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'모빌린트'통합검색 결과 입니다. (51건)

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모빌린트, '휴머노이드 온디바이스 AI 플랫폼' 국책과제 수행

인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트가 휴머노이드 로봇에서 다양한 AI 기능을 동시 실행하고 기기 제어까지 연동하는 온디바이스 AI 컴퓨팅 플랫폼 구축 국책과제를 수행한다고 22일 밝혔다. 이번 프로젝트는 산업통상부와 한국산업기술기획평가원이 주관하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업' 일환이다. 모빌린트는 '휴머노이드를 위한 온디바이스 AI 가속기 개발' 세부과제 주관연구개발기관을 맡았다. 휴머노이드가 인간과 같은 공간에서 작동하려면 주변환경을 인식하는 비전-언어모델(VLM), 행동으로 연결하는 비전-언어-행동모델(VLA)을 비롯해 객체 인식, 이동, 음성 및 센서 처리 등 다중 AI가 동시에 안정적으로 구동돼야 한다. 데이터센터와 달리 로봇은 제한된 배터리 용량과 좁은 탑재 공간 안에서 발열과 전력을 관리해야 하므로, 높은 연산 성능과 센서 입력부터 AI 판단, 실제 로봇 제어로 이어지는 반응성과 안정성이 핵심이다. 모빌린트는 휴머노이드 특화 신경망처리장치(NPU)와 AI 가속 반도체 설계에 그치지 않고, 이를 탑재할 수 있는 소형 가속기 모듈과 AI 모델 변환·최적화를 지원하는 소프트웨어 환경을 함께 구축한다. NPU와 하드웨어, 소프트웨어를 하나의 컴퓨팅 플랫폼으로 통합해 로봇 제조사가 시스템 통합 부담을 덜고 기능 개발에 집중하도록 지원할 계획이다. 기능안전과 사이버보안 요구사항도 개발 과정에 반영할 방침이다. AI 컴퓨팅 플랫폼은 향후 LG전자의 일상공간용 휴머노이드 구동 시나리오, 시스템 환경과 연계해 단계적으로 검증한다. 다중 AI 동시 실행 시 제어 지연 여부와 배터리 환경에서 소비전력·발열, 장시간 운용 안정성, 진동·충격에 대비한 모듈 신뢰성 등을 검증하고 고도화에 반영할 계획이다. 박주현 모빌린트 연구기획본부장은 "피지컬 AI에서는 AI 모델 연산성능뿐 아니라 AI가 실제 제품 안에서 안정적으로 실행되고 판단이 기계 움직임까지 빠르게 이어질 수 있는지가 중요하다"며 "NPU부터 실제 디바이스에 탑재되는 모듈과 소프트웨어까지 하나의 컴퓨팅 플랫폼으로 개발하고, 향후 LG전자 휴머노이드 환경과 연계해 실제 적용 가능성을 검증하며 다양한 피지컬 AI 제품으로 확장할 기반을 만들겠다"고 말했다.

2026.10.22 12:29전화평 기자

신동주 모빌린트 대표 "피지컬 AI 산업 성장의 핵심 키스톤 역할 담당"

국산 AI 반도체 개발 기업인 모빌린트 신동주 대표가 범용성·저전력이라는 기술 차별화를 통해 '피지컬 AI' 공략을 본격화하겠다고 밝혔다. 신동주 대표는 14일 서울 코엑스에서 개최된 'SEDEX 2026'에서 키노트 연사로 나서 "AI의 다음 무대는 현실 세계"라며 "생성형 AI와 에이전트 AI를 거쳐 이제는 AI가 화면 밖으로 나와 직접 행동하고 현실을 바꾸는 피지컬 AI 시대로 진화하고 있다"고 강조했다. 모빌린트, LG전자·두산로보틱스와 차세대 NPU 개발·현장실증 사업 전개 신 대표는 피지컬 AI가 기존 디지털 AI와 가장 다른 점으로 '현실과의 직접적 상호작용'을 꼽았다. 피지컬 AI는 센싱부터 상황 이해, 판단, 행동, 재센싱으로 이어지는 폐쇄 루프(Closed-Loop)를 밀리초(ms) 단위의 초저지연으로 수행해야 한다. 이러한 환경에서는 클라우드 연산만으로는 한계가 명확하며, 현장에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 컴퓨팅이 필수적이다. 특히 로봇, 드론, 자동차 등 제한된 전력과 발열, 공간 조건 속에서 수십 종의 센서 데이터를 실시간 처리하기 위해서는 전력 대비 성능(전성비)이 뛰어난 전용 반도체인 NPU가 핵심 솔루션으로 떠오르고 있다. 신 대표는 "가속기 형태에 머무르는 기존 AI 반도체와 달리, 피지컬 AI 시대에는 AI 연산과 센서 인터페이스, OS까지 단일 칩에 통합된 스탠드얼론(Stand-alone) AP(어플리케이션 프로세서) 형태의 AI SoC(시스템 온 칩)가 시장을 주도할 것"이라고 설명했다. AP는 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기의 두뇌 역할을 하는 핵심 SoC다. 모빌린트는 이러한 피지컬 AI 수요에 발맞춰 자체 NPU 칩인 '레귤러스(REGULUS)'를 비롯해 다양한 폼팩터의 제품군을 구축하고 실전에 적용하고 있다. 마이너스 40도에서 90도에 이르는 가혹한 온도 변화 등 산업용 신뢰성 테스트를 통과했으며, CNN뿐만 아니라 최신 LLM, VLM, VLA 등 500여 개 이상의 AI 모델을 폭넓게 지원하는 범용성을 확보했다. 실제 현장 적용 성과도 가시화되고 있다. 포스코DX 등과 협력해 스마트 팩토리 생산 라인에 NPU 적용을 실증 중이며, 사족보행 로봇, 오토닉스와의 스마트 카메라 공동 개발, 드론 등 다양한 분야에 칩이 탑재됐다. 특히 최근 발사된 누리호 5차 발사 위성에도 모빌린트의 NPU가 탑재돼 성공적으로 궤도에 안착해 초기 테스트를 진행하고 있다. 아울러 LG전자(휴머노이드·홈 가전), 두산로보틱스(협동로봇), 대동(자율농기계) 등 국내 주요 기업들과 산업부 K-디바이스 AI 반도체 과제를 통해 차세대 NPU 개발을 추진하고 있다. 신 대표는 한국이 피지컬 AI 시대에 세계 최고 수준의 경쟁력을 가질 수 있다고 자신했다. 한국이 보유한 세계적 수준의 제조 인프라와 메모리 반도체 리더십에 시스템 반도체 및 AI 모델 역량을 결합한다면 피지컬 AI 시장을 선도할 수 있다는 분석이다. 그는 "HBM(고대역폭메모리)이 트랜스포머 모델의 등장과 함께 급성장했듯, 피지컬 AI 시대에도 AI 모델과 NPU, 메모리가 함께 발전하는 코에볼루션(Co-evolution)이 중요하다"며 "모빌린트의 국산 AI NPU가 피지컬 AI 산업 성장의 핵심 키스톤(Keystone) 역할을 하겠다"고 밝혔다.

