시총 5조 5천억 달러에 달하는 엔비디아가 강력한 경쟁자를 만났다.

기사 작성자 및 출처: Pencil News

시총 5조 5천억 달러에 달하는 엔비디아가 강력한 경쟁자를 만났다.

반도체 회사 세레브라스가 곧 나스닥에 상장할 예정이다. 공모가는 주당 189달러로 책정되어 55억 5천만 달러를 조달할 예정이며, 이를 통해 회사 가치는 564억 달러(약 3,800억 위안)로 평가된다.

이는 올해 전 세계에서 가장 큰 규모의 기업공개(IPO)이며, 상반기 IPO 중에서도 가장 큰 규모가 될 가능성이 높습니다.

세레브라가 왜 그렇게 인기 있을까요? 엔비디아의 해시레이트 칩 시장 독점에 도전하려 하기 때문입니다.

세레브라스는 정말 독특한 능력을 가지고 있습니다.

엔비디아와 AMD의 GPU는 웨이퍼 전체를 여러 개의 작은 칩으로 자른 다음 패키징하여 만듭니다. 반면 세레브라는 정반대로 12인치 웨이퍼 전체를 AI 추론을 위한 거대한 칩으로 사용합니다.

이는 인류 역사상 가장 큰 칩이며, OpenAI는 100억 달러 규모의 주문을 했습니다.

자, 어떻게 작동하는지 한번 봅시다.

오랜 난제를 해결하기 위한 무차별 대입 사고

2016년에 설립되어 캘리포니아주 서니베일에 본사를 둔 세레브라스의 핵심 업무 AI 학습 및 추론 칩과 관련 서버 및 클라우드 서비스 개발입니다.

이 회사의 핵심 제품은 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)이라고 불리며, 현재 3세대 제품인 WSE-3까지 출시되었습니다.

이 칩은 얼마나 놀라운가요?

기존 GPU는 우표 크기 정도입니다. 반면, 세레브라스의 WSE는 접시 크기 정도의 단일 웨이퍼에 담겨 있습니다. 이 칩은 약 4조 개의 트랜지스터와 90만 개 이상의 AI 컴퓨팅 코어를 탑재하고 있으며, 웨이퍼 전체에 걸쳐 단일 칩으로 작동합니다.

이는 인공지능 산업에서 점점 심각해지는 문제, 즉 GPU 클러스터가 마치 빌딩 블록처럼 되어가는 현상을 해결하고자 합니다.

대규모 모델을 학습시키려면 이제 고속 네트워크로 연결된 수천 개, 심지어 수만 개의 GPU가 필요합니다.

하지만 GPU 개수가 많을수록 통신 지연 시간이 길어집니다. 대규모 모델의 경우 계산 자체가 불가능한 것은 아니지만, 통신 문제로 인해 처리가 중단되는 경우가 종종 발생합니다.

세레브라스의 접근 방식은 매우 혁신적입니다. 여러 개의 GPU를 만드는 대신, 단일의 초대형 칩을 개발하는 것입니다. 이 칩은 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 통신을 단일 웨이퍼에 통합합니다. 따라서 데이터는 여러 GPU 간에 빈번하게 이동할 필요가 없습니다.

이렇게 함으로써 얻을 수 있는 이점은 분명합니다. 지연 시간이 줄어들고, 전력 소비가 감소하며, 학습 및 추론 속도가 빨라지고, 매우 큰 모델의 확장이 더 쉬워집니다.

이는 NVIDIA의 GPU 시스템을 제외하면 가장 파격적인 접근 방식으로 여겨집니다.

이 놀라운 아이디어는 어디에서 나왔을까요? 그 답을 찾으려면 창업자를 언급해야 합니다.

창립자인 앤드류 펠드먼은 저전력 서버 제조업체인 시마이크로(SeaMicro)를 공동 창립한 후 세레브라스(Cerebras)를 설립한 연쇄 창업가입니다.

2012년, SeaMicro는 AMD에 약 3억 3400만 달러에 인수되었습니다.

그는 나중에 딥러닝에서 데이터 이동 비용이 점점 더 높아지고 있다는 사실을 깨달았다. 인공지능 시대가 CPU/GPU의 칩렛 기반 접근 방식을 계속 사용한다면, 조만간 필연적으로 병목 현상에 직면하게 될 것이다.

