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[IT뉴스]딥엑스 “GPU보다 수십배 효율적, NPU 기반 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 만든다”

온카뱅크관리자

2026-04-14 17:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">현대자동차와 바이두 등 30건 이상 양산 계약 확보</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="K6HJah6b3i">
          <p contents-hash="568e3d2a83d22139d6af84ccc65479f99b3b51a245621b9d5457d1e5ed01ee25" dmcf-pid="9PXiNlPK0J" dmcf-ptype="general">딥엑스가 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM) 다음의 혁신으로 꼽히는 '피지컬 AI' 시장 공략을 본격화한다. 양산을 시작한 1세대 제품 'DX-M1'은 이미 현대자동차와 바이두 등 30건 이상의 글로벌 양산 계약을 확보했다. 향후 성능을 높인 차세대 제품을 예정하고 있는 가운데, '유니콘'급 체급이 될 기업공개 시점에도 관심이 모이고 있다.</p>
          <p contents-hash="e53cb6f87101bfc0b691c5f7b397e29e117d910e6b309c052ef21f1063491c1a" dmcf-pid="2QZnjSQ9pd" dmcf-ptype="general">딥엑스는 14일 경기 성남시 판교 딥엑스 본사에서 기자간담회를 열고 1세대 제품 'DX-M1'의 양산 성과와 비전, 비즈니스 확장 전략을 제시했다. 이 자리에서 딥엑스는 제품의 경쟁력을 기반으로 현대자동차와 바이두 등 성공적인 사례를 확보했고, 향후 '피지컬 AI' 시장에서 풀스택 플랫폼으로 자리매김한다는 전략을 제시했다.</p>
          <div contents-hash="816b9f2ffc8197b6c66cad68d81f1067ed0f4c411d1753946cf8f056646f5d93" dmcf-pid="Vx5LAvx20e" dmcf-ptype="general">
           딥엑스(DeepX)는 NPU(신경망처리장치)를 전문으로 하는 팹리스 기업으로 2018년 설립됐다. 김녹원 대표는 애플의 첫 NPU 탑재 칩인 'A11'의 개발 당시 리드 엔지니어로 참여했을 정도로 NPU 관련 경험과 전문성을 갖췄다. 딥엑스의 1세대 제품 'DX-M1'은 실용적인 성능에 '저전력'을 강조해 비전 모델을 5W급 전력에서 엔트리급 GPU 이상의 성능으로 구동할 수 있어, 전력과 발열에 민감한 피지컬 AI에서도 높은 활용도가 기대된다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="73f24431ec964c5be192887ebd9d2e7bee17ea7c31413e3c5bda3f4b4bc96bdb" data-idxno="440925" data-type="photo" dmcf-pid="fM1ocTMVUR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김녹원 딥엑스 대표 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175541640uvnq.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="uNUArHiPzN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175541640uvnq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김녹원 딥엑스 대표 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="56fb0d92d6d53c6c562b535920332dbc38597e1a21336f3097b3c11c4335091d" dmcf-pid="4RtgkyRfFM" dmcf-ptype="general"><strong>1세대 'DX-M1', 높은 영상처리 성능으로 대규모 사례 확보</strong></p>
          <p contents-hash="c4c5118cb3ddf115d0e9b91e52e6e0555635121b9a895bc987b8621ecd2bdabd" dmcf-pid="8eFaEWe43x" dmcf-ptype="general">김녹원 딥엑스 대표는 이 자리에서 딥엑스가 집중할 시장으로 추론과 '피지컬 AI' 시장을 지목했다. 김 대표는 "이미 NPU를 탑재한 디바이스가 많이 보급됐다. 380억달러(약 56조2742억원) 규모 시장도 이미 존재하고 5년 안에 3배 이상 확대해 2030년에는 1220억달러(약 180조7000억원) 시장이 될 것으로 기대한다"며 "스마트 모빌리티와 제조업, 스마트 디바이스와 영상보안 등 네 가지 축이 시장 성장을 이끌 것"이라 제시했다.</p>
