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'AI 칩'통합검색 결과 입니다. (67건)

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딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

[AI는 지금] 11조 실탄 쥔 中 딥시크, 조직 2배로 키운다

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 대규모 자금조달을 계기로 조직 확대에 나섰다. 저비용 고성능 모델로 글로벌 AI 시장에 충격을 준 데 이어 자본, 인재, 컴퓨팅 인프라를 묶어 오픈AI·앤트로픽 등 미국 프런티어 AI 기업과의 경쟁 속도를 높이려는 분위기다. 26일 사우스차이나모닝포스트(SCMP), 블룸버그 등 주요 외신에 따르면 딥시크는 최근 위챗 공식 계정을 통해 모든 부서 규모를 최소 2배로 늘리겠다는 채용 계획을 공개했다. 채용 분야는 풀스택 개발과 알고리즘, AI 핵심 시스템 연구개발, 딥러닝 연구, 모델 데이터 전략, 제품 관리, 엔지니어링 등 7개 영역 33개 직무다. 이번 채용에는 서버사이드 개발 엔지니어, 사전학습 데이터 엔지니어, 슈퍼컴퓨팅 클러스터 연구개발 엔지니어 등이 포함됐다. 비영어권 외국어, 의료, 법률 등 전문 영역 데이터 제품 관리자도 채용 대상에 들어갔다. 이번 딥시크의 인력 확대는 대규모 자금조달과 맞물려 있다. 딥시크는 현재 500억 위안(약 11조원) 규모 투자 유치를 추진 중이다. 기업가치는 3500억~4000억 위안 수준으로 거론된다. 투자 구조도 주목된다. 량원펑 딥시크 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 약 200억 위안을 직접 투입하고, 텐센트와 CATL, 넷이즈, JD닷컴, 국가 AI산업 투자기금 등이 참여한 것으로 알려졌다. 다만 외부 투자자는 딥시크 본체가 아니라 량 CEO가 관리하는 유한합자회사에 투자하는 방식이며 의결권도 행사하지 못한다. 자금은 확보하되 창업자 중심 의사결정 구조는 유지하려는 설계로 풀이된다. 업계는 딥시크의 채용 확대를 단순한 인력 충원보다 체급 전환 신호로 보고 있다. 지난해까지 직원 수 200명 미만으로 알려졌던 딥시크가 대규모 자본을 바탕으로 데이터, 모델, 클러스터, 제품화 조직을 동시에 키우고 있어서다. 이는 모델 성능 경쟁을 넘어 AI 인프라 전반을 내부화하려는 전략과도 연결된다. 딥시크는 지난해 저비용 추론 모델을 선보이며 미국 빅테크 중심 AI 경쟁 구도에 균열을 냈다. 이후 중국에선 알리바바, 미니맥스, 지푸AI 등이 잇달아 AI 모델과 서비스를 고도화하고 있다. 글로벌 시장에선 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 프런티어 모델 진영과 중국 오픈웨이트 모델 간 경쟁이 확대되는 추세다. 이 가운데 딥시크의 시장 파급력은 커지고 있다. 딥시크를 비롯한 중국 저비용 AI 모델 확산은 고가 AI 가속기 수요 전망에 대한 논쟁을 키웠다. AI 모델 라우팅 플랫폼 오픈라우터 기준으로 구글, 오픈AI, 앤트로픽 모델에 요청된 토큰 비중은 올해 6월 33%로 낮아진 것으로 전해졌다. 1년 전 72%에서 크게 줄어든 수치다. 딥시크가 화웨이 어센드 칩에 최적화한 모델을 선보인 점도 중국 AI 생태계 내 상징성이 크다. 미국의 첨단 AI 반도체 수출 규제가 이어지는 상황에서 중국 기업들은 자체 칩, 모델, 데이터, 클러스터 운용 역량을 결합하는 방향으로 AI 경쟁력을 키우고 있다. 딥시크의 조직 확대는 이 같은 흐름을 인재 확보전으로 끌어올리는 계기가 될 전망이다. 대규모 자금을 확보한 딥시크가 창업자 지배권을 유지한 채 기술·엔지니어링 인력을 끌어모으면서 중국 AI 경쟁축은 모델 개발에서 자본, 인프라, 데이터, 제품화를 결합한 생태계 경쟁으로 이동하고 있다. 블룸버그는 "딥시크의 이번 채용 발표는 중국 스타트업 사상 최대 규모 중 하나로 꼽히는 자금조달이 막바지에 이른 가운데 나왔다"며 "이번 자금조달은 딥시크가 글로벌 시장에서 AI 서비스를 더 공격적으로 마케팅할 수 있는 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.26 12:11장유미 기자

"엔비디아 빈자리 노린다"…바이트댄스 덕에 中 AI칩 2선 '급부상'

