AI 서비스가 실제 이용 단계로 확산하면서 반도체 경쟁의 기준도 최대 연산 성능에서 요청당 비용과 전력 효율로 세분화되고 있다. 대규모언어모델(LLM)은 사용자의 질문에 응답할 때마다 방대한 모델 데이터를 메모리와 연산장치 사이에서 이동시켜야 한다. 이용자가 늘수록 추론에 필요한 인프라 비용과 전력 소비도 함께 증가해 GPU와 고대역폭메모리(HBM)를 보완할 전용 가속기의 필요성이 커진다. LPDDR5X 메모리를 활용한 LLM 추론 전용 반도체를 개발하는 하이퍼엑셀이 포브스 아시아의 유망 스타트업 명단에 이름을 올렸다.
AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀은 포브스 아시아가 선정한 ‘100 To Watch 2026’에 포함됐다고 26일 발표했다. 회사 측은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 처음으로 해당 명단에 선정됐다고 의미를 부여했다.
LLM 추론 특화 반도체 ‘LPU’를 개발하는 하이퍼엑셀이 포브스 아시아의 ‘100 To Watch 2026’ 산업·제조 분야 기업으로 선정됐다. (자료 제공: 하이퍼엑셀)
올해 6회째를 맞은 ‘100 To Watch’는 아시아·태평양 지역에서 성장 가능성을 보유한 스타트업과 중소기업을 선정하는 프로그램이다. 포브스 아시아는 산업과 지역에 대한 기여도, 시장 적합성, 사업모델, 혁신성, 매출 성장 기록, 투자 유치 역량 등을 기준으로 기업을 평가했다.
2026년 명단에는 16개 국가와 지역의 기업이 포함됐다. 인도가 19개로 가장 많았으며 싱가포르 15개, 중국 10개, 한국과 일본이 각각 9개로 뒤를 이었다. 기업용 기술 분야에 선정된 기업 가운데 상당수가 AI 관련 서비스를 제공했으며 로보틱스 분야에서도 10개 기업이 이름을 올렸다.
포브스 아시아는 하이퍼엑셀을 산업·제조 분야 유망 기업으로 분류했다. 학습을 마친 AI 모델이 새로운 입력을 받아 결과를 생성하는 추론 과정에 특화된 ‘LPU(LLM Processing Unit)’를 개발하고 있다는 점을 주요 경쟁력으로 소개했다.
GPU 중심 추론 비용 낮춘다…데이터 이동 효율에 초점
하이퍼엑셀의 LPU는 고가의 HBM 대신 모바일과 전자기기에 주로 사용되는 저전력 LPDDR5X 메모리를 활용한다. 여기에 LLM 추론에 맞춰 설계한 자체 데이터 처리 구조를 결합해 메모리 비용과 전력 소비를 낮추면서 텍스트 생성 성능을 확보하는 것을 목표로 한다.
LLM 추론에서는 모델의 대규모 매개변수를 메모리에서 반복적으로 불러와 연산해야 한다. 이 과정에서 발생하는 데이터 이동이 처리 속도와 전력 효율에 영향을 미친다. 하이퍼엑셀은 메모리와 연산장치 사이의 데이터 이동을 효율화하는 아키텍처를 적용해 추론 처리량과 비용 경쟁력을 높이는 데 집중하고 있다.
포브스 아시아는 하이퍼엑셀의 LPU가 상대적으로 저렴한 저전력 메모리와 독자적인 내부 설계를 결합해 비용을 낮추면서 GPU에 근접한 텍스트 생성 속도를 구현하도록 설계됐다고 소개했다. 네이버클라우드와는 데이터센터 적용을, LG전자와는 AI 기기 적용을 위한 개념검증(PoC)을 진행하고 있다고 덧붙였다.
하이퍼엑셀은 동일한 메모리 아키텍처를 기반으로 데이터센터용 가속기부터 온디바이스 AI 제품까지 포트폴리오를 확장하고 있다. 국내외 기업과 AI 반도체 및 인프라 분야에서 협력하는 한편 글로벌 시장 진출에 필요한 연구개발과 사업 기반을 확보하기 위해 시리즈B 투자 유치도 추진하고 있다.
김주영 하이퍼엑셀 대표는 “이번 선정은 하이퍼엑셀이 집중해 온 AI 추론 특화 반도체 기술과 글로벌 성장 가능성을 평가받았다는 점에서 의미가 있다”며 “생성형 AI 서비스가 확대될수록 추론 단계의 성능과 비용, 전력 효율이 중요해지는 만큼 LPU를 통해 효율적인 AI 인프라를 구현하겠다”고 말했다.
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