엣지 인공지능(AI) 반도체 스타트업 아날로그에이아이가 양산 검증된 글로벌 지식재산권(IP)과 자체 보정 알고리즘을 결합한 '이원화 전략'으로 상용화 문턱을 넘고 있다.
아날로그에이아이는 2024년 2월 설립된 회사로, 아날로그 인메모리 컴퓨팅 기술을 기반으로 로봇·드론·웨어러블 기기용 프로세서를 개발한다. 이 기술은 가중치 데이터를 메모리 소자의 물리적 상태로 표현해 행렬 연산을 수행함으로써 데이터 이동에 드는 전력을 크게 낮출 수 있다.
다만 아날로그 소자는 공정 편차와 온도 변화 등으로 연산 오차가 누적되기 쉬워, 대량 생산 단계에서 일정한 품질을 맞추지 못하는 것이 상용화의 걸림돌로 지적돼 왔다.
아날로그에이아이는 이 문제를 해결하기 위해 신소자를 처음부터 파운드리 공정에 투입하는 대신, 이미 양산 이력이 검증된 IP를 하드웨어 연산 엔진으로 도입했다. 회사는 2026년 9월 미국 마이크로칩테크놀로지 자회사 실리콘 스토리지 테크놀로지(SST)가 개발한 뉴로모픽 하드웨어 IP '멤브레인 세이지(memBrain SAGE)'를 자사 프로세서에 채택했다.
SST의 슈퍼플래시(SuperFlash) 기술 기반 비트셀은 글로벌 주요 파운드리의 40나노미터와 28나노미터 공정에서 양산 이력이 검증된 IP다. 이에 따라 수백억 원 규모의 테이프아웃 비용과 수년의 공정 튜닝 기간을 단축할 수 있게 됐다.
아날로그 연산의 취약점인 소자 간 오차 보정은 독자 개발한 하드웨어 인식 알고리즘에 맡겼다. 하드웨어 보정 기술 '시냅스링크(SynapseLink)'와 추론 엔진 '시냅스아이(Synapse-I)'로 소자 오차를 수학적으로 상쇄하고, 외부 클라우드 재학습 없이 기기 내부에서 가중치를 갱신하는 온디바이스 학습 기술 '시냅스티(Synapse-T)'를 접목해 1와트(W) 이하의 극저전력 환경을 구현하는 것이 사업의 핵심이다.
이 같은 기술과 사업 모델은 2026년 8월 과학기술정보통신부 주관 과학기술 창업경진대회에서 창업 부문 최우수상 수상으로 이어졌다. 서울대학교 재료공학부 김상범 교수와 전략컨설팅·글로벌 빅테크 출신 이재준 공동대표가 협업을 이끌고 있다.
향후 과제는 실제 완제품 제조사 환경에서의 실증이다. 휴머노이드 로봇과 자율주행 드론처럼 주변 온도가 급변하는 환경에서 아날로그 전하 변동을 보정 알고리즘이 실시간으로 방어할 수 있는지가 납품 성패를 가를 전망이다.
