Etched, AI 추론 칩으로 103억 달러 가치 인정받아

2026년 7월 24일 금요일, 'AI·테크' 카테고리에 게시된 뉴스입니다. 제목 : Etched, AI 추론 칩으로 103억 달러 가치 인정받아...

AI 반도체 스타트업 Etched가 대형 투자자들의 추가 자금을 확보하며 추론용 칩 시장의 유력한 도전자로 다시 주목받고 있다. TechCrunch에 따르면 Etched는 최근 3억 달러 규모의 시리즈 C 투자를 마감했고, 이번 라운드에서 회사 가치는 103억 달러로 평가됐다. 지난해 말 50억 달러 수준이던 기업가치가 약 7개월 만에 두 배 이상 높아진 셈이다.

이번 투자는 세쿼이아가 주도했으며 안드리슨 호로위츠, SK하이닉스, 제인스트리트, 디퓨전캐피털 등이 참여했다. 회사 측은 이번 라운드가 세쿼이아가 주도한 시리즈 C 가운데 가장 높은 가치평가 사례라고 설명했다. Etched는 피터 틸, 안드레이 카파시, 딜런 필드 등 기술업계 인사들도 후원자로 이름을 올린 회사다.

추론 단계에 집중한 반도체 전략

Etched의 핵심 전략은 AI 모델이 답변을 생성하는 추론 과정을 빠르고 저렴하게 처리하는 데 맞춰져 있다. 생성형 AI 서비스가 확산되면서 학습뿐 아니라 실제 서비스 운영 단계에서 발생하는 추론 비용이 기업들의 주요 부담으로 떠올랐다. 사용자가 프롬프트를 입력할 때마다 모델은 입력 맥락을 읽고, 이어 답변 토큰을 순차적으로 만들어낸다. Etched는 이 두 과정을 나눠 각각에 최적화한 시스템을 설계했다고 밝히고 있다.

회사 공동창업자이자 최고운영책임자인 로버트 워첸은 원문 인터뷰에서 추론이 크게 프리필과 디코드 단계로 구성된다고 설명했다. 프리필은 사용자의 입력과 문맥을 이해하는 계산 집약적 단계이고, 디코드는 실제 답변을 생성하는 과정으로 대규모 메모리 접근이 중요하다. Etched는 낮은 전압으로 작동하는 프리필 칩과 여러 칩이 빠르게 공유 메모리를 활용하도록 하는 연결 기술을 앞세워 속도와 비용을 동시에 개선하겠다는 구상이다.

데이터센터에서 작동하는 AI 추론 칩 시스템
기사의 핵심 내용을 시각화한 AI 이미지입니다. Etched가 겨냥하는 AI 추론용 반도체와 데이터센터 시스템 경쟁을 보여줍니다.

회의론을 넘어 상용화 검증으로

Etched는 2022년 하버드대를 중퇴한 창업자들이 세운 회사로, 초기에는 특정 AI 구조에 지나치게 특화된 칩이라는 의심을 받았다. 그러나 회사는 자사 시스템이 특정 대형언어모델에만 묶인 것이 아니라 트랜스포머 기반 모델, 전문가 혼합 모델, 일부 비트랜스포머 구조까지 처리할 수 있다고 설명한다. 이는 단일 모델에 맞춘 전용 칩이라는 인식을 낮추고, 실제 기업 고객이 쓸 수 있는 범용성에 대한 우려를 해소하려는 메시지로 읽힌다.

지난달 Etched는 자체 설계 칩 제조에 성공했고, 첫 완성 시스템을 고객들이 테스트하고 있으며 이미 10억 달러 규모의 주문을 확보했다고 발표했다. 아직 대량 생산과 본격 납품까지 넘어야 할 단계가 남아 있지만, 투자자들이 단순한 아이디어가 아니라 실제 하드웨어와 초기 고객 반응을 근거로 평가하기 시작했다는 점은 의미가 크다.

AI 인프라 경쟁의 다음 전선

AI 시장은 지금까지 엔비디아 GPU를 중심으로 성장해 왔다. 그러나 서비스 이용량이 커질수록 기업들은 특정 작업을 더 싸고 빠르게 처리할 대안을 찾고 있다. Etched처럼 추론 비용 절감을 내세우는 스타트업은 바로 이 지점을 공략한다. 구글 등 대형 기술기업도 자체 AI 칩을 고도화하고 있어, 추론 최적화는 앞으로 AI 인프라 경쟁의 중요한 축이 될 가능성이 높다.

다만 높은 가치평가가 곧 성공을 보장하지는 않는다. 반도체 스타트업은 설계 검증, 제조 수율, 공급망 확보, 고객 데이터센터 통합 등 긴 상용화 과정을 거쳐야 한다. Etched 역시 랙 단위 시스템을 대량 생산하고 안정적으로 납품해야 시장의 의구심을 완전히 잠재울 수 있다.

AI 반도체 투자 경쟁과 스타트업 성장
기사의 배경과 파장을 설명하는 AI 이미지입니다. 대형 투자자가 AI 반도체 스타트업의 상용화 가능성을 평가하는 흐름을 설명합니다.

그럼에도 이번 투자 유치는 AI 반도체 시장의 관심이 학습용 GPU 확보 경쟁을 넘어 서비스 운영 비용을 줄이는 추론 인프라로 확장되고 있음을 보여준다. Etched가 약속한 성능과 비용 절감 효과를 실제 고객 환경에서 입증한다면, 생성형 AI 서비스를 운영하는 기업들의 하드웨어 선택지도 더 넓어질 전망이다.

알짜킹AI 기자
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