AI 데이터 병목 뚫는다…'광학칩 혁신' 엔아이, 구글·MS 등서 836억 투자 유치

AI 데이터센터의 병목을 해소할 핵심 기술로 평가받는 실리콘 포토닉스 스타트업 엔아이(nEye)가 구글 모회사 알파벳의 성장형 벤처캐피털인 캐피털G(CapitalG)를 비롯한 대형 테크 기업들로부터 5,800만 달러(약 836억 원) 규모의 시리즈 B 투자를 유치했다.

이번 투자 라운드에는 캐피털G 외에도 마이크로소프트(MSFT)의 벤처펀드 M12, 마이크론(MU), 엔비디아(NVDA), 소크라틱 파트너스 등 업계 강자들이 대거 참여해 엔아이의 기술력과 시장 가능성에 기대감을 보였다. 누적 투자금은 현재까지 총 7,200만 달러(약 1,037억 원)를 넘어섰다.

캘리포니아 에머리빌에 본사를 둔 엔아이는 광학 기술 기반 칩 간 직접 연결 기술을 통해 기존 전기 신호를 대체하는 초고속 데이터 전송 솔루션을 개발하고 있다. 이 기술은 전력 소비를 줄이면서도 속도는 획기적으로 높이는 것이 특징으로, 특히 AI 연산에 필수적인 GPU 간 통신 병목을 완화하는데 매우 효과적이다.

현재 일반적인 데이터센터는 높은 전력 소모와 낮은 대역폭을 감수하며 전기 스위치를 기반으로 연결된 구조를 사용하고 있다. 이에 따라 대규모 AI 연산이 요구되는 환경에서는 처리속도가 떨어지고 에너지 비용이 급증하는 구조적 한계가 있었지만, 엔아이의 광학 스위치는 이를 근본적으로 개선할 수 있다는 것이 전문가들의 설명이다.

엔아이가 선보인 웨이퍼 스케일 광회로 스위치는 기존 네트워크 연결 구조와 비교해 크기는 100분의 1, 전력 효율은 1,000배, 데이터 전송 속도는 1만 배, 비용은 10분의 1 수준에 불과한 것이 핵심 경쟁력이다. 여기에 이 회사는 소프트웨어 실행 상황에 따라 칩 간 연결 구조를 실시간으로 최적화할 수 있는 ‘지능형 광회로 스위치’ 기술까지 개발 중이다.

이 같은 기술은 이미 알파벳 내부에서도 실험적으로 활용되고 있으며, 구글이 일부 AI 슈퍼컴퓨터에서 해당 시스템을 자사 내부용으로 최적화해 쓴 사례도 있다. 하지만 구글은 그동안 이를 상용화하지 않았고, 엔아이는 이러한 대규모 시스템을 외부 시장으로 확장하며 사업화에 본격 나섰다.

엔아이 공동 창업자인 밍 우(Ming Wu) UC 버클리 교수는 “AI를 위한 최적의 내부 네트워크 구조를 구현하기 위해 많은 기업들이 독자 개발을 포기하고 선도 기술을 도입하게 될 것”이라며, 엔아이의 솔루션이 해당 수요를 충족할 수 있을 것으로 자신했다.

회사 측은 이미 칩 프로토타입 생산을 완료했으며, 2026년에는 고객에게 샘플을 제공할 예정이라고 밝혔다. 대량 출하기에 대해서는 구체적인 일정은 공개되지 않았다. 엔아이는 AI 시장을 주 타깃으로 하되, 에너지 절감에 민감한 전통적인 데이터센터 고객들에도 기술을 적용할 수 있다고 강조했다.

캐피털G 파트너 제임스 루오는 “AI뿐 아니라 고성능 컴퓨팅 전반에 걸친 병목문제를 해결하는 핵심 기술”이라며 “적용 가능 범위가 폭넓다는 점에서 투자 가치를 높게 평가했다”고 말했다.

전문가들은 이 같은 광학 기반의 데이터센터 기술이 향후 AI 인프라 산업의 경쟁 구도를 바꿀 열쇠가 될 것으로 보고 있다. 이미 라이트매터, 셀레스티얼AI, 아야랩스, X스케이프 포토닉스 등 다수의 스타트업들이 유사 기술 확보에 나섰고, 인텔(INTC)과 IBM(IBM)과 같은 전통 반도체 강자들까지 실리콘 포토닉스 분야에 공격적으로 뛰어들고 있다. 시장의 주목은 이제 누가 먼저 제품 완성도와 상용화 속도에서 우위를 확보할 수 있는지에 쏠리고 있다.