인공지능 기술이 비약적으로 발전하고 있지만 정작 이를 뒷받침하는 칩을 설계하는 과정은 여전히 수천 명의 엔지니어가 수년간 매달려야 하는 아날로그적인 영역에 머물러 있었습니다. 최근 이 난제를 해결하겠다며 등장한 Ricursive Intelligence가 설립 4개월 만에 4조 원의 기업 가치를 인정받으며 실리콘밸리를 뒤흔들고 있습니다. 구글 브레인과 앤스로픽을 거친 천재들이 어떻게 반도체 업계의 판도를 바꾸고 있는지 핵심 비결을 정리해 보았습니다.
AI 반도체 설계 시장의 판도를 바꾸는 Ricursive Intelligence
최근 Ricursive Intelligence는 세쿼이아 캐피털의 시드 투자를 받은 지 불과 두 달 만에 라이트스피드로부터 3억 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 이들이 주목받는 이유는 단순히 성능 좋은 칩을 만드는 것이 아니라 칩을 만드는 도구 자체를 혁신하기 때문입니다. 기존의 반도체 스타트업들이 엔비디아의 대항마를 자처하며 직접 칩을 생산하려 했던 것과는 완전히 다른 행보를 보이고 있습니다.
이들은 반도체 제조사가 아니라 반도체를 더 빠르고 효율적으로 설계할 수 있는 인공지능 플랫폼을 구축합니다. 이 방식은 막대한 설비 투자 비용을 줄이면서도 엔비디아나 AMD 같은 거대 기업들을 고객사로 확보할 수 있는 영리한 전략으로 평가받고 있습니다. 실제로 엔비디아가 이들의 투자자로 참여했다는 사실은 이 기술이 업계에 얼마나 필수적인지를 방증하고 있습니다.
구글 브레인과 앤스로픽 출신 천재들이 의기투합한 배경
Ricursive Intelligence의 공동 창업자인 안나 골디 CEO와 아잘리아 미르호세이니 CTO는 AI 업계에서 독보적인 존재감을 자랑합니다. 이들은 구글 브레인에서 근무하며 인공지능이 스스로 칩 레이아웃을 설계하는 알파 칩 프로젝트를 성공시킨 주역들입니다. 마크 저커버그로부터 직접 영입 제안을 받았을 정도로 그 실력을 인정받은 인재들입니다.
두 사람의 경력은 마치 데칼코마니처럼 닮아 있습니다. 스탠퍼드 대학교에서 인연을 맺은 이후 구글 브레인 입사와 퇴사 그리고 앤스로픽 합류와 창업에 이르기까지 모든 과정을 함께해 왔습니다. 이러한 강력한 팀워크와 전문성은 투자자들이 단 4개월 만에 수천억 원을 베팅하게 만든 핵심적인 신뢰의 자산이 되었습니다.
왜 엔비디아는 경쟁자가 아닌 투자자가 되었을까?
보통 새로운 AI 칩 스타트업이 등장하면 기존 강자인 엔비디아와 점유율 싸움을 벌이기 마련입니다. 하지만 Ricursive Intelligence는 엔비디아가 가장 가려워하던 부분을 긁어주었습니다. 칩 설계 과정에서 수백만 개의 논리 게이트 부품을 배치하는 작업은 숙련된 인간 디자이너가 붙어도 1년 이상 소요되는 고된 과정입니다.
Ricursive는 이 작업을 AI로 자동화하여 단 몇 시간 만에 끝낼 수 있도록 돕습니다. 엔비디아 입장에서는 자신들의 칩 제조 주기를 획기적으로 단축해 줄 수 있는 파트너를 만난 셈입니다. 결국 이들은 하드웨어 제조사가 아닌 설계 자동화 솔루션을 제공하는 플랫폼으로서 반도체 생태계의 상단에 위치하게 되었습니다.
복잡한 칩 설계를 단 6시간 만에 끝내는 자동화 기술
반도체 칩 안에는 수억 개에서 수십억 개의 미세한 구성 요소들이 들어갑니다. 이들을 어떻게 배치하느냐에 따라 전력 효율과 연산 성능이 결정되는데 이 최적의 조합을 찾아내는 것이 기술의 핵심입니다. 과거에는 인간이 디지털 도구를 활용해 수동으로 배치했다면 이제는 인공지능이 수천 번의 시행착오를 거치며 최적의 경로를 스스로 학습합니다.
- 기존 방식: 숙련된 인간 디자이너가 1년 이상 투입
- AI 반도체 설계 방식: 강화학습 모델을 활용해 약 6시간 내외로 완료
- 기술적 특징: 반복된 설계 경험이 쌓일수록 AI의 설계 속도와 품질이 비약적으로 향상됨
이러한 혁신 덕분에 반도체 기업들은 제품 출시 주기를 절반 이하로 줄일 수 있는 기회를 얻게 되었습니다.
인공지능 칩 설계 효율을 10배 높이는 구체적인 방법
Ricursive Intelligence의 플랫폼은 단순히 배치만 돕는 것이 아니라 거대언어모델을 결합하여 설계의 모든 단계를 자동화합니다. 이들이 주장하는 핵심은 칩이 다음 세대의 칩을 설계하는 선순환 구조를 만드는 것입니다. 이를 통해 기업들은 전체 소유 비용 대비 최대 10배의 성능 향상을 기대할 수 있게 됩니다.
구체적인 방법론은 다음과 같습니다.
- 보상 신호 시스템을 활용해 설계 품질을 실시간으로 평가
- 딥러닝 신경망의 파라미터를 업데이트하여 최적의 레이아웃 도출
- 서로 다른 종류의 칩 설계 데이터를 통합 학습하여 범용성을 확보
- LLM을 활용한 설계 검증 단계의 자동화
이러한 방식이 정착되면 특정 용도에 최적화된 맞춤형 칩을 개발하는 비용이 획기적으로 낮아지며 누구나 자신만의 인공지능 칩을 가질 수 있는 시대가 열리게 됩니다.
AGI 시대를 앞당길 Ricursive Intelligence의 미래 가치
이들의 최종적인 목표는 인공지능이 자신의 두뇌라고 할 수 있는 칩을 스스로 설계하는 인공일반지능 시대의 인프라를 구축하는 것입니다. 안나 골디 CEO는 칩이 곧 AI의 연료라고 강조하며 하드웨어 효율성이 높아질수록 인류가 사용하는 자원을 덜 소모하면서도 더 강력한 지능을 구현할 수 있다고 설명합니다.
현재 많은 AI 연구소들이 전력 부족과 연산 비용 문제로 어려움을 겪고 있는 상황에서 이들의 기술은 단비와 같은 존재입니다. 하드웨어가 소프트웨어의 발전 속도를 따라가지 못하던 병목 현상을 해결함으로써 우리가 상상하던 미래형 AI의 등장이 더욱 가속화될 것으로 보입니다.
하드웨어와 소프트웨어의 공진화가 가져올 변화
반도체 산업은 그동안 자본 집약적이고 보수적인 영역으로 여겨져 왔습니다. 하지만 Ricursive Intelligence가 보여준 혁신은 소프트웨어 중심의 사고방식이 하드웨어의 물리적 한계를 어떻게 뛰어넘을 수 있는지 명확히 보여줍니다. 이제 칩은 단순히 찍어내는 부품이 아니라 데이터와 학습을 통해 진화하는 유기적인 지능의 일부가 되어가고 있습니다. 앞으로 이들이 만들어갈 더 빠르고 효율적인 AI 생태계가 우리 삶을 어떻게 변화시킬지 기대해 봐도 좋을 것 같습니다.
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