Wafer·Ricursive, AI로 엔비디아 해자 공략… 칩 코드 최적화·설계 자동화에 투자 몰려
엔비디아는 논란의 여지 없는 AI 칩의 왕좌다. 하지만 자신이 키워낸 AI 덕분에, 이 챔피언이 곧 만만치 않은 경쟁자들과 마주할 수 있다는 관측이 나온다. 현대 AI는 엔비디아 설계 위에서 돌아가며, 이 구조가 엔비디아를 4조 달러를 훌쩍 넘는 시가총액으로 끌어올렸다. 각 세대 엔비디아 칩은 거대한 데이터센터 안에서 수백~수천 개 프로세서를 묶어 더 강력한 AI 모델을 학습시킬 수 있게 해준다.
엔비디아 성공의 한 축은 각 세대 칩을 프로그래밍하기 쉽게 해주는 소프트웨어다. 그러나 이 '차별화된 기술'이 곧 그렇게 특별하지 않게 될 수도 있다. Wafer라는 스타트업은 AI 모델을 훈련해 특정 실리콘 칩 위에서 코드가 최대한 효율적으로 돌아가도록 최적화하는 일 — AI 분야에서 가장 어렵고 중요한 작업 중 하나 — 을 AI에 맡기고 있다.
Wafer 공동창업자 겸 CEO Emilio Andere는 오픈소스 모델에 강화학습(RL)을 적용해 커널 코드 — 운영체제에서 하드웨어와 직접 상호작용하는 소프트웨어 — 를 작성하도록 학습시키고 있다고 밝혔다. Wafer는 또 Anthropic의 Claude, OpenAI의 GPT 같은 기존 코딩 모델에 '에이전틱 하네스'를 추가해, 칩에서 직접 실행되는 코드를 작성하는 능력을 끌어올린다.
현재 많은 대형 테크 기업이 자체 칩을 갖고 있다. 애플은 수년 전부터 노트북·태블릿·스마트폰의 성능과 효율을 높이기 위해 커스텀 실리콘을 써왔고, 구글과 아마존은 클라우드 플랫폼 성능을 위해 자체 칩을 만든다. 메타는 최근 브로드컴과 공동 개발한 새 칩으로 1기가와트 규모의 컴퓨트 용량을 배치하겠다고 밝혔다. 어느 경우든 새 프로세서에서 매끄럽고 효율적으로 돌아가도록 방대한 양의 코드를 작성해야 하는 부담이 따른다.
Wafer는 AMD, 아마존과 협력해 각 사의 하드웨어에서 소프트웨어가 효율적으로 실행되도록 최적화 작업을 돕고 있다. 현재까지 시드 단계에서 400만 달러를 조달했고, 투자자에는 구글의 Jeff Dean, OpenAI의 Wojciech Zaremba 등이 포함된다.
Andere는 "최상급 AMD 하드웨어, 최상급 아마존 Trainium 하드웨어, 최상급 구글 TPU가 엔비디아 GPU와 동일한 이론적 플롭스를 제공한다"며 "우리가 극대화하려는 것은 '와트당 지능(intelligence per watt)'"이라고 말했다. 다만 이런 칩에서 코드를 안정적·효율적으로 돌릴 수 있는 성능 엔지니어는 비싸고 수요가 많은 반면, 엔비디아 소프트웨어 생태계는 코드 작성과 유지보수를 상대적으로 쉽게 만들어 준다. 실제로 Anthropic이 아마존과 손잡고 Trainium 위에서 자사 모델을 구축했을 때도, 하드웨어에 맞춰 모델 코드를 처음부터 다시 작성해야 했다.
Claude 자체가 코드 작성에서 인간을 넘어서는 수준의 AI 모델 중 하나가 된 지금, Andere는 AI가 엔비디아의 소프트웨어 우위를 갉아먹기까지 오랜 시간이 걸리지 않을 것으로 본다. 그는 엔비디아 하드웨어에 최적화된 코드를 쉽게 작성하게 해주는 라이브러리와 툴을 두고 "해자는 칩의 프로그래머빌리티에 있다. 이제 그것이 정말 강한 해자인지 다시 생각해볼 때가 됐다"고 말했다.
AI는 칩 설계 자체도 흔들고 있다. 전직 구글 엔지니어 Azalia Mirhoseini와 Anna Goldie가 창업한 Ricursive Intelligence는 AI로 컴퓨터 칩을 설계하는 새로운 방식을 개발 중이다. 스탠퍼드 조교수이기도 한 Mirhoseini는 "우리는 칩 설계의 긴 장대(long poles) — 물리적 설계와 설계 검증 — 을 공략하고 있다"고 말했다. 두 창업자는 구글 재직 시절 AI가 칩의 핵심 구성요소 배치를 최적화하는 방식을 개발했고, 이 접근법은 구글 자체 프로세서 설계를 바꾼 뒤 업계 전반의 다양한 칩에 널리 쓰이고 있다.
Ricursive는 여기서 더 나아가 설계의 더 많은 요소를 자동화하고 대형언어모델(LLM)을 설계 프로세스에 통합해, 엔지니어가 자연어로 칩 변경이나 질문을 표현할 수 있게 하는 것을 목표로 한다. 앱을 '바이브 코딩(vibe code)'하듯, 언젠가 칩도 '바이브 디자인'할 수 있을지 모른다는 것이다. 이런 전망에 투자자들은 열광하고 있다 — Ricursive는 불과 몇 달 만에 40억 달러 기업가치에 3억 3,500만 달러를 조달했다.
Goldie는 AI가 칩과 알고리즘을 함께 공동 설계(codesign)해 성능을 끌어올리는 것이 궁극적으로 가능할 수 있다며, AI가 자기 자신의 실리콘과 코드를 다듬는 '재귀적(recursive) AI 개선'의 형태가 될 수 있다고 말했다. 그는 "이제 우리는 컴퓨트를 더 투입해 더 빠르고 더 나은 칩을 설계할 수 있는 새로운 체제로 들어서고 있다 — 일종의 '칩 설계를 위한 스케일링 법칙'이 만들어지는 셈"이라고 덧붙였다.