          <p contents-hash="3cd51237f2186c1dbc17e338f30325734c7418eb503c6e9db15e23c494c26fe7" dmcf-pid="66HJah6b3Q" dmcf-ptype="general">이러한 '피지컬 AI' 시장에서 딥엑스는 이를 배포할 저전력 고효율 온디바이스 AI 칩에 집중한다. 현재 딥엑스의 'DX-M1'은 GPU 기반 디바이스 대비 동등한 수준의 처리 성능을 5W 수준의 저전력으로 달성할 수 있다는 점이 특징이다. 김 대표는 "딥엑스의 칩은 저전력 저발열과 GPU 대비 수십 배까지 뛰어난 전력 효율을 달성했다"며 "경쟁사 대비 4.3배 작은 최소화된 다이사이즈로 저렴한 제조단가까지 달성해 강력한 경쟁력을 갖췄다"고 밝혔다.</p>
          <div contents-hash="94f5434413f8e3683b7fd76b214326649fbab80901b7086f283fdd289b595a8e" dmcf-pid="PPXiNlPK3P" dmcf-ptype="general">
           딥엑스는 이 자리에서 5W급 전력 소비량의 DX-M1이 엔비디아의 40W급 젯슨 오린 대비 영상 인식 모델 YOLOv5S에서 더 높은 성능을 달성해 전력 효율과 비용에서 20배 나은 결과를 보인다고 제시했다. 이는 이 칩이 영상과 이미지 처리에 특화된 설계를 갖췄기 때문으로도 보인다. 딥엑스는 피지컬 AI를 위한 영상 처리 측면에서는 국내외의 주요 경쟁사들 대비 성능과 효율, 비용 모두 강점을 갖췄다고 설명했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="98223dd9620abc4965196e77276b7d7e1968832219c2febb13f0be51c7b88fbd" data-idxno="440926" data-type="photo" dmcf-pid="QQZnjSQ9F6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="1세대 칩 'DX-M1'의 주요 수주 성과 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175543221npji.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="7AS6eDb0za" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175543221npji.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            1세대 칩 'DX-M1'의 주요 수주 성과 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9f792d1cf83c7aed097aca595c03f202d7028ac477c64df0a0fb843d2e7df16f" dmcf-pid="xx5LAvx208" dmcf-ptype="general">딥엑스의 또 다른 강점은 '특허'다. 김녹원 대표는 "국제 등록 특허 140개 중 70개 가량이 미국에 등록돼 있고, 출원 수준까지 따지면 500건, 청구항은 1만개 이상에 이른다"며 "특허 가치만도 10억달러(약 1조4800억원) 이상"이라 언급했다. 생산 수율 측면에서도 "삼성전자의 5nm 공정에서 수율 91%를 달성했다"며 "공정에 맞춘 설계 최적화로 어떤 상황에서도 높은 수율을 달성할 수 있다. 이를 통해 가장 저렴한 비용에 칩을 공급할 수 있다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="ab19c50acf192e676af35336987e2f728bea66ee8120bd4b04f83a0b1a577dc3" dmcf-pid="yyn1UPyOu4" dmcf-ptype="general">이러한 기술적 특징은 비용적인 '경제성'으로 나타난다. 특히 칩 자체가 저렴한 것과 함께, 저전력 고효율로 운영 비용을 포함한 총소유비용 측면에서 강점이 커진다는 설명이다. 김 대표는 "운영에 필요한 전기 등을 모두 따진 총소유비용을 기준으로 하면, 경쟁사의 칩을 무료로 받더라도 2~3년 정도가 지나면 우리가 총소유비용이 더 저렴하다"고 제시했다. </p>
          <div contents-hash="f925950f01f87928dfedf6b61b0eddb4c877d3d408792a132b7e7ba7e80e0cd7" dmcf-pid="WWLtuQWIzf" dmcf-ptype="general">
           딥엑스는 1세대 칩 'DX-M1'을 지난해 8월 첫 양산했다. 그리고 양산 이전부터 350개 기업들의 검증이 진행됐고, 첫 양산 이후 검증을 마친 고객사들의 발주가 본격화돼 지난 3월 기준 8개국 8개 산업군에서 30건 이상의 계약을 확보한 것으로 소개됐다. 대표적인 사례로는 현대자동차그룹 로보틱스랩과의 협력을 통해 배송로봇 'DAL-e', 모빌리티 플랫폼 'MobED'에 적용된 사례, 중국 바이두와의 전략적 협력 진행 등이다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3acefaba846d29dced13993851fb648acfcdb907bb1f92e8a4e12b4547fe1b61" data-idxno="440927" data-type="photo" dmcf-pid="YYoF7xYCpV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="딥엑스의 향후 제품 로드맵 주요 내용 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175544553kkob.