저자: 퓨리오사AI대표 · 한국인
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퓨리오사AI는 추론 특화 AI 반도체 레니게이드를 개발했다고 밝히며, 연산 성능은 전세대 워보 대비 약 10배, 메모리 성능은 약 5배 향상되었다고 주장. 엔비디아 쿠다 종속에서 벗어나는 것이 목표이며, 메타 인수 제안을 거절하고 글로벌 AI 컴퓨팅 리더를 꿈꾼다고 언급. 내년 초 양산 예정이며 TSMC·하이닉스(HBM)와 협력 중. 현재 인력 약 160~180명, 누적 투자 약 3억 달러 초반대.
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우리 제품이 지금 LRM 시장에서 대체하는 케이스를 만들어 내고 있잖아요. 여기 지금 몇 명이 있습니까? 다합치면 160명 정도 되고. 네. 엠미 대에 비하면은 확실히 고효율을 내고 있는 거네요. 그냥 교육 고효율이 아니라 사실 말이 안 되는 거죠. 실제 우리 칩을 정말 제대로 테스트해 본 유일한 곳이 LJI 미술입니다. 엠비리아는 상당히 위협이 되는 거예요. 왜냐하면 특히 제일 핫한 거라고 따지면 이제 메타 인수가 있었을 것 같은데 그때 거절하신 이유가 있을까요? 어. Instead of selling to meta, AI Chip startup Furiosa AI signed a huge customer.
AI chip startup Furiosa Aison Nvidia Challenger Furios AI first LGOS. 국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사 AI가 1700억 원 규모의 투자 유치에 성공하면서 퓨리오사 AI는 최근 메타의 인수제안을 거절하며 화제가 됐습니다. 필요사는 지금 어떤 기업이라고 볼 수 있을까요? 한마디로 필요사는 8년 됐죠. 네되고 우리 기자님 봤을 때 한 3년 전쯤에 뵙었고 아마 1세대 7이 그때 있었고 오버이고는 이제 저희가 그 레니게이드라는 어 이세대 칩이 출시되었는데 저희는 이제 8년 전할 때부터 AI 임퍼런스에 이제 최적화된 그런 이제 칩을 개발해 왔었고
특히 가장 프런티어에 있는 LML 모델들을 어 굉장히 고성능이며 효율적으로 돌린다한데서 그래서 보면 많은 그런 기술적인 제품적인 발전을 해왔다 이렇게 생각하고 있습니다. 그 워버에 비해서 어떻게 발전을 했나요? 어느 정도로 발전한 거죠? 연산 능력은 뭐 거의 한 10배 정도 이상 성능이 이제 향상이 되었고 메모리 성능은 무려 한 그 20한 5배 정도. 가장 우리가 실리콘 그 렉티컬 리밋에서 만들 수 있는 사이즈에 한 7, 80%에 육박하는 큰 사이즈 치 만들었다는게 HBM까지 2.5디 패키 했다는게 저는 우리 AI 반도체 및 우리 반도체 역사에서 상당히 기념비적인 그런 작업게 반도체라고 생각을 하고 있습니다.
빌딩으로 따지면 오버는 한 15층, 20층 정도를 우리가 만들었다 그러면이 레니게이드는 한 300층 정도. 그럼 여기 HBM을 이제 전목을 했잖아요. 여기 뭐 하이닉스 건가요? 삼성인가요? HBM은 저희가 하이닉스 제품 쓰고 있습니다. 혹시 이유가 있을까요? 우리는 이제 임퍼런스 칩을 개발하니까 임퍼런스는 결국 서비스에 쓰이 있는 칩이잖아요. 그러니까 칩을 개발할 때 어떤 AI 서비스가 앞으로 많이 사용될지에 대한 예측이 되게 중요합니다. 네. 어떻게 어떤 어떻게 어떤 어떻게게 많이 사용될까요? 그러니까 예를 들면이 칩이 개발될 때만 해도 사실 채 G지PT가 없었죠.
