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AI 전력난, 한미일 손 잡아야…반도체·SMR 협력 확대론 부상

인공지능(AI) 경쟁이 반도체 성능과 전력 확보 경쟁으로 확산하는 가운데 한미일 3국이 AI 인프라와 에너지 안보 분야에서 협력을 강화해야 한다는 제안이 나왔다. 대한상공회의소와 한미협회는 7일 대한상의 회관에서 '제6회 한미 산업협력 컨퍼런스'를 열고 한미일 산업협력 과제를 논의했다. 이날 행사에서는 '전성비와 가성비를 갖춘 AI 데이터센터용 반도체 공동 개발', '피지컬 AI 실험실', '스타트업 공동 활용 AI 인프라 허브 구축' 등 미래 협력 과제가 제시됐다. 대한상의는 이번 논의를 바탕으로 일본 경제단체 등과 실무 협의를 이어간다는 계획이다. 권석준 성균관대 교수는 “글로벌 AI 생태계는 학습에서 추론으로, 단순 성능 경쟁에서 전성비와 가성비 경쟁으로 구체화되고 있다”며 “한미일이 AI 컴퓨팅 인프라 기술 공동 연구개발 플랫폼과 표준 협의체를 구성해야 한다”고 말했다. 그는 AI 데이터센터 전용 시스템·메모리반도체 개발을 위한 공동연구센터, 이른바 '아시아판 IMEC' 구축도 제안했다. 피지컬 AI와 스타트업 인프라 협력 필요성도 제기됐다. 안홍준 한국인공지능·소프트웨어산업협회 본부장은 “한국의 제조 데이터, 미국의 AI 모델·슈퍼컴퓨팅 자원, 일본의 로봇 제어 기술을 결합한 3국 공동 피지컬 AI 테스트베드 구축을 검토할 만하다”고 말했다. 이세영 생성AI스타트업협회장 겸 뤼튼테크놀로지스 대표는 “한미일 스타트업들이 공동으로 활용할 수 있는 AI 컴퓨팅 크레딧 프로그램과 인프라 허브 구축이 필요하다”고 제언했다. AI 협력을 위해 3국 간 규제 차이를 조율해야 한다는 지적도 나왔다. 하부카 히로키 CSIS AI센터 수석연구원은 “세 나라 간 AI 협력을 가로막는 주요 병목 중 하나는 각국의 규제 방식이 점점 더 달라지고 있다는 점”이라며 민간 주도의 '규제 상호운용성' 확보가 필요하다고 강조했다. 에너지 분야에서는 AI 확산에 따른 전력 수요 증가와 지정학적 리스크에 대응하기 위한 액화천연가스9LNG)·소형모듈원자로(SMR) 협력이 주요 의제로 다뤄졌다. 제인 나카노 CSIS 에너지안보·기후변화 수석연구원은 “AI 수요 대응을 위해 한미일은 신뢰할 수 있고 청정한 에너지 확보가 필수”라며 한국과 일본이 미국 가스전 개발뿐 아니라 액화설비, 저장시설, 수출터미널 등 LNG 수출 인프라에 공동 투자하는 방안을 제안했다. 조홍종 단국대 교수는 “3국 공조는 생존의 문제”라며 미국의 원천기술, 일본의 정밀 부품·금융, 한국의 시공·기자재 역량을 결합한 SMR 협력이 필요하다고 강조했다. 그는 각국의 규제와 인증제도가 걸림돌이 될 수 있다며 설계인증 상호참조를 통해 인허가 기간을 줄이는 'SMR 패스트트랙' 구축을 제안했다. 최중경 한미협회 회장은 개회사에서 “한미일 산업협력은 인류 역사상 가장 강력한 산업동맹이 될 것”이라며 “정교하게 설계된 공급망과 상호보완적 기술 협력을 통해 실질적 성과를 만들어야 한다”고 말했다. 성윤모 전 산업통상자원부 장관은 기조 발표에서 “한미일 산업협력은 규모와 범위의 경제를 통한 효율성과 안보 공조, 상호보완적 기술 협력을 통한 안정성을 동시에 꾀할 수 있다는 점에서 가치가 있다”며 “AI, 반도체, 에너지, 조선 분야에서 3국 협력이 유의미하다”고 강조했다. 이형희 서울상의 부회장(SK 부회장)은 환영사에서 “최근 국제통상질서와 공급망 체계 재편에 따라 수출주도형 국가인 한국과 일본은 구조적 도전 극복을 위해 합심할 유인이 커졌고, 한미일 3국의 동맹관계 안에서 협력이 이뤄질 때 더 큰 안정성과 지속성을 가질 수 있다”며 “한미일 3국의 산업생태계가 더 긴밀히 연결될 수 있게끔 민간 차원의 협력을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.05.07 09:03류은주 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

"국가 차원 피지컬 AI '독파모' 연내 착수해야"

