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"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

하이퍼엑셀 김주영 대표, 정보통신 유공 포장 수상

AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀은 김주영 대표가 '2026년 정보통신의 날' 기념 정보통신 유공 정부포상에서 포장을 수상했다고 22일 밝혔다. 김주영 대표는 KAIST 교수이자 AI 반도체·시스템 아키텍처 분야 연구자로, 마이크로소프트(MS)에서 데이터센터용 가속기 설계를 주도한 경험이 있다. 이후 2023년 1월 하이퍼엑셀을 창업했으며, LLM 추론에 특화된 AI 반도체 'LPU(LLM Processing Unit)'를 개발했다. LPU는 메모리 대역폭 활용 효율을 극대화한 것이 특징이다. 여기에 LPDDR5X 기반 저전력 메모리를 적용해 데이터센터 전력 소모와 총소유비용(TCO)을 동시에 절감할 수 있도록 했다. 특히 삼성 파운드리 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 적용한 반도체 개발을 2025년에 완료했으며, GPU 대비 약 3배 이상의 전력 효율과 10배 이상의 비용 효율 개선을 목표로 하고 있다. 정보통신 유공 포상은 과학기술정보통신부가 주관하는 ICT 분야 최고 권위의 포상으로, 인공지능(AI) 및 정보통신 기술 발전과 산업 생태계 조성에 기여한 개인 및 단체에 수여된다. 이번 수상에서는 ▲혁신적인 AI 반도체 개발을 통한 국산 AI 반도체 기술 자립 기여 ▲고효율 AI 서버 구현을 통한 지속 가능한 AI 인프라 실현 ▲과학기술정보통신부 'K-클라우드 기술개발사업'(총 450억원 규모) 주관을 통한 국내 AI 반도체 생태계 조성 ▲이버클라우드와의 JDA(공동개발협약) 기반 수요 연계형 R&D 모델 확산 ▲반도체 설계 및 시스템 소프트웨어 분야 고급 인재 양성 등의 공로가 주요하게 인정됐다. 김주영 대표는 “이번 수상은 하이퍼엑셀의 기술력뿐 아니라 국내 AI 반도체 산업의 성장 가능성을 함께 인정받은 결과라고 생각한다”며 “GPU 중심의 기존 AI 인프라 구조를 넘어, LLM 추론에 최적화된 새로운 표준을 제시하고 대한민국 기술이 글로벌로 확산될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.04.22 16:29전화평 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

상용화 원년 맞은 K-AI 반도체, 지난해 매출 '껑충'

국내 AI 반도체 스타트업 기업들이 연구개발(R&D) 시기를 지나 본격적인 상용화 궤도에 안착했다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등 국내 대표 AI 반도체 4개사의 지난해 매출이 전년 대비 최소 2배에서 최대 9배까지 폭발적으로 증가한 것으로 나타났기 때문이다. 업계에서는 기술 실증을 넘어 실제 산업 현장에서 가시적인 실적을 창출하기 시작한 것으로 보고 있다. 15일 금융감독원 전자공시시스템에 공개된 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등 4개사 2025년도 감사보고서 분석 결과, 이들 모두 전년 대비 괄목할 만한 외형 성장을 기록했다. 리벨리온, 작년 매출 320억원 달성…보수적 회계 뚫고 매출 선두 IPO(기업공개) 예비 심사를 앞둔 리벨리온은 지난해 연결 기준 매출 320억원을 기록했다. 이는 2024년 103억원 대비 약 3.1배 증가한 수치로, 국내 AI반도체 업체 중 가장 높은 실적이다. 회사의 이 같은 실적은 당초 예상보다 낮은 수준이다. 리벨리온이 주주간담회에서 밝힌 지난해 예상 매출은 350억~400억원이었다. 최소치인 350억원보다도 30억원 적다. 이는 상장을 위한 지정 감사 과정에서 수익 인식 기준을 엄격하게 적용한 결과로 보인다. 보수적인 회계 처리를 통해 올해와 내년에 걸쳐 있는 매출을 2026년으로 이월하며 상장 리스크를 선제적으로 관리했다는 평가다. AI 반도체 업계 관계자는 “IPO를 앞둔 리벨리온 입장에선 보수적인 회계 처리를 하는 게 더 깔끔했을 것”이라며 “상장 리스크를 줄이는 선택”이라고 평했다. 매출 구성을 살펴보면 단일 고객인 A사와 D사에 대한 매출 의존도가 약 69%로 높게 나타났다. 감사보고서상 익명으로 기재된 해당 고객사들은 통신사 등 최종 수요처가 아닌 유통 대리점인 것으로 파악된다. 리벨리온은 주로 유통망을 통해 제품을 공급하고 있으며, 기존 2대 고객이었던 KT클라우드 비중은 25.8%에서 2.3%로 크게 감소했다. 퓨리오사AI, 2세대 양산품 4000장 선점…'속도전' 승부수 퓨리오사AI의 지난해 연결 기준 매출액은 57억4000만원으로, 2024년(29억6000만원) 대비 약 93.4% 급증했다. 전체 매출 중 AI 반도체 칩 판매를 통한 제품 매출이 35억1000만원, 기술 지원 및 솔루션 제공을 통한 서비스 매출이 22억2000만원을 기록했다. 단순 외형 성장을 넘어 퓨리오사AI가 내세우는 가장 큰 경쟁력은 차세대 칩 상용화 속도다. 퓨리오사AI는 매스 프로덕트인 레니게이드 4000장을 올해 초 수령했다. 국내 주요 NPU 팹리스들이 1세대 양산이나 2세대 시제품(샘플) 테스트 단계에 머물러 있는 반면, 가장 먼저 2세대 칩의 실질적인 양산 물량을 확보하며 시장 선점의 유리한 고지를 차지한 것이다. 퓨리오사AI 관계자는 "가장 먼저 레니게이드 MP(매스 프로덕트) 물량을 확보한 만큼, 현재 글로벌 고객사들과 실제 인프라에 칩을 적용하는 시스템 구축 작업을 활발하게 진행하고 있다"고 밝혔다. 딥엑스 1세대 양산 본격화…하이퍼엑셀 9배 폭풍 성장 엣지 AI 분야에 집중하고 있는 딥엑스 역시 지난해 약 33억2000만원의 연결 매출을 기록하며 전년(10억2000만원) 대비 3배(224%)가 넘는 뚜렷한 성장세를 보였다. 1세대 칩인 'DX-M1'의 양산이 본격화되면서 에브넷, WPG 등 글로벌 IT 유통망을 통한 초기 물량 공급이 실적에 반영되기 시작한 결과다. 김녹원 딥엑스 대표는 최근 기자간담회에서 “글로벌 유통망 확보와 바이두를 비롯한 핵심 파트너십을 기반으로, 올해 제품 매출 2500만 달러를 포함해 총 4000만 달러 규모의 매출 달성을 목표로 하고 있다”며 “글로벌 시장에서 확보한 실질적인 구매주문(PO) 성과를 바탕으로 본격적인 IPO 절차를 추진해 나갈 계획”이라고 말했다. 설립 초기 단계인 하이퍼엑셀의 성장세도 매섭다. 하이퍼엑셀의 2025년 매출액은 약 22억4000만원으로, 전년(약 2억4000만원) 대비 835% 급증했다. 이러한 퀀텀점프는 LLM(거대언어모델) 구동에 특화된 가속기라는 명확한 타깃 설정이 주효했던 것으로 분석된다. 생성형 AI 시장 개화 초기에 신속하게 맞춤형 칩셋 모델을 선보이며 시장 수요를 선점한 결과, 신생 팹리스임에도 불구하고 빠르게 수십억원대 매출 구간에 진입했다는 평가다. 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 "국내 주요 AI 반도체 기업들이 이제는 단순한 칩이나 보드 수준의 개발을 넘어, 실제 시스템을 어떻게 구축하고 고객에게 '진짜 서비스'를 제공할 수 있느냐를 고민하는 단계로 넘어갔다"고 진단했다. 이어 "이를 위해 기업들은 하드웨어 설계 인력 못지않게 소프트웨어 스택을 최적화하고 서비스를 운영할 수 있는 인력을 대거 보강하며 체질 개선에 나서고 있다"며, 초기 시장 검증을 마친 팹리스들이 진정한 글로벌 플레이어로 도약하기 위해서는 소프트웨어 생태계 구축이 필수적임을 강조했다.