2026.10.14 13:44전화평 기자

모빌린트 NPU, 누리호 탑승…K-AI 반도체 최초 우주 진출

인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트는 자사 AI 반도체가 7일 발사된 누리호 5차의 부탑재위성 'BEE-1012'에 탑재됐다고 8일 밝혔다. 국내 기업이 자체 설계·개발한 신경망처리장치(NPU) 반도체가 위성에 탑재돼 우주로 향한 것은 이번이 처음이다. 우주 환경에 적합한 고신뢰성 에지 AI 반도체 및 시스템 개발에 속도가 붙을 것으로 기대된다. 스페이스린텍의 우주의약 실증 위성 BEE-1012에는 모빌린트 AI 반도체 '레귤러스(REGULUS)' 기반 NPU 보드 2종이 함께 탑재됐다. 각각 KAI·펀진과 협력한 위성 상태 분석 보드와 스페이스린텍의 단백질 결정 성장 관찰·이미지 분석용 보드다. 이번 탑재는 국내에서 개발한 AI 반도체를 실제 위성 시스템에 적용해 우주로 활용 범위를 넓혔다는 점에서 의미가 있다. 모빌린트는 반도체뿐 아니라 위성 임무에 맞춘 NPU 보드 제작과 AI 소프트웨어 연동까지 수행했다. KAI·펀진과 협력한 NPU 보드는 위성 상태 데이터를 분석하는 AI 모델을 구동한다. 이상 징후를 감지하고 원인을 식별하는 데 필요한 연산을 수행해 위성의 자율적인 고장 대응과 운용 판단을 지원한다. 스페이스린텍과 협력해 개발한 NPU 보드는 미세중력 환경에서 촬영한 단백질 결정 성장 이미지를 분석한다. 결정 성장 상태를 판단하고, 분석 결과를 실험 조건 조절과 필요한 데이터 선별에 활용하는 것이 목표다. 이러한 기능은 위성 내부에서 데이터를 직접 분석하는 온보드 AI(On-board AI, 탑재형 인공지능)를 기반으로 한다. 지상국과 교신 시간이 제한된 상황에서도 위성 내부에서 데이터를 우선 분석하고 필요한 정보를 선별해, 지상으로 전송할 데이터량과 판단에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 이번 실증에서는 이러한 온보드 처리를 실제 위성 임무에 활용할 수 있는지 확인할 계획이다. 이번 실증은 전력과 통신이 제한된 위성 환경에서 NPU 보드와 AI 모델이 궤도상에서 정상 동작하는지 확인하고, 실제 운용 데이터를 확보하는 데 목적이 있다. 확보한 데이터는 향후 우주 환경에 적합한 고신뢰성 에지 AI 제품과 시스템을 개발하는 데 활용할 계획이다. 모빌린트는 이번 프로젝트에서 NPU 보드 설계·제작과 시험, AI 모델 연동, 위성 내부 제어 컴퓨터와 통신 안정화를 지원했다. 향후 협력사와 함께 위성 초기 운용 단계에서 탑재 보드 정상 작동을 확인한 뒤, 궤도상 AI 기능 시험과 임무 데이터 처리 결과를 단계적으로 확인할 예정이다. 신동주 모빌린트 대표는 "우주에서는 수집한 데이터를 지상으로 보내는 것뿐 아니라 현장에서 분석하고 판단하는 능력이 중요하다"며 "이번 탑재를 출발점으로 국산 AI 반도체 실제 운용 데이터를 확보하고, 우주를 비롯해 전력과 통신이 제한된 환경에 AI를 적용하려는 고객에게 필요한 기술을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.10.08 09:14장경윤 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

