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오픈AI가 선택한 '엔비디아 대항마'...세레브라스, 기업가치 33조원 폭등 [이코노믹데일리] 반도체 업계의 '파괴적 혁신가'로 불리는 세레브라스 시스템스(대표 앤드류 펠드먼)가 기업가치 231억달러(약 33조6000억원)를 기록하며 엔비디아의 강력한 대항마로 부상했다. 불과 4개월 만에 몸값이 3배로 뛴 배경에는 반도체 제조의 상식을 뒤엎는 기술력과 오픈AI라는 든든한 우군 그리고 미국 정계와의 연결고리가 자리 잡고 있다. 4일(현지시간) 로이터 등 외신에 따르면 세레브라스는 최근 10억달러(약 1조4500억원) 규모의 투자 유치에 성공했다. 이번 투자에는 타이거 글로벌과 벤치마크 등 실리콘밸리의 거물들은 물론 도널드 트럼프 대통령의 장남 트럼프 주니어가 설립한 '1789 캐피털'이 참여해 눈길을 끌었다. 이는 세레브라스의 기술이 단순한 스타트업의 도전을 넘어 미국의 국가적 AI 인프라 전략과 궤를 같이하고 있음을 시사한다. 세레브라스가 엔비디아의 독주를 끝낼 후보로 꼽히는 가장 큰 이유는 '웨이퍼 스케일 엔진(WSE)'이라는 독보적 기술이다. 기존 반도체 공정은 커다란 원판인 웨이퍼를 수백 개의 작은 칩으로 잘라낸 뒤 이를 다시 연결하는 방식을 취한다. 하지만 세레브라스는 웨이퍼 전체를 단 하나의 거대한 칩으로 만든다. 최신 모델인 WSE-3는 가로세로 약 20cm 크기의 단일 칩에 4조개의 트랜지스터와 90만개의 AI 최적화 코어를 집적했다. 엔비디아의 최신 칩 H100의 트랜지스터 수가 800억개 수준임을 감안하면 산술적으로 50배 이상의 집적도를 자랑한다. 칩을 잘게 쪼개지 않기 때문에 칩과 칩 사이의 통신 병목 현상이 원천적으로 발생하지 않으며 데이터 처리 속도는 수백 배 빠르다. ◆ 엔비디아의 아킬레스건 'HBM' 병목을 뚫다 현재 엔비디아를 비롯한 대다수 AI 칩 제조사들은 연산 칩과 데이터 저장 칩(HBM)을 별도로 만들어 연결한다. 이 과정에서 발생하는 데이터 이동 지연과 막대한 전력 소모는 AI 학습의 최대 난제로 꼽힌다. 세레브라스는 이 문제를 '온칩 메모리' 방식으로 해결했다. 웨이퍼 전체에 44GB 용량의 초고속 SRAM 메모리를 내장해 데이터가 칩 외부로 나갈 필요가 없게 설계했다. 이는 엔비디아 칩 수백 개를 연결한 클러스터보다 더 빠른 연산 능력을 단 하나의 칩으로 구현할 수 있게 만든 핵심 동력이다. 실제로 세레브라스는 자신들의 시스템이 엔비디아 제품보다 전력 효율은 10배 높고 공간 차지 비중은 10분의 1에 불과하다고 강조한다. 기술적 우위보다 더 무서운 것은 '고객'이다. 2026년 1월 오픈AI는 세레브라스와 100억달러(약 14조5000억원) 규모의 대형 공급 계약을 체결했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 엔비디아의 높은 가격과 공급 부족에 대응하기 위해 자체 칩 제작과 더불어 세레브라스와 같은 대안 세력을 적극적으로 육성하고 있다. 업계에서는 오픈AI가 차세대 초거대언어모델(LLM) 학습에 세레브라스의 시스템을 대거 투입할 것으로 보고 있다. 엔비디아의 독점 생태계인 '쿠다(CUDA)'를 우회할 수 있는 강력한 하드웨어를 확보함으로써 협상력을 높이려는 의도다. 물론 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 웨이퍼 한 판을 통째로 칩으로 쓰는 만큼 제조 공정에서 단 하나의 결함만 발생해도 칩 전체를 버려야 하는 '수율(양품 비율)' 문제가 치명적이다. 세레브라스는 결함이 있는 코어를 우회하는 독자적인 회로 설계로 이를 해결했다고 주장하지만 대량 양산 단계에서의 안정성은 여전히 검증 과제다. 또한 엔비디아의 강력한 소프트웨어 장벽을 넘어서는 것도 숙제다. 전 세계 개발자들이 엔비디아의 쿠다에 익숙해져 있는 상황에서 세레브라스 전용 소프트웨어를 얼마나 빠르게 확산시키느냐가 성패를 가를 분수령이 될 전망이다. 그럼에도 불구하고 세레브라스의 급격한 가치 상승은 AI 하드웨어 시장이 '엔비디아 1강' 체제에서 다변화 체제로 넘어가고 있음을 상징한다. 2024년 IPO(기업공개) 철회라는 아픔을 겪었던 세레브라스는 이제 33조원이라는 거대한 몸값을 무기로 화려한 증시 재입성을 준비하고 있다. 반도체 역사를 새로 쓰려는 이들의 도전이 엔비디아의 아성을 흔들 수 있을지 전 세계 IT 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-02-05 09:30:00