그래서 그는 업계의 많은 사람들이 불가능하다고 생각했던 일을 하기로 결심했습니다. 바로 웨이퍼 레벨 칩을 만드는 것이었습니다.

업계 관계자들은 그가 미쳤다고 말합니다. 왜냐하면 단일 칩으로 만들 경우, 부품 하나라도 고장 나면 전체 칩을 사용할 수 없게 될 수 있기 때문입니다. 그래서 웨이퍼를 여러 조각으로 잘라야 하는 것입니다.

펠드먼은 다시 한번 역발상을 했다. "칩 전체를 완벽하게 만들 수는 없지만, 시스템이 작동 중에 결함을 감지하고 피하도록 만들 수 있으며, 양호한 영역에서만 작동하도록 할 수 있다."

2019년, 세레브라스는 1세대 웨이퍼 레벨 칩을 출시했습니다. 그들은 실제로 그것을 성공적으로 해냈습니다.

세레브라스는 총 25억 달러에서 30억 달러에 달하는 융자 조달했는데, 이는 AI 칩 스타트업으로서는 비교적 높은 수준입니다. 마지막 융자 유치 후 기업 가치는 230억 달러였으며, 상장 하루 전에는 564억 달러로 조정되었습니다.

고객들이 246억 달러 상당의 주문을 추가로 하면서 매출이 급증했습니다.

세레브라스가 주목받게 된 것은 최근 2년 사이에 일어난 현상으로, 인공지능 추론의 중요성이 점점 커지고 있기 때문입니다.

세레브라스의 가장 큰 강점은 AI 추론 칩입니다. 초대형 단일 칩, 초고대역폭 메모리, 낮은 GPU 통신 오버헤드, 그리고 매우 낮은 추론 지연 시간 덕분에 AI 추론 분야에서 GPU를 대체할 수 있는 대안으로 자리매김하고 있습니다.

세레브라스의 매출은 2022년 2,460만 달러에서 2025년 5억 1,000만 달러로 4년 만에 19배 이상 급증했으며, 2025년에는 전년 동기 대비 76% 증가했습니다. 순이익은 2024년 4억 8,200만 달러의 순손실에서 2025년 2억 3,800만 달러의 순이익으로 전환되어 성공적인 경영 정상화를 달성했습니다.

세레브라스만큼 빠른 성장률을 달성할 수 있는 AI 하드웨어 회사는 극히 드뭅니다.

하지만 수익 구조가 매우 집중되어 있습니다. 2025년에는 수익의 86%가 중동 지역의 두 고객사인 G42와 MBZUAI에서 발생할 것으로 예상됩니다.

G42는 아랍에미리트(UAE) 국부펀드가 소유한 기술 회사이며, MBZUAI는 UAE의 모하메드 빈 자예드 인공지능 대학교입니다. MBZUAI는 G42 지분의 62%를 보유하고 있습니다.

이는 세레브라스가 현재 시장 점유율을 확대하고 있는 것이 아니라 소수의 대형 고객에 의해 공급받고 있다는 것을 의미합니다.

이러한 수익 구조를 가진 이유는 무엇일까요? 세레브라스는 일반적인 칩을 판매하는 것이 아니라, WSE 칩, 서버, 네트워크, 소프트웨어, 데이터 센터 구축 및 AI 추론 시설을 포함한 완벽한 AI 슈퍼컴퓨팅 시스템을 판매하기 때문입니다.

이곳은 국가 AI 프로젝트, 슈퍼컴퓨팅 센터, 대규모 모델링 회사와 같은 메가 프로젝트에 매우 적합합니다. 마침 UAE는 독립적인 AI 인프라와 자체 AI 클러스터를 갖춘 주권 AI 국가가 되기를 원하고 있습니다.

세레브라스의 매출 성장은 놀라운 일이 아니었습니다. 진정으로 자본 시장을 놀라게 한 것은 세레브라스의 246억 달러 규모의 수주 잔고였습니다. 5억 1천만 달러의 매출을 올린 회사가 246억 달러의 매출을 올릴 수 있다고 주장한 것입니다.

이는 AI 산업이 칩 판매에서 토큰 처리 용량 사전 주문으로 전환하고 있음을 의미합니다.

누가 이 주문을 했나요?

자금의 대부분은 오픈아이얼(OpenAI)에서 나왔으며, 오픈아이얼의 CEO인 알트만 본인도 세레브라스(Cerebras)의 초기 투자자였습니다.

