'규모의 경제'가 지배하는 반도체 시장에 스타트업이 파고들 공간이 있을까?

몇년전까지만 해도 많은 개발 비용과 대규모 투자를 요구하는 반도체 시장은 스타트업이 넘보기 힘든 성역에 가까웠지만 최근들어 분위기가 좀 바뀌는 모양새다.

기존 반도체 업체들이 가진 빈틈을 메우는 것을 슬로건으로 내건 반도체 스타트업들이 등장하고 있다. 특히 인공지능(AI) 처리용 반도체 시장에서 스타트업들의 행보가 두드러지고 있어 주목된다.

MIT테크놀로지리뷰도 최근 기사에서 인공지능(AI_ 애플리케이션에 특화된 반도체 스트업들에 대한 투자가 늘고 있는 흐름을 주목했다.

영국에 기반한 그래프코어, 미국 회사들인 미식(Mythic), 웨이브컴퓨팅, 세레브라스,  중국 기업 디피테크, 캠브리콘 등이 AI 애플리케이션용 칩을 개발하는 스타트업들로 소개됐다.

비상장 회사 관련 각종 거래들을 추적하는 서비스인 피치북에 따르면 AI를 겨냥한 칩 개발 스타트업들에 대한 벤처 투자는 올해 1억1300만달러에 달했다.

2015년과 비교하면 거의 3배 규모다. 벤처캐피털들 사이에서 반도체 스타트업에 대한 투자가 기회가 될 수 있다는 인식이 퍼지고 있음을 보여주는 장면이다.

그래프코어의 경우  최근 실리콘밸리 대표적인 벤처캐피털 중 하나인 세콰이아캐피털로부터 5000만달러의 투자를 유치했다. 캠브리콘은 중국 국부 펀드로부터 초기 투자 1억달러를 받았다.

메인프레임의 등장 이후, 하드웨어 진화는 소프트웨어 분야 혁신을 몰고왔고 이것은 다시 관련 하드웨어 성능 향상으로 이어졌다.

인공지능 관련해서도 마찬가지다. 다양한 분야 기업들이 딥러닝 인공지능 시스템을 돌리기 위해 하드웨어에 공격적으로 투자하고 있지만 이를 지원하는 칩 기술은 한계에 직면하고 있다는 지적도 나오고 있다.

이 분야 혁신이 필요한 시점이라는 얘기다.

현재 인공지능 애플리케이션을 커버하는 프로세서를 공급하는 회사로는 엔비디아가 대표적이다.

엔비디아 그래픽 프로세서(GPU)는 게임과 그래픽 제작 등 다양한 분야에 쓰이고 있지만 인공지능 애플리케이션용으로 투입하기에는 단점도 있다는 지적이다.

MIT테크놀로지리뷰는 가장 큰 단점으로 엔비디아 GPU가 너무 많은 에너지를 소모한다는 점을 꼽았다. AI 연구 개발로 유명한 카네기멜론대학은 학교 전력 시스템에 부담을 준다는 것을 이유로 연구원들에게 엔비디아 GPU 사용을 잠정적으로 줄일 것을 요청했을 정도.

최근 주목받는 반도체 스타트업들은 에너지 효율은 물론 머신러닝에 특화된 업무 처리에서 더 나은 성능을 강조하고 있다.

그래프코어의 경우 사전 테스트 결과 자사 칩이 현재 하드웨어보다 10~100배 빠르다고 강조한다. 그래프코어 칩은 내년 1분기 일부 초기 고객들에게 제공될 예정이다.

캠브리콘은 중국 거대 하드웨어 업체인 화웨이의 지원을 등에 업었다. 캠브리콘은 같은 일을 GPU 보다 6배 빠르게 처리할 수 있다고 밝히고 있다.

[테크M=황치규 기자(delight@techm.kr)]