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‘피지컬AI’ 두뇌 역할 할 초저전력 반도체…한국 스타트업이 만든다[테크챗]

동아일보 박종민 기자
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동아일보 IT사이언스팀 기자들이 IT, 과학, 우주, 바이오 분야 주목할만한 기술과 트렌드, 기업을 소개합니다. “이 회사 뭐길래?” 기술로 세상을 바꾸는 테크 기업들의 비하인드 스토리! 세상을 놀라게 한 아이디어부터 창업자의 요즘 고민까지, 궁금했던 그들의 모든 것을 파헤칩니다.


이달 초 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 ‘CES 2026’을 가장 뜨겁게 달군 화두는 ‘피지컬인공지능(AI)’와 ‘휴머노이드’였다. 관람객들은 사람처럼 걷고 나사를 조이고, 냉장고에서 음료를 꺼내 아침식사를 준비하거나 세탁을 마친 수건을 접어 정리하는 로봇에 열광했다. 이러한 CES 현장에서 세계 AI 반도체 시장을 움직이는 엔비디아와 AMD, 퀄컴, 삼성전자와 함께 나란히 AI 트렌드를 선도하는 대표 기업으로 소개된 한국 스타트업이 있다. 저전력 반도체를 개발하는 팹리스(반도체 설계) 스타트업 ‘딥엑스’다.

8일(현지시간) 미국 라스베이거스 CES 2026 현장에서 만난 김녹원 딥엑스 대표는 딥엑스의 강점을 ‘버터 벤치마크’라는 한 단어로 설명했다. 딥엑스의 1세대 신경망처리장치(NPU) DX-M1은 전력을 많이 소모하는 영상 분석 연산 도중에 30~36℃에서 녹는 버터를 올려놓아도 녹지 않을 정도로 뛰어난 발열 제어 성능을 보인다. 칩의 발열을 제어하기 위해 냉각기를 별도로 달 필요가 없는 것이다. 이런 DX-M1을 구동하는데 필요한 전력은 5W(와트)에 불과하다.

딥엑스는 CES 2026에서 2세대 NPU DX-M2의 개발 로드맵도 공개했다. DX-M2는 1세대 칩과 같은 양의 전력을 사용해 단일 기기 안에서 최대 1000억 파라미터(매개변수) 수준의 거대언어모델(LLM)도 구동할 수 있도록 설계됐다. 김 대표는 “딥엑스의 칩을 활용하면 생성형AI의 연산과 처리를 데이터센터 없이도 온디바이스로 할 수 있다”며 “피지컬AI 반도체 시장에서 1등이 되는 것을 목표로 하고 있다”고 밝혔다. 다음은 김 대표와의 일문일답.

피지컬AI가 전세계적인 화두다.

“과거에 AI는 ‘프로미스 테크놀로지(보장된 기술)’ 정도였다. 다들 ‘지금은 돈이 안 돼도 미래가 좋을 것’이라고만 했었다. 그런데 이제 AI는 ‘피지컬 리얼리티(물리적 실체)’가 됐다. 과거엔 고객사들이 우리 칩을 보고 가면 ‘한 번 시험해 볼까?’라며 PoC(기술 검증) 수준에서만 제안이 왔다. 그런데 이제는 ‘언제부터 양산해 적용할 수 있느냐’는 실질적인 문의가 들어온다.

이런 상황에서 피지컬AI에 쓰이는 AI칩 시장은 아직도 무주공산이다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)도 많은 전력이 필요하고 발열 제어가 어려워 이 분야를 당장 공략하기 어렵다. 전성비(전력 대비 성능비)가 높은 NPU로 이 분야를 선점하는 게 딥엑스의 목표다.”

