김녹원 딥엑스 대표가 발표하고 있다.(딥엑스 제공)
기존 산업의 패스트 팔로어가 아니라 새로운 피지컬 AI 시장을 여는 '퍼스트 무버'가 되겠습니다. (김녹원 딥엑스 대표) AI 반도체(NPU)가 연구실과 전시장을 넘어 산업 현장에 안착하기 위해서는 단순한 연산 성능만으로는 부족하다. 전력 효율과 발열, 소프트웨어 호환성, 장기 공급·유지보수 역량까지 입증해야 한다.
딥엑스는 글로벌 상업용 구매주문 확보와 공공조달 채널 진입을 바탕으로 국산 엣지 AI 반도체의 실증 레퍼런스를 확대하고 있다.
김녹원 대표는 27일 뉴스1과 인터뷰에서 "국내 공공·국방 레퍼런스가 곧바로 글로벌 민간 시장의 성과로 이어지는 것은 아니지만, 글로벌 공공시장 진입에는 의미 있는 신뢰 자산이 될 수 있다"며 피지컬 AI 시장 공략을 본격화하겠다고 말했다.
딥엑스는 로봇·카메라·산업장비 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 엣지 AI 반도체를 설계하는 국내 팹리스다. 저전력·저발열 NPU를 앞세워 영상 인식과 생성형 AI를 데이터센터 연결 없이 현장에서 처리하는 기술을 개발하고 있다.
혁신 제품 지정, 공공 AI 반도체 도입 장벽 낮춰
딥엑스의 AI 추론 모듈 'DX-M1·DX-H1 시리즈'는 최근 과학기술정보통신부의 '우수 연구개발 혁신 제품'으로 지정됐다. 지정 제품은 지정일로부터 3년간 정부·지방자치단체·공공기관이 수의계약으로 구매할 수 있다.
구매 담당자는 고의 또는 중대한 과실이 없는 경우 구매면책을 적용받는다. 초기 도입 단계의 혁신 제품을 공공기관이 시범 도입하고 조달로 연결할 수 있도록 지원하는 제도다.
딥엑스는 국방부의 'NPU 기반 지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'의 일환으로 공군 기지 AI 경계감시체계 구축 사업에 DX-H1 V-NPU와 DX-H1 엣지 서버용 NPU 카드를 공급하고 있다. 활주로와 철책 등 주요 경계 구역의 영상 데이터를 실시간 분석하는 보안 감시 환경은 전력·발열·지연시간 관리가 중요한 엣지 AI 적용처다.
이같은 공공조달은 팹리스에 단순한 매출 창구 이상의 의미를 갖는다. 국방·공공 프로젝트에서 축적한 실제 운용 이력은 민간 고객과 해외 수요처가 성능과 공급 안정성, 유지보수 역량을 판단하는 상용화 레퍼런스로 활용될 수 있다.
딥엑스 2세대 NPU DX-M2 아키텍처(딥엑스 제공)
글로벌 10여개 국가 77건 구매 주문 확보…"이미 반복 주문"
딥엑스는 첫 양산 NPU 'DX-M1'을 앞세워 1년간 글로벌 10여개 국가·지역에서 77건, 1300만 달러 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝힌 바 있다. 올해 4~7월에만 전체 주문의 약 62%인 48건이 집중됐다. 딥엑스에 따르면 올해 7월 말 기준 누적 매출의 절반 이상이 해외에서 발생했다.
김 대표는 "첫 양산 제품으로 10여개국 수십 개 고객사에서 PO를 확보한 것은 기술력뿐 아니라 글로벌 고객의 지속적 평가와 유통·모듈 등 파트너 생태계가 함께 만든 결과"라며 "이미 반복 주문이 나타나고 있다"고 강조했다.
이어 "대형 글로벌 기업일수록 충분히 검증된 양산 레퍼런스를 중요하게 보는 만큼 현재의 성과를 안정적인 반복 매출로 전환하는 데 집중하고 있다"며 "향후 1~2년간 안정적 양산 레퍼런스를 얼마나 확보하느냐가 글로벌 고객사의 주문 및 대규모 주문으로 이어지는 핵심"이라고 말했다.
다만 구매주문 건수와 규모를 곧바로 매출이나 장기 시장점유율로 해석하기는 이르다는 평가다. 향후 실제 납품 전환율과 고객별 탑재 물량, 재주문, 제품 수명주기, 소프트웨어 개발도구와 기술지원 역량이 사업성을 가를 전망이다.
김용선 지식재산처장이 2일 오후 경기 성남시에 위치한 AI 반도체 전문기업 딥엑스를 찾아 제품에 대한 설명을 듣고 있다. (지식재산처 제공. 재판매 및 DB 금지) 2026.4.2 © 뉴스1
"싱가포르·유럽·미국 등 공공 AI 프로젝트 공략"
딥엑스는 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 차세대 NPU 'DX-M2'를 개발 중이다. DX-M2는 2027년 3월 시제품 웨이퍼를 확보하고, 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 거쳐 6월부터 초기 고객사 제공 준비에 착수할 계획이다. DX-M2는 칩(SoC) 기준 최대 5와트 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다.
회사는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등 전력 제약이 큰 피지컬 AI 제품을 주요 적용 대상으로 제시했다. 네트워크 연결이 제한되거나 지연시간이 중요한 환경에서 생성형 AI 모델을 기기 내부에서 구동하겠다는 전략이다.
김 대표는 "스마트시티와 공공 AI 프로젝트가 확대되고 있는 싱가포르·유럽·미국 등에서 국내 공공 분야의 실제 적용 경험과 혁신 제품 레퍼런스가 새로운 시장을 여는 데 도움이 될 것으로 기대한다"며 "배터리와 발열 부담은 물론 데이터센터 사용 비용과 네트워크 의존도까지 낮춰 새로운 비즈니스를 만들겠다"고 말했다.
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