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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

'K-온디바이스' 다크호스 모빌린트...자본·마케팅 장벽 넘을까

국내 팹리스 업계에서 모빌린트는 '조용한 강자'로 통한다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 동시대에 등장한 경쟁사들이 언론의 스포트라이트와 대규모 투자 유치로 시장의 시선을 사로잡을 때, 모빌린트는 묵묵히 하드웨어의 실체와 소프트웨어 스택을 쌓는 데 집중해왔다. 그 결과 입소문보다는 실물 칩의 성능으로 수요 기업들의 선택을 받기 시작했다. 온디바이스 AI 시장 개화와 정부 지원이라는 순풍을 탄 모빌린트가 과연 '저평가 우량주'의 꼬리표를 떼고 메이저 플레이어로 안착할 수 있을지 주목된다. [강점: Strength] 엣지에 최적화된 범용성… 'K-온디바이스'의 실질적 주역 모빌린트의 가장 큰 경쟁력은 '실체가 있는 기술력'에서 나온다. 뜬구름 잡는 식의 로드맵이 아니라, 이미 지난해 하반기부터 양산에 돌입한 고성능 NPU(신경망처리장치) '에리스(ARIES)'를 통해 하드웨어의 실질적인 구동 능력을 입증했다. 이러한 기술력은 대외적으로도 인정받았다. 모빌린트는 세계 최대 IT·가전 전시회인 CES에서 혁신상을 수상하며 글로벌 수준의 설계 역량을 객관적으로 증명했다. 이는 단순히 국내 시장용 기술에 머물지 않고 글로벌 표준에 부합하는 기술 경쟁력을 갖췄음을 의미한다. 특히 모빌린트 칩의 최대 장점은 높은 범용성이다. 특정 AI 모델에 종속되지 않고 다양한 신경망 모델을 엣지 환경에서 안정적으로 작동시키는 설계 역량을 갖췄다. 이러한 범용성은 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 정합성에서 기인하며, 이는 실제 제품을 도입해야 하는 수요 기업들에게 강력한 소구점으로 작용하고 있다. 기술적 완성도는 정부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술 개발' 과제에서 빛을 발하고 있다. LG전자, 두산로보틱스 등 국내 수요 기업들이 모빌린트의 기술력에 집중적인 관심을 보이며 협력 파트너로 점찍은 것이 대표적인 사례다. 반도체 업계 관계자는 "실질적인 하드웨어와 즉시 현장 투입이 가능한 소프트웨어를 동시에 원하는 대기업들에게 모빌린트는 현실적인 대안"고 평했다. [약점: Weakness] 자본력 확충·낮은 인지도는 극복 과제 기술력에 비해 대외적인 시장 인지도가 낮다는 점은 뼈아픈 대목이다. 리벨리온이나 퓨리오사AI, 딥엑스 등과 업력이 비슷함에도 불구하고 모빌린트의 브랜드 파워는 상대적으로 약하다는 평가다. 이는 엔지니어 중심의 조직 문화로 인해 영업과 마케팅을 적극적으로 펼치지 않았던 결과로 풀이된다. 자본력 역시 경쟁사 대비 열세다. 수천억원 단위의 기업 가치를 인정받으며 막대한 실탄을 확보한 타사들과 달리, 모빌린트는 상대적으로 낮은 밸류에이션에 머물러 있다. 반도체 설계는 천문학적인 자금이 투입되는 장기전이며, 특히 대규모 양산을 위해서는 안정적인 재무 구조가 필수적이다. 금융권 일각에서 모빌린트의 자본 안정성에 대해 우려 섞인 시선을 보내는 이유이기도 하다. 윤상현 모빌린트 CSO(이사)는 “그동안 홍보보다는 기술 개발과 양산 준비라는 '실체'를 만드는 데만 매진하다 보니 대외적인 인지도가 상대적으로 낮았던 것이 사실”이라며 "금융권이나 투자자들로부터 자본 안정성에 대한 의구심을 받기도 하는데, 현재 진행 중인 추가 펀딩 등을 통해 기업 가치를 제대로 인정받고 자본력을 확충하는 과정 중에 있다"고 강조했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시대 도래와 정부의 육성 정책 시장 환경은 모빌린트에게 더할 나위 없이 우호적이다. 개인정보 보호와 응답 속도 등의 이유로 기기 자체에서 추론을 수행하는 온디바이스 AI 수요가 전 산업 분야로 확산되고 있기 때문이다. 범용성이 강점인 모빌린트의 NPU는 스마트 가전부터 산업용 로봇까지 적용 범위가 넓어 먹거리가 풍부하다. 정부의 강력한 산업 육성 의지도 든든한 버팀목이다. 정부는 모빌린트를 포함한 주요 AI 반도체 기업들을 집중 지원 대상으로 선정하고, 'K-클라우드' 프로젝트와 온디바이스 AI 과제를 통해 대규모 자금을 투입하고 있다. 특히 투자 책임 면제 등 파격적인 금융 지원책이 예고되어 있어, 그동안 모빌린트의 발목을 잡았던 자본력 확충의 기회가 열리고 있다. [위협: Threat] 파트너십 부재...독자 생존 위험성 가장 실질적인 위협은 국내외 생태계 안에서 이른바 짝궁이 없다는 점이다. 경쟁사들은 이미 강력한 전략적 파트너십을 통해 시장 지배력을 공고히 하고 있다. 리벨리온은 SKT·KT와, 퓨리오사AI는 LG AI연구원과 딥엑스는 현대차·LG유플러스와 손잡으며 안정적인 수요처와 잠재적 지원을 확보했다. 반면 모빌린트는 LG전자나 두산로보틱스 등 다수의 대기업이 관심을 보이고는 있지만, 이들이 모빌린트의 칩만을 독점적으로 사용하는 배타적 동반자 관계라고 보기는 어렵다. 확실한 파트너 없이 개별 수주 경쟁에만 의존할 경우, 거대 자본과 유통망을 앞세운 국내외 경쟁사들의 공세에 언제든 밀려날 수 있다는 불안감이 존재한다. 모빌린트만의 운명 공동체를 확보하는 것이 무엇보다 시급한 과제인 셈이다.

