이제 칩 회사는 속도가 아니라 전기로 경쟁해

AI 데이터센터용 저전력 칩 설계 스타트업 **벨라우라 AI(Velaura AI)**가 8월 18일 1억 1000만 달러 시리즈A를 공식 발표했어. 셀리그먼벤처스가 주도했고 밸류에이션은 10억 달러 이상이야.

시리즈A에서 유니콘이 되는 건 흔한 일이 아니야. 특히 반도체처럼 자본이 많이 들고 검증 주기가 긴 분야에서는 더 그래. 이 가격표가 말하는 건 투자자들이 이 회사의 기술보다 이 회사가 겨냥한 문제를 크게 보고 있다는 거야.

그 문제는 전기야.

지금 AI 인프라 확장을 실제로 가로막는 게 GPU 공급이 아니야. 데이터센터에 끌어올 수 있는 전력이야. 신규 데이터센터를 지으려면 전력망 접속을 신청해야 하는데, 미국 주요 지역에서 이 대기 줄이 수년 단위야. 전력 계약을 못 따면 GPU를 아무리 많이 사도 꽂을 데가 없어. 이 시리즈에서 어제 다룬 삼성의 배선 저항 연구도, 오늘의 벨라우라도 결국 같은 벽을 향하고 있어.

등장인물 정리 — 타이탄 코어, 그리고 IP 사업 모델

벨라우라가 파는 건 완성된 칩이 아니야. 회사가 내세우는 건 **'타이탄 코어(Titan Core)'**라는 자체 디지털 칩 IP와 설계 플랫폼이야. 회사 설명에 따르면 AI 가속기의 수학 연산에서 성능을 유지하면서 와트당 성능을 2~4배 개선한다고 해.

여기서 'IP'가 뭔지 짚고 가자. 반도체 설계 자산이야. 칩을 직접 만들어 파는 게 아니라, 칩을 만드는 회사에 설계 블록을 라이선스하는 사업이지. 암(Arm)이 이 모델의 대표 사례야. 암은 스마트폰 칩을 직접 만들지 않아. 설계를 팔고 로열티를 받아.

이 모델의 장점은 자본 효율이야. 자체 칩을 만들려면 마스크 제작, 웨이퍼 선구매, 패키징, 테스트, 재고 관리까지 수억 달러가 들어. IP 라이선스는 그게 없어. 1억 1000만 달러라는 시리즈A 규모가 자체 칩 회사 기준으로는 작아 보이는데, IP 회사 기준으로는 충분히 큰 이유가 여기 있어.

단점도 명확해. 고객이 자기 칩에 남의 IP를 넣는 결정은 무겁고 느려. 한 번 넣으면 몇 년을 같이 가야 하니까 검증을 오래 하고, 실적이 없는 신생 회사의 IP를 넣는 건 큰 위험이야. IP 사업은 첫 고객을 얻기가 가장 어렵고, 얻고 나면 오래 간다.

'와트당 성능'이라는 지표도 정리하고 가자. 예전에는 칩을 초당 연산 횟수(FLOPS)로 비교했어. 지금은 그 숫자만으로는 의미가 없어. 데이터센터에 들어갈 수 있는 전력이 고정돼 있으면, 같은 전력으로 얼마나 많은 연산을 하느냐가 실제 처리량을 결정하거든. 랙 한 대에 넣을 수 있는 칩 수도, 냉각 설비 규모도, 전기 요금도 전부 여기에 묶여 있어.

2~4배라는 폭이 넓은 것도 이유가 있어. 어떤 연산을, 어떤 정밀도로, 어떤 조건에서 측정하느냐에 따라 결과가 크게 달라지거든. 회사가 밝힌 대상은 "AI 가속기의 수학 연산"인데, 이건 칩 전체가 아니라 특정 연산 블록이야. 칩 전체의 전력 효율이 2~4배 좋아진다는 뜻이 아니야. 이런 발표에서 가장 흔한 오독 지점이라 짚어둘 만해.

