검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'어쌔신 크리드: 리벨리온'통합검색 결과 입니다. (95건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

"칩 구동까지 단 4주"…SAFE 포럼서 본 K-반도체 속도

삼성전자 파운드리 생태계에서 국내 팹리스(반도체 설계기업)와 디자인하우스(DSP)들이 인공지능(AI) 반도체 상용화 사례를 늘리고 있다. 아이디어 단계의 팹리스 설계 청사진이 삼성전자 미세 공정과 DSP 패키징 기술을 만나 4주 만에 실제 구동 칩으로 구현한 사례도 있었다. 박성현 리벨리온 대표는 1일 서울 서초동 삼성전자 서초사옥에서 열린 '세이프(SAFE) 포럼 코리아 2026' 기조연설에서 삼성 파운드리 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 활용한 2세대 AI 칩 리벨(REBEL) 상용화 과정을 공개했다. 리벨은 단일 다이 기준 512MB 대용량 S램을 집적해 초당 1.9테라바이트(TB/s) 대역폭을 확보했다. 이를 통해 AI 연산에서 발생하는 고질적인 메모리 병목 현상을 하드웨어 차원에서 개선했다. 박성현 대표는 "삼성 파운드리 중심 에코시스템을 통해 설계부터 칩 구동(브링업)까지 단 4주 만에 완료했다"고 밝혔다. 최근 칩 샘플을 생산하기 시작했고, 테스트 후 올해 하반기 중 고객사에 전달할 계획이다. 팹리스 혁신을 뒷받침하는 디자인하우스 기술력도 확인됐다. 가온칩스는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 피지컬 AI(로보틱스 등) 등 다양한 애플리케이션에 최적화 맞춤형 설계 노하우를 공유했다. 가온칩스 관계자는 "선단 공정 기반 AI·HPC 프로젝트 수행 경험을 바탕으로, 진화하는 AI 반도체 수요에 대응하겠다"고 말했다. 세미파이브는 물리적 한계 돌파를 위한 차세대 패키징 솔루션으로 3D-IC 플랫폼과 빅 다이(Big Die)를 제시했다. 조명현 세미파이브 대표는 "로직과 메모리를 수직 결합하는 '로직 온 D램(Logic-on-DRAM)' 기반 3D-IC 플랫폼을 통해 초거대 AI의 메모리 병목 현상을 해결할 것"이라고 말했다. 그러면서 "AI 가속기가 고성능 연산을 요구함에 따라 칩 크기 역시 기존 한계를 넘어서는 대형화 추세가 계속되고 있다"며 "세미파이브는 삼성 생태계 내에서 확립한 포트폴리오를 고객에게 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.07.01 16:50전화평 기자

[유미's 픽] "엔비디아 쿠다 장벽 넘자"…AI 반도체, SW 경쟁 불붙었다

인공지능(AI) 반도체 기업들이 잇따라 모델 최적화 소프트웨어 역량 확보에 나서고 있다. 칩 설계만으로는 AI 인프라 경쟁에서 우위를 점하기 어려워지면서 한정된 컴퓨팅·메모리 자원으로 더 많은 연산을 처리하는 소프트웨어 기술의 가치가 부각되는 분위기다. 퀄컴은 지난달 24일 AI 소프트웨어 기업 모듈러를 약 40억 달러 규모 주식 거래로 인수하겠다고 발표했다. 모듈러는 AI 모델을 다양한 칩에서 실행할 수 있도록 돕는 소프트웨어 기업이다. 로이터는 이번 인수가 퀄컴을 엔비디아 '쿠다(CUDA)'와 경쟁하는 소프트웨어 플랫폼 경쟁에 올려놓는 움직임이라고 평가했다. 국내에서도 비슷한 흐름이 나타났다. AI 반도체 기업 리벨리온은 지난달 30일 AI 추론 최적화 기업 스퀴즈비츠 인수를 발표했다. 스퀴즈비츠는 대형 AI 모델을 더 적은 연산·메모리 자원으로 구동하기 위한 모델 압축과 양자화, 추론 최적화 기술을 보유한 기업이다. 리벨리온은 이번 인수를 통해 신경망처리장치(NPU) 하드웨어와 소프트웨어 최적화, 추론 서빙을 함께 제공하는 통합 AI 인프라 기업으로 사업 범위를 넓힌다는 계획이다. 업계 관계자는 "AI 반도체 기업 입장에선 자체 칩 위에서 고객 모델을 빠르고 안정적으로 실행시키는 역량이 영업 경쟁력과 직결된다"며 "칩을 공급하는 데 그치지 않고 실제 워크로드 성능까지 입증해야 하는 수요가 커진 셈"이라고 설명했다.AI 모델 최적화 기업 노타도 같은 날 퓨리오사AI의 데이터센터용 NPU 환경에서 LG AI연구원의 엑사원 236B 최적화 결과를 공개해 주목받았다. 엑사원 236B는 약 2360억 개 파라미터 규모의 대형 AI 모델로, 노타는 모델 크기를 약 71% 줄이면서도 주요 평가 항목에서 원본과 유사한 수준의 정확도를 유지했다. 데이터센터 인프라 최적화 기업 망고부스트도 AI 실행 효율 경쟁의 한 축으로 꼽힌다. 망고부스트는 데이터처리장치(DPU)를 앞세워 네트워킹·스토리지·보안 등 데이터센터 인프라 작업을 중앙처리장치(CPU)에서 분리하는 기술을 개발해왔다. AI 모델 자체를 줄이는 방식은 아니지만 GPU와 서버 자원을 AI 연산에 더 집중시키는 구조라는 점에서 모델 최적화 기업들과 같은 수요를 겨냥하고 있다는 평가를 받는다. 이처럼 AI 반도체 시장에서 성능 최적화 소프트웨어 기업들이 주목받게 된 것은 생성형 AI 활용 방식이 달라지면서 모델 실행 능력이 더욱 중요해지고 있어서다. 대형언어모델(LLM)이 단순 실험 단계를 넘어 서비스와 업무 시스템에 적용되면서, 기업들은 칩의 이론 성능보다 실제 운영 환경에서 응답 속도와 처리량을 유지하면서 비용을 낮추는 역량을 더 중시하고 있다. 하지만 모델 규모가 커질수록 기업들의 비용 부담은 갈수록 늘어나는 추세다. 특히 LLM은 파라미터 규모가 클수록 추론 과정에서 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 한다. 여기에 긴 문맥 처리, 검색증강생성(RAG), AI 에이전트처럼 반복 호출이 많은 서비스가 늘면서 데이터 이동량과 지연시간 관리 부담도 함께 증가하고 있다. 이로 인해 메모리 효율도 AI 인프라 경쟁의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 고성능 메모리 확보 경쟁이 이어지고 있지만 모든 기업이 충분한 GPU와 메모리를 확보하기는 어렵다. 같은 하드웨어라도 모델 압축, 양자화, 컴파일러, 런타임, 추론 서빙 구조에 따라 필요한 서버 수와 운영비가 달라질 수 있어 최적화 소프트웨어의 중요성이 커지고 있다.엔비디아가 GPU 시장에서 구축한 소프트웨어 생태계도 반도체 기업들의 움직임을 자극하고 있다. 엔비디아는 GPU 성능뿐 아니라 쿠다를 중심으로 한 개발자 생태계와 소프트웨어 도구를 앞세워 AI 인프라 시장에서 우위를 확보했다. 이에 후발 AI 반도체 기업들은 하드웨어 성능만으로 고객을 설득하기 어려워졌고, 모델 실행과 개발 편의성을 함께 제시해야 하는 압박을 받고 있다. 국내 기업들도 이 같은 구도 변화에 맞춰 전략을 조정하고 있다. 리벨리온은 스퀴즈비츠 인수로 NPU와 최적화 소프트웨어 결합에 나섰고, 퓨리오사AI는 노타와 협력해 대형 모델의 NPU 구동 가능성을 넓히고 있다. 망고부스트는 DPU 기반 인프라 오프로딩으로 데이터센터 내부 병목을 줄이는 방식으로 AI 실행 효율 경쟁에 참여하고 있다. 업계에선 AI가 데이터센터를 넘어 산업 현장으로 확산될수록 최적화 수요가 더 커질 것으로 예상했다. 자동차, 로봇, 제조 설비 등은 전력과 지연시간, 보안 요건이 데이터센터와 다른 만큼, 범용 모델을 그대로 배포하기보다 각 산업과 칩 환경에 맞게 조정하는 역량이 AI 인프라 기업의 경쟁력이 될 것으로 보인다. 이 같은 분위기 속에 AI 반도체 시장이 하드웨어 공급 경쟁을 넘어 소프트웨어 스택 경쟁으로 재편될 가능성도 높아지고 있다. 특히 칩 설계, 모델 최적화, 런타임, 추론 서빙, 인프라 오프로딩을 촘촘하게 묶어 제공하는 기업이 고객 확보에서 유리한 위치를 차지할 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "AI 반도체 기업이 고객을 설득하려면 벤치마크 수치뿐 아니라 실제 모델을 자사 칩에서 얼마나 효율적으로 돌릴 수 있는지를 제시해야 한다"며 "소프트웨어 최적화 역량이 없는 칩은 데이터센터와 산업 현장에서 채택 속도가 느릴 수밖에 없다"고 말했다. 그러면서 "AI 인프라 비용 부담이 커질수록 기업들은 같은 서버 자원으로 더 많은 추론을 처리할 수 있는 기술을 찾게 된다"며 "앞으로 AI 반도체 경쟁력은 칩 성능과 함께 모델 최적화, 메모리 효율, 데이터센터 운영 효율을 함께 제공할 수 있느냐에 따라 갈릴 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.01 10:53장유미 기자

