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[IT뉴스][인터뷰] 로봇부터 스마트 팩토리까지 공략하는 모빌린트… 신동주 대표 “NPU도 다양한 모델 지원하는 범용성이 중요”

온카뱅크관리자

2026-10-09 06:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 가속기 ‘에리스’·SoC ‘레귤러스’로 엣지 AI 공략 국내외 100여개 고객사 검증… 기업가치 3000억원대 평가 LLM·VLM 등 최신 모델 지원 강점 
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 “AI 전용 반도체라고 해서 특정 인공지능(AI) 모델만 구동할 수 있어서는 안 된다. NPU(신경망처리장치)는 높은 전력 효율을 유지하면서도 다양한 AI 모델을 지원하는 범용성을 갖춰야 한다.”
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 <img alt="신동주 모빌린트 대표가 서울 강남구 본사에서 조선비즈와 인터뷰하고 있다./최효정 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/09/chosunbiz/20261009060221340tjvb.jpg" data-org-width="3504" dmcf-mid="zDDxCn3Gcl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/09/chosunbiz/20261009060221340tjvb.jpg" width="658">
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 신동주 모빌린트 대표가 서울 강남구 본사에서 조선비즈와 인터뷰하고 있다./최효정 기자
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 신동주(36) 모빌린트 대표는 지난달 11일 서울 강남구 본사에서 조선비즈와 만나 자사의 가장 큰 경쟁력으로 ‘범용성’을 꼽았다. NPU는 AI 연산에 특화해 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 효율을 높인 반도체지만 특정 연산에 최적화할수록 지원할 수 있는 AI 모델의 범위가 좁아질 수 있다. 모빌린트는 설립 초기부터 전력 효율과 범용성을 동시에 확보하는 데 초점을 맞춰 NPU를 개발해왔다.
 신 대표는 AI 반도체라는 개념이 생소하던 시절부터 NPU를 연구한 엔지니어 출신 창업가다. 카이스트 전기및전자공학과를 졸업한 뒤 유회준 카이스트 교수의 반도체시스템연구실에서 석·박사 과정을 밟으며 2014년부터 AI 반도체를 개발했다. 2017년에는 합성곱신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)을 모두 처리할 수 있는 ‘DNPU’를 국제고체회로학회(ISSCC)와 미국 반도체 학회 ‘핫칩스(Hot Chips)’에서 발표했다. 2018년 박사학위를 받은 뒤 이듬해 모빌린트를 창업했다.
 모빌린트는 국내 AI 반도체 업계의 ‘조용한 강자’로 꼽힌다. 데이터센터용 AI 가속기에 집중하는 국내 경쟁사들과 달리 로봇, 드론, AI 폐쇄회로(CC)TV, 스마트팩토리 등 엣지 AI 시장을 일찌감치 겨냥했다. 현재 국내외 약 100개 고객사가 모빌린트 제품을 검증하고 있으며 상당수는 고객이 비용을 지불하는 유상 기술검증(PoC) 형태로 진행되고 있다.
 모빌린트는 설립 7년 만에 907억원 이상의 누적 투자금을 유치하며 국내 AI 반도체 업계의 주요 기업으로 자리잡았다. 지난 4월에는 프랙시스캐피탈파트너스, 포스코기술투자, 컴퍼니케이파트너스 등이 참여한 700억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다. 기업가치는 3000억원대로 평가받았다.
 본격적인 양산과 매출 확대는 이제 시작 단계다. 모빌린트는 지난해 매출 37억3000만원, 영업손실 83억6000만원을 기록했다. 올해는 매출 200억원 이상을 목표로 하고 있다. 제품군은 온프레미스용 고성능 AI 가속기 ‘에리스(ARIES)’와 온디바이스용 시스템온칩(SoC) ‘레귤러스(REGULUS)’로 나뉜다. 온프레미스는 공장이나 CCTV 관제센터 등에 설치된 자체 서버에서 AI 연산을 처리하는 방식이다. 에리스는 최대 80TOPS(초당 80조번 연산)의 성능으로 카메라나 산업 설비에서 발생한 데이터를 한데 모아 처리하는 데 쓰인다.
 반면 온디바이스 AI는 로봇이나 드론, 카메라 등 개별 기기 안에서 서버를 거치지 않고 AI 연산을 수행한다. 이를 겨냥한 레귤러스는 NPU뿐 아니라 CPU와 센서·디스플레이·USB·이더넷 등 각종 인터페이스를 하나의 칩에 통합했다. 별도의 프로세서와 NPU 가속기를 각각 탑재할 필요 없이 하나의 칩으로 AI 연산과 기기 제어를 처리할 수 있다는 게 모빌린트가 내세우는 차별점이다.
 생성형 AI 확산도 모빌린트에는 기회다. 엣지 AI 시장에서 기존 CNN 기반 영상분석을 넘어 트랜스포머 기반 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 활용하려는 수요가 늘고 있기 때문이다. 신 대표는 “과거에는 LLM이 엣지까지 내려오는 데 5년, 10년은 걸릴 것이라는 전망이 많았지만 우리는 일찍부터 트랜스포머와 LLM의 중요성을 보고 준비했다”며 “최근에는 최신 AI 모델을 얼마나 폭넓게 지원하느냐가 NPU 선택의 중요한 기준이 되고 있다”고 말했다.
