최근 AI 연산 수요가 폭증하면서 전력 소모와 발열 문제가 큰 화두가 되고 있더라고요. 미국 스타트업 뉴로포스는 메타물질을 이용한 혁신적인 광학 프로세서로 이 난제를 해결하려 합니다. 엔비디아를 뛰어넘는 압도적인 효율을 예고하며 거액의 투자를 이끌어낸 이들의 기술이 왜 주목받는지 그 핵심을 정리해 드릴게요.
뉴로포스가 개발한 광학 AI 칩의 핵심 원리는?
이 회사는 듀크 대학교에서 투명 망토 연구로 유명했던 데이비드 스미스 교수의 연구실에서 시작된 곳이에요. 빛을 조절하는 메타물질 기술을 반도체에 접목했다는 점이 정말 신기하더라고요. 기존의 실리콘 반도체가 전자로 신호를 보낸다면 이들은 빛을 이용해 연산을 수행합니다.
- 빛은 빠르고 열 발생이 거의 없음
- 외부 전자기장 간섭에 강해 안정성이 높음
- 연산 속도를 획기적으로 높일 수 있는 잠재력
보통 광학 칩은 부품 크기가 커서 상용화가 어려웠는데 이들은 메타표면 변조기라는 기술로 크기를 획기적으로 줄였다고 해요. 덕분에 좁은 칩 안에 수천 개의 연산 장치를 집어넣는 것이 가능해졌습니다.
메타표면 변조기로 연산 효율을 극대화하는 방법
뉴로포스 기술의 핵심은 기존 광학 트랜지스터보다 1만 배나 작은 메타표면 변조기입니다. 크기가 작아지니 하나의 칩에서 처리할 수 있는 연산량이 비약적으로 늘어날 수밖에 없더라고요. 디지털 데이터를 아날로그로 바꾸는 과정에서 발생하는 전력 손실도 최소화했다고 합니다.
- 광학 영역에서 최대한 많은 연산을 처리
- 전자 영역으로의 변환 횟수를 최소화
- 연산 속도와 에너지 효율의 동시 확보
패트릭 보언 CEO는 속도를 높이기 전에 에너지 효율 문제부터 해결해야 한다고 강조했는데요. 전력 소비를 잡지 못하면 칩이 타버리거나 유지 비용을 감당할 수 없기 때문입니다. 이들은 이 문제를 물리적 구조 혁신으로 정면 돌파했습니다.
엔비디아 B200 대비 50배 더 뛰어난 성능과 효율
가장 놀라운 부분은 현재 시장을 지배하는 엔비디아의 블랙웰 칩과 비교했을 때의 수치였어요. 뉴로포스가 발표한 자료에 따르면 이들의 광학 연산 장치는 초당 235 페타 연산이라는 엄청난 속도를 낸다고 합니다. 엔비디아 제품보다 훨씬 적은 전력을 쓰면서 말이죠.
- 뉴로포스 OPU: 675와트 소비로 235 POPS 달성
- 엔비디아 B200: 1,000와트 소비로 9 POPS 달성
성능 수치만 놓고 보면 약 25배 이상의 처리 속도와 훨씬 높은 전력 효율을 보여주는 셈입니다. 물론 아직 실제 양산 전이라 2028년 출시 시점의 경쟁 모델과 비교해야겠지만 시작점부터 이미 큰 격차를 벌리고 있다는 점이 인상적이었어요.
빌 게이츠와 마이크로소프트가 주목한 이유
이번 1억 1천만 달러 규모의 시리즈 A 투자는 빌 게이츠의 벤처 캐피털인 게이츠 프런티어가 주도했습니다. 여기에 마이크로소프트의 M12와 아람코 벤처스 등 쟁쟁한 기업들이 참여했더라고요. 거대 IT 기업들이 차세대 AI 인프라의 핵심으로 이 기술을 점찍었다는 증거이기도 합니다.
- 마이크로소프트: AI 모델 발전에 걸맞은 하드웨어 혁신 기대
- 아람코 및 보쉬: 대규모 데이터 센터 운영 효율성 확보 목적
- 벤처 캐피털: 실리콘 한계를 넘는 혁명적 기술에 대한 베팅
이미 여러 잠재 고객사와 계약을 논의 중이며 마이크로소프트 같은 기업들은 제품 개발 단계를 아주 긴밀하게 관찰하고 있다고 해요. 전 세계가 AI 연산을 위해 쓰는 전기료가 천문학적으로 늘어나는 상황이라 이들의 성공 여부에 관심이 쏠릴 수밖에 없습니다.
뉴로포스 칩이 상용화되는 2028년의 미래 모습
뉴로포스는 2028년 중반쯤 첫 번째 상용 칩을 시장에 내놓을 계획이라고 합니다. 단순히 칩만 만드는 게 아니라 데이터 센터에서 바로 쓸 수 있는 모듈과 소프트웨어 스택까지 한꺼번에 개발하고 있더라고요.
- 텍사스 오스틴 본사 확장 및 샌프란시스코 엔지니어링 센터 개소
- 표준 실리콘 공정 장비를 그대로 사용해 양산성 확보
- AI 추론 전용 시장을 타겟으로 엔비디아와 경쟁
기존 광학 칩들이 양산 공정에서 애를 먹었던 것과 달리 이들은 표준 파운드리 도구를 쓸 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 기술적 장벽은 높지만 생산 방식은 현실적이라는 점이 투자를 이끈 결정적 요인이 아니었을까 싶네요.
데이터 센터의 에너지 문제를 해결하는 기술적 비결
현재 AI 업계의 가장 큰 고민은 모델이 커질수록 늘어나는 전력량입니다. 엔비디아 같은 기존 강자들은 공정 미세화에 의존하고 있지만 효율 개선 폭이 15% 수준으로 점점 둔화되는 추세라고 하더라고요. 뉴로포스는 구조 자체를 바꾸는 혁명적인 접근을 택했습니다.
- 전자가 아닌 광자를 활용해 신호 감쇠 최소화
- 저발열 특성으로 냉각 비용 획기적 절감
- 동일 면적당 압도적으로 높은 연산 밀도 구현
이런 기술적 우위 덕분에 향후 데이터 센터 규모가 커져도 탄소 배출이나 전기료 부담을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대됩니다. 지속 가능한 AI 발전을 위해서는 꼭 필요한 하드웨어적 진화라고 볼 수 있겠네요.
뉴로포스 기술이 가져올 변화를 기대하며 마무리
지금까지 실리콘 반도체의 한계를 넘어설 차세대 광학 AI 칩 스타트업 뉴로포스에 대해 살펴보았습니다. 에너지 효율과 연산 속도라는 두 마리 토끼를 모두 잡겠다는 이들의 도전이 성공한다면 우리 일상 속의 AI 서비스는 훨씬 더 빠르고 저렴해질 거예요. 2028년에 보게 될 이들의 첫 결과물이 벌써부터 기다려집니다. 여러분은 이 새로운 반도체 기술이 엔비디아의 독주를 막을 수 있을 거라 생각하시나요?
이어서 보면 좋은 글
#뉴로포스 #AI칩 #광학반도체 #차세대반도체 #빌게이츠투자 #마이크로소프트 #메타물질 #반도체스타트업 #에너지효율 #미래기술