2026.03.20 10:31전화평 기자

'9년 뚝심' 퓨리오사AI, 양산 칩 내놓고 실증 시험대 올라

글로벌 AI 산업이 인프라 확장에 따라 학습에서 추론영역으로 급격히 이동하면서 전 세계 데이터센터는 전력 수급과 운영 비용이라는 거대한 장벽에 직면해 있다. 현재 데이터센터의 약 80%가 15kW 미만의 저전력 인프라에 묶여 있어, 엔비디아의 고전력 솔루션을 무작정 도입하기 어려운 상황이다. 시장은 단순히 연산 속도가 빠른 칩이 아니라, 기존 설비 내에서 최대의 경제성(ROI)을 뽑아낼 수 있는 실질적인 대안을 요구하고 있다. 2017년 설립된 국내 1세대 NPU(신경망처리장치) 기업 퓨리오사AI는 이 지점을 파고든다. 지난 9년간 축적한 소프트웨어(SW) 풀스택 기술력을 바탕으로, 하드웨어의 물리적 한계를 최적화된 알고리즘으로 극복하는 전략을 취하고 있다. 지난 1월 말 TSMC로부터 2세대 양산형 칩 '레니게이드(RNGD)' 실리콘을 국내 업체 중 가장 먼저 수령하며 실전 등판 준비를 마친 퓨리오사AI는 이제 단순한 기술 검증을 넘어 실제 대규모 양산을 통한 시장 안착이라는 시험대에 올랐다. [강점: Strength] 메타가 주목한 SW 기술력과 '실물 칩' 기반 선제적 라인업 퓨리오사AI의 핵심 경쟁력은 하드웨어 하위 스택을 지원하는 소프트웨어 역량이다. 과거 글로벌 빅테크 메타(Meta)가 퓨리오사AI의 소프트웨어 스택 유효성을 검토해 인수를 타진했을 정도로, 이들의 최적화 기술은 업계 내에서 높은 평가를 받는다. AI 반도체 업계 관계자는 "지난 2024년 핫칩스 당시 메타가 퓨리오사AI의 데모를 본 뒤 인수 제안이 나온 걸로 안다"며 "퓨리오사AI의 소프트웨어 팀은 업계에서도 잘하는 걸로 정평이 나 있다"고 말했다. 특히 최근 배포된 SDK(소프트웨어개발도구)는 추론 효율을 극대화하기 위한 기능적 업데이트에 집중했다. 핵심 기술인 '하이브리드 배칭'은 서로 다른 연산 특성을 가진 복수의 사용자 요청을 통합 처리해 하드웨어 자원의 유휴 시간을 줄인다. 또한 '프리픽스 캐싱' 기능을 통해 LLM 추론 시 첫 토큰 생성 속도를 높이고 전체 처리량을 이전 버전 대비 2배 이상 개선했다. 여기에 국내 경쟁사들보다 앞서 2세대 양산형 실물 칩을 확보했다는 점은 시장 대응력 측면에서 고지를 점하게 했다. 통상 반도체는 설계 완료 후 실제 칩이 나오기까지 수개월의 시간이 소요되는데, 퓨리오사AI는 이미 확보된 실물 실리콘을 바탕으로 즉각적인 성능 검증과 고객사 PoC(개념검증)에 돌입했다. 이는 단순히 설계도 상의 수치를 제시하는 수준을 넘어, 고객사가 자신의 데이터센터 환경에 칩을 직접 꽂아보고 실시간 성능을 확인할 수 있음을 의미한다. 이러한 선점 효과를 활용해 제품군을 세분화하는 전략에도 속도를 내고 있다. 연산 성능 중심의 '레니게이드 맥스', 메모리 대역폭을 확장한 '플러스', HBM(고대역폭 메모리) 대신 GDDR을 탑재해 60W급 초저전력을 구현한 '레니게이드 S'까지 라인업을 구성했다. 가장 먼저 칩을 수령한 만큼 시장의 피드백을 빠르게 반영해 제품을 최적화할 수 있으며, 고객사의 인프라 제약 조건에 맞춰 즉각적인 커스텀 솔루션을 제공할 수 있다는 점은 글로벌 시장 안착을 위한 강력한 무기가 될 전망이다. [약점: Weakness] 지난해 매출 약 70억원…"자본 전쟁 속 체력 검증대" 퓨리오사AI가 직면한 가장 냉혹한 현실은 화려한 기술적 지표와 대비되는 재무적 성적표다. 업계에 따르면 퓨리오사AI의 지난해 매출은 약 70억원 안팎으로 추산된다. 