[주간스타트업동향] 딥엑스, 삼성 2나노 기반 생성형 AI 반도체 ‘DX-M2’로 CES 2027 혁신상 수상 外

[IT동아 김영우 기자] 스타트업이 선보인 새 상품이나 서비스, 인사와 수상, 행사 참여와 간담회 개최 소식 등 최신 동정을 한 눈에 보기 쉽게 전해드립니다.

딥엑스, 삼성 2나노 기반 생성형 AI 반도체 ‘DX-M2’로 CES 2027 혁신상 수상

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(대표 김녹원)는 삼성전자 2나노 공정 기반 차세대 생성형 AI 반도체 ‘DX-M2’가 미국소비자기술협회(CTA)가 주관하는 ‘CES 2027 혁신상(Innovation Awards)’ 인공지능 부문 수상 제품으로 선정됐다고 10일 밝혔다. 딥엑스는 앞서 CES 2024에서 3개 부문, CES 2026에서 2개 부문 혁신상을 받은 데 이어 이번 수상으로 다시 한번 차세대 온디바이스 AI 반도체 기술력을 인정받았다.

이번에 수상한 DX-M2는 로봇과 드론, 산업용 기기 등 전력과 발열 제약이 큰 환경에서 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 클라우드 연결 없이 직접 실행할 수 있도록 설계된 초저전력 생성형 AI 반도체다. 삼성전자 2나노 공정(SF2P)을 기반으로 약 5W 수준의 전력에서 기존 온디바이스 AI가 수행해 온 영상 인식·객체 탐지를 넘어 기기가 주변 상황을 이해하고 추론하는 생성형 AI 기능까지 구현하는 것이 목표다. 딥엑스는 지난 11월 초 시제품 제작을 위한 설계 데이터 전달 단계인 MTO(Mask Tape-Out)를 완료했으며, 2027년 3월 첫 실리콘 샘플을 확보해 고객사 평가를 거친 뒤 2027년 하반기부터 양산 및 공급에 나설 계획이다. 한편 지난해 8월 삼성 파운드리 5나노 공정으로 양산을 시작한 1세대 비전 AI용 칩 ‘DX-M1’은 올해 10월 기준 세계 10여 개국, 8개 산업 분야에서 누적 88건(약 1330만 달러 규모)의 상업용 구매주문(PO)을 확보하며 사업 성과를 넓히고 있다.

딥엑스 관계자와의 통화 및 추가 확인에 따르면, 2세대 가속기인 DX-M2는 5W 미만의 전력 환경에서 200억~1000억(20B~100B) 파라미터 규모의 모델을 초당 10~30토큰 속도로 실행하는 것을 목표로 개발됐다. 특히 삼성전자의 연산 통합형 메모리(LPDDR5x-PIM)와 결합해 연산을 분담할 경우, 라마(Llama) 3.1-8B 모델 기준 처리량이 단독 구동 대비 6.7배 향상되고 동일 전력 대비 효율은 약 2배 높아질 것으로 시뮬레이션됐다. 로보틱스 시장 공략을 위해 엔비디아 아이작(Isaac) 환경에서 자사 ‘DX-뉴튼(DX-Newton)’ 라이브러리로 전환하는 호환 라이브러리 17종도 구현해 소프트웨어 스택을 개발 중이다.

아울러 국내 시스템 반도체 생태계의 동반 성장을 지향하는 경영진의 철학에 따라 1세대 5나노 칩에 이어 2세대 칩 역시 디자인하우스 가온칩스 및 삼성 파운드리와 협력을 이어가고 있으며, 글로벌 팹리스 중 최첨단 2나노 공정을 선제적으로 도입했다고 설명했다. 첫 실리콘이 내년 3월 나오는 만큼, 내년 1월 열리는 CES 2027 현장에서는 프로그래머블 반도체(FPGA) 기반 성능 검증 데모를 비롯해 기술력을 효과적으로 보여줄 수 있는 시연 방식을 다각도로 검토 중이다. 2028년에는 칩렛(Chiplet)과 LPDDR6-PIM을 채택한 후속작 ‘DX-M3’도 선보일 예정이다.