투자자 명단이 이 회사의 성격을 더 잘 말해줘. 셀리그먼벤처스가 주도했고, 신규로 캐프리콘인베스트먼트그룹과 프로스퍼리티7 벤처스가 들어왔어. 기존 투자자로는 메이필드, 매버릭실리콘, MARA, 프렘지인베스트, 삼성 카탈리스트 펀드, 스텝스톤그룹이 참여했어.

이 명단에서 눈에 띄는 게 두 개야. MARA는 비트코인 채굴 회사야. 채굴업은 전기를 사서 연산으로 바꿔 파는 사업이라, 와트당 성능이 곧 마진인 업종이지. 프로스퍼리티7은 아람코 계열의 벤처 투자사야. 에너지 자본이 연산 효율에 투자하는 구조인 거지. 그리고 삼성 카탈리스트 펀드의 참여는 국내 반도체 생태계와의 연결점을 보여줘.

저전력 설계가 왜 어려운지도 짚고 갈 만해. 칩의 전력 소비는 크게 두 갈래야. 회로가 스위칭할 때 쓰는 동적 전력과, 아무것도 안 해도 새어나가는 누설 전력. 공정이 미세해질수록 누설 전력 비중이 커지고, 전압을 낮추면 누설은 줄지만 동작 속도와 안정성이 나빠져. 전압을 낮추면서도 성능과 신뢰성을 유지하는 게 저전력 설계의 본질적인 줄타기야. 여기에 AI 연산 특유의 조건이 붙어. 행렬 곱셈이 압도적으로 많고, 정밀도를 낮춰도 결과가 크게 안 나빠지는 경우가 많아서, 범용 연산기보다 훨씬 공격적인 최적화가 가능해. 벨라우라가 겨냥한 지점이 여기야.

숫자 정리

항목 내용
라운드 1억 1000만 달러 (시리즈A)
밸류에이션 10억 달러 이상
주도 셀리그먼벤처스
신규 투자자 캐프리콘인베스트먼트그룹, 프로스퍼리티7 벤처스
기존 투자자 메이필드, 매버릭실리콘, MARA, 프렘지인베스트, 삼성 카탈리스트 펀드, 스텝스톤그룹
핵심 제품 타이탄 코어 — 디지털 칩 IP·설계 플랫폼
주장 성능 AI 가속기 연산 와트당 성능 2~4배
고객 4대 클라우드 사업자 중 3곳과 협업 (이름 비공개)

표에서 가장 중요한 줄은 마지막이야. 세계 4대 클라우드 사업자 중 3곳과 협업하고 있다는 것. 이름은 공개되지 않았지만, 이게 사실이라면 IP 사업에서 가장 어려운 관문을 이미 통과했다는 뜻이야.

다만 '협업'이라는 단어의 무게를 봐야 해. 반도체 업계에서 이 표현은 정식 라이선스 계약부터 평가용 샘플 제공, 기술 검토 미팅까지 넓은 범위를 덮어. 하이퍼스케일러들은 유망한 IP를 폭넓게 평가하는 게 일상 업무야. 평가 단계와 채택 단계는 완전히 다르고, 어느 쪽인지는 공개되지 않았어.

밸류에이션 10억 달러의 근거도 이 지점에 있을 거야. 하이퍼스케일러 3곳과 이야기 중인 저전력 IP 회사라면, 그중 하나만 실제 채택해도 매출 규모가 크게 뛰거든. 투자자들이 산 건 현재 매출이 아니라 그 확률이야.

시리즈A에서 유니콘이 되는 것의 의미도 한 번 더 볼 필요가 있어. 보통 시리즈A는 제품과 초기 고객을 검증하는 단계고, 유니콘 밸류에이션은 매출이 어느 정도 궤도에 오른 뒤에 붙어. 이 순서가 뒤집혔다는 건 두 가지 중 하나야. 팀과 기술이 예외적으로 검증됐거나, 이 분야에 자본이 몰려 가격이 앞서 나갔거나. 최근 AI 반도체 분야에서 두 번째 요인이 강하게 작용해온 건 사실이야.

