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'K-온디바이스 AI반도체'통합검색 결과 입니다. (86건)

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예산처 "독자적 AI 생태계 구축...내년에도 적극 재정 지원"

조용범 기획예산처 예산실장이 27일 “올해 9조 9000억원 AI 예산으로 GPU 확충과 AI 전환을 통한 생산성 향상을 밀착 지원하면서 내년에도 독자적 AI 생태계가 뿌리내릴 수 있도록 재정을 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 조용범 실장은 이날 오후 퓨리오사AI 사옥을 방문해 국내 대표 AI 반도체 스타트업과 내년 AI 재정투자 방향을 논의하면서 이같이 말했다. 간담회는 본격적인 예산 편성에 앞서 현장의 생생한 목소리를 듣고 논의된 정책 아이디어를 내년도 예산안에 반영하기 위해 100곳 이상의 예산 현장을 방문하는 일정으로 마련됐다. 조 실장이 찾은 퓨리오사AI는 AI 추론에 특화된 고성능 NPU 개발을 통해 국내 AI 반도체 생태계를 선도하고 있는 대표 기업이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 빅테크 기업이 시장을 주도하고 있는 상황에서 국산 AI 반도체 기업의 성장을 위한 정부 지원에 감사를 표하고, 기술 경쟁력을 갖춘 국내 반도체 기업들이 한단계 더 도약할 수 있도록 수요 창출 등 정부의 적극적인 지원을 건의했다. 조 실장은 “향후 1~2년이 AI 3대 강국 도약의 골든타임”이라며 “막대한 전력과 비용이 소모되는 GPU의 한계를 극복할 대안으로 고효율·저전력 국산 NPU가 부상하고 있는 만큼 정부가 초기시장 창출을 적극 뒷받침하겠다”고 화답했다. 특히 “AI 분야의 투자규모가 대폭 확대된 상황에서, 이제는 성과를 극대화하기 위한 질적 성장도 시급하다”며 “AI를 포함한 관련 재정사업 전반을 원점에서 재검토해 소규모 관행적 사업은 과감히 걷어내고, AI 생태계 조성에 보다 효과적인 사업들에 재원이 집중되도록 지출 재구조화도 병행하겠다”고 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI 반도체는 독자 AI 실현의 핵심 기반으로, 오늘 만난 기업들은 정부의 연구개발 지원으로 성장해 더욱 깊은 의미를 가진다”며, “오늘 기획처와 함께 경청한 현장의 목소리를 토대로 우리 기업들에게 꼭 필요한 정책을 발굴 지원해 나가겠다”고 했다.

