포지트론, AI 칩으로 엔비디아에 도전…“성능 3.5배·전력 효율 5배”

대규모 인공지능(AI) 모델 도입이 가속화되는 가운데, 민간 반도체 스타트업 포지트론(Positron)이 엔비디아(NVDA)에 정면 도전장을 던졌다. 포지트론은 전력 효율성과 메모리 최적화에 특화된 추론 전용 칩을 앞세워 AI 하드웨어 시장의 병목을 해소하겠다는 전략이다.

포지트론 공동 창업자이자 최고기술책임자(CTO)인 토머스 소머스(Thomas Sohmers)는 최근 인터뷰에서 자사 칩이 “엔비디아 대비 성능 대비 전력 효율이 2배에서 5배 우수하다”고 강조했다. 그에 따르면 자사의 AI 칩은 모델 제공업체뿐 아니라 엔터프라이즈 고객에게도 적합하도록 설계됐으며, 고급 냉각 기술이나 초고밀도 전력 인프라 없이도 현재 운영 중인 수백 개 데이터센터에 손쉽게 적용할 수 있다.

포지트론은 최근 밸러 에쿼티 파트너스, 아트레이디스 매니지먼트, DFJ 그로스 등이 공동 주도한 시리즈 A 투자 유치에서도 성과를 입증했다. 이 투자 라운드는 5,160만 달러(약 743억 원) 규모로 초과 청약을 기록했으며, 클라우드플레어(CLOUDFLARE), 패러세일 등의 기업들이 포지트론의 첫 제품 ‘아틀라스(Atlas)’를 도입한 것으로 알려졌다.

아틀라스는 대규모 트랜스포머 기반 모델의 추론 작업을 효율적으로 수행하기 위해 설계된 포지트론의 1세대 플랫폼이다. 일반 GPU와 달리 메모리 대역폭 활용률이 93%에 달하며, 성능당 소비전력은 엔비디아 H100 대비 66% 낮고, 전체 성능은 가격 기준 3.5배 뛰어나다는 게 회사 측 설명이다. 또한 표준 공냉 방식으로 작동 가능해 고비용 특수 냉각 시스템이나 새로 건설된 데이터센터 없이도 바로 적용할 수 있다.

또한 포지트론은 차세대 플랫폼 타이탄(Titan)의 출시를 2026년으로 예고했다. 해당 시스템은 최대 16조 개 파라미터를 지원할 예정이며, 고속 메모리를 최대 2TB까지 탑재한다. 이는 현재 단일 칩 기반 AI 플랫폼들보다 메모리 집약도 측면에서 획기적인 도약이다. 특히 차세대 AI 모델들이 인간 수준을 넘는 범용 인공지능(AGI) 또는 초지능(Superintelligence)에 근접하기 위해 수조 단위의 파라미터를 요구하는 흐름을 반영한 설계다.

포지트론은 초기 설계 단계부터 기존 엔비디아 기반 AI 소프트웨어와의 호환성에도 초점을 맞췄다. 고객이 코드를 수정할 필요 없이 기존 트레이닝된 모델을 그대로 사용할 수 있도록 했으며, CUDA 생태계를 굳이 거부하지 않고 포섭하는 방식으로 접근했다. 이 같은 실용주의 전략 덕분에 짧은 시간 안에 제품을 출시하고 실제 고객사와의 합작도 이끌어낼 수 있었다는 게 경영진의 평가다.

AI 하드웨어 시장은 현재 치열한 경쟁과 변동성이라는 이중 압박에 직면해 있다. 상대 스타트업인 그록(Groq)의 경우 최근 매출 전망을 20억 달러 이상에서 5억 달러 수준으로 하향 조정했다. 여기에 소형 언어 모델(SLM)과 모바일 기기용 경량 AI 기술이 부상하면서 기존 데이터센터 기반 솔루션의 성과도 위협받고 있다. 그러나 포지트론 측은 “경량 디바이스와 중앙 집중식 인프라는 공존할 것”이라며 시장 축소에 크게 개의치 않는 분위기다.

포지트론의 핵심 전략은 ‘메모리 중심 설계’다. 기존에는 연산량을 측정하는 FLOPS(초당 부동소수점 연산 수)가 AI 하드웨어 경쟁의 주요 기준이었지만, 최근 트랜스포머 기반 모델은 메모리 대역폭과 용량이 병목 요인으로 부각되고 있다. 이에 따라 포지트론은 고성능 메모리를 중심으로 아키텍처를 재구성해 성능 효율을 극대화하고 있다.

현재 포지트론은 자사 칩을 미국 내에서 인텔의 제조 시설을 통해 생산 중이며, 서버 통합 공정도 국내에서 진행하고 있다. 차기 칩인 아시모프(Asimov)는 대만 TSMC를 통해 생산 예정이나, 부품 조달과 공정 대부분은 미국 내에서 처리하겠다는 계획이다. 지정학적 리스크와 공급망 안정성을 고려한 ‘미국산’ 전략이 주요 고객사 설득의 포인트로 작용하고 있다.

향후 계획으로는 클라우드 및 연구기관과의 협력 확대, 대규모 모델 기업과의 파트너십 구축 등이 예정돼 있다. 포지트론은 자체 API를 고집하거나 소프트웨어 종속 구조를 유도하지 않는 대신 철저히 성능과 비용 효율에 기반한 영업 전략으로 시장을 공략하고 있다. 하드웨어 성능 자체로 승부를 보려는 이 회사의 행보가 AI 추론 시장의 판을 흔들 수 있을지 주목된다.