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

모빌린트, LG·두산·대동과 '온디바이스 AI 칩' 공동 개발

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 모빌린트가 LG전자, 두산로보틱스, 대동과 손잡고 로봇 및 가전에 탑재될 차세대 온디바이스 AI 반도체 기술 개발에 착수한다. 모빌린트는 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업'의 총 4개 주요 과제에 참여한다고 28일 밝혔다. 이번 사업은 국내 AI 반도체 기업과 수요 기업이 밀접하게 협력해 산업별 제품에 필요한 반도체를 개발하고 실증하는 국가 연구개발(R&D) 프로젝트다. 개발 단계부터 수요기업의 실제 제품 적용과 연계해 향후 상용화 기반을 확보하는 데 목적이 있다. 이번 과제에서 모빌린트는 LG전자의 휴머노이드, 두산로보틱스의 협동로봇, 대동의 무인 농작업 로봇 과제에서 각각 AI 반도체 개발 세부 과제를 주관한다. 또한 LG전자와 함께 진행하는 AI홈 분야 과제에는 공동연구개발기관으로 참여해 가전제품에 특화된 온디바이스 AI 기술을 구현한다. 모빌린트는 완성된 칩을 기반으로 판로를 개척하던 기존 방식에서 벗어나, 기술 개발 초기부터 수요기업이 제시하는 요구 사양에 맞춰 AI 반도체를 설계하고 실제 기기 환경에서 적용·검증하는 구조를 추진한다. 세부적으로 LG전자의 휴머노이드 과제에서는 로봇이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하는 온디바이스 AI 가속기를 개발한다. 두산로보틱스의 협동로봇 과제에서는 차세대 로봇용 AI 반도체와 소프트웨어 개발도구(SDK)를 구축해 로봇 플랫폼 연계성을 검증한다. 대동의 무인 농작업 로봇 과제에서는 농업 현장의 복잡한 환경을 인식하고 자율 작업을 가능하게 하는 AI 반도체 및 개발 환경을 구현한다. 특히 휴머노이드, 협동로봇, 무인 농기계는 AI가 주변 상황을 인지해 정교한 물리적 움직임으로 연결하는 '피지컬 AI'라는 공통점을 갖는다. 국산 NPU가 피지컬 AI 시장의 초기 단계부터 실제 제품 요구사항에 맞춰 개발·실증된다는 점에서 산업적 의의가 크다. 또한 LG전자와 함께하는 AI홈 과제에서는 제품별 성능·전력·비용 조건을 반영해 AI 기능을 기기 자체에서 효율적으로 실행할 수 있는 기반을 마련한다. 모빌린트는 자체 보유한 신경망처리장치(NPU) 기술과 소프트웨어 개발 환경을 바탕으로 수요기업의 실제 기기에서 AI 성능과 경제성을 다각도로 검증할 계획이다. 이를 통해 반도체 단위의 성능을 넘어 고객 제품이 요구하는 AI 기능을 실제로 구현할 수 있는지 입증하고, 검증 결과를 향후 고도화 및 사업화에 적극 반영할 방침이다. 신동주 모빌린트 대표는 “국산 NPU의 경쟁력은 칩 자체의 성능을 넘어 실제 제품과 서비스에서 성능과 경제성을 입증하는 데 달려 있다”며 “로봇·가전에서 데이터센터까지 각 환경에 맞는 반도체와 소프트웨어를 결합하고 적용 사례를 확보하는 것이 국산 AI 생태계 성장과 해외 시장 진출의 기반이 될 것”이라고 밝혔다.

2026.09.28 10:59전화평 기자

K-온디바이스 AI 과제, 최종 컨소시엄 확정…모빌린트·하이퍼엑셀 '두각'

부처 간 예산 갈등으로 수개월째 표류하던 'K-온디바이스(K-On Device) AI 반도체' 국책 과제가 마침내 최종 파트너 선정을 마치고 본궤도에 오른다. 당초 올해 1월 공고 예정이었으나 3월로 연기된 이후 기약 없이 늦어졌던 과제가 비로소 시작된 것이다. 31일 반도체 업계에 따르면 정부의 K-온디바이스 국책 과제 수요 기업과 팹리스(반도체 설계전문) 및 디자인하우스 간 컨소시엄 매칭 결과가 최종 확정됐다. K-온디바이스 AI 반도체 과제는 국내 주력 산업과 팹리스가 협력해 K-온디바이스 AI생태계를 구축해 주력산업 제품 첨단화 및 팹리스 역량 강화를 목표로 한다. 이번 사업에 총 8002억원 규모 예산이 투입된다. 국비는 약 5111억원, 나머지는 수요 기업이 채운다. 가장 관심이 쏠린 곳은 단연 현대자동차다. 그동안 적합한 팹리스 파트너를 찾지 못해 자체 조직에서 설계 역할을 수행하려는 움직임까지 보였던 현대차는, 결국 국내 주요 시스템 반도체 밸류체인 기업들을 대거 끌어안았다. 현대차 과제에는 대형 팹리스인 LX세미콘을 필두로 AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀, 디자인하우스(DSP) 가온칩스가 모두 참여한다. AI를 담당하는 신경망처리장치(NPU)를 하이퍼엑셀이 맡고, LX세미콘이 SoC(시스템 온 칩)를 담당한다. 가온칩스는 참여 업체 중 차량용 반도체 경험이 가장 많은 기업인 만큼, 전체 과정에 참여한다. 한 반도체 업계 관계자는 “해당 건은 K-온디바이스 AI 반도체 과제 이전부터 밀려왔던 ADAS(첨단운전자지원시스템)용 반도체로, 삼성 파운드리 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 양산된다”며 “본래 2030년 양산이 목표였던 과제인 만큼, 개발에 탄력을 받아 빠르게 진행될 가능성이 높다”고 말했다. AI 반도체 스타트업 모빌린트의 약진도 관전 포인트다. 모빌린트는 LG전자, 두산로보틱스, 대동이 내놓은 3개의 로봇 분야 과제를 전부 수주한 데 이어, LG전자의 가전 과제 1개까지 추가로 따내며 총 4개의 과제를 확보했다. 이는 이번 K-온디바이스 사업 참여 기업 중 최대 규모다. 이번 과제로 로봇 3개 회사는 휴머노이드(LG전자), 산업용 협동로봇(두산로보틱스), 무인 농기계 로봇(대동)을 개발한다. LG전자의 나머지 가전 과제 1개는 하이퍼엑셀이 담당한다. 반도체 업계 관계자는 “로봇, 가전 등 과제를 놓고 업체 간 경쟁이 있었던 걸로 안다”며 “로봇 업체 3곳이 전부 모빌린트를 선호해, 이 같은 결과가 만들어진 것”이라고 설명했다. 방산 과제는 가온칩스와 수퍼게이트가 담당한다. 해당 과제는 KAI(한국항공우주산업)와 함께 방산용 칩을 개발하는 것을 목표로 한다. 업계에서는 지연됐던 과제가 우여곡절끝에 출발선을 넘은 만큼, 이제는 잃어버린 '골든타임'을 만회하기 위한 속도전이 필수적이라고 제언한다. 반도체 업계 관계자는 "참여 기업들이 기약 없이 인력과 R&D 생산능력(Capa)을 비워두고 대기했던 만큼, 앞으로는 신속한 사업 집행과 실질적인 칩 상용화 지원에 사활을 걸어야 할 때"라고 강조했다.