그니까 저희가 이제 그 GPT 3가 이제 리서치 사이에서 이제 굉장히 이제 어 중요해지는 거 보고 그때 이제 저희 그 레니게이드의 스펙을 정하기 시작했거든요. 1위 하이닉스 측하고 저희가 그 협력에 관해서 이제 논의했고 하이닉스 측에서 적극적으로 협력을 해 주셔서 그렇게 하이닉스랑 협력하게 되었다는 말씀드리 같은 경우는 좀 일찍부터 인이지를 하게 돼 있어. 늘 따라다니는 질문이시겠지만 엔비디아가 있지 않냐라는 질문을 받으실 것 같은데 엔비디아와 차별화되는 필요요사 이하만의 차별화된 기술적인 해자가 있다면 어떤게 있을까요? 후다나 이런 것들이 여전히 좀 더 법명성의 있어야 되고 그거로 인해서 어 어떻게 보면 에너지 효율이나 이런 것들이 이제 어 희생되는 측면이 이제 있는 거죠.
반면에 우리는 처음부터 AI크로드에 가장 네이티브하게 최적화가 된 방식으로 설계됐기 때문에 어떻게 보면 AI 오크로드에서는 훨씬 더 최적화된 아주 고승능뿐만 아니라 결국 그 에너지 효율을 이제 가질 수 있다는 거고 엔비디아는 이제 가솔린 차에 가까운 거죠. 음. 여기는 이제 전기차 그러니까 전기차와 가솔린 차를 잘 생각해 보시면 이거 두 차의 목적이 다른가요? 네. 이거 달리는 거죠. 단죠. 그니까 그렇죠. 트랜스포테이션 하기 위해서 우리가 하는 거잖아요. 똑같죠. 근데 뭐 심지어 이렇게 구동하는 것도 똑같죠 사실은. 근데 뭐가 다르냐면 그거를 구동하는 그 설계의 방식이 다르죠.
GPU가 지금 뭐 어떻게 보면 굉장히 강력해 보이고 굉장히 좋아 보이는데 왜 AI 반도체가 필요하냐? AI 컴퓨팅을 한 설계를 통해서 훨씬 더 서스테인블한 AI 컴퓨팅으로 전환하는 그런 기술과 이제 솔루션인 거죠. 어 그게 바로 이제 어 차별화점이라고 말씀을 드리겠 이제 엔비디아는 난공 블락에서 쿠다를 갖고 있는데 요거 락 어떻게 깰 거냐 어떻게 좀 바라보고 계실까요? 빅텍 기업들이네 구글도 있고 마이크로소프트도 있고 어 전부 다 자체의 다게 봐요. 그렇죠. TPU 쓰고 있고 뭐 하고 있잖아요. 거기는 이제 당연히 쿠다를 안 쓰는데 그렇잖아요.
어 자체 칩을 개발해서 자체적으로 어떤 곳들은 성공적으로 이제 적용을 갖다 가잖아요. 사실 쿠다라는 것도 알고 보면 실제 프로그램이 하기 쉬운 랭기지는 아닙니다. 사용해 보시면 상당히 이제 로우 레벨의 기지거든요. 출론은 뭘 하는 겁니까? 그러니까 개발된 모델을 빠르게 출론 서비스를 해 주면 되는 거예요. 음. 그 목적을 달성하면 되는 거지. 거기에 굳이 쿠다를 내가 모델은 이미 개발되 있는 모델을 내가 출론을 하는데 거기 쿠다의 디펜던가 사실 개념상 있지 않죠. 그런데 어 그 막연한 생각인 거죠. 아쿠다가 되게 디펜던 있지 않을까 한 생각해 보면 개념적으로 전혀 있지 않고 다만 우리가 출론을 할 때 그 중간에 들어가는 미들레이어나 런타임에 해당하는 라이브러리들이
네 후다로 많이 티마이저이션이 되어 있어요. 쉽다라는 건 아닌데 그거는 이제 회사가 해야 될 챌린지인 거고 그게 이제 해결 못할 문제가 아니라는 거죠. 가만 그 일이 안 될 일이냐? 그 일이 안 될 일이라면 전기차도 불가능한 일이죠. 그죠? 해 봐야 하는 거죠. 그거는 그리고 아까 말한 대로 그럼 왜 그 전환이 전기차로 왜 전환에 강한 또 동력이 뭐냐 그 동력을 말씀드릴게요. 엔비디아가 앞으로 10년간이 엔비디아의 솔루션으로 10년간 여기를 독점한다라는 세상이 모든 사람들이 원하는 그런 그림일까요? 지금 이미 우리 AI 생태의 상당부 마비디안 다 가고 있어요.