2026.04.16 09:03전화평 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

하이퍼엑셀, '생성형 AI 전용 LPU' 승부수… 2세대 팹리스의 역습

국내 AI 반도체 생태계가 1세대 기업들의 칩 양산 경쟁을 넘어 특정 목적에 최적화된 2세대 기업들의 등장으로 진화하고 있다. 그 중심에 선 하이퍼엑셀은 리벨리온, 퓨리오사AI 등 선배 격인 기업들과 출발선부터 궤를 달리한다. 1세대 기업들이 비전 기술에서 시작해 LLM(거대언어모델)으로 영역을 확장해온 것과 달리, 하이퍼엑셀은 설립 초기부터 오직 '생성형 AI'만을 타깃으로 삼았다. 'LLM 하나만큼은 세계 최고 기술로 돌리는 칩을 만든다'는 이들의 전략은 엔비디아의 독주 속에 실질적인 대안을 찾는 글로벌 수요 기업들의 시선을 사로 잡고 있다. [강점: Strength] LPDDR 기반의 압도적 효율…'토큰 생성 지연' 최소화 하이퍼엑셀의 가장 강력한 무기는 스스로 명명한 LPU(Large language model Processing Unit) 아키텍처다. 기존 NPU 칩이 다양한 AI 모델을 두루 섭렵하려다 설계가 복잡해진 것과 달리, 하이퍼엑셀은 트랜스포머 기반의 LLM 추론에만 모든 자원을 집중했다. 하이퍼엑셀과 협력 중인 정무경 디노티시아 대표는 “하이퍼엑셀의 LPU는 사실상 '트랜스포머 액셀러레이터'라고 정의할 수 있다”며 “아직 제품이 정식 출시 전이라 시장의 전체적인 평가를 논하기엔 이르지만, 기술적 지향점만큼은 매우 명확하고 유망하다”고 평했다. 특히 하이퍼엑셀은 고가의 HBM(고대역폭 메모리) 대신 저전력·고효율 메모리인 LPDDR을 활용해 전력 효율과 비용 문제를 동시에 해결했다. LLM 추론의 최대 난제인 메모리 병목 현상을 하드웨어 차원에서 최적화된 스케줄링 기술로 극복한 것이다. 이러한 설계적 묘수는 실제 성능으로 이어진다. 하이퍼엑셀의 LPU는 실시간 AI 서비스의 핵심 지표인 토큰 생성 지연 시간을 최소화하는 데 성공했다. 이는 사용자의 질문에 즉각적으로 반응해야 하는 챗봇이나 실시간 대화형 AI 서비스에서 엔비디아 GPU 대비 경제성과 성능 우위를 점할 수 있는 근거가 된다. [약점: Weakness] 트랜스포머 이후 범용성 리스크와 SW 생태계 한계 반면, 특정 목적에 극도로 최적화된 설계는 양날의 검이 될 수 있다. 현재 AI 시장을 지배하는 것은 트랜스포머 아키텍처지만, 미래에는 이와 전혀 다른 구조의 새로운 AI 모델이 대두될 경우 하이퍼엑셀의 하드웨어 범용성이 심각하게 제약될 수 있다는 우려가 나온다. 'LPU'라는 정체성 자체가 트랜스포머 이후의 변화에 유연하게 대응하기 어려울 수 있다는 점은 투자자와 고객사들이 신중하게 살피는 대목이다. 소프트웨어 스택의 성숙도 역시 극복해야 할 산이다. 1세대 기업들에 비해 상대적으로 짧은 업력으로 인해, 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'와 경쟁할 만한 소프트웨어 생태계를 단기간에 구축하는 것은 물리적으로 한계가 있다는 지적이 적지 않다. 개발자들이 하이퍼엑셀의 칩을 엔비디아만큼 편하게 쓸 수 있는 환경을 조성하기까지는 상당한 시간과 자본의 투입이 필수적이다. 하이퍼엑셀 관계자는 “AI 인프라 시장은 안정성과 검증된 레퍼런스를 중시하는 만큼 신규 AI칩 기업에게는 초기 고객 확보가 중요한 단계”라며 “이를 위해 글로벌 CSP 및 데이터센터 고객과 PoC 및 협력을 확대하며 실제 서비스 환경에서 성능 및 비용 효율을 검증하고 있다”고 말했다. [기회: Opportunity] 추론 중심 시장 재편과 50조 규모 'K-엔비디아' 수혜 시장 환경은 하이퍼엑셀에게 호의적이다. AI 산업의 무게추가 '학습'에서 '추론'으로 이동하면서 고효율 가속기 수요가 폭발하고 있기 때문이다. 특히 하이퍼엑셀은 서버를 넘어 엣지(Edge) 시장까지 조준하고 있는 걸로 전해진다. AI 반도체 업계 관계자는 “현재는 LLM 모델이 너무 커서 데이터센터 위주로 돌아가지만, 향후 워크로드의 5~10% 정도는 반드시 엣지로 내려올 수 밖에 없다”며 “LLM 모델을 가속할 수 있는 엣지 반도체 시장은 반드시 열릴 것이며, 하이퍼엑셀의 다변화 어프로치는 매우 유효한 전략”이라고 분석했다. 최근 발표된 정부의 'K-엔비디아 프로젝트' 역시 천군만마다. 향후 5년간 50조원이 투입되는 AI 반도체 산업 육성을 위한 정책 자금은 하이퍼엑셀과 같은 2세대 기업들이 대규모 양산 체계를 갖추는 데 결정적인 역할을 할 것으로 보인다. [위협: Threat] 엔비디아의 추론 시장 진출 선언 가장 실질적인 위협은 글로벌 AI 반도체 최강자인 엔비디아가 본격적으로 추론 시장에 진출한 점이다. 엔비디아는 최근 진행된 연례 개발자 컨퍼런스 'GTC 2026'에서 추론용 가속기 '그록3(Groq)'를 소개했다. 이 그록3는 LPU(Language Processing Unit)라는 명칭을 사용한다. 다만 두 칩은 추론 시장을 공략하고 있지만, 지향점은 다소 상이하다. 그록3는 실시간성과 초저지연을 바탕으로 한 '초고속 서비스'에 집중한다. 반면 하이퍼엑셀의 LPU는 LPDDR을 활용해 저전력 환경에 최적화되어 있다. 그록이 극강의 속도를 지향한다면, 하이퍼엑셀은 상대적으로 단가가 낮고 저전력이면서도 많은 메모리 용량이 필요한 환경에 적합한 구조를 취하고 있다.