리벨리온, 스퀴즈비츠 전격 인수…풀스택 AI 인프라 기업 진화

국내 대표 AI 반도체 기업 리벨리온이 소프트웨어 최적화 전문 스타트업을 품으며 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 통합 AI 인프라 기업으로의 전환을 선언했다. 리벨리온은 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수한다고 30일 밝혔다. 이번 인수로 스퀴즈비츠는 리벨리온의 100% 자회사가 된다. 인수는 신주 발행을 통해 진행됐다. 리벨리온이 스퀴즈비츠 주주들이 가진 지분을 가져올 때, 리벨리온의 신주를 기존 주주들에게 나눠주는 방식이다. 리벨리온 관계자는 "카카오벤처스 등 주주들이 겹치는 경우가 많아서 인수 과정에 큰 문제는 없었다"고 말했다. 양사의 공통된 주주로는 카카오벤처스, 네이버D2SF, 신한캐피탈 등이 있다. 한편 양사는 지난 2024년부터 리벨리온 NPU 기반의 모델 경량화 기술 및 전용 소프트웨어를 공동 개발하며 협력을 이어온 바 있다. 국내 개발자 커뮤니티를 대상으로 추론 최적화 오픈소스인 'vLLM' 관련 행사와 워크숍을 공동 개최하며 오픈소스 AI 생태계 활성화를 주도하기도 했다. 이번 인수를 통해 리벨리온은 자체 신경망처리장치(NPU) 하드웨어 기술력에 스퀴즈비츠의 소프트웨어 최적화 및 추론 서빙(Serving) 역량을 결합해, 인프라 전 구간을 시스템 레벨로 제어하는 독자적인 플랫폼 경쟁력을 확보하게 됐다. 추론 서빙은 AI 모델이 실제 서비스로 구동되는 전 과정을 의미하며 속도와 비용, 안정성을 결정짓는 핵심 파이프라인이다. 스퀴즈비츠는 AI 반도체와 딥러닝, 모델 경량화 분야의 검증된 연구자들이 모여 창업한 딥테크 스타트업이다. 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델의 구동 속도를 높이고 운영 비용을 낮추는 독보적인 최적화 기술을 보유하고 있다. 특히 창업 직후 인텔, 엔비디아 등 글로벌 AI 하드웨어 공룡 기업들과 협업 레퍼런스를 쌓으며 기술력을 전 세계적으로 인정받았다. 이번 인수로 리벨리온은 하드웨어부터 서비스 배포까지 엔드투엔드(End-to-End)로 제공되는 차세대 AI 인프라를 완성하게 됐다. 고객사가 AI 서비스를 구축할 때 마주하는 복잡한 최적화 프로세스 부담을 최소화하고, 가장 경제적이고 효율적인 인프라 환경을 원스톱으로 제공하겠다는 계획이다. 박성현 리벨리온 대표는 "훌륭한 인재와 기술력이 기업의 경계를 넘어 결집할 때 한국 AI 생태계에 새로운 가능성이 열린다"며 "스퀴즈비츠와 힘을 합쳐 하드웨어, 소프트웨어, 대규모 시스템을 모두 아우르는 기업으로 거듭나 글로벌 무대에서 이를 증명하겠다"고 밝혔다. 김형준 스퀴즈비츠 대표 역시 "우리의 최적화 기술이 리벨리온 NPU 생태계를 더욱 폭넓게 확장할 것"이라며 "풀스택 AI 인프라를 구현해 고객들이 리벨리온 기반에서 AI 서비스를 더욱 쉽고 경제적으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.06.30 10:02전화평 기자

K-AI 모델 현장 확산 '속도'…방송 제작부터 공공행정·반도체까지

한국 기업이 독자 인공지능(AI) 모델 산업·공공 현장 적용 사례를 넓혀 K-AI 생태계 확산에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부는 NC AI를 비롯한 업스테이지, KT, SK텔레콤이 방송 콘텐츠 제작부터 공공 업무 효율화, 지방자치단체 행정 AI 전환, 국산 AI 반도체 기반 모델 구동 분야에 K-AI를 적용한다고 29일 밝혔다. NC AI는 MBC 손잡고 방송 콘텐츠 후반 제작 과정에 멀티모달 AI 기술을 도입한다. 그동안 방송산업은 촬영 후 편집과 자막 삽입 등 포스트 프로덕션 과정을 수작업에 의존했다. 이에 NC AI는 시각언어모델 등 멀티모달 기술을 활용해 편집과 자막 삽입 업무의 비효율을 줄이고 전체 제작 공정을 단축할 계획이다. 방송 제작진이 기획과 연출 등 창의적 업무에 더 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 업스테이지는 조달청과 공공 업무용 생성형 AI 업무 지원 서비스 공급 계약을 맺고 조달청 공급사로 선정됐다. 업스테이지는 '솔라' 모델과 광학문자인식(OCR) 기반 문서처리 AI 기술을 에이전트로 통합한 '공공 AI 워크스페이스'를 조달청 디지털서비스몰에 등재했다. 공공 AI 워크스페이스는 한글 파일과 워드, PDF 등 문서 형식을 지원한다. 문서 작업 비중이 큰 공공 업무망에서도 안전하고 신속하게 AI를 적용해 업무 생산성과 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. KT는 경기도청 '경기 생성형 AI 플랫폼 구축' 사업을 통해 공공행정 AI 전환 기반을 마련하고 있다. 이 사업에는 KT가 독자 기술로 처음부터 개발한 AI 모델 '믿음 2.0'과 행정 분야 특화 데이터 체계 구축, 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라 통합형 플랫폼 구현 등이 포함됐다. 경기 생성형 AI 플랫폼은 여러 AI 모델을 적용할 수 있는 개방형 플랫폼 구조로 구축된다. 행정문서를 비롯한 업무지침, 법령, 제도자료 등 행정 정보를 활용해 문서 작성, 자료 정리, 정보 검색, 분석 기능을 제공하고 행정업무 수행을 지원할 예정이다. 경기도는 우리 AI 모델 기반으로 '경기도 생성형 AI 플랫폼 v1.0'과 'AI 거버넌스'에 대한 한국정보통신기술협(TTA) 인증도 받았다. 이를 통해 AI 서비스 신뢰성·안전성과 운영체계에 대한 객관적 검증을 확보했다. SK텔레콤과 리벨리온은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 일환으로 SK텔레콤 AI 모델 'A.X K1'을 리벨리온 서버에서 구동했다. 해당 서버에는 국산 AI 반도체 '리벨100'이 탑재됐다. 두 기업은 5천억 파라미터 이상 초거대 모델도 국산 AI 반도체 인프라에서 운영 가능하다는 점을 확인했다. 양사는 지난해부터 에이닷 통화 녹음 요약과 엑스칼리버 등 SK텔레콤 대규모 AI 서비스를 리벨리온 신경망처리장치(NPU)로 운영해 왔다. 이번 사례는 독자 AI 모델과 국산 AI 반도체가 실제 서비스 환경에서 작동할 수 있음을 보여준 결과다. 나아가 SK텔레콤과 리벨리온은 글로벌 반도체 기업 Arm의 중앙처리장치(CPU)와 리벨리온 NPU를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고 SK텔레콤 데이터센터에서 실전 검증하고 있다. 정부는 이를 통해 소버린 AI 인프라의 글로벌 표준 정립 가능성도 기대하고 있다. 고현웅 업스테이지 모델테크 매니저는 "AI는 이미 일하는 방식과 산업의 기준을 빠르게 바꾸고 있다"며 "앞으로 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 우리나라 AI 기술이 다양한 산업 현장에서 실질적인 혁신과 가치를 만들어낼 수 있도록 노력할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.29 09:29김미정 기자