'틱톡' 모회사 바이트댄스가 인공지능(AI) 인프라 투자를 확대하면서 중국 중소 AI 반도체 스타트업들이 새 성장 기회를 맞고 있다. 미·중 갈등 속 엔비디아 AI 칩 도입이 불확실해진 가운데 바이트댄스가 국산 반도체 채택을 늘리며 중국 내 '2선급' AI 칩 업체들의 공급망 진입 가능성이 커졌다는 관측이 제기됐다. 18일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 바이트댄스는 AI 워크로드용 클라우드 인프라에 중국산 반도체를 확대 적용하는 방안을 검토하고 있다. 후보군으로는 일루바타 코어엑스, 비런테크놀로지, 메타엑스, 무어스레드테크놀로지, 엔플레임테크놀로지 등이 거론됐다. 이 업체들은 화웨이, 캠브리콘보다 규모와 시장 지위가 낮은 2선 AI 칩 기업으로 분류된다. 몇 년간 중국 내 AI 칩 수급난이 이어지면서 이 업체들은 대형 클라우드 사업자 공급망에 들어갈 기회가 점차 커지고 있다. 이 같은 분위기 속에 바이트댄스는 최근 상하이 소재 일루바타로부터 AI 프로세서 수만 개를 유리한 가격에 매입한 것으로 전해졌다. 또 다른 중국 반도체 업체들과도 추가 구매 가능성을 논의 중인 것으로 알려졌다. SCMP는 바이트댄스와 일루바타가 관련 질의에 즉각 답변하지 않았다고 전했다. 특히 일루바타는 현재 후보군 가운데 가장 빠르게 움직이는 기업으로 꼽힌다. 해외 제조 파트너를 활용해 생산 물량을 확보할 수 있다는 점도 단기 공급 능력 측면에서 강점으로 거론된다. 다만 해외 파운드리 의존도는 향후 리스크로 지목된다. 미국 등 외부 규제가 강화될 경우 생산 안정성이 흔들릴 수 있어서다. 반면 국내 파운드리로 생산을 전환할 수 있는 기업은 공급 안정성 측면에서 우위를 확보할 가능성이 있다. 중국 반도체 산업 조사 플랫폼 ZICC의 알렉스 장 애널리스트는 "상위 4~5개 업체 중 일루바타가 가장 순조롭고 빠르게 진전하고 있는 곳으로 보인다"며 "제품 납품과 검증이 가능하고 캠브리콘 제품과도 경쟁할 수 있는 수준"이라고 말했다. 중국 AI 칩 업체들은 제품 설계 방식에서도 차이를 보이고 있다. 무어스레드, 비런, 일루바타는 대규모 병렬 연산에 강점을 둔 그래픽처리장치(GPU)를 주력으로 하고 있다. 엔플레임은 화웨이, 캠브리콘과 마찬가지로 특정 AI 연산에 최적화한 주문형반도체(ASIC)에 집중하고 있다. 최근 경쟁 구도는 설계 역량보다 양산 가능성과 납품 안정성 중심으로 이동하는 분위기다. AI 칩 공급 부족이 이어지면서 클라우드 사업자들은 검증된 제품을 안정적으로 받을 수 있는 업체를 우선적으로 찾고 있다.한 중국 AI 칩 기업 관계자는 "중국 내 AI 칩이 부족한 상황에서 클라우드 사업자들은 공급 가능한 업체라면 누구에게서든 구매하려는 분위기"라며 "제품 검증 여부와 대규모 납품 능력이 더 중요해졌다"고 말했다. 바이트댄스의 AI 인프라 투자 확대도 중국 반도체 스타트업에 기회를 제공하고 있다. SCMP는 지난 5월 바이트댄스가 올해 자본지출 계획을 2000억 위안(약 38조원) 이상으로 늘렸다고 보도했다. 이는 지난해 말 예비 계획보다 최소 25% 증가한 규모다. 블룸버그는 바이트댄스가 투자 규모를 700억 달러(약 97조원)까지 확대하는 방안도 검토하고 있다고 전했다. 중국 빅테크 기업들은 엔비디아 의존도를 낮추는 동시에 국산 AI 칩 도입을 늘려야 하는 압박을 받고 있다. 엔비디아 H200 AI 프로세서의 중국 수입이 미국 승인 이후에도 중국 당국의 명확하지 않은 태도 속에 불확실성이 이어지고 있어서다. 또 중국 AI 반도체 시장은 엔비디아 공백, 빅테크의 투자 확대, 국산화 정책이 맞물리며 재편 속도가 빨라지고 있다. 이에 바이트댄스 공급망 진입 여부는 일루바타를 비롯한 중국 AI 칩 스타트업의 기술 검증과 상업화 능력을 가늠할 시험대가 될 전망이다. 빌리 펑 JP모건 애널리스트는 최근 보고서에서 "일루바타 코어엑스 제품군은 국내외 파운드리 서비스를 모두 활용하도록 설계돼 있다"며 "충분한 공급이 가능하다면 중국 주요 클라우드 사업자로부터 더 많은 설계 채택을 확보할 가능성이 있다"고 밝혔다.