2026.03.22 17:38전화평 기자

국방 AI 경쟁력, 반도체 주권에 달렸다…국산 NPU·생태계 구축 시급

국방 AI 반도체 경쟁력 확보를 위해 소버린 반도체 구축과 공급망 안정화가 핵심 과제로 제시됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 2026년 3월 18일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '제26-3차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 공동 개최했다. '국방 AI 반도체'를 주제로 열린 이번 세미나에서는 무기체계 고도화와 국방 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체 기술 동향을 점검하고, 군의 AI 도입 전략과 국내 반도체 생태계 협력 방안이 집중 논의됐다. 발제자로 나선 백준호 퓨리오사AI 대표는 '국방 AI 반도체: 현재와 미래'를 주제로 발표했다. 그는 "국방 AI의 핵심은 무기체계에 들어가는 엣지 디바이스뿐 아니라, 강력한 모델을 학습하고 전체 상황을 통제하는 데이터센터 인프라에 있다"고 강조했다. 이어 "AI 사용 확대로 추론 수요가 학습을 넘어서는 구조로 바뀌고 있다"고 진단했다. 국방 AI 역시 개별 무기체계보다 데이터센터 중심 구조가 중요하며, 이를 위한 인프라 투자가 필수라는 설명이다. 발제 이후에는 심승배 KIDA 책임연구위원의 사회로 패널 토의가 이어졌다. 토론에는 이형진 방위사업청 서기관, 신성규 리벨리온 부사장, 서영우 한화에어로스페이스 전무, 신동주 모빌린트 대표, 이승영 LIG넥스원 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 김중훈 네이버클라우드 리더가 참여했다. 이형진 방위사업청 서기관은 국방 반도체 정책 추진 상황을 소개하며 "2025년부터 국방 반도체 R&D를 본격 시작했고 전담 조직을 신설해 AI와 반도체를 통합적으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "향후 예산 확대를 통해 AI 반도체 과제를 늘리고 관계 부처 협력을 통해 대형 과제도 추진할 계획"이라며 "수출 통제 환경을 고려하면 자체 반도체 확보는 필수"라고 강조했다. 신성규 리벨리온 부사장은 국방 AI 반도체의 핵심 과제로 공급망과 규제를 지목했다. 그는 "저지연 성능은 기본 전제"라며 "실제 사업에서는 전략물자 규제와 수출 통제 대응이 더 큰 장벽이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "국내에서 설계, 제조, 패키징까지 이어지는 반도체 생태계를 구축하는 것이 공급망 관점에서 중요하다"고 밝혔다. 서영우 한화에어로스페이스 전무는 국산화 필요성을 강조했다. 그는 "국방은 국가 생존과 직결된 영역으로 외산 반도체와 AI에 의존하는 것은 리스크"라며 "국산 반도체와 국산 AI 모델을 함께 활용하는 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "민간 기업만으로는 한계가 있는 만큼 정부 차원의 적극적인 투자와 지원이 필요하다"고 덧붙였다. 신동주 모빌린트 대표는 엣지 AI 환경에서의 반도체 중요성을 강조했다. 그는 "드론과 로봇 등 차세대 무기체계에서는 온디바이스 AI 반도체가 핵심 역할을 한다"며 "국내 기술력은 이미 글로벌 수준에 올라와 있다"고 평가했다. 이어 "향후 2~3년이 산업 경쟁력을 좌우할 골든타임으로, 이 기간 내 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어야 한다"고 말했다. 이승영 LIG넥스원 CTO는 실무 도입 관점에서의 과제를 짚었다. 그는 "무기체계는 높은 신뢰성과 검증이 요구된다"며 "NPU가 바뀌어도 기존 알고리즘이 동일하게 동작할 수 있는 소프트웨어 표준이 필요하다"고 설명했다. 이어 "시험·검증 인프라와 공통 소프트웨어 스택이 구축돼야 산업 확산이 가능하다"고 강조했다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 AI 반도체의 방향성을 특화로 제시했다. 그는 "범용 칩보다는 사용 시나리오에 맞춘 특화 반도체가 중요해지고 있다"며 "국방도 요구사항을 명확히 제시하면 최적화된 칩을 빠르게 개발할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "사용자 피드백 기반 생태계가 기술 발전을 가속화할 것"이라고 덧붙였다. 김중훈 네이버클라우드 리더는 실제 서비스 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 반도체 평가는 결국 사용자 시나리오가 기준"이라며 "지연시간, 처리량, 동시 접속자 수 등 실제 운영 환경을 고려해야 한다"고 설명했다. 이어 "데이터센터와 엣지 사이 중간 영역까지 고려한 아키텍처 설계도 필요하다"고 말했다.

2026.03.18 13:06남혁우 기자

K-엔비디아 육성에 50조 투자...배경훈 "GPU 독점 깬다"

정부가 엔비디아 중심의 글로벌 AI 반도체 독점 구조를 타파하기 위해 향후 5년간 총 50조원 규모의 금융 지원에 나선다. 국내 토종 AI 반도체 5개사를 대상으로 대규모 정책 자금을 투입, '장기 인내 자금'을 통해 글로벌 시장 안착을 전폭 지원한다는 전략이다. 과학기술정보통신부와 금융위원회는 17일 오후 서울 프레스센터에서 '국민성장펀드 K-엔비디아 프로젝트 민관 합동 간담회'를 열고 이 같은 내용의 AI 반도체 산업 도약 지원 방안을 발표했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 이날 인사말에서 “현재 글로벌 AI 시장은 엔비디아의 GPU가 사실상 독점하고 있지만, 고비용과 막대한 전력 소모라는 치명적인 한계에 직면해 있다”고 진단하며, “우리가 가진 저전력·고효율 NPU 기술에 금융권의 전폭적인 지원이 더해진다면 충분히 글로벌 시장의 판도를 바꿀 수 있다”고 강조했다. 이어 “이번 프로젝트는 단순한 자금 공급을 넘어 금융과 산업이 원팀으로 움직이는 메가 프로젝트의 시작”이라며 “국내 AI 반도체 기업들이 엔비디아를 넘어선 'K-엔비디아'로 거듭날 수 있도록 정부가 든든한 버팀목이 되겠다”고 덧붙였다. 국내 NPU 5개사 대표 한자리… 'K-엔비디아' 주역으로 육성 이날 행사에는 국내 AI 반도체 시장을 이끄는 주요 팹리스 기업인 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀, 모빌린트 등 5개사 대표 및 관계자들이 참석해 정부의 지원 방안을 경청하고 현장의 애로사항을 전달했다. 정부는 이들 5개사를 필두로 한 국내 팹리스 생태계가 글로벌 수준의 유니콘으로 성장할 수 있도록 맞춤형 금융 솔루션을 제공할 계획이다. 특히 기술 발전 속도가 빠른 AI 산업 특성을 고려해, 단순 대출 위주의 지원에서 벗어나 지분 투자와 정책 펀드를 결합한 다각도 지원책을 마련한다. 올해 10조원 집중 투입… '장기 인내 자금'으로 팹리스 뒷받침 금융위원회는 올 한 해에만 약 10조원 규모를 AI와 반도체 분야에 집중 투자하고, 향후 5년간 총 50조원 규모의 대규모 장기 투자를 추진할 계획이다. 특히 초기 개발 비용이 높고 운영 과정에서 전력 비용 부담이 큰 AI 산업의 특성을 반영해, 기업들이 흑자 전환까지 버틸 수 있는 '장기 인내 자금' 공급에 주력한다. 이억원 금융위원장은 “AI 산업은 반도체부터 서버, 클라우드 구축까지 전 주기에 걸친 대규모 투자가 필수적”이라며 “기술력이 있는 기업이 자금난으로 고사하지 않도록 기업의 성장 단계에 맞는 자금을 맞춤형으로 공급하겠다”고 말했다. AI 3대 강국 도약을 위해서는 1차 메가프로젝트에 포함된 'K-엔비디아 육성', '국가 AI컴퓨팅센터'뿐 아니라 '피지컬 AI 생태계 구축', '공공·산업 AI전환(AX) 가속' 등을 적극 지원하는 한편 후속 메가 프로젝트를 지속적으로 발굴해나가야 한다고도 밝혔다. 박태완 정보통신산업정책관은 "AI 반도체 시장의 패러다임이 범용성에서 효율성으로 옮겨가고 있다"며 "국내 기술 혁신이 성과로 연결되려면 대규모 자본 투입이 필수적이며 이를 위해 국민성장펀드와의 연계를 통한 집중 투자가 뒷받침돼야 한다"고 말했다. 정부는 이날 도출된 제안들을 향후 펀드 운용 계획에 적극 반영하고, 상반기 중 7대 메가 프로젝트에 대한 승인 절차를 마무리할 예정이다.