리벨리온-CCK솔루션, 기업 백오피스 'AX 풀스택 솔루션' 공동 개발

국내 인공지능(AI) 반도체 시장이 하드웨어를 넘어 독자 소프트웨어 생태계를 아우르는 '풀스택'으로 진화하는 가운데, 토종 스타트업 간 전략적 동맹이 강화되고 있다. AI 반도체 스타트업 리벨리온은 AI 업무 자동화 솔루션 기업 CCK솔루션과 국산 'AI 풀스택 생태계 구축'을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 리벨리온은 그동안 도메인별 강점을 보유한 AI 솔루션 기업들과 협업하며 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 한국형 AI 생태계 확산을 주도해 왔다. 이번 협약도 그 일환으로, 기업 백오피스 AI 전환(AX) 분야에서 자사 신경망처리장치(NPU) 인프라와 시너지를 낼 파트너십을 확대하기 위한 움직임이다. CCK솔루션은 기업 백오피스 업무 자동화를 지원하는 AI 스타트업이다. 복잡한 실무를 기능별로 모듈화하고 지능형 AI 에이전트로 통합 관리하는 플랫폼을 제공한다. 이미 국내 주요 회계법인에 솔루션을 공급해 성과를 입증했다. 조달청 등을 통한 공공 분야와 일반 기업 시장으로 영역을 넓히고 있다. 양사는 이번 협약으로 리벨리온의 저전력·고성능 NPU를 기반으로 CCK솔루션의 AI 업무 플랫폼을 최적화할 계획이다. 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 '엔드 투 엔드(End-to-End) AI 풀스택 솔루션'을 공동 개발하고 본격 사업화에 나선다. 이를 통해 기업 고객이 즉시 도입 가능한 통합 서비스를 완성하는 한편, 복잡한 구축 과정과 토큰 사용에 따른 운영비용 문제를 해결해 공공과 민간의 효율적 AX를 돕겠다는 방침이다. 박성현 리벨리온 대표는 "국산 AI 생태계는 하드웨어와 소프트웨어 각 분야의 역량 있는 기업들이 협력할 때 완성된다"며 "CCK솔루션의 플랫폼과 리벨리온의 인프라 역량을 결합해 민간 및 공공 시장의 AX 수요에 효과적으로 대응하겠다"고 말했다. 조현수 CCK솔루션 대표는 "국내 최고 AI 반도체 기업과 협력은 기술 진화를 의미한다"며 "검증된 AI 정산 및 업무 플랫폼 기술력을 바탕으로 기업들이 실질적인 성과를 낼 수 있는 엔터프라이즈 AI 생태계를 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.06.22 10:28전화평 기자

정부, K-피지컬 AI 풀스택 전략 공개…"독자 기술력 확산 목표"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 기술 역량을 전 산업에 확산하기 위한 전략을 제시했다. 이주식 과학기술정보통신부 정보통신산업정책과장은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향·확대 운영 방안'에서 기존 얼라이언스를 피지컬 AI 국가 프로젝트 발굴 플랫폼으로 재정비하겠다고 밝혔다. 이날 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자 약 200명이 자리했다. 이 과장은 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 패권 확보를 위한 골든타임으로 봤다. 제조와 물류 같은 산업현장뿐 아니라 돌봄과 가사 등 생활 영역까지 피지컬 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 내다봤다. 이 과장은 "2기 얼라이언스는 K-피지컬 AI 풀스택 확보와 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼 구축을 핵심 방향으로 삼았다"며 "국산 AI반도체와 AI 모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 하드웨어(HW)를 아우르는 독자 기술력을 키울 것"이라고 강조했다. 이 과장은 얼라이언스 조직 체계도 개편했다고 밝혔다. 기존 10대 분과는 K-피지컬 AI 풀스택 분과, 버티컬 산업 브릿지 분과, 기반 거버넌스 분과 등 3대 핵심 대분과로 통합된다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 주권과 국산화를 맡는다. AI모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 등 액션그룹이 배치된다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 피지컬 AI를 전 산업으로 확산하는 역할을 한다. 국방·방산, 해양·조선, 제조, 의료·웰니스, 자율주행·물류, 일상 서비스 분야가 주요 축이다. 기반 거버넌스 분과는 표준과 제도, 신뢰성, 안전, 통신, 인재, 글로벌 협력을 담당한다. 피지컬 AI가 산업현장에 적용될 때 필요한 제도와 보안, 통신 기반을 마련하는 것이 해당 분과 역할이다. 얼라이언스 2기는 과기정통부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회가 공동 의장을 맡는 구조로 운영된다. 산업부를 비롯한 중기부, 농림부, 복지부, 국방부, 해수부, 국토부, 행안부 등 관계부처도 얼라이언스와 연계된다. 한국정보통신기술협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI로봇산업협회, 한국팹리스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국IT서비스산업협회, 정보보호산업협회, 한국정보통신진흥협회, 6G포럼, AI네트워크얼라이언스 등도 얼라이언스에 참여한다. 이 과장은 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼도 구축한다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 기술개발, 컴퓨팅 인프라, 고신뢰 네트워크와 보안, 시스템 통합을 함께 지원하는 구조다. 이 과장은 "이 플랫폼은 분절된 AI 모델과 로봇 HW, 센서를 현장 레거시 시스템과 통합 설계하는 데 초점을 맞춘다"며 "저전력·고속 온디바이스 AI 반도체 설계와 추론 처리 역량을 높이는 것도 주요 과제"라고 강조했다. 정책 지원도 확대된다. 정부사업 연계, 정책금융 연계, 글로벌 협력 확대 등 세 갈래로 추진된다. 우수 프로젝트는 신규 연구개발과 실증사업으로 연결하고 유망 프로젝트는 국민성장펀드, AI 혁신펀드, 코리아 IT 펀드 등과 연계한다. 이 과장은 피지컬 AI 해외 협력도 강화할 방침이라고 밝혔다. 해외 거점센터를 활용한 현지 네트워킹과 정보 제공을 지원하고 글로벌 컨퍼런스, 공동연구, 해외 전시회 참여, 투자와 판로 개척을 돕는다. 1기서 도출된 40개 과제 연결…3대 핵심 프로젝트 제시 정부는 얼라이언스 1기에서 도출된 40개 과제를 연결·압축한 프로젝도를 제시했다. 2기는 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 구축, 행동 데이터 확보를 위한 트레이닝센터 구축, 가칭 피지컬 AI 진흥법 제정을 추진한다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼은 엔비디아 '쿠다' 생태계 독점에 대응하는 국가 공용 HW·SW 통합 생태계 조성을 목표로 한다. 국산 신경처리장치(NPU) 위에서 대형 모델과 범용 파운데이션 모델이 원활하게 구동되는 표준 생태계와 개발도구를 제공하는 내용이다. 트레이닝센터는 기업 수요 기반 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 행동데이터 구축과 학습, 실증을 지원한다. 현실 공간의 텔레오퍼레이션과 가상 공간의 디지털 트윈 시뮬레이터를 활용해 실데이터와 합성 행동데이터를 대량 생산하는 전국 5권역 특화 거점을 조성한다. 피지컬 AI 진흥법은 기술개발과 실증, 상용화를 촉진하고 산업 생태계를 체계적으로 육성하기 위한 제도적 기반이다. 선도사업 발굴·지원, 실증단지 지정, 규제특례 부여, 데이터 인프라 마련, 안전과 신뢰성 확보 방안 등이 담길 예정이다. 정부는 올해 6월부터 12월까지 중점 프로젝트를 수행한다. 내년 예산안과 신규 과제 기획, 얼라이언스 자체 프로젝트 발굴, 기술교류회, 해외 전문가 세미나, 성과보고회도 순차적으로 추진할 방침이다. 이 과장은 "우리는 외산 의존에서 벗어나 피지컬 AI 기술 역량을 강화할 것"이라며 "제조를 넘어 물류, 농업, 의료, 국방, 행정 분야로 적용 범위를 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 12:02김미정 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