2026.08.31 15:28전화평 기자

모빌린트, AI칩 '레귤러스' 국내외 고객에 공급 확대

모빌린트는 자사 최신형 인공지(AI) 칩 레귤러스(REGULUS)를 국내외 주요 고객사에 본격 공급하기 시작했다고 13일 밝혔다. 모빌린트는 고객 개발환경과 적용 목적에 따라 선택할 수 있도록 시스템온칩(SoC) 단품부터 시스템온모듈(SOM), 싱글보드컴퓨터(SBC), USB 타입 모듈, 산업용 PC까지 다양한 형태 응용 제품군도 단계적으로 확대하고 있다. 레귤러스 기반 SOM과 USB 타입 제품을 중심으로 해외 시장 문의와 수요가 이어지고 있다. 신규 하드웨어 개발이 필요한 고객부터 기존 장비에 AI 기능을 추가하려는 고객까지 각기 다른 개발환경에 대응할 수 있다는 점이 모빌린트 강점으로 작용하고 있다. 특히 개발기간과 비용 부담을 낮추면서 실제 제품과 서비스에 AI를 빠르게 적용할 수 있어 글로벌 제조·테크 기업을 중심으로 도입 논의가 확대되고 있다. 최근에는 기존 시스템을 크게 변경하지 않고 AI 기능을 추가하려는 고객 수요에 대응해 레귤러스 기반 USB 타입 AI 가속기 'MLD-R1'도 정식 출시했다. MLD-R1은 USB 연결만으로 기존 PC와 산업용 장비에 AI 추론 기능을 추가할 수 있도록 설계한 제품이다. 별도의 복잡한 시스템 구축 없이 레귤러스 AI 성능을 활용할 수 있다. 기존 설비를 유지하면서 빠르게 AI 기능을 도입할 수 있어 제조·리테일·보안 등 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있다. 이러한 수요를 바탕으로 레귤러스는 국내외 다양한 산업 분야에서 주문과 납품이 이어지며 본격 상용화 단계에 진입하고 있다. 모빌린트는 "국내에서는 공공·방산 분야를 비롯해 POS 단말기, 드론, 엣지 디바이스, AI CCTV 등 다양한 고객에 레귤러스 및 응용 제품을 공급하고 있다"며 "해외에서도 미국, 독일, 대만, 일본 등 주요 시장으로 납품을 확대하고 있다"고 밝혔다. 회사는 "제조와 리테일을 비롯해 보안 등 다양한 산업 현장으로 적용 영역이 넓어지면서 레귤러스를 중심으로 한 모빌린트의 온디바이스 AI 사업도 속도를 내고 있다"고 덧붙였다. 모빌린트는 "고객 수요와 적용 환경에 맞춰 레귤러스 기반 제품군을 확대하고 공급 규모를 늘릴 계획"이라고 밝혔다. 이어 "기존 AI 가속기 제품군을 통해 확보한 산업·공공·보안 분야 고객 기반에 더해, 레귤러스 SoC부터 MLD-R1을 비롯한 응용 제품까지 아우르는 제품 포트폴리오를 기반으로 제조, 리테일, 스마트 디바이스 등 온디바이스 AI가 빠르게 확산되고 있는 시장으로 사업 영역을 넓히겠다"고 설명했다.

2026.08.13 09:07장경윤 기자

모빌린트, 인텔리빅스와 도로공사 공공 AI CCTV 전환 사업 참여

모빌린트가 공공 인공지능(AI) 관제 인프라 시장 공략을 본격화한다. AI 반도체 기업 모빌린트는 AI 영상분석 기업 인텔리빅스와 함께 한국도로공사 공공 AI CCTV 전환 사업에 참여한다고 10일 밝혔다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 이번 사업은 전국 고속도로에 설치된 4000여 대 CCTV를 AI 기반 지능형 관제 체계로 전환하는 프로젝트다. 기존 네트워크 인프라를 활용하면서 국산 AI 반도체 기반 AI 추론 서버와 영상분석 플랫폼을 결합해 교통사고, 정지 차량, 역주행 등 돌발상황을 탐지하고 검증하는 환경을 구축한다. 비전 AI와 비전언어모델(VLM)을 결합해 정밀도를 높인다. 비전 AI로 이상 상황을 탐지한 후, VLM을 활용해 탐지 영상의 전후 장면과 주변 도로 환경을 종합 분석해 실제 돌발상황 여부를 검증하는 방식이다. 모빌린트는 자사 AI 가속기 'MLA400'과 AI 서버를 공급해 대규모 영상 데이터를 저전력·고효율로 실시간 처리하는 추론 인프라를 담당한다. 기존 VMS 및 NVR 등 레거시 시스템과 연동이 가능해 대규모 시설 교체 없이 AI 기능을 도입할 수 있다. 양사는 앞서 국산 AI 반도체 기반 산불감시 프로젝트를 추진한 바 있다. 이번 사업을 통해 기술 협력을 전국 단위 교통안전 분야로 확대 적용하게 됐다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "국산 AI 반도체가 실제 공공 AI 인프라에 적용돼 대규모 관제 서비스를 구현하는 사례"라며 "교통·재난안전·스마트시티 등 다양한 공공 분야에서 국산 AI 반도체 활용을 확대하겠다"고 말했다.

