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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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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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