이 기사는 2025년 03월 07일 10시11분 thebell에 표출된 기사입니다

인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 'DX-M1' 팹 아웃을 눈앞에 두고 있다. 팹 아웃은 파운드리에서 웨이퍼 생산 완료를 뜻한다. 후공정은 상반기 내 마무리될 예정이다.

딥엑스는 올해부터 유의미한 매출이 발생할 것으로 기대하고 있다. 딥엑스의 2023년 매출은 5078만원으로 향후 기업공개(IPO)를 위해서는 최소 수백억원 이상의 매출 확보가 필요하다.

정작 딥엑스는 아직까지 고객사로부터 확정된 구매주문(PO)을 받지 못한 것으로 전해진다. 올해부터 본격적인 매출 확보 기대가 사실상 허황된 꿈이 될 수도 있는 셈이다. 이러한 상황을 타개하기 위해 DX-M1 프로모션에 집중하고 있지만 유의미한 결과를 내기까지는 갈 길이 멀어 보인다.

◇'DX-M1' 판매 사활, 복수의 고객사들과 테스트 진행

딥엑스 창업자인 김녹원 대표는 한국항공대학교 항공전자공학 학사를 졸업하고, 고려대학교에서 석사, 미국 UCLA 전자공학 박사 학위를 받았다. 이후 IBM 왓슨 연구소, 시스코 시스템즈, 애플 등에서 딥러닝 NPU 연구 및 개발에 참여했다.

김 대표가 딥엑스를 창업한 건 2018년이다. 2019년에는 46억원 규모 시리즈A 투자 유치를, 2021년에는 211억원 규모 시리즈B 투자 유치를 완료했다. 지난해 진행한 시리즈 C에서는 1100억원 규모 투자를 받았다.

딥엑스의 첫 상용 제품은 신경망처리장치(NPU) DX-M1이다. 삼성전자 파운드리 5nm 공정을 이용하며 디자인서비스는 가온칩스가 맡는다. 올해 1분기 내 웨이퍼 제조가 완료될 예정이다. 웨이퍼테스트, 패키지, 패키지테스트 등 후공정 과정을 거치면 올해 하반기부터 고객사에게 공급될 것으로 예상된다.

IPO도 염두에 두고 있는데 이를 위해서는 수백억원대 매출 확보도 필요하다. 딥엑스의 2022년, 2023년 매출은 8억1065만원, 5078만원 수준에 불과하다. 지난해 매출이 발표되진 않았지만 유의미한 수준의 상승폭은 없었을 것이란 게 업계 평가다.

올해부터 매출이 본격화 될 것이라고 전망은 했지만 정작 확정된 PO가 없다. 사측은 글로벌 전시회에 참여하는 등 제품 홍보에 집중하고 있으나 성과는 아직이다. 딥엑스는 올해 CES 2025, MWC 2025에 참여했으며 상반기 내 개최되는 임베디드 월드, ISC West, 컴퓨텍스 타이베이 등에 참여한다는 계획이다.

딥엑스 관계자는 이에 대해 "확약받은 PO는 없지만 복수의 고객사들과 테스트를 진행 중"이라며 "파생 제품인 DX-H1의 경우 글로벌 유수의 기업들과 논의를 진행하고 있다"고 말했다.

◇포트폴리오 다각화 전략, 개발 비용 '부담' 우려도

다른 AI 반도체 기업에 비해 폭 넓은 포트폴리오가 부담으로 작용할 수 있다는 우려도 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 등 기업과는 대비되는 전략이다. 리벨리온과 퓨리오사AI는 차세대 AI 반도체인 '리벨'과 '레니게이드' 사업화에 집중하고 있다.

반면 딥엑스는 회사의 제품 다각화 전략을 위한 핵심 제품으로 DX-M1, DX-M2, DX-V3 등을 개발 중이다. 특히 회사는 DX-M1 다이를 활용해 파생 제품군인 DX-M.2 Card, DX-H1 양산을 준비 중이다. 복수의 DX-M1을 탑재해 성능을 높인 것이 특징이다.

DX-V3는 비전 시장 타깃으로 개발 중인 제품이다. TSMC 12nm 공정을 활용한다. 이를 위해 97억원 규모 자금을 투입됐다. 당초 딥엑스는 CCTV 등 응용처 타깃으로 DX-V1, DX-V2 개발을 진행 중이었으나 이를 리비전해 DX-V3 개발에 전념하는 것으로 파악됐다. 로봇 제품군 탑재가 목표다. 올해 내 멀티프로젝트웨이퍼(MPW)가 완료될 예정이다.

이에 더해 차세대 AI 칩 DX-M2도 개발 중이다. 대규모언어모델(LLM)을 온디바이스에서 직접 구동할 수 있는 제품이다. 회사는 올해 내 제품 개발을 끝내고 2026년부터 샘플 공급을 시작한다는 방침이다. 회사는 스페인에서 열린 MWC 2025에 참여해 DX-M2 홍보도 진행했다. 파운드리는 삼성전자와 TSMC 사이에서 고심 중인 것으로 파악됐다.

회사의 포트폴리오 전략은 재무 부담으로 작용할 수밖에 없다. AI 반도체의 경우 제품을 개발 및 양산하는데 적게는 100억원, 많게는 500억원 이상의 금액이 필요하다. 딥엑스는 실질적인 매출이 발생하지 않은 상황에서 이를 동시에 진행하고 있는 셈이다. 특히 DX-M2가 4nm 이하 선단 공정을 사용할 확률이 높은 만큼 이를 위한 추가 자금 조달이 필요할 것이라는 시선도 있다.