2026.06.19 10:02장유미 기자

[현장] "美 정부, 中 AI 자립 못 막아…성장 속도 늦추는 전략 내놔야"

"중국 인공지능(AI)·반도체 자립은 현실화됐습니다. 미국 정부 목표는 무조건 기술을 봉쇄하는 것에서 자립 과정을 더 비싸고 어렵게 만드는 방향을 내놔야 합니다. 이를 위한 첫 단추는 트럼프 행정부가 정책 실행력과 일관성을 높이는 것입니다." 그레고리 앨런 디시전트리리서치 대표는 16일 서울 중구 더 플라자 호텔서 열린 '서울 AI 정책 컨퍼런스(SAIPCON) 2026'에서 임용 서울대 교수와의 대담 중 이같이 밝혔다. 앞으로 미국의 AI·반도체 수출통제가 중국에 통하지 않을 가능성이 높다는 설명이다. 실제 중국 기술 독립 전략은 미국 수출통제가 시작되기 전부터 추진됐다. 중국은 2015년 '중국제조 2025' 정책을 내놓고 반도체 산업 육성에 나섰다. 2014년부터는 수백억 달러 규모 보조금과 투자를 집행해 기술 자립 기반을 구축해왔다. 앨런 대표는 "트럼프 행정부가 지금 어떤 정책을 내놓더라도 중국이 다시 미국 기술 의존으로 돌아갈 가능성은 낮다"고 평했다. 이어 "미국의 대중국 정책이 정권·정치 상황에 따라 언제든 강경 기조로 돌아설 수 있다는 점을 중국도 인식하고 있기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 앨런 대표는 미국의 대중국 정책에도 변화를 줘야 한다고 봤다. 중국 기술 자립을 무조건 차단하기보다 중국 AI·반도체 독립 과정에 더 많은 시간과 비용이 들도록 만드는 것이 주요 목표로 설정돼야 한다는 설명이다. 그는 "중국은 10년 넘게 기술 독립 정책을 추진해 왔다"며 "트럼프 행정부 과제는 이를 막는 것이 아니라 중국이 이를 쉽고 편하게 달성하도록 놔두지 않는 것"이라고 강조했다. 앨런 대표는 우선 트럼프 행정부가 AI 관련 정책 실행력·일관성부터 키워야 한다고 주장했다. 미국 정부가 AI 기반 국가안보와 안전성을 강조하지만, 실제 집행 단계에선 한계를 드러내고 있다는 평가다. 그는 "특히 대중국 AI 반도체 정책은 큰 변동성을 보였다"며 "이는 중국 입장에서 해외 기술 의존도를 줄여야 한다는 기존 판단을 더욱 강화하는 요인으로 작용했다"고 말했다. 실제 트럼프 행정부는 초기에 엔비디아 H20 칩의 중국 수출을 제한했지만 이후 일부 수출을 허용하는 방향으로 움직이며 정책 일관성 논란을 키운 바 있다. 앨런 대표는 "갑작스런 정책 변화는 미국 정부 전체 합의보다 대통령 단독 판단에 가까웠다"며 "공화당 내에서도 중국에 대한 유화적 태도와 AI 반도체 수출 완화에 대한 비판적인 목소리가 있다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 미국은 중국의 기술 자립 과정을 더 어렵고 비싸게 만드는 방안을 찾아야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.16 13:42김미정 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