AI가 데이터센터를 넘어 로봇, 자동차 등 물리적인 현실 세계로 이식되는 '피지컬 AI' 시장이 급부상하는 가운데, 국내 AI 기업들이 기술 주권 확보를 위해 올해 안에 국가 차원의 '독자 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에 착수해야 한다고 목소리를 높였다. 22일 서울 여의도 국회의원회관 제2세미나실에서 열린 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼'에서는 피지컬 AI 시장 선점을 위해서는 관행적 행정을 탈피한 속도전이 무엇보다 중요하다는 의견이 제기됐다. 이날 행사는 정동영·최형두·이철규·정진욱 의원이 공동 주최했으며, 김녹원 딥엑스 대표와 최홍섭 마음AI 대표가 발제자로 참석했다. 딥엑스, '탈(脫) 쿠다' 선언…자체 프레임워크 '뉴턴'으로 승부수 하드웨어 부문 발제를 맡은 김녹원 딥엑스 대표는 엔비디아의 소프트웨어 패권인 '쿠다(CUDA)' 권력에 도전하는 구체적인 로드맵을 공개했다. 김 대표는 “엔비디아가 데이터센터 AI를 장악할 수 있었던 것은 강력한 소프트웨어 생태계 덕분”이라며 “딥엑스는 이를 넘어서기 위해 엔비디아의 로봇용 프레임워크인 '아이작(Isaac)'을 완벽히 대체하는 자체 라이브러리 '뉴턴(Newton)'을 개발했다”고 밝혔다. 딥엑스의 '탈 쿠다' 전략의 핵심은 호환성과 편의성이다. 기존 엔비디아 환경에서 로봇 알고리즘을 개발하던 고객사들이 코드를 거의 수정하지 않고도 딥엑스의 NPU(신경망처리장치)로 즉시 전환할 수 있도록 '뉴턴'이 징검다리 역할을 한다. 김 대표는 “고객사가 필요한 기능의 90% 이상을 자동화된 라이브러리 형태로 제공해 진입 장벽을 없앴다”며 “오는 10월 삼성전자 2나노 공정으로 생산될 'DX-M2' 칩과 뉴턴의 결합은 전 세계 피지컬 AI 개발자들이 엔비디아의 비싼 하드웨어와 전력 소모에서 벗어나는 계기가 될 것”이라고 강조했다. "하드웨어부터 제조까지…한국은 가치사슬 완비한 유일한 국가" 이어 발제에 나선 최홍섭 마음AI 대표는 한국의 독보적인 산업 인프라를 강조하며 시너지 효과를 역설했다. 최 대표는 “미국은 제조 생태계가 부족하고 중국은 파운드리 등 반도체 부문이 취약하지만, 한국은 NPU, AI 모델, 시뮬레이터, 파운드리, 제조 대기업을 모두 갖춘 세계 유일의 국가”라고 분석했다. 그는 단순히 로봇의 외형을 만드는 수준을 넘어, 로봇이 물리적 인과관계를 스스로 학습하고 판단하는 '월드 액션 모델'과 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 중요성을 피력했다. 최 대표는 “현재 각 분야 기업들이 파편화되어 따로 움직이고 있는데, 이를 하나로 묶는 판을 국가가 깔아줘야 글로벌 빅테크와 대등하게 경쟁할 수 있다”고 지적했다. "관행적 행정으로 골든타임 놓쳐…연내 '독파모' 가동해야" 이날 포럼의 결론은 피지컬 AI 산업에서 '국가적 속도전'으로 모아졌다. 발제자들은 미·중 빅테크 기업들이 연간 조 단위의 R&D 비용을 투입하며 시장을 선점하는 상황에서, 우리나라는 예산 타당성 검토와 부처 간 칸막이에 가로막혀 골든타임을 놓치고 있다고 제언했다. 최 대표는 “국내 로봇 기업들은 정말 '짠내' 날 정도로 힘든 환경에서 버티고 있다”며 “내년 예산 편성을 기다리는 것은 이미 늦다”고 직격했다. 이어 “올해 안에 제조 대기업과 반도체·AI 중소기업이 하나로 뭉치는 '피지컬 AI 독자 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 즉각 가동해 기술 자립도를 확보해야 한다”고 촉구했다. 신동주 모빌린트 대표는 "미국과 중국을 제외하면 격차를 벌리고 있지만 문제는 (한국과) 미국·중국의 격차도 벌어지고 있는 점"이라며 "2~3년 골든타임 내에 G2와 격차를 줄이지 못하면 피지컬 AI 강국도 쉽지 않을 것 같다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI 독파모가 올해 안에 진행되도록 힘을 모아달라"고 덧붙였다.

2026.04.22 09:51전화평 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

딥엑스, 레고형 AI 풀스택 공개…"韓 피지컬 AI 수출국 만들 것"

