전 세계적으로 인공지능(AI)이 핵심 기술로 자리 잡으며, 이를 뒷받침할 수 있는 고성능 연산 장치인 AI 칩(AI 반도체)에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 생성형 AI, 대형 언어모델(LLM), 자율주행, 스마트팩토리 등의 확산은 GPU 중심의 AI 연산 구조를 뛰어넘어 다양한 형태의 AI 특화 칩 개발을 가속화하고 있다. 이 가운데 대한민국도 글로벌 AI 칩 시장에서 주목받는 기술력과 제품을 가진 기업들이 등장하고 있으며, 정부와 민간의 협력이 활발히 전개되고 있다.
퓨리오사AI는 2017년 설립된 팹리스 반도체 스타트업으로, 고성능 AI 추론용 칩 RNGD(Renegade)를 중심으로 빠르게 두각을 나타내고 있다. 대표이사 백준호는 삼성전자와 AMD에서 CPU·GPU 설계 경험을 가진 전문가로, 기술적 기반이 탄탄하다. RNGD 칩은 독자적인 TCP(Tensor Contraction Processor) 아키텍처 기반으로 설계되었으며, FP8 연산 512TFLOPS, INT8 연산 512TOPS의 성능을 갖추고 있다.
퓨리오사AI는 18W 저전력 소비로 엔비디아 H100 대비 전력 효율성이 3배 이상이라는 평가를 받으며, LLM 모델인 Llama 2, Llama 3에 최적화된 설계를 자랑한다. PyTorch 2.x 호환 SDK, SR-IOV 기반 가상화 지원 등 데이터센터와 클라우드 환경에서도 활용도가 높다. 네이버, 한국투자파트너스, 산업은행 등이 투자자로 참여했고, 최근에는 메타(Meta)의 인수 제안을 거절하며 독립 경영 의지를 보였다. 2025년 하반기 양산과 함께 IPO도 준비 중이다.
리벨리온은 2020년 설립된 AI 반도체 스타트업으로, 추론용 NPU '아이온(Ion)'과 클라우드 데이터센터용 '아톰(Atom)' 칩을 개발했다. 아톰은 고효율 딥러닝 추론에 특화되어 있으며, SKT 클라우드 인프라와의 통합을 통해 실전 적용 테스트가 진행되고 있다.
리벨리온은 TSMC와 협력해 5nm 기반 칩을 생산하고 있으며, 클라우드 AI 추론용 칩뿐 아니라 자율주행용 엣지 칩도 개발 중이다. 현대자동차그룹 계열사와의 협업을 통해 차량용 AI 플랫폼 통합도 추진하고 있다. 주요 투자자로는 카카오벤처스, 산업은행, 퀄컴벤처스, 알토스벤처스 등이 있으며, 시리즈 B 기준 1,000억 원 이상의 누적 투자를 유치한 상태다.
사피온은 SKT가 설립한 AI 반도체 전문기업으로, 2020년 X220 칩을 선보이며 첫 발을 내디뎠다. X220은 엔비디아 T4 대비 1.5배 성능과 80% 가격을 무기로 내세워 SKT 데이터센터 및 SK하이닉스 클라우드 연산 환경에 실제로 적용되었다. 사피온은 현재 후속작인 X330 개발을 마치고, GPT 계열 LLM 추론 성능과 호환성을 높인 새로운 아키텍처를 도입하고 있다.
SK하이닉스와 SK스퀘어가 공동 투자자로 참여하고 있으며, 미국 실리콘밸리에 현지 법인을 운영하며 글로벌 AI 반도체 시장 진출도 가속화하고 있다. 사피온은 AI 반도체의 클라우드 최적화뿐만 아니라, 스마트시티, 헬스케어, 국방 AI에도 응용 범위를 확대하고 있다.