 모빌린트는 칩뿐 아니라 서버와 산업용 PC, PCIe 카드, 모듈 등 다양한 형태의 제품을 공급하고 있다. 차세대 NPU에는 삼성전자 파운드리 4나노 공정을 적용해 수백TOPS급 성능을 구현할 계획이다. 다음은 신 대표와의 일문일답.
 -모빌린트 NPU가 다른 제품과 비교해 갖는 경쟁력은.
 “범용성과 효율성을 동시에 가져가는 것이다. NPU는 효율을 높이려 하면 범용성이 떨어질 수 있다. 하지만 AI 전용 반도체라는 것이 AI 안에서 특정 모델만을 위한 반도체라는 의미는 아니다. 시장에 진입하려면 AI 안에서 높은 범용성을 확보해야 한다. 최근에는 LLM과 VLM, 트랜스포머 기반 모델이 계속 나오고 있어 최신 모델을 얼마나 잘 지원하는지가 굉장히 중요하다.”
 -에리스와 레귤러스를 함께 개발하는 이유는.
 “에리스는 온프레미스, 레귤러스는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 에리스는 80TOPS급 고성능 AI 가속기다. 반면 레귤러스는 SoC다. 온디바이스에서는 결국 하나의 칩으로 가야 하기 때문에 AP 형태의 SoC가 필요하다. 센서와 디스플레이, USB, 이더넷 등 각종 인터페이스까지 들어간다. 우리는 NPU 기술뿐 아니라 AP를 설계할 수 있는 기술도 갖고 있다는 점이 강점이다.”
 -엣지·로봇 시장에서 널리 사용되는 엔비디아 젯슨과 어떻게 경쟁하나.
 “로봇 시제품 개발 단계에서는 젯슨을 굉장히 많이 쓴다. 개발하기 편하기 때문이다. 하지만 실제 양산으로 넘어가면 가격과 전력 효율, 크기가 중요해진다. 모든 고객이 젯슨에 들어간 기능을 필요로 하는 것도 아니다. 레귤러스는 AI 성능과 모델 범용성을 유지하면서 고객에게 필요한 기능을 콤팩트하게 구성해 가격과 전력 효율에서 경쟁력을 확보하는 것이 목표다.”
 -현재 고객사 검증은 어느 정도 진행됐나.
 “국내외 약 100개 고객사가 테스트하고 있다. 상당수가 비용을 지불하고 진행하는 유상 PoC다. 고객들도 NPU를 처음 사용하는 경우가 많아서 생각보다 검증 기간이 길다. 제품을 구매한 뒤 현장 실증을 확대하기 위해 추가 구매하는 사례도 있다.”
 -엣지 AI는 데이터센터용 AI 반도체 시장과 사업 구조가 다른가.
 “굉장히 파편화된 시장이다. 특정 고객 하나가 수십만개를 사는 구조가 아니다. 수십개나 수백개 양산인 경우가 있고 많으면 1000개 수준을 사용하는 고객도 있다. 그래서 칩만 공급하는 게 아니라 카드나 모듈, PC, 서버 등 시스템 레벨까지 다양한 제품을 제공하는 것이 중요하다.”
 -레귤러스는 현재 어느 단계까지 왔나.
 “양산을 무엇으로 정의하느냐에 따라 차이가 있다. 양산용 제품 개발과 테이프아웃을 마치고 제품이 나오는 단계가 있고 이후 퀄리피케이션을 거쳐 대량생산하는 단계가 있다. 레귤러스는 올 상반기 양산용 테이프아웃에 들어갔고 현재 고객에게 제품을 공급하면서 검증하고 있다. 퀄리피케이션에는 약 6개월이 걸리지만 그 과정에서도 판매를 병행한다.”
 -AI 모델이 빠르게 커지고 있는데 차세대 NPU는 어떤 방향으로 개발하고 있나.
 “수백TOPS급 고성능 제품을 준비하고 있다. 삼성전자 4나노 공정을 활용할 계획이다. 에리스를 처음 기획했을 때만 해도 80TOPS가 엣지 시장에서는 오버스펙이라는 반응이 있었다. 그런데 지금은 AI 모델이 커지면서 필요한 성능이 계속 높아지고 있다. 시장이 그런 방향으로 가고 있다.”
 -국내 NPU 업체가 엔비디아·퀄컴 같은 글로벌 업체와 경쟁할 수 있다고 보나.
 “시스템 반도체는 글로벌 경쟁력이 필수다. 국내 기업끼리 경쟁하는 것이 아니라 엔비디아, 퀄컴 같은 기업과 경쟁해야 한다. 국산 제품이라고 국내 고객이 그냥 사용해주는 시장도 아니다.
 현재 대만과 일본, 미국에서 채널 파트너들과 세일즈를 진행하고 있다. 고객에게 더 높은 AI 성능을 더 낮은 비용과 전력으로 제공할 수 있어야 한다. 글로벌 시장에서 경쟁하는 기업이 되는 것이 목표다.”
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