자사 신경망처리장치(NPU) 기술이 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 공식 뉴스룸에 소개됐다고 15일 밝혔다. 라즈베리 파이는 딥엑스 NPU 'DX-M1M'이 3W 수준의 낮은 소비전력으로 정밀 영상 인식부터 소형 비전·언어 AI 모델까지 안정적으로 구현한다는 점에 집중했다. 로봇, 스마트 카메라, 산업용 제어장비 등 온디바이스 및 피지컬 AI 영역에서 실질적인 제품화 가능성을 대외적으로 인정받은 셈이다. 게재된 내용에 따르면 딥엑스는 공식 디자인 파트너사 식스팹(Sixfab)과 협력해 라즈베리 파이 5 전용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 선보였다. DX-M1M은 최대 25TOPS의 높은 연산 성능을 내면서도 NPU 자체 발열과 전력 소모를 최소화해 콤팩트한 에지 기기 냉각 부담을 크게 낮췄다. 이를 통해 영상 감지를 넘어 상황을 실시간 해석하는 소형 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(SLM) 구동이 가능하다. 딥엑스는 개발자들이 시제품 단계에서 검증한 AI 모델을 산업용 시스템으로 손쉽게 이전할 수 있도록 최적화 소프트웨어와 통합 런타임 환경을 제공한다. 글로벌 하드웨어 및 AI 플랫폼 라즈베리 파이, 바이두 패들패들, 울트라리틱스 모두와 동시 협력 파트너십을 구축한 국내 NPU 개발사는 딥엑스가 유일하다. 딥엑스는 지난 6월 출시한 25TOPS 제품에 이어 올 하반기 13TOPS 라인업을 추가하며 개발자 저변을 확대할 계획이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되려면 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결해야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.15 09:44전화평 기자

"GPU와 경쟁 아닌 공존"…딥엑스, '피지컬 AI' K-NPU로 글로벌 정조준

"글로벌 그래픽처리장치(GPU) 기업과 경쟁하려는 것이 아닙니다. 대규모 데이터 학습은 GPU가, 일상 디바이스에 탑재되는 '피지컬 인공지능(AI)' 연산은 신경망처리장치(NPU)가 분담하는 명확한 공존이 우리 전략입니다." 조재홍 딥엑스 상무는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 2026에서 글로벌 빅테크와 협력 기반 시장 확대 비전을 제시하며 이같이 밝혔다. 최근 AI 반도체 시장은 엔비디아로 대표되는 데이터센터용 GPU가 독식하고 있다. 하지만 조 상무는 1기가와트(GW) 규모 데이터센터 구축에 100조원이 투입되는 막대한 비용과 GPU 특유의 발열, 전력 소모를 근본적 한계로 지적했다. 그는 "연간 50억대 이상 쏟아지는 사물인터넷(IoT) 디바이스의 모든 AI 연산을 클라우드 데이터센터에서만 처리하면 프라이버시 침해와 막대한 전력 지연을 피할 수 없다"며 "로봇이나 CCTV 등 디바이스 자체에 AI 연산이 임베딩돼 실시간 구동하는 '피지컬 AI' 전용 NPU가 반드시 필요한 시점"이라고 강조했다. 딥엑스가 독자 개발한 NPU 'DX-M1'은 이러한 에지(Edge) 수요를 정확히 겨냥했다. 엄지손톱 크기 칩 하나가 5W 미만 초저전력으로 구동돼 일반 배터리로도 작동하며, 쿨링팬이 필요 없을 정도로 발열을 잡았다. 수만 개 데이터를 한 번에 처리하는 GPU와 달리, 카메라로 들어오는 사진 한 장을 즉각 처리하는 '배치 사이즈 1' 환경에 최적화돼 GPU 대비 구축비용을 10분의 1에서 최대 100분의 1 수준으로 대폭 낮췄다. 딥엑스는 이 같은 기술력을 바탕으로 최근 방한한 리사 수 AMD 회장과 간담회를 갖는 등 글로벌 빅테크와 협력을 구체화하고 있다. 무한 경쟁 대신 시장 파이를 나누는 셈이다. 가시적 상용화 성과도 입증했다. 조 상무는 "국내 최초로 피지컬 AI 반도체 양산에 성공해 상반기에만 10개국 8개 산업군에 1300만개 이상을 수출했다"며 "현대자동차 로보틱스랩의 로봇(DAL-e)과 중국 바이두의 스마트 팩토리 장비 등에 우리 NPU가 탑재돼 활약 중"이라고 말했다.

