블루마인드 BM110 상시 구동 초소형 아날로그 AI 오디오 추론 칩

스마트워치, 무선 이어폰 같은 소형 기기에서 상시 음성인식기능을 넣으려면 배터리 소모가 커서 실용적이지 않았습니다. 기존 디지털 AI 칩은 연산 시 아날로그-디지털 변환 등으로 전력 소모와 발열이 증가하여, 작은 기기의 배터리 지속시간을 크게 줄이는 문제가 있었습니다.

클라우드에 의존하는 방법은 통신 지연과 개인정보 이슈가 있어, 엣지 디바이스 자체에서 24시간 구동 가능한 초저전력 AI 솔루션이 필요했습니다. 그러나 지금껏 디지털 방식으로는 몇십 배의 전력 차이를 극복하기 어려웠습니다.

올-아날로그 연산 아키텍처: BM110은 뉴런 연산과 메모리를 트랜지스터 내에서 아날로그 방식으로 수행합니다. 이 Compute-in-Transistor 설계로, 기존 디지털 AI 칩처럼 데이터 변환을 반복하지 않아 소모 전력을 5% 이하 수준으로 감소시켰습니다. 이는 동일 작업 대비 95% 이상 전력 절감을 의미합니다.

상시동작 최적화: 초저전력 특성으로 인해 배터리로 수년간 구동이 가능해, 예컨대 스마트 디바이스의 항시 음성 트리거를 켜두어도 배터리 영향이 미미합니다. 이를 통해 기기들이 몇 일에서 몇 년까지 사용시간 연장이 가능하여, 상시 대기 AI 기능 구현이 현실화됩니다.

뇌신경 모사 구조: 뇌의 시냅스처럼 아날로그 신호로 뉴런 계산을 하는 브레인-인스파이어드 디자인으로, 저전력에서도 실시간 처리를 지원합니다. 특히 음성, 센서 등 시간연속 신호를 다루기에 최적화되어 키워드 검출, 이상음 탐지 등의 작업을 지연없이 수행합니다.

표준 CMOS 공정 활용: 특수 소재가 아닌 기존 반도체 공정으로 구현해 단가와 생산성을 고려했습니다. 이는 향후 대량생산과 가격 경쟁력 측면에서 유리하며, 타사 대비 상용화 접근성이 높다는 평가입니다.

웨어러블 기기 제조사 (스마트워치, 무선이어폰 등; B2B) – 제품에 음성비서 대기모드, 환경소리 감지 등 탑재

IoT 센서 디바이스 업체 (스마트홈, 보안센서; B2B) – 항상 켜진 소리/진동 감지 센서 개발 등에 활용

산업용 모니터링 기업 (스마트공장 센서; B2B) – 장비 이상음 탐지 등 상시 모니터링 장치에 통합

의료기기 업체 – 착용형 건강모니터 등 연산 늘어도 교체주기 늘리는 기기에 채택 가능

엣지 AI 시대에 보편적으로 필요한 초저전력 칩으로, 응용 범위가 매우 넓습니다. 음성인식 외에도 이미지 센서 처리, 바이오신호 분석 등으로 확장할 차세대 제품 로드맵이 있습니다 (예: 영상용 아날로그 AI).

Blumind는 캐나다 회사지만 글로벌 투자와 협업으로 성장 중이며, 다양한 센서기업·디바이스기업과 파트너십을 통해 시장을 개척할 것으로 보입니다.

시장에서는 아날로그 AI라는 새로운 패러다임에 대해 초기에는 성능 한계나 개발 난이도에 의문을 가지나, 최근 대규모 투자유치 사례에서 보듯(미국 기업 Mythic 등 유사 스타트업 가치 급등), 업계 관심이 높습니다.

다만 대형 반도체 기업들의 진입 가능성과, 아날로그 특유의 온도/공정 편차 문제 등을 얼마나 완벽히 해결했는지가 대량 적용의 열쇠입니다.

CES에서 혁신적 반도체 기술로서 전문가들의 관심을 모았습니다. "배터리 수명을 획기적으로 늘릴 잠재력"이라며 긍정적으로 보는 한편, 현재는 소수 키워드 검출 등 제한적 용도이기에 폭넓은 AI 적용엔 추가 연구 필요라는 지적도 있습니다.

기술 완성도는 시연 칩이 실제 동작하며 키워드 스팟팅 데모를 선보여 개념 검증에 성공한 단계. 그러나 아직 양산 제품 출시 전의 초기 단계(테스트 칩 단계)이므로, 상용화까지 추가 개발이 필요합니다.

시장 기대치는, IoT 기기의 게임체인저로서 상당합니다. 저전력 AI 기능을 원하는 여러 업계에서 러브콜을 받을 수 있어 잠재 시장 규모가 크다는 평가입니다. 반면 스타트업 단일 제품으로 거대 반도체 시장에서 자리잡기까지는 리스크도 있다는 냉정한 분석이 병존합니다.