각자의 이득 — 이 판에서 누가 뭘 가져가나

클라우드 사업자가 얻는 건 전력 예산의 여유야. 구글, 아마존, 마이크로소프트는 모두 자체 AI 칩을 설계하고 있어. 자체 칩의 목적은 엔비디아 의존을 줄이는 것도 있지만, 자기 워크로드에 맞춰 전력 효율을 끌어올리는 게 더 커. 여기에 외부 IP를 넣어 연산 블록의 효율을 올릴 수 있다면 설계 기간을 줄이면서 목표를 달성할 수 있어.

벨라우라가 얻는 건 시간과 신뢰야. IP 회사의 성패는 결국 몇 개 칩에 들어갔느냐로 결정돼. 1억 1000만 달러는 설계 팀을 키우고 고객 대응 조직을 갖추는 데 쓰일 거야. 회사는 이번 자금으로 엔지니어링과 고객 대면 인력을 확충하고 파트너와의 협업을 심화한다고 밝혔어.

MARA 같은 전력 집약 사업자가 얻는 건 원가 구조야. 채굴이든 AI 추론이든 전기를 연산으로 바꾸는 사업의 본질은 같아. 와트당 성능이 개선되면 같은 전력 계약으로 더 많은 매출을 낼 수 있어. 이런 회사가 초기 투자자로 들어와 있다는 건 실사용 환경에서의 검증 통로를 갖고 있다는 뜻이기도 해.

로보틱스·드론 업계도 잠재 수혜자야. 회사는 데이터센터를 넘어 피지컬 AI 영역으로 확장하겠다고 밝혔는데, 여기서는 전력 제약이 훨씬 가혹해. 배터리로 도는 기기에서 연산 전력은 곧 주행 시간이거든. 드론이 5분 더 날 수 있느냐가 사업성을 가르는 경우가 실제로 많아.

국내 반도체 생태계 관점에서는 삼성 카탈리스트 펀드의 참여가 눈에 띄어. 삼성은 이런 초기 투자를 통해 유망 기술을 미리 보고, 필요하면 파운드리 고객으로 연결하거나 자사 설계에 도입할 수 있는 위치를 만들어. 투자 자체보다 그 뒤의 옵션이 목적인 배치야.

반면 리스크를 지는 쪽도 있어. 시리즈A 유니콘은 다음 라운드의 문턱을 스스로 높여. 10억 달러에서 시작하면 다음 라운드는 훨씬 높은 숫자를 요구받는데, 그 사이에 실제 채택 실적을 만들어야 해. IP 사업은 검증 주기가 길어서 이 시간표가 빡빡할 수 있어.

전력 제약이 얼마나 실질적인지 숫자로 감을 잡아보자. 대형 AI 데이터센터 한 곳의 전력 수요는 중소 도시 하나에 맞먹는 수준으로 커졌어. 그래서 지금 데이터센터 입지 결정에서 가장 먼저 보는 게 땅값이나 통신망이 아니라 전력망 접속 가능 시점이야. 이번 주 국내외에서 나온 데이터센터 관련 정책 뉴스들도 대부분 전력이 핵심 쟁점이었어. 연산 효율 1%가 곧 전력 계약 1%로 환산되는 구조라, 와트당 성능 개선은 단순한 기술 지표가 아니라 사업 허가와 직결된 변수야.

과거 유사 사례 — 반도체 IP 사업의 성패

**암(Arm)**이 성공 사례의 정본이야. 칩을 만들지 않고 설계를 라이선스하는 모델로 모바일 시장을 사실상 독점했어. 성공 요인은 성능이 아니라 생태계였어. 컴파일러, 운영체제, 개발 도구, 그리고 수많은 파트너가 암 명령어 집합 위에 쌓이면서 전환이 불가능해졌지. IP 사업에서 진짜 해자는 기술이 아니라 그 위에 쌓인 것이라는 걸 보여준 사례야.