[AI 고속도로] "GPU 의존 낮춘다"…AWS 자체 칩 생태계, 핀터레스트 합류로 탄력

아마존웹서비스(AWS)가 자체 개발 칩을 앞세워 인공지능(AI) 인프라 시장에서 존재감을 키우고 있다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증한 가운데 대규모 플랫폼 기업들이 비용 효율과 공급 안정성을 확보하기 위해 클라우드 사업자의 맞춤형 반도체를 선택하는 흐름이 강해지고 있어서다. 5일 AWS 공식 뉴스룸에 따르면 핀터레스트는 오는 2031년까지 AWS 클라우드 서비스에 40억 달러를 투입하는 장기 계약을 맺었다. 핀터레스트 역사상 최대 규모 인프라 계약이다. 양사는 2010년부터 협력 관계를 이어왔으며 이번 계약을 통해 AI 모델 학습·추론과 플랫폼 인프라 전반에서 협력을 확대한다. AWS 자체 칩 활용 확대도 이번 계약의 주요 축이다. 핀터레스트는 AWS 트레이니움으로 개인화 시각 검색과 AI 기반 발견 기능을 구동하는 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 운영할 계획이다. AWS 그래비톤 사용도 늘린다. 그래비톤은 이미 핀터레스트 컴퓨팅 인프라의 약 3분의 1을 담당하고 있다. 이처럼 핀터레스트가 AWS 자체 칩 활용을 늘리는 것은 AI 기능 확대에 따른 인프라 부담을 줄이기 위한 행보로 풀이된다. 핀터레스트는 이미지 기반 검색과 추천, 쇼핑, 광고를 핵심 사업으로 한다. 이용자가 이미지를 통해 상품과 아이디어를 찾는 과정에서 추천 정확도와 검색 품질은 체류 시간, 광고 노출, 구매 전환에 영향을 준다. 업계 관계자는 "추천 정확도와 검색 품질을 높이려면 AI 모델 고도화가 필요하지만, 그만큼 연산 비용도 늘어날 수밖에 없다"며 "수억 명 이용자를 대상으로 개인화 검색과 추천 기능을 실시간 제공하려면 학습뿐 아니라 추론 인프라도 대규모로 필요하다"고 짚었다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 트레이니움과 그래비톤을 활용하는 것도 AI 서비스 확장과 인프라 비용 효율을 동시에 노리는 움직임으로 보인다"고 덧붙였다. 이 소식에 시장도 즉각 반응했다. 4일(현지시간) 뉴욕증시에서 핀터레스트 주가는 전 거래일보다 4.45% 오른 21.59달러에 거래를 마쳤다. 장중에는 22.12달러까지 올랐다. 이는 투자자들이 이번 계약을 단기 비용 부담보다 AI 검색·광고 경쟁력 강화 신호로 받아들였기 때문이다. AWS도 이번 계약으로 자체 AI 반도체 생태계 확장에 속도를 내게 됐다. 클라우드 시장에서 AWS는 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드와 AI 인프라 주도권을 놓고 경쟁하고 있다. AI 반도체 시장은 엔비디아 GPU 중심으로 성장해 왔지만, 최근 빅테크들은 GPU 공급망 의존도를 낮추기 위해 자체 칩과 맞춤형 클라우드 인프라를 병행하는 전략을 펴고 있다. AWS는 트레이니움과 그래비톤을 통해 이 수요를 흡수하고 있다. 트레이니움은 AI 학습과 추론을 겨냥한 AWS 자체 가속기다. 그래비톤은 Arm 기반 중앙처리장치(CPU)로, 범용 워크로드와 AI 서비스 운영에 필요한 효율성을 앞세운다. 또 스노우플레이크, 메타 등도 최근 AWS 자체 칩 사용을 확대하는 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 여기에 핀터레스트까지 가세하면서 AWS 자체 칩 생태계가 기업 AI 인프라의 주요 선택지로 부상하는 모습이다. 업계 관계자는 "AI 서비스 확산으로 최근 기업들의 인프라 비용 부담도 커지고 있다"며 "검색, 추천, 광고, 쇼핑처럼 실시간 추론이 많은 서비스는 GPU 성능뿐 아니라 CPU, 네트워크, 데이터센터, 쿠버네티스 운영 효율까지 따져야 한다"고 설명했다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 자체 칩을 활용하는 것도 AI 기능 확대에 필요한 인프라를 장기적으로 확보하면서 비용 효율을 높이려는 것"이라고 덧붙였다. 이처럼 AWS의 자체 칩 확산은 클라우드 시장의 고객 확보 경쟁으로도 이어지고 있다. AI 워크로드는 데이터 저장, 모델 학습, 추론, 배포 환경이 함께 움직이는 구조로, 기업이 특정 클라우드 기반으로 AI 서비스를 구축하면 이후 다른 사업자로 옮기는 데 기술적 부담과 비용이 커질 수 있다. 또 클라우드 사업자 입장에선 자체 칩을 앞세운 장기 계약이 대형 고객을 붙잡아두는 수단이 될 수도 있다. 고객사는 GPU 공급 불안과 비용 부담을 줄일 수 있지만, 특정 클라우드 생태계에 대한 의존도가 높아지는 부담도 안게 된다. 국내 플랫폼 기업들도 비슷한 과제를 안고 있다. 네이버, 카카오, 쿠팡, 무신사, 당근 등 이용자 기반이 큰 기업들은 검색, 추천, 광고, 커머스 영역에서 AI 적용을 확대하고 있다. AI 기능이 서비스 전면에 배치될수록 추론 비용과 인프라 효율은 수익성에 직접 영향을 미친다. 이에 따라 AI 인프라 투자 방식도 더 세분화될 전망이다. 모델 학습에는 GPU를 활용하더라도 검색, 추천, 광고처럼 반복적으로 발생하는 추론 업무에는 비용 효율이 높은 칩과 클라우드 인프라를 조합하려는 수요가 커질 수 있다. 이에 자체 데이터센터와 외부 클라우드를 어떤 비중으로 나눠 쓸지도 서비스 안정성과 비용 구조를 좌우하는 변수가 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "기업들이 AI 서비스를 실제 사업에 적용하기 시작하면서 인프라 전략도 비용과 운영 효율 중심으로 바뀌고 있다"며 "핀터레스트 사례는 클라우드 사업자의 자체 칩이 GPU 중심 인프라를 보완하는 선택지이자 장기 고객 확보 수단으로 활용될 수 있다는 점을 보여준다"고 말했다.