리벨리온, 문병준 전 주사우디 대사대리 영입…중동 시장 공략

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 중동 외교 전문가를 영입했다. 문병준 전 주사우디아라비아 대사대리를 중동·북아프리카(MENA) 전략 고문으로 위촉했다고 11일 밝혔다. 리벨리온은 "중동 현장을 누빈 전문가와 손잡고 중동 AI 반도체 시장 내 파트너십을 구축할 것"이라고 말했다. 문 고문은 외교부 중동2과장을 비롯해 주이집트 대사관 공사, 주두바이 총영사, 주사우디아라비아 대사대리를 역임했다. 리벨리온은 "문 고문은 올 5월에 중동전쟁 장기화라는 위기 속에서 외교장관 특사 자격으로 중동 지역을 방문해 협력 방안을 논의했다"며 "이번 위촉은 국가 차원으로 축적한 네트워크 역량을 민간에 연결한다는 점에서 의의가 있다"고 설명했다. 리벨리온은 문 고문이 보유한 현지 정부·기관·기업 네트워크를 중동 시장 내 글로벌 파트너십 구축에 활용할 계획이다. 리벨리온은 지난해 사우디아라비아에 현지 법인을 설립했다. 문 고문은 "현재 중동에서는 AI 공급망과 원천 기술 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다"며 "추론 특화 AI 반도체는 이러한 고민에 해답을 줄 수 있다. 리벨리온은 이를 앞세워 현지 네트워크를 바탕으로 경쟁력을 증명할 것”이라고 밝혔다.

2026.06.11 09:34진운용 기자

리벨리온-에코피스 맞손, "NPU 탑재 K-수상로봇으로 중동 공략"

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온과 수질정화 로봇 기업 에코피스가 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 수상로봇 상용화 업무협약(MOU)을 8일 체결했다. 양사는 국산 NPU 기반 수상로봇 솔루션 기술 개발과 사업화, 수질정화 로봇·AI 분야 공동 사업모델 발굴, 해외 공동 진출 등을 함께 추진한다. 앞서 양사는 과학기술정보통신부가 주관하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 시행한 'AI 반도체 해외실증지원 사업'에서 아랍에미리트(UAE) 해역에서 수상 오염원 탐지와 자율정화 솔루션 통합 동작 검증을 마쳤다. 리벨리온은 "당시 기존 시스템 대비 처리 성능과 전력 효율을 대폭 개선해 현지 정부와 항만 관리 기관으로부터 긍정적 평가를 받았다"고 설명했다. 사우디아라비아를 비롯한 중동 지역은 원유 생산 현장의 해수오염 대응을 위해 인력을 대체할 무인 수상로봇 수요가 급증하고 있다. 아람코 등 중동 주요 기업 수요에 맞춰 양사는 AI 모듈이 융합된 친환경 수상로봇 솔루션을 고도화할 방침이다. 채인원 에코피스 대표는 "에코피스는 K-로봇과 K-반도체 기술 융합을 기반으로 글로벌 'AI 워터 솔루션' 시장을 선도하는 기업을 목표로 노력하겠다"고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "리벨리온과 에코피스는 NIPA 해외실증 사업에서 국산 NPU와 친환경 수상 로봇이 결합한 성공사례를 증명했다"며 "업무협약으로 양사가 협력해 국산 AI 반도체와 K-수상로봇 성과를 중동을 포함한 글로벌 무대에서 증명하겠다"고 밝혔다.

2026.06.08 09:42진운용 기자

젠슨 황 방한에 들뜬 AI 업계…"엔비디아 생태계 종속 경계해야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한이 국내 인공지능(AI) 업계에 기대와 우려를 동시에 키우고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 확대 논의 등 AI 협력이 추가로 이뤄질 수 있다는 시각이 나오지만, 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 지적이 공존하고 있다. 5일 IT 업계에 따르면 젠슨 황 CEO는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 만나 GPU 공급을 비롯한 AI 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 업계에선 이번 논의가 정부의 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업과 맞물려 차세대 GPU '베라루빈' 확보 시기를 앞당길 수 있다는 기대감을 드러냈다. 그동안 업계에서는 연내 베라루빈을 국내에 들여오기 쉽지 않을 것이란 관측이 이어졌다. 일각에선 젠슨 황 CEO와 배경훈 부총리 면담을 단순히 AI 협상으로만 봐서는 안 된다는 지적이 나온다. 특히 GPU 공급 확대는 한국 AI 인프라 구축에 필요한 과제지만, 엔비디아와 협력 범위가 넓어질수록 특정 기업 의존도가 커질 수 있다는 우려가 이어지고 있다. 실제 GPU 공급 확대가 이뤄져도 엔비디아가 전략적 반대급부를 요구할 가능성이 있다는 관측이 제기됐다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO와 배 부총리 면담을 계기로 GPU 공급 문제는 어느 정도 해결될 가능성 있지만, 엔비디아가 이를 그냥 주는 것은 아닐 것”이라고 내다봤다. 또 다른 업계 관계자는 엔비디아가 GPU 공급을 앞세워 국내 기업과 월드 모델 '코스모스'·디지털 트윈 '옴니버스' 협력까지 넓힐 경우 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 우려를 제기했다. 그는 "엔비디아의 월드 모델과 디지털 트윈 시스템에는 제조 데이터가 충분하지 않다"며 "한국 반도체, 자동차, 조선 기업이 엔비디아에게 중요한 자산이 되는 이유"라고 말했다. 그동안 거대언어모델(LLM)은 인터넷 데이터 기반으로 개발됐다. 반면 월드 모델, 디지털 트윈, 피지컬 AI 모델 등은 현장에서 축적된 제조 데이터가 필수다. 이에 엔비디아가 '제조 강국'으로 불리는 한국 내 기업과 협력을 넓히려는 배경에도 이같은 데이터 수요가 있다는 분석이 꾸준히 나왔다. 문제는 GPU 공급과 모델 협력이 동시에 추진될 경우다. 국내 기업이 엔비디아 GPU를 도입하는 데 그치지 않고, 엔비디아 월드 모델과 디지털 트윈 생태계까지 활용하게 되면 AI 인프라뿐 아니라 모델과 플랫폼 운영에서도 엔비디아 의존도가 장기적으로 높아질 수 있다. 업계 관계자는 "제조 데이터가 직접 외부로 이전되지 않더라도 쟁점은 남는다"며 "기업이 엔비디아 모델을 활용해 학습이나 포스트트레이닝을 진행할 경우 그 결과물인 가중치 소유권과 활용권을 어떻게 정리할지도 이슈일 것"이라고 예측했다. 이어 "물론 해당 모델이 오픈소스 AI 모델 형태라 하더라도 나중에 어떻게 될지 모르는 실정"이라고 덧붙였다. "HBM 협력, 단순 납품 역할 넘어서야…NPU 투자 늘려야" AI 업계에선 국내 기업이 엔비디아와 추진하는 고대역폭메모리(HBM) 협력도 단순 납품 구조에 머물러서는 안 된다고 지적했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급하기만 하면 한국은 AI 반도체 생태계에서 부품 공급자 지위에 그친다는 우려 목소리다. 한 관련 업계 관계자는 "국내 기업과 엔비디아 협력은 앞으로 HBF까지 이어질 수 있다"며 "중요한 것은 우리가 단순 공급자로 격하되지 않는 것"이라고 말했다. 이어 "차세대 시스템 설계 단계부터 삼성전자·SK하이닉스가 엔비디아와 함께 들어가는 구조가 돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 정부의 GPU 중심 전략이 국내 신경망처리장치(NPU) 산업을 위축시킬 수 있다는 우려도 나오고 있다. 정부와 시장의 관심이 GPU 확보에만 집중되면 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 NPU 기업이 성장할 수 있는 수요 기반이 약해질 수 있다는 것이다. 최근 에이전틱 AI 시대로 접어들면서 NPU 중요성이 커지고 있다. 앞으로는 거대 모델을 새로 학습시키는 일뿐 아니라 이미 학습된 모델을 기업 업무에 맞게 빠르고 효율적으로 실행하는 추론 단계가 더 중요해질 수 있다는 예측도 나오고 있다. 특히 AI 에이전트는 개인 PC나 기업 클라우드에 있는 데이터를 참고해 업무를 처리한다. 이 과정에서 대규모 학습용 GPU뿐 아니라, 낮은 전력으로 추론을 처리할 수 있는 NPU의 역할이 커질 수 있다는 전문가 의견도 이어지고 있다. 업계 관계자는 "지금 정부는 NPU를 억지로라도 육성해야 한다"며 "당장 투자자본수익률(ROI)이 완벽하지 않더라도 공공 수요를 통해 써줘야 한다”고 말했다. 이어 "정부가 이번 젠슨 황 CEO와의 만남에서 무엇을 얻고, 어떤 조건을 확보할 수 있는지 관건일 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 19:02김미정 기자

