즐거운 금요일입니다! 저희 188번째 주간 옵티미즘(Optimism) 메시지에 오신 것을 환영합니다!
오늘의 '지루하지 않은 콘텐츠'는 실리콘 밸리 은행이 제공합니다.
SVB는 새로운 'VC 투자 CFO 현황 보고서' 를 위해 200명 이상의 스타트업 재무 책임자를 대상으로 설문조사를 실시했으며, 몇 가지 주목할 만한 점이 있었습니다.
AI 도입은 현재 스타트업의 최우선 과제이며, 최고재무책임자(CFO)의 63%가 이를 두 번째로 중요한 과제로 꼽았습니다.
기업들이 올해 AI 관련 지출을 두 배로 늘리고 있다(평균 약 5만 달러).
설문 조사에 참여한 CFO 중 절반 이상이 이미 AI 투자에서 실질적인 ROI를 경험하고 있다고 답했습니다.
인력 운영에 가장 큰 영향을 미치는 것은 해고가 아니라, 신입 사원 채용 감소입니다.
숏 하자면, 스타트업은 더욱 효율적이고, 빠르게 움직이며, 실험적인 방향으로 나아가고 있습니다. 기업 운영 자금을 관리하는 사람들의 시각에서 향후 기업 성장의 방향을 이해하고 싶다면 지금 바로 무료 보고서를 받아보세요 .
SVB의 '벤처캐피탈 투자를 받은 CFO의 현황' 보고서를 읽어보세요.
(1) 오픈아이얼 재단, 알츠하이머병 치료에 1억 달러 투자 약속
(2) 원자에 대한 정보
서브 스트레이트(Substrate) x Google DeepMind
제가 꾸준히 감탄해 온 대형 연구소 중 하나는 구글 딥마인드인데, 그 천재적인 연구진들이 또 한 번 놀라운 일을 해냈습니다. 이번 주에는 저희 Dose #168 에서 소개했던 미국의 반도체 파운드리 스타트업 서브 서브 스트레이트(Substrate) )가 GDM의 알파이볼브(AlphaEvolve)를 통해 자사의 리소그래피 소프트웨어 일부를 재작성하여 속도를 거의 7배 향상시키면서 컴퓨팅 비용은 97% 절감했다고 발표했습니다.
서브 스트레이트(Substrate) 는 제임스 프라우드가 설립한 스타트업으로, 작년 10월 1억 달러의 투자금을 확보하고 공식적으로 출범했습니다. 그들의 야심찬 목표는 바로 미국 내에서 X선 리소그래피 기술을 활용하여 ASML의 EUV 장비와 경쟁할 수 있는 파운드리를 구축하는 것입니다. 이를 통해 수십 개의 원자 폭에 달하는 미세 패턴을 미국 내에서, 그것도 네덜란드 독점 기업보다 저렴한 비용으로 구현하는 것이 목표입니다. 알파이볼브(AlphaEvolve)는 딥마인드(DeepMind)의 진화형 코딩 에이전트로, 알파고(AlphaGo)부터 알파고제로(AlphaGoZero), 알파제로(AlphaZero), 뮤제로(MuZero), 알파폴드(AlphaFold), 알파칩(AlphaChip)에 이르는 알파 계보의 최신 제품입니다.
이번 주, 서브 스트레이트(Substrate) AlphaEvolve에게 칩 레이어를 인쇄하기 위해 수조 개의 광자가 포토레지스트와 상호 작용하는 방식을 시뮬레이션하는 소프트웨어인 컴퓨테이셔널 리소그래피 스택을 공개했습니다. AlphaEvolve는 단 몇 주 만에 수천 가지 알고리즘 변형을 탐색하여 메모리 사용량을 74% 줄이고 실행 속도를 6.8배 향상시키며 Google Cloud TPU 비용을 97% 절감하는 무손실 압축 기법과 저정밀 표현 방식을 개발했습니다. 이제 Substrate의 도구는 양방향 2D 패턴과 날카로운 90도 모서리를 포함하여 24nm 피치의 메탈 원 레이어(칩에서 가장 단단하고 결함 발생 가능성이 높은 레이어)를 단 한 번의 노광으로 인쇄할 수 있습니다. 이는 최첨단 기술인 2nm 노드 수준에 해당합니다. 이러한 속도 향상이 없었다면 동일한 패턴을 인쇄하려면 두세 번의 노광이 필요한 멀티패터닝 공정이 필요했을 것이며, 이는 더 많은 결함, 비용 및 시간을 의미했습니다.
