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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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콘텐츠 크리에이터 Matthew Berman은 절차적으로 생성된 복셀 아트 로봇부터 레이 트레이싱 시뮬레이터, 중력 기반 태양계, 골프 스윙 분석기까지—대화형 프롬프트를 사용하여 12개 이상의 인터랙티브 애플리케이션을 구축함으로써 Gemini 3의 코딩 역량을 시연했다.실험 결과 이 모델은 비교적 적은 프롬프트로 기능적이고 물리적으로 정확한 애플리케이션을 생성할 수 있으며, 협상이 가능한 AI 상대가 있는 모노폴리 보드 게임 생성기와 경제 데이터를 분석하여 AI 버블 위험을 평가하는 버블 시뮬레이션을 포함한다.Gemini 3는 2025년 11월 17일에 출시되었으며, Google이 설명하는 최첨단 멀티모달 추론과 프레임별 비디오 분석 기능을 갖추고 있다—Berman은 골프 스윙 분석기에서 이 기능을 활용하여 개별 비디오 프레임에 걸쳐 성능을 수집하고 평가했다.
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2025.11.23 등록
Figure AI는 390억 달러 가치의 휴머노이드 로봇 스타트업으로, 회사의 로봇이 인간의 두개골을 골절시킬 수 있고 작업자에게 심각한 부상 위험을 초래한다고 경영진에게 경고한 후 해고되었다고 주장하는 전 제품 안전 책임자로부터 연방 소송에 직면해 있습니다.아마존과 그 로봇 부서에서 6년 이상의 경력을 가진 로봇 안전 엔지니어인 Robert Gruendel은 금요일 캘리포니아 북부 지방 연방 지방법원에 소송을 제기했습니다. 고소장은 그가 회사의 휴머노이드 로봇에 대한 “가장 직접적이고 문서화된 안전 불만”을 제기한 지 며칠 후인 9월에 해고되었다고 주장합니다.소송에 따르면, Gruendel은 7월에 충격 테스트를 실시했으며, 로봇이 “초인적인 속도”로 움직이고 “통증 역치의 20배”에 달하는 힘을 발생시킨다는 사실을 발견했습니다. 이는 성인 인간의 두개골을 골절시키는 데 필요한 힘의 두 배 이상입니다. 소송은 또한 오작동하는 로봇이 직원이 근처에 서 있는 동안 “강철 냉장고 문에 ¼인치 깊이의 상처를 새긴” 사건을 설명합니다.안전 계획 하향 조정 의혹소송은 Gruendel이 두 주요 투자자로부터 투자를 확보하는 데 도움이 된 포괄적인 안전 로드맵을 개발했지만, 자금 조달 라운드가 종료된 후 회사 경영진에 의해 이 계획이 “무용지물이 되었다”고 주장합니다. Gruendel은 이것이 “사기로 해석될 수 있다”고 경영진에게 경고한 것으로 알려졌습니다.고소장은 또한 Gruendel이 CEO Brett Adcock과 수석 엔지니어 Kyle Edelberg에게 보낸 메시지에서 로봇의 능력에 대한 우려를 제기했을 때, 그의 경고가 무시되었다고 주장합니다. 소송에 따르면, Gruendel의 안전 지침은 “의무가 아닌 장애물”로 취급되었으며, 그는 해고되기 전에 회사가 “모호한 ‘사업 방향 전환’“을 겪고 있다는 말을 들었습니다.회사, 주장 부인Figure AI는 혐의를 부인하며 CNBC에 Gruendel이 “낮은 업무 성과로 해고되었다”고 밝혔고, 그의 주장은 “Figure가 법정에서 철저히 반박할 허위 사실”이라고 말했다. 회사 대변인은 추가 논평 요청에 즉각 응답하지 않았다.이 소송은 Figure가 9월에 Parkway Venture Capital이 주도하고 Nvidia, Microsoft, Intel Capital 및 기타 주요 투자자들이 참여한 10억 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 라운드를 완료한 지 두 달 후에 제기되었다. 이번 라운드는 산호세 소재 회사의 기업 가치를 390억 달러로 평가했으며, 이는 Jeff Bezos, Nvidia, Microsoft로부터 투자를 받았던 2024년 초 기업 가치 대비 15배 증가한 것이다.Gruendel의 변호사는 CNBC에 캘리포니아 법이 안전하지 않은 관행을 보고하는 직원을 보호한다고 말하며, 이것이 휴머노이드 로봇 안전과 관련된 최초의 내부고발 소송 중 하나가 될 수 있다고 언급했다. Gruendel은 배심원 재판과 함께 경제적, 보상적, 징벌적 손해배상을 요구하고 있다.
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2025.11.23 등록
Linus Tech Tips는 딥페이크 기술이 지난 5년 동안 제작이 훨씬 쉬워지고 더욱 그럴듯해졌음을 보여주며, 이 기술이 취약 계층을 노린 사기 등에 악용될 수 있다는 시급한 우려를 제기합니다.팀은 DeepFaceLab을 사용하여 라이너스 세바스찬의 얼굴 사진 7,000장으로 훈련된 딥페이크를 매우 그럴듯하게 제작했으며, 이 과정은 5년 전 시도에 비해 “적어도 100배는 더 쉬웠다”고 밝히기도 했습니다. 또한 일반 하드웨어와 상업용 도구만으로 완전히 AI 기반의 영상을 만들어냈습니다.2024년 전 세계 온라인 사기 피해액은 1조 달러를 넘어섰고, 북미 지역의 딥페이크 사기 사례는 2022년부터 2023년까지 1,740% 급증했으며, 이 영상은 시청자들이 이러한 빠르게 증가하는 위협을 인식하고 피할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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2025.11.23 등록
개발자 Armin Ronacher는 2025년에도 AI 에이전트 구축이 여전히 어렵다고 주장하며, Vercel AI SDK와 같은 고수준 SDK 추상화는 실제 도구 사용을 처리할 때 제대로 작동하지 않아, 캐싱, 강화, 에이전트 루프 설계에 대한 더 나은 제어를 위해 Anthropic과 OpenAI의 네이티브 플랫폼 SDK로 회귀하게 된다고 설명한다.이 글은 명시적 캐시 관리가 자동 캐싱보다 예상외로 우수하다고 지적하며, Anthropic의 수동 캐시 제어는 개발자가 대화를 분할하고, 컨텍스트를 편집하며, 시스템 프롬프트 이후와 대화 기록 전반에 캐시 포인트를 배치하여 비용을 더 정확하게 예측할 수 있게 한다고 설명한다.Anthropic Claude 모델은 명시적 캐싱 전략을 통해 최대 90%의 비용 절감을 달성할 수 있지만, 에이전트 개발자들은 학습을 위한 상세한 실패 로깅의 이점과 모든 오류를 컨텍스트에 보존하는 데 따르는 토큰 비용 사이의 근본적인 긴장 관계에 직면한다.
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2025.11.23 등록
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