2026.06.05 11:36장유미 기자

[AI는 지금] "탈 엔비디아 노린다"…'프랑스 AI' 미스트랄, 오픈AI 맞서 '독자 칩' 검토

프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄 AI(Mistral AI)가 자체 반도체 칩 설계 기술 검토에 착수했다. 오픈AI, 앤트로픽 등 거대 자본을 앞세운 미국 빅테크 기업들과의 전면전에서 살아남기 위해 인프라 주도권을 직접 확보하기 위한 승부수로 풀이된다. 아서 멘슈 미스트랄 AI 최고경영자(CEO)는 28일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 자체 칩 설계 및 개발 가능성을 묻는 질문에 "당연히 흥미로운 영역"이라며 "자체 반도체 개발 가능성을 배제하지 않고 있다"고 처음으로 공식 언급했다. 이처럼 미스트랄 AI가 반도체 내재화 카드를 만지작거리는 이유는 천문학적으로 치솟는 AI 구동 비용 때문으로 풀이된다. 고성능 AI 모델을 유지하고 고도화하는 과정에서 발생하는 컴퓨팅 인프라 비용 부담을 줄이지 못하면 장기적인 수익성 확보가 불가능하다는 판단에서다. 멘슈 CEO는 "맞춤형 칩을 활용하면 AI 모델이 데이터를 처리하는 단위인 '토큰(Token)'의 배포 비용을 유의미한 수준으로 크게 낮출 수 있다"고 설명했다. 현재 약 120억 유로(한화 약 18조원)의 기업 가치를 평가받는 미스트랄 AI는 그동안 엔비디아와의 파트너십을 중심으로 인프라를 확장해왔다. 그러나 구글, 아마존, 메타 등 미국 하이퍼스케일러들이 자체 주문형 반도체(ASIC)를 개발하며 하드웨어와 소프트웨어 통합 최적화에 나서자 고유 칩 확보의 필요성을 절감한 것으로 보인다. 칩 독립 선언과 함께 인프라 대형화 전략도 속도를 낸다. 미스트랄 AI는 프랑스와 스웨덴 데이터 센터에 총 40억 유로(약 6조원)를 투입, AI 모델 구동 및 서비스에 특화된 '추론(Inferencing) 전용 데이터 센터'를 프랑스 내에 신규 구축한다고 발표했다. 미국에 뒤처진 유럽의 AI 컴퓨팅 역량을 끌어올려 시장 지배력을 확보하겠다는 취지다. 미스트랄 AI는 시장 경쟁력을 높이기 위한 비즈니스 모델 다각화도 본격화하고 있다. 최근에는 미국 빅테크들이 사활을 걸고 있는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시장을 겨냥해 기업용 신규 에이전트 플랫폼 '바이브(Vibe)'를 출시했다. 단 한 번의 지시로 문서 작성부터 코딩, 테스트, 배포까지 자율 수행하는 이 솔루션을 앞세워 올해 매출 목표를 전년(2억 유로) 대비 5배 성장한 10억 유로(약 1조 5000억원)로 끌어올린다는 구상이다. 다만 연간 반복 매출(ARR)이 수백억 달러에 달하는 오픈AI나 앤트로픽과의 체급 차이를 단기간에 극복하기는 쉽지 않을 것이라는 관측도 나온다. 인프라와 칩 개발에 드는 막대한 자본 조달 역시 과제로 꼽힌다. 미스트랄 AI의 이번 인프라 투자 확대는 미국 빅테크 기업들과의 컴퓨팅 자원 격차를 좁히기 위한 조치로도 풀이된다. 현재 유럽 연합(EU) 내에서는 독자적인 인프라 공급망을 확보하지 못할 경우 발생할 거시경제적 타격에 대한 우려가 확산되는 추세다.멘슈 CEO는 인프라 격차와 관련해 "유럽은 현재 AI를 과거 천연가스와 같은 국가 전략적 자산으로 바라보기 시작했다"며 "이 기술 경쟁에서 계속해서 경쟁력을 유지하려면 1조 달러에 달하는 상업적 적자가 발생하는 상황을 감당할 수 없다는 점을 모두가 직시해야 한다"고 강조했다.

