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.
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 확보 모바일야마토 했고, 향후 '피지컬 AI' 시장에서 풀스택 플랫폼으로 자리매김한다는 전략을 제시했다.

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 바다이야기다운로드 . 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.




김녹원 딥엑스 대표 / 권용만 기자 바다이야기하는법


1세대 'DX-M1', 높은 영상처리 성능으로 대규모 사례 확보
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 야마토릴게임 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.
이러한 '피지컬 AI' 시장에서 딥엑스는 이를 배포할 저전력 고효율 온디바이스 AI 칩에 집중한다. 현재 딥 게임몰릴게임 엑스의 '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.

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.




1세대 칩 'DX-M1'의 주요 수주 성과 / 권용만 기자


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.
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. 

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.




딥엑스의 향후 제품 로드맵 주요 내용 / 권용만 기자





차세대 DX-M2의 주요 특징 / 권용만 기자


차세대 제품 전략 방향은 '풀스택 피지컬 AI 플랫폼'
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.
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. 

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.




향후 방향성은 칩과 하드웨어, 소프트웨어를 연결한 '풀스택'이다. / 권용만 기자





엔비디아의 '아이작'을 대체할 플랫폼으로 제시된 'DX-뉴턴' / 권용만 기자


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. 
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.
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. 
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. 
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.
권용만 기자
yongman.kwon@chosunbiz.com