2026.08.11 09:10전화평 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

모빌린트, AI USB 'MLD-R1' 정식 출시… 온디바이스 AI 시장 공략

인공지능(AI) 반도체 전문기업 모빌린트가 손쉽게 온디바이스 AI를 구현할 수 있는 AI USB 신제품을 선보인다. 모빌린트는 독립형 AI 시스템 온 칩(SoC) 레귤러스를 기반으로 개발한 AI USB 'MLD-R1'을 정식 출시한다고 7일 밝혔다. MLD-R1은 지난 6월 컴퓨텍스 2026에서 공개한 레퍼런스 플랫폼을 상용 제품으로 완성한 것이다. MLD-R1은 USB 3.1 Gen1 타입-C 인터페이스를 지원해 노트북, 산업용 PC, 임베디드 시스템에 연결해 바로 사용할 수 있다. 별도 PCIe 카드 장착이나 복잡한 시스템 변경 없이 온디바이스 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 윈도우와 리눅스 환경, x86 및 ARM 호스트를 모두 지원한다. 신제품은 최대 10TOPS(INT8)의 AI 성능과 3W 수준 저전력 설계를 갖췄다. 4GB 또는 8GB LPDDR4X(저전력 D램) 메모리를 탑재해 비전 AI와 함께 소형 생성형 AI 모델(sLLM) 구동을 지원한다. 파치터치(PyTorch), ONNX, 텐서플로(TensorFlow) 등 주요 AI 프레임워크와 호환된다. 모빌린트는 이번 신제품을 통해 스마트팩토리, 머신비전, 로보틱스, 보안, 의료기기 등 다양한 산업 분야로 온디바이스 AI 적용을 확대할 방침이다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "MLD-R1은 컴퓨텍스에서 공개 후 선주문과 문의가 이어졌다"며 "AI 가속기 포트폴리오를 확대해 온디바이스 AI 생태계를 만들겠다"고 말했다.

2026.08.07 09:53전화평 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

모빌린트, 'ISEC 2026' 참가… NPU 기반 엣지 AI 보안 솔루션 공개

인공지능(AI) 반도체 팹리스(설계전문) 모빌린트가 국내 최대 보안 전시회에서 신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 컴퓨팅 및 지능형 보안 솔루션을 공개한다. 모빌린트는 8월 11~12일 서울 강남 코엑스에서 열리는 정보보호·사이버보안 전시회 'ISEC 2026'에 참가해 자체 개발한 NPU 기반 보안 솔루션을 선보인다고 28일 밝혔다. 모빌린트는 행사에서 ▲MLA100 ▲MLA400 ▲MLX-A1 ▲REGULUS 등 AI 반도체 라인업을 모두 전시해 실제 보안 관제 환경을 구현한 라이브 데모를 진행한다. 주요 시연 항목은 실시간 영상 분석, 대규모 멀티채널 영상 처리, 생성형 AI 기반 운영 자동화 등이다. 회사는 AI 카메라, 영상관제시스템(VMS), AI 보안관제센터(SOC), 산업시설 안전관리 등 현장 중심 환경에서 클라우드 연동 없이 데이터를 처리하는 온디바이스·온프레미스 AI 기술력을 집중적으로 알릴 예정이다. 이를 통해 실시간 처리 성능과 전력 효율, 데이터 보안성을 동시에 입증하고 공공·국방·산업·금융 등 B2B 및 B2G 시장 내 파트너십 확대를 도모한다. 윤상현 모빌린트 최고전략책임자(CSO)는 "보안 시장은 고성능 추론 및 지연 없는 실시간 처리와 함께 엄격한 데이터 보안이 요구되는 분야"라며 "모빌린트 NPU 솔루션은 엣지 환경에 최적화된 성능과 전력 효율을 갖춰 안전하고 효율적인 AI 보안 인프라 구축을 지원할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 09:34전화평 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

모빌린트, 컴퓨텍스서 대만 기업 3곳과 MOU…"산업용 AI 시장 공략"

인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트가 지난주 대만 타이베이에서 열린 컴퓨텍스에서 현지 기업 3곳과 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 9일 밝혔다. 이번 협약은 AI 도입이 가속되는 산업용 컴퓨팅, 로보틱스, 머신비전 분야를 중심으로 글로벌 사업 기회를 발굴하기 위해 추진됐다. 모빌린트는 산업용 임베디드 컴퓨팅 글로벌 기업 DFI와 업무협약을 맺고 자사 AI 반도체가 탑재된 산업용 AI 시스템을 공동 개발한다. 양사는 모빌린트 제품이 적용된 DFI 시스템을 시장에 공동 공급하고, 글로벌 고객을 대상 영업 및 마케팅 활동을 함께 추진할 계획이다. 산업용 로봇 및 모션 제어 기업 넥스코봇과 협력도 구체화했다. 양사는 모빌린트의 AI 반도체를 활용해 로보틱스 및 엣지 AI 솔루션을 공동 개발하고 글로벌 시장에서 사업 기회를 확대하기로 뜻을 모았다. 산업용 측정·비전 솔루션 기업인 탑메저와도 MOU를 체결했다. 이를 통해 AI 비전 및 검사 솔루션 분야에서 협력하며 신규 시장 개척을 도모한다. 모빌린트는 이번 전시 현장에서 파트너 업체들과 실제 산업 현장에 적용 가능한 라이브 데모를 시연하며 독자적 신경망처리장치(NPU) 기술력을 입증한 바 있다. DFI와는 비전언어모델(VLM) 기반 영상 분석 솔루션을 공개했다. 넥스콤과는 다중 영상 스트림을 동시에 처리하는 멀티채널 AI 데모를 선보였다. 대만 주요 공급망 기업인 래너, 엑스에스랩, 에이티나 등과도 협력해 멀티 대형언어모델(LLM) 기반 화재 감지, 비전 트랜스포머 기반 AI 비전 솔루션 등을 시연했다. 대만이 글로벌 산업용 컴퓨팅과 AI 하드웨어 공급망 핵심 거점인 만큼, 모빌린트는 이번 성과를 발판 삼아 자사 솔루션 적용 범위를 넓히고 글로벌 생태계 확장에 박차를 가한다는 구상이다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "컴퓨텍스는 기술 시연을 넘어 글로벌 파트너들과 실질적 사업 협력 성과를 만든 자리였다"며 "앞으로도 로보틱스와 머신비전 등 다양한 산업 분야에서 협력을 확대해 글로벌 시장에서 모빌린트 AI 반도체 기반 솔루션 확산을 가속하겠다"고 말했다.