2026.10.08 15:41전화평 기자

"異기종 연결부터 심폐소생술까지"… AI반도체 특별관, K-반도체 저력 입증

초거대 인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터센터의 전력·병목 이슈를 해결하고, 실생활과 산업 현장에 AI를 적용하기 위한 국산 AI 반도체 혁신 기술이 한자리에 모였다. 6일 서울 강남 코엑스에서 막을 올린 'AI 페스타 2025' AI 반도체 특별관에서는 파네시아, 디노티시아, 딥엑스, 모빌린트 등 국내 대표 AI 반도체 팹리스와 인프라 기업이 실물 칩과 다채로운 데모를 시연했다. 이번 전시는 단순 기술 소개를 넘어 데이터센터 인프라 가속부터 고객 상용 제품 탑재, 관람객 체험형 데모까지 K-AI 반도체 생태계 고도화 성과를 입증했다. 파네시아·디노티시아, "데이터센터·AI 인프라 병목 해결 목표" 서버 및 데이터센터 영역에서는 이기종 반도체 간 연결성과 비정형 데이터 처리 효율을 높인 솔루션들이 눈길을 끌었다. 파네시아는 사전 배포 실리콘 형태 실물 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 스위치 칩을 전면에 내세웠다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 AMD 중앙처리장치(CPU), 국산 신경망처리장치(NPU), 메모리 익스펜더 등 상이한 벤더의 가속기를 벤더에 구속되지 않고 CXL 및 PCIe(PCI Express) 프로토콜로 유기적으로 연결하는 개방형 인터커넥트 기술이다. 파네시아 관계자는 "최근 소버린 AI 데이터센터 구축 논의가 활발한 가운데, 당사 스위치 칩은 다양한 이기종 칩 간 연결을 원활하게 돕는 핵심 역할을 한다"며 "SK텔레콤 등과 랙 스케일 실증을 준비 중이며, 고객 수요에 맞춘 커스텀 솔루션도 제공하고 있다"고 설명했다. 디노티시아는 급증하는 비정형 데이터의 검색 및 추출 과정에서 발생하는 병목 현상을 해결하는 '벡터 데이터베이스 프로세스 유닛(VDPU)' 칩과 AI 풀스택 스토리지를 강조했다. 디노티시아 관계자는 "VDPU를 벡터 DB와 병행 활용하면 가속화를 통해 빠른 처리 속도를 확보함은 물론 총소유비용(TCO)와 설치공간을 대폭 절감할 수 있다"며 "AI 에이전트 구축 플랫폼인 '씨홀스(Seahorse)' 소프트웨어와 VDPU 하드웨어를 결합한 AI 스토리지를 선보인다"고 밝혔다. 딥엑스·모빌린트, 고객사 상용화·실증 데모로 온디바이스 AI 대중화 에지·온디바이스 AI 영역에서는 실제 고객 제품 적용 사례와 실시간 처리 데모가 관람객 발길을 사로잡았다. 삼성전자 5nm(나노미터, 10억분의 1) 공정 기반의 비전 칩 'DX-M1'을 공급 중인 딥엑스는 고객사인 바이다(BYDA), 마인드레이(Mindray) 등과 참가해 상용화 제품을 대거 선보였다. 특히 응급 서비스 기기 제조사 달구와 협력으로 마련한 심폐소생술(CPR) 교육 데모에서는 관람객이 스마트 글래스를 착용하고 바이탈 모니터와 연동된 CPR 압박 깊이 및 리듬을 실시간 측정했다. 딥엑스 관계자는 "GPU 대비 5W 미만 초저전력 구동으로 디바이스 경량화와 코스트 경쟁력을 극대화했다"며 "네트워크가 두절된 상태에서도 오프라인 온디바이스로 AI 동작이 가능하며, 태양광 패널 전력만으로도 구동되는 등 배터리 제한 환경에서 기존 GPU 대비 최대 20배 높은 효율을 제공한다"고 강조했다. 모빌린트는 CPU와 MPU를 단일 칩으로 구현한 레귤러스와 이를 기반으로 한 실시간 시각언어모델(VLM) 데모를 공개했다. 드론의 비행 제어와 미션 제어를 원보드로 처리하거나, 지능형 CCTV에서 단순 객체인식을 넘어 오탐을 줄이고 텍스트 기반 이벤트 감지를 수행하는 방식이다. 현장에서는 권총 모형을 실시간 감지하는 VLM 데모도 시연했다. 단순한 사람 얼굴 인식에 그치지 않고 화면 속 인물 손에 들린 특정 물체까지 정확하게 식별하는 고도화된 비전 기술을 선보여 관람객 이목을 끌었다. 모빌린트 관계자는 "노트북이나 기존 키오스크에 꽂기만 하면 즉시 기능을 구현할 수 있는 USB 형태 NPU 동글 제품도 반응이 뜨겁다"며 "외부 클라우드 연결 없이 완전히 폐쇄망 오프라인 환경에서 동작해 개인정보보호와 보안 이슈에 매우 유리하다"고 밝혔다.