"한국을 피지컬 인공지능(AI) 수출국으로 만드는 것이 목표입니다." AI 반도체 기업 딥엑스 김녹원 대표는 14일 판교 딥엑스 본사에서 열린 기자간담회에서 이같이 밝혔다. 독자 AI 반도체 기술로 글로벌 피지컬 AI 시장을 선점하겠다는 것이다. 이날 회사는 하드웨어와 소프트웨어를 통합 제공하는 '레고형 AI 풀스택' 전략을 내세웠다. 로봇과 스마트 모빌리티 등에 고객사가 AI 기능을 레고 블록처럼 조합해 쓰도록 지원하는 것이 목표다. “엔비디아 1:1 대체”…현대차·바이두 등 글로벌 수주 가시화 딥엑스는 글로벌 시장을 장악한 엔비디아 생태계를 정조준했다. 엔비디아 개발 플랫폼에 익숙한 고객들이 별도 노력 없이 딥엑스 환경으로 전환할 수 있는 '제로 에포트'(Zero Effort) 환경을 구축했다. 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼 '아이작 ROS'를 1대 1로 대체할 수 있는 전용 API 'DX-뉴턴'을 공개해 생태계 전환의 문턱을 낮췄다. 글로벌 기업과 협력도 가시적 성과를 내고 있다. 현대자동차 로보틱스랩과는 딥엑스 칩을 로봇에 탑재해 사람 인식과 실시간 회피 알고리즘 구동에 성공하며 파트너십을 다지고 있다. 중국 바이두의 경우 문자인식(OCR) 프로젝트를 통해 초도물량 3만 개를 수주했다. 삼성 5나노·2나노 협력…'버터 녹지 않는' 초저전력 칩 로드맵 딥엑스 AI 칩은 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)에서 양산한다. 현재 시장에 나온 1세대 칩 'DX-M1'은 삼성전자 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 적용해 90% 이상의 양산 수율을 확보했다는 게 딥엑스의 설명이다. 발열제어 능력이 뛰어나 구동 중인 칩 위에 버터를 올려도 녹지 않을 정도의 초저전력을 구현했다. 김 대표는 "딥엑스 칩은 경쟁사 대비 다이(Die) 사이즈가 4분의 1 수준으로 작아 제조 원가에서 경쟁력을 확보했다"고 설명했다. 차세대 칩 로드맵도 구체화했다. 내년 2027년 출시 예정인 2세대 칩 'DX-M2'는 삼성전자 2나노 공정을 적용해 5W 미만 전력으로 80TOPS 성능을 구현했다. 온디바이스 환경에서 생성형 AI를 구동하는 것이 목표다. 2028년에는 20W 이하 전력으로 1페타플롭스(PFLOPS) 연산력을 지원하는 슈퍼컴퓨터급 3세대 칩 'DX-M3'를 선보일 계획이다. 누적 주문 610만 달러…2026년 이후 본격 IPO 추진 회사는 지난해 8월 양산 후 시장에 안착하고 있다. 7개월 만에 글로벌 8개국에서 총 30개의 구매주문(PO)을 확보했다. 현재까지 누적 수주액은 총 610만 달러(약 90억원)다. 딥엑스는 수주 실적을 기반으로 올해 총 4000만 달러(약 593억원) 매출을 달성할 계획이다. 이 중 순수 제품 매출만 2500만 달러 이상 거두는 것이 목표다. 실적 성장에 발맞춰 기업공개(IPO) 행보도 본격화한다. 현재 차세대 칩 개발을 위한 신규 펀딩 라운드를 진행 중이다. 자금 확보와 국내 국제회계기준(IFRS) 전환 작업이 마무리되는 시점에 맞춰 주관사를 선정하고 상장 절차에 돌입할 예정이다. 김녹원 대표는 "딥엑스는 기존 시장을 따라가는 기업이 아니라 새로운 시장을 만드는 퍼스트 무버"라며 "대한민국 시스템 반도체 역사상 처음으로 세계 1위에 도전하는 기업이 되겠다"고 말했다.

2026.04.14 16:05전화평 기자

리벨리온, 6400억 투자 유치...기업가치 3.4조

국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 국민성장펀드 1호로 선정되면서 6400억원 규모의 프리IPO 라운드 투자를 유치했다고 31일 밝혔다. 이번 투자로 리벨리온은 3조4000억원의 기업가치를 달성했다. 이번 프리IPO 라운드는 정부 주도의 정책자금과 미래에셋그룹이 리드한 민간 자본이 결집된 '민관 합동 투자'의 결과다. 정책자금의 경우 국민성장펀드에서 2500억원, 산업은행이 500억원을 각각 투자해 총 3000억원의 재원을 조성했다. 특히 미래에셋그룹은 그룹 차원에서 앵커 투자자로 나서며, 3000억원의 투자를 리드했다. 이러한 시장의 신뢰를 바탕으로 기존 투자자들도 신주인수권을 행사하며 총 6400억원 규모로 이번 투자가 마무리될 예정이다. 이번 투자는 정부가 대한민국 AI 3대 강국 달성을 목표로 추진 중인 '국민성장펀드 1차 메가프로젝트'의 핵심 과제인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 실질적인 첫 행보다. 정부는 AI 반도체 분야에 필요한 다양한 투자와 지원을 바탕으로 기존 GPU의 전력·비용 한계를 극복할 국산 NPU 생태계를 구축할 계획이다. 그 일환으로 5년간 150조원 규모의 국민성장펀드 중 15조원을 혁신 기업에 대한 지분 투자 방식으로 집행, 리벨리온이 그 첫 사례로 이름을 올리며 국산 NPU 생태계 전반을 견인할 대표주자로 나서게 됐다. 회사는 이번 자금 조달을 바탕으로 인재 채용에 박차를 가할 계획이다. 현재 리벨리온은 300여명의 인력 규모를 갖추고 있다. 박성현 리벨리온 대표는 “지난 5년간 국내 반도체 생태계와 정부의 전폭적인 지지가 있었기에 리벨리온이 여기까지 성장할 수 있었다"며 "AI 추론 시장이 개화하는 '골든타임'을 놓치지 않기 위해 국가와 민간의 모험자본이 적시에 힘을 모아주신 것은 대한민국 반도체 생태계의 역사에 있어 상징적인, 매우 가슴 뛰는 순간”이라고 말했다. 그러면서 “이제는 경쟁력 있는 인재들과 함께 지금보다 2배 이상으로 팀을 키워 한층 더 높은 수준의 인재밀도를 갖추고, 글로벌 AI 인프라 시장의 중심에서 한국 AI 및 반도체 생태계와 함께 그 경쟁력을 직접 증명해보일 것”이라고 강조했다.

