This chip startup just raised $135M on a bet that AI’s biggest bottleneck isn’t compute — it’s memory

개요

XCENA는 AI 연산에서 병목 현상을 일으키는 메모리와 연산 간의 물리적 거리를 줄이는 새로운 칩 설계를 통해 AI 인프라 비용 절감을 목표로 하는 스타트업으로, 1억 3,500만 달러의 Series B 펀딩을 성공적으로 유치했다.

주요 내용

* XCENA는 AI 요청 시 메모리, CPU, GPU 간의 반복적인 데이터 이동으로 발생하는 비효율성을 해결하기 위해 설계된 칩 MX1을 개발했다.
* MX1 칩은 컴퓨팅 기능을 DRAM 메모리 칩에 더 가깝게 배치하여, 데이터 처리의 대부분을 메모리 모듈 자체 내에서 수행함으로써 CPU, GPU와의 불필요한 데이터 왕복을 줄인다.
* 이러한 메모리 중심 아키텍처 전환은 AI 인프라 구축에 드는 비용을 크게 절감할 수 있으며, XCENA는 이러한 시장 변화에 대한 확신을 가지고 있다.
* XCENA의 CEO Jin Kim은 AI 추론이 단순한 컴퓨팅 문제가 아닌, 메모리 확장성 문제로 점점 더 중요해지고 있다고 강조했다.
* MX1 칩은 CPU와 CXL(Compute Express Link)을 통해 연결되며, 데이터가 메모리 모듈을 떠나기 전에 사전 처리하는 기능을 수행한다.
* XCENA는 자사 칩을 통해 10개의 서버가 필요했던 작업을 단일 서버로 처리할 수 있을 것으로 기대하며, 이는 특히 AI 인프라에 막대한 비용을 지출하는 하이퍼스케일러들에게 큰 이점을 제공할 수 있다.
* XCENA의 MX1 칩은 프로토타입 단계이며, 2026년 말 삼성 파운드리 라인에서 대량 생산될 예정이며, 2027년부터 수익 창출을 목표로 한다.
* XCENA는 수천 개의 효율적인 RISC-V 기반 코어와 자체적인 메모리 계층 구조, 상호 연결 버스, DRAM 컨트롤러 설계를 통해 경쟁사 대비 높은 수직 통합을 강점으로 내세운다.

시사점

XCENA의 기술은 AI 연산의 근본적인 병목 현상을 해결하여 AI 인프라 비용을 혁신적으로 절감할 잠재력을 가지며, 이는 미래 AI 발전의 속도와 접근성을 높이는 데 기여할 수 있다.