퓨처/테크

브로드컴 손잡은 퓨리오사AI…한국 AI 반도체, 글로벌 인프라 시장 정조준

  • 퓨리오사AI·브로드컴, 2나노·HBM4 기반 차세대 AI 추론 플랫폼 공동 개발
  • 단순 칩 경쟁 넘어 ‘AI 인프라 플랫폼’ 협력…데이터 이동·전력 효율 핵심 부상
  • 국내 AI 반도체 스타트업, 글로벌 하이퍼스케일 생태계 진입 가능성 확대

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 글로벌 반도체 기업 브로드컴과 전략적 협력에 나서며 차세대 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순 AI 칩 개발을 넘어 네트워크·패키징·소프트웨어까지 결합한 통합 AI 추론 플랫폼 구축에 나서면서 국내 AI 반도체 산업의 글로벌 위상 변화 가능성에도 관심이 쏠린다.

업계에 따르면 브로드컴은 최근 퓨리오사AI를 비롯해 리벨리온, 하이퍼엑셀 등 국내 주요 AI 반도체 스타트업들에 자사의 반도체 설계·양산 턴키 서비스를 제안한 것으로 알려졌다. 이 가운데 퓨리오사AI는 브로드컴과 손잡고 3세대 AI 가속기 공동 개발을 추진하기로 결정했다. 반면 리벨리온과 하이퍼엑셀은 높은 비용 부담 등을 이유로 제안을 수용하지 않은 것으로 전해졌다.

양사가 공동 개발하는 차세대 AI 가속기는 2나노 공정 기반 컴퓨트 다이와 HBM4·HBM4E 메모리를 적용한 멀티다이 칩렛 구조를 채택한다. 퓨리오사AI의 독자 아키텍처인 TCP(Tensor Contraction Processor)에 브로드컴의 첨단 패키징·고속 이더넷 스위치·XPU IP 기술이 결합되는 형태다. 이를 통해 대규모 AI 데이터센터에서 발생하는 데이터 이동 병목 현상을 줄이고, 동일 전력 대비 더 많은 AI 토큰을 처리할 수 있는 차세대 추론 인프라 구축이 목표다.

특히 이번 협력은 AI 산업의 경쟁 구도가 ‘학습 중심’에서 ‘추론 중심’으로 이동하고 있다는 흐름과 맞물린다는 점에서 의미가 크다. 기존에는 GPU의 절대 연산 성능이 핵심 경쟁력이었다면, 최근에는 초거대 언어모델(LLM)과 에이전틱 AI 확산으로 데이터 이동 효율성과 전력 효율성이 AI 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다.

브로드컴 반도체 솔루션 그룹의 찰리 카와스 사장은 “AI 추론 성능은 단순 연산보다 데이터 재사용과 통신 효율성이 중요해지고 있다”며 “퓨리오사AI의 TCP 아키텍처와 브로드컴 네트워킹 기술의 결합이 대규모 에이전틱 AI 환경의 병목을 해결할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

퓨리오사AI는 이미 2세대 AI 가속기 ‘RNGD(레니게이드)’를 통해 데이터센터 추론 시장에서 기술력을 검증받고 있다. 해당 제품은 TSMC 5나노 공정과 SK하이닉스 HBM3 메모리를 기반으로 제작됐으며, 삼성SDS·LG AI연구원 등 국내 주요 고객사 환경에서 실사용 검증을 마친 상태다. 회사 측은 이를 바탕으로 차세대 제품에서 업계 최고 수준의 전력 대비 성능 구현에 도전하겠다는 구상이다.

이번 협력은 국내 AI 반도체 생태계에도 적지 않은 변화를 예고한다. 그동안 팹리스 기업들은 칩 설계부터 물리 구현까지 상당 부분을 자체 수행해왔지만, 최근에는 브로드컴과 같은 글로벌 턴키 기업과 협력해 설계·양산 부담을 줄이고 핵심 아키텍처와 소프트웨어 경쟁력에 집중하는 방향으로 변화하고 있다.

실제 국내에서도 세미파이브, 수퍼게이트 등 디자인하우스 기업들이 프론트엔드부터 백엔드까지 아우르는 통합 턴키 서비스를 확대하며 ‘K-브로드컴’을 표방하고 있다. AI 반도체 산업이 단순 칩 제조를 넘어 네트워크·패키징·소프트웨어·서비스가 결합된 종합 플랫폼 산업으로 재편되고 있다는 분석이 나온다.

다만 업계 일각에서는 팹리스 기업의 핵심 설계 역량 외주화에 대한 우려도 제기된다. 핵심 설계 기술을 외부 기업에 지나치게 의존할 경우 장기적으로 독자 경쟁력이 약화될 수 있다는 지적이다. 특히 AI 반도체 패권 경쟁이 심화되는 상황에서 기술 주권 확보와 글로벌 협력 사이의 균형이 중요해질 것이라는 전망도 나온다.

그럼에도 이번 퓨리오사AI와 브로드컴의 협력은 한국 AI 반도체 산업이 글로벌 하이퍼스케일 AI 인프라 시장으로 본격 진입하는 상징적 사례라는 평가를 받고 있다. 메타의 인수 제안을 거절했던 퓨리오사AI가 독자 노선을 유지한 채 글로벌 최상위 반도체 기업과 협력에 나섰다는 점에서도 업계의 관심이 집중되고 있다.

AI 시대의 경쟁 축이 단순 GPU 성능에서 데이터 흐름·전력 효율·통합 인프라 경쟁으로 이동하는 가운데, 국내 AI 반도체 기업들이 글로벌 시장에서 어떤 존재감을 확보할지 주목된다.

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