2026.06.09 10:11전화평 기자

모빌린트 AI칩, 조달청 혁신제품 등록…공공 AI 시장 공략

AI 반도체 전문기업 모빌린트는 자사 AI 솔루션 'MLX-A1'과 'MLA100'이 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록을 완료하고 혁신제품으로 지정됐다고 22일 밝혔다. 특히 NPU(신경망처리장치) 기반 AI 솔루션이 조달청 혁신제품에 등록된 것은 이번이 처음으로, 외산 GPU 중심으로 형성돼 온 공공 AI 인프라 시장에 국산 AI 반도체가 본격 진입하는 계기가 될 것으로 기대된다. 이번 등록으로 중앙부처와 지방자치단체, 공공기관은 나라장터를 통해 모빌린트의 AI 솔루션을 보다 신속하고 효율적으로 도입할 수 있게 됐다. 혁신제품 지정에 따라 시범구매와 실증사업 등 정부가 운영하는 공공 AI 확산 지원 제도도 활용 가능해지면서 공공기관의 AI 도입 접근성 또한 높아질 전망이다. 특히 이번 사례는 국산 AI 반도체 기업이 기술 경쟁력을 바탕으로 공공 조달 체계에 본격 진입했다는 점에서 의미가 크다. 공공 AI 인프라 수요가 확대되는 가운데 외산 중심으로 형성돼 있던 시장 구조에 새로운 선택지를 제시하며, 공공 부문의 AI 전환 과정에서 국산 AI 반도체 활용 확대 가능성을 보여준 사례라는 평가다. 이번에 등록된 MLX-A1과 MLA100은 모빌린트의 자체 개발 NPU 'ARIES(에리스)'를 기반으로 개발된 AI 솔루션이다. MLX-A1은 서버나 클라우드 연결 없이 현장에서 직접 AI 모델을 실행할 수 있는 독립형 엣지 AI 시스템이다. AI 교육, 스마트 제조, 공공 안전, 영상 분석 등 다양한 현장에서 활용 가능한 온디바이스 AI 플랫폼으로 설계됐으며, 현장 중심의 AI 활용 환경에 최적화됐다. 함께 등록된 MLA100은 ARIES 기반 PCIe 카드형 AI 가속기 솔루션이다. 기존 산업용 시스템이나 서버 환경에 손쉽게 적용할 수 있어 별도 인프라를 새롭게 구축하지 않고도 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 성능과 전력 효율을 동시에 고려해야 하는 공공기관 AI 인프라 환경에서 실질적인 도입 대안으로 활용될 수 있다. 두 제품의 핵심 기술인 ARIES는 모빌린트가 자체 설계한 고성능 NPU다. 산업통상자원부 신기술(NET) 인증을 획득하며 엣지 환경에 최적화된 고성능·저전력 AI 추론 기술력과 기술 혁신성을 공식 인정받았다. 이러한 기술 경쟁력을 바탕으로 MLX-A1과 MLA100은 조달청 혁신제품으로 지정됐으며, 혁신제품 내 최초 NPU 기반 AI 솔루션 등록 사례를 만들었다. 모빌린트는 이번 혁신제품 지정을 계기로 공공 분야 AI 전환 수요 공략을 본격화할 계획이다. 현재 AI 콜센터, 스마트 제조, 공공 안전, 영상 분석, 관제 시스템 등 다양한 산업 환경에서 AI 반도체 적용 사례를 확대하고 있으며, 향후 공공기관 중심의 실증 및 도입 사례를 늘려 엣지 AI 기반 디지털 전환 확산을 지원해 나갈 방침이다.

2026.05.22 11:01장경윤 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

국산 소프트웨어·하드웨어 뭉쳤다…노타·모빌린트 '맞손'

노타가 국산 인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트와 손잡고 온디바이스 AI 상용화 생태계 확장에 나선다. 노타는 모빌린트와 AI 최적화 기술 공급 및 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 7일 밝혔다. 노타의 AI 모델 경량화·최적화 소프트웨어 기술과 모빌린트의 고성능 신경망처리장치(NPU) 설계 기술을 결합해 글로벌 엣지 AI 시장에서 고성능·저전력 솔루션을 공동 구축한다는 목표다. 이번 계약을 통해 모빌린트는 자사 NPU 제품 MLA100·MLA400에 노타 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 라이선스 방식으로 도입한다. 고객은 하드웨어와 함께 AI 모델 최적화·배포 환경까지 제공받을 수 있게 됐다. 노타는 이번 협력으로 넷츠프레소 적용 하드웨어 생태계를 국산 NPU 영역으로 확장한다. 모빌린트 MLA100·MLA400 기반 카드와 서버에서 자사 비전 AI 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'를 구동하는 방안을 검토하고, 산업안전·지능형 교통체계·스마트시티·보안관제 등 엣지 기반 영상 AI 시장에서 하드웨어·소프트웨어 통합 솔루션 사업 기회를 확대할 계획이다. 노타는 앞서 Arm과 넷츠프레소에 대한 다년간 라이선스 계약을 체결하며 Arm 기반 AI 개발 생태계로 기술 적용 범위를 확장했다. 삼성전자 모바일 AP 엑시노스 2600에 넷츠프레소 기술을 연속 공급하고, 퓨리오사AI NPU 레니게이드(RNGD)에도 AI 최적화 기술을 적용한 바 있다. 채명수 노타 대표는 "넷츠프레소가 모빌린트 NPU 위에서 더 많은 AI 모델을 더 빠르게 최적화하는 환경을 갖춤으로써 국산 하드웨어와 소프트웨어 결합의 실질적인 상용화 사례를 만들겠다"고 말했다.