OpenAI와 Cerebras는 750MW 규모의 AI 해시레이트 계약을 체결했으며, 이 계약 규모는 보수적으로 추산해도 100억 달러가 넘고 실제 규모는 200억 달러를 초과할 가능성이 있습니다. 계약 기간은 2028년까지입니다.

OpenAI는 데이터 센터 건설 지원을 위해 Cerebras에 약 10억 달러의 자금을 제공할 수도 있습니다. 또한 향후 Cerebras의 지분 최대 약 10%를 인수할 가능성도 있습니다. 두 회사의 관계는 단순한 고객-공급업체 관계를 넘어 AI 인프라 구축을 위한 공동 노력으로 발전했습니다.

이전에는 많은 미국 언론 매체들이 세레브라스의 기술력을 높이 평가하면서도 "진정으로 큰 규모의 고객은 없다"는 평을 덧붙이곤 했습니다. 하지만 오픈AI가 계약을 체결한 후 모든 것이 바뀌었습니다.

또 다른 고객은 앞서 언급한 G42입니다. 246억 달러 규모의 주문 중 G42가 차지하는 비중은 여전히 ​​수십억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 하지만 공개된 문서에는 정확한 금액이 명시되어 있지 않습니다.

엔비디아에 도전한다고? 잠깐만 기다려 봐.

세레브라가 과연 엔비디아에 도전할 수 있을까? 이는 투자자들과 AI 업계가 매우 우려하는 질문이다.

간단히 말해서, 엔비디아에 진정으로 도전하기에는 아직 갈 길이 멀다.

진짜 문제는 세레브라 칩의 성능이 충분한지 여부가 아니라, 엔비디아가 더 이상 칩 회사1가 아니라는 점입니다.

엔비디아의 가장 큰 경쟁 우위는 단순히 GPU만이 아니라 CUDA 소프트웨어 생태계에 있습니다. 오늘날 전 세계 대부분의 AI 프레임, 학습 시스템, 추론 도구 및 엔지니어링 라이브러리는 CUDA를 기반으로 구축되었습니다. 많은 기업들이 엔비디아 제품을 구매하는 것을 넘어 CUDA 없이는 운영이 불가능할 정도입니다. 반면, 세레브라의 소프트웨어 생태계는 현재 CUDA에 비해 훨씬 덜 성숙한 상태입니다.

더 중요한 것은 고객 구조입니다.

현재 세레브라스의 수익은 소수의 대형 고객사에 크게 의존하고 있어, 광범위한 생태계를 구축한 플랫폼 회사라기보다는 초대형 프로젝트 회사에 더 가깝습니다.

게다가 업계에는 AI 하드웨어에 대한 단 하나의 정답이 없다는 실질적인 문제가 존재합니다. 하버드대와 여러 기관이 올해 발표한 AI 가속기 연구에 따르면 최적의 하드웨어 플랫폼은 AI 워크로드에 따라 달라집니다. Cerebras, Groq, TPU, Gaudi, GPU는 각각 적합한 시나리오가 있습니다. 다시 말해, Cerebras는 특정 추론 시나리오에서 GPU보다 훨씬 뛰어난 성능을 보일 수 있지만, 그렇다고 해서 Nvidia를 완전히 대체할 수 있다는 의미는 아닙니다.

엔비디아는 공급망에 대한 매우 강력한 통제력을 구축했습니다. 현재 AI 산업이 진정으로 부족한 것은 GPU뿐만 아니라 CoWoS 고급 패키징, HBM 메모리, 전력, 데이터 센터 및 네트워크 장비입니다. 엔비디아는 TSMC의 고급 패키징 역량, 마이크론의 메모리, SK하이닉스의 HBM에 거의 전적으로 의존하고 있습니다. 이는 세레브라 아키텍처가 확립되더라도 여전히 동일한 공급망 시스템에 의존해야 한다는 것을 의미합니다.

게다가 세레브라스의 비즈니스 모델 자체도 엔비디아처럼 규모를 확장하기 어렵게 만듭니다. 엔비디아는 표준화된 제품을 판매하지만, 세레브라스는 고도로 맞춤화된 프로젝트에 가깝기 때문에 본질적으로 더 많은 자원을 소모하고, 속도가 느리며, 대형 고객에 대한 의존도가 높습니다.

이 글은 투자 조언을 구성하지 않습니다.