DEEPX

DEEPX가 만드는 칩은 서버실이 아니라 카메라·로봇·드론 같은 기기 안에서 직접 돌아가도록 설계됐어. 창업자 Lokwon Kim은 2015년, “AI의 가장 발전된 능력이 거대한 데이터센터에 갇혀 있고 소수만 그 혜택을 누린다”는 문제의식에서 이 회사를 만들었다고 스스로 적어¹. 지능이 부·지역·연결성에 좌우되지 않고 모든 기기에 존재해야 한다는 게 그가 내세우는 창업 동기야¹.

DEEPX는 배터리로 구동되는 자원 제약 환경에서도 24시간 돌아가는 전력 효율적 AI 반도체를 만드는 것을 목표로 삼는 회사고¹, 지금까지 두 세대의 제품군을 내놨어. 1세대 ‘제네시스’(Genesis)는 CNN과 트랜스포머 기반 모델 모두를 처리하도록 설계된 비전 AI 반도체고¹, 2세대 ‘레인’(LAIN, Last Invention)은 5W 이하 전력으로 대형 언어모델을 구동하는 것을 목표로 한 생성형 AI 반도체야¹.

항목	내용
창업자·CEO	Lokwon Kim1
창업 연도	2015년1
본사	경기도 성남시 판교역로 241번길 20, 3층1
1세대 제품군	비전 AI 반도체 ‘제네시스’(Genesis) — DX-M1 등1
2세대 제품군	생성형 AI 반도체 ‘레인’(LAIN) — 2nm 샘플 칩 계약 체결1
DX-M1 칩 AI 성능	25 TOPS(INT8), 소비전력 1~5W2
특허 (2026-09 확인 기준)	출원 400건 이상, 등록 130건 이상1

온디바이스에 거는 판 — 저전력 NPU로 기기 안에 지능을 심는다

DEEPX의 사업 방향은 뚜렷해. 클라우드 GPU가 담당하던 AI 연산 일부를 카메라·로봇·드론·감시 시스템·엣지 서버 같은 기기 안으로 옮기는 것이고, 그러려면 전력 소비를 극단적으로 낮춰야 해¹. 1세대 DX-M1은 이 방향을 보여주는 실제 제품이야. AI 성능은 25 TOPS(INT8)이고 소비전력은 최소 1W에서 최대 5W 사이이며, PCIe Gen3 x4 호스트 인터페이스와 LPDDR4x(최대 4266 MT/s) 또는 LPDDR5(최대 6000 MT/s) 메모리를 지원하고 최대 8GB까지 메모리를 붙일 수 있어². 패키지는 FC-BGA 17x17mm 625볼 규격이고, 산업용 등급은 영하 40도에서 85도까지 버티도록 설계됐어². 카드형 칩 외에 M.2 2280(M Key) 폼팩터의 모듈 버전도 있는데, 여기엔 4GB LPDDR5(5600 MT/s) 메모리가 들어가².

DEEPX는 이 저전력 설계가 GPU 대비 확실한 우위라고 주장해. Int-8 양자화로 GPU급 정확도를 내면서 정확도 저하는 1% 미만으로 억제했고, GPGPU 대비 약 20배의 전력 성능 효율을 내며 경쟁사 대비로도 2배 이상 성능을 낸다는 게 회사 설명이야². 양산 측면에서도 첨단 공정을 채택하면서 수율 90% 이상을 유지하고 있다고 밝혀¹.

왜 중요한가

온디바이스 AI 반도체 시장에서 DEEPX가 노리는 자리는 클라우드 GPU가 손대지 못하는 저전력·저지연 영역이야. 이 회사는 자체 설계한 IP를 특허로 두껍게 둘러싸는 전략을 쓰고 있는데, 2026년 9월 확인 기준 출원 특허가 400건을 넘고 등록 특허도 130건을 넘어¹. 특허 포트폴리오 자체가 이 회사가 내세우는 진입장벽인 셈이야.

실제 채택 사례도 쌓이고 있어. 2023년 현대 로보틱스랩과 포스코DX가 DEEPX 제품의 전력 효율성과 성능 대비 전력을 검증했고¹, 2024년에는 5nm 샘플 칩을 300개 넘는 글로벌 기업이 검증했다고 밝혔어¹. 현대 로보틱스랩의 현동진 상무는 로보틱스랩의 소프트웨어 기술과 DEEPX의 하드웨어 기술을 결합하면 성능과 비용 양면에서 우수한 로보틱스 서비스를 만들 수 있다며, DEEPX NPU가 기존 GPGPU에 견줄 만한 정확도를 보였다고 평가했어¹. 2025년에는 미국·중국·대만·유럽으로 유통 계약을 확대하고 Digi-Key 같은 글로벌 전자상거래 채널에도 들어갔으며, 5nm 공정으로 카메라 모듈·로봇·드론·감시 시스템·엣지 서버용 제품의 양산에 들어갔어¹. 같은 해 바이두의 PaddlePaddle, 네이버클라우드의 HyperClova와도 협력을 시작했고 2nm 샘플 칩 생산 계약도 체결했다고 밝혔어¹.