앞서 소개한대로 딥엑스는 올해 CES 혁신상 수상을 계기로 앞으로 1년 간 DX-M2 양산을 위한 과정에 돌입한다. 1세대 칩인 DX-M1은 객체 인식, 영상 분석 등 비전 AI 중심이었던 반면 2세대 칩은 대형언어모델, 멀티모달, 생성형 AI 등 보다 다양한 업계에서 활용이 가능해질 전망이다. 딥엑스가 목표로 둔 80TOPS를 달성할 수 있다면 M.2 모듈 수준에서는 굉장히 높은 성능을 달성하는 것이어서 피지컬 AI나 로봇, 온디바이스 AI, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 특히 최근 AI 시장은 대형언어모델, 파운데이션 모델을 넘어 AI가 물리적으로 과업을 수행하는 피지컬 AI로 나아가기 직전이고, 딥엑스가 그 타이밍에 맞춰 칩을 양산한다면 앞서 DX-M1보다 더 많은 고객사와 도입사례를 확보할 수 있을 전망이다.

크로스허브, 웨어러블 음성 결제 ‘V-Pay’로 2년 연속 CES 혁신상 수상

글로벌 신원인증 및 핀테크 보안 기업 크로스허브(대표 김재설)는 음성 기반 결제 솔루션 ‘보이스페이(V-Pay, Voice Payment)’로 ‘CES 2027 혁신상’ 핀테크 부문 수상 기업에 선정됐다고 밝혔다. 지난해 열린 CES 2026에서 최고혁신상(Best of Innovation)을 수상한 데 이어 2년 연속으로 CES 수상 명단에 이름을 올리며 글로벌 핀테크 기술 경쟁력을 입증했다.

이번에 혁신상을 받은 V-Pay는 특히 웨어러블 기기 시장에서 필수적인 음성 인식 기술을 활용해 음성만으로 명령과 결제, 본인 인증을 한 번에 처리할 수 있는 솔루션이다. 크로스허브는 올해 상반기 V-Pay의 최소기능제품(MVP) 개발을 마치고 현재 중국, 북미, 싱가포르 등의 주요 은행 및 대형 핀테크 기업들과 기술검증(PoC)을 수행하고 있다. 본계약이 체결되는 2027년부터 본격적인 매출이 발생할 것으로 기대하고 있으며, 이를 뒷받침하기 위해 싱가포르에 현지 법인(Crosshub PTE. LTD)을 설립해 동남아 시장 공략을 가속화하고 현재 클로즈드 베타 서비스 중인 ‘트래블 패스(Travel Pass)’ 사업도 북미와 유럽으로 넓힐 예정이다. 이진우 크로스허브 이사는 “연속 혁신상을 수상해 기쁘며, 2027년에는 글로벌 시장에서 매출 및 인프라 구축을 더욱 확대할 계획”이라고 전했다.

크로스허브 관계자와의 통화에서 확인한 바에 따르면, 지난해 CES 2026 최고혁신상 수상작이 신원인증과 글로벌 결제를 연결한 솔루션이었다면 이번 V-Pay는 인증 및 결제 수단을 ‘목소리’로 확장한 기술이다. 최근 우려가 커진 AI 딥페이크 음성 복제나 녹음본 재생을 통한 부정 결제 시도를 막기 위해 이중·다중 보안 구조를 적용한 것이 핵심이다. 결제 시 단순히 고정된 암호를 말하는 것이 아니라 스마트폰 화면에 실시간으로 표시되는 구매 상품 연관 광고 문구 등을 읽도록 설계해, ‘해당 기기를 실제로 점유하고 있다는 인증’과 ‘본인 목소리 생체 인증’이 동시에 이뤄지도록 했다. 또한 약 3개월 전 인수한 외국인 대상 노래방 앱 ‘케이팝프로(K-Pop Pro)’를 통해 다국적 음성 데이터를 지속적으로 학습시키며 AI 위·변조 판별 모델을 고도화하고 있으며, 고액 결제의 경우 추가 생체인증을 요구해 보안 사고를 차단한다고 설명했다. 회사 측은 현재의 스마트폰 기반 광고 문구 발화 방식을 넘어, 향후 스마트폰을 꺼내 조작하기 어려운 스마트 글래스나 차량 내 결제(In-Car Payment) 환경에서 핵심 결제 수단으로 쓰일 것을 겨냥해 기술을 개발했다고 덧붙였다.