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zl4hW7Dg7g" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175544553kkob.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            딥엑스의 향후 제품 로드맵 주요 내용 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2d2fef942df38f1145638615766b3c98d64a44a60ce33c077a39204db61e291b" data-idxno="440928" data-type="photo" dmcf-pid="GGg3zMGh02" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="차세대 DX-M2의 주요 특징 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175545884zknr.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="qshQJr9U7o" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175545884zknr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            차세대 DX-M2의 주요 특징 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="565f8ce25a032aea9f58f8900672a2d4cea0c77d0dbd3a8275c23ae0ede196ca" dmcf-pid="HHa0qRHlu9" dmcf-ptype="general"><strong>차세대 제품 전략 방향은 '풀스택 피지컬 AI 플랫폼'</strong></p>
          <p contents-hash="c2ca9b6e453a51474b34b0f31e5341e67b90b28884ba71511d51f4901bab47df" dmcf-pid="XXNpBeXS3K" dmcf-ptype="general">딥엑스는 현재의 'DX-M1' 이후 'DX-M2'와 'DX-M3' 등까지 신제품을 이어나갈 계획이다. 먼저, 2027년 양산 예정인 DX-M2는 삼성전자의 2nm 공정을 통해 양산될 예정이다. 5W 미만의 저전력에서 최대 80TOPS(초당 80조회 연산), 100B(1000억) 파라미터급 모델을 10~30 TPS(초당 토큰 수) 성능으로 구동할 수 있는 성능을 제공한다는 목표다. 김 대표는 "100B급 모델을 구동할 수 있다면 피지컬 AI 워크로드의 대부분을 온디바이스에서 소화할 수 있다"며 큰 시장 기회를 전망했다.</p>
          <p contents-hash="c7ef444f106c2e6f7572d8d587b729dba634ee5c97f1f8eb087c353ba861a581" dmcf-pid="ZzIfxcztpb" dmcf-ptype="general">2028년을 목표로 하는 'DX-M3'는 '페타'급 성능을 목표로 한다. 단일 가속기에서는 8비트 정수연산 기준 1'페타옵스(POPS)' 성능을 20W 이내에서, 100달러 이하 가격에서 제공하는 것을 목표로 한다. 또한 DX-M3에서는 칩렛 구성에서 NPU를 8개까지 조합해 8페타옵스 수준까지 유연한 확장성을 제공할 것이라고 언급했다. </p>
          <div contents-hash="fad8d4403e74363814e9a7c7364497d4ae92d7912d2d08573e33c867bf306942" dmcf-pid="5qC4MkqF7B" dmcf-ptype="general">
           소프트웨어 생태계에서는 기존 엔비디아 중심의 AI 개발 환경에서 딥엑스의 NPU 기반 환경으로 쉽게 이전할 수 있게 하는 도구들을 제시했다. 통합 개발환경 'DXNN'은 AI 모델의 변환에서 컴파일, 최적화, 추론 실행까지 지원해 기존 GPU 기반 모델을 빠르게 NPU 기반으로 전환할 수 있게 돕는다. 로봇 분야에서는 엔비디아의 아이작 ROS 환경의 코드를 거의 그대로 전환할 수 있는 'DX-뉴턴'을 제시했다. 김 대표는 이에 대해 "코드 앞의 'issac'을 'newton'으로 바꾸는 정도로 전환할 수 있다"고 언급했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="18374b0f858a68d8f8728354809a323bcb6f498137e5b84e7d4be1b01352f776" data-idxno="440929" data-type="photo" dmcf-pid="1Bh8REB3Fq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="향후 방향성은 칩과 하드웨어, 소프트웨어를 연결한 '풀스택'이다. / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175547237nehi.