KT클라우드, 공공 전용 NPU 시장 연다…리벨리온 기반 첫 상용화

국내 IT서비스 기업과 소프트웨어(SW) 기업들이 잇따라 신경망처리장치(NPU) 기업과 협력에 나서는 가운데, KT클라우드가 국내 최초로 공공기관 전용 NPU 서비스를 출시하며 정부의 국산 AI 반도체 육성 정책에 힘을 보탠다. KT클라우드는 국내 클라우드 사업자(CSP) 가운데 처음으로 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 상품은 공공 전용 데이터센터 내 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 서비스다. 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 상품 가운데 최초로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 보안 가이드라인을 충족하는 AI 인프라 환경을 제공한다는 목표다. 회사 측에 따르면 공공 AI 전환(AX) 사업에 참여하는 기업들은 해당 서비스를 통해 보안 규제 준수와 국산 AI 반도체 활용에 따른 정책 가점 요건을 동시에 충족할 수 있다. 또 AI 솔루션 기업들은 보안성이 확보된 NPU 인프라를 기반으로 공공기관과 지방자치단체에 민원 상담과 행정업무 지원, 문서 검색·분석 등 AI 에이전트 서비스를 제공할 수 있게 된다. KT클라우드 NPUaaS는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰 플러스'를 기반으로 제공된다. 최근 AI 인프라 시장 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 추론에 최적화된 NPU는 운영 효율성과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 최근 정부는 국산 AI 반도체 생태계 육성을 위해 공공부문 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 사업과 공공 AX 사업에서도 국산 NPU 적용이 주요 과제로 부상했다. 이에 맞춰 국내 IT서비스 기업과 SW 기업들도 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 AI 반도체 기업과 협력을 확대하며 생태계 구축에 나서는 분위기다. 업계에선 이번 공공 전용 NPU 상품 출시가 국산 NPU가 실제 공공 서비스 환경에서 본격 검증되는 계기가 될 것으로 보고 있다. 그동안 국산 NPU는 기술 경쟁력을 입증해 왔지만 실제 서비스 적용 사례는 제한적인 것으로 평가된다. 공공 시장은 안정성과 보안성 요구 수준이 높아 상용화 레퍼런스 확보에 중요한 시장이 될 것으로 전망된다. KT클라우드는 AI 인프라 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 4월에는 민간 고객이 활용할 수 있는 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시했다. AI 넥서스는 기존 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI 서브'를 통합한 서비스로, AI 모델 학습부터 추론과 배포까지 전체 파이프라인을 단일 플랫폼에서 제공한다. 특히 모델 서빙 기능을 강화해 고객이 개발한 AI 모델을 복잡한 과정 없이 추론 환경에 배포할 수 있도록 지원한다. 자체 모델이 없는 스타트업과 중소기업은 모델 스토어를 통해 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있다. AI 넥서스는 엔비디아 A100·H100·H200 그래픽처리장치(GPU)를 지원하며 오는 3분기에는 차세대 GPU인 B300 기반 서비스도 추가할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업 AX 혁신을 지원하고 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:24한정호 기자

韓 AI 반도체에 손 내민 브로드컴…퓨리오사AI와 계약

브로드컴이 국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 대상 영업을 확대하고 있다. 그동안 자체 칩 설계 능력이 없는 시스템 기업의 주문형 반도체(ASIC)을 주로 만들던 브로드컴이, 칩을 직접 설계하는 팹리스(반도체 설계전문) 기업을 타깃으로 삼으면서 반도체 시장 내 지각변동이 일어나고 있다. 28일 반도체 업계에 따르면 브로드컴은 최근 국내 대표 신경망처리장치(NPU) 기업인 퓨리오사AI, 리벨리온 등에 자사 반도체 설계와 양산 턴키(일괄 수주) 서비스를 제안한 것으로 파악됐다. 퓨리오사AI는 브로드컴의 턴키 서비스를 이용해 자사 3세대 AI 칩을 양산하기로 가닥을 잡았다. 업계에서 추산하는 계약 규모는 2000억 원대다. 3세대 칩은 텐서축약프로세서(TCP)를 멀티다이 기반 칩렛 시스템으로 고도화하고, 글로벌 하이퍼스케일 AI 환경의 폭발적인 토큰 처리 수요에 대응하는 차세대 AI 추론 플랫폼이다. 이 칩은 2나노 공정 기반 컴퓨트 다이와 HBM4/4E 메모리를 적용하며, 브로드컴의 첨단 패키징 기술을 활용해 복수의 실리콘 다이를 하나의 고성능 칩으로 통합할 예정이다. 또한 브로드컴의 이더넷 및 고속 스위치 기술을 결합해 대규모 AI 클러스터 환경에서 고대역폭 랙 단위 네트워킹을 지원한다. 리벨리온과 딥엑스는 협력을 검토 중인 것으로 전해진다. 하이퍼엑셀의 경우 미팅을 진행했으나 협력으로 이어지지는 않았다. 반도체 업체 관계자는 "브로드컴의 높은 이용료는 수입이 제한적인 스타트업 입장에서 부담"이라고 말했다. 브로드컴이 주 고객층이 아닌 팹리스 스타트업을 상대로 직접 영업에 나선 배경에는 고객사 이탈이 있다. 브로드컴의 높은 가격 때문에 고객 주문이 줄어든 것으로 알려졌다. 한 디자인하우스 업계 관계자는 "브로드컴의 턴키 서비스는 타사 대비 기술적 차별화가 부족함에도 불구하고 구글 같은 글로벌 빅테크에 맞춘 높은 가격대를 유지해 왔다"며 "너무 비싼 단가 탓에 기존 글로벌 고객들이 이탈하자, 어떻게든 신규 고객을 확보해야 한다는 사업부 내부 절박함이 팹리스 대상 영업으로 이어진 것"이라고 설명했다. 이러한 시장 변화는 향후 팹리스 산업 정체성 자체가 바뀔 수 있음을 시사한다. 팹리스 기업이 복잡한 물리적 칩 설계와 사양 구현은 브로드컴 같은 대형 턴키 업체에 전적으로 맡기고, 본인들은 가장 핵심적인 칩 아이디어와 콘셉트 구상, 그리고 칩을 구동할 소프트웨어(SW) 역량 구축 등에 집중할 가능성 때문이다. 국내 생태계에서도 이러한 움직임이 관찰된다. 'K-브로드컴'을 표방하는 국내 디자인하우스 세미파이브는 단순 후공정을 넘어 프론트엔드(전공정)부터 백엔드까지 반도체 칩 전 과정을 아우르는 턴키 설계 서비스를 제공하고 있다. 상장을 준비 중인 수퍼게이트 역시 유사한 사업 모델을 추진 중이다. 반도체 비즈니스가 더 이상 단순 하드웨어 설계에 국한되지 않고, 칩 소프트웨어를 개발하고 서비스를 제공하는 모델로 진화하고 있는 셈이다. 이 같은 변화를 두고 반도체 업계 내부에서는 비판의 목소리도 나온다. 핵심 설계 역량을 외주화하면 진정한 의미의 팹리스는 아니라고 보기 때문이다. 한 반도체 업계 관계자는 "팹리스가 핵심 프론트엔드 설계까지 다른 기업 턴키에 맡기는 것은 스스로 정체성을 잃어버리는 행위"라며 "마치 요리사가 남이 만든 요리를 가져와 자신이 직접 요리했다고 주장하는 것과 다를 바 없다"고 꼬집었다.

