"피지컬AI 닻 올렸다"…K-팹리스, 실전 무기 갖추고 출전 채비

수퍼게이트, '자율시리즈'로 무인기·로봇 겨냥…딥엑스·모빌린트, 양산·국책과제 속도

인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 현실 세계 기기로 확산하면서 '피지컬 AI(Physical AI)'에 대한 시장 기대가 커지고 있다. 클라우드 그래픽처리장치(GPU) 중심 연산 환경이 현장(에지·로봇·차량)으로 이동하면서 전성비와 발열 관리가 승부처로 떠오른 가운데, 고효율 신경망처리장치(NPU)와 맞춤형 반도체 기술력을 앞세운 국내 팹리스도 본격 출전 채비에 나섰다.

K-AB21 가속기칩.(사진=수퍼게이트)

수퍼게이트, 자동차부터 로봇·자율비행까지…'자율시리즈' 본격화

6일 반도체 업계에 따르면 수퍼게이트는 자율주행용 AI 반도체에서 시작한 제품 로드맵을 무인기와 로봇으로 넓히고 있다. 자동차에서 쌓은 기능안전 설계 경험을 바탕으로 자율비행과 피지컬 AI용 반도체까지 단계적으로 확장할 계획이다.

수퍼게이트는 무인기용 AI 반도체와 로봇 온디바이스 학습 반도체 국책과제 수행기업에 차례로 선정됐다. 자체 NPU 아키텍처 'SMM(Scalable Multi-Modal)'을 기반으로 한 첫 칩 'VISTA1'은 2027년 3월 첫 실리콘(시제품 칩) 확보가 목표다.

제품 로드맵은 '자율 시리즈'로 묶인다. 출발점은 자율주행용 AI 시스템온칩(SoC) 'HEAD D100'이다. 160TOPS급 NPU와 24코어 중앙처리장치(CPU) 등을 한 칩에 담았고, 자동차 기능안전 등급(ASIL) 기준으로 칩 수준 ASIL-B, 모듈 수준 ASIL-D 대응을 목표로 설계됐다. 이후 자율비행용 'D300', 피지컬 AI 컴퓨팅 플랫폼 'D500'으로 라인업을 넓힐 계획이다. 

심승필 수퍼게이트 대표는 AI 반도체는 앞으로 TOPS 경쟁으로만 가지 않을 것"이라며 "로봇이 현실에서 움직이려면 보고, 이해하며, 행동하고, 학습하는 전체 컴퓨팅 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "수퍼게이트는 자동차에서 쌓은 신뢰성 설계 경험을 자율비행과 로봇으로 넓히고 있다"며 "칩 하나를 만드는 NPU 회사보다 피지컬 AI 시대에 필요한 컴퓨팅 아키텍처를 만드는 회사가 되는 것이 목표"라고 강조했다.

딥엑스 NPU. (사진=딥엑스)

딥엑스, 5나노 양산 실적과 글로벌 파트너십으로 '피지컬 AI' 영토 확장

딥엑스는 AI 추론 칩의 에지 전환을 '실제 공급(PO)'으로 증명한 대표 주자다. 삼성전자 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 양산한 1세대 칩 'DX-M1'은 글로벌 10여 개국에서 77건, 1300만 달러 이상 수주를 달성했다.

경쟁 제품 대비 동작 온도를 20℃ 이상 낮추고 다이 면적을 줄여 단가 우위를 확보했다. 딥엑스는 현대차·기아 로보틱스랩과 실시간 로봇 회피 알고리즘 구동에 성공한 데 이어, 차세대 삼성 2나노 기반 'DX-M2'로 협력을 넓히고 있다. 다층적 파트너십 확장은 실제 양산 레퍼런스를 빠르게 축적하는 동력이 되고 있다.

김녹원 딥엑스 대표는 "피지컬 AI는 이미 양산 단계에 돌입했다. 승부처는 GPU 대비 높은 전성비와 발열을 잡는 것"이라고 분석했다.

모빌린트의 AI 칩 레귤러스(사진=모빌린트)

모빌린트, 로봇 국책과제 싹쓸이… 수요 연계형 통합 컴퓨팅 구축

모빌린트는 완성된 칩을 공급하는 기존 방식을 탈피해, 수요기업과 개발 초기부터 결합하는 '수요 연계형' 전략으로 차별화를 꾀하고 있다. 산업통상부 주관 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업'의 로봇 관련 3대 세부과제(LG전자 휴머노이드, 두산로보틱스 협동로봇, 대동 무인 농작업 로봇)를 모두 주관하며 최대 수혜기업으로 부상했다. 

자체 NPU 설계 기술과 소프트웨어 개발환경을 바탕으로, AI 인식·판단을 실제 로봇의 행동 제어까지 오차 없이 연결하는 통합 플랫폼 개발에 주력하고 있다.

모빌린트 관계자는 "협력을 바탕으로 국산 NPU 기술 경쟁력을 실제 산업 현장에서 입증하고, 후속 제품 채택과 상용화 기반을 확보해 휴머노이드부터 산업용 협동로봇, 농업용 자율기계까지 피지컬 AI 시장에서 적용 영역을 확대하겠다"고 밝혔다.

다만 현장에서는 피지컬 AI 시장 성숙에 대한 신중론도 나온다. 한 반도체 업계 관계자는 "개발 프로젝트를 추진하는 곳은 많지만, 팹리스의 실적으로 이어질 수 있는 실질적인 대규모 양산 수요처가 시장에 안착하려면 기술 검증과 상용화 타임라인에 따른 시간이 필요하다"며 "향후 구체적인 수주 물량 확보가 성패를 가를 것"이라고 말했다.