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• Next-Gen NPU IPO

• RISC-V Vector Extensions (AX65)

• HBM4 Quality Testing

• Super Power Rail (A13)

• AI-Driven IC Design

📢국내 AI 팹리스 4인방, 2세대 NPU 출격 및 2026년 IPO 시험대 진입

• ✔️발표 기업: 리벨리온, 퓨리오사AI, 모빌린트, 딥엑스

• ✔️발표 일자: 26.02.20 (최근 3개월 내 주요 동향)

• ✔️발표 기술 분야: NPU 설계 및 기업 공개(IPO) 전략

• ✔️핵심 내용
  1️⃣ 국내 주요 NPU 스타트업들이 1세대 칩의 검증을 마치고, 더 높은 연산 효율을 갖춘 2세대 AI 반도체 양산 및 상용화 단계에 본격 진입함.
  2️⃣ 특히 리벨리온은 최근 지정 감사를 마치고 연내 또는 내년 초 상장을 목표로 하고 있으며, 딥엑스는 높은 전력 효율을 바탕으로 대규모 일감을 확보 중임.
  3️⃣ 설계 관점에서는 LLM 추론에 최적화된 아키텍처 반영이 핵심이며, 하드웨어 성능뿐만 아니라 소프트웨어 스택의 성숙도가 기업 가치 평가의 주요 지표로 부상함.

📢삼성전자, 4분기 영업익 20조 돌파 및 HBM4 품질 테스트 본격화

• ✔️발표 기업: 삼성전자, SK하이닉스, 엔비디아

• ✔️발표 일자: 26.01.29 (최근 실적 및 차세대 메모리 동향)

• ✔️발표 기술 분야: 차세대 메모리 (HBM4) 및 파운드리

• ✔️핵심 내용
  1️⃣ 삼성전자가 메모리 슈퍼사이클에 힘입어 분기 영업이익 20조 원 시대를 다시 열었으며, 이는 차세대 HBM4(6세대) 개발 가속화의 자산이 됨.
  2️⃣ 엔비디아와의 협력을 통해 HBM4 품질 테스트가 진행 중이며, 메모리 내부에 로직 공정을 결합하는 '메모리-로직 융합' 설계가 핵심 과제로 부각됨.
  3️⃣ 디지털 회로 설계 측면에서 HBM4는 기존보다 훨씬 복잡한 물리 계층(PHY)과 인터페이스 설계가 요구되어, 파운드리와 메모리 부서 간의 긴밀한 통합 설계가 진행 중임.

📢T2M, 초저전력 IoT 및 MCU용 TGE200 RISC-V IP 코어 공개

• ✔️발표 기업: T2M IP Solutions

• ✔️발표 일자: 26.01.19 (최근 IP 리스팅 기준)

• ✔️발표 기술 분야: 초저전력 RISC-V CPU IP

• ✔️핵심 내용
  1️⃣ 에너지 효율이 극도로 중요한 스마트 기기와 웨어러블을 겨냥한 'TGE200' RISC-V 코어가 최신 디지털 회로 설계 시장에 출시됨.
  2️⃣ 3단계 파이프라인 구조를 가진 이 코어는 극소 전력 소모와 최소 면적을 목표로 설계되었으며, 커스텀 명령어 추가를 통해 특정 가속 기능을 강화할 수 있음.
  3️⃣ 고성능 서버급 RISC-V뿐만 아니라, 전력 효율 중심의 임베디드 시장에서도 RISC-V가 Arm의 대안으로 완벽히 자리 잡았음을 보여주는 사례임.

📢UNIST, ISSCC에서 상용 제품 대비 에너지 소모 2,044배 줄인 AI SoC 발표

• ✔️발표 기업: UNIST(울산과학기술원)

• ✔️발표 일자: 26.02.05 (학계 주요 성과 공유 및 응용 확대)

• ✔️발표 기술 분야: 초저전력 디지털 아키텍처 및 시스템 반도체

• ✔️핵심 내용
  1️⃣ 세계 최고 권위의 반도체 설계 학회인 ISSCC에서 UNIST 연구팀이 기존 모바일 플랫폼 대비 에너지 소비를 2,000배 이상 절감한 AI SoC를 선보임.
  2️⃣ 라이다(LiDAR) 센서 데이터 처리와 위치 추론을 하드웨어 레벨에서 통합하여 초저전력으로 수행하는 독창적인 디지털 회로 구조를 개발함.
  3️⃣ 이는 자율주행 로봇이나 소형 드론 등 배터리 수명이 중요한 엣지 기기에서 고성능 AI 기능을 구현할 수 있는 혁신적인 설계 방향을 제시함.

📢 리벨리온, ISSCC 2026에서 차세대 AI 반도체 '리벨쿼드(REBEL-Quad)' 공개

• ✔️발표 기업: 리벨리온 (Rebellion)

• ✔️발표 일자: 2026. 02. 19

• ✔️발표 기술 분야: NPU 설계

• ✔️핵심 내용
  1️⃣ ISSCC 2026에서 국내 최초의 '빅칩' AI 반도체인 리벨쿼드의 기술력을 다룬 논문 발표 및 라이브 데모 성공.
  2️⃣ 4개의 칩렛을 하나로 연결하는 칩렛(Chiplet) 아키텍처를 적용해 수율과 생산 효율을 동시에 확보.
  3️⃣ 엔비디아의 최신 GPU 대비 뛰어난 추론 성능과 에너지 효율을 전문가들 앞에서 실증하며 글로벌 상용화 임박을 알림.