AI 반도체 스타트업 딥엑스가 사업 정체성을 전면 재정의하며 시장 공략에 나섰다. 단순 칩 설계를 넘어 ‘피지컬 AI 인프라 기업’으로의 전환을 공식화했다.
딥엑스는 14일 기자간담회를 열고 칩, 하드웨어, 소프트웨어를 통합하는 ‘레고형 풀스택 전략’을 공개했다. 회사 측은 이 전략을 통해 로봇, 스마트 디바이스, 산업 자동화 등 실제 물리 환경에서 작동하는 AI 시장을 선점하겠다는 목표를 제시했다.
시장조사업체 전망에 따르면 피지컬 AI 반도체 시장은 2030년 약 183조 원 규모로 성장할 것으로 예상된다.
딥엑스의 전략에서 눈에 띄는 부분은 기존 GPU 중심 AI 생태계에 대한 도전이다. 특히 엔비디아의 개발 환경을 겨냥한 전환 전략을 내세웠다.
핵심은 ‘Zero Effort 전환’이다. 기존 CUDA 기반 개발 자산을 유지하면서도 딥엑스 칩으로 손쉽게 이전할 수 있도록 설계했다. 이를 지원하는 소프트웨어 플랫폼 ‘DXNN’은 모델 변환부터 최적화, 실행까지 전 과정을 통합 제공한다.
로보틱스 분야에서는 ‘DX-뉴턴’을 통해 엔비디아 아이작 ROS와의 호환성을 확보했다. 기존 개발 흐름을 유지하면서 추론 단계만 딥엑스 칩으로 전환할 수 있도록 설계한 구조다.
딥엑스는 AI 개발을 단순화하기 위한 ‘3단계 풀스택 구조’도 제시했다. 칩 위에 하드웨어 파트너가 플랫폼을 구축하고, 그 위에 소프트웨어 파트너의 AI 모델이 올라가는 방식이다.
이 구조에서는 개발자가 직접 복잡한 통합 작업을 수행할 필요 없이, 필요한 요소를 선택하는 것만으로 AI 응용 제품을 구현할 수 있다. 회사는 이를 ‘레고형 생태계’로 설명했다.
하드웨어와 소프트웨어 파트너로는 산업용 컴퓨팅 기업과 AI 모델 기업들이 참여하는 구조를 갖췄다.
현재 양산 중인 ‘DX-M1’ 칩은 전력 효율을 핵심 경쟁력으로 내세운다. 평균 소비전력 2~3W 수준에서 동일 연산 기준 GPU 대비 약 20배 높은 효율을 제공한다는 설명이다.
가격 역시 GPU 대비 약 10분의 1 수준으로 제시됐다. 높은 수율과 칩 면적 최적화를 통해 제조 비용 경쟁력도 확보했다는 것이 회사 측 주장이다.
특히 전력 소비가 낮은 구조는 장기적으로 운영비 절감 효과까지 이어질 수 있다는 점에서 산업 현장에서 의미를 갖는다.
딥엑스는 차세대 칩 ‘DX-M2’ 개발 로드맵도 공개했다. 삼성전자 파운드리의 2나노 공정을 적용한 제품으로, 2027년 양산을 목표로 한다.
목표 성능은 5W 미만 전력으로 최대 80TOPS 수준이다. 회사는 이를 통해 데이터센터에서만 가능했던 생성형 AI 연산을 디바이스 단으로 확장하겠다는 구상을 밝혔다.
로봇, 스마트 모빌리티, 지능형 카메라 등 다양한 분야에서 고성능 AI를 기기 내부에서 직접 구동하는 ‘온디바이스 AI’ 환경을 구현하겠다는 전략이다.
딥엑스는 이번 전략을 통해 한국이 피지컬 AI를 수출하는 국가로 도약하는 데 기여하겠다는 비전을 제시했다. 반도체 설계뿐 아니라 플랫폼과 생태계를 동시에 구축하겠다는 접근이다.
다만 글로벌 시장에서는 이미 대형 반도체 기업과 플랫폼 기업들이 강력한 생태계를 구축한 상태다. 단순 성능 경쟁을 넘어 개발자 생태계 확보와 파트너 확장, 실제 산업 적용 사례 확보가 성패를 가를 핵심 변수로 꼽힌다.
김녹원 대표는 “GPU 중심 AI 시대에서 벗어나 피지컬 AI 시대의 새로운 표준을 만들겠다”며 “국내 기술로 독자적인 생태계를 구축하겠다”고 말했다.
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