뉴로포스, 소형 광학 AI 프로세서 개발 위해 1억 1천만 달러 확보

20년 전, 듀크 대학교의 데이비드 R. 스미스 교수는 메타물질로 알려진 인공 복합 재료를 이용해 실제 '투명 망토'를 개발했습니다. 해리 포터 시리즈의 허구적 투명 망토와 달리, 이 시제품은 특정 마이크로파 파장대에서만 물체를 숨기는 제한된 기능을 가졌습니다. 그러나 이러한 재료 과학의 기초적 발전은 이후 전자기학 연구의 획기적 진전을 위한 토대를 마련했습니다.

현재 오스틴에 본사를 둔 스타트업 뉴로포스(Neurophos)는 이 연구를 한 단계 발전시키고 있다. 이 광학 기술 기업은 듀크 대학교와 스미스가 설립한 메타셉트(Metacept) 인큐베이터에서 분사한 회사다. 그들의 목표는 AI 연구소와 초대형 데이터 센터가 직면한 가장 중요한 과제 중 하나인 '에너지 소비 증가 없이 연산 능력 확장'을 해결하는 것이다.

이 회사는 독특한 광학적 특성을 지닌 '메타표면 변조기'를 개발해 텐서 코어 프로세서 역할을 가능하게 했다. 이 기술은 오늘날 AI 작업, 특히 추론의 핵심 수학적 연산인 행렬 벡터 곱셈에 특화되어 있다. 현재 이 작업은 전용 실리콘 기반 GPU와 TPU가 담당한다. 뉴로포스는 수천 개의 변조기를 단일 칩에 고밀도로 집적함으로써, 자사의 '광학 처리 장치(OPU)'가 현재 데이터 센터를 구동하는 주류 GPU 대비 AI 추론에서 훨씬 높은 속도와 에너지 효율을 달성한다고 주장한다.

Neurophos는 칩 개발 자금을 조달하기 위해 시리즈 A 투자 라운드에서 1억 1천만 달러를 확보했습니다. 이번 투자는 빌 게이츠의 벤처 기업인 Gates Frontier가 주도했으며, Microsoft의 M12, Carbon Direct, Aramco Ventures, Bosch Ventures, Tectonic Ventures, Space Capital 등이 참여했습니다.

광자 컴퓨팅 개념은 새로운 것이 아니다. 이론상 전기가 아닌 빛을 사용하는 칩은 열 발생이 적고, 이동 속도가 빠르며, 온도 변동과 전자기 간섭의 영향을 덜 받기 때문에 우수한 성능을 약속한다.

그러나 실용화에는 지속적인 어려움이 존재해왔다. 광학 부품은 일반적으로 실리콘 트랜지스터보다 훨씬 크고 대량 생산이 어렵다. 또한 디지털 신호와 아날로그 신호를 전환하기 위한 데이터 변환기가 필요하며, 이 부품들은 종종 부피가 크고 전력 소모가 많다.

뉴로포스는 자사의 독자적인 메타표면 기술이 이러한 문제들을 동시에 해결한다고 주장한다. 핵심은 부품 크기가 획기적으로 축소되었다는 점으로, 기존 광 트랜지스터보다 약 10,000배 작다고 보고된다. 이러한 소형화로 수천 개의 유닛을 단일 칩에 통합할 수 있어 대규모 병렬 연산이 가능해지며, 기존 실리콘 대비 효율성이 비약적으로 향상된다.

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뉴로포스의 CEO이자 공동 창립자인 패트릭 보웬 박사는 테크크런치와의 인터뷰에서 "광 트랜지스터를 축소함으로써 데이터를 전자 영역으로 다시 변환하기 전에 광학 영역에서 훨씬 더 많은 계산을 수행할 수 있다"고 설명했습니다. "고속화를 달성하려면 먼저 에너지 효율성 문제를 해결해야 합니다. 칩 속도를 100배 높이면 일반적으로 전력 소비도 100배 증가합니다. 효율성을 획기적으로 개선해야만 진정한 고속화가 가능합니다."

뉴로포스에 따르면, 그 결과는 엔비디아의 B200 AI GPU 같은 현재 선도 제품을 압도적으로 능가하는 광학 프로세서다. 이 스타트업은 자사 칩이 56GHz로 작동하며, 675와트의 전력을 소모하는 동시에 초당 235페타 연산(POPS)의 최고 성능을 제공한다고 밝혔다. 이에 비해 B200은 1,000와트에서 9POPS를 제공한다고 주장한다.

보웬은 뉴로포스가 이미 다수의 디자인 윈 고객사(이름은 비공개)를 확보했으며, 마이크로소프트 같은 기업들이 이 신생 기업의 기술을 진지하게 검토 중이라고 밝혔다.

그럼에도 뉴로포스는 엔비디아가 지배하는 치열한 경쟁 시장에 진입하고 있다. 엔비디아의 실리콘 GPU는 현대 AI 붐의 중추로 자리 잡았다. 라이트매터(Lightmatter)처럼 광학 인터커넥트로 초점을 전환하는 기업을 포함해 다른 업체들도 광 컴퓨팅을 탐구하고 있다. 뉴로포스 자체는 아직 개발 중이며, 칩의 첫 상용 출하를 2028년 중반으로 목표로 하고 있다.

이러한 일정에 불구하고 보웬은 자사의 메타표면 변조기가 제공하는 성능 및 효율성 향상으로 상당한 경쟁 장벽이 형성될 것이라고 확신한다.

그는 "엔비디아를 포함한 타사의 접근법은 TSMC 같은 실리콘 파운드리 진전에 연동된 점진적, 진화적 개선에 초점을 맞추고 있다"며 "평균적으로 TSMC의 새 공정 노드는 2년마다 에너지 효율을 약 15% 향상시킨다"고 설명했다.

"엔비디아의 아키텍처 개선을 2028년 출시 시점까지 예측하더라도 우리는 압도적인 우위를 유지합니다. 현재 블랙웰 아키텍처 대비 에너지 효율성과 순수 속도, 효율성 측면에서 약 50배 더 우수하다는 기준점에서 출발합니다."

광학 칩의 역사적 제조 장벽을 극복하기 위해, 뉴로포스는 자사 설계가 표준 실리콘 파운드리 재료, 도구 및 공정과 호환되어 비용 효율적인 대량 생산을 가능하게 한다고 밝혔습니다.

이번 신규 자본은 회사의 첫 통합 광학 컴퓨팅 시스템 개발을 가속화할 것이다. 여기에는 데이터 센터용 OPU 모듈, 완전한 소프트웨어 스택, 개발자용 초기 접근 하드웨어가 포함된다. 또한 이 자금은 샌프란시스코에 새로운 엔지니어링 사이트를 개설하고 텍사스주 오스틴에 있는 본사를 확장하는 데도 사용될 예정이다.

마이크로소프트의 핵심 AI 인프라 부문 부사장 겸 기술 펠로우인 마크 트렘블레이 박사는 "현대 AI 추론은 엄청난 양의 전력과 컴퓨팅 자원을 요구한다"며 "AI 모델에서 목격한 도약과 동등한 규모의 컴퓨팅 혁신이 필요하다. 바로 이것이 뉴로포스의 기술과 탁월한 역량을 지닌 팀이 구축 중인 것"이라고 말했다.