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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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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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정부, 국산 온디바이스 AI 반도체 현장 점검…산업 확산 모색 [경제일보] 정부가 국산 온디바이스 인공지능 반도체의 산업 현장 활용 사례를 점검하고 시장 확산 방안 모색에 나섰다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI 확산으로 저전력·저지연 반도체 수요가 커지는 만큼 국내 기업의 실증과 상용화 속도를 높이겠다는 취지다. 과학기술정보통신부는 12일 포스코DX 판교사무소와 AI 반도체 기업 딥엑스를 방문해 온디바이스 AI 반도체 활용 현장을 점검하고 공급·수요기업 간담회를 열었다고 밝혔다. 온디바이스 AI 반도체는 데이터센터 등 서버에 탑재되는 AI 반도체와 달리 개별 기기 안에서 AI 연산을 수행하는 반도체다. 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리할 수 있어 응답 지연을 줄이고 전력 소모를 낮출 수 있다. 외부 전송 데이터가 줄어 보안성이 높다는 점도 장점이다. 이번 현장 방문은 지난달30일 SK텔레콤과 LG AI연구원 방문에 이은 두 번째 사례다. 정부 연구개발과 실증 지원 사업의 성과를 점검하고 실제 산업 현장에서 국산 AI 반도체가 어떻게 활용되는지 확인하기 위해 마련됐다. 과기정통부는 먼저 포스코DX의 산업용 제어시스템 ‘포스마스터’에 모빌린트의 AI 반도체가 적용된 사례를 살펴봤다. 해당 기술은 로봇 물류 산업 안전 등 포스코그룹의 주요 사업 영역에서 기술 실증이 진행되고 있다. 모빌린트는 포스코DX와 포스코기술투자가 공동 조성한 기업형 벤처캐피탈을 통해 약30억원 규모의 투자를 유치한 바 있다. 산업 현장의 수요기업과 AI 반도체 공급기업이 투자와 실증으로 연결되는 사례라는 점에서 의미가 있다. 이어 방문한 딥엑스는 지난해8월 온디바이스 AI 반도체 ‘DX-M1’ 양산을 시작한 기업이다. 현재 한국을 포함한 8개국에서 총900만달러 규모의 계약을 체결했다. 초저전력 AI 반도체 기술을 앞세워 CES 2026에서 혁신상을 받은 바 있다. 과기정통부는 현장 점검 이후 공급·수요기업 간담회를 열고 기업별 AI 반도체 활용 현황과 향후 계획을 공유했다. 국산 온디바이스 AI 반도체 확산을 위한 정책 지원 방안과 업계 건의 사항도 청취했다. 온디바이스 AI 반도체는 향후 로봇 자율주행 스마트팩토리 보안카메라 가전 의료기기 등 다양한 산업으로 확산될 가능성이 크다. 특히 피지컬 AI는 실제 기기와 로봇이 주변 환경을 인식하고 판단해야 하기 때문에 낮은 지연시간과 낮은 전력 소모가 중요하다. 클라우드에 의존하지 않고 현장에서 즉시 연산하는 반도체의 필요성이 커지는 이유다. 에이전틱 AI 확산도 온디바이스 반도체 수요를 키울 수 있다. AI 에이전트가 기기 안에서 사용자의 의도를 파악하고 작업을 수행하려면 연산 성능과 보안성이 동시에 필요하다. 개인정보와 산업 데이터가 외부로 이동하지 않는 구조는 기업 현장에서 중요한 경쟁 요소가 될 수 있다. 다만 국산 온디바이스 AI 반도체가 시장에 안착하려면 성능 검증과 생태계 확보가 함께 이뤄져야 한다. 반도체 칩 자체의 성능뿐 아니라 소프트웨어 개발도구 모델 최적화 레퍼런스 기기 양산 공급망이 맞물려야 한다. 수요기업이 쉽게 도입할 수 있도록 실증 사업과 초기 구매 지원도 필요하다. 정부의 역할은 단순 R&D 지원을 넘어 수요와 공급을 연결하는 데 있다. 산업 현장에 적용 가능한 실증 사례가 늘어날수록 국산 AI 반도체의 신뢰도도 높아질 수 있다. 포스코DX와 딥엑스 사례처럼 제조·로봇·물류 분야에서 검증된 레퍼런스가 쌓이면 해외 시장 진출에도 도움이 될 전망이다. 과기정통부 관계자는 “피지컬 AI와 에이전틱 AI 시장이 빠르게 성장하면서 저지연·저전력 특성을 갖춘 온디바이스 AI 반도체 수요가 확대될 것으로 예상된다”며 “국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 공급기업과 수요기업 간 협력을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.2026-05-12 15:32:14
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