AI 칩 언더독들이 진화하는 경기장에서 Nvidia의 통치에 도전하다

투자자들의 관심은 데이터 센터를 위해 맞춤화된 AI 중심 칩으로 인한 매출과 이익의 상당한 증가를 예상하는 칩 설계사 Nvidia Corp.의 임박한 재무적 성공에 집중되어 있습니다. 현재 Nvidia에 대한 주목에도 불구하고, 일부 현명한 투자자들은 이제 기술 거물을 넘어 AI 칩 개발 영역에서 잠재적 경쟁자를 찾기 시작하고 있습니다.

Nvidia는 현재 AI 가속기로 사용되는 그래픽 처리 장치(GPU)의 선도적인 공급자로서 지위를 차지하고 있습니다. Nvidia의 2분기 재무 보고서에서 강력한 결과가 나올 것이라는 기대는 회사의 입장을 강화합니다. 반도체 산업에서 Nvidia의 경쟁자인 Advanced Micro Devices Inc.와 Intel Corp.는 수익성 있는 AI 칩 시장의 일부를 확보하기 위해 노력하고 있지만, 그들의 제품은 아직 사용 가능하지 않으며, Nvidia는 급증하는 수요를 충족시키는 과제에 직면해 있습니다.

이러한 상황은 인공지능에 중점을 둔 신흥 반도체 스타트업들에게 풍부한 기회를 창출했습니다. 그러나 이러한 스타트업들은 AI 혁명을 추진하는 데 필요한 하드웨어, 특히 반도체를 공급하기 위한 경쟁에서 복잡한 도전에 직면해 있습니다.

AI 칩 스타트업의 가파른 등반

이 노력에서 전력 효율적인 칩렛을 전문으로 하는 산타클라라 기반 스타트업인 d-Matrix는 입지를 다지려고 노력하고 있습니다. d-Matrix의 공동 설립자이자 CEO인 Sid Sheth는 다가오는 해의 상반기까지 그들의 제품을 시범 운영하려는 열망적인 고객들로부터 상당한 수요가 있음을 인정합니다. Sheth의 성명에 따르면, Nvidia의 수요 충족 실패와 비용 집약적 성격으로 인한 도전에 대응하여 대안을 찾고자 하는 수많은 고객들로부터 상당한 관심이 있습니다. 이는 시장의 경제적 역학을 변화시킬 수 있는 솔루션에 대한 탐구를 이끌었습니다. 그는 고객들이 제품이 사용 가능해지면 즉시 구매할 준비가 되어 있다는 점을 강조합니다.

회사의 목표는 2024년 상반기까지 고객들과 칩셋의 시범 테스트를 완료하고, 같은 해 하반기까지 대량 생산을 달성하는 것입니다. Nvidia와 마찬가지로 d-Matrix는 대만 반도체 제조 회사(TSMC)와 파트너십을 맺어 반도체를 제조합니다. 그들은 비용 우위를 제공하는 더 오래되고 접근 가능한 제조 노드를 활용합니다. Corsair라는 이름의 이러한 칩렛은 AI 알고리즘 내에서 무수한 연산을 실행하기 위해 설계된 특수 SRAM 메모리 모듈입니다. 특히, 그들은 생성형 AI 애플리케이션 실행의 병목 현상을 해결하기 위해 Intel의 지배적인 x86 아키텍처를 보완하도록 설계되었습니다.

AI 칩 개발을 위한 다양한 접근 방식

AI 칩 스타트업의 환경은 Nvidia에 도전하거나 협력하려는 수많은 플레이어를 보았으며, 데이터 센터와 엣지 모두에서 AI 가속화의 다양한 측면에 중점을 두고 있습니다. Cambrian AI Research의 설립자이자 수석 분석가인 Karl Freund는 이러한 스타트업을 두 가지 주요 그룹으로 분류합니다. 첫 번째는 반복적 데이터 처리에 수많은 GPU가 필요한 훈련에 집중하며, 이 영역에서 Nvidia는 상당한 우위를 점하고 있습니다. 두 번째 추진력은 사용 가능한 데이터를 기반으로 의사결정을 수행하는 추론에 중점을 두며, Freund는 이 영역을 더 많은 회사들이 포화되어 있다고 지적합니다. 중요하게도, 이러한 유형의 처리는 종종 클라우드 기반 처리보다 효율성 이점을 제공하는 네트워크의 엣지, 즉 사용자에게 더 가까운 곳에서 발생합니다.

Freund는 Nvidia의 데이터 센터 지배력이 향후 3년 동안 지속될 것으로 예측하며, 신흥 스타트업들은 집단적으로 미미한 시장 점유율만 차지할 것이라고 봅니다. 그는 스타트업 혁신의 주요 무대를 엣지로 인식하며, 이 공간에서 주목할 만한 기존 기업으로 Qualcomm Inc.를 지적합니다.

AI 중심 칩 스타트업 생태계는 벤처 캐피탈의 관심을 받으며, 감소한 자금 조달과 제한된 IPO 활동 속에서 희망의 빛을 제공하고 있습니다. SoftBank Group Corp.의 Arm Holdings IPO는 시장을 부활시키고 AI 중심 칩 제조업체들을 부각시킬 것으로 예상됩니다. 이러한 기업들에 대한 VC 투자는 2021년 90억 달러에서 2022년 40억 달러로 감소했습니다. 2023년에는 AI 및 머신러닝 중심 칩 스타트업에 10억 6천만 달러가 97건의 거래에 투자되었습니다.

10억 달러 이상의 가치를 지닌 Cerebras Systems는 프리즈비 크기의 칩으로 두드러지며, AI 슈퍼컴퓨터를 위한 상당한 계약을 확보했습니다. Karl Freund는 이를 Nvidia의 경쟁자로 봅니다. Tenstorrent는 삼성, LG전자, 현대를 포함한 저명한 투자자들로부터 최근 1억 달러의 자금을 조달했습니다. 1억 달러의 지원을 받는 Tenstorrent는 RISC-V 아키텍처를 채택하며, Grayskull 카드는 이미 사용 가능하며, Blackhole는 저명한 프로세서 디자이너인 Jim Keller가 CEO로 지원하여 2024년에 출시됩니다.

AI 칩 스타트업의 앞날

AI 칩 스타트업 환경이 진화함에 따라, 성공은 포괄적인 소프트웨어 솔루션이나 포괄적인 생태계를 제공하는 회사들에게 유리할 것입니다. Nvidia 경험을 바탕으로 한 Playground Global의 Sasha Ostojic은 Nvidia의 강력한 소프트웨어 생태계를 고려할 때 소프트웨어 준비가 성공의 핵심이라고 강조합니다. 이는 상당한 경쟁 우위를 제시하며, 소프트웨어 품질의 중요성을 강조합니다. 소프트웨어 스타트업보다 더 높은 위험 단계에서 운영되는 AI 칩 기업들은 복잡한 반도체 설계, 소프트웨어 개발 및 제조 복잡성과 맞서 싸우며, 이는 재정적 요구와 위험을 가중시킵니다.

섹터가 발전함에 따라 잠재적 실패가 looming하지만, 차세대 Nvidia가 될 유혹은 지속됩니다. Nvidia의 AI 칩 지배력 속에서 d-Matrix, Cerebras, Tenstorrent와 같은 신흥 플레이어들은 반도체 개발의 도전으로 특징지어지는 이 역동적인 환경에서 자신의 위치를 새기기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 그들의 노력은 혁신을 대표하며, AI 기반 기술에 의해 주도되는 미래로 산업을 이끌고 있습니다.