2026.03.31 09:25전화평 기자

리벨리온, 차세대 AI칩 '리벨 100'으로 명칭 변경...왜?

국내 대표 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 자사의 차세대 신경망처리장치(NPU) 명칭을 기존 '리벨 쿼드(REBEL-Quad)'에서 '리벨 100(REBEL 100)'으로 공식 변경하기로 했다. 칩 이름 하나로 전체 제품 라인업을 부르던 기존 방식에서 벗어나, 고객 편의성을 극대화하기 위한 직관적인 네이밍 개편이다. 30일 반도체 업계에 따르면 리벨리온은 올해 하반기 양산을 시작하는 차세대 칩을 '리벨 100'으로 명칭을 바꿨다. 이러한 명칭 개편의 배경에는 1세대 칩인 '아톰(ATOM)' 출시 당시의 경험이 있다. 전세대 칩인 아톰은 개별 칩과 카드, 서버 등 여러 제품을 하나의 이름으로 묶어 불렀다. 그러다 보니 고객 입장에서 헷갈린다는 피드백이 이어진 것이다. 이에 따라 칩 자체는 '리벨 100'으로 부르며, 이를 탑재한 카드는 '리벨 카드', 서버는 '리벨 서버'로 직관적인 세분화를 단행했다. 신제품 실물이 본격적으로 고객에게 가기 전에 선제적으로 이름 체계를 확립하려는 목적으로 풀이된다. 리벨리온 관계자는 이에 대해 “명칭을 변경하는 것은 맞다”며 “31일 홈페이지에 새로운 명칭이 업데이트될 예정”이라고 말했다. 엔비디아 'H200' 넘었다…실전 연산 성능 우위·3GB 더 큰 메모리 확보 새로운 이름을 단 '리벨 100'은 최근 내부 벤치마크 테스트 결과, 시장의 기준점인 엔비디아의 최신 AI 칩 'H200'과 대등하거나 이를 소폭 상회하는 성능을 기록했다. 세부 성능 비교 지표를 살펴보면 그 차이가 더욱 명확히 드러난다. 세계 최고 권위 반도체 설계 학회인 ISSCC 2026 발표 자료에 따르면 리벨 100의 FP16(16비트 부동소수점) 연산 성능은 1 페타플롭스(PFLOPS)로 H200(0.99 PFLOPS)과 대등한 수준을 기록했다. 나아가 최근 리벨리온 내부에서 대형언어모델(LLM)을 구동해 진행한 실제 추론 벤치마크 테스트에서는 리벨 100이 H200을 핵심 연산 속도 면에서 앞섰다. H200과 같은 속도를 낼 때 전력 효율이 최대 1.7배 더 높았다. 특히 눈에 띄는 것은 메모리 사양이다. 두 칩의 메모리 대역폭은 동일하지만, 가용 메모리 용량에서 리벨 100은 144GB를 확보해 엔비디아 H200(141GB)보다 3GB 더 높은 수치를 보였다. 업계에 따르면 엔비디아 H200은 144GB의 용량 중 3GB를 에러 정정 코드(ECC) 등 보조 오버헤드 영역으로 할당한다. 실제 가용 용량은 141GB인 셈이다. 반면 리벨 100은 144GB를 온전히 사용자에게 제공한다. 독자적인 칩렛(Chiplet) 아키텍처가 이를 가능하게 한 것으로 보인다. 리벨 100은 삼성전자 4나노 파운드리 공정으로 양산되며, 차세대 메모리인 HBM3E를 탑재했다. 세계 최초로 UCIe 다이-투-다이(Die-to-Die) 인터페이스를 적용해 4개의 칩렛을 하나의 칩처럼 구동시키는 아키텍처를 구현해 냈다. 이를 통해 설계 전력(TDP)을 최대 600W로 억제, 동일한 성능을 내는 엔비디아 H200(700W) 대비 전력 소모를 약 15% 이상 줄이는 전력 효율을 달성했다. 리벨리온은 이러한 하드웨어 경쟁력을 바탕으로 올해 시장 안착에 속도를 낼 계획이다. 현재 리벨리온은 xAI, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 기업들과 협력을 진행하고 있다.