이는 경쟁사인 리벨리온이 같은 기간 달성한 약 350억원 매출의 5분의 1 수준이다. 9년이라는 최장 업력을 보유했음에도 불구하고, 매출 규모 면에서는 후발 주자에게 선두 자리를 내어준 모양새다. 이러한 실적 열세의 근본 원인으로는 1세대 칩인 'VNPU'의 시장 안착 부진이 꼽힌다. 전 세대 제품이 실제 서비스 현장에서 충분한 상용화 레퍼런스를 구축하지 못하면서, 기업의 현금 창출 능력이 제한됨은 물론 차세대 칩인 레니게이드에 대한 시장의 신뢰도에도 심리적 부담을 안기고 있다. 1세대의 판매고가 2세대의 양산 자금으로 이어지는 선순환 구조를 만들지 못했다는 점은 뼈아픈 대목이다. 특히 현재 글로벌 AI 반도체 시장이 단순한 '기술력 대결'을 넘어 막대한 물량을 쏟아붓는 '자본 전쟁'으로 치닫고 있다는 점은 퓨리오사AI에 더 큰 위협이다. 독자적인 스타트업 형태를 유지하고 있는 퓨리오사AI로서는 카드당 천만원 수준의 고가 칩을 수만 개 단위로 양산하기 위한 자금 동원력이 사업 스피드를 결정짓는 절대적인 변수가 될 수 밖에 없다. 결국 전 세대 칩의 낮은 판매량이 남긴 재무적 공백을 2세대 양산 과정에서 얼마나 빠르게 메우느냐가 향후 생존을 결정지을 핵심 과제가 될 전망이다. [기회: Opportunity] '대통령이 먼저 찾은 기업'…9년 업력의 국가적 대표성 퓨리오사AI는 국내 최장수 NPU 기업으로서 대한민국 AI 반도체의 상징적 존재다. 실제로 이재명 대통령은 대선 후보 시절, AI 반도체 산업 강조를 위한 첫 현장 행보로 퓨리오사AI를 방문했다. 이러한 정책적 상징성은 현 정부의 강력한 지지와 정책 자금 투입으로 이어지는 기회 요인이 되고 있다. 오랜 업력은 투자 시장에서도 신뢰의 근거가 되고 있다. 퓨리오사AI는 2017년 설립 이후 9년간 꾸준한 연구개발과 성과를 통해 독보적인 위치를 점해왔다. 이는 신생 업체가 단기간에 따라잡기 힘든 무기다. 특히 퓨리오사AI는 네이버 D2SF, DSC인베스트먼트, 산업은행 등 유수의 투자사들로부터 대규모 자금을 수혈받으며 성장의 발판을 마련했다. 최근 시장에서 평가받는 기업 가치(밸류)는 약 3조원 수준에 달한다. 퓨리오사AI는 이를 발판으로 상반기 내 최대 5억 달러(약 7천500억원)의 대규모 펀딩을 마무리할 계획이다. 이러한 투자 시장의 뜨거운 러브콜은 양산 단계에 진입한 퓨리오사AI의 기술적 가치를 글로벌 시장이 높게 평가하고 있다는 방증이다. 퓨리오사AI 관계자는 "양산 개시 이후 국내외 기관들의 투자 관심이 매우 뜨겁다"며 "현재 추진 중인 펀딩을 통해 확보한 자금을 바탕으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 양산 체계를 더욱 공고히 할 것"이라고 전했다. [위협: Threat] 생산 거점 이원화 논란과 실제 수요처 확보의 불확실성 비즈니스 관점에서의 위협은 실질적인 수주 성과에 대한 시장의 의구심이다. 정부의 정책적 자금을 지원받으며 성장했음에도 양산 파운드리를 해외(TSMC)로 결정한 것은 기술적 선택과는 별개로 국내 산업 생태계 기여도 측면에서 아쉬움 섞인 시선을 받고 있다. 특히 업계에서는 실제 주문량과 양산 규모 사이의 괴리에 주목하고 있다. 디자인하우스 관계자는 "TSMC 쪽에 대량의 구매주문(PO)을 넣을 것이라는 이야기가 들리지만, 현재 확보된 고객사인 LG 물량만으로는 그 규모가 매칭되지 않는다"고 지적했다. 이어 "지난해 매출이 50억~70억원 남짓했던 회사가 갑자기 1천억원을 얘기하는 상황인데, 명확한 고객이 보이지 않는 상태에서 공격적인 양산은 자칫 큰 리스크가 될 수 있다"며 "투자를 받기 위한 제스처로 보일 수 있다"고 우려를 표했다.