**리스크파이브(RISC-V)**는 다른 경로를 보여줘. 개방형 명령어 집합으로 라이선스 비용 없이 쓸 수 있어서 빠르게 퍼졌지만, 파편화 문제와 소프트웨어 생태계 미성숙이 계속 지적돼 왔어. 벨라우라가 파는 건 명령어 집합이 아니라 연산 블록 IP라 직접 비교 대상은 아니지만, 개방형 대안이 언제든 압력을 만든다는 점은 같아.

실패 사례로는 자체 AI 칩을 만들다 접은 회사들이 있어. 웨이브컴퓨팅처럼 유망한 아키텍처로 주목받았지만 양산과 소프트웨어 지원에서 무너진 경우들이지. 벨라우라의 IP 모델은 그 함정을 구조적으로 피해가는 배치야. 양산 리스크를 고객에게 넘기고 자기는 설계에만 집중하는 것이니까.

다만 IP 모델 고유의 실패도 있어. 아무리 좋은 IP를 만들어도 고객이 채택하지 않으면 매출이 0이야. 자체 칩 회사는 적어도 만들어서 팔아볼 수라도 있는데, IP 회사는 남의 결정에 완전히 의존해. 반도체 IP 시장에서 조용히 사라진 회사들의 공통 사인은 대개 기술 실패가 아니라 채택 실패였어.

최근 흐름과도 맞물려. 지난주 다룬 에치드는 완제품 랙을 파는 정반대 전략이고, 어제 나온 엔비디아–풀사이드 거래는 기술을 라이선스로 사는 형태였어. 지금 AI 반도체 시장에서는 "무엇을 소유하고 무엇을 빌릴 것인가"가 회사마다 다르게 답해지고 있어. 벨라우라는 그중 가장 자본 효율적인 위치를 골랐어.

경쟁자 카운터 플레이

암이 가장 직접적인 경쟁자야. 암도 데이터센터와 AI 가속기 쪽으로 IP 포트폴리오를 확장해왔고, 이미 모든 고객과의 관계를 갖고 있어. 신생 IP 회사가 넘어야 할 벽은 성능 수치가 아니라 "검증된 곳에서 사는 게 안전하다"는 조달 관성이야.

시놉시스와 케이던스 같은 EDA 대기업들도 IP 사업을 크게 하고 있어. 이들의 강점은 설계 도구와 IP를 묶어서 파는 것이고, 고객 입장에서는 통합 검증 부담이 줄어. 신생 IP는 이 통합 경로에 들어가거나, 그걸 우회할 만큼 압도적인 이점을 보여야 해.

하이퍼스케일러의 자체 설계 팀은 잠재 고객이자 경쟁자야. 이들은 필요한 블록을 직접 설계할 역량이 있어. 외부 IP를 사는 건 시간을 사는 결정이지, 능력이 없어서가 아니야. 즉 벨라우라가 파는 건 성능이 아니라 개발 기간 단축이라는 뜻이야.

리스크파이브 진영과 오픈 IP 흐름도 장기적인 압력이야. 연산 블록 수준의 개방형 설계가 늘어나면 유료 IP의 가격 협상력이 약해져. 특히 하이퍼스케일러들은 오픈 설계를 가져다 자기 요구에 맞게 고칠 인력이 있어서, 유료 IP를 사는 이유가 순수하게 '더 좋아서'여야 해. 성능 격차가 좁혀지는 순간 채택 논리가 무너지는 구조야.

엔비디아는 이 경쟁의 바깥에 있어 보이지만 실은 기준선이야. 모든 대안 칩의 전력 효율은 결국 엔비디아 제품과 비교돼. 엔비디아도 세대마다 와트당 성능을 크게 올려왔고, 그 개선 속도가 빠르면 대안의 이점이 상쇄돼.