2026.03.30 16:00전화평 기자

딥엑스, 양산 7개월 만에 8개국·27건 구매 주문 확보

초저전력 피지컬 AI 반도체 기업 딥엑스가 첫 양산 제품 출시 7개월 만에 8개국에서 27건의 구매주문(PO)을 확보했다고 29일 밝혔다. 딥엑스는 지난해 8월 양산을 시작했으며 지난해 5개월 동안 확보된 PO는 2건이었다. 이후 3개월이 채 되지 않아 25건의 추가 주문이 발생하며 주문 증가 속도가 빠르게 증가했다. 확보된 주문은 로보틱스, 스마트팩토리, AI 엣지 서버, 산업용 AI, 지능형 영상보안, AI IT 서비스, 스마트시티 등 7개 주요 피지컬 AI 응용 분야에 걸쳐 발생했다. 딥엑스의 AI 반도체는 현재 미국, 유럽, 중국, 일본, 싱가포르 등 8개 국가의 다양한 피지컬 AI 응용 시장에 공급되고 있다. 빠른 글로벌 양산 확산의 배경에는 사전 글로벌 대규모 PoC(개념검증) 전략이 있다. 반도체 산업에서는 고객사들이 일반적으로 PoC를 시작한 이후 실제 고객사의 응용 제품 양산까지 9~18개월의 시간이 필요하다. 딥엑스는 양산 이전 약 1년여 동안 전 세계 350개 글로벌 고객사와 PoC 및 기술 협업을 진행하며 고객 파이프라인을 구축한 바 있다. 딥엑스 측은 "이러한 전략을 통해 양산 이후 다수 고객이 빠르게 실제 구매 주문으로 전환되는 효과가 나타나고 있다"고 설명했다. 딥엑스는 국내외 대기업과 협력하며 AI반도체 적용을 확대하고 있다. 현대자동차 로보틱스 그룹에서는 딥엑스 AI 반도체가 차세대 서비스 로봇 플랫폼에 적용되며 올해 하반기 양산을 앞두고 있다. 또한 중국 AI 기업 바이두와 공장 자동화 및 산업 AI 분야에서 협력한다. 김녹원 딥엑스 대표는 “딥엑스는 로보틱스 중심의 자율 이동체와 무인 생산 및 AI 제조 중심의 스마트 팩토리라는 두 축의 피지컬 AI 분야에서 글로벌 선도 AI 반도체 기업이 되고자 한다"며 "이를 통해 한국이 제조된 제품을 수출하는 나라에서 무인화된 공장을 수출하는 국가가 되는 데 기여하게 될 것”이라고 말했다.

2026.03.29 14:42전화평 기자

모빌린트, 스피어에이엑스와 엣지 AI 기반 영상 분석 협력

AI 반도체 기업 모빌린트가 AI 영상 분석 솔루션 기업 스피어에이엑스(SPHERE AX)와 AI 기반 안전·보안 및 스마트 인프라 사업 협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 각 사가 보유한 기술력과 인프라를 결합해 엣지 AI 기반 영상 분석 솔루션을 공동 개발하고, 산업 현장의 안전 관리와 스마트 인프라 구축을 위한 사업 협력을 추진할 예정이다. 주요 협력 내용은 ▲엣지 AI 기반 지능형 영상 분석 솔루션 공동 개발 ▲산업 안전 및 보안 분야 사업 기회 공동 발굴 ▲기술 검토 및 실증(PoC) 수행 ▲공동 마케팅 및 생태계 연계 협력 등이다. 모빌린트는 자사의 고성능 NPU(신경망처리장치)를 기반으로 엣지 환경에서 고효율 AI 연산이 가능한 하드웨어 플랫폼을 제공하고, 스피어에이엑스는 AI 영상 분석 알고리즘 기술을 접목해 지능형 영상 분석 솔루션을 구현할 예정이다. 이를 통해 제조 현장, 건설 현장, 공공시설 등 다양한 산업 환경에서 실시간 안전 모니터링과 지능형 보안 시스템 구축을 추진한다는 계획이다. 특히 양사는 엣지 AI 기반 영상 분석 기술을 활용해 산업 안전 관리 및 스마트 인프라 분야에서 새로운 사업 기회를 공동 발굴하고, 실제 운영 환경에서의 성능 검증(PoC)을 통해 상용화를 추진할 예정이다. 신동주 모빌린트 대표는 “스피어에이엑스의 AI 영상 분석 기술과 모빌린트의 고성능 NPU 기술이 결합되면 산업 현장에서 요구되는 실시간 AI 분석과 안정적인 시스템 구축이 가능해질 것”이라며 “양사의 협력을 통해 지능형 안전 관리 및 스마트 인프라 분야에서 새로운 AI 솔루션 모델을 만들어 나가겠다”고 말했다. 박윤하 스피어에이엑스 대표는 “스피어에이엑스가 보유한 영상 기반 AI 추론 기술과 모빌린트의 NPU 기반 엣지 AI 하드웨어플랫폼이 결합되면 향후 피지컬 AI 분야에서 큰 시너지를 창출할 수 있을 것으로 기대한다”며 “특히 모빌리티, 드론, 로봇 등 다양한 산업 영역에서 영상 기반 AI 인지 및 판단 기술이 중요한 역할을 하게 될 것으로 보고 있으며, 양사의 기술 협력을 통해 이러한 분야에서 새로운 AI 응용 시장을 개척하고 글로벌 시장을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.24 14:59전화평 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