2026.05.07 12:37이나연 기자

"K-AI칩, 시스템 실증 단계 진입…생태계 전반 자생력 키워야"

“이제는 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 넘어, 실제 보드와 시스템 위에서 작동하는 서비스를 증명해야 하는 단계입니다.” 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 최근 본지와의 인터뷰에서 국내 AI 반도체 팹리스들의 현주소를 이같이 진단했다. 하드웨어 설계 역량은 이미 글로벌 톱티어 수준에 도달했으나, 실제 시장에서 엔비디아의 대안으로 자리 잡기 위해서는 시스템 단위에서 안정성과 소프트웨어 포팅(Porting) 편의성을 입증하는 '실무적 검증'이 최우선 과제라는 설명이다. 단일 칩 설계에서 시스템 실증으로…“이제는 작동하는 서비스의 영역” 올해 국제고체회로학회(ISSCC)에서 리벨리온, 모빌린트 등 국내 AI 반도체 기업들이 보여준 성과는 단순한 학술적 발표에 머물지 않았다. ISSCC는 국제 반도체 올림픽 IEEE(전기전자공학자협회)가 주관하는 세계 최대 규모 반도체 IC(집적회로) 설계 학술대회로, 반도체 올림픽으로도 불린다. 김 교수는 ISSCC DAS(Digital Architectures & systems)분과 TPC(기술 프로그램 위원회)를 올해 2월까지 담당했다. TPC의 역할은 논문을 심사 및 선정하고, 세션을 구성한다. 김 교수는 현장 분위기에 대해 “과거가 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 증명하는 시기였다면, 이제는 여러 개의 칩을 묶어 보드와 시스템 단위로 확장(Scale-out)했을 때 실제 서비스가 원활하게 배포될 수 있는지를 보여주는 단계로 진입했다”고 평했다. 특히 생성형 AI 시장이 급팽창하며 LLM(거대언어모델) 가속을 위한 시스템 단위의 성능 구현이 팹리스들의 핵심 과제로 부상했다. 김 교수는 “현장에서 확인된 국내 기업들의 기술적 성취는 HBM3E와 같은 최신 고대역폭 메모리 적용과 선단 공정 인터페이스 도입 측면에서 글로벌 선도 기업과 어깨를 나란히 했다”며 “다만 수요 기업 입장에서는 하드웨어 스펙보다 기존 GPU 환경에서 개발된 모델을 얼마나 적은 비용으로 NPU에 이식할 수 있는지가 관건”이라고 짚었다. 이어 “사용자의 전환 비용을 낮추고 전체 인프라 운영 비용(TCO) 절감 효과를 수치로 입증해야만 엔비디아의 독주 체제 속에서 실질적인 1차 선택지가 될 수 있다”며, 단순히 칩의 연산 속도가 빠른 것을 넘어 개발자가 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'를 사용할 때와 유사한 편의성을 체감할 수 있는 소프트웨어 스택의 성숙도가 시장 안착의 분수령이 될 것이라고 분석했다. 쏠림 경계해야…“생태계 전반 키워야 자생력 확보” 정부가 추진하는 'K-엔비디아 프로젝트'를 통한 5대 NPU 기업 집중 지원은 초기 시장 형성을 위해 불가피한 측면이 있다. 하지만 김 교수는 특정 선도 기업에만 자금이 쏠리는 현상이 장기적으로 국내 시스템 반도체 생태계의 허리를 약화할 수 있다는 우려를 숨기지 않았다. AI 인프라는 연산을 담당하는 NPU 하나로 완성되지 않기 때문이다. 실제로 메모리 확장을 위한 CXL(파네시아), 고속 검색 및 저장 최적화를 위한 VDPU(디노티시아), 데이터 처리를 돕는 DPU(망고부스트) 등 다양한 분야의 플레이어들이 유기적으로 결합해야 강력한 시스템 경쟁력이 생긴다. 김 교수는 “삼성 파운드리 생태계의 핵심인 디자인솔루션파트너(DSP)들의 역량 강화를 포함해 특수 목적 칩을 설계하는 중소 팹리스들까지 두루 육성하는 포괄적 전략이 수반되어야 한다”고 조언했다. 그러면서 “소수 기업이 상장에 성공한 뒤 그 성과가 생태계 전반으로 낙수 효과를 일으킬 수 있도록, 설계 IP부터 패키징에 이르는 전후방 산업의 자생력을 동시에 키워야 한다”고 거듭 강조했다. 설계 기초 인프라 위기…IDEC 예산 삭감 등 '인재 양성' 빨간불 지속 가능한 성장을 위한 인적·물적 토대는 오히려 약화하고 있다고 진단했다. 김 교수가 가장 우려하는 대목은 반도체설계교육센터(IDEC)의 예산 삭감 문제다. 그는 “IDEC은 전국의 대학원생과 연구자들에게 값비싼 설계 툴(EDA)을 지원하고 시제품 제작(MPW) 기회를 제공하는 국내 팹리스 산업의 젖줄”이라며 “이러한 기초 인프라 예산의 위축은 미래 설계 인력들의 실무 경험 축소를 야기하고, 결국 중장기적인 산업 경쟁력 저하로 이어질 수밖에 없다”고 지적했다. 시제품 하나를 만드는 데 수억 원이 드는 환경에서 대학의 설계 경험이 단절되면 기업이 필요로 하는 실무형 인재 확보는 더욱 어려워질 수밖에 없다는 의견이다. 인재 양성 정책의 단절성도 시급한 해결 과제로 꼽혔다. 김 교수는 “AI 반도체 대학원 등 주요 교육 사업이 5년 단위의 단기 기금 사업으로 운영되다 보니 연구의 연속성과 전문성을 담보하기 어렵다”고 토로했다. 글로벌 빅테크 기업들이 국내 우수 인력을 파격적인 조건으로 흡수하고 있는 상황에서, 국내 팹리스 산업의 허리를 담당할 실무 인재를 꾸준히 배출하려면 기초 교육 인프라에 대한 흔들림 없는 지원 체계가 선행되어야 한다는 것이다. 김 교수는 인터뷰를 마치며 “칩 설계 역량은 이미 궤도에 올랐지만, 이를 시스템으로 구현하고 운영할 인재와 인프라가 뒷받침되지 않으면 K-AI칩의 기세는 일회성 돌풍에 그칠 수 있다”며 정책의 지속성과 생태계 전반에 대한 관심을 거듭 당부했다.