이게 재밌는 이유는 두 가지입니다. 첫째, 우리는 미국의 ASML을 응원하고 있고, 둘째, 우리가 최근 공동 집필한 두 편의 에세이에서 다뤘던 내용들이 결합되어 있기 때문입니다. '월드 모델' 에서는 규칙 대신 인과관계를 학습하는 알파 라인 모델의 진화에 대해 이야기했고, '전자기학이 세상을 비밀리에 지배한다' 에서는 AI를 활용해 더 나은 칩을 설계하는 것에 대해 다뤘습니다. 또한 이는 중국과의 전기 경쟁 에서 미국의 가장 큰 희망을 보여주는 사례이기도 합니다. 바로 새로운 기술을 활용하여 현재 우리가 만들지 않는 것들을 더 좋고, 더 저렴하게 만드는 새로운 방법을 찾는 것입니다. 앞으로 서브 스트레이트(Substrate) )에 대한 소식이 더 들려올 것 같습니다. ASML과 같은 방식으로 경쟁하는 것은 무모한 일이기 때문에, 그들은 새로운 영역을 개척하고 있는 것입니다.
(2a) Arena Physica, Heaviside 출시
EM 모델링 이야기가 나왔으니 말인데… 몇 주 전, "전자기학이 세상을 은밀히 지배한다" 라는 글에서 Arena Physica의 CEO인 프라탑 라나데와 저는 곧 출시될 새로운 모델과 블로그 게시물에 대해 언급했습니다. 드디어 그 '곧'이 왔습니다. 새로운 모델인 Heaviside는 Arena Physica의 첫 번째 EM 기초 모델이며, RF Studio 에서 직접 사용해 볼 수 있습니다.
(3) Syncere, 빨래를 접어주는 Lume 램프 공개
최근 로봇공학 에 대해 많은 생각을 했는데, 빨래를 접어주는 램프는 생각도 못 했습니다. 이것이야말로 영화 '미녀와 야수' 와 '용감한 작은 토스터' 에서 약속했던 미래입니다.
루메는 숨겨진 6축 로봇 팔, 카메라, 그리고 기기 내 AI 프로세서를 탑재한 6피트 높이의 침대 옆 스탠드 조명 두 개로 구성되어 있습니다. 깨끗한 빨래를 침대 위에 올려놓으면, 조명이 조용히 팔을 뻗어 2시간 안에 빨래를 모두 접어줍니다. 따로 명령할 필요 없이, 루메는 침대를 관찰하며 언제 작업을 시작해야 할지 스스로 판단합니다. (공장 어딘가에는 브라이언 존슨이 주문해주기를 간절히 바라는 루메가 하나 있을 겁니다.)
빨래 개는 로봇들의 무덤은 이미 가득합니다. 폴디메이트(Foldimate)는 옷을 한 벌씩 넣으면 재빨리 개어주는 로봇이었고, 런드로이드(Laundroid)는 1만 6천 달러짜리 옷장 크기의 괴물 로봇이었지만 2019년 모회사를 파산시켰습니다. 빨래는 너무나 힘든 일이기에 모든 로봇 회사들은 통제된 환경에서 로봇이 빨래하는 방법을 연구하는 모습을 시연하고, 사람들은 열광합니다. 왜냐하면 빨래 개는 일은 분명 우리가 로봇에게 맡기고 싶어하는 일이기 때문입니다.
왜 지금인가? 바로 인지 기술의 발전 때문입니다. 시각-언어 모델(VLM)은 이제 소규모 스타트업조차도 이불 위에 뭉쳐진 티셔츠를 보고 그것이 무엇인지 파악한 다음, 집어서 접는 로봇을 훈련시킬 수 있을 정도로 발전했습니다.
이것 또한 제약이 있는 문제입니다. 모든 것을 다 할 수는 없죠. 한 가지 일을 잘 해내고 배우는 데 집중해야 합니다. 스탠다드 봇처럼 조금씩 다양한 분야로 확장해 나갈 수 있을지도 모릅니다. 어쨌든 램프는 사야 하잖아요.
저는 2,499달러짜리 램프 두 개를 사기 전에 후기를 좀 더 보고 싶지만, 먼저 구매하고 싶으시다면 그러셔도 좋습니다 .
(4) 인간은 이전보다 훨씬 더 지구에서 멀리 여행하고 있습니다
NASA의 재러드 아이작먼
(5) Primer, The Orator와 함께 새로운 브랜드 출시
Primer는 제가 투자에 참여하게 된 것을 가장 자랑스럽게 생각하는, 결코 지루하지 않은 자본 기업 중 하나입니다. 저는 이전에 Primer에 대해 글을 썼고, CEO인 Ryan Delk와 소프트웨어 개발에서 교육 경영으로 전향한 것에 대해 인터뷰한 적도 있습니다. Primer는 아이들을 진심으로 생각하며, 더 많은 아이들이 훌륭한 교육을 받을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
이번 주, 그들은 학생 한 명이 내레이션을 맡고 다른 학생들이 출연하는 영상을 공개했는데, 이 영상은 그들의 교육 방식과 우리가 미래를 어떻게 맞이할 수 있을지에 대한 낙관적인 비전을 보여줍니다. "앞으로 200년은 지난 200년과는 전혀 다를 것입니다. 우리는 아직 상상조차 할 수 없는 문제에 직면하게 될 것이고, 꿈도 꿀 수 없는 가능성에 부딪힐 것입니다. 우리에게 필요한 것은 단순히 해답만이 아닙니다. 회복력, 유연성, 용기, 그리고 숙련된 기술이 필요할 것입니다."
아멘.