미 의회, 엔비디아 그록 인수 제동…반독재·독과점 조사 착수

미국 엔비디아가 AI 추론 전문 스타트업 '그록'과 체결한 200억달러(약 30조1300억 원) 규모의 라이선스 계약을 두고 미 의회가 반독점법 위반 여부에 대한 정밀 조사에 착수했다. 형식상 기술 사용 계약이지만, 실질적으로는 규제 당국의 감시를 피하기 위한 '편법 인수'라는 의혹이 핵심이다. 블룸버그 통신은 엘리자베스 워런 상원 의원과 리처드 블루먼솔 상원 의원이 현지시간 19일 엔비디아의 젠슨 황 CEO에게 이번 거래의 세부 내역 공개를 요구하는 서한을 발송했다고 20일 보도했다. 두 의원은 서한에서 "이번 거래가 반독점 규제 당국의 심사를 피하기 위해 의도적으로 설계된 것으로 보인다"며 강한 우려를 표명했다. 특히 "이러한 방식의 인수는 시장 경쟁을 억제하고 엔비디아의 독점적 지위를 더욱 공고히 해, 미국의 기술 리더십을 저해할 수 있다"고 지적했다. 지난 2025년 말 체결된 이번 계약에 따르면, 엔비디아는 그록의 IP(설계자산)에 대한 비독점 라이선스를 확보하는 동시에 조나단 로스 CEO를 포함한 그록의 핵심 엔지니어 대다수를 영입했다. 그록이라는 법인은 여전히 별개로 존재하지만, 핵심 인력과 기술이 엔비디아로 흡수됐다는 점에서 사실상의 인수합병(M&A)과 다를 바 없다는 것이 의회의 판단이다. 최근 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 스타트업을 직접 인수하는 대신 기술 라이선스 계약과 인력 채용 형식을 빌려 규제 당국의 심사를 우회하는 전략을 취하고 있다. 미 연방거래위원회(FTC) 역시 지난 1월 이러한 형태의 '우회 인수'에 대해 엄격한 조사 방침을 밝힌 바 있다. 엔비디아는 현재 AI 모델 학습용 GPU 시장을 장악하고 있으며, 이번 계약을 통해 상대적으로 경쟁이 치열한 '추론' 시장에서도 지배력을 확대하려 하고 있다. 이번 주 열린 연례 컨퍼런스에서 젠슨 황 CEO는 그록의 기술을 새로운 AI 컴퓨팅 플랫폼에 통합하겠다고 공식 발표하기도 했다. 엔비디아 측은 "그록을 인수한 것이 아니며, 그록은 여전히 독립적인 사업체로 존재한다"며 "고객에게 세계 최고의 가속 컴퓨팅 기술을 제공하기 위해 라이선스를 구매하고 인재를 영입한 것뿐"이라고 해명했다.

2026.03.21 05:45전화평 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

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

'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

남부발전, 퓨리오사AI와 국산 AI 반도체 생태계 조성 협력

남부발전이 인공지능(AI) 대전환 가속화 흐름에 발맞춰 국산 반도체 기술을 활용한 에너지 생태계 육성에 나선다. 한국남부발전(대표 김준동)은 퓨리오사AI와 '에너지 효율 중심의 국산 AI 인프라 생태계 구축'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 기존 외산 고가 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추고, 전력 효율이 뛰어난 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 인프라를 구축하기 위해 마련됐다. 이를 통해 남부발전은 발전설비 운영 비용을 절감하고, 퓨리오사AI는 국산 AI 반도체의 실제 산업 현장 적용 사례를 확보해 기술 자립도를 높인다는 방침이다. 두 회사는 국산 기술 기반 저전력·고성능 AI 인프라 구축을 목표로 ▲NPU 기반 AI 서버 도입·실증 ▲국산 AI 인프라 최적화를 위한 시스템 성능 개선 ▲GPU와 NPU 간 분산 처리를 위한 하이브리드 운영 방안 모색 ▲최신 AI 기술 관련 교류 및 공동 연구 등을 추진할 예정이다. 특히 이번 협력에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 '레니게이드(RNGD)'가 활용된다. 이 모델은 높은 전력 효율성이 검증된 만큼, 남부발전은 이를 통해 핵심 AI 기술의 성능을 검증하고 대상 시스템을 단계적으로 확대해 차세대 AI 반도체 기술력 선점의 전초기지 역할을 수행할 예정이다. 김준동 남부발전 사장은 “이번 협약은 국산 기술로 안정적이고 효율적인 AI 기반 환경을 조성하는 의미 있는 첫걸음”이라며 “국산 AI 반도체 기술이 실제 산업 현장의 실효성을 입증하고, 향후 다른 공공기관과 산업계로 확산되는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

2026.03.13 02:00주문정 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

딥엑스, '한-싱가포르 AI 커넥트 서밋'서 AI 반도체 기술 시연

AI 반도체 기업 딥엑스가 현지시간 2일 싱가포르에서 개최된 '한국-싱가포르 AI 커넥트 서밋'에 참가해 이재명 대통령과 양국 최고위급 장관단 앞에서 기술 시연을 진행했다고 3일 밝혔다. 이번 행사는 대한민국 과학기술정보통신부와 중소벤처기업부, 싱가포르 디지털개발정보부(MDDI)가 공동 주최한 국가적 행사다. 딥엑스는 본 행사의 핵심인 'AI 혁신 시연' 세션에서 '피지컬 AI'의 핵심 기술과 상용화 사례를 선보였다. 이날 직접 발표에 나선 김녹원 대표는 먼저 올해 상용화를 앞둔 현대자동차 로봇에 탑재된 딥엑스의 AI 반도체 기술을 시연했다. 로봇이 복잡한 환경에서 사람을 실시간으로 인지해 충돌을 방지하는 '안전의 뇌' 역할을 수행하는 모습과 데이터센터(클라우드) 연결 없이 로봇 본체 내에서 고객의 얼굴을 인식해 통신 장애 상황에서도 안전하게 구동되는 혁신적인 온디바이스 AI 기술을 소개했다. 현재 딥엑스는 현대자동차그룹과 공동 개발한 로봇용 온디바이스 AI 칩 '엣지 브레인'을 양산하기로 했다. 이 칩은 로봇의 인지·판단·제어를 로컬에서 처리하는 반도체로, 현대차는 병원·호텔 등 다양한 로보틱스 솔루션에 적용을 추진 중이다. 딥엑스는 현장에서 버터 데모도 시연했다. 해당 데모는 회사의 초저전력 칩 'DX-M1'과 동일한 AI 연산을 수행하는 AI 반도체 위에 버터를 올려놓은 채 진행된다. 동작 결과 딥엑스 칩 위 버터가 녹지 않는 모습을 보여주며, DX-M1의 높은 발열 제어 기술을 증명한다. 회사는 이러한 기술력을 바탕으로 글로벌 양산 성과도 본격화되고 있다. 김 대표는 "글로벌 AI 플랫폼 기업 바이두와 파트너십을 맺고, 로봇·드론·공장자동화 기기에 딥엑스 칩을 공급하기로 했다"며 "첫 양산 프로젝트로 4만 장의 AI 반도체 공급 계약을 체결해 올해 양산을 앞두고 있다"고 말했다. 국내 역시 포스코DX의 공장 자동화와 한진택배의 배송 자동화 및 스마트 시티 시스템에 딥엑스의 솔루션이 도입돼 실제 산업 경쟁력으로 전환되고 있다.