2026.05.29 11:08장유미 기자

[기자수첩] K-반도체, 자본 영토 넓히고 기술 다양성 채워야

정부의 '국민성장펀드'가 초기 신성장 투자 시장의 마중물 역할을 하며 스타트업 생태계에 활력을 불어넣고 있다는 점은 고무적이다. 하지만 반도체 패권 경쟁의 양상이 갈수록 치열하고 복잡해지는 지금, 정책의 시선은 단순히 투자의 양을 넘어 질적 다양성과 자본의 정의라는 본질적인 고민으로 향해야 한다. 무엇보다 시급한 과제는 투자 대상의 내실, 즉 '기술의 다양성' 확보다. 현재 국내 반도체 산업 투자는 AI 열풍에 편승해 NPU(신경망처리장치) 등 특정 분야에만 과도하게 쏠려 있는 형국이다. 이러한 불균형이 생태계 전체의 기초 체력을 약화시킬 수 있다. 전문가들은 진정한 반도체 산업 강국은 화려한 스타플레이어 기업 한둘이 만드는 것이 아니라고 지적한다. 산업 생태계 전반을 떠받치는 기초 팹리스(반도체 설계전문)들이 함께 성장하는 '상향 평준화'가 전제되어야 한다. 이제는 칩 설계라는 기술적 성취를 넘어, 이를 다양한 산업군과 결합해 실제 수익을 창출하는 시스템과 서비스의 관점으로 생태계를 재설계해야 할 때다. 내실을 다지는 것만큼이나 중요한 것이 자본 투자의 패러다임 전환이다. 그간 우리 정책 자본은 국내 기업이라는 지리적 경계에 갇혀 있었다. 하지만 글로벌 시장에서 경쟁하는 테크 기업들에게 해외 거점 확보는 선택이 아닌 생존의 문제다. 주요 고객사가 있는 현지에서 트렌드를 읽고 신속히 대응하는 것은 비즈니스의 기본 문법이기 때문이다. 우리가 주목해야 할 것은 기업의 주소지가 아니라 '자본의 실질'이다. 한국인이 창업하고 우리 자본이 지배력을 가진 기업이라면, 이들이 해외에서 벌어들인 수익과 기술적 성취는 결국 국내 경제로 환류되는 우리의 자산이다. 국민성장펀드가 지리적 영토를 넘어 자본의 영토를 확장하는 유연함을 발휘해야 하는 이유가 여기에 있다. 기술 생태계의 다양성이라는 '내실'과 국경 없는 자본 포용이라는 '외연 확장'은 동전의 양면과 같다. 이 두 축이 맞물려 돌아갈 때 비로소 대한민국은 글로벌 기술 패권 재편 과정에서 흔들리지 않는 주도권을 쥘 수 있을 것이다.

2026.05.19 08:49전화평 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

아마존, 앤트로픽에 7.4조원 추가 투자

아마존이 앤트로픽에 50억 달러(약 7조 3600억원)를 추가 투자하고, 향후 최대 250억 달러(36조 7725억원)까지 투자할 가능성을 열어뒀다. 20일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 양 사는 공동 성명을 통해 앤트로픽이 향후 10년간 아마존의 클라우드 기술과 칩에 1000억 달러(약 147조 2000억원) 이상을 투자할 계획이라고 밝혔다. 아마존은 이미 앤트로픽의 최대 투자자 중 하나로, 기존 투자 규모는 총 80억 달러(약 11조 7760억원)에 달한다. 이번 협력으로 아마존은 자사 클라우드 사업에 선도적인 인공지능(AI) 모델과 자체 개발한 트레이니움 AI 칩의 주요 고객을 확보하게 됐다. 반면 앤트로픽은 아마존의 거대한 기업 고객 기반에 접근할 수 있게 됐다. 양사에 따르면 10만 개 이상의 고객이 아마존 웹서비스(AWS)에서 클로드 모델을 활용하고 있다. 이번 계약은 클로드의 새로운 버전을 개발하는데 필요한 막대한 연산 능력을 확보하려는 앤트로픽의 의지를 보여준다. 오픈AI처럼 앤트로픽은 필요한 칩과 컴퓨팅 자원을 확보하기 위해 다양한 계약을 체결해왔다. 지난주에는 구글의 텐서 처리 장치(TPU)를 기반으로 한 칩을 공급받기 위해 브로드컴과 협력한다고 밝힌 바 있다. 세 기업 간 협력을 통해 앤트로픽은 약 3.5기가와트 규모의 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있게 된다. 앤트로픽은 지난해 10월 알파벳 계열사로부터 최대 100만 개의 특수 AI 칩을 확보하기로 했다. 이는 수백억 달러 규모의 계약으로 알려져 있다. 이번 발표에서 아마존은 일반 컴퓨터용 칩과 AI 가속기를 포함해 약 5기가와트 규모의 연산 능력을 제공할 것이라고 시사했다. 다만, 아마존은 여전히 소수 지분 투자자로 남아 있으며, 앤트로픽의 이사회나 신탁에는 참여하지 않는다. 향후 투자 규모에 대해서는 “일정한 사업적 성과 달성 여부에 따라 결정될 것”이라고 말했다.

