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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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Google은 미국 외 지역에서 최대 규모의 인공지능 인프라 하드웨어 엔지니어링 센터를 대만에 개설했으며, 라이칭더 총통은 이번 조치가 대만이 신뢰할 수 있는 기술 파트너이자 안전한 AI 개발을 위한 핵심 허브임을 입증하는 것이라고 설명했다.타이베이에 위치한 이 시설은 매일 수십억 명의 사람들이 사용하는 기기에 전력을 공급하는 전 세계 Google 데이터 센터에 배치되는 기술을 개발하고 테스트할 예정이라고 Google Cloud 부사장 아머 마흐무드가 밝혔다.대만은 전 세계 반도체의 60% 이상, 최첨단 칩의 90% 이상을 생산하고 있으며, AI 수요가 급증하는 가운데 TSMC만으로도 계약 칩 제조 분야에서 64%의 글로벌 시장 점유율을 차지하고 있다.
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2025.11.20 등록
**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
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2025.11.20 등록
Google DeepMind는 Boston Dynamics의 전 최고기술책임자(CTO)인 Aaron Saunders를 하드웨어 엔지니어링 부사장으로 영입했습니다. 이는 CEO Demis Hassabis가 Gemini를 Android가 여러 제조업체의 스마트폰을 구동하는 것처럼 범용 로봇 운영체제로 변모시키려는 비전을 발전시키기 위한 것입니다.Hassabis는 Gemini가 “거의 모든 물리적 구성으로 즉시 작동할 수 있는” AI 기반으로 기능하기를 목표로 하며, 이는 인간형 및 비인간형 로봇을 포함하여 회사가 AI 기반 로봇공학 분야로의 진출을 강화하고 있는 가운데 추진되고 있습니다.이러한 움직임은 Google DeepMind를 2035년까지 510억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 급속히 성장하는 시장에서 경쟁할 수 있는 위치에 올려놓습니다. 경쟁사인 Tesla는 향후 10년간 백만 대의 Optimus 인간형 로봇 생산을 목표로 하고 있으며, Unitree와 같은 중국 기업들은 경쟁력 있는 가격의 다리 달린 로봇을 제공하고 있습니다
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2025.11.20 등록
MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
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2025.11.20 등록
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