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d-Matrix, AI 칩 개발로 20억 달러 가치 평가에 2억 7,500만 달러 투자 유치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 14:34
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


AI 칩 스타트업 d-Matrix는 시리즈 C 펀딩에서 20억 달러 밸류에이션으로 2억 7,500만 달러를 확보하여, 업계가 훈련에서 대규모 대형 언어 모델 배포로 초점을 전환함에 따라 AI 추론 워크로드를 구동하는 경쟁에서 떠오르는 도전자로 산타클라라 기반 회사를 자리매김했습니다.​

11월 12일에 발표된 이 초과 청약된 라운드는 BullhoundCapital, Triatomic Capital, Temasek이 공동 주도했으며, Qatar Investment Authority와 싱가포르의 EDBI가 새롭게 참여했습니다.의 M12 벤처 펀드와 기존 투자자인 Nautilus Venture Partners, Industry Ventures, Mirae Asset도 이번 라운드에 합류하여, d-Matrix의 2019년 설립 이후 총 펀딩 규모를 4억 5,000만 달러로 끌어올렸습니다.​


AI의 다음 병목 현상 타겟팅

Sid Sheth와 Sudeep Bhoja가 설립한 d-Matrix는 일찍이 역발상 테제에 투자했습니다: 경쟁사들이 AI 훈련 칩에 집중하는 동안, 진짜 도전은 기업들이 훈련된 모델을 대규모로 연속적으로 실행하려고 할 때 올 것이라는 것이었습니다. "우리는 훈련된 모델이 대규모로 연속적으로 실행되어야 할 때 인프라가 준비되지 않을 것이라고 예측했습니다"라고 Sheth는 성명에서 밝혔습니다.​

2024년 11월에 출시된 이 회사의 Corsair 가속기는 연산과 메모리를 통합하는 Digital In-Memory Compute 아키텍처를 사용하여 d-Matrix가 주장하는 바에 따르면 GPU 기반 시스템보다 10배 빠른 성능, 3배 낮은 비용, 최대 5배 더 나은 에너지 효율성을 제공합니다. 이 플랫폼은 Llama 70B 모델에서 토큰당 2밀리초로 초당 최대 30,000개의 토큰을 생성할 수 있습니다.​


시장 모멘텀

이번 자금 조달은 AI 추론 시장이 급속도로 확장되는 가운데 이루어졌습니다. 이 분야는 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 광범위한 배포에 힘입어 2025년 약 1,060억 달러에서 2030년까지 2,550억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. Triatomic Capital의 제너럴 파트너인 Jeff Huber는 "AI 추론이 프로덕션 AI 시스템에서 지배적인 비용 요소가 되고 있습니다"라고 말했습니다.​

d-Matrix는 이제 추론 칩 시장에서 Nvidia와 같은 기존 업체들과 Cerebras, Groq, SambaNova를 포함한 신흥 전문 기업들과 경쟁하고 있습니다. 이 회사는 Santa Clara, Toronto, Sydney, Bangalore, Belgrade에 있는 사무소에서 250명 이상의 직원을 고용하고 있습니다.​

새로운 자본은 글로벌 확장, 3D 메모리 스태킹 혁신을 포함한 회사의 제품 로드맵 추진, 그리고 하이퍼스케일, 엔터프라이즈 및 주권 고객을 위한 대규모 배포 지원에 사용될 예정입니다. Morgan Stanley는 이번 거래의 독점 배치 대행사로 활동했습니다.

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OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
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