(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 인공지능(AI) 인프라의 경쟁 영역이 모델 연산을 넘어 방대한 데이터에서 필요한 정보를 빠르게 찾아 공급하는 검색 가속 기술 분야로 넓어지고 있다.
AI 에이전트가 다양한 데이터를 반복적으로 검색·활용하면서 연산 성능뿐 아니라 데이터 처리와 운영 효율의 중요성도 커지고 있다.
AI 데이터 인프라·반도체 기업 디노티시아는 자체 개발한 벡터 검색 전용 반도체 'VDPU'(Vector Data Processing Unit)를 앞세워 글로벌 스토리지 시장 공략에 나섰다.
15일 업계에 따르면 디노티시아는 올해 11~12월 자체 개발한 VDPU 칩을 활용해 고객사 개념검증(PoC)에 착수할 예정이다. 내년 상반기 상용화를 시작하고 하반기 대규모 양산에 나서는 것이 목표다.
VDPU는 데이터를 벡터로 표현해 관련성이 높은 정보를 찾는 벡터 검색과 색인 구축을 가속하도록 설계된 전용 반도체다. 딥러닝 추론을 맡는 GPU나 NPU와 역할을 나누고 검색 처리에 과부하가 걸린 CPU의 부담을 덜어 시스템 전체 효율을 높이는 방식이다.
디노티시아의 우선 공략 대상은 글로벌 스토리지 업체다. AI를 위한 의미 기반 검색 기능을 스토리지 시스템에 결합하려는 기업을 겨냥한다. 북미에서는 클라우드 데이터센터 사업자와 AI 검색 기술을 사용하는 최종 고객 등과도 접촉하고 있다고 회사 측은 설명했다.
디노티시아는 지난달 15~17일 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에 참가해 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버 구성을 공개했다.
앞서 미국 메모리·스토리지 전시회 'FMS 2026'에서 VDPU 칩과 가속기 카드를 공개한 데 이어 서버 단위로 평가 범위를 넓혔다.
회사 발표에 따르면 FPGA 기반 평가 플랫폼에서 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버의 벡터 검색 처리량은 동일한 소프트웨어 스택을 구동한 듀얼 소켓 CPU 전용 서버 대비 최대 5.77배였다. 검색 품질 지표인 재현율은 CPU 전용 서버와 같거나 더 높았다고 회사는 설명했다.
사업화의 또 다른 관건은 고객사가 사용하는 검색 소프트웨어와의 호환성이다. 회사는 VDPU가 자체 벡터DB '씨홀스'와 연동된다고 설명하고, FAISS·Milvus·hnswlib 등 검색 소프트웨어를 FPGA 플랫폼에서 검증했다고 밝혔다.
ASIC 기반 플랫폼에서는 지원하는 벡터 검색 라이브러리와 데이터베이스를 확대해 고객의 기존 서버·스토리지 환경과 연동할 계획이다.
디노티시아는 씨홀스를 활용한 기업 AI 전환 사업을 이어가면서 VDPU 공급에 따른 하드웨어 매출도 확보한다는 구상이다. 회사에 따르면 지난해 매출 30억 원을 넘었고 올해는 최대 100억 원을 목표로 한다.
정무경 디노티시아 대표는 내년부터 VDPU 초기 공급 매출이 발생하고 2028년에는 하드웨어 매출이 소프트웨어 매출을 넘어설 것으로 예상했다.
다만 구체적인 양산 물량은 고객사 PoC 이후 결정될 예정이며 초기 공급 규모는 스토리지 업체들의 채택 여부에 따라 달라질 전망이다.
업계 관계자는 "디노티시아는 창업 초기에는 소프트웨어 매출로 기초 체력을 다진 후 하드웨어 수직 통합으로 수익성을 극대화하는 선순환 구조를 구축하고 있다"며 "실제 서비스 환경에서 무중단 운용 등 레퍼런스를 확보하고 축적해야 목표를 달성할 수 있을 것"이라고 말했다.
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