2026.03.03 10:48전화평 기자

'AI 추론칩' 강자 리벨리온, 글로벌 실전 테스트 돌입

국내 인공지능(AI) 반도체 산업의 대표 스타트업이자 다크호스로 평가받는 리벨리온(Rebellion)은 올해 창업 이후 새로운 도약을 위한 중대한 기로에 서 있다. 기업 사명처럼 AI 반도체 산업의 반란을 일으키는 역사적 한 해가 될지, 아니면 찻잔 속의 태풍으로 그칠지 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다. 이러한 관심의 배경에는 급격하게 변화하는 글로벌 AI 시장의 판도가 자리 잡고 있다. 이제 시장은 단순한 모델 개발을 넘어 실질적인 서비스 효율을 따지는 '추론(Inference)의 시대'로 진입했다. 천문학적인 전력 소모와 운영 비용을 감당해야 하는 빅테크들에게 고효율·저전력 반도체 확보는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제로 직결되기 때문이다. 리벨리온이 차세대 AI 반도체 경쟁의 핵심 무대로 추론 칩(NPU) 시장을 보고 있는 이유다. 리벨리온은 바로 설립 초기부터 이 지점을 정조준하고 기술 개발에 매진해 왔다. 1세대 '아톰(ATOM)' 칩에 이어 최근 내놓은 차세대 칩 '리벨(REBEL)'은 이같은 노력의 정수다. 엔비디아 칩과 비교해 높은 효율을 자랑하는 것으로 평가받고 있다. 최근엔 실리콘 샘플 성능 검증까지도 성공적으로 마쳤다. 삼성전자의 4나노 공정과 HBM3E를 탑재한 '리벨'은 현재 xAI, 오픈AI 등 글로벌 파트너들과 테스트를 진행하며 상용화 가능성을 구체적으로 타진 중이다. 하드웨어의 성과를 실제 서비스 성능으로 구현하기 위한 소프트웨어 최적화라는 과제가 여전히 남아있지만, 리벨의 시장 안착 여부는 리벨리온이 추진하는 올해 상장 로드맵을 결정지을 핵심 열쇠가 될 전망이다. [강점: Strength] 'H200급 성능에 전력은 15% 감소'...'리벨'이 증명한 초격차 리벨리온의 가장 강력한 무기는 하드웨어 기술이다. 리벨리온의 차세대 AI 칩인 '리벨'의 실리콘 샘플 테스트 결과는 당초 설계 목표를 모두 충족한 것으로 평가 받는다. 반도체 업계 관계자는 "당초 예상보다 칩 성능이 잘 나온 걸로 안다"며 "실제 현장에서 구동만 잘 된다면 효용성 측면에서 충분치 사용성이 있을 것으로 보인다"고 말했다. 특히 칩렛(Chiplet) 아키텍처와 HBM3E를 탑재한 '리벨 쿼드(Rebel Quad)'는 연산 성능과 메모리 사양 면에서 시장의 기준점인 엔비디아 H200을 미세하게 앞서거나 대등한 수준을 기록했다. 세계 최고 권위 반도체 설계 학회인 ISSCC(국제고체회로학회) 최신 발표 자료에 따르면 리벨 쿼드의 FP16 연산 성능은 1 PFLOPS로 H200(0.99 PFLOPS)과 비슷하며, 메모리 용량 또한 144GB로 H200(141GB)보다 소폭 높다. 이는 세계 최초로 UCIe-Advanced 다이-투-다이(Die-to-Die) 인터페이스를 적용해 4개의 칩렛을 하나의 칩처럼 구동시킨 결과다. 가장 고무적인 대목은 전력 효율이다. 리벨 쿼드의 설계 전력(TDP)은 최대 600W로, 유사한 성능을 내는 H200(700W) 대비 약 15% 가량 전력 소모가 적다. 글로벌 소프트웨어 생태계 편입도 가속화되고 있다. 리벨리온은 최근 글로벌 오픈소스 솔루션 기업 레드햇의 공식 포팅 파트너로 선정됐다. 특히 이 과정에서 글로벌 모바일 AP 강자인 퀄컴과의 경쟁에서 앞선바 있다. 회사의 기술력은 글로벌 학회에서도 인정받았다. 리벨리온은 최근 미국 샌프란시스코에서 개최된 'ISSCC 2026'에서 리벨 쿼드 관련 논문을 발표하고, 데모를 시현했다. ISSCC는 반도체 올릭픽으로 불리며, 반도체 학계에서는 세계 최고 권위를 갖는다. 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 "리벨리온이 ISSCC에서 논문 발표와 데모를 시현한 것은 유의미한 결과"라고 평가했다. 