3조 원 몸값 인정받은 NPU 스타트업... “AI 심장, 서버에서 기기 안으로”
AMEET AI 분석: NPU가 온디바이스 AI의 핵심 반도체로 부상하며 2030년 시장 규모 150조원 육박이 예상되어, 관련 기업들의 성장 가능성이 높다.
3조 원 몸값 인정받은 NPU 스타트업... “AI 심장, 서버에서 기기 안으로”
딥엑스·퓨리오사AI 기업가치 ‘고공행진’ / 2030년 150조 시장 주도권 경쟁
2026년 8월 9일, 인공지능(AI) 반도체 시장의 무게중심이 거대 서버에서 우리 손안의 기기로 빠르게 이동하고 있습니다. 인공지능 연산에만 특화된 설계로 전력 효율을 극대화한 ‘NPU(신경망처리장치)’가 온디바이스 AI의 핵심으로 떠오르면서, 국내 스타트업인 딥엑스와 퓨리오사AI가 각각 3조 원대의 기업 가치를 인정받는 등 시장의 판도가 바뀌고 있죠.
매일경제와 업계에 따르면, 국내 NPU 대표 기업인 딥엑스는 지난 7월 30일 기업 가치 인정 절차를 거치며 22억 달러, 우리 돈으로 약 3조 1,350억 원이라는 몸값을 증명했습니다. 퓨리오사AI 역시 지난 6월 약 7,500억 원 규모의 대규모 투자를 유치하며 기업 가치 3조 원 시대를 열었는데요. 이는 작년까지만 해도 생소했던 NPU 기술이 이제는 실제 시장에서 GPU(그래픽처리장치)의 대안으로 확실히 자리 잡았음을 보여주는 결과입니다.
| 기업명 | 인정 기업 가치 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 딥엑스 | 약 3조 1,350억 원 | 22억 달러 규모 가치 인정 (7월) |
| 퓨리오사AI | 약 3조 원 | 7,500억 원 투자 유치 (6월) |
왜 이렇게 NPU에 열광하는 걸까요? 답은 효율성에 있습니다. 기존 AI 연산을 도맡던 GPU는 성능은 뛰어나지만 전력을 많이 쓰고 열이 많이 난다는 단점이 있었죠. 반면 NPU는 처음부터 AI 학습과 추론만을 위해 설계되어 전력 소모는 줄이면서도 연산 속도는 높였습니다. 스마트폰이나 웨어러블 기기처럼 배터리 수명이 중요한 ‘온디바이스 AI’ 환경에선 NPU가 선택이 아닌 필수인 셈입니다.
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NPU와 GPU, 무엇이 다른가요?
글로벌 시장의 경쟁도 뜨겁습니다. 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트는 비싼 고대역폭메모리(HBM) 없이도 AI 추론이 가능하다는 점을 강조하고 있습니다. 텐스토렌트는 칩 내부에 고밀도 SRAM(정적 램)을 탑재해 데이터 흐름 방식으로 처리함으로써 기존 GPU가 겪던 메모리 병목 현상을 해결하고 있습니다. 여기서 눈여겨볼 게 하나 있는데요. 기술 표준이 아직 확립되지 않은 만큼, 창의적인 설계 방식이 곧 기업의 가치를 결정짓는 핵심 지표가 되고 있다는 점입니다.
인공지능을 구동하는 에너지가 거대한 데이터센터를 넘어 우리 일상의 모든 기기로 스며들고 있습니다. 2030년 NPU 시장 규모가 150조 원에 육박할 것이라는 전망이 나오는 가운데, 국내 기업들이 기술 선점을 통해 글로벌 시장에서 주도권을 쥐게 될지가 다음 관전 포인트입니다.
3조 원 몸값 인정받은 NPU 스타트업... “AI 심장, 서버에서 기기 안으로”
딥엑스·퓨리오사AI 기업가치 ‘고공행진’ / 2030년 150조 시장 주도권 경쟁
2026년 8월 9일, 인공지능(AI) 반도체 시장의 무게중심이 거대 서버에서 우리 손안의 기기로 빠르게 이동하고 있습니다. 인공지능 연산에만 특화된 설계로 전력 효율을 극대화한 ‘NPU(신경망처리장치)’가 온디바이스 AI의 핵심으로 떠오르면서, 국내 스타트업인 딥엑스와 퓨리오사AI가 각각 3조 원대의 기업 가치를 인정받는 등 시장의 판도가 바뀌고 있죠.
매일경제와 업계에 따르면, 국내 NPU 대표 기업인 딥엑스는 지난 7월 30일 기업 가치 인정 절차를 거치며 22억 달러, 우리 돈으로 약 3조 1,350억 원이라는 몸값을 증명했습니다. 퓨리오사AI 역시 지난 6월 약 7,500억 원 규모의 대규모 투자를 유치하며 기업 가치 3조 원 시대를 열었는데요. 이는 작년까지만 해도 생소했던 NPU 기술이 이제는 실제 시장에서 GPU(그래픽처리장치)의 대안으로 확실히 자리 잡았음을 보여주는 결과입니다.
| 기업명 | 인정 기업 가치 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 딥엑스 | 약 3조 1,350억 원 | 22억 달러 규모 가치 인정 (7월) |
| 퓨리오사AI | 약 3조 원 | 7,500억 원 투자 유치 (6월) |
왜 이렇게 NPU에 열광하는 걸까요? 답은 효율성에 있습니다. 기존 AI 연산을 도맡던 GPU는 성능은 뛰어나지만 전력을 많이 쓰고 열이 많이 난다는 단점이 있었죠. 반면 NPU는 처음부터 AI 학습과 추론만을 위해 설계되어 전력 소모는 줄이면서도 연산 속도는 높였습니다. 스마트폰이나 웨어러블 기기처럼 배터리 수명이 중요한 ‘온디바이스 AI’ 환경에선 NPU가 선택이 아닌 필수인 셈입니다.
NPU와 GPU, 무엇이 다른가요?
글로벌 시장의 경쟁도 뜨겁습니다. 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트는 비싼 고대역폭메모리(HBM) 없이도 AI 추론이 가능하다는 점을 강조하고 있습니다. 텐스토렌트는 칩 내부에 고밀도 SRAM(정적 램)을 탑재해 데이터 흐름 방식으로 처리함으로써 기존 GPU가 겪던 메모리 병목 현상을 해결하고 있습니다. 여기서 눈여겨볼 게 하나 있는데요. 기술 표준이 아직 확립되지 않은 만큼, 창의적인 설계 방식이 곧 기업의 가치를 결정짓는 핵심 지표가 되고 있다는 점입니다.
인공지능을 구동하는 에너지가 거대한 데이터센터를 넘어 우리 일상의 모든 기기로 스며들고 있습니다. 2030년 NPU 시장 규모가 150조 원에 육박할 것이라는 전망이 나오는 가운데, 국내 기업들이 기술 선점을 통해 글로벌 시장에서 주도권을 쥐게 될지가 다음 관전 포인트입니다.
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