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![[위기의 한국 AI 반도체 ①] 가성비만으론 못 이긴다… 그록 품은 엔비디아](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/20/20260120160433984020.jpg)
"가성비만으론 못 이긴다"… 그록 품은 엔비디아 [이코노믹데일리] 엔비디아의 29조원 ‘크리스마스 쇼크’는 단순한 기업 인수를 넘어 글로벌 AI 반도체 질서의 변곡점을 알리는 사건이었다. 지난해 12월 24일 전 세계 반도체 업계는 산타클로스의 선물 대신 ‘AI 황제’ 젠슨 황이 보낸 경고장을 받아들었다. 엔비디아가 미국 AI 추론 칩 스타트업 그록을 약 200억달러, 우리 돈 29조원에 달하는 금액으로 사실상 흡수했다는 소식이었다. 이는 2019년 멜라녹스 인수에 투입된 70억달러를 훌쩍 뛰어넘는 엔비디아 역사상 최대 규모의 베팅이다. 동시에 그동안 “타도 엔비디아”를 외치며 AI 추론 시장의 틈새를 노려온 전 세계 후발 주자들에게는 사실상의 사형 선고에 가까운 메시지로 받아들여졌다. 본지는 엔비디아의 그록 인수가 던지는 전략적 함의와 그 여파로 생존의 기로에 선 한국 AI 반도체 산업의 현주소를 짚어본다. 이번 딜의 본질은 ‘규모’보다 ‘방식’에 있다. 엔비디아는 그록을 자회사로 편입하는 전통적 인수합병 대신 핵심 지식재산권에 대한 비독점 라이선스를 확보하고 창업자 조나단 로스를 포함한 엔지니어링 조직을 통째로 흡수하는 이른바 ‘인재·기술 흡수형 인수’ 방식을 택했다. 미국 연방거래위원회와 각국 규제 당국의 반독점 감시망을 피해 가면서도 실질적인 기술 내재화는 완성하는 고도의 계산이었다. 업계에서는 엔비디아가 자신의 마지막 약점으로 지적돼 온 ‘추론 비용’과 ‘지연 시간 문제’를 자본력으로 단숨에 제거해 버렸다는 평가가 지배적이다. 그동안 AI 반도체 시장은 학습과 추론으로 양분돼 있었다. 엔비디아 GPU는 학습 영역에서 독보적이었지만 실제 서비스를 담당하는 추론 단계에서는 전력 소모와 비용 부담이 크다는 한계를 안고 있었다. 특히 실시간 응답이 중요한 대규모 언어모델 서비스에서는 GPU 구조상 병목 현상이 발생해 속도 저하 문제가 반복적으로 제기돼 왔다. 이 틈을 파고든 것이 바로 그록이었다. 구글의 텐서 처리 장치를 설계했던 조나단 로스가 창업한 그록은 GPU와는 전혀 다른 해법을 제시했다. 그록의 언어 처리 장치는 고대역폭 메모리를 과감히 배제하고 초고속 정적 메모리를 대량으로 집적하는 구조를 채택했다. 용량은 작지만 처리 속도가 압도적으로 빠른 이 메모리를 기반으로 칩 간 연결을 소프트웨어로 최적화해 속도 한계를 돌파했다. 그 결과 그록은 엔비디아 GPU 대비 최대 10배 빠른 추론 속도와 10분의 1 수준의 에너지 효율을 구현하며 ‘실시간 AI’ 시대의 가능성을 열었다. 엔비디아는 바로 이 기술을 손에 넣었다. 젠슨 황 최고경영자는 그록의 저지연 프로세서 기술을 자사의 AI 팩토리 아키텍처에 통합하겠다고 공식화했다. 이는 향후 엔비디아의 차세대 칩이 학습은 물론 초저지연 추론 시장까지 사실상 독식하겠다는 선언으로 해석된다. 강력한 소프트웨어 생태계인 쿠다 위에 그록의 속도 기술이 결합될 경우 고객사들이 호환성 위험을 감수하며 다른 신경망 처리 장치를 선택할 유인은 급격히 줄어들 수밖에 없다. 이른바 ‘엔비디아 생태계 밖은 지옥’이라는 말이 과장이 아니라는 인식이 업계 전반에 퍼지고 있다. 이 충격파는 곧바로 한국 AI 반도체 산업으로 전이됐다. 그동안 국내 신경망 처리 장치 기업들은 엔비디아 대비 가격 경쟁력과 전력 효율을 앞세워 틈새를 공략해 왔다. 그러나 엔비디아가 추론 성능과 가격 경쟁력까지 동시에 확보할 경우 ‘가성비’만으로는 생존을 장담하기 어려운 국면이 열렸다는 위기감이 고조되고 있다. 이것이 한국 AI 반도체 산업이 직면한 냉혹한 현실이다.2026-01-20 16:07:37
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