엔비디아의 빈틈은 메모리였습니다 — 포지트론 8억 7500만 달러와 네이버

포지트론이 9월 10일 8억 7500만 달러를 투자받았습니다. 기업가치는 50억 달러이고, 일곱 달 전 시리즈 B 때보다 다섯 배가량 올랐습니다.

이 회사가 파는 것은 학습용 칩이 아니라 추론 전용 칩입니다. 그리고 핵심 전략이 특이합니다. 비싼 고대역폭 메모리를 버리고 값싼 범용 메모리를 쓰겠다는 것입니다.

네이버가 투자자 명단에 올라 있다는 점도 국내에서는 눈여겨볼 대목입니다. 숫자와 주장, 그리고 아직 확인되지 않은 부분을 나눠서 보겠습니다.

엔비디아의 약점을 메모리에서 찾았습니다

AI 칩 경쟁은 오랫동안 연산 성능 싸움이었습니다. 초당 몇 번의 곱셈을 하느냐가 표의 맨 윗줄이었습니다.

포지트론의 출발점은 다릅니다. 대규모 추론에서 진짜 발목을 잡는 것은 연산이 아니라 메모리 용량과 실제로 쓸 수 있는 대역폭, 그리고 전력이라는 판단입니다.

이 판단이 맞다면 연산을 더 넣는 대신 메모리를 더 넣는 설계가 이깁니다. 이번 투자는 그 판단에 돈이 걸린 것입니다.

9월 10일, 8억 7500만 달러라는 숫자

시리즈 C 규모는 8억 7500만 달러입니다. 추론 전용 칩 스타트업으로는 매우 큰 규모입니다.

자금은 두 차례로 나뉘어 들어온 것으로 알려졌습니다. 회사는 이 돈을 차세대 실리콘의 양산 준비에 쓰겠다고 밝혔습니다.

반도체는 설계가 끝나도 양산까지 돈이 계속 듭니다. 이 규모는 테이프아웃 이후를 버티겠다는 뜻으로 읽힙니다.

기업가치 50억 달러 — 일곱 달 만에 다섯 배

이번 라운드의 기업가치는 투자 후 기준 50억 달러입니다.

2026년 2월 시리즈 B 당시 기업가치는 10억 달러를 갓 넘긴 수준이었습니다. 일곱 달 만에 약 다섯 배가 됐습니다.

이 속도는 제품 실적보다 기대가 앞선 구간이라는 신호이기도 합니다. 뒤에서 다시 짚겠습니다.

누가 돈을 넣었나

이번 라운드는 NEA, 안드라 캐피털, 아트레이데스 매니지먼트, 밸러 에쿼티 파트너스, 세미애널리시스 캐피털이 공동으로 이끌었습니다.

눈에 띄는 이름은 세미애널리시스 캐피털입니다. 반도체 업계를 깊게 분석해 온 쪽이 직접 투자자로 들어왔다는 점에서 기술 검증의 의미가 있습니다.

물론 투자자 구성이 제품 성능을 보장하지는 않습니다. 다만 어떤 성격의 돈이 모였는지는 보여 줍니다.

네이버가 이름을 올린 의미

해외 보도에서는 이 회사를 네이버가 투자한 곳으로 소개하고 있습니다. 국내 빅테크가 미국 추론 칩 스타트업에 지분을 들고 있다는 뜻입니다.

네이버는 자체 대규모 언어 모델을 운영하고 있어 추론 비용에 직접 노출돼 있습니다. 추론 단가를 낮추는 하드웨어는 곧바로 손익에 닿습니다.

엔비디아 의존도를 낮출 대안을 미리 확보하려는 움직임으로 볼 수 있습니다.

포지트론이라는 회사 — 2023년 네바다 리노

포지트론은 2023년에 세워진 회사이고 본사는 미국 네바다주 리노에 있습니다.

설립부터 이번 라운드까지 3년이 채 되지 않았습니다. 반도체 회사로서는 매우 빠른 속도입니다.

처음부터 학습이 아니라 추론에 목표를 좁혔다는 점이 이 속도의 배경으로 꼽힙니다.

첫 제품 아틀라스는 이미 팔리고 있습니다

아틀라스는 포지트론의 1세대 제품이고 이미 양산되어 공급되고 있습니다. 발표에만 있는 물건이 아닙니다.

설립 15개월 만에 출시됐고, 그때까지 들어간 초기 자본은 1250만 달러 수준이었다고 알려졌습니다.

적은 돈으로 실물을 내놨다는 점이 이후 투자 유치의 발판이 됐습니다.

H100 대비 와트당 세 배라는 주장

회사는 아틀라스가 엔비디아 H100 대비 와트당 연산 성능에서 세 배에 이른다고 주장합니다.

톰스하드웨어 보도에서는 더 구체적인 수치가 나옵니다. H200보다 추론에서 앞서면서 전력은 3분의 1 수준이고, 2000와트 환경에서 라마 3.1 8B 모델 기준 사용자당 초당 280토큰을 낸다는 것입니다.