국내 팹리스와 NPU 업계에도 시사점이 있어. 국내에서도 저전력 추론 칩을 만드는 회사들이 있는데, 대부분 완제품 칩을 만들어 파는 모델이야. 그건 양산 자본과 소프트웨어 생태계 부담을 그대로 떠안는다는 뜻이지. IP 라이선스 모델은 그 부담을 줄이는 대안이지만, 대신 글로벌 고객을 상대로 설계 자산의 신뢰를 쌓아야 성립해. 어느 쪽이 국내 여건에 맞는지는 회사마다 다르겠지만, 선택지가 하나뿐이 아니라는 건 확인해둘 만해.

그래서 뭐가 달라지는데

AI 인프라를 계획한다면 이 뉴스가 주는 실용적 함의는 전력 계획이야. 지금 세대 칩의 와트당 성능을 기준으로 3~5년 전력 계약을 잡으면 과대 발주가 될 수 있어. 반대로 전력 확보 자체가 병목이라면 효율 개선이 실제 증설과 같은 효과를 낸다는 점도 계산에 넣을 만해.

로보틱스나 드론을 만든다면 저전력 AI 연산은 직접적인 관심사야. 배터리 기기에서 연산 전력은 곧 사용 시간이고, 온디바이스 추론을 늘리려면 이 축이 개선돼야 해. 다만 데이터센터용 IP가 임베디드 환경으로 내려오는 데는 시간이 걸리고, 요구 조건도 달라.

반도체 업계에 있다면 이번 라운드는 IP 사업 모델의 재평가로 읽을 만해. 자체 칩을 만드는 데 드는 자본이 계속 커지면서, 설계 자산만 파는 회사의 상대적 매력이 올라가고 있어. 다만 채택 실적이 없으면 밸류에이션은 언제든 되돌아갈 수 있어.

투자자라면 확인할 지점은 '협업 중인 3곳' 중 몇 곳이 실제 라이선스 계약으로 전환되는지야. 평가와 채택 사이의 전환율이 이 회사의 실체를 결정해. 그리고 반도체 IP는 계약 후에도 로열티가 발생하기까지 시간이 걸려. 고객의 칩이 양산에 들어가야 매출이 나오거든.

에너지 산업을 보는 입장이라면 프로스퍼리티7 같은 에너지 계열 자본이 연산 효율에 투자하는 흐름이 흥미로워. 전력 공급자가 전력 소비 효율에 투자하는 구조인데, AI 데이터센터가 전력 시장의 주요 고객이 되면서 양쪽의 이해관계가 얽히고 있다는 신호야.

🥄 남은 궁금증 세 가지

— 와트당 2~4배면 전기료가 4분의 1이 되는 거야? 아니야. 이건 AI 가속기의 수학 연산 블록에 대한 수치고, 칩 전체나 데이터센터 전체가 아니야. 실제 시스템에서는 메모리, 인터커넥트, 전원 변환, 냉각이 전력을 크게 먹어. 연산 블록만 좋아져도 전체 효율 개선폭은 훨씬 작아. 다만 개선 방향으로는 의미가 있어.

— 칩을 안 만드는 회사가 왜 10억 달러야? IP 모델은 자본이 덜 들고 마진이 높아. 암이 그 모델로 모바일 시장을 지배했어. 그리고 이 회사는 4대 클라우드 중 3곳과 협업 중이라고 밝혔어. 하나만 실제 채택해도 매출 규모가 크게 뛰는 구조라, 투자자들이 산 건 현재 실적이 아니라 그 확률이야. 다만 '협업'이 평가 단계인지 계약인지는 공개되지 않았어.

— 삼성이 왜 여기 투자했어? 삼성 카탈리스트 펀드는 반도체와 인접 기술에 초기 투자를 해온 곳이야. 이런 투자의 목적은 수익만이 아니라 기술 흐름을 미리 보고 필요하면 파운드리 고객으로 연결하거나 자사 설계에 활용할 옵션을 확보하는 데 있어. 투자 자체보다 그 뒤에 열리는 선택지가 목적에 가까워.

참고 자료

숫자와 기준은 발표 시점 기준이라 바뀔 수 있어. 투자 판단은 각자의 몫!