2026.03.17 16:50전화평 기자

클로드 코워크, 엑셀·파워포인트까지 연계…앤트로픽 기업 시장 공략 본격

지난달 클로드 코워크 공개로 소프트웨어(SW) 기업 주가 급락을 부르며 존재감을 드러낸 앤트로픽이 본격적인 시장 공략에 나선다. 기업 업무 필수 도구인 엑셀과 파워포인트까지 연동하는 기능을 선보이며, 단순 챗봇을 넘어 업무 핵심 영역으로 확장하겠다는 전략이다. 앤트로픽은 24일 클로드 코워크의 플러그인 관리 체계와 커넥터 기능을 강화하는 업데이트를 공개했다. 이번 개편은 플러그인 구축·관리 체계 고도화와 커넥터 생태계 확장을 중심으로 한다. 엑셀과 파워포인트를 넘나드는 멀티앱 작업 기능도 연구 프리뷰 형태로 선보였다. 관련 업계에서는 이번 업데이트가 클로드를 역할 기반 업무 에이전트로 확장하려는 전략의 본격화라는 평가가 나온다. 기업이 사용하는 기존 도구와의 연계를 강화해 실제 업무 환경에서 워크플로를 수행하려는 행보라는 분석이다. 핵심은 플러그인 경험 전반의 고도화다. 플러그인은 특정 직무나 부서 업무에 맞춰 클로드 기능을 확장하는 역할 기반 에이전트다. 기업은 이를 통해 재무, 인사, 엔지니어링 등 조직별 실제 워크플로에 맞는 기능을 구성할 수 있다. 관리자는 스타터 템플릿을 활용하거나 처음부터 직접 플러그인을 설계할 수 있다. 설정 과정에서 클로드는 질문을 통해 스킬, 명령어, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 커넥터 구성을 조직 환경에 맞게 안내한다. 새로 도입된 '사용자 지정(Customize)' 메뉴에서는 플러그인, 스킬, 커넥터를 한 화면에서 통합 관리할 수 있다. 관리 통제 기능도 강화됐다. 조직별 전용 마켓플레이스를 구축할 수 있으며, 비공개 깃허브 저장소를 플러그인 소스로 활용하는 기능은 베타로 제공된다. 사용자별 접근 권한 설정과 자동 설치 기능도 지원한다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 연동을 통해 사용량, 비용, 도구 호출 현황을 추적할 수 있는 점도 추가됐다. 커넥터 생태계는 금융과 범용 업무 영역 모두로 확장됐다. 구글 워크스페이스(캘린더, 드라이브, 지메일), 도큐사인, 아폴로, 클레이, 아웃리치, 시밀러웹, MSCI, 리걸줌, 팩트셋, 워드프레스, 하비 등이 추가됐다. 슬랙, LSEG, S&P 글로벌, 아폴로, 커먼룸, 트라이브 AI 등은 공동 고객을 위한 플러그인을 별도로 구축했다. 금융 분야에서는 전용 플러그인과 기관 데이터 커넥터가 함께 공개됐다. 재무 분석, 투자은행, 주식 리서치, 사모펀드, 자산관리 등 직무별 플러그인이 제공된다. 팩트셋 커넥터는 실시간 시장 데이터와 펀더멘털 분석을, MSCI 커넥터는 지수 데이터 접근을 지원한다. S&P 글로벌과 LSEG 역시 자사 데이터 기반 플러그인을 선보였다. 엑셀과 파워포인트를 오가는 작업 기능은 연구 프리뷰로 제공된다. 클로드는 두 오피스 애플리케이션 간 맥락을 유지하며 분석 결과를 발표 자료로 전환하는 등 다단계 작업을 처리할 수 있다. 다만 해당 기능은 현재 유료 플랜 대상 연구 단계로 제공된다. 업계에서는 기업용 AI 경쟁이 모델 성능 중심에서 통합과 운영 역량 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 스콧 화이트 앤트로픽 엔터프라이즈 제품 책임자는 "클로드 코워크는 이제 지식 근로자가 실제 사용하는 도구 안에서 AI가 바로 작동하도록 한다"며 "사용자가 AI 답변을 옮기기 위해 다른 도구로 돌아갈 필요가 없다"고 말했다.

2026.02.25 16:00남혁우 기자

하이퍼엑셀, '독파모' 업스테이지 정예팀서 LLM 추론 인프라 고도화

하이퍼엑셀이 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 사업에 참여 중인 업스테이지 정예팀에 합류했다. 하이퍼엑셀은 업스테이지 정예팀에서 독자 인공지능(AI) 모델의 경제성과 확장성을 확보하기 위한 추론 인프라 고도화 협력을 추진한다고 24일 밝혔다. 하이퍼엑셀은 생성형 AI 응용 환경에 최적화된 거대언어모델(LLM) 추론 전용 반도체를 설계·개발하는 기업이다. 독자 아키텍처 기반의 언어처리장치(LPU)를 통해 기존 인프라의 전력 및 비용 문제를 해결해 왔다. 하이퍼엑셀은 이번 독파모 프로젝트에서 LLM 추론 특화 LPU 설계와 성능 고도화를 담당한다. 특히 ▲고효율·저비용 AI 서비스 인프라 구현 ▲가상 거대언어모델(vLLM)·파이토치 기반 고가용성(HA) 풀스택 소프트웨어 개발 등을 수행해 실제 데이터센터 환경에 최적화된 추론 가속 기술을 제공할 계획이다. 초거대 모델 상용화 과정에 필수적인 처리 효율과 운영 안정성을 동시에 확보함으로써 국내 AI 모델이 산업 서비스 현장에서 실질적인 가격 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 "초거대 AI 경쟁은 모델 규모뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 서비스할 수 있는지에 달렸다"며 "LPU 기반 추론 가속 기술을 통해 국내 AI 인프라의 기술 자립과 글로벌 수준의 비용 경쟁력 확보에 기여하겠다"고 말했다.