2026.03.16 17:18전화평 기자

딥엑스, 'K-AI칩' 기대주서 시장 안착 시험대로… 냉정한 현장 평가 넘을까

온디바이스 AI의 시대가 열렸다. 모든 연산을 거대 데이터센터에 의존하던 방식에서 벗어나 스마트폰, 로봇, 가전 등 기기 자체에서 AI를 구동하려는 기술 트랜드가 대세다. 이 시장의 핵심은 '전성비'(전력 대비 성능)이다. 배터리로 구동되거나 좁은 공간에 탑재되는 엣지 기기 특성상, 열 발생을 최소화하면서도 고성능 연산을 뽑아내는 NPU(신경망처리장치) 기술이 성패를 가른다. 국내 대표적인 팹리스 업체인 딥엑스는 이러한 흐름을 타고 글로벌 시장 공략에 나섰다. 현대자동차, 바이두 등 국내외 대기업과 협력하며 시장 공략에 속도를 내고 있다. 다만 국가 과제 탈락과 소프트웨어 완성도 논란 등 실질적인 실무 안착을 위해 넘어야 할 산이 적지 않다. [강점: Strength] 현대차·바이두가 선택한 '저전력·저발열' 기술력 딥엑스의 강점은 에너지 효율성이다. 딥엑스는 인공지능 연산 시 발생하는 전력 소모를 혁신적으로 줄이면서도, 별도의 냉각 팬 없이 구동할 수 있는 저발열 설계 기술을 확보했다. 이는 고온 환경에서 작동해야 하는 산업용 로봇이나 전력 효율이 생명인 스마트 모빌리티 분야에서 강력한 차별점으로 작용한다. 이러한 기술력은 글로벌 대기업과의 파트너십으로 이어지고 있다. 현대자동차와 로봇 및 스마트 모빌리티 분야에서 협력 중이며, 중국 최대 ICT 기업인 바이두(Baidu)와도 AI 생태계 구축을 위한 손을 잡았다. 엔트리급 비전 솔루션부터 고성능 연산 모델까지 대응 가능한 4종의 제품 라인업을 동시에 갖춰, 가전·보안·로봇 등 다양한 산업군의 요구에 즉각 대응할 수 있는 체계를 완성했다는 평가를 받는다. 비즈니스 가시화에도 속도를 내고 있다. 1세대 칩 'DX-M1'을 지난해 하반기부터 양산하기 시작하며 본격적인 시장 진입을 시도 중이다. 딥엑스 관계자는 “현재 1세대 칩을 양산해 국내외 기업들과 사업을 활발히 진행하고 있다”며 “조만간 시장에서 유의미한 성과를 보여줄 수 있을 것”이라고 자신감을 내비쳤다. [약점: Weakness] 'K-AI 온디바이스' 과제와 소프트웨어 완성도 그러나 실제 산업 현장의 평가는 차갑다. 딥엑스는 최근 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술 개발' 과제 중 로봇 관련 부문에서 수요 기업과 연결되지 못했다. 로봇 부문에는 LG전자, 두산로보틱스, 대동 등이 참여한 걸로 알려졌다. 로보틱스 기술 관련 중요한 레퍼런스를 차지할 기회를 놓치게 된 것이다. 업계에서는 해당 사업에서 딥엑스가 선정되지 않은 주된 원인 중 하나로 소프트웨어의 완성도를 꼽는다. 익명을 요청한 반도체 업계 관계자는 “딥엑스의 칩을 검토한 일부 고객사들 사이에서 하드웨어를 뒷받침할 소프트웨어 최적화 수준이 실제 현장에 즉각 도입하기에는 아직 보완이 필요하다는 목소리가 나온다”며 “물론 이전보다 개선되고는 있으나, 대규모 양산 프로젝트에 적용하기 위한 실무적인 신뢰성 검증이 과제로 남아있다”고 분석했다. 이에 대해 딥엑스 관계자는 "SDK는 오픈소스로 풀려 있고, 꾸준히 업데이트 중"이라고 말했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시장 개막… '엣지'의 대전환 시장 환경 자체는 딥엑스에게 우호적이다. 보안과 응답 속도 등 이유로 엣지 단에서의 직접 연산 수요가 폭발하고 있기 때문이다. 기존 GPU 기반 환경이 효율성 문제로 한계에 부딪히면서 NPU(신경망처리장치) 전용 칩으로의 전환이 빨라지고 있다는 점이 기회로 작용한 셈이다. 김귀영 헤일로 한국지사장은 “온디바이스 AI 시장이 본격적으로 열리며 국내외 엣지 AI 반도체 기업들에게 큰 기회가 왔다”며 “딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들이 함께 성장할 수 있는 적기인 것은 분명하다”고 진단했다. [위협: Threat] 글로벌 선두 '헤일로'와 격차 및 실질 수주 불확실성 가장 실질적인 위협은 글로벌 선두권 기업과의 격차다. 이스라엘의 '헤일로(Hailo)'는 엣지 AI 반도체 점유율 세계 1위로, 이미 전 세계적인 양산 레퍼런스를 보유하고 있다. 글로벌 업체들이 개발 중인 자동차, 로봇 등 온디바이스 AI 디바이스에 헤일로의 칩이 탑재된다. 딥엑스가 개발 중인 제품군이 헤일로와 직접적으로 경쟁하는 만큼, 글로벌 시장에서 이 벽을 넘지 못할 경우 안착이 예상보다 더뎌질 수 있다. 또한 대형 제조사들이 자사 기기에 최적화된 칩을 직접 설계하려는 '내재화' 움직임도 위협적이다. 잠재적 고객사가 강력한 경쟁자로 변모하는 시장 환경 속에서 딥엑스가 범용 칩으로서 독보적인 경제성과 소프트웨어 편의성을 조속히 증명하지 못한다면 설 자리는 점점 좁아질 수밖에 없다는 분석이다.

