SpaceX는 투자자들에게 인공지능(AI) 개발에 박차를 가하는 과정에서 기술 분야 중 가장 어려운 부분 중 하나인 GPU 제작에 나서야 할 수도 있다고 밝혔습니다.
SpaceX는 S-1 등록 서류 발췌본에서 인공지능(AI) 및 기타 기술 개발을 위한 "상당한 자본 지출" 중 하나로 "자체 GPU 제조"를 명시했습니다. 이번 서류 제출은 SpaceX의 기업공개(IPO)를 앞두고 이루어졌으며, IPO를 통해 SpaceX의 기업 가치는 약 1조 7500억 달러로 평가될 것으로 예상됩니다.
S-1 서류는 기업이 상장하기 전에 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출하는 서류입니다.
이번 결정은 스페이스X와 자회사인 xAI, 그리고 테슬라가 텍사스주 오스틴에서 개발 중인 AI 칩 복합 시설인 테라팹(Terafab)과 관련이 있습니다. 일론 머스크는 이 시설이 자동차, 휴머노이드 로봇, 그리고 우주 기반 데이터 센터용 칩을 생산하는 데 목표를 두고 있다고 밝힌 바 있습니다.
프로젝트에서 실제로 어떤 종류의 AI 칩을 만들 것인지 등 많은 세부 사항이 여전히 불분명합니다. 핵심 질문 중 하나는 SpaceX가 표준 GPU를 의미하는지, 아니면 더 광범위한 AI 프로세서를 의미하는지 여부입니다.
SpaceX는 외부 반도체 공급이 성장 속도를 따라가지 못할 수 있다고 투자자들에게 경고했습니다
해당 서류에 따르면 SpaceX는 많은 직접 칩 공급업체와 장기 계약 trac
또한 "당사는 앞으로도 상당 부분의 컴퓨팅 하드웨어를 타사 공급업체로부터 조달할 것으로 예상하며, TERAFAB 관련 목표를 예상된 기간 내에 또는 전혀 달성할 수 있을 것이라는 보장은 없다"고 밝혔습니다
이 회사는 언제 자체 칩 생산을 시작할 계획인지 밝히지 않았습니다. 또한 테라팹 프로젝트 내부 또는 파트너사인 인텔의 어떤 부서가 공장 내 제조 기술을 담당할지도 불분명합니다.
일론 머스크는 수요일 테슬라 애널리스트들에게 테라팹이 규모를 확장할 시점에는 인텔의 차세대 14A 제조 공정이 "상당히 성숙하거나 본격적으로 가동될 준비가 되어 있을 것"이라며 "이것이 올바른 방향인 것 같다"고 말했다
각 기업들은 AI 칩 개발에 있어 서로 다른 방향을 모색하고 있습니다. 엔비디아는 주로 대용량 데이터 처리 작업에 사용되는 범용 GPU를 생산합니다. 알파벳 산하의 구글은 AI 모델 학습 및 앤트로픽의 클로드와 같은 챗봇 실행과 같은 특정 작업에 특화된 TPU를 사용합니다. 스페이스X는 아직 어떤 방향을 택할지 밝히지 않았습니다.
마이크로소프트가 협상에서 철수한 후, SpaceX는 인공지능 개발에 Cursor를 도입합니다
따르면 , 스페이스X가 이번 주 커서 인수 권리를 확보했다고 발표하기 전 마이크로소프트도 인수를 검토했던 것으로 알려졌습니다 .
하지만 마이크로소프트는 이 프로젝트를 진행하지 않고, 자체 AI 도구를 더욱 널리 보급하는 데 주력하고 있습니다. GitHub Copilot을 통해 어느 정도 성과를 거두었지만, 현재 AI 코딩 시장은 Cursor, Anthropic, OpenAI가 주도하고 있습니다. 마이크로소프트는 투자자이자 클라우드 서비스 제공업체로서 Anthropic과 OpenAI , 이들 기업은 마이크로소프트 애저에 막대한 투자를 단행했습니다.
회사 측은 "SpaceXAI와 @cursor_ai가 세계 최고의 코딩 및 지식 작업 AI를 만들기 위해 긴밀히 협력하고 있다"고 발표했습니다. Cursor의 CEO인 마이클 트루엘은 X에 "SpaceX 팀과 협력하여 Composer의 AI 모델을 확장하게 되어 기쁘다"고 글을 남겼습니다.
스페이스X와의 계약은 커서의 자금 조달 과정 막바지에 성사되어 잠재적 투자자들이 예상치 못한 상황에 직면했습니다. 발표 몇 주 전, 스페이스X는 이미 커서에게 컴퓨팅 자원 이용을 제안한 바 있습니다.
GPU를 만드는 것은 매우 어렵습니다. 엔비디아는 GPU 설계 분야에서 선구적인 역할을 했지만, 제조는 대만의 TSMC에 위탁하고 있습니다. TSMC는 수십억 달러를 투자하여 첨단 칩 공정을 개발해 왔습니다.
최첨단 칩을 생산하려면 특수 소재와 원자 수준의 정밀도로 수행되는 1,000단계 이상의 공정이 필요합니다. TSMC는 수십억 개의 애플 아이폰 칩을 생산하면서 향후 수년간 대규모로 첨단 프로세서를 생산하는 데 필요한 실질적인 경험을 쌓았습니다.