2026.05.28 08:00전화평 기자

리벨리온, KB금융과 AI 인프라 구축 협력...국산 NPU 첫 적용

국산 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 국내 최대 금융지주사인 KB금융그룹과 손잡고 한국형 금융 AI 인프라 구축에 나선다. 국산 NPU(신경망처리장치) 기술이 대형 금융권의 차세대 핵심 인프라에 도입되는 첫 번째 사례다. 리벨리온은 KB금융그룹과 '차세대 AI·금융 생태계 구축'을 위한 전략적 업무 제휴 협약을 체결했다고 27일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 소버린 AI 시대에 대응하는 금융 인프라 경쟁력을 확보하고, 기술과 자본을 결합한 전방위 시너지를 창출한다는 방침이다. 이번 협약에 따라 리벨리온은 KB금융그룹에 차세대 국산 AI 반도체 기반의 추론 인프라와 고도화된 금융 서비스 구현에 필요한 기술 솔루션을 제공한다. KB금융그룹은 리벨리온의 안정적인 사업 운영을 위해 자금 조달·관리 등 종합적인 금융 서비스와 인프라를 전폭 지원할 계획이다. 특히 이번 협력은 에이전틱 AI 확산으로 급증한 금융권의 대규모 AI 추론 수요에 선제 대응하기 위해 추진됐다. 보안을 위해 망분리 규제가 엄격히 적용되는 금융권 특성상, 외부 클라우드를 활용하기보다는 내부망에서 직접 AI를 구동할 수 있는 '온프레미스 NPU' 도입이 필수적이다. 리벨리온은 복잡한 AI 에이전트 연산에 최적화된 차세대 제품과 대규모 상용 서비스 공급 경험을 바탕으로 금융 현장에 최적화된 한국형 AI 인프라의 기준을 정립해 나갈 예정이다. 박성현 리벨리온 대표는 “KB금융은 리벨리온의 기술력이 증명되기 전부터 가능성을 믿고 지지해 준 든든한 파트너”라며 “이번 협약은 금융 자본이 키워낸 딥테크 기술이 다시 금융 인프라를 혁신하는 선순환의 시작점이자, 국산 AI 반도체가 금융권 생태계에 본격적으로 뿌리내리는 계기가 될 것”이라고 강조했다.

2026.05.27 13:35전화평 기자

리벨리온, 내년 사우디 아람코에 2세대 AI 추론칩 공급

인공지능(AI) 반도체 기업 리벨리온이 내년 상반기 핵심 고객사인 아람코에 2세대 AI 반도체 '리벨100(REBEL 100)'을 납품할 예정이다. 초도 물량은 많지 않지만 품질 테스트를 넘어 실제 양산 공급한다는 점에서 글로벌 레퍼런스 확보의 출발점이 될 수 있다. 26일 업계에 따르면 리벨리온은 내년 상반기부터 아람코에 2세대 AI 반도체 '리벨 100'을 공급할 계획인 것으로 파악됐다. 리벨 100은 삼성전자 4나노 파운드리 공정 기반의 신경망처리장치(NPU) 리벨 칩 4개를 단일 패키지에 집적한 고성능 AI 가속기다. 동시에 삼성전자의 4세대 고대역폭메모리(HBM3E) 12단을 4개 탑재했다. 리벨 칩 4개와 HBM을 이어붙일 때 삼성전자의 자체 2.5D 패키징 기술 '아이큐브(I-Cube) S'를 활용한다. 아이큐브 S는 반도체 칩과 기판 사이에 대형 실리콘 인터포저를 삽입하는 기술이다. 인터포저는 기판 대비 배선 밀도가 촘촘해, 칩 간 데이터 전송을 더 빠르고 효율적으로 만들어준다. 리벨리온이 목표로 정한 리벨 100 양산 시점은 올 하반기다. 아람코에는 내년 상반기 제품을 공급할 계획이다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 리벨 100 양산 프로젝트 시점을 내년 상반기로 잡고, 현재 관련 준비를 대부분 끝마친 상황"이라며 "아람코 공급이 리벨 100의 본격적 상용화 기점이 될 것"이라고 설명했다. 리벨리온이 내년 상반기 아람코에 공급하는 리벨 100 물량은 초도 양산인 만큼 적은 수준으로 파악된다. 또 다른 관계자는 "규모는 작지만, 품질 테스트가 아닌 양산 개념으로 칩을 공급한다는 점에서 리벨리온이 레퍼런스를 확보할 수 있다"며 "아람코의 투자전략에 따라 중장기로 사업적으로도 의미있는 성과를 거둘 수 있을 것"이라고 기대했다. 아람코는 사우디아라비아 국영 석유·에너지 기업이다. 국가가 추진 중인 소버린 AI(국가 차원의 AI 인프라·서비스 구축) 전략에 따라 AI 데이터센터와 반도체 분야에 막대한 투자를 집행하고 있다. 아람코는 지난 2024년 7월 벤처캐피털을 통해 리벨리온에 200억원 규모 전략적 투자를 진행한 바 있다. 이후 리벨리온과 AI 반도체 공급을 전제로 한 업무협약(MOU)도 체결했다. 리벨리온은 아람코에 1세대 칩 '아톰(ATOM)'을 공급하고, 2세대 칩 리벨 공급을 위한 퀄(품질) 테스트를 진행해 왔다. 리벨리온 측은 "고객사 관련 사항은 확인해줄 수 없다"고 밝혔다.

2026.05.26 10:30장경윤 기자

SKT 데이터센터 찾아간 정부...국산 AI반도체 활용 점검

과학기술정보통신부는 인천 SK텔레콤 AI 서비스 전용 데이터센터(AIDC)와 LG AI연구원을 방문해 국산 AI 반도체 활용 현황을 점검하고 기업의 의견을 청취했다고 29일 밝혔다. 현장방문은 국산 AI반도체의 본격 양산 시점을 계기로 AI 반도체가 적용된 상용 서비스를 살펴보고, 수요자 관점에서의 경험과 평가, 현장 실무자들의 애로사항을 수렴하기 위한 취지로 진행했다. 정부가 추진 중인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 산업 현장을 직접 방문하고, 국산 NPU의 적용 현황을 파악하기 위해 마련됐다. 최근 AI 산업 중심축이 대규모 학습에서 실시간 추론으로 이동하면서, 정부는 추론에 특화되고 전력 효율이 높은 NPU를 중심으로 국산 AI 반도체 생태계 구축에 나서고 있다. 지난 3월 열린 'K-엔비디아 육성 프로젝트' 민관 합동 간담회에서 정부는 국민성장펀드를 통해 AI 반도체 분야에 5년간 50조원, 올해 10조 원 규모 장기 인내 자본을 공급하고, 2030년까지 AI 반도체 글로벌 유니콘 기업 5곳을 배출한다는 목표를 발표한 바 있다. SK텔레콤 AIDC엔 한국 AI 반도체 기업 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰'과 '아톰 맥스'를 탑재한 서버가 설치됐다. 현장엔 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장이 참석하고 박병관 SK텔레콤 코어플랫폼담당과 박성현 리벨리온 대표가 동행했다. 현장에서 박병관 담당은 “SK텔레콤은 아톰과 아톰 맥스 기반 서버를 에이닷 전화 통화 요약, 반려동물 영상 진단 보조 서비스인 엑스칼리버에 적용하고 있으며, 향후 아톰 맥스 기반의 상용 서비스를 지속 확대할 계획이다”고 설명했다. 특히, 에이닷 전화 통화 요약은 하루 최대 5000만건 API 호출을 처리하고 있는 만큼, 국산 AI반도체의 상업적 활용성을 증명한다고 과기정통부는 설명했다. SK텔레콤과 리벨리온은 국산 NPU 생태계 확대를 위해 기술 협력을 더욱 강화하고 있다. 지난달 양사는 글로벌 반도체 설계 기업 Arm과 3자 MOU를 체결하고 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 서버 공동 개발에 착수했으며, 향후 실증을 통해 SK텔레콤 자체 파운데이션 모델 'A.X K1'을 해당 서버에서 운영하는 방안도 검토 중이다. SK텔레콤은 자회사 사피온코리아와 리벨리온의 합병 과정을 거치며 리벨리온의 주요 주주로 자리매김했고, 이를 토대로 자사 데이터센터와 AI 서비스 전반에 리벨리온 NPU 적용을 확대하는 등 협력 사례를 만들어가고 있다. 양사는 NPU 적용 범위를 지속 확대하며 국산 NPU 생태계 구축에 앞장설 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "국가 간 AI 기술 경쟁이 심화하는 가운데 한국 AI 생태계의 자립성 강화는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "국산 LLM이 국산 NPU를 통해 서비스되는 소버린 AI를 확대해 나갈 계획이다"고 말했다. 두번째로 방문한 LG AI연구원은 최근 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)에서 '주목할 만 한 인공지능 모델'로 발표한 K-엑사원, 엑사원 4.0 등과 국산 AI반도체 기업인 퓨리오사AI의 레니게이드 등 AI 반도체를 결합하고 있는 현장이다. 레니게이드는 국산 AI반도체 중 최초로 고대역폭 메모리(HBM)를 활용해 양산된 제품이다. 과기정통부는 국산 대형언어모델인 엑사원과 국산 AI 반도체를 통해 한국 기술로 실현한 AI풀스택 서비스를 구축한다는 의미가 있다고 짚었다. 이도규 정보통신정책실장은 “현장 방문을 통해 우리 손으로 만든 국산 AI반도체의 실제 활용 현장을 눈으로 직접 확인하고, 현장의 솔직한 의견을 들을 수 있었다”며 “이제 본격 양산되고 있는 AI 반도체가 시장에 빠르게 도입 확산되고, 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 정부가 끝까지 뒷받침 하겠다”고 밝혔다.