딥엑스는 스마트홈, IoT, 로봇, 웨어러블 등 소형 기기에 탑재 가능한 초저전력 AI 칩을 개발하는 기업이다. DX-V1, DX-M1 등의 시리즈는 수 mW~수십 mW 전력 수준에서 객체 탐지, 음성 인식, 제스처 인식 등의 AI 기능을 수행할 수 있다. 이 기술은 스마트가전, 보안장비, 에너지 절감형 스마트센서 등에 특히 유용하다.
딥엑스는 2023년 기준 누적 200억 원 이상의 투자를 유치했으며, 국내 대기업 가전 브랜드 및 해외 IoT 디바이스 업체와 공동개발을 진행 중이다. 기존 AI 칩이 데이터센터에 집중된 반면, 딥엑스는 엣지 AI 수요에 맞춘 차별화 전략으로 시장을 공략하고 있다.
모빌린트는 반도체 IP 설계에 강점을 가진 기업으로, 자체 개발한 NPU 아키텍처를 통해 차량용 SoC 및 산업용 엣지 칩 설계에 참여하고 있다. 최근에는 자동차 반도체 국산화 수요와 맞물려 국내 차량용 반도체 기업들과 협력 관계를 강화하고 있으며, AI 기반 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 연산을 위한 IP 제공에 집중하고 있다.
모빌린트의 AI IP는 경량화와 저전력 설계에 최적화되어 있으며, 칩렛(Chiplet) 방식 SoC 설계 및 FPGA 기반 가속 테스트 시스템도 운영 중이다. 산업통상자원부의 지원을 받아 AI 반도체 기반 산업용 제어기술 사업도 진행 중이다.
비록 많은 한국 AI 반도체 기업들이 기술적 가능성과 차별화된 제품을 보유하고 있지만, 글로벌 확장을 위한 공통 과제도 존재한다:
- 글로벌 생태계 진입 장벽: CUDA, TensorRT 등 엔비디아 중심의 도구에 의존한 AI 소프트웨어 환경과의 호환성 부족
- 양산 능력: 파운드리 의존도, 칩 수율 확보, 제조 비용 안정화 문제
- 브랜드 신뢰도 확보: 대형 글로벌 고객과의 레퍼런스 부족
- 검증 환경 부족: 공공 테스트베드, 대규모 시범사업 부족
이를 해결하기 위해 많은 기업들은 국책사업 참여, 해외 VC 유치, 전략적 제휴 확대 등을 병행하며 경쟁력을 강화하고 있다. 또한 KAIST, 서울대, 포스텍 등의 연구기관과 협업을 통해 아카데믹 검증도 확대 중이다.
한국 정부는 2030년까지 세계 AI 반도체 시장 점유율 20%를 목표로 “AI 반도체 산업 초격차 전략”을 수립하고 있다. 주요 내용은 다음과 같다:
- AI 반도체 전용 파운드리 라인 확대 및 소부장 국산화
- 차세대 AI 칩 설계자 육성 및 대학 내 연구소 지원 확대
- 국가기관 및 공공기관 중심의 AI 반도체 테스트베드 조성
- 국산 AI 칩 사용 기업에 세제 혜택 및 인프라 지원
이러한 전략은 국내 AI 반도체 기업들이 글로벌 생태계에서 살아남기 위한 제도적 기반이 될 수 있으며, 실제로 2024년부터 교육부·과기정통부·산업부 등이 연계해 AI 반도체 인재양성 사업을 확대하고 있다.
퓨리오사AI, 리벨리온, 사피온, 딥엑스, 모빌린트 등 다양한 국내 기업들이 고유의 기술력과 시장전략으로 AI 반도체 시장에 도전하고 있다. 각 기업은 데이터센터, 클라우드, 자율주행, 엣지 컴퓨팅 등 서로 다른 타깃 분야를 겨냥하고 있으며, 이를 통해 한국은 하나의 AI 반도체 독립 생태계를 형성하고 있다.
지금은 시작 단계지만, 이들이 쌓아가는 기술력과 글로벌 파트너십, 정부의 제도적 뒷받침이 더해진다면, 한국은 AI 반도체 시장에서 단순한 후발주자가 아니라 주도자(Leader)로 자리매김할 수 있을 것이다.