[IT동아 남시현 기자] 美 AI 반도체 기업 세레브라스 시스템즈(cerebras systems)에게 올해는 가장 큰 분기점이 될 전망이다. 세레브라스는 지난 2월 5일 10억 달러(1조 4600억 원) 규모의 시리즈 H 투자를 완료하며, 총 기업가치 230억 달러(33조 7300억 원)의 기업으로 성장했다. 현재까지 세레브라스의 총 누적 투자액은 40억 달러 수준이며 AI 하드웨어 반도체를 다루는 스타트업 중에서는 가장 규모가 크다.



세레브라스가 미국 오클라호마시티에 구축한 WSE 기반 데이터센터 / 출처=세레브라스
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일반적인 반도체는 웨이퍼에 반도체 회로를 인쇄한 다음 작게 잘라서 수십 개 칩을 만든다. 엔비디아의 GPU는 작게 잘린 반도체를 다시 병렬로 연결해 하나의 대형 시스템처럼 연동되는 ‘가속 컴퓨팅’ 방식을 활용한다. 반면 세레브라스는 웨이퍼 판 하나를 온전히 사용하며, 자르지 않고 그대로 사용하므로 바다이야기게임장 별도로 연결할 필요도 없고, 칩 간 통신 속도나 병목 현상에 따른 성능 저하도 거의 없다. 최신 반도체인 웨이퍼 스케일 엔진-3(WSE-3)는 4조 개의 트랜지스터와 90만 개의 AI 코어가 탑재되며 44GB의 온칩 SRAM 메모리와 초당 21페타바이트의 메모리 대역폭을 자랑한다.
정부 기관 도입부터 시작해 기업 협업으로 확장한 세레브라 릴게임무료 스



좌측이 세레브라스 WSE-3 칩, 우측이 엔비디아 B200 블랙웰 GPU 반도체다 / 출처=세레브라스


세레브라스는 2015년 설립돼 2019년 8월에 첫 제품인 WSE-1을 발표했다. 이 칩을 탑재한 CS-1은 릴짱 미국 아르곤 국립연구소에서 처음 도입했고, 미국 에너지부와 로렌스 리버모어 국립연구소 등 슈퍼컴퓨터를 활용하는 공공 연구기관에서 시범적으로 채택했다. 기업 측면에서는 글락소스스미언크라인(GSK)와 아스트라제네카, 토탈에너지가 사용했다. 이어서 2021년에 출시된 WSE-2는 코어 수를 두 배 이상 늘리고, 실질적인 상업용 AI 모델 학습과 초대형 국가 프로 골드몽 젝트에 본격적으로 투입된다.



아랍에미리트의 클라우드 기업 G42가 구축한 콘도르 갤럭시 1 AI 슈퍼컴퓨터 구성 / 출처=세레브라스


1세대 활용에 만족한 GSK는 2세대 인프라인 CS-2를 도입해 단백질 구조 예측과 유전체 데이터 분석에 활용하며, 아스트라제네카도 화학 결합 시뮬레이션을 통해 신약 후보 물질을 단축시키는 결과를 발표했다. 아르곤 국립연구소는 기초과학 연구를 넘어 기후변화 모델링, 바이러스 전파 시뮬레이션에 CS-2를 활용했고, 로렌스 리버모어 국립연구소는 기존 슈퍼컴퓨터 라슨에 CS-2를 결합해 가속 성능을 끌어올렸다.
이때부터 세레브라스 스웜X(Cerebras SwarmX), 세레브라스 메모리X라는 기술 등을 통해 여러 대의 CS-2를 하나로 연결해 대규모 컴퓨팅 환경을 구축하는 기술이 일반적으로 자리 잡았다. 또한 2023년부터 생성형 AI 붐이 발생하며 엔비디아 GPU 품귀가 시작됐고, 하이퍼클라우드 및 대규모 인프라를 필요로 하는 빅테크 기업들이 WSE-2에 대한 관심을 갖기 시작한다.
2월 발표된 오픈AI와의 전략적 제휴, 성장 동력 될듯
상업 운용에 가장 큰 도움이 되어준 기업은 아랍에미리트 AI 지주 회사인 G42다. G42는 마이크로소프트로부터 대규모 투자를 받은 AI 및 클라우드 컴퓨팅 기업이며, 2021년부터 세레브라스 인프라를 활용해 현재 8엑사플롭스 규모의 콘도르 갤럭시 3(Condor Galaxy 3)를 운용 중이다. 2024년에는 메타가 WSE를 GPU의 대체제로 활용할 목적으로 세레브라스를 찾는다.