2026.04.29 16:36홍지후 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

유비소프트, '어쌔신크리드4: 블랙플래그 리싱크드' 24일 쇼케이스

유비소프트가 '어쌔신 크리드4: 블랙 플래그 리싱크드' 공개 쇼케이스를 진행한다고 21일(현지시간) IGN이 보도했다. 보도에 따르면 이번 쇼케이스는 한국 시간 기준 24일 오전 1시 유비소프트 공식 유튜브 및 트위치 채널을 통해 생중계된다. 유비소프트는 이번 신작에 대해 '독보적인 1인 해적 모험'이라고 설명했다. 이는 게임 내 멀티플레이어 모드가 포함되지 않는다는 암시라고 외신은 해석했다. 앞서 유비소프트는 지난달 어쌔신 크리드 프랜차이즈 로드맵을 통해 '어쌔신 크리드4: 블랙 플래그 리싱크드' 관련 일러스트를 선보인 바 있다. 어쌔신 크리드4는 2013년 출시된 게임으로, 전작과 달리 도시에서의 암살보다 '해적' 콘셉트에 집중한 점이 특징이다. 외신은 이번 작품이 지난해 출시된 '어쌔신 크리드 섀도우즈'에 버금가는 퀄리티를 보여줄 것이라 전망했다. 또한 해당 신작은 현대 시점 플레이 섹션이 제외되고, 해적 액션 요소를 강조할 수 있다고 예상했다.

2026.04.21 10:09진성우 기자

AI 투자로 끌어올린 SKT 기업가치, 엔트로픽에 리벨리온 가세

SK텔레콤이 본업 통신에 더해 AI 기업으로 진화하면서 기업가치를 부쩍 올리고 있다. 앞서 투자한 앤트로픽 지분가치와 회사의 기술 혁신을 더해 '리벨리온' 효과가 맞물리면서 매수가 급증했고, 시가총액은 21조원을 기록했다. 앤트로픽 '미토스 쇼크'에 주가 탄력 17일 한국거래소에 따르면 SK텔레콤은 오후 3시 30분 종가 기준 주가 9만 8300원을 기록했다. 지난 15일엔 장중 10만 400원까지 오르며 52주 신고가를 기록했다. 시가총액 또한 고공행진하고 있다. 지난 9일 인적분할 이후 SK텔레콤 시총은 처음으로 20조원을 찍었고 이날엔 21조원을 넘어섰다. 주가 상승세의 주역은 글로벌 AI 파트너 앤트로픽이다. 앤트로픽이 지난 8일(한국시간) 보안 특화 신규 모델 '클로드 미토스 프리뷰'를 공개하며 전 세계에 '미토스 쇼크'를 일으키자, 앤트로픽 지분을 보유한 SK텔레콤에 매수세가 집중됐다는 분석이다. 이찬영 유진투자증권 연구원은 “신규 모델에 대한 호평이 앤트로픽의 지분가치 프리미엄을 재부각시키며 주가 랠리를 이끌고 있다”고 말했다. SK텔레콤은 2023년 엔트로픽 기업 가치가 약 50억 달러(6조500억원)일 때 1억 달러(1300억원)를 투자해 약 2% 내외의 지분을 확보했다. 최근 엔트로픽은 IPO 가능성과 추가 투자 유치로 기업 가치가 약 3500억 달러(460조원) 수준으로 거론된다. 증권가는 현재 SK텔레콤 앤트로픽 지분율은 0.4~0.7%, 지분 가치는 약 4조원으로 추산했다. 리벨리온 기업 가치 3.4조 달성...6400억 '실탄' 확보로 상장 속도 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온의 프리 IPO(상장 전 투자 유치) 역시 촉매제가 됐다. 리벨리온은 최근 국민성장펀드 등 정책자금 3000억원을 포함해 총 6400억원 투자 유치로 기업가치 3조 4000억원을 인정받았다. SK텔레콤은 SK하이닉스, SK스퀘어와 함께 설립한 사피온을 통해 리벨리온 지분 약 18.2%를 보유하고 있다. 지난해 사피온코리아와 리벨리온의 합병 당시 1조 4000억원이던 기업 가치가 1년 만에 2.4배 이상 뛰었다. 이와 비례해 SK텔레콤의 간접 지분 가치도 비례해서 커진 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 리벨리온과 투자 관계를 넘어 실질적인 기술 협업도 이어가고 있다. 리벨리온 AI 반도체 '아톰'과 '아톰맥스'를 자사 AI 서비스인 '에이닷'과 '엑스칼리버' 등에 적용해 성능을 검증하고 있다. MWC2025에선 리벨리온 등과 AI 데이터센터 협력을 위한 MOU를 체결하고, ARM을 포함한 글로벌 파트너들과 AI 추론 성능 극대화 솔루션 개발에도 착수했다. 안재민 NH투자증권 연구원은 “SK텔레콤은 자체 개발 LLM과 AI 반도체, 데이터센터까지 AI 밸류체인 전반에서 영향력을 확대하고 있다”고 평가했다.