2026.10.07 08:00전화평 기자

딥엑스-두산로보틱스, AI 기반 '지능형 용접 로봇' 개발 협력…원전 현장 인력난 푼다

초저전력 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스와 두산로보틱스가 AI 기반 지능형 용접 로봇 솔루션 개발에 착수한다. 원자력발전소 제조현장 숙련 용접공 부족 해결 부족이 목적이다. 딥엑스는 두산로보틱스와 세이지(SAIGE), 국립창원대학교 산학협력단과 컨소시엄을 구성해 산업통상부 '2026년도 로봇산업기술개발사업' 과제 수행기업에 선정됐다고 6일 밝혔다. 업무협약(MOU)도 체결했다. 이번 사업은 비전 AI와 협동로봇을 접목해 숙련 기술자에게 의존하던 기존 용접 공정을 지능화하는 것이 핵심이다. 용접 대상과 경로를 AI로 실시간 인식·보정하고, 공정 중 수집하는 3채널 비전 및 열화상 데이터를 분석해 용접 비드 이상 여부를 스스로 판별하는 고도화 솔루션을 구축한다. 주관연구개발기관인 두산로보틱스는 컨소시엄 총괄과 시스템 통합을 맡아 협동로봇 용접 셀 구축 및 실시간 용접기 제어 기술을 개발한다. 딥엑스는 자체 신경망처리장치(NPU) 기반 온디바이스 에지 AI 장치와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공해 초저전력·고성능 AI 연산 환경과 열화상 분석 모델을 구축한다. 세이지는 3D 비전 기반 객체 인식과 이상 탐지 AI 기술을, 창원대는 물리법칙 기반 디지털 트윈 및 경로 생성 기술을 각각 담당한다. 컨소시엄은 개발한 지능형 용접 시스템을 두산에너빌리티의 원전 기자재 제조 현장에 투입해 단계적으로 실증한다. 2029년까지 원전 기자재 품질 검증을 완수하고 2030년부터 본격 사업화에 나설 계획이다. 딥엑스 관계자는 "초저전력 NPU 기술이 로봇과 결합해 실물 제조 현장에서 가치를 창출하는 '피지컬 AI'의 대표 성공 사례가 될 것"이라며 "제조 현장에 최적화한 안정적인 에지 AI 컴퓨팅 인프라를 제공하겠다"고 말했다.