세레브라스 칩이 메타 Llama 4 Scout 모델을 초당 2648개 토큰으로 처리하는데, 이는 다른 경쟁사들과 비교해 대단히 빠른 값이다 / 출처=세레브라스


메타는 2024년 Llama 3 모델을 WSE에서 구동하기 위한 최적화 작업을 시작했고, 2025년 4월에 공식적으로 Llama API에 세레브라스 추론 기술을 공식 도입한다. 덕분에 기존 GPU 대비 18배 빠른 생성 속도를 제공하고, 대화형 저지연 음성 및 대화형 코드 생성, 즉각적인 다단계 추론, AI 에이전트 등 여러 LLM을 호출하는 기능을 몇 분에서 몇 초로 줄였다.



오픈AI는 지난 2월 5일, 세레브라스와 100억 달러 규모의 인프라 계약을 체결했다고 밝혔다 / 출처=오픈AI


지난 2월 5일에는 오픈AI가 세레브라스와 100억 달러(약 14조 6800억 원) 규모의 인프라 계약을 체결했다. 세레브라스의 압도적인 스케일의 단일 연산 컴퓨팅 시스템을 활용해 AI의 응답 속도를 크게 끌어올리는 게 주요 목표다. 이에 맞춰 세레브라스는 750MW 상당의 초저지연 AI 컴퓨팅 인프라를 오픈AI에 제공하며, 2028년부터 순차적으로 가동을 시작한다. 업계에서는 CS-3의 소비전력을 약 25kW 수준으로 보며, 750MW은 약 3만 대를 동시에 가동할 수 있는 규모로 4인 구성의 200만 가구가 동시에 사용할 수 있는 전력을 필요로 한다.
이번 계약은 샘 올트먼 오픈AI CEO가 세레브라스의 초기 투자자며, 지난해 말 gpt-oss가 세레브라스 칩에서 원활하게 작동하도록 기술 협력해온 부분이 영향을 미쳤다. 그간 세레브라스 매출의 80% 이상은 G42에서 발생했는데 이번 계약을 시장으로 공급 다각화와 사업성 검증을 통한 판로 확보를 모두 이룰 것으로 보인다.
과학계 AI 기술에 세레브라스 WSE 그대로 쓰는 해법도 도출
업계의 이목이 세레브라스의 시리즈 H 투자와 오픈AI의 대규모 계약에 집중된 가운데, 과학계에서 세레브라스 WSE를 본격적으로 활용할 수 있는 길이 열렸다. 세레브라스는 지난 1월 25일 논문 공개 사이트 ‘아카이브(Arxiv)에 ‘웨이퍼 스케일 스텐실용 MLIR 저하 파이프라인(An MLIR Lowering Pipeline for Stencils at Wafer-Scale)’ 논문을 공개했다. 일반적인 GPU 학습은 모든 코어가 계산을 끝날 때까지 기다리는 동기 방식인데, 세레브라스 코어는 각 코어가 비동기 방식으로 동작해 전용 언어인 CSL(Cerebras Software Language)로 코드를 작성해야 한다.