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="BFGnjSQ90L" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175547237nehi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            향후 방향성은 칩과 하드웨어, 소프트웨어를 연결한 '풀스택'이다. / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a26ffc63bef816304d0f4a3886c2af216e67a964bcdf646c39446672ab4c7d85" data-idxno="440930" data-type="photo" dmcf-pid="tbl6eDb0pz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="엔비디아의 '아이작'을 대체할 플랫폼으로 제시된 'DX-뉴턴' / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175548553afbv.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="brxW59Ik7n" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/552810-SDi8XcZ/20260414175548553afbv.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            엔비디아의 '아이작'을 대체할 플랫폼으로 제시된 'DX-뉴턴' / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d52b236e697ee20712c6298a06074cb6f6ed64890fc60c2ddecf7841488b3c34" dmcf-pid="FKSPdwKp77" dmcf-ptype="general">플랫폼 전략에서는 칩과 하드웨어 플랫폼, 소프트웨어 생태계를 연결한 '풀스택 피지컬 AI 플랫폼'을 방향성으로 꼽았다. 이 플랫폼에서는 다양한 하드웨어 파트너들의 플랫폼과 딥엑스의 AI 칩, 소프트웨어 파트너들의 AI 모델을 결합해, 고객이 원하는 형태로 유연하게 선택해 복잡한 개발, 통합 과정을 최소화하면서 빠른 제품화를 지원한다. </p>
          <p contents-hash="a889ba27285866eade38cd5baeefe286f5768bf02c368f37796ba89075cccf68" dmcf-pid="39vQJr9UFu" dmcf-ptype="general">현재 딥엑스의 칩은 인텔과 AMD, 브로드컴, 퀄컴, TI와 NXP 등 주요 칩 제조사의 프로세서, 바이두와 AWS, 울트라리틱스, AWS 등의 모델, 삼성이나 레노버, 어드밴텍, 조텍 등 다양한 하드웨어 파트너들간 조합이 가능하다. 현재 딥엑스 칩 기반 하드웨어 모듈을 제작하는 파트너사는 30여개고, 연내 100개 이상을 확보할 예정이다.</p>
          <p contents-hash="2f2e16c6e1e64668213c8d45ff999bc5637a11a22799a158154f2462851d9e1a" dmcf-pid="02Txim2uuU" dmcf-ptype="general">판매망과 영업 측면에서도 전 세계 주요 시장을 위한 글로벌 반도체 업계에서의 시니어 세일즈 리더 영입과 함께 에브넷(AVNET), 디지키, WPG 등 주요 반도체 유통사 20여 곳과 계약해 공급 체계를 갖췄다고 소개했다. </p>
          <p contents-hash="4241cf01f588070ee5205e3345e1a5495e670d96d23e920796f62e40da627a13" dmcf-pid="pVyMnsV7Up" dmcf-ptype="general">한편, 조영호 딥엑스 CFO는 올해 매출에 대해 "현재 판매는 초도물량 단계고 계약이 늘어나면서 하반기부터 매출 성장을 기대한다"며 "현재 매출 목표는 4000만달러(약 590억6800만원)"라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="2fa365a2aec51df4f5750384d4ad990d2911cccbdee17f7b43a674618ad3a40d" dmcf-pid="UfWRLOfzz0" dmcf-ptype="general">이어 "상장에 앞서 상업적 실적을 먼저 내는 것을 우선하고 있다"며 "구체적 기업공개 시점은 논의된 바 없다. 관련 준비는 진행하고 있고, 현재 펀딩 라운드가 마무리되면 주관사를 선임할 계획"이라 언급했다. 또한 "관련해 아직 구체적인 기업가치 발표를 한 적 없고, 현재 언급되는 기업가치는 공식이 아니다"라고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="5898f8c3e411cf69776f9cfa55a24574088bf67356930e8c67eb2919b09138fd" dmcf-pid="u4YeoI4qu3" dmcf-ptype="general">권용만 기자</p>
          <p contents-hash="28f4ff4df942c183c17d5cecd2fb2fd6172cf708e19cdda39ecf1dad429c6175" dmcf-pid="7nUcmXnQ3F" dmcf-ptype="general">yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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