메타 거절한 퓨리오사, 브로드컴 손잡고 AI 인프라 판 '흔든다'

한국 NPU와 브로드컴 이더넷·패키징 결합…에이전틱 AI 시대 겨냥
외신 "브로드컴 AI 제국에 한국 퓨리오사AI 합류"
AI 경쟁 축 이동…GPU 성능 넘어 데이터 이동·전력 효율 전쟁 본격화

"AI 인프라는 이제 칩 경쟁이 아니라 토큰 생산 공장(Token Factory) 경쟁으로 가고 있다. 퓨리오사AI는 브로드컴과 함께 차세대 AI 추론 인프라를 구축하겠다."

백준호 퓨리오사AI 대표가 지난 4월2일 2세대 레니게이드 NPU를 소개하는 행사에서 발언하고 있다. 사진=백종민 테크 스페셜리스트

백준호 퓨리오사AI 대표가 글로벌 반도체 기업 브로드컴과 손을 잡으며 포스트 엔비디아 시대를 열겠다는 강력한 의지를 내비쳤다. 국내 AI 반도체 스타트업과 세계적 반도체 기업이 차세대 AI 추론 인프라 공동 구축에 합의하자 해외 언론들도 주목했다.

AI반도체인 NPU 스타트업인 퓨리오사AI는 27일 저녁 브로드컴과 에이전틱 AI 시대를 겨냥한 3세대 칩 공동 개발 협력을 발표했다. 양사는 퓨리오사AI의 차세대 NPU와 브로드컴의 첨단 패키징·이더넷 네트워크 기술을 결합해 대규모 AI 추론 인프라를 구축할 계획이다. 양사의 강점을 결합한 '동맹'이 탄생한 셈이다.

이번 협력은 퓨리오사AI의 NPU만을 공급하는 것이 아니라 서버와 랙 단위 AI 인프라 전체를 공동 설계하는 방식이다. 퓨리오사AI는 3세대 레니게이드 칩에 TCP(Tensor Contraction Processor) 구조와 HBM4·HBM4E 메모리를 적용하고, 브로드컴은 초고속 이더넷 스위치와 PCIe, 첨단 패키징 기술을 지원한다. 칩 생산은 TSMC의 2나노 공정을 통해 이뤄진다. 퓨리오사AI는 칩만이 아니라 소프트웨어 지원도 하게 된다.

이 과정에서 기존 서버당 8개로 제한됐던 NPU의 수를 더 늘릴 수 있을 것으로 예상된다. NPU와 네트워크의 결합이 이뤄내는 결과물이다. 기존 NPU가 고성능 서버나 저밀도 데이터센터용이었다면, 브로드컴이 합세하면서 GPU와 성능 면에서 경쟁할 수 있는 기반이 마련됐다. 이미 엔비디아는 NVLINK와 멜라녹스를 통해 GPU 간 연결을 지원, 대량의 GPU를 활용할 수 있다.

퓨리오사AI의 NPU 8장이 서버에 장착돼있다. 사진=백종민 테크 스페셜리스트

회사 측은 브로드컴과 협력한 3세대 레니게이드 칩은 2028년 상반기 중 샘플링을 시작한다고 설명했다.

퓨리오사AI는 지난해 메타의 피인수 제안을 받고도 거절했지만, 브로드컴과는 협력을 결정했다. 양측의 결합이 큰 성과로 이어질 수 있다는 판단에서다. 그만큼 퓨리오사AI의 위상이 지난 1년간 달라졌음을 반영한다. 한 업계 관계자는 "심각한 위기 상황에서도 메타의 제안을 거절했던 백 대표의 결단에 놀랐지만 이후 상황은 급변했다"고 말했다.

현재 메타의 시가총액은 1.6조달러 수준으로 브로드컴의 2조달러에도 못 미친다. AI 경쟁에서 뒤처진 메타의 기업가치는 정체됐지만, 브로드컴의 성장세는 뚜렷하다. 현재 브로드컴은 미국 상장사 중 시가총액 6위에 올라있다. 메타는 9위에 그친다.

브로드컴은 세계적인 반도체 기업으로, 구글·메타 등 글로벌 빅테크를 대상으로 맞춤형 AI 반도체와 네트워크 사업을 빠르게 확대하며 엔비디아 대항마 가운데 하나로 부상하고 있다.

업계에서는 이번 협력이 학습(training)에서 추론(inference)으로 변화하는 AI 분야의 동향을 따라 단순 GPU 성능보다 데이터 이동 효율과 전력 효율성이 중요해지는 현실을 반영한 것으로 해석하고 있다.

찰리 카와스 브로드컴 반도체 솔루션 그룹 사장은 "추론 성능은 단순 연산이 아니라 데이터 이동 효율로 결정된다"며 "퓨리오사AI의 TCP 아키텍처와 브로드컴의 AI 네트워킹 기술 결합은 차세대 AI 인프라를 가능하게 할 것"이라고 기대했다.

해외 언론들도 이번 사례에 주목했다. IT 전문매체 더레지스터(The Register)는 "브로드컴의 맞춤형 ASIC 사업이 한국 퓨리오사AI를 추가했다"면서 브로드컴의 AI 네트워크 기술과 퓨리오사AI의 추론 특화 아키텍처 결합에 의미를 부여했다. AI 데이터센터 규모가 커지면서 발생하는 서버·랙 간 데이터 이동 병목 문제를 해결하기 위한 방안이라는 분석이다.

백종민 테크 스페셜리스트 cinqange@asiae.co.kr