2026.02.24 14:14이나연 기자

커널스페이스, 엑셀 AI '그리디' 출시

커널스페이스(대표 정민규)가 회계, 재무 실무자들의 스프레드시트 업무효율화를 위해 개발한 엑셀 AI '그리디'를 정식 출시했다고 8일 밝혔다. 커널스페이스는 네이버와 채널코퍼레이션에서 AI팀장을 역임한 정민규 대표와, 삼정KPMG와 채널코퍼레이션 재무부문장 출신 16년차 회계사 박상정 CBO(최고비즈니스책임자)가 채널코퍼레이션과 쿠팡 출신 전문가들과 2025년에 설립한 AI 스타트업이다. 그리디는 복잡한 수식 입력, 반복적인 데이터 클렌징, PDF 데이터 변환 등 기존에 수작업으로 진행하던 엑셀 업무를 생성형 AI와의 대화로 해결해 주는 서비스다. 기존 ERP나 경비 관리 솔루션이 데이터의 '저장'에 집중했다면, 그리디는 저장된 데이터를 실제 마감과 보고에 쓸 수 있도록 '가공'에 집중함으로써 80% 가까운 실무 업무 효율화를 이룰 수 있다. 그리디의 가장 큰 차별점은 '휘발되지 않는 워크플로우'다. 사용자가 평소 일하던 방식대로 AI와 대화를 나누면, 그리디가 이를 이해하고 자동화 코드를 즉석에서 생성한다. 이 과정은 최근 개발자들 사이에서 주목받는 '바이브코딩'과 유사하지만, 코드를 작성하는 대신 엑셀 업무를 자연어로 설계한다는 점에서 차이가 있다. 사용자는 이 과정을 '워크플로우'로 저장해 뒀다가, 나중에 파일만 바꿔서 클릭 한 번으로 동일한 작업을 반복할 수 있다. 마치 나만의 전담 개발자가 옆에서 업무 자산을 쌓아주는 것과 같은 효과를 낸다. 기업 재무팀 또한 그리디의 효과를 톡톡히 보고 있다. ERP, 카드사, 은행 등 서로 다른 포맷의 데이터를 대조해 전표를 생성하고 보고서를 만드는 과정을 자동화함으로써, 재무팀 본연의 임무인 이상 거래 분석과 전략적 의사결정 지원에 집중할 수 있게 됐다. 이런 실무 밀착형 기능에 힘입어, 그리디는 출시하자마자 뚜렷한 성과를 내고 있다. 지난 12월 진행된 실무 교육 세션에는 약 240명의 신청자가 몰렸으며, 전체 가입자 중 유료 구독으로 전환한 비율이 약 10%에 달한다. 단순한 체험을 넘어 실무 현장에서 필수 도구로 인정받고 있다. 현재 그리디는 국내외 대형 경비 지출 관리 SaaS 기업들과는 전략적 파트너십을, 재무 아웃소싱 및 회계 서비스를 제공하는 업체들과는 B2B 도입을 중심으로 협의를 진행 중이다. 그리디는 정식 출시 기념으로 기존 유료 구독자 포함 신규 가입자에게 그리디 프로그램에서 사용할 수 있는 크레딧을 2배 제공하는 이벤트를 진행 중이다. 정민규 커널스페이스 대표는 “커널스페이스는 실무자 개인의 AI 경쟁력을 높이는 제품을 만드는 것을 목표로 하고 있다”며 “그리디는 실무자들이 단순 반복 업무에서 벗어나 더 중요한 판단에 집중함으로써 자신의 생산성과 AI 시대에 시장 가치를 함께 높일 수 있도록 돕는 도구가 될 것”이라고 밝혔다.

2026.01.08 16:59백봉삼 기자

"고비용 AI 인프라는 지속 가능하지 않아"…하이퍼엑셀의 LPU 전략

생성형 AI 확산과 함께 데이터센터 전력 소모 문제가 산업 전반의 핵심 과제로 떠오르고 있다. LLM(대규모언어모델)을 돌리기 위한 연산 수요가 급증하면서, 데이터센터 유지에 랙당 수백 킬로와트(kW) 전력을 요구하는 구조로 빠르게 전환하고 있는 것이다. 그러나 전력 공급과 냉각, 인프라 구축 비용이 한계에 다다르면서 AI 인프라가 이 같은 전력 소모 구조를 계속 감당할 수 있을지에 대한 회의론도 확산되고 있다. 이 같은 상황에서 LLM 추론에 특화된 저전력·고효율 AI 반도체를 앞세운 하이퍼엑셀이 대안으로 주목받고 있다. 하이퍼엑셀은 GPU(그래픽처리장치) 중심의 기존 AI 인프라를 전면 대체하기보다는, 전력 효율과 비용 효율을 극대화한 새로운 가속기로 전체 시스템 차원의 총소유비용(TCO)을 낮추는 전략을 제시한다. 하이퍼엑셀은 LLM 추론에 특화된 AI 반도체 기업이다. 학습이 아닌, 이미 만들어진 모델을 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT, 제미나이 등 생성형 AI 서비스의 핵심 연산 구간을 담당하는 영역이다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 "LLM 서비스의 병목은 더 이상 모델이 아니라, 이를 얼마나 효율적으로 돌릴 수 있느냐에 있다"며 "하이퍼엑셀은 LLM 추론에 맞게 처음부터 다시 설계한 칩을 만든다"고 설명했다. GPU와 다른 접근…저전력 강점 LPU의 차별성 하이퍼엑셀은 LPU(LLM Processing Unit)를 앞세워 시장 공략에 나선다. LPU는 LLM 추론에 특화된 AI 가속 칩으로, 학습과 추론을 모두 수행하는 범용 GPU와 달리 이미 학습된 모델을 서비스하는 데 필요한 연산만을 위해 설계된 전용 칩이다. 수천~수만 개의 작은 코어를 활용하는 GPU와 달리, LPU는 수십 개의 대형·특화 코어로 구성됐다. GPU가 절대적인 성능과 생태계 측면에서는 강점을 갖지만, 실제 LLM 추론 환경에서는 코어와 메모리 대역폭 활용률이 낮다는 한계가 있다. 하이퍼엑셀 LPU는 어텐션·피드포워드·노멀라이제이션 등 추론 연산을 코어 하나가 처음부터 끝까지 처리하는 구조로, 불필요한 데이터 이동을 줄여 같은 전력과 비용에서 더 많은 토큰을 처리할 수 있도록 최적화됐다. 김 대표는 "LPU는 GPU를 대체하기 위한 칩이 아니라, 추론 서비스에 가장 잘 맞는 역할을 수행하는 칩"이라며 "AI 서비스가 커질수록 전용 추론 가속기의 중요성은 더욱 커질 것"이라고 말했다. HBM 대신 LPDDR…비용·전력 효율을 겨냥한 전략 하이퍼엑셀의 또 다른 차별화 포인트는 HBM 대신 LPDDR 메모리를 채택한 전략이다. 업계에서는 LLM에는 초고속 HBM이 필수라는 인식이 강하지만, 하이퍼엑셀은 이와 다른 길을 택한 셈이다. LPDDR은 HBM 대비 속도는 느리지만 가격과 전력 소모가 크게 낮다. 하이퍼엑셀은 높은 유틸리제이션과 대규모 배칭(Batching) 기술을 통해 메모리 속도 한계를 보완했다. 한 번 모델을 읽어 여러 사용자를 동시에 처리하는 구조로, 토큰당 비용을 획기적으로 낮추는 방식이다. 김 대표는 "HBM을 쓰는 순간 모든 것이 고성능·고비용 구조로 간다"며 "우리는 충분한 성능을 유지하면서도 가격과 전력을 낮추는 쪽을 선택했다"고 말했다. LG전자와 온디바이스 LLM 협력…IP 확장성도 주목 하이퍼엑셀은 최근 LG전자와 온디바이스 LLM 가속기 협력으로도 주목받고 있다. 데이터센터용 칩뿐 아니라, 가전과 로봇 등 온디바이스 환경에서도 LLM을 효율적으로 구동할 수 있는 반도체를 공동 개발 중이다. 하이퍼엑셀의 LPU 아키텍처는 코어 크기와 전력, 성능을 요구사항에 따라 조정할 수 있도록 설계돼 IP 형태로도 확장 가능하다. 다만 회사의 주력 모델은 여전히 완성 칩을 중심으로 한 반도체 사업이다. 김 대표는 "고객과 단순히 칩을 사고 파는 관계가 아니라, 설계 단계부터 함께 제품을 만드는 전략"이라며 "데이터센터는 네이버클라우드, 온디바이스는 LG전자와 협업하고 있다"고 설명했다. "토큰 경제성을 높이는 칩"…하이퍼엑셀의 비전 하이퍼엑셀이 내세우는 비전은 명확하다. '토큰 경제성'을 극대화하는 AI 반도체를 만드는 것이다. 달러당 얼마나 많은 토큰을 생성할 수 있느냐를 기준으로, LLM 서비스의 비용 구조를 근본적으로 바꾸겠다는 목표다. 김 대표는 최근 기가와트(GW)급 데이터센터 논의를 언급하며 “AI 가속기가 지금처럼 랙당 수백 킬로와트의 전력을 요구하는 구조는 지속 가능하지 않다”고 지적했다. 그러면서 “결국 AI 인프라가 지속 가능해지려면, 가속기 자체가 더 에너지 효율적으로 바뀌어야 한다”며 “하이퍼엑셀의 칩은 그 방향을 겨냥하고 있다”고 말했다. 한편 김주영 대표는 한국공학한림원이 선정한 한국을 이끌어갈 젊은 과학자 29명에 선정된 바 있다.

