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딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대
[경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.
2026-08-14 14:52:32
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회원 130만명 털리고도 몰랐다…락앤락, 개인정보 유출로 과징금 5억
[경제일보] 락앤락이 약 130만 명의 회원 개인정보 유출 사고로 과징금 5억원대 제재를 받았다. 해커가 내부 시스템에 침입해 대용량 데이터를 빼냈지만 회사는 이를 탐지하지 못했고 해커의 협박 메일을 받고서야 유출 사실을 인지한 것으로 조사됐다. 개인정보보호위원회는 지난 8일 제13회 전체회의를 열고 개인정보 보호법을 위반한 락앤락, 유베이스, 썬포토 등 3개 사업자에 총 7억100만원의 과징금과 540만원의 과태료를 부과했다고 9일 밝혔다. 처분 사실을 각 사 홈페이지에 공표하라는 명령도 함께 의결했다. 가장 큰 제재를 받은 곳은 락앤락이다. 개인정보위 조사 결과 해커는 2024년 4월 락앤락 메일 서버 보안 취약점을 악용해 내부 시스템에 침입했고 같은 해 5월 말 회원 데이터베이스를 유출했다. 같은 해 11월에는 내부 시스템에 다시 침입해 파일서버에 저장된 업무자료와 임직원 개인정보까지 추가로 빼낸 것으로 확인됐다. 이 과정에서 약 130만 명의 회원 개인정보와 임직원 개인정보 1111건이 외부로 유출됐다. 유출 항목에는 회원 이름, 휴대전화번호, 주소와 임직원의 주민등록증, 운전면허증, 통장 사본 등이 포함됐다. 개인정보위는 락앤락이 유출 과정에서 발생한 비정상적인 대용량 트래픽을 탐지·대응하지 못했다고 판단했다. 2022년 공개된 보안 취약점에 대한 패치를 적용하지 않았고, 주요 서버 관리자 계정에 동일한 비밀번호를 사용한 점도 문제로 지적됐다. 고유식별정보 암호화 미흡, 개인정보 미파기 등 안전조치 의무 위반도 확인됐다. 이에 개인정보위는 락앤락에 과징금 5억300만원과 과태료 540만원을 부과했다. 콜센터 아웃소싱 업체 유베이스도 제재 대상에 올랐다. 2024년 대표 홈페이지 관리자 계정이 해킹돼 문의 게시판 이용자 1852명의 이름, 전화번호, 이메일, 회사명 등이 유출됐다. 해커는 해당 정보를 텔레그램에 게시하기도 했다. 유베이스는 외부에서 관리자 페이지 접속이 가능하도록 운영하면서 IP 주소 등으로 접근을 제한하지 않았고, 아이디와 비밀번호만으로 관리자 페이지에 접속할 수 있게 한 것으로 조사됐다. 개인정보위는 유베이스에 과징금 1억6800만원을 부과했다. 사진·영상장비 판매업체 썬포토는 관리자 계정 해킹으로 회원 약 17만 명의 개인정보와 주문정보 13건이 유출됐다. 유출 정보에는 이름, 아이디, 휴대전화번호, 성별 등이 포함됐다. 해커가 주문자 1명에게 썬포토 직원을 사칭해 보이스피싱을 시도한 사실도 확인됐다. 썬포토에는 과징금 3000만원이 부과됐다. 이번 제재는 개인정보 유출 사고의 초점이 단순 해킹 피해를 넘어 기업의 탐지·패치·접근통제 체계로 옮겨가고 있음을 보여준다. 관리자 페이지 접근 제한, 취약점 패치, 접속기록 관리, 고유식별정보 암호화 같은 기본 보안 조치가 미흡하면 사고 이후 책임도 커질 수밖에 없다.
2026-07-09 17:09:05
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