Devito, PSyclone, Flang로 코드를 입력하면 xDLS와 MLIR을 거쳐 데이터 처리 및 최적화가 진행된다. 최종 실행 파일은 세레브라스 소프트웨어 언어인 CSL 코드로 출력된 뒤 실제 기기에서 동작한다. 엔비디아의 쿠다와 경쟁하기보다는 과학용 프로그래밍 언어를 수정 없이 직접 지원하는 형태로 업계 공략에 나설 모양이다 / 출처=세레브라스


이로 인해 기존 과학 분야에서 WSE를 사용하려면 전문가가 알고리즘을 완전히 재설계해야 했다. 연구팀은 구글이 공개한 오픈소스 컴파일러 인프라 프로젝트인 MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)과 xDSL(Python 기반 MLIR 개발 도구)를 활용해 고수준의 스텐실 코드(물리 시뮬레이션 연산)를 자동으로 변환하는 방안을 개발했다. MLIR은 각기 다른 하드웨어 간의 프로그래밍 언어 격차를 줄이기 위해 추상화 수준에서 최적화하도록 설계된 도구다.



샌디아 미국 국립연구소에 CS-3 테스트베드가 설치되고 있다. 샌디아 연구소는 국가 무기 시스템과 우주, 항공, 컴퓨팅, 에너지 등을 개발하는 곳이다 / 출처=샌디아 연구소


논문에 기재된 파이프라인을 활용하면 파이썬, 포트란 등 다양한 고급 프로그래밍 언어를 수정 없이 WSE에서 실행할 수 있다. 즉 시뮬레이션 등 고차원의 과학 연산에서 WSE를 폭넓게 도입할 길이 열렸고, 과학자들이 사용하는 기존의 컴퓨팅 언어를 전문가 없이 직접 입력해 인프라를 활용할 수 있게 됐다. 해당 연구결과는 오는 3월 22일 미국 피츠버그에서 개최되는 ASPLOS 2026에서 발표될 예정이다. 이미 WSE를 활용한 연산 및 도입 결과는 유수의 미국 국공립 연구소와 기업들이 입증한 상황이어서 앞으로 WSE 도입에 거침이 없어질 전망이다.
사업성 확보로 다시 한번 기업공개(IPO) 나설 듯
세레브라스는 지난 2024년 미국 증권거래위원회(SEC)에 회사등록신고서를 제출했었고, 2025년 10월에 11억 달러 자금 조달에 성공한 직후 기업 공개를 철회했다. 2024년 당시에는 도입처가 주로 기관에 몰려 수익성이 불투명한 상황이었지만, 지금은 사업성을 입증해 클라우드 및 하이퍼스케일러 빅테크 기업들이 인프라를 사들이는 상황이다. 특히나 AI 업계 선두주자인 오픈AI가 슈퍼컴퓨터 수십 대에 달하는 인프라를 구매할 계획이어서 앞으로의 사업성은 훨씬 더 높게 평가될 전망이다. 업계에서는 세레브라스가 조만간 다시 한번 기업공개를 추진할 것으로 보고 있다.



세레브라스 웨이퍼를 한 연구원이 직접 들고 있다 / 출처=세레브라스


지난해 12월 엔비디아는 AI 하드웨어 스타트업인 그록(Groq)을 인수했고, 인텔 역시 삼바노바(SambaNova) 인수에 관심을 두고 있다. 다만 삼바노바 인수와 관련해서는 기업 가치 산정과 거래 구조를 놓고 이견이 있어 인수가 아닌 외부 투자를 유치하는 게 아니냐는 목소리도 나오고 있다. 결과적으로 세레브라스가 지난 10여년 간 보여준 행보는 국내 AI 반도체 스타트업들에게도 참고 사례가 될 수 있다.
세레브라스의 첫 시스템인 CS-1은 시장의 판도를 뒤바꿀만한 존재감을 뽐냈지만 세레브라스 전용 소프트웨어와 확장성의 부재, 비싼 시스템을 한 번에 구축해야 한다는 부담이 매우 컸다. 그렇지만 미국 에너지부 산하 연구소들이 세레브라스 시스템을 연속해서 구축하고 현 세대까지 지속 활용함으로써 생존력을 높였고, 그 결과 민간 AI 시장까지 공략할 수 있는 발판을 마련했다. 우리나라 AI 반도체 기업들의 상황은 CS-1 출시 직후와 비슷하며 우리 정부 역시 전략적 지원을 통해 성장을 돕고 있다. 세레브라스라는 좋은 성공사례가 우리나라에도 등장하길 바란다.
IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)
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