2025.12.23 15:50전화평 기자

하이퍼엑셀-망고부스트, 차세대 AI 인프라 고도화 MOU

AI반도체 스타트업 하이퍼엑셀(HyperAccel)은 망고부스트(MangoBoost)와 차세대 AI 인프라 고도화를 위한 기술 및·사업 협력을 목적으로 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 AI 워크로드 증가로 복잡해지는 데이터센터 환경에 대응하기 위한 것으로, 양사는 지속가능한 데이터센터 구현과 AI 인프라 성능 및 운영 효율 개선을 공동 목표로 설정하고 기술 교류와 공동 검증을 중심으로 단계적인 협력 체계를 구축할 계획이다. 하이퍼엑셀은 LLM(거대언어모델) 추론에 특화된 고효율 AI 반도체 LPU(LLM Processing Unit)와 소프트웨어 스택을 기반으로 차세대 AI 가속 인프라를 개발하고 있으며, 망고부스트는 DPU 기반 네트워크 및 시스템 최적화 기술을 통해 AI 인프라의 효율을 높이는 솔루션을 보유하고 있다. 양사의 기술 역량을 결합해 AI 인프라 전반에서 실질적인 운영 개선 효과를 제공하는 것을 목표로 한다. 하이퍼엑셀 김주영 대표이사는 “AI 인프라의 확산과 함께 데이터센터의 성능, 효율, 지속가능성은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제가 됐다”며 “망고부스트와의 협력을 통해 AI 반도체부터 데이터센터 운영까지 아우르는 실질적인 기술·사업 성과를 만들어갈 것”이라고 밝혔다. 망고부스트 김장우 대표이사는 “이번 협약은 AI에 최적화된 차세대 데이터센터 인프라를 구현하기 위한 중요한 출발점”이라며 “양사의 기술 역량을 결합해 고객에게 더 높은 성능과 효율, 그리고 지속가능한 데이터센터 환경을 제공하겠다”고 말했다. 양사는 향후 국내외 AI 및 데이터센터 시장을 대상으로 협력을 단계적으로 확대할 계획이다.

2025.12.23 14:09전화평 기자

276홀딩스 "중소기업 돈맥경화, 비금융으로 푼다"…매출채권 생태계 혁신 앞장

"중소기업이 기술과 제품을 갖고도 자금 회전이 막히는 '돈맥경화'로 성장 기회를 눈앞에서 놓치는 일이 반복되고 있습니다. 이 구조를 반드시 바꿔야 한다는 생각이 창업을 시작한 출발점입니다." 신인근 276홀딩스 대표는 최근 지디넷코리아와 만나 중소기업의 만성적인 자금 공백 문제, 이를 해결하기 위한 기술 기반 핀테크 모델의 진화에 대해 이같이 말했다. 특히 그는 "올해 참여한 중소벤처기업진흥공단 2025 글로벌창업사관학교 G-캠프 아시아가 우리의 글로벌 전략을 가속화한 결정적 계기였다"고 강조했다. 중소기업이 겪는 구조적 '돈맥경화', 비금융 방식으로 풀다 신 대표는 포스코인터내셔널에 근무할 시절부터 중소기업 자금 문제에 집중해왔다. 대기업조차 외상 거래로 인한 매출채권 회수 지연을 해결하기 위해 종합상사를 활용하는 현실을 보면서, 자금력이 부족한 중소기업이 겪는 어려움은 더 클 수밖에 없다는 문제의식을 갖게 됐다. 이후 그는 2016년 전자어음 기반 P2P 금융사 한국어음중개를 창업해 중소기업 매출채권 문제를 직접 금융 방식으로 해결하는 데 도전했다. 시장 반응은 좋았지만 그 과정에서 금융 방식만으로는 해결할 수 없는 구조적 한계를 절감했다. 신 대표는 "연간 5천800조원에 달하는 국내 매출채권 가운데 실제 금융으로 회전되는 규모는 고작 40조원 수준에 불과하다"며 "99%의 채권이 활용되지 못하는 현실은 금융 프레임 내부에서 접근하는 한 해결될 수 없다"고 말했다. 이 문제를 해결하기 위해 신 대표가 창립한 276홀딩스는 금융이 아닌 유통 구조 기반의 비금융 방식을 선택했다. 기업이 필요한 원자재를 먼저 구매해 공급하는 솔루션 '플로우페이', 매출채권을 전자문서로 전환해 양수도·정산까지 자동화하는 '플로우포인트'를 결합해 매출 발생 전·후의 자금 흐름을 하나의 생태계로 묶었다. 신 대표에 따르면 매출채권 회전 기간을 3개월에서 1개월로 단축해 매출은 300% 이상, 순이익은 170% 이상 증가하는 사례를 창출했다. 그는 "급성장하는 기업일수록 즉각적인 자금 수요가 높은데 금융권은 구조적으로 이를 따라가기 어렵다"며 "우리는 플로우페이와 플로우포인트로 이 간극을 메우는 역할을 하고 있다"고 설명했다. 또 276홀딩스는 매출채권 보증보험, 전문투자형 사모펀드 연계 등 다양한 리스크 관리 체계를 갖추며 단순 유통형 선구매 후결제(BNPL)를 넘어 수직화된 매출채권 생태계를 구축했다. 신 대표는 "제조·유통·식음료·철강·전자부품 등 다양한 기업이 우리의 생태계를 활용하면서 성장 기회를 마련하고 있다"고 말했다. AI로 재정의하는 신용평가…"3개월 뒤 예측도 실시간으로" 276홀딩스 모델의 또다른 핵심 경쟁력은 인공지능(AI) 기반 대안신용평가 시스템이다. 기존 금융기관은 1~2년 전 재무제표를 기반으로 심사하는 반면 276홀딩스는 플로우포인트에 축적되는 실시간 거래 데이터를 기반으로 위험 패턴을 분석한다. 신 대표는 "매출채권 평가에서 가장 중요한 건 3개월 뒤 부도 가능성인데 우리는 채권 발행부터 양도, 금리 변화, 거래 단절 여부까지 모든 노드를 추적한다"며 "과거가 아니라 현재 흐름으로 위험을 실시간 판단하는 것이 핵심"이라고 강조했다. 276홀딩스는 거래 프로세스 자동화 기술, 이상거래 감지 알고리즘, 머신러닝 기반 평가지표 등을 자체 구축했다. 실제로 특정 기업의 거래 금리가 부도 6개월 전부터 비정상적으로 상승하거나 3개월 전부터 거래가 중단되는 경우 등을 포착해 조기 경고에 활용 중이다. 신 대표는 "현재는 매출채권을 중심으로 모델을 운영하고 있지만 향후 재고·수출입 채권·지식재산권 등 중소기업의 모든 자산을 유동화할 수 있는 평가 모델로 확장할 계획"이라고 밝혔다. 'G-캠프 아시아'가 만든 해외 확장 선순환…싱가포르 법인·현지 파트너십 확보 276홀딩스가 올해 크게 도약한 배경에는 G-캠프 아시아 프로그램 참여가 있다. 해당 프로그램은 중소벤처기업진흥공단이 주관하고 인포뱅크와 플러그앤플레이가 공동 운영하는 글로벌 진출 지원 프로그램이다. 인포뱅크의 투자사업부 아이엑셀이 현지 액셀러레이션 기획·운영·스타트업 선발까지 전담해 프로그램 완성도를 높였다. 특히 인포뱅크는 276홀딩스에 직접투자도 진행했다. 신 대표는 "지난해 단독으로 베트남 시장을 개척하려 했지만 네트워크, 금융 규제 이해, 파트너 발굴 등에서 너무 큰 벽을 느꼈다"며 "이번 G-캠프 아시아는 해외 진출의 A부터 Z까지를 통합 지원해준 유일한 프로그램이었다"고 말했다. 그는 프로그램을 통해 싱가포르 법인 설립을 진행 중이며 동남아 최대 대체투자 플랫폼인 펀딩소사이어티와도 플로우페이 해외 조달 모델 협업을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 또 미국향 수출 실적 20억원 달성은 물론 현지 파트너 발굴, 사업화 검증, 법인 설립으로 이어지는 선순환 구조를 완성하며 글로벌 사업 모델로의 확장 가능성을 확인했다. 신 대표는 "한국에서 검증한 비금융 기반 매출채권 모델은 이미 해외에서도 주류 흐름"이라며 "싱가포르·베트남·동남아 시장뿐 아니라 북미까지 확장 가능한 구조"라고 평가했다. 끝으로 그는 "매출채권의 99%가 매몰되는 구조 속에서 중소기업과 스타트업은 스스로 가진 자산조차 활용하지 경우가 많다"며 "우리는 그 자산을 '성장의 디딤돌'로 바꿔주는 플랫폼이 될 것"이라고 강조했다.