2026.05.27 15:32박수형 기자

"개점휴업에 속타네"…표류하는 K-온디바이스 AI 국책 과제

국내 시스템 반도체 생태계 육성을 위해 정부가 야심 차게 추진한 'K-온디바이스 AI반도체' 국책 과제가 부처 간 예산 갈등으로 수개월째 표류하고 있다. 글로벌 AI 패권 경쟁이 촌각을 다투는 상황에서 정책 집행이 기약 없이 지연되자, 과제 참여를 위해 인력과 인프라를 비워둔 시스템 반도체 업계의 속앓이가 깊어지고 있다. 26일 반도체 업계에 따르면 K-온디바이스 국책 과제가 올해 3월 공고 예정이었으나 현재까지도 감감무소식이다. 통상적인 부처 과제들이 3월 선정을 마치고 4월 시작하는 것과 비교하면 1개 분기 가량 늦은 셈이다. 반도체 업계 관계자는 “원래대로라면 1월에서 3월 사이에 (업체)선정 및 착수가 모두 끝났어야 하는 일”이라며 “지금은 6월 말에 발표를 할 것이라고 예상되지만, 매번 발표가 밀려서 이제는 언제든 빨리만 되라는 심정”이라고 토로했다. 이 사업은 현대자동차, LG전자 등 국내 대형 수요 기업과 국내 팹리스 기업을 연계해 2030년까지 온디바이스 AI에 최적화된 칩을 선제적으로 개발하고 상용화하는 것을 목표로 한다. 업계 안팎에서는 국내 반도체 설계 생태계 전반을 한 단계 도약시킬 핵심 마중물 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 과제 지연 사유를 두고 주무 부처와 업계의 온도 차도 감지된다. 산업통부 관계자는 이번 지연에 대해 "(예산 줄다리기 등)기재부와는 관련이 없는 사안"이라며 선을 그었다. 하지만 반도체 업계의 시각은 다르다. 국책 과제의 최종 예산 편성 및 집행 권한이 사실상 기재부에 있는 만큼, 예산 규모 확정 과정에서 부처 간 이견이 발생했을 것이라는 관측이 지배적이다. 당초 1조원 규모로 논의됐던 예산이 KISTEP(한국과학기술기획평가원) 의견 수렴 등을 거치며 7000억~8000억원 수준으로 삭감된 것도 이와 무관하지 않다는 분석이다. 하지만 업계에서는 이 같은 부처의 해명을 액면 그대로 받아들이지 않는 분위기다. 대규모 재정이 투입되는 사업 특성상 돈줄을 쥔 기재부의 심사를 통과하는 과정에서 사업 규모 축소가 불가피했고, 이에 따른 이해관계 조율 때문에 일정이 차일피일 미뤄지고 있다는 지적이 설득력을 얻고 있다. 이 과정에서 산업부는 삭감된 금액으로는 당초 구상했던 사업의 실효성을 담보하기 어렵다는 의견을 기재부에 전달한 것으로 알려졌다. 일부 기업이 축소된 예산안으로는 원하는 성능의 칩을 만들기 어렵다고 판단했기 때문이다. K-온디바이스 과제의 총 사업비 중 30%가량은 수요 기업에서 출자한다. 전체 예산 파이가 줄어들면, 수요 기업들 입장에서는 막대한 자기부담금을 감수하면서까지 과제에 묶여 있을 유인책이 크게 떨어질 수밖에 없다는 것이다. 문제는 과제 선정 지연에 국내 반도체 생태계가 올스톱 상황에 있다는 점이다. 해당 과제 참여를 목표로 다른 프로젝트를 미루거나 연구개발(R&D) 캐파(Capa, 생산능력)를 비워둔 팹리스와 디자인하우스 기업들은 사실상 개점휴업 상태에 놓였다. 한 업계 관계자는 "글로벌 테슬라나 빅테크 기업들은 자체 AI 칩 개발로 하루가 다르게 날아다니고 있는데, 한국은 정부 지원 과제만 쳐다보며 출발선에 서지도 못한 채 시간만 허비하고 있다"며 "수요 기업과 설계 기업 간의 생태계 구축이라는 좋은 취지가 예산 논쟁으로 인해 골든타임을 놓치고 있는 격"이라고 지적했다.

