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요약
LLM 추론 특화 반도체 기업 하이퍼엑셀이 포브스 아시아의 ‘100 To Watch 2026’에 선정됐다. 하이퍼엑셀은 HBM 대신 저전력 LPDDR5X 메모리와 독자적인 데이터 처리 구조를 활용해 추론 비용과 전력 소비를 낮추는 LPU를 개발하고 있다. 데이터센터와 ... The post HBM 대신 LPDDR5X…하이퍼엑셀, 포브스 아시아 ‘100 To Watch’ 선정 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- 아시아·태평양 16개국 100개 기업 선정…한국 기업 9곳 포함
- LLM 추론 특화 LPU 개발…데이터센터·온디바이스 AI로 적용 확대
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.
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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LPDDR5X Instead of HBM… HyperXcel Selected for Forbes Asia’s '100 To Watch'
As AI services expand into the real-world application stage, the standards of semiconductor competition are also being refined from maximum computational performance to cost per request and power efficiency. Large-scale Language Models (LLMs) must move vast amounts of model data between memory and computing units every time they respond to a user's question. As the number of users increases, the infrastructure costs and power consumption required for inference also rise, increasing the need for dedicated accelerators to complement GPUs and High Bandwidth Memory (HBM). HyperExcel, which develops semiconductors dedicated to LLM inference using LPDDR5X memory, has been named to Forbes Asia's list of promising startups.
AI semiconductor startup HyperExcel announced on the 26th that it has been included in Forbes Asia's '100 To Watch 2026'. The company emphasized the significance of being the first South Korean AI semiconductor startup to be selected for the list.
Now in its sixth year, '100 To Watch' is a program that selects startups and small and medium-sized enterprises with growth potential in the Asia-Pacific region. Forbes Asia evaluated companies based on criteria such as contribution to industry and region, market fit, business model, innovation, revenue growth track record, and ability to attract investment.
The 2026 list included companies from 16 countries and regions. India had the most with 19, followed by Singapore with 15, China with 10, and South Korea and Japan with 9 each. A significant number of the companies selected in the enterprise technology sector provided AI-related services, and 10 companies were also named in the robotics sector.
Forbes Asia classified HyperExcel as a promising company in the industrial and manufacturing sectors. It highlighted the development of the 'LPU (LLM Processing Unit),' specialized in the inference process where a trained AI model receives new input and generates results, as a key competitive advantage.
Lowering GPU-centric inference costs… Focusing on data movement efficiency
HyperXcel's LPU utilizes low-power LPDDR5X memory, primarily used in mobile and electronic devices, instead of expensive HBM. By combining this with a proprietary data processing structure designed for LLM inference, it aims to secure text generation performance while lowering memory costs and power consumption.
In LLM inference, large-scale model parameters must be repeatedly loaded from memory for computation. The data movement involved in this process affects processing speed and power efficiency. HyperXcel is focusing on increasing inference throughput and cost competitiveness by applying an architecture that optimizes data movement between memory and computing units.
Forbes Asia introduced HyperXcel's LPU, stating that it is designed to achieve text generation speeds approaching GPUs while lowering costs by combining relatively inexpensive low-power memory with a proprietary internal design. It added that the company is conducting a proof-of-concept (PoC) with Naver Cloud for data center applications and with LG Electronics for AI device applications.
HyperExcel is expanding its portfolio from data center accelerators to on-device AI products based on the same memory architecture. While collaborating with domestic and international companies in the fields of AI semiconductors and infrastructure, the company is also pursuing Series B investment to secure the R&D and business foundation necessary for entering the global market.
"This selection is significant in that it recognizes the AI inference-specialized semiconductor technology that HyperExcel has focused on and its global growth potential," said Kim Joo-young, CEO of HyperExcel. "As generative AI services expand, performance, cost, and power efficiency in the inference phase become increasingly important, so we will implement an efficient AI infrastructure through the LPU."