2026.04.19 08:01홍지후 기자

수천억 적자의 역설… '회계 착시' 걷어낸 K-팹리스 진짜 체력

국내 AI 반도체 스타트업들이 지난해 수백억원에서 수천억원대에 이르는 대규모 완전자본잠식을 기록했다. 그러나 이는 실제 기업의 경영 부실이 아니라, 기업가치 상승에 따라 기존 투자자들의 지분 가치가 커지면서 발생한 전형적인 '회계적 착시'로 확인됐다. 장부상 숫자를 걷어낸 이면에는 기업공개(IPO)와 글로벌 확장을 준비하기 위한 각 사의 치열한 현금 확보전이 자리하고 있다. "잘 나갈수록 커지는 빚"… RCPS 평가손실의 함정 17일 국내 인공지능(AI) 반도체 기업들의 2025년도 연결감사보고서에 따르면 리벨리온과 퓨리오사AI의 당기순손실은 각각 2344억원, 1522억원이다. 두 회사 모두 발행한 상환전환우선주(RCPS)를 국제회계기준(K-IFRS)에 따라 부채로 분류하면서 발생한 현상이다. 양사가 기록한 천문학적 순손실의 주원인은 '파생상품부채 평가손실'이다. 투자자들이 보유한 RCPS 가치를 매년 공정가치로 재평가하는데, 기업가치가 상승할수록 이 우선주의 가치(장부상 부채)가 커져 대규모 손실로 계상되는 구조다. 실제 퓨리오사AI의 부채 총계는 1조4700억원이다. 이 중 대부분이 RCPS 관련 부채다. 리벨리온 역시 7671억원 파생상품부채를 안고 있다. 이는 역설적으로 시장이 평가하는 기업 몸값이 그만큼 폭등했다는 증거이기도 하다. 리벨리온 관계자는 "현재 실제 돈을 빌린 차입금은 전혀 없다"며 "계속 투자를 유치하면서 기업가치가 오르다 보니, 장부상 RCPS 금액이 커지면서 부채가 늘어나는 회계 환경일 뿐 실제 재무건전성과는 무관하다"고 설명했다. 이어 "향후 IPO를 진행하면 보통주로 전환돼 부채가 일시 해소되는 사안"이라고 덧붙였다. 퓨리오사AI 관계자는 "회사 가치가 올라갈수록 투자자들에게 부여된 옵션 가치가 커져 회계상 부채 규모가 매우 커지는 것"이라며 "사업을 잘하고 있기 때문에 (부채 규모가) 커지는 것이고, 경제적 부채가 아니다"라고 강조했다. 해당 부채는 향후 IPO가 확정돼 우선주가 보통주로 전환되는 순간 전액 자본으로 대체되며 완전자본잠식도 일시에 해소된다. 2년치 체력 다진 리벨리온...퓨리오사AI는 '7500억원 대규모 조달' 진행 중 장부상 수치가 아닌 실제 기업 운영을 뒷받침하는 '현금 실탄' 사정에서는 기업별 차이가 드러났다. 리벨리온은 지난해 제9차 RCPS 발행 등을 통해 대규모 자금을 수혈하며 현금 및 현금성 자산과 단기금융상품을 합친 가용 유동성 3159억원을 확보했다. 연간 1200억원에 육박하는 연구개발(R&D) 비용을 지출하고도 향후 2년 이상 매출 없이 버틸 수 있는 현금 체력을 탄탄하게 다진 셈이다. 퓨리오사AI의 2025년 말 기준 회사의 총 현금은 약 530억원 수준이다. 2세대 칩 '레니게이드' 양산과 3세대 칩 개발이 맞물리며 막대한 현금이 소진된 결과로 풀이된다. 회사는 글로벌 확장을 위한 현금 체력을 대폭 늘릴 계획이다. 퓨리오사AI는 올해 상반기 완료를 목표로 7500억원 규모 대규모 펀딩을 추진 중이다. 해당 조달이 성공적으로 마무리되면 상장 전후 압도적인 현금 체력을 비축하게 된다. 반면, 동일 선상에서 경쟁하는 하이퍼엑셀과 딥엑스는 이 같은 극단적 자본잠식을 피했다. 하이퍼엑셀은 아직 국제회계기준(K-IFRS)이 아닌 일반기업회계기준(K-GAAP)을 적용해 RCPS를 부채가 아닌 정상적 '자본'으로 인식하고 있다. 딥엑스도 두 선도기업만큼 조 단위 몸값 평가에 따른 RCPS 평가손실이 누적되지 않아 완전자본잠식 상태에 이르지 않은 것으로 파악된다. 장부 밖 진짜 경쟁… '글로벌 레퍼런스'가 몸값 가른다 2025년도 감사보고서는 국내 AI 반도체 산업이 기술 실증을 지나 본격 상업화와 자생력 검증 단계로 진입했음을 시사한다. 장부상 부채가 자본으로 전환되며 재무 리스크가 해소되겠지만, 자본시장의 진짜 평가는 이제부터인 것이다. 투자 시장이 상장을 앞둔 팹리스에 던지는 핵심 질문은 재무적 생존기간을 넘어 실질적인 대규모 납품 여부이다. 정부 과제나 국내 통신사 위주 초기 매출을 벗어나, 글로벌 무대에서 혹독한 성능 검증과 양산 납품 실적을 입증해야 상장 이후 2막을 주도할 수 있다. AI 반도체 업계 관계자는 "IPO 과정에서 우선주가 보통주로 전환돼 회계적 착시가 해소되는 것은 상장을 위한 최소한의 필요조건일 뿐"이라며 "결국 K-팹리스의 진짜 몸값은 막대한 누적 투자금이 아니라, 실제 글로벌 고객사들이 지갑을 열도록 만드는 의미 있는 수주 계약으로 증명해야 할 것"이라고 말했다.

2026.04.17 16:26전화평 기자

R&D 지표 가른 양산성 확보…장부 엇갈린 K-AI 반도체

국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 업계의 연구개발(R&D) 지표가 양산 진입 여부를 기점으로 뚜렷하게 양분되고 있다. 차세대 칩 설계와 시제품 제작을 위해 단일 연도에 1000억원 이상의 자금을 투입하며 기술 확보에 집중한 기업이 있는 반면, 주력 제품이 양산 단계에 진입함에 따라 장부상 R&D 비용이 감소하는 회계적 현상을 보이는 기업도 나타났다. 16일 금융감독원 전자공시시스템에 공개된 주요 AI 반도체 4개사의 2025년도 연결감사보고서 분석 결과, 리벨리온과 하이퍼엑셀은 대규모 경상연구개발비를 집행하며 신규 칩 설계에 집중했다. 반면 퓨리오사AI와 딥엑스는 제품 상용화에 따라 장부상 R&D 지출이 축소되는 경향을 보였다. 업계에서는 이를 개발 동력의 약화가 아닌, 칩 개발 주기가 연구에서 제조 및 상용화 단계로 넘어가면서 관련 비용의 성격이 변한 결과로 분석한다. 차세대 칩 선단 공정 집중…리벨리온·하이퍼엑셀 R&D 지출 집중 리벨리온은 지난해 판관비 내 경상연구개발비로 1198억원을 집행했다. 이는 2024년(817억원) 대비 약 46.6% 증가한 수치로, 국내 AI반도체 스타트업 중 가장 큰 규모다. 매출액(320억원)의 3.7배(약 374%)에 달하는 자금을 R&D에 쏟아부었다. 이 같은 대규모 지출은 차세대 AI 반도체 '리벨(REBEL)' 개발에 자산이 집중된 결과다. 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)의 선단 공정 IP(설계자산) 확보와 시제품 제작 비용, 글로벌 설계 인력 유지를 위한 인건비 등이 반영됐다. 영업손실 규모가 커지더라도 차세대 하드웨어 기술 격차를 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 하이퍼엑셀 역시 R&D 투자에 전력을 다하고 있다. 지난해 42억2000만원의 경상연구개발비를 집행했다. LLM(대규모언어모델) 특화 가속기 시장 선점을 위해 초기 칩셋 설계 인력을 확충하고, 관련 인건비 지출을 늘리며 초기 기술 확보에 자금을 투입하고 있다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO(최고기술책임자)는 “인력을 계속해서 충원함에 따라 연구개발비도 지속적으로 늘어날 것으로 보인다”고 말했다. 양산 체제 전환 완료…퓨리오사AI·딥엑스 '비용 성격 전환' 반면 퓨리오사AI의 지난해 경상연구개발비는 362억원으로, 2024년(563억원) 대비 약 35.7% 감소했다. 장부상 수치로는 지출 규모가 상대적으로 축소된 것으로 보이나, 실제로는 2세대 제품인 '레니게이드(RNGD)'의 개발 주기가 마무리되고 본격적인 대량 양산(MP) 단계에 진입한 데 따른 변화다. 연구 단계에서 발생하던 시제품 제작 및 테스트 비용이 제품 상용화와 함께 '매출원가' 영역으로 이동하기 시작한 것이다. 퓨리오사AI는 레니게이드의 양산 안착과 동시에 곧바로 3세대 제품 개발에 착수할 계획이며, 새로운 R&D 사이클이 시작됨에 따라 향후 관련 비용은 다시 증가할 전망이다. 퓨리오사AI 관계자는 "개발이 끝나고 본격적인 양산에 들어가면서 관련 비용이 매출원가로 잡히다 보니, 작년 대비 연구개발비가 줄어든 것"이라고 설명했다. 그러면서 "올해부터는 3세대 칩과 관련해 또다시 상당한 연구개발비가 잡힐 예정"이라고 덧붙였다. 엣지 AI 분야에 주력하는 딥엑스 역시 비슷한 흐름을 보이고 있다. 딥엑스의 지난해 경상연구개발비는 82억원으로 집계됐다. 1세대 칩인 'DX-M1'의 개발이 완료돼 글로벌 유통망을 통한 공급 체제로 전환되면서, 기존 연구개발비의 상당 부분이 매출원가로 편입된 영향이 크다. 상용화가 본격화되면서 칩 제조 및 초기 공급과 관련된 비용으로 회계 처리가 전환된 것이다. 양산 단계 진입…진짜 자생력 시험대 올랐다 각 사의 장부상 R&D 지표는 엇갈렸지만, 업계가 주목하는 관전 포인트는 칩 상용화 이후 맞닥뜨릴 수익성 검증이다. 연구개발비가 매출원가로 전환된다는 것은, 팹리스가 만든 칩이 실질적인 재고와 원가 부담이라는 현실적인 재무 리스크로 돌아오기 시작했음을 의미한다. 업계에서는 실제 시장에서 이윤을 남기고 제품을 팔 수 있는 양산 효율을 증명하는 것이 시급하다는 의견이 나온다. AI 반도체 업계 관계자는 “지금까지는 시장의 기대만으로 투자를 받을 수 있었지만, 이제는 양산으로 증명해야 한다”며 “실제 칩이 양산된 뒤부터는 재고 관리, 원가 절감 등 경영 능력이 중요할 것”이라고 말했다. 그러면서 “이런 요소는 IPO(기업공개)에도 영향을 줄 것”이라고 덧붙였다.

2026.04.16 17:12전화평 기자

Prev 1 2 3 4 5 Next