오진욱 리벨리온 CTO(최고기술책임자)는 "이번 발표로 확보한 글로벌 수준의 기술적 신뢰를 바탕으로 진행 중인 양산과 글로벌 고객사 PoC(개념검증)에 속도를 내며 대한민국의 AI반도체 역량을 세계 무대에서 선보일 것"이라고 말했다. [약점: Weakness] '아톰'이 남긴 숙제: 소프트웨어 최적화와 현장의 괴리 그러나 하드웨어의 화려한 지표 이면에는 '소프트웨어 성숙도'라는 뼈아픈 과제가 남아 있다. 리벨리온의 1세대 칩 '아톰(ATOM)'은 SK텔레콤의 AI 서비스 '에이닷(A.dot)'에 도입되며 국내 최대의 상용화 레퍼런스를 확보했으나, 실제 서비스 현장에서는 기대만큼의 퍼포먼스를 내지 못하고 있다는 지적이 나온다. 가장 큰 문제는 소프트웨어 최적화의 난이도다. 칩이 가진 잠재적 최고 성능을 이끌어내기 위해서는 개발자가 매우 복잡하고 까다로운 최적화 과정을 수동으로 거쳐야 한다. 이는 세계 개발자들이 엔비디아에 종속될 수밖에 없게 만든 '쿠다(CUDA)'의 압도적인 편의성과 극명하게 대비되는 지점이다. 결국 산업 현장에서 활용되기 위해서는 컴파일러 등 소프트웨어 스택의 자동화와 편의성 확보가 리벨 성공의 선결 과제인 셈이다. [기회: Opportunity] xAI·오픈AI 등 빅테크와 협력 상장 가능성을 타진하던 리벨리온은 이제 '언제 상장할 것인가' 타이밍을 고민하고 있다. 리벨리온은 올 4분기 또는 내년 1분기를 목표로 구체적인 IPO(기업공개) 시나리오를 가동 중이다. 올 하반기 리벨 시리즈의 본격적인 매출 발생을 상장의 핵심 근거로 삼겠다는 전략이다. 실제로 리벨리온의 실적 로드맵은 상당히 구체적이다. 리벨리온의 지난해 매출은 350억원 안팎으로 추산된다. 이는 국내 AI칩 스타트업 중 가장 큰 규모다. 리벨리온 관계자에 따르면 지난해 양산 물량 대부분을 판매해 이 같은 성과를 기록했다. 올해는 약 900억원의 연 매출을 목표로 한다. 시장에 자리잡은 아톰과 더불어 하반기 출하되는 리벨을 통해 매출을 달성할 계획이다. 글로벌 기업들과 협력도 이어지고 있다. 현재 회사는 xAI와 특정 소프트웨어 스택을 기반으로 PoC를 진행 중이며 오픈AI, 휴메인과도 협력 파이프라인을 구축한 것으로 확인됐다. 리벨리온은 국내 최대 기업 가치 약 2조 규모의 AI 반도체 유니콘 기업으로 평가받는다. 박성현 리벨리온 대표는 지난해 12월 기자간담회에서 “PoC는 고객사 입장에서 상당한 비용과 시간이 투입되는 과정”이라며 “알 만한 글로벌 업체들과 검증 단계에 있다”고 말한 바 있다. [위협: Threat] 삼성-SK '거인들의 신경전'..."비즈니스 결과 내야" 가장 미묘하면서도 강력한 위협은 삼성전자와 SK그룹이라는 대기업 사이의 전략적 포지셔닝이다. 삼성전자는 4나노 파운드리와 HBM3E 공급을 통해 '리벨' 탄생의 산파 역할을 하고 있고, SK그룹은 사피온과의 합병을 통해 리벨리온을 그룹 AI 인프라의 핵심으로 세웠다. 양사의 전폭적인 지원은 성장의 촉매제이지만, 반대로 양사가 AI 반도체 주도권을 놓고 격돌할 경우 리벨리온이 그 사이에서 전략적 자율성을 잃을 수 있다는 우려가 나온다. 밸류체인 결정 과정에서 이들 대기업의 이해관계가 충돌할 경우 자칫 '고래 싸움에 낀 새우'가 될 수 있다는 분석이다. 다른 위협 요인으로는 구글, 아마존, 메타 등 빅테크 기업들이 자체 AI칩(ASIC) 개발에 사활을 걸고 있다는 점이 있다. 이들은 리벨리온의 잠재적 고객인 동시에 강력한 경쟁자가 될 수 있다. 엔비디아 역시 학습에 이어 추론 시장으로 확장하기 위해 차세대 저전력 제품 라인업을 강화하고 있어, 리벨리온은 글로벌 파이프라인(xAI, 오픈AI 등)을 실제 대규모 계약으로 연결해내는 실질적인 '비즈니스 결과물'을 조속히 보여줘야 하는 압박을 받고 있다. AI 반도체 업계 관계자는 "리벨리온을 포함한 관련 업체들 모두가 올해는 실적으로 증명해야 한다"며 "PoC가 아니라 실제 산업 현장에서 사용되는 칩이 올해는 나오길 바란다"고 강조했다.

2026.02.20 16:16전화평 기자

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