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딥엑스 NPU, 양산 1년 만에 9개국서 수주 77건

국산 온디바이스 AI 반도체(NPU) 기업 딥엑스(DEEPX)가 'DX-M1' 양산 1년 만에 9개국에서 77건, 1,300만 달러 이상의 상업용 주문을 확보했습니다. 특히 최근 4개월간 주문이 급증하며 사업이 기술 검증 단계를 넘어 실제 제품 개발 및 공급 단계로 진입하고 있음을 보여줍니다. 저전력 AI 연산이 필요한 로봇, 스마트팩토리 등 다양한 엣지 AI 산업에서 활용될 전망입니다.

6시간 전·2026.08.14·읽기 1·최원희

국내 AI 반도체 스타트업 딥엑스(DEEPX)가 온디바이스 AI 반도체(NPU) 'DX-M1'의 양산 1년 만에 글로벌 시장에서 괄목할 만한 성과를 거뒀습니다. 전 세계 9개 국가 및 지역에서 총 77건, 1,300만 달러(약 178억 원) 이상의 상업용 구매 주문(PO)을 확보했으며, 특히 전체 주문의 62%가 최근 4개월 사이에 집중되어 수주 속도가 가파르게 상승하고 있습니다.

딥엑스의 DX-M1은 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 초저전력 NPU로, 삼성전자 5나노 공정으로 생산됩니다. 이 반도체는 로보틱스, 스마트팩토리, 스마트 모빌리티, 영상 감시 등 저전력 환경에서 영상 및 비전 AI 구동이 필수적인 8개 피지컬·엣지 AI 산업에 주로 적용됩니다. 중국 바이두(Baidu) 및 레노버(Lenovo)의 AI 엣지 서버 프로젝트, 대만 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등 다양한 해외 고객사들이 딥엑스 NPU를 채택하며 기술 검증을 넘어 실제 제품 개발 및 생산 단계로 진입하고 있습니다.

이러한 성과는 딥엑스가 양산 전 2~3년간 400개 이상의 기업과 샘플 평가를 진행하며 잠재 고객층을 확보하고, 양산 후에는 27개 글로벌 유통 파트너 및 50여 개 하드웨어·모듈 기업과의 협력을 통해 공급망과 응용 제품군을 확대한 결과입니다. 또한, 라즈베리파이, 바이두 패들패들(PaddlePaddle) 등 개방형 플랫폼 생태계와 연계하여 고객들이 딥엑스 NPU를 쉽게 적용할 수 있도록 지원한 점도 주효했습니다. 김녹원 딥엑스 대표는 “특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점이 가장 의미 있다”고 강조했습니다.

딥엑스의 이번 성과는 한국 AI 반도체 기술이 글로벌 시장에서 경쟁력을 입증하고 있다는 중요한 신호입니다. 온디바이스 AI는 데이터 프라이버시, 실시간 처리, 전력 효율성 측면에서 클라우드 AI의 한계를 보완하며 빠르게 성장하는 분야입니다. 딥엑스는 이러한 시장의 흐름 속에서 기술력과 사업화 역량을 동시에 보여주며, 한국이 AI 반도체 강국으로 도약할 수 있는 잠재력을 제시하고 있습니다. 현재 삼성전자 2나노 공정 기반의 차세대 제품 'DX-M2' 개발도 진행 중이며, 2027년 양산을 목표로 생성형 AI 구동까지 지원할 예정이어서 앞으로의 행보가 더욱 주목됩니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
3/10
약한 신호
3점인가

NPU 자체는 대규모 자본과 기술력이 필요한 영역이나, 이를 활용한 특정 버티컬 솔루션 기회는 존재합니다.

문제 / 미충족 수요

온디바이스 AI 반도체는 고성능 저전력으로 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하지만, 특정 산업이나 사용 사례에 특화된 솔루션은 아직 부족합니다.

한국 시장
국내 있음한국에도 딥엑스와 같은 NPU 개발사가 있으나, 이를 활용한 특정 산업 특화 솔루션은 아직 초기 단계입니다.
수익 모델

B2B SaaS 구독, API 종량제, 하드웨어 판매 · 돈 내는 주체: 스마트팩토리, 로봇, 스마트팜 등 엣지 AI를 도입하려는 중소기업.

1인 실현 가능성
2/5

하드웨어 개발은 어렵지만, 특정 NPU에 최적화된 소프트웨어/미들웨어 개발은 1인도 가능합니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업(예: 소규모 스마트팜, 소매점 재고 관리)의 비전 AI 모델을 최적화하여 딥엑스 NPU와 같은 엣지 디바이스에 쉽게 배포할 수 있는 미들웨어 솔루션 개발.

이번 주 첫 실험

특정 산업의 잠재 고객 10곳을 대상으로 현재 AI 도입 시 겪는 비전 AI 관련 어려움(비용, 지연시간, 데이터 보안)에 대해 인터뷰하고 니즈를 파악합니다.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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