다만 이 수치는 모델과 조건에 따라 크게 달라집니다. 벤치마크는 조건표와 함께 읽어야 합니다.

아시모프 — 2세대 실리콘의 이름

이번 투자의 실제 대상은 아시모프라는 이름의 2세대 칩입니다. SF 작가의 이름에서 따왔습니다.

아시모프는 포지트론의 연산 구조에 대용량 메모리를 직접 붙인 설계입니다. 메모리가 부속이 아니라 주인공입니다.

이 칩이 들어가는 완제품이 뒤에서 설명할 타이탄입니다.

메모리 우선 설계란 무엇인가

언어 모델 추론은 매 토큰마다 거대한 가중치를 읽어 옵니다. 연산기가 아무리 빨라도 데이터가 늦게 도착하면 놀게 됩니다.

그래서 실제 속도는 연산 능력보다 메모리에서 결정되는 경우가 많습니다. 이것을 메모리 병목이라고 부릅니다.

메모리 우선 설계는 이 관찰을 설계 원칙으로 삼은 것입니다. 연산기를 줄여서라도 메모리를 늘립니다.

HBM 대신 LPDDR5X를 쓴다는 선택

엔비디아를 비롯한 주류 AI 가속기는 고대역폭 메모리를 씁니다. 빠르지만 비싸고 물량이 모자랍니다.

포지트론은 대신 LPDDR5X를 씁니다. 스마트폰과 노트북에 널리 쓰이는 범용 메모리입니다.

한 칩당 대역폭은 고대역폭 메모리보다 불리합니다. 대신 같은 돈으로 훨씬 많은 용량을 붙일 수 있고, 물량을 구하기 쉽습니다.

HBM이 지금 왜 병목인가

고대역폭 메모리는 칩 위에 메모리를 층층이 쌓고 특수 패키징으로 붙입니다. 만들 수 있는 곳도 적고 생산 능력도 한정돼 있습니다.

AI 가속기 수요가 폭발하면서 이 공정이 업계 전체의 목이 됐습니다. 칩 설계가 좋아도 메모리를 못 구하면 못 팝니다.

포지트론의 선택은 이 줄을 아예 서지 않겠다는 것입니다. 공급망 위험을 설계로 피하는 전략입니다.

칩당 288GB에서 2,304GB까지

아시모프는 칩 하나에 288기가바이트에서 2,304기가바이트까지 메모리를 붙입니다.

현재 주류 가속기의 칩당 메모리가 수십에서 백여 기가바이트대인 것과 비교하면 자릿수가 다릅니다.

메모리가 크면 큰 모델을 쪼개지 않고 한 칩에 올릴 수 있습니다. 쪼개면 칩 사이 통신이 늘고 그만큼 느려집니다.

타이탄 — 아시모프가 들어가는 완제품

타이탄은 아시모프를 얹은 2세대 플랫폼입니다. 회사는 2026년 중 선보이는 것을 목표로 해 왔습니다.

가속기 한 장당 최대 2테라바이트의 고속 메모리를 붙이고, 최대 16조 파라미터 규모 모델을 지원한다는 설명이 있습니다.

자료에 따라 수치가 더 크게 제시되는 경우도 있어, 아래에서 그 차이를 따로 짚겠습니다.

18.4테라바이트와 23.68테라비트

다른 자료에서는 타이탄 한 대에 최대 18.4테라바이트의 LPDDR5X가 들어가고 메모리 대역폭이 초당 23.68테라비트에 이른다고 설명합니다.

이 수치는 가속기 한 장 기준이 아니라 장비 한 대 기준으로 읽어야 앞의 설명과 어긋나지 않습니다.

같은 제품을 두고 단위가 섞이면 성능이 과장돼 보입니다. 수치를 인용할 때 기준 단위를 함께 확인하는 편이 안전합니다.

32조 파라미터라는 수치가 말하는 것

회사 설명에 따르면 타이탄 한 대로 32조 파라미터 규모의 언어 모델을 돌릴 수 있습니다.

오늘 공개된 대형 모델들이 대체로 수천억에서 조 단위인 것을 생각하면 한참 앞을 내다본 숫자입니다.

이 수치는 지금 필요한 성능이라기보다 앞으로 몇 년을 버티겠다는 설계 여유로 보는 편이 맞습니다.

컨텍스트 10억 토큰이라는 주장

같은 설명에 컨텍스트 창 10억 토큰이라는 수치도 함께 나옵니다.

긴 문맥은 메모리를 크게 먹습니다. 대화가 길어질수록 중간 계산값을 계속 들고 있어야 하기 때문입니다.

메모리를 많이 붙인 설계가 긴 문맥에서 유리한 이유가 여기 있습니다. 다만 실제로 그만한 문맥을 쓸 모델이 아직 없습니다.

달러당 토큰 26배라는 시뮬레이션 결과

회사는 자사 실리콘으로 구성한 랙이 엔비디아 블랙웰 GB300 NVL72 대비 달러당 최대 26배의 토큰을 처리한다고 밝혔습니다.