빅텍들을 왜 자체로 개발하는 경우 있어? 거기 종속되고 싶지 않으니까. 그죠? 그럼 모든 다른 커스머도 마찬가지 그죠? 거기에다가 엔비디아보다 더스테인블한 결국은 우리가 AI가 더 지속 가능하려면 지금도 AI 서비스 회사들이 다 돈을 잃고 있어요. 인프라스트럭처 코스트 때문에 그죠? 너무 비싸잖아요. H백도 그러니까네요. 그러니까 그거를 더스테인하고 말려는 시장에 강력한 동력이 있는 거예요. 예를 들면 우리 전기차에 대한 니즈가 있었기 때문에 그게 그런 브레이크 스트로 프라더가 결합돼서 그 생태하는 거잖아요. 왜냐 기존에 가슬린 차로는 이게 환경과 아까 말 여러 가지로 문제가 있으니 그걸로 전환을 하려고 하는 거죠.
여기에서 우리가 브레이크스루라 있으면 충분히 경쟁을 할 수 있다. 이렇게 좀 설명을 드릴 수 있을 것 같습니다. 핫한 이슈들을 좀 여쭤보고 싶은데요. 특히 제일 핫한 거라고 따지면 이제 메타 인수가 있었을 것 같은데 그때 거절하신 이유가 있을까요? 아까 말씀드린 대로 AI 컴퓨팅을 더스하게 우리가 하는 그 일은 이제 앞으로 매우 이제 중요한 일이고 어 저는 그런 전환이 반드시 이루어질 거라 생각하거든요. 그럼으로 인해서 글로벌 AI 컴퓨티 시장의 리더가 되는게 저희 꿈입니다. 아 그러면 여기 코피에 상장하시면 안 되겠네요. 뭐 상장이나 이런 것들은 저희가 뭐 상황을 보고 결정을 하겠지만 가장 이제 리더가 되고 또 시장의 리더가 되고 그런 압도적인 회사가 되는게 저 회사의 목표이거든요.
지금요 칩들이 지금 그 LG AI 리서치랑 이제 들어가고 있는게 요건가요? LG 설치와 평가 했던 집도 이제 집이라고이 레닝이 집이고요. 국내에서는 LG 같이 굉장히 저희가 이제 중요한 파트너와 같이 이제 협력하는게 집중하고 있고 동시에 또 글로벌하게도 저희가 어 여러 고객들하고 또 지금 협력을 진행하고 있거든요. 그래서 저희가 뭐 지금은 이름을 밝히기긴 그렇지만 저희가 아마 뭐 올래 뭐 내년 초에 여러 소식들이 있을 거다. 올래 말부터 이제 양산에 들어가거든요.이 저수천장 수만장 이제 찍어내기 시작합니다. 우리 TSMC 또 우리 하이닉스 그리고 우리이 보드를 만드는 에이스 또 우리랑 서버를 협력하는 뭐 슈프 마이크로 이런 글로벌한 우리 파트너들과 함께 이걸 이제 대량 양산하기 시작하거든요.
제가 기억하기로는 워보이는 그때 삼성전자의 14난노 공정으로 개발된 걸로 알고 있는데요. 요번에 레니게이드 같은 경우 TSMC 5나노 공정으로 개발된 걸로 알고 있거든요. 어, 삼성전자에서 TSMC를 바꾸는 뭐 다른 이유가 혹시 있으실까요? 우리 뭐 엔비디아도 어쨌든 삼성이랑 할 때도 있고 뭐 최근에는 이제 TSMC랑 하고 그러니까 어떤 제품의 성격이나 당시에 그 협력의 어떤 그런 뭐 니즈나 여러 가지 그런 상황에 따라서 그 이제 이런 것들이 결정되니깐요. 뭐이 세대 집은 그런 여러 상황들을 우리 프로젝트의 성격을 감안했을 때 저희가 이제 TSMC를 하게 되었다.