8일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전 ·정보기술(IT) 전시회 CES 2026 부스에서 김녹원 딥엑스 대표가  차세대 신경망처리장치(NPU) DX-M2를 소개하고 있다. 박종민 기자 blick@donga.com

8일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전 ·정보기술(IT) 전시회 CES 2026 부스에서 김녹원 딥엑스 대표가 차세대 신경망처리장치(NPU) DX-M2를 소개하고 있다. 박종민 기자 blick@donga.com


딥엑스의 NPU가 가지고 있는 차별점은 무엇인가.

“피지컬AI 분야에서 AI에 팔다리를 달아주는 것 만큼 중요한 것 중에 하나가 AI에 ‘눈과 귀, 입’을 달아주는 것이다. 영상을 분석해 현재 AI의 주변 상황을 인지·분석·판단하고 사람의 음성을 이해해 답변하게 만들어야 한다. 쉽게 말해 기기 안에서 생성형AI를 돌릴 수 있어야 한다.

딥엑스의 칩은 디바이스 안에서 적은 전력만 사용해 이런 연산을 가능하게 한다. 엄청난 양의 전력을 사용하는 데이터센터에서 독립시킬 수 있다는 의미다. 단순한 피지컬AI가 아니라 ‘피지컬 생성형AI’를 구현하는게 딥엑스의 목표다,”


데이터센터와 연결된 피지컬AI와 비교해 경쟁력을 가질 수 있나

“데이터센터를 쓰다가 통신에 문제가 생기면 휴머노이드, 자율주행 등 피지컬AI도 함께 멈춘다. 하지만 연산을 디바이스 안에서 하면 성능이 안정적으로 유지된다. 보안도 마찬가지다. 산업 현장에 피지컬AI가 도입되면 피지컬AI가 보고 듣고 학습하는 게 모두 보안사항이다. 만약 AI가 가전에 탑재된다면 집 안에서 일어나는 개인적인 일들도 마찬가지다. 온디바이스 AI는 외부 해킹 등에서 자유롭다. 데이터센터를 돌리려면 전기료도 어마어마하게 든다. 딥엑스 칩은 이 점에서도 유리하다.”

실제 현장에서 수요가 있나

“DX-M1의 글로벌 협력사를 50군데 모았다. 바이두부터 현대차, 포스코 등 다양한 산업군, 기업의 양산 프로젝트를 확보했다. 이제 여기 들어갈 칩의 양산을 성공적으로 수행해 내는 것만 남았다.

차세대 칩인 DX-M2의 개발도 막바지다. 올해 말이면 샘플이 나오고 2027년 중반에 양산 준비를 마치는 걸 목표로 하고 있다. DX-M2는 1세대 칩과 같은 전력 소모량으로 더 많은 매개변수를 처리할 수 있다. 삼성전자의 2나노(나노미터·1nm는 10억분의 1m) 파운드리(반도체 위탁생산) 공정을 활용하는데, 삼성에서 2나도 공정을 내어준 기업 가운데 스타트업은 딥엑스밖에 없다. 그만큼 가능성이 있다는 얘기 아니겠느냐.”


딥엑스의 1세대 신경망처리장치(NPU) DX-M1. 딥엑스 제공

딥엑스의 1세대 신경망처리장치(NPU) DX-M1. 딥엑스 제공


성과만큼 딥엑스의 기업공개(IPO)도 업계의 큰 관심사다

“IPO는 선택 사항이 아닌 마일스톤(스타트업이 일정 기간 안에 반드시 달성해야 하는 중요한 목표)이다. 다만 아직은 칩을 개발해 파는 것만 해도 벅차다. 매출과 글로벌 네트워크 등 모든 면에서 딥엑스의 사업을 안정화시키는 게 우선이다.”

김녹원 대표는?

2011년 미국 UCLA에서 박사학위를 취득, 글로벌 기업인 브로드컴과 IBM을 거쳐 시스코 시스템즈에서 반도체 설계 업무를 담당했다. 이후 애플에서 애플리케이션프로세서(AP) 설계 엔지니어로 일하다 2018년 회사를 나와 한국에서 딥엑스를 설립했다.


박종민 기자 blick@donga.com

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