2025.12.09 11:10한정호 기자

김주영 하이퍼엑셀 대표, 팹리스산업 유공자 '중기부 장관상' 수상

AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀은 김주영 대표이사가 지난달 26일 열린 '2025 K-팹리스 테크포럼 & 제3회 팹리스인의 날'에서 팹리스 산업 유공자 부문 '중소벤처기업부 장관상'을 수상했다고 2일 밝혔다. 이번 포상은 팹리스 산업 생태계 혁신과 기술 자립에 기여한 기업과 인물을 선정하는 최고 권위의 정부 포상이다. 김 대표는 창업 이후 세계 최초 LLM 추론 특화 반도체 'LPU(LLM Processing Unit)'를 독자 개발하고 상용화를 성공적으로 이끌며, 국내 팹리스 기술 경쟁력 강화와 AI 반도체 기술 자립에 기여한 공로를 인정받아 중소벤처기업부 장관상을 수상했다. 특히 LPU 기반의 고성능·저전력 반도체 구축으로 해외 GPU 중심 인프라 의존도를 낮추고, 국산 AI 인프라 구축과 디지털 전환 생태계 조성에 초석을 마련한 점이 이번 수상의 핵심 근거가 됐다. 대규모 언어모델(LLM) 추론에 최적화된 LPU 아키텍처는 높은 에너지 효율성과 가격 경쟁력을 갖춘 차세대 반도체 기술로 주목받고 있다. 또한 하이퍼엑셀은 전문 연구·엔지니어링 인력을 적극 채용·육성하며 반도체 및 AI 산업의 인재 생태계 강화에 기여하고 있다. AI 반도체, 시스템 설계, 소프트웨어·플랫폼 등 전 영역의 전문 인력을 확보함으로써 국내 반도체 산업의 지속적 성장 기반을 마련하고 있다. 하이퍼엑셀은 이번 수상을 계기로 차세대 LPU 기술을 중심으로 국산 AI 반도체 및 AI 인프라 생태계 확장에 속도를 높이며, 대한민국 AI 기술 경쟁력 강화와 지속 가능한 혁신을 선도해 나갈 계획이다. 김주영 대표는 “국산 LPU 반도체 기술의 잠재력과 산업적 가치를 국가적으로 인정받은 뜻깊은 상”이라며 “한국 팹리스 산업이 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 연구개발과 상용화에 더욱 박차를 가하겠다”고 말했다.

2025.12.02 09:48전화평 기자

엔비디아 독주에 제동…메타, TPU 도입에 'K-AI칩' 시장 열린다

글로벌 AI 반도체 시장의 힘의 추가 움직이고 있다. 메타가 구글의 TPU(텐서프로세서유닛) 도입을 본격화하며 엔비디아를 중심의 GPU(그래픽처리장치) 생태계가 흔들리기 시작한 것이다. AI 학습부터 추론까지 전 과정을 GPU로만 해결하던 기존 산업 구조가, 다양한 형태의 AI 가속기(ASIC·TPU·NPU)로 분화하는 흐름으로 전환하면서 국내 AI 반도체 업체에도 새로운 기회가 열릴 것으로 관측된다. 27일 업계에 따르면 메타는 최근 자체 AI 인프라에 구글의 새로운 TPU를 대규모로 도입하는 방안을 검토 중이다. 이미 구글 클라우드를 통한 TPU 사용 협력에도 나선 것으로 전해진다. AI 인프라 투자액이 수십조 원에 달하는 메타가 GPU 외 대안을 공식 채택하는 첫 글로벌 빅테크가 된 셈이다. 메타의 선택은 단순한 장비 교체가 아니라, AI 인프라가 더 이상 GPU 한 종류로 감당할 수 없는 단계에 접어들었다는 신호로 읽힌다. 전력·비용·수급 문제를 해결하기 위해 기업들이 맞춤형 반도체(ASIC), TPU, 자체 AI 칩으로 눈을 돌리기 시작한 것이다. 국내 AI 반도체 업계 관계자는 “데이터센터에서 TPU가 활용되기 시작됐다는 건 추론 분야에서 엔비디아 GPU의 대안이 관심 수준을 넘어서 실제 수요 기반의 시장으로 자리 잡고 있다는 의미로 해석된다”고 말했다. GPU가 놓친 틈새, 한국 업체들이 파고드는 시장 이 같은 글로벌 흐름은 국내 AI 반도체 업계에는 수년 만의 기회로 평가된다. 엔비디아 GPU 중심 구조가 흔들리면서 AI 가속기 시장이 다원화되는 구간이 열렸고, 이는 곧 국산 AI 칩이 진입할 수 있는 틈새가 커진다는 의미이기 때문이다. 국내 AI 반도체 기업 중에서는 리벨리온과 퓨리오사AI가 직접적인 수혜를 받을 것으로 전망된다. 양사는 '서버용 AI 추론'에 특화된 NPU(신경망처리장치)를 개발하는 회사다. 두 회사 모두 GPU 대비 높은 전력 효율과 비용 절감을 강점으로 내세우며, 데이터센터와 클라우드 환경에서 빠르게 늘어나는 AI 추론 부담을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 양사 외에도 하이퍼엑셀이 GPU 없이 LLM 추론 인프라를 구축할 수 있는 추론 서버 풀스택 전략을 통해 업계 안팎에서 주목받고 있다. 업계에서는 TPU 채택을 시작으로 국내 추론용 칩 시장도 활성화될 것으로 내다보고 있다. AI 반도체 업계 관계자는 “이런 시장의 변화는 ASIC 업체들이 준비 중인 추론 특화 칩에 대한 논의로 자연스럽게 이어질 것”이라며 “장기적인 부분에서 의미있는 신호로 보인다”고 설명했다. K-AI칩 활성화...한국 생태계 전반에 호재 이 같은 시장 변화는 칩 개발사에 그치지 않고, 국내 반도체 생태계 전반으로 확산될 수 있다. 국내 AI 칩 생산의 상당 부분을 맡고 있는 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)는 칩 수요가 늘어날수록 선단공정·2.5D 패키징 등 부가 공정 수요까지 함께 확대될 것으로 예상된다. 아울러 글로벌 HBM 시장을 주도하는 SK하이닉스도 직접적 수혜가 기대된다. 대부분의 AI 가속기가 HBM을 기본 메모리로 채택하면서, GPU 외 대안 가속기 시장이 커질수록 HBM의 전략적 중요성은 더욱 커지는 것이다. 여기에 AI 칩 설계 수요가 증가하면 가온칩스·퀄리타스반도체 등 국내 디자인하우스와 IP 기업의 일감도 자연스럽게 늘어날 것으로 보인다. ASIC 개발 프로젝트가 늘어날수록 설계·IP·검증 생태계가 함께 성장하는 구조이기 때문이다. 반도체 업계 관계자는 "GPU를 대체하는 시장 흐름은 한국 반도체 업계에는 긍정적인 신호가 될 수 있다"고 말했다.

