국내외·중소·IDM·팹리스 가릴 것 없이 반도체 기업들이 AI 솔루션 업체들에 러브콜을 보내면서 인수합병·파트너십 등 융합 협력 생태계가 강화되고 있다.
韓 대학 랩실 기반 AI 창업·협업 증가
엣지~서버, AI 경량화·최적화 수요 ↑
글로벌 대기업, AI 내재화 위해 인수
국내외·중소·IDM·팹리스 가릴 것 없이 반도체 기업들이 AI 솔루션 업체들에 러브콜을 보내면서 인수합병·파트너십 등 융합 협력 생태계가 강화되고 있다.
최근 AMD가 유럽 최대 민간 AI 연구소인 사일로 AI를 약 6억6,500만달러에 인수했다는 사실을 발표했으며, 이전에도 노드닷AI, 밉솔로지 등 AI 모델 최적화 및 맞춤형 AI 솔루션 역량을 가진 AI 기업들을 사들인 바 있다.
엔비디아는 ‘브레브닷데브(Brev.dev)’라는 AI/ML 개발 플랫폼을 제공하는 미국 스타트업을 최근 인수했다고 외신에서 밝혔으며, 이는 올해 엔비디아의 4번째 AI 관련 기업 인수에 해당한다. 올해 엔비디아는 쇼어라인닷아이오(Shoreline.io)와 데시(Deci), Run:ai 등 AI 기술 역량을 보유한 기업들을 대거 인수하고 있다.
국내는 삼성이 영국 AI 스타트업 기업 ‘옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스’와의 인수 계약 체결을 지난 18일 밝혔다. 정보 간의 관계를 연결해 그래프 형태로 표현해주는 ‘지식 그래프’ 기술을 가진 업체로 이를 통해 삼성은 스마트폰 및 AI 가전에서 개인화된 AI 구현을 강화할 것으로 보인다.
아울러 국내 AI 기술 기업들은 대학 랩실의 연구 역량을 토대로 성장하고 있는 것으로 나타났다. AI 모델 경량화·최적화 기술 기반 AI 솔루션 스타트업 기업인 노타AI는 KAIST 인공지능 랩실 출신의 CTO가 설립한 기업으로 KAIST 출신의 석박사 연구 인력으로 성장을 도모하고 있다. 최근 시리즈C까지 투자를 유치하며 총 300억원의 투자금 규모를 달성했다.
노타의 ‘넷츠프레소’ 플랫폼은 AI 모델을 각종 디바이스에 최적화해 온디바이스에서 자체적으로 구동할 수 있도록 지원한다.
마찬가지로 AI 모델 경량화·최적화 기술을 갖고 솔루션 비즈니스를 펼치고 있는 감바랩스는 박세진 대표가 부산대 겸임교수로 재직하고 있으며, 대학 산학협력 기반으로 기술 역량을 강화하고 있다. 하드웨어와 AI 소프트웨어 간 간극을 좁히는 임베디드 AI 기술 전문 역량을 통해 초소형 디바이스·칩셋에서의 화자/음성 인식과 이상감지 기술을 갖고 있다.
자동차 및 스마트팩토리향 비전 AI 솔루션 전문 스타트업 델타엑스는 국내외 석박사 연구원 70여명으로 구성돼 인-캐빈 모니터링 시스템 및 드라이버 모니터링 시스템(DMS) 등의 제품을 개발·서비스하고 있다. 국내외 완성차 업체들과 협력하고 있는 것으로 알려져 있다.
이들 스타트업의 공통점은 AI-HW 간의 거리를 좁혀주고 서로 호환되도록 만들어준다는 데 있다. AI와 HW의 언어는 서로 다르다. 또한 세상엔 너무나 다양한 HW들이 있으며 HW 스펙트럼에 맞춤한 AI 모델 최적화가 없다면 AI는 해당 디바이스에서 기능할 수 없다.
더불어 각 제조사들의 개발자들이 이러한 AI를 더 잘 쓰기 위한 UI, 프레임워크, SW 도구, 라이브러리, 데모 등 SW 스택이 필요하며, 전통적인 하드웨어 기업들은 AI 솔루션 기업에 눈을 돌리고 있는 상황이다.
국내 팹리스 기업 관악아날로그는 최근 개발한 AI 반도체가 글로벌 MCU사들의 주목을 받고 있는 것으로 나타났는데, Arm Cortex-M4F 아키텍처를 기반으로 설계된 관악아날로그의 GW2110은 저전력·저비용으로 실시간 TTS(텍스트 음성 변환) 및 키워드 인식 기능을 구현해냈다.
키워드 인식 및 음성인식 등의 AI 기능 구현에는 서울대 김남수 교수의 휴먼인터페이스연구실 지원을 받아 기술 협력을 통해 칩셋에 임베디드했다.
이처럼 AI 역량이 부족한 기업들이 AI 솔루션 플랫폼을 사용하거나 AI 스타트업 및 연구실과 협업하는 사례가 늘고 있다. 이에 따라 자금 동원 능력이 큰 대기업은 AI 역량을 내재화하기 위한 인수합병 및 투자 사례도 늘고 있어 관련 시장으로의 자금이 크게 유입된 있는 상황이다.
AI 최적화 솔루션을 공급하는 업체들은 "과거에 비해 최근 개발자 및 수요기업들이 AI 모델에서 최적화, 경량화 개념을 알아가기 시작했다"면서, "부족한 AI 인력과 HW-AI 기술적 간극으로 인해 비전문가들도 사용할 수 있는 AI 모델 최적화 플랫폼들이 속속 등장하고 있다"고 전했다.