2026.03.08 08:56전화평 기자

온다, 호스피탈리티 특화 멀티모달 AI 모델 개발

호스피탈리티 AI 기업 온다(대표 오현석)가 자체 개발한 멀티모달 AI 모델을 허깅 페이스에 공개하며, 국내 숙박 산업에서 실증된 AI 기술력을 입증했다고 18일 밝혔다. 이번에 공개된 모델은 8천여 장의 자체 구축 객실 이미지 데이터셋과 한국어 특화 자연어처리 기술을 결합한 하이브리드 AI다. 서로 다른 공급사로부터 제공되는 객실 정보를 자동으로 표준화해 96.5%의 높은 정확도를 달성했다. 온라인여행플랫폼(OTA)을 비롯한 숙박 유통 플랫폼은 다수의 공급사로부터 동일 호텔의 객실 데이터를 수집하지만, 공급사마다 객실명 표기 방식이 상이해 심각한 데이터 불일치 문제가 발생한다. 온다 AI Lab은 이 문제를 해결하기 위해 비전 트랜스포머 기반의 이미지 분류 모델과 한국어 특화 언어모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설계했다. 이미지 모델은 침실, 거실, 욕실 등 객실 구성요소를 자동 인식하도록 학습됐다. 텍스트 모델은 '디럭스', '오션뷰', '얼리체크인' 등 숙박 도메인의 특화 용어의 의미를 분석하여 객실 유사도를 정밀하게 측정한다. 또 두 모델의 출력값을 가중 융합해 최종 유사도 점수를 산출하는 앙상블 기법을 적용, 동일한 침대 이미지를 사용하나 뷰가 다른 객실처럼 단일 이미지나 텍스트로는 구분이 어려운 엣지 케이스에서도 높은 정확도를 유지했다. 온다는 AI의 한계를 인정하고, 신뢰도 기반 하이브리드 워크플로우를 구축했다. 모델이 산출한 각 예측 결과에 신뢰도 점수를 부여하고, 설정된 기준 점수 이하의 케이스는 숙박 도메인 전문가가 최종 검토하는 AI-전문가 협업 구조를 도입해 실무 환경에서의 안정성과 신뢰성을 동시에 확보했다. 오현석 온다 대표는 "AI 시대에 진짜 경쟁력은 모델 자체가 아니라 모델을 학습시킬 수 있는 양질의 도메인 데이터와 실무 적용 능력"이라며 "온다는 8년간 쌓아온 데이터와 호스피탈리티 산업에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 실제로 작동하는 AI를 만들 수 있는 몇 안 되는 기업"이라고 말했다. 온다는 향후 이 기술을 확장해 객실 어메니티 자동 인식, 뷰 타입 분류, 이미지 품질 평가 등 다양한 AI 기반 자동화 솔루션을 상용화할 계획이다.