2026.10.06 16:08전화평 기자

똑똑해진 AI의 숨은 고민…GPU 사각지대 채우는 K-반도체

초거대 AI 모델의 확산으로 연산 성능에 대한 수요가 급증하고 있지만 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심의 인프라는 전력 소비, 높은 도입 비용, 데이터 전송 병목 등 구조적 한계에 부딪히고 있다. 특히 클라우드 연결이 불가능한 산업 현장이나, 방대한 데이터 처리 및 검색이 요구되는 데이터센터 환경에서는 GPU만으로 전체 AI 가치사슬을 커버하기 어렵다는 지적이 제기된다. 다음 주 10월 6일부터 삼성동 코엑스 C홀에서 개최되는 'AI페스타' AI반도체 특별관과 AI인프라 특별관에서는 이러한 GPU의 사각지대를 메우고, AI를 산업 현장에 실제 구동 가능한 상태로 전환하는 국내 반도체·인프라 스타트업 5개사의 기술과 솔루션이 집중 조명된다. 클라우드 끊고 현장으로…엣지·온디바이스 집중하는 AI 반도체 AI반도체 특별관에 참가하는 딥엑스와 모빌린트는 클라우드 서버에 의존하지 않고 기기 자체에서 실시간 AI 연산을 수행하는 NPU(신경망처리장치) 기술의 현장 적용 사례를 선보인다. 딥엑스는 자사 NPU 'DX-M1'의 실제 산업 현장 적용성에 초점을 맞춘다. 단독 부스 대신 파트너사인 달구, 바이다와 공동으로 부스를 꾸려 칩 상용화 생태계를 시연한다. 현장에서는 DX-M1을 탑재해 5W 미만의 전력으로 비전언어모델(VLM)을 구동하는 엣지 AI 박스를 비롯해 스마트글라스를 활용한 AI 응급현장 지원 솔루션, 자율주행 기반 차량 감속 유도 로봇 등이 전시된다. 딥엑스 관계자는 "이번 전시는 칩 자체보다 파트너 제품이 응급의료 현장과 도로 위에서 어떻게 작동하는지를 보여주는 데 방점을 뒀다"며 "초저전력 온디바이스 AI가 피지컬 AI 영역으로 확장되는 흐름을 체감할 수 있을 것"이라고 설명했다. 모빌린트 역시 클라우드 연결 없이 기기와 현장에서 직접 AI 연산을 수행하는 엣지 AI 솔루션을 출품한다. AI 가속기 카드 'MLA100'과 AI Box 'MLX-A1', 초저전력 SoC(시스템 온 칩) 레귤러스 등 주요 라인업을 통해 스마트팩토리 및 로봇 등 다양한 산업 영역의 구동 사례를 소개한다. 모빌린트 관계자는 “AI 반도체의 경쟁력은 소프트웨어와 결합해 고객의 제품과 산업 현장에서 실질적인 가치를 만들어내는 데 있다”며 “이번 전시에서 파트너들과 함께 엣지 AI 솔루션을 늘리고, 공동으로 사업 기회를 발굴해 나가겠다”고 밝혔다. AIDC 인프라와 에이전트 메모리 병목 뚫는 인프라 3사 AI인프라 특별관에서는 데이터 전송 및 메모리 용량의 물리적 한계로 인해 GPU 연산 효율이 저하되는 현상을 해결하는 기술들이 전시된다. 디노티시아는 AI 에이전트의 데이터 검색 및 장기기억 활용 시 발생하는 병목을 해결하기 위한 벡터 검색 가속기 'VDPU'를 전면에 내세운다. 자체 벡터DB '씨홀스'와 VDPU를 통합한 스토리지를 통해 기업 내부 지식 검색 인프라를 제시한다. GPU가 연산을, VDPU가 검색을 전담하는 보완적 구조다. 정무경 디노티시아 대표는 “AI가 직접 데이터를 찾아 활용하는 시대에는 스토리지의 역할도 달라져야 한다”며 “VDPU 기반 AI 스토리지로 AI에 필요한 정보를 제때 공급하는 데이터 인프라를 만들어가겠다”고 전했다. 파네시아는 AI 데이터센터(AIDC) 효율성 제고를 위한 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반 풀스택 링크 솔루션을 출품한다. 자체 개발한 국산 CXL 스위치 칩과 IP(설계자산)를 통해 소버린 AIDC 내부의 이기종 연산 장치와 메모리 자원을 효율적으로 연결, 메모리 확장성을 확보하는 기술을 시연한다. 망고부스트는 서버 내 네트워크 및 스토리지 가속을 전담하는 DPU 솔루션을 공유한다. 데이터 이동 경로의 과부하를 최소화하고 중앙처리장치(CPU)와 GPU의 연산 부하를 덜어주어 데이터센터 전반의 효율을 극대화하는 방안을 제시할 계획이다. 한편 이번 AI페스타는 과학기술정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타 조직위원회가 주관하며 다음 달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 열린다. 행사장에서는 AI반도체, AI 인프라, 피지컬 AI 등 다양한 분야 기업들을 만나볼 수 있다.

2026.09.29 15:10전화평 기자

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

Prev 1 2 3 4 Next