저녁 접시만 한 AI 칩이 엔비디아를 흔든다

저녁 식사용 접시 크기의 반도체 하나가 월스트리트를 뒤흔들었다.

세레브라스 시스템즈는 나스닥 상장 첫날 시가총액 100조원 턱밑까지 치솟으며 기술주 사상 최대 규모 IPO 대열에 이름을 올렸다. 이틀째 10% 하락했지만, 시장이 보낸 메시지는 분명했다. 엔비디아 GPU가 없어서 못 파는 지금, 대안을 찾는 수요는 그 어느 때보다 절실하다는 것.

엔비디아가 아닌 길을 택한 이유

AI 칩 시장을 이해하려면 먼저 두 가지 개념을 구분해야 한다. 학습(Training)과 추론(Inference)이다.

학습은 방대한 데이터를 바탕으로 AI 모델이 패턴을 익히는 과정이다. 엔비디아의 GPU는 이 과정에 최적화된 범용 연산 장치로, 수년간 AI 칩 시장을 사실상 독점해왔다. 문제는 지금 AI 산업이 다음 단계로 넘어가고 있다는 점이다. 학습된 모델이 실시간으로 판단을 내리는 '추론'의 시대, 이른바 에이전틱 AI 시대가 열렸다.

추론은 학습보다 덜 강력하지만 특정 임무에 특화된 칩으로도 충분히 처리할 수 있다. 이 지점에서 세레브라스의 WSE-3 칩이 등장한다. 이 칩은 현존하는 가장 큰 GPU보다 57배 크고, 트랜지스터 수는 50배 많다. 반도체 업계에서 "가장 큰 칩을 만든다"는 세레브라스 CEO 앤드루 펠드먼의 말은 과장이 아니다.

다만 기술적 한계도 있다. 세레브라스의 칩은 TSMC의 5나노미터 공정으로 제조된다. 현재 최첨단 AI 칩에 쓰이는 2나노미터 공정에 비하면 한 세대 뒤처진다. 속도보다 크기로 승부하는 전략인 셈이다.

2016년 창업, 2024년 좌절, 2025년 화려한 귀환

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세레브라스는 실리콘밸리에서 2016년 설립됐다. 2024년 처음 상장을 시도했지만 발목이 잡혔다. 매출의 대부분을 마이크로소프트 계열 AI 기업인 UAE의 G42 한 곳에 의존한다는 사실이 문제가 됐다. 투자자들은 고객 집중 리스크를 우려했고, 세레브라스는 상장을 철회했다.

1년 만에 상황은 달라졌다. 오픈AI와 2조 7천억원 규모의 클라우드 공급 계약을 체결하고, 아마존 웹서비스도 세레브라스 칩을 자사 데이터센터에 도입하기로 했다. 칩을 직접 파는 대신 자체 데이터센터에서 클라우드 서비스로 운영하는 방식으로 사업 모델도 바꿨다. 세레브라스 CFO 밥 코민은 CNBC에 이렇게 말했다. "빠른 추론 제품에 대한 수요가 너무 많아 공급이 가장 큰 과제다. 2027년까지 이미 물량이 다 나갔다."

혼자가 아니다: ASIC 춘추전국시대

세레브라스의 IPO는 또 다른 의미를 갖는다. 유사한 사업 모델을 가진 스타트업들의 상장 길을 열어준다는 것이다.

현재 이 시장에는 다양한 플레이어가 경쟁하고 있다. 구글, 아마존, 메타, 마이크로소프트는 이미 자체 ASIC(특정 용도 맞춤 반도체)을 개발해 사용 중이다. 외부 고객을 위해 칩을 만드는 전문 기업으로는 그록, 삼바노바, D-매트릭스 등이 있다. 엔비디아는 지난해 27조원을 들여 그록의 기술을 인수하며 이 시장에 직접 뛰어들었다.

여기서 한국 기업이 등장한다. 한국 팹리스 스타트업 리벨리온은 삼성전자를 비롯한 투자자들로부터 5천억원 이상을 조달하며 기업가치 약 3조원으로 평가받았다. 세레브라스의 IPO 성공은 리벨리온의 상장 추진에도 우호적인 환경을 만들어준다. 삼성이 투자한 회사가 세레브라스와 같은 무대에 서게 될 수 있다는 뜻이다.

엔비디아는 정말 위협받고 있는가

냉정하게 보면, 아직은 아니다. 엔비디아의 GPU는 여전히 AI 모델 학습 시장에서 대체 불가에 가깝다. 세레브라스를 포함한 ASIC 기업들이 노리는 것은 추론 시장이라는 별도의 영역이다. 시장이 커지면서 파이 자체가 늘어나고 있고, ASIC 기업들은 그 증가분을 가져가는 구조다.

그러나 장기적으로는 다르다. 추론 수요가 학습 수요를 압도하는 시점이 오면, ASIC의 경쟁력은 지금보다 훨씬 커진다. 에이전틱 AI가 일상에 깊이 침투할수록, 모든 질문에 답하고 모든 결정을 보조하는 추론 연산의 양은 기하급수적으로 늘어난다.