HBMの代わりにLPDDR5X…ハイパーエクセル、フォーブスアジア「100 To Watch」に選定
AIサービスが実際の利用段階に広がりつつ、半導体競争の基準も最大演算性能で要求当たりのコストと電力効率に細分化されている。大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーの質問に答えるたびに、膨大なモデルデータをメモリと演算装置の間で移動させる必要があります。利用者が増えるほど、推論に必要なインフラコストと電力消費も同時に増加し、GPUと高帯域幅メモリ(HBM)を補完する専用アクセラレータの必要性が大きくなる。 LPDDR5Xメモリを活用したLLM推論専用半導体を開発するハイパーエクセルがフォーブスアジアの有望なスタートアップ名簿に名を連ねた。
AI半導体スタートアップハイパーエクセルはフォーブスアジアが選定した「100 To Watch 2026」に含まれたと26日発表した。会社側は国内ＡＩ半導体スタートアップの中で初めて該当名簿に選ばれたと意味を付与した。
今年6回目を迎えた「100 To Watch」は、アジア・太平洋地域で成長可能性を保有したスタートアップと中小企業を選定するプログラムだ。フォーブスアジアは、産業と地域への貢献度、市場適合性、事業モデル、革新性、売上成長記録、投資誘致能力などを基準に企業を評価した。
2026年のリストには16カ国と地域の企業が含まれた。インドが19個で最も多く、シンガポール15個、中国10個、韓国と日本がそれぞれ9個で後に続いた。企業向け技術分野に選ばれた企業の多くがAI関連サービスを提供しており、ロボティクス分野でも10社が名を上げた。
フォーブスアジアはハイパーエクセルを産業・製造分野の有望企業に分類した。学習を終えたAIモデルが新しい入力を受けて結果を生成する推論過程に特化した「LPU(LLM Processing Unit)」を開発していることを主要競争力で紹介した。
GPU中心の推論コストを下げる…データ移動効率に焦点を当てる
HyperExcelのLPUは、高価なHBMの代わりに、モバイルや電子機器に主に使用される低電力LPDDR5Xメモリを活用する。ここにLLM推論に合わせて設計した独自のデータ処理構造を組み合わせてメモリコストと消費電力を下げながらテキスト生成性能を確保することを目指す。
LLM推論では、モデルの大規模パラメータをメモリから繰り返し呼び出して操作する必要があります。この過程で発生するデータ移動は、処理速度と電力効率に影響を与える。 HyperExcelは、メモリと演算装置間のデータ移動を効率化するアーキテクチャを適用し、推論スループットとコスト競争力を高めることに集中している。
Forbesアジアは、HyperExcelのLPUが比較的安価な低電力メモリと独自の内部設計を組み合わせてコストを下げながら、GPUに近いテキスト生成速度を実現するように設計されたと紹介した。ネイバークラウドとはデータセンター適用を、LG電子とはAI機器適用のための概念検証（PoC）を進めていると付け加えた。
HyperExcelは、同じメモリアーキテクチャをベースにデータセンター用のアクセラレータからオンデバイスAI製品までポートフォリオを拡張している。国内外企業とAI半導体およびインフラ分野で協力する一方、グローバル市場進出に必要な研究開発と事業基盤を確保するためにシリーズB投資誘致も推進している。
キム・ジュヨンハイパーエクセル代表は「今回の選定はハイパーエクセルが集中してきたAI推論特化半導体技術とグローバル成長可能性を評価されたという点で意味がある」とし「生成型AIサービスが拡大するほど推論段階の性能とコスト、電力効率が重要になるほどLPUを通じて効率的なAIインフラを実現した」。
HyperXcel 入选福布斯亚洲“100 家值得关注的公司”，采用 LPDDR5X 内存而非 HBM 显存。
随着人工智能服务向实际应用阶段扩展，半导体竞争的标准也在不断完善，从追求极致的计算性能转向提升每次请求的成本和能效。大规模语言模型（LLM）每次响应用户提问时，都必须在内存和计算单元之间传输海量模型数据。随着用户数量的增长，推理所需的基础设施成本和功耗也随之增加，因此需要专用加速器来补充GPU和高带宽内存（HBM）。HyperExcel公司开发专用于LLM推理的LPDDR5X内存半导体，并荣登《福布斯亚洲》最具潜力初创企业榜单。
人工智能半导体初创公司HyperExcel于26日宣布，公司入选福布斯亚洲“2026年值得关注的100家公司”榜单。该公司强调，作为首家入选该榜单的韩国人工智能半导体初创公司，其意义非凡。