추론 서비스의 원가는 결국 토큰당 얼마인가로 수렴합니다. 이 비율이 실제로 나온다면 가격 구조가 통째로 바뀝니다.

그래서 이 숫자가 이번 투자 설명의 중심에 놓여 있습니다.

아직 시뮬레이션이라는 점

다만 이 26배는 실물 측정이 아니라 시뮬레이션 데이터에 근거한 수치입니다. 칩이 아직 나오지 않았기 때문입니다.

반도체에서 시뮬레이션과 실물의 격차는 흔합니다. 전력, 발열, 수율, 소프트웨어 성숙도가 모두 변수입니다.

이 글에서 확실히 구분해 두어야 할 부분입니다. 아틀라스는 실물이고 아시모프는 아직 예고편입니다.

TSMC N3P 테이프아웃, 2026년 말

아시모프는 TSMC의 N3P 공정으로 2026년 말 테이프아웃할 예정입니다.

테이프아웃은 설계를 확정해 공장에 넘기는 단계입니다. 이 시점부터는 설계를 바꾸기가 매우 어렵습니다.

N3P는 3나노급 공정의 개선판으로 전력 효율이 중요한 설계에 유리합니다.

양산은 2027년 하반기

양산 목표는 2027년 하반기입니다. 지금부터 1년 가까이 남았습니다.

그 사이 엔비디아도 신제품을 내놓습니다. 비교 대상이 계속 움직인다는 뜻입니다.

추론 칩 도전자들이 반복해서 겪은 어려움이 바로 이 시차입니다. 발표 시점의 우위가 출시 시점에도 남아 있느냐가 관건입니다.

실제 사례 — 추론 비용이 서비스 가격에 닿는 길

AI 서비스를 운영하면 사용자가 늘수록 추론 비용이 선형으로 늘어납니다. 학습은 한 번이지만 추론은 매번입니다.

그래서 많은 서비스가 무료 사용량을 조이거나 응답 길이를 줄여 원가를 맞춥니다. 사용자 입장에서는 서비스가 인색해지는 것으로 느껴집니다.

추론 단가가 내려가면 이 압박이 풀립니다. 요금이 바로 내려가지 않더라도 제공량이 먼저 늘어나는 경우가 많습니다.

실제 사례 — 국내 AI 서비스가 얻는 것

국내 서비스는 환율과 해외 클라우드 요금까지 얹혀 추론 원가 부담이 더 큽니다.

메모리를 많이 붙인 장비는 큰 모델을 쪼개지 않고 돌릴 수 있어 운영이 단순해집니다. 서버 대수와 네트워크 구성이 줄어듭니다.

네이버 같은 곳이 미리 지분을 확보하는 이유를 이 관점에서 읽으면 이해가 쉽습니다.

남는 의문 세 가지

첫째는 소프트웨어입니다. 엔비디아의 진짜 해자는 칩이 아니라 개발 도구 생태계라는 평가가 오래전부터 있었습니다.

둘째는 대역폭입니다. 용량으로 이겨도 초당 읽는 속도에서 밀리면 특정 작업에서는 불리합니다.

셋째는 시점입니다. 2027년 하반기에 도착했을 때 경쟁 구도가 지금과 같을지는 아무도 모릅니다.

핵심 정리

포지트론이 9월 10일 8억 7500만 달러를 유치했고 기업가치는 50억 달러입니다. 일곱 달 전보다 다섯 배가량 오른 값입니다.

전략은 고대역폭 메모리 대신 범용 LPDDR5X를 대량으로 붙이는 메모리 우선 설계입니다. 아시모프 칩은 288기가바이트에서 2,304기가바이트까지 메모리를 답니다.

1세대 아틀라스는 이미 팔리고 있지만 2세대는 2026년 말 테이프아웃, 2027년 하반기 양산 예정입니다. 달러당 26배라는 수치는 아직 시뮬레이션 값입니다.

참고하실 만한 것

추론 칩 경쟁을 따라가고 싶으시면 발표 수치보다 테이프아웃과 양산 일정을 먼저 보시면 좋습니다. 실물이 나오기 전 수치는 대부분 시뮬레이션입니다.

SVIL 블로그에서는 반도체와 AI 인프라 소식을 저시력 사용자도 편하게 읽을 수 있는 큰 글씨로 정리하고 있습니다.

이 글의 근거가 된 원문은 아래 출처 목록에 모아 두었습니다.

출처

• PR Newswire — Positron AI Raises 875 Million at a 5 Billion Valuation
• SiliconANGLE — Chipmaker Positron nabs 875M to speed up inference with consumer-grade memory
• Converge Digest — Positron Raises 875M to Scale Memory-First Inference Silicon
• Yahoo Finance — Positron AI raises 875 million Series C at 5 billion valuation
• Tom's Hardware — Positron AI says its Atlas accelerator beats Nvidia H200 on inference
• VentureBeat — Positron believes it has found the secret to take on Nvidia in AI inference chips
• Positron — Atlas product page
• WOWTALE — Naver-Backed Positron AI Raises 875M
• Jon Peddie Research — Positron jumps up to the big-league investment circle

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