음성 인터페이스는 가장 직관적인 입력 방식이지만, 목소리 위·변조 위험 탓에 금융 결제 영역에서는 도입 장벽이 높았다. 크로스허브가 실시간 화면 문구 발화를 통한 기기 점유 확인과 다국적 음성 학습 데이터를 결합해 보안성과 편의성의 타협점을 찾아낸 만큼, 핸즈프리 결제가 필수적인 스마트 웨어러블 및 모빌리티 커머스 생태계에서 실질적인 상용 레퍼런스를 빠르게 늘려갈 수 있을지 기대된다.

디노티시아, LLM 학습·평가 도구 개선하는 첫 오픈소스 해커톤 개최

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아(대표 정무경)가 오는 11월 14일과 21일 두 차례에 걸쳐 서울 모두의연구소 강남에서 대규모 언어모델(LLM) 학습·평가 도구를 참가자들이 직접 실행하고 개선하는 첫 오픈소스 해커톤을 개최한다고 9일 밝혔다. 사내에서 자체 모델 개발에 활용해 온 도구를 외부 환경에서도 쓸 수 있도록 정비해 깃허브(GitHub)에 공개한 데 이어, 외부 개발자의 활용과 오픈소스 기여를 활성화하기 위해 마련한 행사다.

실습에 사용되는 ‘DNA 팩토리(DNA Factory)’와 ‘DNA 이밸류에이션 하네스(DNA Evaluation Harness)’는 각각 LLM의 파인튜닝(추가 학습)과 성능 평가를 지원하는 도구다. 개발자는 DNA 팩토리를 통해 학습 방식과 데이터, 그래픽처리장치(GPU) 환경 등을 설정해 목적에 맞는 추가 학습을 실행할 수 있으며, DNA 이밸류에이션 하네스를 통해 모델의 응답을 정해진 기준에 따라 평가하고 개선점을 검토할 수 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘2026년 오픈소스 AI·SW 개발·활용 지원사업’과 연계해 열리는 이번 행사에서 참가자들은 GPU 실습부터 코드 수정, 오픈소스 프로젝트에 변경 사항을 제안하는 풀 리퀘스트(Pull Request·PR) 제출까지 협업 전 과정을 경험하게 된다. 이승재 디노티시아 최고AI책임자(CAIO)는 “학습·평가 도구와 개발 경험을 공유해 다른 기업과 연구자가 개발 환경 구축 부담을 덜고 모델 개선에 집중하도록 돕고자 한다”며 “여러 현장에서 함께 쓰고 개선하는 오픈소스 프로젝트로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

디노티시아 관계자와의 통화에서 확인한 바에 따르면, 이번에 공개된 ‘DNA 스위트(DNA Suite)’ 도구들은 디노티시아가 앞서 자체 LLM 모델인 ‘DNA’를 개발하는 과정에서 구축했던 내부 도구를 파생 프로젝트 형태로 발전시킨 것이다. 이번 오픈소스 프로젝트는 글로벌 개발자들이 범용적으로 활용하는 깃허브 플랫폼 생태계 위에서 누구나 내려받아 모델 학습·평가 워크플로우에 활용할 수 있도록 표준화한 것이 특징이다. 회사 측은 NIPA 지원사업과 연계해 진행되는 이번 해커톤을 통해 국내외 오픈소스 생태계 조성을 선도하는 한편, 외부 개발자들이 직접 제출하는 PR과 현장 의견을 수렴해 도구의 완성도를 함께 높여나가는 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다.

고성능 벡터 데이터베이스 ‘씨홀스’와 전용 반도체(VDPU) 등 AI 인프라 기술을 주력으로 하는 딥테크 스타트업이 자체 LLM 개발 과정에서 축적한 소프트웨어 자산을 오픈소스로 풀었다는 점이 눈길을 끈다. 초기 스타트업이나 연구자들이 가장 큰 피로감을 느끼는 학습·평가 파이프라인 구축 과정을 오픈소스로 지원함으로써 개발자 커뮤니티 내 기술 인지도를 넓히고, 장기적으로는 자사 AI 인프라 생태계의 우군을 확보하려는 포석으로 풀이된다.

IT동아 김영우 기자 (pengo@itdonga.com)