2025.11.18 16:18백봉삼 기자

핵심인재 붙잡는 '똑똑한 B2E 복지 서비스' 모아보니

복지는 이제 선택이 아닌 필수다. 좋은 인재를 유치하고, 이탈을 막기 위해 많은 기업이 다양한 사내 복지 제도를 도입하고 있다. 하지만 이를 기획하고 운영하는 복지 담당자 입장에서는 여전히 '일이 늘어나는 복지'가 고민이다. 이런 부담을 덜어주기 위해 주목받는 것이 바로 B2E(Business to Employee) 서비스다. 지금 소개하는 세 가지 서비스는 복지 운영의 수고는 줄이고, 임직원의 만족도는 높이는 B2E 솔루션이다. 각기 다른 복지 영역에서 실질적인 변화를 만들어내고 있다. 햄 세트는 이제 그만...모바일로 전하는 센스 있는 선물 '센드비' 많은 인사 총무 및 복지 담당자가 명절이나 생일, 근로자의날 등을 맞아 임직원에게 기념 선물을 준비한다. 하지만 실물 선물일 경우 상품 선정부터 포장, 배송까지 신경 쓸 일이 많다. 받는 입장에서 번거로움을 느끼기도 한다. 대표적인 명절 선물인 햄이나 식용유 세트는 선물용으로 자주 제공되지만, 무겁고 부피가 커 불편한 게 사실이다. 이러한 불편을 줄이기 위해 최근 기업들은 모바일쿠폰 기반의 선물 복지를 선택하고 있다. 윈큐브마케팅이 운영하는 '센드비'는 기업이 모바일쿠폰을 손쉽게 대량 발송할 수 있도록 지원하는 B2E 플랫폼이다. 담당자는 센드비에서 원하는 모바일쿠폰을 선택한 뒤, 주문 페이지로 이동해 임직원의 전화번호를 입력한다. 이후 발송 버튼을 누르면 선택한 쿠폰이 임직원의 모바일로 즉시 전송된다. 주문부터 결제, 발송까지 모든 과정이 하나의 페이지에서 처리되며, 쿠폰 1종을 최대 1천명에게 동시에 보낼 수 있다. 임직원은 MMS로 쿠폰을 받은 후 가까운 매장에서 바로 사용할 수 있어 편리하다. 센드비에는 프랜차이즈 카페, 편의점, 백화점, 문화생활 등 다양한 카테고리의 쿠폰 3천여 종이 등록돼 있다. 1천원 이하부터 10만원 이상까지 금액대도 폭넓게 구성되어 있어 복지 예산에 맞춰 선물 선택이 가능하다. 센드비에서 임직원 선물용으로 가장 높은 인기를 얻고 있는 것은 단연 '비초이스 쿠폰'이다. 이 쿠폰은 받는 사람이 원하는 선물을 직접 선택할 수 있는 것이 특징이다. 하나의 쿠폰 안에 백화점 상품권, 커피 기프트카드, 편의점 쿠폰 등 다양한 선택지가 들어 있고, 임직원이 이 중에서 가장 받고 싶은 선물 하나를 고르면 그 선물이 최종 발송된다. 원하는 것을 직접 고를 수 있어 실용적이고 만족도도 높다. 전국 4만 개 숙소를 사내 복지몰에서 확인한다 '부킹온' 일과 삶의 균형이 중요해지면서, 이제는 임직원의 여행까지 챙기는 기업이 늘고 있다. 임직원이 온전히 재충전할 수 있는 시간은 곧 조직 전체의 활력으로 이어지기 때문이다. 호스피탈리티 테크 기업 온다의 '부킹온'은 이런 요구에 맞춰 탄생한 B2E(임직원 대상) 숙박 커머스 솔루션이다. 호텔, 리조트, 펜션, 풀빌라 등 전국 4만여 개 숙소를 실시간 최저가로 예약할 수 있으며, 사내 복지몰이나 폐쇄몰에 손쉽게 연동할 수 있다. 