2026.04.27 15:08전화평 기자

메모리 품귀 '장기화' 진입… 韓 팹리스 수급난 고조

글로벌 메모리 반도체 공급 부족으로 국내 인공지능(AI) 반도체 등 팹리스(설계 전문) 업계 전반에 메모리 수급 차질이 우려되고 있다. 메모리 제조사들이 생산라인을 선단 공정에 집중하면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 범용 D램 제품군 전반에서 품귀 현상이 발생함에 따라, 칩 구동에 필수인 메모리 부품 확보가 최우선 과제로 부상했다. 11일 반도체 업계에 따르면 국내 팹리스 업체들의 메모리 반도체 확보 물량이 양산 이력 등에 따라 양극화된 것으로 파악됐다. 국내 주요 팹리스 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI, 모빌린트, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등은 올해 메모리 보릿고개 현상을 예상하고 지난해부터 물량 선제 확보에 주력한 것으로 알려졌다. 하지만, 이들보다 규모가 작거나 양산 이력이 적은 업체는 메모리 수급난에 따른 사업 차질 가능성을 배제하기 어려운 상황인 것으로 전해진다. 양산이력 따라 수급량 차이… "빅테크 경쟁 심화" 반도체 공급망에서는 팹리스 업체 규모와 실질적 양산 이력에 따라 메모리 수급 상황이 명확하게 갈린다. 파운드리와 메모리 제조사들은 한정된 생산라인 내에서 대규모로 양산하며 꾸준히 전망치를 제공해 온 대형 고객사 위주로 물량을 배정하는 경향이 강하다. 연간 대규모 양산 이력이 있는 중견 팹리스나 상용화 단계에 진입한 국내 신경망처리장치(NPU) 업체들은 수급을 이어가고 있다. 반면, 상대적으로 양산 이력이 적거나 본격 상용화를 준비하는 신규 업체들은 메모리 벤더 우선순위에서 밀려나고 있다. 아울러 국내 팹리스 업체들은 한정된 메모리 물량을 두고 자금력이 풍부한 글로벌 빅테크 기업과 직접 경쟁해야 하는 상황이다. AI 반도체 업계 관계자는 "국내 AI 반도체 스타트업들은 메모리 수급을 위해 빅테크와 경쟁해야 하다보니 수급이 쉽지만은 않다"며 "갈수록 메모리 벤더와 맺는 파트너십이 중요할 것으로 보인다"고 말했다. 레거시 단종·빅테크 수요 쏠림… 수급난 '장기화' 진입 업계에서는 물량 선제 확보가 단기 대응책에 그치고, 메모리 공급난이 점차 장기화 국면으로 접어들었다고 분석한다. LPDDR4와 DDR4 등 레거시 모델 단종이 임박했다는 관측도 나온다. 구형 메모리 단종에 따라 수요가 LPDDR5와 DDR5 규격으로 급격히 쏠릴 것으로 예상되지만, 메모리 제조사들의 신규 규격 라인 증설 속도는 이러한 수요 전환을 즉시 따라가기 어려운 구조다. 팹리스 업체도 가격이 급등한 DDR4 대신 고객사 요구에 맞춰 DDR5 호환 규격으로 설계를 전환하고 있어 수요 쏠림이 가중되고 있다. 글로벌 리딩 기업의 시스템 설계 변화도 장기 수급 불안을 부추기는 요소다. 업계에서는 엔비디아 등이 전력 소비량 감축을 위해 향후 HBM 대신 LPDDR 채택을 확대할 것이라는 관측이 제기된다. 이 경우 모바일 및 엣지 디바이스용으로 주로 쓰이던 LPDDR 물량 상당수가 빅테크의 AI 가속기용으로 흡수되면서, 팹리스 업계의 메모리 확보 어려움은 갈수록 커질 수 있다. 장기화 조짐을 보이는 공급난은 팹리스 생태계 전반에 연쇄 영향을 미치고 있다. 국내에서 원활하게 메모리 물량을 확보하지 못한 일부 팹리스는 대만 난야 등 해외 반도체 기업을 찾아가 물량 확보를 시도한 것으로 파악된다. 부족한 수급량은 팹리스 업계 생산 차질로 직결된다. 칩 생산량을 탄력적으로 늘리지 못하는 업체들은 기존 고객사에 약속한 샘플 물량 공급에만 집중하고, 추가 물량 요청이나 신규 공급에는 대응하지 못하는 것이다. 한 반도체 업계 관계자는 "현재 메모리 수급난은 장기화될 가능성이 크다"며 "당장은 어떻게 버틴다 해도, 양산을 본격 시작하면 국내 팹리스들의 상황이 악화될 가능성이 크다"고 내다봤다.

2026.04.11 10:05전화평 기자

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