이런 말씀드리겠습니다. 뭐 비용적인 것도 좀 있으시겠죠? 뭐 비용적인 것도 있지만 비용보다는 사실은 이제 어 우리가 지금 만들려고 가는 제품에 어떤 파트너가 적합한지 뭐 그런 것들이 이제 고려되고 뭐 우리 TSMC는 당하게 넘버 파운드리가 글로벌하기 우리 삼성 파운리도 매우 뭐 훌륭한 파운더리죠. 네. 어, 회사는 종합적인 것들 고려해서 그 결정을 한다. 뭐 이렇게 뭔가 뭐 누가 나쁘다 좋다 이런게 아니라 예. 그렇게 결정한다 이렇게 말씀드리겠습니다. 보통 그 대기업 같은 빅테크들을 이기려면 스타트업들이 굉장히 뾰족해야 된다는 말을 많이 하잖아요.
M비디아를 뾰족하게 찌를 수 있는 딱 하나가 킥이 있다면 어떤 거라고? 이미 찌르고 있죠. 잘 한번 생각을 해 보시면 LM이라는 건 초고대오너 모델이라는 건 AI 모델 중에서도 가장 돌리기 힘든 모델입니다. 심지어 엔비디어에서도 인세인디컬트어요. 네. LRM을 출연한다는 자체를 미쳤다. 매우 힘든 작업이라고 표현을 하고 있습니다. LM은 그만큼 어려워요. 근데 우리가 엔비디아는 몇 명이 있습니까? 한 지금 몇 명 있지 않나요? 2만 명의 엔비디아는 명실 상부하게 지금 전지구에서 가장 강력한 택사라 불리고 있어요. 네. 총액을 받아버렸고 그죠.
지금 이미 시가 총액이 달려. 그죠? 그 리소스를 가진 제품 대비해서 우리이 제품이 지금 LRM 시장에서 대체하는 케이스를 만들어 내고 있잖아요. 여기 지금 몇 명 있습니까? 몇 명 있네요? 다 합치면 160명 정도 되고 아 네 지금 한 180명. 거기에 지금 우리 투자금을 다 합치면 이때까지 이번에 펀드까지 봤으면 한 3,억 초반대를 받았는데요. 아 팬미에 비하면 확실히 고효율을 내고 있는 거네요. 그냥 교육 고효율이 아니라 사실 말이 안 되는 거죠. 기술적인 패러다임이 뾰족한게 없으면 불가능한 이야기를 하는 거죠. 그러니까 사람들은 자꾸 불가능하다고 기본적으로 생각하는 거예요.
지금 우리가 돌리는 모델이 뭐 QN이니 라마니 가장 앞서 있는 그런 모델들을 다 타겟해서 지금 시장이 굉장하고 있잖아요. 그래서 그 뾰족한 점에 대해서 그러면 테크놀로지의 펀더먼트를 어떻길래 이만큼 빠른 속도로 스케일러블하게 제품이 성장하고 있냐? 거기 그만한 리소스가 들어가서 이성능이 나오는데 똑같은 그 F1 경쟁을 하는데 여긴 더 적은 리소스가 하는 이유가 보겠어요. 그만큼 설계 패러다이 혁신이 있기 때문에 그런 거예요. 저는 그게 살아 있는 정거라 생각을 하고 그 점 자체가 엔비디안 상당히 위협이 되는 거예요. 왜냐하면 160명에 180명을 결과로 시장에 침투한다면 거기다가 내가 리소스 10열 배 넣으면 어떻게 되겠어요?
