DX-V3

엣지 자율기기의 한계: 자율주행 로봇이나 스마트카는 주변 환경을 인지하기 위해 여러 카메라와 센서를 장착합니다. 하지만 기기 내 탑재 가능한 AI칩의 연산력은 제한적이라, 카메라 2~4대 영상만 간신히 처리하거나, 더 많은 데이터는 클라우드에 의존해야 했습니다. 이는 통신 지연이나 단절 시 위험을 초래하고, 실시간 대응을 어렵게 했습니다.

전력·공간 제약: 이동 로봇이나 드론 등의 배터리 기반 기기는 전력이 귀합니다. 기존에 높은 연산을 하려면 GPU나 FPGA 등을 써야 했는데, 이는 수십 Watt 소비에 발열도 커서 배터리 소진과 방열 문제가 컸습니다. 또한 크기·무게도 기기에 부담이 되어, 탑재 센서/연산을 늘리는 데 벽으로 작용했습니다. 결과적으로 로봇의 인지능력 향상이 전력/중량 문제로 더디게 진행되었습니다.

복잡한 시스템 구성: 센서영상 처리, AI추론, 위치추정 등 기능을 각각 별도 칩·보드로 구현하다 보니, 부품 수 증가 및 통합 난이도 문제가 있었습니다. 여러 부품 간 통신 지연도 생겨 데이터 동기화 오류 등이 발생할 수 있었습니다. 중소 로봇기업은 이런 시스템 아키텍처 설계에 애로를 겪고, 개발 비용이 상승했습니다.

고객 경험 및 안전 이슈: 엣지 인지가 부족하면 장애물 발견이 늦어 로봇이 부딪히거나, 혹은 너무 보수적으로 움직여 작업 효율이 떨어집니다. 사용자 입장에서는 "자율이라더니 답답하다"거나 불안하게 느끼는 요인이 됐습니다. 충분한 카메라 시야 확보와 빠른 인지가 없으면 자율주행차의 돌발상황 대처도 어려워 사고 위험이 커집니다.

업계 최고 수준의 연산/카메라 통합도: DX-V3 SoC는 13 TOPS의 AI 추론 성능과 최대 12개의 카메라 동시입력을 하나의 칩에 구현했습니다. 기존 엣지 SoC들은 보통 2~4 TOPS, 카메라 4개 정도 지원에 그쳤는데, DX-V3는 동일 전력대비 4~6배 성능과 3배 이상의 센서 입력 확장을 제공합니다. 이를 통해 로봇이나 차량이 전방위(360°) 상황인식을 저전력으로 수행할 수 있으며, 사각지대 없이 주변 환경 파악이 가능해집니다.

초저전력 설계 (5W 수준): 동급 성능의 경쟁 칩들이 15~30W 소모하는데 비해, DX-V3는 약 5W로 동작하여 배터리 부담을 크게 줄였습니다. 이는 DEEPX의 고효율 NPU 아키텍처와 칩 설계 최적화로 가능해졌으며, 이 덕분에 팬이나 액티브쿨링 없이도 구동되어 소형 기기에도 쉽게 내장할 수 있습니다. 5W는 스마트폰 SoC급 전력이므로, 열 문제도 미미해 밀폐된 로봇에도 탑재 가능합니다.

All-in-One 기능 (비전+센서퓨전+제어): AI연산 코어 외에도 영상 신호처리(ISP), IMU 등 다른 센서 데이터 퓨전 엔진 등을 내장하여, 외부 마이크로컨트롤러 도움없이 센서 데이터 통합 처리를 수행합니다. 예를 들어 카메라 영상과 라이다/레이다 센서 정보를 칩 내부에서 시간 동기화해 합치고, 객체인식 결과와 함께 위치/지도 정보를 생성하는 식입니다. 이렇게 여러 기능이 한 칩에서 동시 처리되면 지연과 오류가 줄고, 전체 시스템구성이 단순·견고해집니다. 즉 DX-V3 한 개로 이전엔 2~3개 칩이 하던 일을 대체하므로, 로봇 설계가 쉬워지고 BOM 비용도 절감됩니다.