2026.05.27 14:55전화평 기자

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

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

2026.05.27 13:35전화평 기자

딥엑스, 컴퓨텍스서 30여 글로벌 기업과 피지컬 AI 협력

AI 반도체 기업 딥엑스가 다음달 2일부터 5일까지 대만 타이베이에서 열리는 IT 전시회 '컴퓨텍스 타이베이 2026'에 참가해 글로벌 양산 협력 생태계를 공개한다고 26일 밝혔다. 딥엑스는 이번 전시회에서 단독 전시관을 운영한다. 아울러 로봇 플랫폼, 스마트 인프라, 지능형 영상 보안, 스마트팩토리, 온디바이스 OCR, 스마트 헬스케어, AI NAS, 온프레미스 엣지 서버 등 다양한 산업 시스템에 적용 가능한 피지컬 AI 솔루션을 선보일 예정이다. 피지컬 AI는 클라우드 중심의 연산에서 벗어나 로봇, 공장, 보안 시스템 등 실제 물리적 기기 내부에서 즉각적으로 작동하는 초저전력·고성능 온디바이스 AI 인프라를 의미한다. 이번 전시의 핵심은 딥엑스 1세대 양산형 AI 반도체 및 모듈 제품군이 대만 현지 및 글로벌 하드웨어 제조사들의 공식 부스에 탑재된다는 점이다. 협력사로는 어드밴텍, 애즈락, MSI, 에이온, 큐냅, 바이오스타, 에이페이서, 라너 등 30여개 글로벌 하드웨어 제조 및 시스템 통합(SI) 기업들이 참여한다. 로봇 분야에서는 어드밴텍과 협력해 저전력·저발열 기반의 로봇 제어 및 인식 플랫폼을 시연한다. 공간 분석 및 영상 보안 분야에서는 에이온 등과 손잡고 실시간 객체 인식 및 혼잡도 분석이 가능한 비전 AI 솔루션을 제시하며, 별도의 고전력 GPU 없이 다채널 영상 분석을 수행하는 저전력 가속 구조를 선보인다. 스마트팩토리 분야에서는 iEi, 포트웰 등과 제조 공정 검사용 온디바이스 OCR을, 스토리지 분야에서는 큐냅과 연계해 자체 데이터 분류와 지능형 검색을 수행하는 저전력 AI NAS 플랫폼을 각각 공개한다. 아울러 라너, 슈퍼마이크로 등과 협력해 기존 GPGPU 대비 총소유비용(TCO)을 낮춘 온프레미스 엣지 서버 솔루션도 전시한다. 김녹원 딥엑스 대표는 “대만은 글로벌 산업용 하드웨어의 핵심 거점이자 AI 반도체의 역량을 검증받아야 하는 주요 무대”라며 “글로벌 파트너사들과의 협력은 단순한 부품 공급을 넘어 산업별 완성형 AI 솔루션을 함께 설계하고 검증하는 기술 연동 파트너십인 만큼, 하드웨어 생태계와 함께 글로벌 피지컬 AI 인프라 시장 개척을 가속하겠다”고 말했다.

2026.05.26 13:52전화평 기자

코난테크·퓨리오사·동서발전, 외산 GPU 대체 국산 AI 인프라 실증

코난테크놀로지·한국동서발전·퓨리오사에이아이가 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 인공지능(AI_ 인프라 의존에서 벗어나 국산 신경망처리장치(NPU)와 독자 개발 대규모언어모델(LLM)을 결합한 실증에 본격 나선다. 코난테크놀로지는 한국동서발전 울산 본사에서 퓨리오사에이아이와 함께 '국산 인공지능(AI) 기반시설 구축 및 실증을 위한 업무협약'을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 협약 핵심은 퓨리오사에이아이의 국산 AI 반도체 기술과 코난테크놀로지의 LLM 기술을 융합해 활용 가능성을 공동 검증하는 것이다. 한국동서발전은 실제 에너지 산업 현장을 실증 무대로 제공한다. 세 기관은 ▲국산 NPU·LLM 기반 AI 환경 구축 및 실증 ▲국산 AI 기반시설 성능 최적화·안정성 검증 ▲AI 활용 모델 확대 ▲AI 기술 공동 연구 및 교류 등을 추진한다. 코난테크놀로지는 에너지 공공기관 대상 도메인 특화 AI 사업에서 성과를 축적해왔다. 지난해 공공 LLM 프로젝트의 70% 이상을 수주하며 역대 최대 공공 수주 실적을 기록했으며, 같은 해 9월 한국동서발전 'EWP 생성형 AI 플랫폼 구축 용역'을 수주해 행정 업무 전반 자동화를 구현 중이다. 이번 협약은 해당 사업 성과를 바탕으로 한 후속 파트너십이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "발전·제조 분야 AI 활용 모델 연구에 이어 이번 협약으로 산업 현장에 적합한 AI 활용 모델을 함께 만들기를 기대한다"고 말했다.