부킹온은 도입과 운영의 복잡함을 줄이기 위해 다양한 연동 방식을 지원한다. 기존 복지몰에 배너만 붙이면 되는 ASP 방식, 웹이나 앱에 간편 삽입이 가능한 iframe 방식, 맞춤형 구현이 가능한 API 방식, 전용 페이지로 활용할 수 있는 URL 방식 등 기업 환경에 맞춰 유연하게 선택할 수 있다. 또 어떤 방식이든 사내 멤버십 포인트나 복지 포인트와 연동이 가능하다. 인사 총무 및 복지 담당자는 온다와 단 한 번의 계약으로 임직원에게 전국의 다양한 숙박 상품을 제공할 수 있어 운영 효율을 높일 수 있다. 임직원은 회사 포털 안에서 간편하게 숙소를 예약하고, 만족도 높은 휴가와 여행 복지를 경험할 수 있다. 읽는 복지, 연결되는 동료 '밀리의 서재' 빠르게 변화하는 업무 환경 속에서 기업들은 임직원의 성장과 자기계발을 장려하며, 이를 위한 독서 복지를 강화하고 있다. 과거에는 도서 구매 지원금을 주거나 사내 도서관을 운영했다면, 이제는 전자책 구독 플랫폼이 새로운 방식으로 떠오르고 있다. 20만 권 이상의 콘텐츠를 보유한 국내 최대 규모의 전자책 플랫폼 '밀리의 서재'는 기업 대상 구독 서비스를 제공한다. 임직원은 앱, PC, 태블릿, 전자책 전용 기기 등 다양한 디바이스를 통해 원하는 책을 자유롭게 읽을 수 있다. 도입도 간편하다. 인사 총무 및 복지 담당자는 별도의 개인정보 수집 없이 기업 전용 로그인 계정을 발급받아 임직원에게 공유하면 된다. 시스템 구축 없이도 빠르게 적용할 수 있어 도입 부담도 적다. 관리자 전용 페이지를 통해 임직원의 독서 권수, 시간, 루틴, 선호 장르 등을 한눈에 확인할 수도 있다. 열람 이력은 엑셀 파일로 내려받을 수 있어, 복지 성과를 객관적으로 관리하고 보고하는 데 유용하다. 마지막으로, 기업 전용 책장 페이지에 조직에 맞는 도서를 담아 기업도서관을 구성할 수 있다. 업계 및 업무 관련 도서부터 필독서, 교육 콘텐츠까지 목적에 따라 큐레이션하고, 사내 프로그램이나 독서 캠페인과 연계해 자연스러운 커뮤니케이션 채널로 확장할 수 있다. 채용·교육·복지·성과측정까지...HR 최신 트렌드와 노하우를 한번에 지디넷코리아(대표 김경묵)는 기고만장과 5월8일 강남구 봉은사로 슈피겐홀에서 'HR테크 리더스 데이' 컨퍼런스를 개최한다. ▲Z세대 신입을 조직에 안착시키는 방법 ▲AI를 HR에 도입하기 전 반드시 거쳐야 할 데이터 셋업 전략 ▲'성과관리'의 정의를 다시 써야 하는 이유 ▲복지보다 중요한 MZ세대의 '마음 붙잡기' 전략 ▲글로벌 인재를 키우는 실질적인 언어·문화 대응법 등 직무별, 업종별로 다양한 실제 조직의 사례가 공유된다. 이를 통해 HR 리더들이 자신의 조직에 맞는 솔루션을 그 자리에서 바로 그려볼 수 있도록 돕는다. 11개의 HR테크 기업이 인적자원에 관한 지혜를 전하고, 3명의 HR 전문가가 생생한 실 사례를 공유하는 HR테크 리더스 데이는 단지 정보를 나누는 자리가 아니라, 같은 방향을 고민하는 이들과 연결되는 자리기도 하다. HR테크 리더스 데이 참석을 희망하는 HRer들은 [☞등록 페이지]를 통해 신청하면 된다.