즉각적인 자율 대응 능력: 고성능을 로컬에서 쓰니, 로봇/차량이 클라우드 도움 없이 센서 정보만으로 판단·제어를 수행합니다. 예컨대, 돌발 장애물 발견시 0.01초 내 분류·회피경로 계산까지 가능하여 긴급상황 대응 속도가 향상됩니다. 또한 네트워크가 끊겨도 자기 판단으로 움직이므로 안전성과 신뢰성이 높습니다. 이처럼 Edge Autonomy(엣지 완전자율) 구현이 DX-V3의 가장 큰 가치로, 이를 통해 다양한 자율주행 기기의 상시 가용성과 서비스 품질을 높여줍니다.

작은 폼팩터로 적용 용이: DX-V3는 수십 mm 크기의 BGA 패키지로 제공되어, 드론 같은 작은 기기부터 큰 산업장비까지 공간 제약 없이 실장할 수 있습니다. 또한 전력효율 덕에 PCB 배선, 전원부 설계 등이 간단해, 개발사들이 빠르게 제품화할 수 있습니다. 이를테면 배달로봇 업체가 이 칩을 써서 로봇머리에 8개 카메라를 달고 360도 사람/사물 인식하는 기능을 비교적 쉽게 구현할 수 있습니다. 이런 적용 용이성은 스타트업이나 중소기업들이 고급 AI를 자체 구현하는 데 큰 도움이 됩니다.

서비스 로봇 개발사 (B2B): 실내 배송로봇, 경비로봇, 안내로봇 등을 만드는 업체들이 주 고객입니다. 이들은 배터리 자원과 BOM비용에 민감해서, GPU나 여러 칩을 쓰지 않고도 성능을 확보해주는 DX-V3를 원할 수밖에 없습니다. 예를 들어, 미국의 창고로봇 스타트업이나 한국의 실내 자율주행 로봇기업 등이 이를 채택하면, 기기 성능/가격경쟁력을 동시에 높일 수 있습니다.

미래 모빌리티 기업 (B2B): 자율주행 셔틀, 산업용 무인카트(AGV) 등 차량형 플랫폼에도 적용 가능합니다. 자동차급 안전인증(ASIL 등)은 추후 과제지만, 저속 자율주행카트 등에는 바로 쓰일 수 있습니다. 이런 기업들은 엔비디아 드라이브 같은 고가 솔루션 대신 DX-V3로 비용절감을 꾀할 수 있습니다.

스마트카메라/IoT 디바이스 제조사: 360도 CCTV나 AIoT카메라 등 엣지 AI 카메라를 개발하는 기업도 대상입니다. DX-V3는 멀티카메라/멀티모달 처리를 지원하므로, 예컨대 AI 비전 센서 허브 같은 제품을 만들 수 있습니다. 이 시장에서는 기존에 구글 Coral이나 하일로(Hailo)칩 등을 쓰는데, DX-V3는 성능면에서 우위를 가져 대안이 될 수 있습니다.

국방/드론 분야: 소형 드론에 여러 카메라와 AI탑재를 원하는 군사용/산업용 드론 기업도 관심 가질 수 있습니다. 기존에는 무게·전력 이슈로 제한적이었지만, DX-V3로 경량 AI 드론을 구현 가능해집니다. 다만 이쪽은 특수 사례고, 초기엔 로봇 플랫폼 기업들이 주 고객이 될 전망입니다.

Edge AI 전반으로 확대: DX-V3 기술은 로봇 외에도 AR/VR 기기, 스마트팩토리 장비 등 실시간 다중센서 AI가 필요한 모든 엣지 디바이스로 퍼질 수 있습니다. DEEPX의 발표에 따르면 "Physical AI" 비전 하에 IoT부터 차량까지 포괄하려는 전략이며, DX-V3는 그 라인업의 핵심으로 출시되었습니다. 이를 기반으로 수요가 확인되면, 상위모델(DX-V4 등)이나 하위모델(DX-V2)로 라인 확장도 가능해 시장 커버리지를 넓힐 수 있습니다.