2026.05.20 13:53이나연 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

[카드뉴스] 반도체가 100조 선물 줬다

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 삼성·SK 등 국내 반도체 기업들이 AI칩 호황으로 막대한 세금을 납부하면서 나라 살림에 무려 100조 원이 더 생겼어요! 불과 3년 전인 2023년엔 56조 원이나 부족했던 나라 금고가 완전히 뒤집힌 건데요, 이 극적인 반전 뒤에서 독자 여러분은 아마 이런 궁금증이 생기실 것 같아요. "그래서 이 돈, 어디에 써야 잘 쓰는 걸까?" 전문가 83%는 한 곳에 몰아쓰는 건 위험하다고 입을 모았어요. 실제로 산업들의 이익률이 겨우 0.1%에 불과한 데다, 고금리 4.6%에 변동성까지 높아서 겉보기엔 화려해도 속은 꽤 불안한 호황이거든요. 게다가 이 호황이 서민들에게 직접적인 혜택으로 이어지지 않는다는 점도 짚어야 해요. 그래서 전문가들이 추천한 배분 방법은 이렇답니다. 산업 인프라에 35%, 에너지 전환에 25%, 민생·복지에 20%, 국채 상환에 15%, 미래 예비비로 5%를 나눠 쓰는 방식이에요. 분산 배분을 선택하면 위험도는 낮추고 혜택은 더 골고루 돌아가는 효과를 기대할 수 있어요. 결국 이 100조 원은 현명하게 나눌수록 더 행복한 나라가 만들어진다는 메시지를 이번 카드뉴스는 전하고 있어요. 이 돈이 어떻게 쓰이는지 우리 모두가 관심 갖고 지켜봐야 할 때예요. 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 꼭 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cb05c57e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.18 20:45AMEET