이 대상을 볼 때의 핵심 축

• 2세대 ‘레인’(LAIN)이 실제 양산으로 넘어가는가 — 2nm 샘플 칩 계약까지는 나왔지만, 이게 실제 양산 제품으로 이어지면 5W 이하로 LLM을 구동하는 온디바이스 생성형 AI 시장에서 앞서 나가는 신호야.
• 바이두·네이버클라우드 협력이 매출로 이어지는가 — 대형 플랫폼과의 협력 시작 발표는 있었지만, 이게 실제 채택·매출로 확산되는지는 아직 회사 자체 발표 밖의 자료가 없어.
• 20배 전력 효율·200 TOPS급 성능 같은 회사 자체 주장이 독립 검증되는가 — 지금까지 나온 수치는 전부 DEEPX 자신의 설명이고, MLPerf 같은 제3자 벤치마크 결과는 아직 확인되지 않았어.
• 특허 포트폴리오가 실제 제품 경쟁력으로 이어지는가 — 출원·등록 건수는 늘고 있지만, 이 IP가 실제 성능·원가 우위로 연결되는지는 다음 제품 세대에서 판가름 날 문제야.

최근 관찰된 신호

• 2025년: 미국·중국·대만·유럽 유통 계약 체결과 Digi-Key 진출로 글로벌 유통을 확대했고, 5nm 공정으로 카메라 모듈·로봇·드론·감시 시스템·엣지 서버용 양산에 들어갔어¹.
• 2025년: 바이두 PaddlePaddle, 네이버클라우드 HyperClova와 협력을 시작했고 2nm 샘플 칩 생산 계약을 체결했어¹.
• 2024년: 5nm 샘플 칩을 생산했고 300개 넘는 글로벌 기업이 검증했어¹.
• 2023년: 현대 로보틱스랩과 포스코DX가 제품의 전력 효율성과 성능 대비 전력을 검증했어¹.
• 2019년: 첫 온디바이스 AI NPU의 IP 개발을 시작했어¹.

헷갈리지 말아야 할 점

DX-M1이 “200 GPU급 TOPS”를 낸다고 오해하기 쉬운데, 그건 제품 소개 문구의 표현이고 같은 페이지의 스펙표는 다른 숫자를 말해. 소개 문구는 “단 1~5W에서 200 GPU급 TOPS의 힘을 낸다”고 쓰여 있지만², 바로 아래 실제 스펙표에는 DX-M1 칩의 AI 성능이 25 TOPS(INT8)라고 명시돼 있어². 두 숫자가 같은 공식 페이지 안에서 8배 차이가 나는데, DEEPX가 이 차이를 설명하는 별도 자료는 아직 확인되지 않았어. 그러니 “200 TOPS급 칩”이라는 인상은 회사의 마케팅 표현으로 읽고, 실제 제품 사양을 볼 땐 스펙표의 25 TOPS를 기준으로 삼는 게 맞아.

이어서 읽기

국산 NPU 3사가 각자 다른 시장을 두드리는 맥락은 국산 NPU 3사, 시험대는 이제 현장이다에서 볼 수 있어. 같은 국산 AI 반도체 스타트업이 데이터센터 추론 시장에서 겪는 이야기는 FuriosaAI 문서에서 볼 수 있어.

남은 질문들

• DX-H1 등 후속 제품의 공식 사양은 무엇인지.
• 투자 라운드·기업가치·주요 주주는 어떻게 구성돼 있는지.
• 실제 양산 물량과 매출 규모는 어느 정도인지.
• 바이두·네이버클라우드 협력이 실제 제품 채택으로 이어졌는지.
• “200 GPU급 TOPS”라는 표현과 스펙표의 25 TOPS 사이 차이를 회사가 어떻게 설명하는지.

각주

1. DEEPX, 「Our Story」(확인일 2026-09-20) 공식 페이지 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷ ↩︎⁸ ↩︎⁹ ↩︎¹⁰ ↩︎¹¹ ↩︎¹² ↩︎¹³ ↩︎¹⁴ ↩︎¹⁵ ↩︎¹⁶ ↩︎¹⁷ ↩︎¹⁸ ↩︎¹⁹ ↩︎²⁰ ↩︎²¹ ↩︎²² ↩︎²³ ↩︎²⁴

2. DEEPX, 「DX-M1 Product Page」(확인일 2026-09-22) 공식 페이지 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