생태계 구축: SoC의 성공에는 개발자 생태계가 중요한데, DEEPX는 SDK 및 툴체인, 레퍼런스 보드 등을 제공하며 고객 확보에 나서고 있습니다. 만약 유명 로봇 플랫폼 (예: ROS 기반 주요 로봇들)에 DX-V3가 탑재되면, 관련 업체들로 빠르게 퍼질 수 있습니다. 현재 국내 대기업(현대로보틱스 등)과도 PoC를 진행 중인 것으로 알려져, 한두 개 앵커 레퍼런스 확보시 스케일업이 가속될 것입니다.

경쟁과 차별화: 시장에는 NVIDIA Jetson Orin, 퀄컴 RB5 등 강자들이 포진해 있어, DX-V3가 성능/효율 우위로 차별화하지 못하면 힘듭니다. 다행히 현재 공개된 수치로는 동급 대비 월등한 전력 효율을 보여줘 경쟁우위가 있습니다. 그러나 소프트웨어 지원, 고객지원 네트워크 측면에서는 스타트업이라 약점이 있을 수 있어, 이를 보완해야 합니다. 예컨대 글로벌 파트너(미국 AV기업 등)와 협업해 레퍼런스 디자인을 제공하는 전략 등이 요구됩니다.

시장 수요 측면: Edge AI 수요는 자율주행 붐으로 계속 커지고, 전력 최적화 요구도 증가 추세입니다. ESG경영 측면에서 로봇 전력소모 줄이는 것도 부각되고 있어, DX-V3 같은 칩의 채택 명분이 좋습니다. 단, 거시경제가 둔화되어 로봇기업 투자 축소 시, 수요 증가세가 일시 주춤할 수는 있습니다. 하지만 기술 발전 방향이 "더 많은 센서, 더 낮은 전력"인 것은 분명하여, 중장기적 확장성은 높다고 볼 수 있습니다.

CES에서의 찬사: DX-V3는 CES 2026 Computer Hardware & Components 부문 Innovation Award를 수상하며, DEEPX가 2관왕을 달성하는 데 일조했습니다. 심사단은 "엣지 디바이스에 클라우드 수준 AI능력을 이식했다"고 평가했고, 이로써 DEEPX는 연이어 CES 혁신상을 받는 기록을 세웠습니다. Tech 매체들도 DX-V3를 *"로봇의 두뇌를 한층 진화시킨 칩"*이라 소개하며, 사실상 Jetson 대항마로 주목했습니다.

전문가 의견: 반도체 업계 전문가는 *"DEEPX가 드디어 SoC 레벨 솔루션을 내놨다"*며 의미를 부여했습니다. 전작 DX-M1이 독립 NPU였다면, DX-V3는 주변회로 통합으로 상품성이 높아졌다는 것입니다. 로봇공학자들은 12채널 입력과 낮은 지연에 주목, "로봇의 환경 파악 능력이 비약적으로 향상될 것"이라며 환영했습니다. 특히 자율주행 스타트업 관계자는 "우리가 구상하던 요구조건에 근접한 칩"이라며 관심을 표명했습니다.

향후에 대한 시각: 일부 IT매체는 *"엔비디아 독주에 도전하는 한국 스타트업"*이라는 타이틀로 DEEPX를 조명하며, DX-V3가 엣지 AI 시장 판도에 변수가 될지 주목하고 있습니다. 현재는 DEEPX가 스타트업이기에 과대광고보다는 실제 고객사례를 통해 입증하는 게 중요하다는 조언도 있습니다. 그러나 Sixfab 사례처럼 이미 파트너 협업 성과가 나오고 있어, 저평가되었던 국내 AI칩 기술이 서서히 인정받고 있다는 분위기입니다. 대체로 시장과 평단은 DX-V3를 "성능으로 승부하는 강력한 제품"으로 긍정 평가하며, 이제 실제 로봇에 적용되어 성과를 내길 기대하는 모습입니다.