“100 To Watch”项目已进入第六个年头，旨在遴选亚太地区具有增长潜力的初创企业和中小企业。福布斯亚洲根据企业对行业和地区的贡献、市场契合度、商业模式、创新能力、营收增长记录以及吸引投资的能力等标准进行评估。
2026年的榜单涵盖了来自16个国家和地区的公司。印度上榜公司最多，共有19家，其次是新加坡（15家）、中国（10家），韩国和日本各有9家。在企业技术领域，相当一部分上榜公司提供人工智能相关服务；此外，机器人领域也有10家公司入选。
《福布斯亚洲》将HyperExcel列为工业和制造业领域一家极具发展潜力的公司。该杂志重点介绍了其开发的“LPU（LLM处理单元）”——该单元专门用于推理过程，即训练好的AI模型接收新的输入并生成结果——是该公司的一项关键竞争优势。
降低以 GPU 为中心的推理成本……专注于数据移动效率
HyperXcel 的 LPU 采用低功耗 LPDDR5X 内存（主要用于移动和电子设备），而非昂贵的 HBM 内存。通过将其与专为 LLM 推理设计的专有数据处理结构相结合，旨在确保文本生成性能的同时，降低内存成本和功耗。
在LLM推理中，大规模模型参数需要反复从内存加载以进行计算。这一过程中的数据移动会影响处理速度和能效。HyperXcel致力于通过应用一种优化内存和计算单元之间数据传输的架构，来提高推理吞吐量和成本竞争力。
《福布斯亚洲》介绍了HyperXcel的LPU，称其旨在通过将相对廉价的低功耗内存与专有的内部设计相结合，在降低成本的同时，实现接近GPU的文本生成速度。报道还指出，该公司正与Naver Cloud合作开展数据中心应用的概念验证（PoC），并与LG电子合作开展人工智能设备应用的概念验证。
HyperExcel正将其产品组合从数据中心加速器扩展到基于相同内存架构的设备端人工智能产品。在与国内外人工智能半导体和基础设施领域的公司开展合作的同时，该公司也在寻求B轮融资，以确保进入全球市场所需的研发和业务基础。
HyperExcel首席执行官金柱英表示：“此次入选意义重大，它认可了HyperExcel一直专注于的AI推理专用半导体技术及其全球增长潜力。随着生成式AI服务的扩展，推理阶段的性能、成本和能效变得越来越重要，因此我们将通过LPU构建高效的AI基础设施。”
HyperXcel sélectionné parmi les « 100 entreprises à suivre » de Forbes Asia : LPDDR5X au lieu de HBM
À mesure que les services d'IA se déploient dans des applications concrètes, les critères de la concurrence dans le secteur des semi-conducteurs évoluent, passant de la performance de calcul maximale au coût par requête et à l'efficacité énergétique. Les modèles de langage à grande échelle (LLM) doivent transférer d'énormes quantités de données entre la mémoire et les unités de calcul à chaque réponse à une question utilisateur. Avec l'augmentation du nombre d'utilisateurs, les coûts d'infrastructure et la consommation d'énergie nécessaires à l'inférence croissent également, renforçant le besoin d'accélérateurs dédiés pour compléter les GPU et la mémoire à large bande passante (HBM). HyperExcel, qui développe des semi-conducteurs dédiés à l'inférence LLM utilisant la mémoire LPDDR5X, figure dans la liste des startups prometteuses de Forbes Asie.