반도체 100조 세수, '축복'인가 '환상'인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 5월 현재, 대한민국 경제는 전례 없는 국면을 맞이하고 있습니다. 인공지능과 고대역폭 메모리 기술이 이끄는 반도체 슈퍼사이클 덕분에 무려 100조 원에 달하는 세수 호황이 예고되었기 때문이죠. 이는 우리 GDP의 약 3.5%를 차지하는 막대한 규모입니다. 하지만 이 거대한 자금을 어떻게 쓸 것인가를 두고 AI 전문가들 사이에서는 치열한 논쟁이 벌어졌습니다. 단순히 돈을 어디에 쓸지의 문제를 넘어, 지금의 호황이 과연 지속 가능한지, 아니면 잠시 머물다 갈 신기루인지를 두고 판단의 뿌리부터 충돌하고 있습니다. 패러다임의 전환인가 아니면 단기적인 기술 사이클인가 가장 먼저 맞붙은 지점은 이번 세수 증대의 성격이었습니다. 기술 전문가들은 지금의 상황을 과거의 단순한 메모리 반도체 경기 순환과는 질적으로 다른 '구조적 전환'이라고 단언합니다. AI 기술이 발전하면서 고성능 반도체 수요가 폭발하는 것은 거스를 수 없는 흐름이라는 것이죠. 따라서 이 100조 원은 다시 반도체 초격차를 유지하기 위한 기술 인프라에 집중 투자되어야 한다는 논리를 폅니다. 만약 여기서 투자를 멈춘다면 지금의 호황도 곧 끝날 것이라는 경고도 덧붙였습니다. 하지만 경제 분석가들의 시각은 훨씬 냉정했습니다. 이들은 현재 반도체 업종의 영업이익률이 0.1% 수준에 머물러 있다는 점을 꼬집었습니다. 매출은 늘었지만, 미래를 위한 설비 투자와 급등한 인건비 때문에 실제 수익성은 아직 바닥이라는 분석이죠. 특히 미국 10년물 금리가 4.5%를 넘나드는 고금리 환경에서, 섣부른 재정 지출은 오히려 민간 투자를 위축시키는 부작용을 낳을 수 있다는 우려를 제기했습니다. 논점은 자연스럽게 '미래를 위한 재투자'에서 '재정 건전성 확보'라는 현실적인 방어로 이동했습니다. 특정 산업의 독주인가 포트폴리오의 다변화인가 논의가 깊어질수록 쟁점은 국가 경제의 안정성 문제로 확장되었습니다. 전략 투자 전문가들은 100조 원이라는 거대한 자금을 반도체 한 곳에만 쏟아붓는 것은 위험한 도박이라고 지적했습니다. 반도체 가격은 대외 환경에 민감하게 반응하기 때문에, 세수를 바이오나 우주항공, 차세대 배터리 같은 다른 첨단 산업으로 분산해 국가 경제의 포트폴리오를 다변화해야 한다는 주장입니다. 반면 기술 전문가들은 반도체 산업의 'J-커브 효과'를 들어 반박했습니다. 지금은 투자가 많아 수익률이 낮아 보일 뿐, 이 고비를 넘기면 폭발적인 수익이 따라올 것이기에 집중 투자가 유일한 길이라는 논리입니다. 이 과정에서 복지 정책 전문가들은 또 다른 논점을 던졌습니다. 반도체 기업 근로자들의 월평균 임금이 1,000만 원에 육박하는 동안, 다른 산업과의 격차는 더욱 벌어지고 있다는 점입니다. 세수의 상당 부분을 저출산 고령화 대응이나 사회 안전망 강화에 써서 '포용적 성장'을 이뤄야 한다는 목소리였죠. 기술의 발전이 특정 계층의 부만 늘려준다면, 결국 사회적 갈등이 경제 성장의 발목을 잡을 것이라는 경고였습니다. 전문가들의 합의와 남겨진 불일치의 지점들 긴 논의 끝에 AI 전문가들이 도출한 몇 가지 합의점이 있습니다. 우선, 과거 25조 원 수준의 초과세수를 다뤘던 낡은 방식으로는 100조 원이라는 거대한 파도를 관리할 수 없다는 데 모두가 동의했습니다. 규모 자체가 질적으로 다른 만큼, 완전히 새로운 국가 재정 운용 전략이 필요하다는 것입니다. 또한, 현재의 세수 추계 시스템이 가진 높은 오차율을 시급히 개선해야 한다는 점에서도 이견이 없었습니다. 정확한 예측 없이는 어떤 좋은 정책도 사상누각이 될 수 있기 때문입니다. 하지만 핵심적인 부분에서는 여전히 평행선을 달리고 있습니다. 세수의 60% 이상을 빚을 갚는 데 써서 곳간을 채워야 한다는 보수적인 재정론과, 지금이 아니면 기술 패권 전쟁에서 뒤처진다는 적극적인 투자론은 끝내 합의에 이르지 못했습니다. 또한 인적 자본 투자의 우선순위를 반도체 전문 인력 양성에 둘 것인지, 아니면 취약 계층의 디지털 교육에 둘 것인지를 두고도 시각차를 좁히지 못했습니다. 결국 이 선택의 몫은 단순히 데이터의 결과가 아닌, 우리가 어떤 사회를 지향하느냐는 가치 판단의 영역으로 남게 되었습니다. 100조 원이라는 천문학적인 숫자는 분명 우리에게 찾아온 기회입니다. 하지만 전문가들의 치열한 토론에서 보았듯, 이 기회는 동시에 국가 경제의 체질을 바꾸는 위험한 시험대이기도 합니다. 기술의 숫자가 정답을 알려주는 것처럼 보일 때도 있지만, 그 너머에 있는 사람의 삶과 국가의 먼 미래를 설계하는 책임은 결국 우리의 몫으로 남아 있습니다. 거대한 부가 우리 앞에 놓였을 때, 우리는 어떤 내일을 선택하게 될까요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cb05c57e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.18 10:46AMEET

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

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