2026.04.21 09:08박서린 기자

AI 뜨니, 게이밍 GPU 소외…엔비디아 '지포스 홀대' 논란

인공지능(AI) 수요 급증으로 인한 메모리 부족 사태 속에서 엔비디아가 게이밍 GPU보다 인공지능(AI) 칩에 집중하면서 게이머들의 불만이 커지고 있다는 지적이 나왔다. 엔비디아가 최근 블랙웰, 루빈 등 데이터센터용 AI 칩셋 생산을 우선 추진하면서 소비자용 지포스 GPU가 상대적으로 소외되고 있다고 미국 경제매체 CNBC가 19일(현지시간) 보도했다. 엔비디아는 2000년대 초 GPU를 대중화하며 게임 산업 핵심 기업으로 자리 잡았다. 특히 1999년 '지포스 256' 출시 당시 위기 상황에 놓였던 회사는 게이머들의 적극적인 구매에 힘입어 반등에 성공했다. 하지만 지금은 상황이 크게 달라졌다. AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 엔비디아의 매출 대부분이 데이터센터용 AI 칩에서 발생하고 있다. 번스타인 리서치의 스테이시 라스곤은 “게임 부문은 더 이상 회사의 핵심 성장 동력이 아니다”라고 평가했다. AI 칩 생산 확대는 메모리 수급에도 영향을 미치고 있다. 제한된 메모리 자원을 두고 우선순위를 정하는 과정에서 엔비디아는 수익성이 높은 AI GPU에 집중하고 있으며, 이로 인해 게이밍 GPU 생산은 상대적으로 줄어들고 있다는 분석이다. 실제로 업계에서는 최신 게이밍 GPU 생산량이 최대 40%까지 감소할 수 있다는 전망도 나오고 있다. 제품 출시 일정에도 변화가 감지된다. 분석가들은 올해가 엔비디아가 30년 만에 처음으로 차세대 지포스 GPU를 출시하지 않는 해가 될 가능성이 높다고 보고 있다. 현재 판매 중인 '지포스 RTX 50 시리즈'는 지난해 1월 공개됐지만, 올해 주요 행사에서는 후속 제품이 발표되지 않았다. 가격 구조 역시 이러한 전략 변화를 뒷받침한다. 업계에 따르면 블랙웰 GPU는 개당 최대 4만 달러(약 5900만 원), 베라 루빈 시스템은 최대 400만 달러(약 59억 원)에 이를 것으로 추정된다. 반면 지포스 RTX 50 시리즈는 299달러에서 1999달러 수준으로, 수익성 측면에서 큰 차이를 보인다. 한편, 최근 공개된 차세대 그래픽 기술 'DLSS 5'를 둘러싼 논란도 이어지고 있다. 젠슨 황 CEO는 지난 3월 연례 개발자 행사에서 해당 기술을 소개했지만, 일부 게이머들은 AI 기반 렌더링이 원작의 예술적 의도를 훼손할 수 있다고 비판하고 있다. 특히 시연 과정에서 게임 캐릭터 표현이 과도하게 보정된 것처럼 보인다는 지적이 제기되며 논쟁이 확산되고 있다. 엔비디아는 이에 대해 “게이머는 여전히 중요한 고객”이라며, 게임 기술 개발과 제품 출시를 지속하고 있다고 밝혔다.

2026.04.20 16:39이정현 미디어연구소

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

美 제재 '무색'…中, 2개월 만에 'AI 과학 인프라' 두 배 키웠다

중국이 미국산 반도체 등 외부 기술 의존도를 낮추는 '기술 자립'에 속도를 내고 있다. 자국산 칩만으로 과학 연구용 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라를 두 달 만에 두 배로 키우며 신약·신소재·뇌과학 등 전략 연구의 속도전을 본격화하는 모습이다. 16일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 최대 규모의 과학 연구용 AI 컴퓨팅 클러스터가 허난성 정저우 국가 슈퍼컴퓨팅 네트워크 핵심 노드에서 정식 가동에 들어갔다. 이번에 확충된 컴퓨팅 노드에는 중국 슈퍼컴퓨터 개발사 중커수광(中科曙光·Sugon) 이 자체 제작한 AI 가속기 칩 6만 개가 탑재됐다. 지난 2월 초 시범 운영 당시 3만 개였던 칩 규모를 불과 두 달 만에 두 배로 늘린 수치다. 이번 업그레이드로 정저우 코어 노드는 중국 내 최대 규모의 과학 연구용 AI 컴퓨팅 인프라로 올라섰다. 중국 관영 CCTV는 이를 AI 기반 과학 연구 인프라의 핵심 돌파구라고 평가했다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제가 장기화하는 상황에서 중국이 대규모 연구용 AI 인프라를 국산 칩만으로 실가동 단계에 올렸다는 점에서 상징성이 크다는 분석이다. 핵심은 전 스택 국산화다. 이번 인프라는 AI 가속기 칩뿐 아니라 고속 인터커넥트, 연구용 소프트웨어 플랫폼까지 전 과정을 중국 자체 기술로 구축했다. 그동안 중국 연구계가 겪어온 연산 자원 부족, 해외 소프트웨어 의존, 핵심 도구 공급망 리스크를 상당 부분 해소할 수 있게 됐다는 평가가 나온다. 실제 연구 성과도 빠르게 나타나고 있다. 생명과학 분야에서는 단백질 접힘 시뮬레이션 속도가 기존 대비 1000배에서 최대 100만 배 수준으로 향상되며 수년 걸리던 신약 후보 탐색이 수일 단위로 단축됐다. 재료과학 분야에서도 소재 후보 물질 탐색 기간이 수년에서 수일로 줄었다. 뇌과학과 항공우주 분야에서는 414억7000만 개 원자 규모 계산과 860억 개 뉴런 기반 인간 뇌 시뮬레이션, 수조 개 격자 단위 난류 해석까지 수행하며 기존 슈퍼컴퓨팅과 생성형 AI의 융합 적용 범위를 넓히고 있다. 업계에선 미국의 대중 반도체 제재가 첨단 장비와 AI 가속기 공급망 전반으로 확산되는 상황에서 중국이 AI 과학 연구 분야의 자립형 인프라를 실가동 단계에 올리며 기술 자립 속도를 높이고 있다고 평가했다. 또 이번 정저우 클러스터를 단순한 슈퍼컴 증설이 아니라 미·중 AI 과학 패권 경쟁의 상징적 분기점으로 보고 있다. 업계 관계자는 "생성형 AI 경쟁의 중심축이 모델 성능에서 과학·산업 문제 해결력으로 이동하는 시점에 중국이 국산 칩 기반 연구 인프라를 실제 운영 단계에 올린 것은 의미가 크다"며 "신약, 신소재, 우주항공 같은 국가 전략 산업에서 미국과의 기술 격차를 좁히는 핵심 변수가 될 수 있다"고 말했다.