음. 더 더 위협적이 되겠죠. 그러니깐요. 이미 그런 프루프를 하고 있다는 거 자체가 저는 그 어 가장 강력한 증거라고 생각합니다.이 적은 상대적으로이 적은 자본과 인력으로 제품이 경쟁 나름의 경쟁에 갖춰 들어가고 있잖아요. 지금부터는 의지의 문제라고 봐야죠. 예. 어떤 의지를 갖고 의지는 결국 이거를 더 확산하고 더 비즈니스를 해 나가겠다라는 그러니까 된다 안 된다의 문제 그러니까 해도 안 되는게 있잖아요. 네. 해도 안 된다라는 그 차원 넘어섰다는 거예요. 물론 뭐 보는 분들에 대해서는 그렇게 동의 안 하겠지만 동의할 수도 있겠지만 해야 될 일은 많죠.
근데 제가 말씀드린 건 지금부터는 오히려 의제의 문제가 같다라 생각합니다. 의제 문제 같다 생각합니다. LG AI X1이라는 우리나라를 대표하는 L 모델이고 실제 우리 칩을 레니게이드를 정말 제대로 테스트해 본 유일한 곳이 LJI 리술치 그룹입니다. 그니까 테스팅을 해서 굉장히 정밀하게 테스트를 해봐 알거든요. 어 근데 보통은 테스트를 안 해보고 아마 그냥 지뢰 짐작으로 안 좋을 거다라고 생각을 하세요. 그럴 리가 없을 거다. 그렇게 해 그게 제가 좀 노이즈라고 하는 거예요. 어 근데 우리 제품들이 그런 조롱을 받은 제품들이 많았어요.
우리가 삼성의 그 우리 우리 갤럭시 제품도 처음에 나올 때 그런 조롱을 받았고 우리 현재 차도도 옛날에 조롱을 많이 받았고 어 저는 이런 협력들이 매우 중요한 의미를 가지고 있고 또 굉장히 어느 순간에 그런 폭발적인 힘을 짓을 거라 생각하고 있습니다. 반도체 산업이 그럼 이게 일시적이고 뭐 5년 뒤면 갑자기 이거 다 뭐 하이브 저는 전혀 그렇게 생각하지 않아요. 왜면 우가 피지컬 AI라고 해서 갑자기 특별한 다른 반도체 칩한게 아니라이 칩을 조금 더 서버양 칩을 스케일로 하면 피지컬 A칩이 되기 때문에 그쪽으로 쭉 확산이 되는 거죠.
그 말씀하신 대로 로봇 같은 경우에는 더 저절력에 더욱 그 좋은 출론칩이 필요할 거 아니에요. 그러면 조금 더 좋은 기회가 올 수도 있겠네요. 그렇죠. 저는 당연히 그쪽으로도 확산을 생각. 아 지금 필요사의 궁극적인 비전이라야 될까요? 어떤 방향으로 나가는 걸 목표하고 계신지 5년 뒤에 필요사가 이제 어디에 있을 것 같은지 물론 이런 질문들을 IR 하신 것서 너무 많이 하셨을 것 같은데 우리 제품이 어 글로벌 시장에 어떤 리더십을 이제 학고에 보여주고 글로벌 AI 컴퓨터 시장에 우리가 리더가 되겠다. 어 우리 칩이라는 건 되게 정직해서
네 어 가져가서 테스트해 보면 금방 성능이 나와요. 사실은 그렇잖아요. 원래말 내년 초부터는 우리 어 Soda를 구독하시는 그런 구독자분들하고 많은 분들께 더칩을 사용할 수 있도록 우리가 이제 당연하게 이제 판매를 갖다 갈 거고 많이 테스트해 주시고 또 악용시 피드백도 주시고 어 지금 뭐 우리가 좋은 모습을 보여주고 있는 경쟁력이 있지만 또 우리가 계속 해 나가야 될에 또 계속해서 저희 제품 사항들 계속해서 저희들 또 업데이트 드리도록 하겠습니다. 오늘 이렇게 시간 내주셔서 감사드립니다. 네네. 감사합니다. 네. 감사합니다. 예.
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