김녹원 딥엑스 대표가 7일 미국 라스베이거스 LVCC에 마련된 CES 2026 딥엑스 전시 부스에서 딥엑스가 개발한 NPU를 들어보이고 있다. 라스베이거스=김태호 기자차세대 인공지능(AI) 반도체 칩을 개발하는 딥엑스가 올해 자사의 1세대 신경망처리장치(NPU) 칩의 출하량이 100만 장을 돌파할 것이라고 밝혔다. 딥엑스는 1세대 NPU 성공에 만족하지 않고 차세대 NPU 상용화 속도를 높이겠다는 계획도 공개했다. 빠른 제품 개발과 생산을 동력 삼아 글로벌 온디바이스 AI 시장의 첫 문을 열겠다는 포석이다.
김녹원(사진) 딥엑스 대표는 6일(현지 시간) CES 2026이 열린 미국 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC)에서 서울경제신문과 만나 “내년 중 DX-M1의 누적 출하량이 100만 장을 돌파할 것으로 보인다”며 “궁극적인 목표는 딥엑스의 NPU가 1000만 장 팔려 메가 히트에 성공하는 것”이라고 말했다. 김 대표가 언급한 DX-M1은 2024년 처음 공개된 딥엑스의 1세대 NPU 칩이다. 영상 분석용으로 특화 개발됐으며 지난해 중반부터 대량 생산이 시작됐다. NPU는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 비교해 전력 대비 성능비(전성비)가 우수해 AI 모델 추론 등의 영역용으로 주목받고 있다.
DX-M1이 약 1년 만에 100만 장을 생산될 수 있던 요인을 묻자 김 대표는 “최고 효율을 자랑하는 전성비와 합리적인 칩 가격”이라고 답했다. DX-M1을 구동하는 데 필요한 전력은 5와트(W)에 불과하다. 필요 전력은 낮지만 초당 600장 수준의 이미지를 분석하는 성능을 갖췄다. 게다가 DX-M1의 가격은 20만 원 선부터 시작돼 엔비디아 최신 GPU와 비교하면 20분의 1 수준이다.
김 대표는 딥엑스의 NPU가 전성비와 가격 경쟁력 덕에 온디바이스 AI에 최적화된 칩이라고 강조했다. 그는 “소요 전력이 낮은 만큼 전력 공급 문제와 발열 문제에서 자유롭고 낮은 가격 덕에 개인 소비자용 전자제품에도 쉽게 탑재될 수 있다”고 설명했다. 현재 보편화된 생성형 AI가 데이터센터와 연결된 네트워크가 있어야 정상 구동되는 것과 달리 인터넷 연결 없이 오프라인 환경에서 전자기기를 이용해도 AI를 사용할 수 있다.
김 대표는 DX-M1 100만 장 출하를 두고 “온디바이스 AI 산업의 개화를 알리는 신호탄”이라고 평가했다. 그는 “현재 온디바이스 AI 시장은 없는 것이나 다름없다”며 “장이 열리지도 않았는데 100만 장을 파는 건 이미 개발된 GPU 1000만 장을 만들어내는 것보다 더 큰 의미를 품는다”고 말했다.
현재 딥엑스는 2세대 NPU 칩인 DX-M2 개발 마무리 단계에 접어들었다. DX-M1이 영상 분석용이라면 DX-M2는 대규모언어모델(LLM) 추론을 구동하는 등 범용성을 확보했다. 1세대 제품과 마찬가지로 5W 전력을 활용해 1000억 매개변수(100B)의 LLM을 가동할 수 있다. 딥엑스는 DX-M2를 서비스 로봇, 현장 설비, 네트워크 없이도 판단 및 대응이 가능한 기기 등 피지컬 AI 시장에 투입되게 할 것이란 목표도 제시했다. 김 대표는 “올해 말쯤 삼성파운드리를 통해 DX-M2 시제품 생산이 시작될 예정”이라며 “본격적인 양산 시점은 내년 3분기를 목표로 잡았다”고 전했다.