2026.04.16 14:56장유미 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

앤트로픽, AI 칩 개발 논의 정황..."계획 초기 단계"

앤트로픽이 자체 인공지능(AI) 칩 설계 논의에 착수한 정황이 포착됐다. 9일(현지시간) 로이터통신 단독 보도에 따르면 앤트로픽이 AI 칩 부족 상황에 대응하기 위해 자체 칩 설계 여부를 내부적으로 논의하고 있다고 내부 소식통이 밝힌 것으로 전해졌다. 앤트로픽 관계자는 "해당 계획은 초기 단계"라며 "직접 설계 대신 기존처럼 외부 칩을 구매하는 방안을 선택할 가능성도 있다"고 로이터통신에 귀띔했다. 앤트로픽은 현재 구체적인 칩 설계안을 확정하지는 않은 것으로 전해졌다. 별도 전담 조직도 구성하지 않은 상태다. 이번 주 앤트로픽은 구글·브로드컴과 장기 계약을 체결했다. 브로드컴은 텐서처리장치(TPU) 설계를 지원하는 기업으로 이번 협력은 미국 내 컴퓨팅 인프라 투자 강화 계획 연장선이다. 메타와 오픈AI도 자체 AI 칩 설계를 추진하며 인프라 주도권 확보에 나서고 있다. AI 칩 설계는 높은 비용이 요구되는 영역이다. 업계에 따르면 첨단 AI 칩 하나를 설계하는 데 약 5억 달러(약 7418억원)가 든다. 여기에 고급 인력 확보와 제조 공정 안정화 비용도 필요하다. 로이터는 "앤트로픽이 AI 칩을 직접 설계하지 않고 구매만 하는 쪽을 선택할 수도 있다"고 분석했다.

2026.04.10 16:53김미정 기자

머스크, AI 칩 자급 나선다…美 텍사스에 '테라팹' 구축 선언

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 첨단 반도체 공장 '테라팹(Terafab)' 건설 계획을 공개했다. 로이터통신은 22일(현지시간) 머스크가 자체 반도체 생산을 위한 공장 건설 계획을 공개했다고 보도했다. 머스크는 전날 미국 텍사스주 오스틴에서 인공지능(AI) 칩 생산을 목표로 하는 '테라팹' 프로젝트를 처음 밝혔다. 이어 이날에는 “스페이스X와 테슬라가 첨단 반도체 공장 두 곳을 건설할 예정”이라며 “하나는 자동차와 휴머노이드 로봇에 전력을 공급하는 공장이며, 다른 하나는 우주에 구축될 AI 데이터센터용 공장”이라고 자신의 엑스(X)를 통해 설명했다. 머스크에 따르면 테라팹은 기술적으로 두 개 공장으로 구성되며, 각 공장은 단일 칩 설계만을 전담 생산하는 구조다. 테슬라의 자체 AI 칩 공장 필요성은 이전에도 언급된 바 있으나, 스페이스X 참여가 공개된 것은 이번이 처음이다. 현재 기업공개(IPO)를 준비 중인 스페이스X는 최근 머스크의 AI 기업 xAI와 합병했으며, IPO를 통해 약 1조 7500억 달러 규모의 기업가치를 달성할 것으로 예상되고 있다. 머스크는 21일 오스틴에서 열린 발표 행사에서 “테라팹을 건설하지 않으면 칩을 확보할 수 없을 것”이라며, 현재 글로벌 반도체 생산량으로는 자사 제품의 미래 수요를 극히 일부만 충족할 수 있다고 강조했다. 다만 구체적인 건설 일정은 공개되지 않았다. 머스크는 과거에도 대규모 프로젝트를 잇달아 발표해 왔지만, 일부는 지연되거나 무산된 전례가 있다. 머스크는 삼성전자, TSMC, 마이크론 등 기존 반도체 공급업체들에 감사를 표하면서도, 장기적으로 자사 수요가 전 세계 반도체 생산량을 초과할 것이라고 전망했다. 또한 그는 테라팹이 궁극적으로 연간 1테라와트(TW) 규모의 컴퓨팅 전력을 지원하는 전용 칩을 생산하게 될 것이라고 밝혔다. 이는 현재 미국 전체 전력 생산량 약 0.5테라와트의 두 배 수준에 해당한다. 머스크는 “우주 환경을 고려한 고성능 칩이 필요하다”며, “더 높은 온도에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 설계돼야 한다”고 덧붙였다.

2026.03.23 08:28이정현 미디어연구소

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

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