(3-③)‘2026 월드IT쇼’-칩에서 로봇까지 'K-AI 반도체' - 애플경제

퓨리오사AI·리벨리온·하이퍼엑셀, 추론 인프라 앞세워 데이터센터 공략 딥엑스·모빌린트·망고부스트, 저전력·병목 해소 기술 앞세워 공정·소재부터 로봇·온디바이스 AI까지 전시 범위 넓어져 [애플경제 김예지 기자] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 데이터센터와 서버, 로봇, 현장 기기로 번지고 있다. 초거대 AI 모델을 직접 만들고 학습시키는 데는 막대한 GPU와 전력, 데이터센터 인프라가 필요하다. 국내 기업들이 이 시장에서 글로벌 빅테크와 정면으로 맞붙기 어려운 만큼, 국산 AI 반도체 기업들은 이미 만들어진 AI를 실제 서비스에서 돌리는 ‘추론’ 시장을 현실적인 공략 지점으로 보고 있다. 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 월드IT쇼’에서도 이런 전략이 전면에 나왔다. 전시장에는 추론용 AI 반도체와 서버 구성, 저전력 NPU, 데이터센터 인프라 솔루션이 함께 배치됐다. 부스에서는 칩의 최고 성능보다 낮은 전력과 비용으로 AI 연산을 처리하는 방식, 데이터센터 병목을 줄이는 기술, 현장 기기에 AI를 넣는 방식에 대한 설명이 이어졌다. K-AI 반도체 생태계관에 참가한 퓨리오사AI와 리벨리온, 하이퍼엑셀은 추론 인프라를 앞세웠다. 딥엑스와 모빌린트는 로봇과 산업용 장비, 스마트시티에 쓰이는 엣지 AI 제품을 소개했고, 망고부스트는 데이터센터 병목을 줄이는 DPU 솔루션을 내세웠다. 칩 설계 기업뿐 아니라 공정 진단, 기판 소재, 로봇과 온디바이스 AI 제품까지 함께 배치되면서 전시 범위는 반도체 단품을 넘어 실제 적용처로 넓어졌다. 퓨리오사AI는 차세대 AI 가속기 레니게이드(RNGD)를 내놨다. 레니게이드는 데이터센터 서버에서 AI 추론을 처리하는 칩으로, 부스에는 이를 적용한 서버 구성과 소프트웨어 스택도 함께 놓였다. 회사는 AI 서비스를 운영할 때 전력 사용량과 총소유비용(TCO)을 줄일 수 있다는 점을 앞세웠다. 퓨리오사AI 관계자는 “레니게이드를 데이터센터 서버에 넣었을 때 전력 사용량과 총소유비용을 얼마나 줄일 수 있는지가 핵심”이라고 말했다. 리벨리온은 AI 반도체 리벨100을 전면에 내세웠다. 리벨100은 AI 모델을 새로 학습시키는 칩이 아니라, 이미 만들어진 AI 서비스를 실제 업무에서 돌릴 때 쓰는 추론용 반도체다. 리벨리온 관계자는 “추론 시장에서는 단순 연산 성능보다 고객 업무 환경에서 전력과 비용을 얼마나 줄일 수 있는지가 중요하다”고 말했다. 딥엑스는 로봇과 산업 장비에서 AI 기능을 바로 돌리는 초저전력 반도체 DX-M1을 내놨다. 보안 카메라가 사람과 사물을 구분하거나 로봇이 장애물을 피하려면 카메라 영상과 센서 데이터를 즉시 처리해야 한다. 이 데이터를 모두 클라우드로 보내면 통신 지연과 전력 부담이 커진다. DX-M1은 이런 연산을 기기 안에서 처리하는 칩이다. 딥엑스 관계자는 “낮은 전력으로 영상 인식과 데이터 분석을 처리할 수 있다”고 설명했다. 하이퍼엑셀은 대규모 AI 모델을 서비스에 붙일 때 생기는 처리 지연과 비용 문제를 앞세웠다. 챗봇이나 검색 서비스처럼 LLM을 계속 돌리려면 답변을 만드는 과정에서 연산 장치와 메모리 사이에 많은 데이터가 오간다. 하이퍼엑셀은 이런 추론 작업을 처리하는 전용 프로세서 LPU와 PCIe 기반 가속기 ‘베르다’를 함께 전시했다. 하이퍼엑셀 관계자는 “LLM 추론은 연산 장치뿐 아니라 메모리와 데이터 이동 과정에서도 병목이 생긴다”며 “전용 아키텍처로 전력 소모와 비용 부담을 줄이는 것이 핵심”이라고 말했다. 모빌린트는 공장과 도시 인프라 현장에서 AI 연산을 처리하는 카드형 가속기 MLA100을 내놨다. 스마트팩토리와 스마트시티처럼 여러 장비에서 나오는 데이터를 현장에서 바로 분석할 때 쓰는 제품이다. 제조 현장이나 도시 인프라는 서버를 따로 두더라도 설치 공간과 전력, 발열, 유지관리 조건을 함께 따져야 한다. 모빌린트는 이런 환경에서 기존 장비와 서버에 꽂아 AI 연산 성능을 보탤 수 있는 제품으로 MLA100을 소개했다. 망고부스트는 AI 데이터센터에서 데이터를 옮기는 과정에 생기는 병목을 줄이는 기술을 내놨다. AI 모델이 커질수록 연산 장비만 빨라서는 충분하지 않다. 저장장치와 네트워크가 데이터를 제때 보내지 못하면 비싼 가속기를 써도 전체 처리 속도가 떨어진다. 망고부스트는 자체 DPU와 최적화 소프트웨어로 스토리지와 네트워크 처리를 맡기는 방식을 소개했다. 연산 칩에 몰리는 부담을 줄이고 데이터센터 전체 효율을 높이는 쪽에 초점을 맞춘 제품이다. 이 외에도 비엔에스알은 웨이퍼 기반 센서 솔루션을 소개했다. 반도체 공정 안에서 발생하는 데이터를 실시간으로 확인해 품질과 안정성을 높이는 기술이다. 미세공정과 고성능 패키징이 중요해지면서 공정 내부 데이터를 더 정밀하게 보는 장비 수요도 커지고 있다. 씨아이티는 AI 가속기용 차세대 기판 소재 기술을 전시했다. AI 반도체는 대량의 데이터를 빠르게 주고받기 때문에 기판 소재에도 높은 신호 안정성과 열 특성이 요구된다. 씨아이티는 고속 데이터 처리 과정에서 신호 손실을 줄이고 발열 부담을 낮추는 소재 기술을 소개했다. 칩 성능을 뒷받침하는 기판과 패키징 소재의 역할도 함께 커지고 있다. 전시장 한쪽에는 AI 반도체가 적용된 제품들도 함께 놓였다. 대동은 AI 트랙터와 자율주행 운반로봇을 전시했고, 라이노스는 상업용 청소 로봇을 선보였다. 쿠쿠홈시스는 생활가전에 AI 기능을 접목한 제품을 내놨다. 부산정보산업진흥원은 온디바이스 AI 서비스를 소개했고, 포항테크노파크는 AI 카메라 기반 응용 기술을 전시했다. 두 기관 모두 데이터를 현장 기기에서 처리하는 기술을 앞세웠다.