- 메타가 AI 칩 수요 증가에 따라 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 한국 AI 칩 스타트업 퓨리오사AI 인수 협상을 진행 중입니다.
- 퓨리오사AI의 RNGD 칩은 엔비디아 H100 대비 와트당 성능이 3배 뛰어나며, 대량 생산은 2024년 말로 예정되어 있습니다.
- 오픈AI는 엔비디아 의존도를 줄이고 시장 경쟁력을 유지하기 위해 자체 첫 AI 칩을 2026년까지 대량 생산하는 계획을 가속화하고 있습니다.
업계 소식통에 따르면 메타는 한국 AI 칩 스타트업 퓨리오사AI(FuriosaAI)를 인수하기 위해 '고도화된 협상' 단계에 있다고 합니다. 이번 잠재적 거래는 이번 달 중으로 마무리될 수 있으며, 메타를 비롯한 주요 기술 기업들이 엔비디아 칩의 대안을 모색하고 있는 시점입니다.
보고서에 따르면 엔비디아는 시장의 수요를 충족시키는 데 어려움을 겪고 있습니다.
포브스(Fortune)가 독점 수요일에 보도한 바에 따르면, CEO 마크 주커버그가 이끄는 메타는 퓨리오사AI 인수에 관심을 가진 여러 기업 중 하나입니다. 이 회사는 서울에 본사를 두고 있으며 AI 칩 설계에 특화된 스타트업입니다.
전 삼성전자 및 AMD 엔지니어인 주네 파크(June Paik)가 2017년에 설립한 퓨리오사AI는 투자자들로부터 상당한 지지를 받았습니다. 여기에는 한국 인터넷 거대 기업 네이버와 벤처캐피탈 회사 DSC Investment가 포함됩니다.
지난주 퓨리오사AI는 전 컴투스 CEO인 송재준이 이끄는 CRIT 벤처스로부터 20억 원(140만 달러)을 확보했다고 발표했습니다. 총 스타트업은 약 1,700억 원(1억 1,500만 달러)의 벤처 자금을 조달했습니다. 그러나 현재 시장 가치는 알려지지 않았습니다.
인수가 완료되면 메타는 엔비디아의 AI 하드웨어에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. 같은 맥락에서 구글과 아마존을 포함한 주요 클라우드 및 AI 기업들도 자체 맞춤형 칩 개발을 가속화하고 있습니다.
퓨리오사AI, RNGD 칩이 엔비디아 최상위 제품보다 '우수'하다고 주장
퓨리오사AI는 대만 반도체 기업 글로벌 유니칩(Global Unichip Corp.)과 협력하여 개발한 RNGD 칩을 출시하며 지난 8월 화제를 모았습니다. AI 추론 작업용으로 설계된 RNGD의 사양은 엔비디아 H100 그래픽 처리 장치(GPU)보다 효율적입니다.
회사에 따르면 RNGD는 최대 1,200와트를 소비할 수 있는 고급 GPU와 비교하여 열 설계 전력(TDP)이 불과 150와트에서 작동합니다. 퓨리오사AI는 이 칩이 와트당 성능이 세 배 더 우수하다고 주장합니다. 엔비디아의 H100 고급 AI 모델을 실행할 때.
또한 이 칩은 SK하이닉스의 고대역폭 메모리인 HBM3를 탑재하고 있으며 대규모 AI 배포를 위해 설계되었습니다. Llama 2와 차기 Llama 3 AI 모델은 고급 처리 능력을 필요로 하므로 메타는 이러한 하드웨어에 큰 관심을 가지고 있습니다. RNGD의 대량 생산은 2024년 하반기에 계획되어 있습니다.
LG의 AI 연구소와 사우디아라비아 국영석유공사(Saudi Aramco)를 포함한 여러 조직이 이 AI 제품에 관심을 보이고 있습니다.
지난 9월 사우디 아람코는 서명했습니다. 퓨리오사AI와 오픈AI CEO 샘 알트만이 후원하는 또 다른 AI 칩 회사인 세레브라스 시스템(Cerebras Systems)과 AI 및 슈퍼컴퓨팅 분야에서의 협력을 모색하기 위한 양해각서(MOU)를 체결했습니다.
오픈AI, 자체 AI 칩 개발 경쟁 가속화
월요일 로이터의 보도에 따르면 ChatGPT의 개발사 오픈AI는 첫 번째 맞춤형 AI 칩 설계를 마무리하고 있습니다. 이 회사는 향후 몇 달 내에 대만반도체제조공사(TSMC)에 칩을 위탁 생산할 계획입니다.
1월 27일, 중국산 AI 챗봇 딥시크(DeepSeek)가 미국 시장에 진출하여 엔비디아 주가를 하락 시켰을 때 기술 스타트업들은 충격을 받았습니다. 오픈AI는 이제 이러한 시장 폭락을 피하기 위해 기술 시장이 엔비디아에 지나치게 의존하는 문제를 해소할 방법을 모색하고 있습니다.
출처에 따르면 OpenAI의 목표는 2026년까지 칩을 대량 생산하는 것입니다. '타이핑 아웃(taping out)'으로 알려진 설계 과정에는 일반적으로 수천만 달러의 비용이 들며 완료하는 데 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 초기 배치에서 기술적 문제가 발생하면 회사는 공정을 개선하고 다시 진행해야 할 수 있으며, 이로 인해 생산이 지연될 가능성이 있습니다.
내부적으로, OpenAI 사용자 지정 칩을 기존 공급업체와의 협상에서 우위를 점하기 위한 전략적 조치로 보고 있습니다. 회사는 설계를 반복적으로 개선하여 시간이 지남에 따라 점점 더 발전된 프로세서를 만들 계획입니다. 첫 번째 타이핑 아웃이 성공하면 이 기술 거대 기업은 올해 말 Nvidia의 AI 하드웨어에 대한 실효성 있는 대안을 테스트하기 시작할 수 있습니다.
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플로렌스 무차이
플로렌스는 지난 6년 동안 암호화폐, 게임, 기술 및 AI 뉴스를 다루어 왔습니다. 메루 과학기술대학교에서 컴퓨터학을, MMUST에서 재난 관리 및 국제 외교를 전공하며 언어, 관찰력 및 기술적 역량을 충분히 갖추었습니다. 플로렌스는 VAP 그룹에서 근무했으며 여러 암호화폐 미디어 하우스의 편집자로 활동했습니다.