2025.04.28 14:29백봉삼 기자

온다-조선호텔앤리조트, CRS·통합 부킹엔진 공동 개발

한국 호스피탈리티 AI 기업 온다는 조선호텔앤리조트와 개발한 호텔 체인용 중앙예약관리시스템(CRS)과 통합부킹엔진을 출시했다고 5일 밝혔다. 그랜드 조선 부산과 그랜드 조선 제주 두 지점을 시작으로, 추후 다른 지점으로 확대될 예정이다. CRS란 여러 지점에 독립적으로 저장된 호텔의 객실 및 예약 정보를 연결해 운영 효율을 높이는 시스템이다. 지점별 데이터를 통합 조회할 수 있어 탄력적인 예약 관리가 필요한 대형 체인 호텔을 중심으로 도입됐다. CRS 공동 개발로 조선호텔앤리조트 헤드쿼터에서의 각 지점 실시간 정보확인 및 관리 효율이 향상될 전망이다. 또 조선호텔 멤버십 시스템과 연동을 통해 편의성을 개선할 수 있도록 설계됐다. 온다 관계자는 "이번 시스템 오픈을 통해 조선호텔앤리조트와의 협력을 강화하고, 호텔의 디지털 전환을 선도할 것"이라며 "업계에 혁신적 변화를 가져올 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.03.05 08:55백봉삼 기자

카카오T 따라잡기 나선 경쟁사..."배차율 높이자"

국내 택시 호출 업계가 부동의 1위인 카카오모빌리티를 따라잡기 위해 택시 배차 성공률을 높이려는 대책을 내놓고 있다. 28일 관련업계에 따르면 우버는 지난해 서비스명을 '우티'에서 우버로 변경하고, 티맵모빌리티의 지분을 매입하며 대대적인 서비스 개선에 나섰다. 지난 20일 열린 기자간담회에서 송진우 대표는 “지난해 배차 경험을 높이기 위해 노력했다”며 “앞으로 서울뿐만 아니라 전국으로 배차율을 확대할 것”이라고 설명했다. 우버는 이를 위해 택시 예약 서비스와 추가 비용을 내고 빠르게 차량을 호출하는 스피드콜 등을 출시했다. 또한 기사를 위한 현금 프로모션과 목적지 표시 기능을 추가하는 등 서비스를 고도화한다는 전략이다. 티머니 역시 온다택시의 배차 품질을 강화하기 위해 보다 빠른 배차 기능을 도입하는 한편, 기사의 수락률을 높이기 위한 기능도 개발 중에 있다. 회사 관계자는 이에 대해 “빠른 배차를 통해 서비스 만족도를 높이고, 기사에게 수익 증대 효과를 유도하려는 것”이라고 설명했다. 지난해 말부터 택시 호출 사업에 진출한 더스윙은 자사 드라이버 앱에 새로운 기능을 추가했다. 수요가 많아 택시가 잡히지 않거나, 콜에 비해 주변에 택시가 적어서 잡히지 않는 경우를 피크 타임으로 인식하고 기사의 보너스를 높여 주는 방식이다. 보너스는 3~5초 간격으로 지속적으로 오르며, 최대 1만원까지 상승한다. 더스윙 관계자는 “배차 실패 경험이 쌓이다 보면 고객은 해당 플랫폼을 더 이상 이용하지 않게 된다”며 “특정 상황에서의 배차 경험이 플랫폼에 대한 신뢰도를 좌우한다고 판단했다”고 설명했다. 회사는 이 방법을 통해 기존의 최대 2배까지 배차 성공률을 끌어올리는 데 성공했다. 업계 관계자는 “고객이 가장 중요하게 생각하는 것은 바로 배차 성공률”이라며 “무료 탑승 같은 이벤트보다도, 고객의 택시 이용 편의성을 높여야 앱 이용 빈도가 늘어날 수 있을 것”이라고 설명했다. 또 다른 관계자는 “증차만으로 모든 문제를 해결할 수 있는 것은 아니다”며 “후발주자인 만큼 회사가 조금 손해를 보더라도, 여러 가지 방법을 고안해야 점유율을 높일 수 있다고 생각했다”고 말했다.

2025.02.28 17:17류승현 기자

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