[테크월드=박규찬 기자] AI 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)는 14일 기자간담회에서 자체 칩 기술과 소프트웨어 플랫폼을 앞세운 피지컬 AI 인프라 전략을 발표하고 풀스택 전략과 함께 삼성 파운드리 2나노 공정을 적용한 차세대 칩 ‘DX-M2’의 개발 로드맵도 공개했다.
14일 기자간담회에서 김녹원 딥엑스 대표가 발표하고 있는 모습. [사진=박규찬 기자]
김녹원 대표는 "TSMC가 지금의 대만을 만들어낸 것처럼 딥엑스가 대한민국의 피지컬 AI 반도체 산업을 건설하겠다"며 "한국을 피지컬 AI를 수출하는 국가로 만드는 데 핵심 역할을 하겠다"고 말했다.
이어 "AI 반도체 시장은 이제 기술 경쟁이 아니라 누가 실제로 양산하고 매출을 만드느냐의 단계에 접어들었다"며 "칩·소프트웨어·글로벌 유통망을 모두 갖춘 피지컬 AI 시대의 인프라 기업으로 본격적인 스케일업에 나서겠다"고 밝혔다.
‘3단계 레고형 풀스택’ 제시
딥엑스는 이날 자사를 'AI 반도체를 설계하는 기업'이 아닌 '피지컬 AI 인프라 기업'으로 선언하고 칩·하드웨어 플랫폼·소프트웨어 생태계를 연결하는 3단계 풀스택 전략을 공개했다.
딥엑스는 피지컬 AI에 최적화된 확장형 AI 칩을 제공하고 어드벤텍·델·라즈베리파이 등 하드웨어 파트너들은 이를 기반으로 산업별 플랫폼과 응용 제품을 개발한다. 울트라리틱스·바이두 등 소프트웨어 파트너들의 AI 모델까지 더해져 고객은 원하는 하드웨어와 AI 모델을 선택하는 것만으로 복잡한 개발·통합 과정 없이 피지컬 AI 응용 제품을 빠르게 구현할 수 있다.
AI 풀스택 전략의 출발점은 칩 설계 경쟁력이다. 현재 양산 중인 DX-M1은 평균 소비전력 2~3W로 같은 연산을 수행할 때 GPU 대비 전력 효율이 20배 높다. 가격은 GPU 대비 약 1/10 수준이다.
딥엑스는 높은 전성비와 칩 면적을 대폭 줄인 독자 설계 기술을 통해 발열·전력·제조원가 전 영역에서 구조적 우위를 확보했다. 삼성 파운드리와의 협업으로 90% 이상의 양산 수율을 달성하며 가격 경쟁력도 극대화했다. 이는 업계 평균 수율이 50~80%인 점을 감안하면 최고 수준으로 GPU 대비 압도적으로 낮은 전력 소모 덕분에 누적되는 전기료 차이까지 감안할 경우 고객사의 총 운영비용(TCO) 절감 효과는 시간이 갈수록 커진다.
엔비디아의 AI SW 프레임워크와 호환하는 'Zero Effort 전환' 전략
딥엑스는 엔비디아 중심의 AI 개발 환경에서 자사 칩 플랫폼으로 보다 손쉽게 이전할 수 있는 'Zero Effort 전환' 전략을 공개했다. 엔비디아 CUDA 등 기존 개발 자산을 최대한 활용하면서 전환 부담을 낮추는 것이 핵심이다.
김 대표가 딥엑스 NPU에 대해 설명하고 있는 모습. [사진=박규찬 기자]
딥엑스의 올인원 소프트웨어 플랫폼 DXNN은 AI 모델의 변환·컴파일·최적화·추론 실행까지 통합 지원해 개발자들이 GPU에서 학습한 모델을 짧은 시간 안에 딥엑스 칩에서 구동 가능한 형태로 전환할 수 있도록 한다.
특히 로봇 분야에서는 DX-뉴턴이 이 역할을 담당한다. DX-뉴턴은 엔비디아 아이작 ROS(Robot Operating System)와 딥엑스 하드웨어 사이의 호환성을 높이는 API 레이어로 기존 아이작 ROS 기반 개발 흐름을 유지하면서 AI 추론 가속 구간만 딥엑스 칩으로 전환할 수 있도록 지원한다.
로봇 개발자는 초기 개발 단계에서는 익숙한 아이작 ROS 환경을 활용하고 상용화·양산 단계에서는 딥엑스 기반으로 전환해 전력 효율과 원가 경쟁력을 확보할 수 있다. 딥엑스는 DXNN과 DX-뉴턴을 축으로 로봇 및 엣지 AI 시장에서 개발자 친화성과 양산 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 전략이다.
세계 최초 삼성 2나노 적용 ‘DX-M2’
딥엑스는 차세대 칩 DX-M2의 로드맵도 발표했다. 김 대표는 "삼성 파운드리 2나노 공정을 적용한 피지컬 AI 칩으로는 최초인 DX-M2는 2027년 양산을 목표로 하며 5W 미만의 초저전력으로 최대 80TOPS(초당 80조 회 연산) 성능을 구현하는 것이 목표"라며 "딥엑스가 제시한 방향은 지금까지 데이터센터 인프라에 의존해온 생성형 AI를 로봇, 스마트 모빌리티, 산업 자동화, 지능형 카메라 등 실제 물리적 기기 안으로 확장하는 것"이라고 전했다.
딥엑스는 DX-M2를 통해 수백억~수천억 파라미터급 생성형 AI 모델을 배터리로 작동되는 디바이스에서 구동한다는 비전을 제시했다. 이는 더 높은 추론 성능, 복합 명령 처리, 멀티모달 인식 등 지금까지 데이터센터에서만 가능했던 AI 역량을 초저전력 기기로 내려오게 한다는 의미다. 클라우드에서만 가능했던 추론형 AI를 기기 내부로 끌어내려 '생각하고 행동하는 기계'의 시대, 즉 피지컬 AI 시대를 열겠다는 포부다.
김녹원 대표는 "엔비디아가 GPU와 CUDA로 AI의 길을 닦았다면 딥엑스는 DX-M1과 DX-M2, DX-뉴턴으로 피지컬 AI의 길을 닦겠다”며 “칩 위에 하드웨어 파트너가 모듈을 얹고 소프트웨어 파트너가 응용을 올리면 레고 블록처럼 AI가 완성되는 생태계, 그것이 딥엑스가 만들 피지컬 AI 인프라다”고 설명했다.
이어 "CPU·GPU 시대에 외산 기술에 종속됐던 역사를 피지컬 AI 시대에는 반복하지 않을 것"이라고 덧붙였다.
회원가입 후 이용바랍니다.
댓글
0