La startup sud-coréenne HyperExcel, spécialisée dans les semi-conducteurs pour l'intelligence artificielle, a annoncé le 26 avoir été sélectionnée parmi les « 100 entreprises à suivre en 2026 » du magazine Forbes Asia. L'entreprise a souligné l'importance d'être la première startup sud-coréenne de semi-conducteurs pour l'IA à figurer sur cette liste.
Le programme « 100 à suivre », qui en est à sa sixième édition, sélectionne des startups et des PME à fort potentiel de croissance dans la région Asie-Pacifique. Forbes Asia évalue les entreprises selon des critères tels que leur contribution à leur secteur et à leur région, leur adéquation au marché, leur modèle économique, leur capacité d'innovation, leur historique de croissance du chiffre d'affaires et leur aptitude à attirer des investissements.
La liste de 2026 comprenait des entreprises de 16 pays et régions. L'Inde en comptait le plus grand nombre (19), suivie de Singapour (15), de la Chine (10), et de la Corée du Sud et du Japon (9 chacune). Un nombre important d'entreprises sélectionnées dans le secteur des technologies d'entreprise proposaient des services liés à l'IA, et 10 entreprises figuraient également dans le secteur de la robotique.
Forbes Asia a classé HyperExcel parmi les entreprises prometteuses des secteurs industriel et manufacturier. Le magazine a souligné le développement de l'unité de traitement LLM (LPU), spécialisée dans le processus d'inférence où un modèle d'IA entraîné reçoit de nouvelles données et génère des résultats, comme un avantage concurrentiel majeur.
Réduction des coûts d'inférence centrés sur le GPU… Priorité à l'efficacité des transferts de données
L'unité de traitement du texte (LPU) d'HyperXcel utilise de la mémoire LPDDR5X basse consommation, principalement employée dans les appareils mobiles et électroniques, au lieu de la mémoire HBM, plus onéreuse. Associée à une architecture de traitement de données propriétaire conçue pour l'inférence LLM, elle vise à optimiser les performances de génération de texte tout en réduisant les coûts de mémoire et la consommation d'énergie.
Dans l'inférence LLM, les paramètres des modèles à grande échelle doivent être chargés en mémoire de manière répétée pour le calcul. Les transferts de données induits par ce processus influent sur la vitesse de traitement et l'efficacité énergétique. HyperXcel s'attache à améliorer le débit d'inférence et la compétitivité des coûts en appliquant une architecture qui optimise les transferts de données entre la mémoire et les unités de calcul.
Forbes Asia a présenté le LPU d'HyperXcel, soulignant qu'il est conçu pour atteindre des vitesses de génération de texte proches de celles des GPU tout en réduisant les coûts grâce à l'association d'une mémoire basse consommation relativement peu coûteuse et d'une conception interne propriétaire. L'article précise qu'HyperXcel mène actuellement une preuve de concept (PoC) avec Naver Cloud pour les applications de centres de données et avec LG Electronics pour les applications d'intelligence artificielle.
HyperExcel élargit son portefeuille, passant des accélérateurs pour centres de données aux produits d'IA embarqués basés sur la même architecture mémoire. Tout en collaborant avec des entreprises nationales et internationales spécialisées dans les semi-conducteurs et les infrastructures d'IA, la société recherche également un financement de série B afin de consolider les bases de R&D et commerciales nécessaires à son expansion sur le marché mondial.
« Cette sélection est importante car elle reconnaît la technologie des semi-conducteurs spécialisés dans l'inférence IA sur laquelle HyperExcel s'est concentré et son potentiel de croissance mondiale », a déclaré Kim Joo-young, PDG d'HyperExcel. « À mesure que les services d'IA générative se développent, les performances, les coûts et l'efficacité énergétique lors de la phase d'inférence deviennent de plus en plus importants. C'est pourquoi nous mettrons en œuvre une infrastructure d'IA efficace grâce au LPU. »