2025.11.27 15:20전화평 기자

하이퍼엑셀, 신용보증기금 '제14기 혁신아이콘' 선정

AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀은 신용보증기금이 선정한 '제14기 혁신아이콘'에 이름을 올렸다고 10일 밝혔다. 신용보증기금의 혁신아이콘 프로그램은 글로벌 혁신기업으로 성장 가능성이 높은 혁신 스타트업의 스케일업을 돕는 프로그램으로, 성장 유망한 혁신 기업을 발굴해 지원한다. 이번 제14기에는 143개 기업이 지원해 약 29:1의 높은 경쟁률을 기록했으며, 하이퍼엑셀은 반도체 분야 대표 기업으로 선정됐다. 하이퍼엑셀은 3년간 최대 200억원 신용보증, 최저보증료율 적용, 협약은행 추가 보증료 지원과 함께 해외 진출, 컨설팅, 홍보 등 다양한 혜택을 받게 된다. 하이퍼엑셀은 대규모 언어모델(LLM) 추론에 최적화된 고성능·저전력 AI 반도체(LPU) 기술력을 기반으로, 생성형 AI 서비스에 필요한 실시간 응답성과 비용 효율성을 동시에 실현한 점을 높이 평가받았다. 또한 데이터센터, 온프레미스 서버, 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 적용 가능한 확장성과 범용성을 입증하며, AI 반도체 분야의 차세대 혁신 기업으로서 성장 잠재력을 인정받았다. 특히 하이퍼엑셀은 LPU 기술을 기반으로 글로벌 생성형 AI 시장을 겨냥한 제품 포트폴리오를 확대하고 있으며, 2026년 이후 본격적인 칩 양산과 함께 해외 데이터센터 및 클라우드 기업과의 협업을 통해 글로벌 시장 공략을 가속화할 계획이다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 “혁신아이콘 선정을 통해 하이퍼엑셀의 기술 경쟁력과 성장 잠재력을 공식적으로 인정받게 되어 의미가 크다”며, “앞으로도 LPU 기반의 기술 혁신과 제품 고도화를 지속해 글로벌 AI 반도체 시장에서 새로운 표준을 만들어가겠다”고 말했다.

2025.11.10 16:55전화평 기자

'AI 레디' 메가존클라우드, 차세대 AI 서비스 '에어 플랫폼' 공개

"B2B 인공지능(AI)은 아직 뚜렷한 형태나 실체가 없는 상황이다. 메가존클라우드는 'AI 레디존'을 통해 클라우드 경쟁력을 기반으로 시장을 선점하고자 한다. 단순한 클라우드 사업자가 아니라 AI가 레디(준비) 돼 있는 기업인 것을 강조한 것이다." 지난 1일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 국내 최대 규모 인공지능(AI) 페스티벌 'AI 페스타 2025'에서 만난 메가존클라우드 고위 관계자는 이같이 말했다. 메가존클라우드는 지난달 30일부터 10월 2일까지 사흘간 열리는 과학기술정보통신부가 주최 'AI 페스타 2025'에 참여해 AI 통합 브랜드 '에어(AIR)'를 중심으로 차세대 AI 서비스 '에어 플랫폼'을 선보였다. 에어는 메가존클라우드가 수년간 쌓아온 AI 기술력과 다양한 산업 프로젝트 경험을 집약한 브랜드다. 단순 솔루션 제공을 넘어, 기업이 생성형 AI를 실제 업무와 비즈니스 전반에 적용할 수 있도록 컨설팅부터 구축·운영까지 전 과정을 지원하는 것이 특징이다. 에어 플랫폼은 기업들이 다양한 AI 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 최신 AI 모델을 자유롭게 교체하거나 추가할 수 있는 구조를 갖춘 것이 특징으로 새로운 언어 모델이나 영상 분석 모델을 필요에 따라 손쉽게 시스템에 연결할 수 있다. 또한 챗봇, 가상 비서(에이전트), 문서 자동화, 검색 기반 질의응답 등 다양한 기능을 한곳에서 통합 제공해 기업들이 복잡한 시스템을 따로 구축하지 않아도 된다. 기업 환경에 맞춰 보안과 관리 기능도 강화됐다. 실제 사용량 기반 과금 체계를 도입해 비용 효율성을 높였고, 데이터 보안·권한 제어·사용 정책 등을 단일 콘솔에서 관리할 수 있다. 또 실시간 분석과 워크플로우 자동화 기능을 통해 기업이 AI 활용 현황을 바로 점검하고 운영 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는다. 메가존클라우드는 메가존 에어를 중심으로 글로벌 클라우드 파트너사와의 협력 범위를 넓히고, 고객이 최신 AI 기술을 안정적으로 도입할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 메가존클라우드 관계자는 "유니콘 기업으로서 글로벌 클라우드의 좋은 사례를 많이 가지고 해외 진출을 지원하겠다는 포부가 있다"며 "메가클라우드가 외산 솔루션만 한다는 인식들이 있는데, KT클라우드 등 국내 ICT 기업과도 원만하고 좋은 관계를 유지하고 있다"고 설명했다. AI 레디존에는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드(GCP), 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), KT클라우드, 등 메가존클라우드, 알리바바 클라우드, 텐센트 클라우드와 협력 중인 국내외 주요 클라우드 사업자의 서비스도 대거 전시됐다. 메가존클라우드는 클라우드 서비스 외에도 협력 프로젝트 사례도 함께 공개했다. 메가존클라우드는 서울대학교 양자컴퓨터 연구실 스타트업 '큐비스틱'과 협업을 통해 양자 시뮬레이터를 전시했다. 큐비스틱 관계자는 "기존 양자 시뮬레이터보다 작은 스토리지를 통해 연구를 진행할 수 있도록 하는 것이 핵심 기술이다"고 말했다. 메가존클라우드 양자컴퓨팅 관계자는 "메가존클라우드는 본질적으로 클라우드 서비스 기업이기에 양자 클라우드 서비스도 제공하고 있다"며 " 다만 시장이 아직 크지 않아, 본사와 협업해 기술 개발을 추진하면서 동시에 서비스 판매와 영업을 병행하고 있다. 장기적으로는 기술 내재화가 목표다"고 설명했다. 메가존클라우드가 있는 AI레디존에는 초기투자엑셀러레이터협회, 경기스타트업협의회의 전시 부스를 마련해 경기도 내 스타트업 지원 방안을 현장에서 의견을 들을 수 있도록 부스를 차렸다. 고금리, 경기침체로 인한 투자 심리 위축에 어려움을 겪고 있는 경기 스타트업을 가까이서 지원하겠다는 의미다. 박기병 초기투자엑셀러레이터협회 사업개발정책팀 매니저는 "스타트업 예비 창업자나 초기 스타트업의 애로사항이나 도움을 줄 수 있는 부분을 상담하고 있다"며 "스타트업이 좋은 투자자를 만날 수 있도록 연결하는 상담을 진행하고 있다"고 말했다. 이어 "협회의 존재 이유는 스타트업이 좋은 아이디어를 진행하는 데 행정적인 도움을 줄 수 있도록 기획해 지원하고 싶고, 직접 찾아오셔서 전문가와 상담을 통해 힘을 잃지 않고 계속해서 나아갔으면 좋겠다"고 협회의 뜻을 전달했다. 한편 지난달 30일 개막한 'AI 페스타 2025'는 과학기술정보통신부가 주최하는 AI 위크의 대표 행사다. 올해 행사는 'AI everything, AI everywhere'를 주제로 하며 국내외 203개 기업, 466개 부스 규모로 진행된다.

2025.10.02 14:25김재성 기자

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