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사실은 지금 AI 컴퓨팅의 대부분은 엔비디아 GPU에서 많이 이루어지고 있습니다. 그런 반도체에 비해 AI 반도체의 가장 큰 장점이 바로 파워 이피션시죠. TSMC와 삼성의 장단점이 있겠지만 서로 잘하는 부분이 있습니다.
그런데 저희 같은 스타트업 입장에서는 제일 중요한 것은 이제 우리는 잘 못할 거라는 선입견이 있는 거죠. 예, 나 잘 못하. 과거에 나도 해봤고요. 왜냐하면 기존에 있는 우리 기성 세대들이 지금 메타가 한국 반도체 스타트업 필요 회사를 인수한다는 소식이 나오고 지금 난리가 났죠. 언론사들도 난리가 났고요.
제가 이걸 유튜브 커뮤니티에 올리니까 가장 먼저 나왔던 반응이 "야, 삼성 SK 대체 뭘 하고 있냐" 이런 얘기였습니다. 물론 합병이 아직 확정된 건 아닙니다. 현재 시간 기준으로는 인수 협의 중이고 2월 중에 끝낼 것이라는 전망이 포브스를 통해 나온 거예요.
그러면 이게 마냥 좋아할 만한 일인가? 물론 우리나라 기업이 인정받았다는 거 너무 자랑스러운 일이죠. 근데 이건 우리나라 기업을 미국이 사가는 거예요. 그러면 이제 이 기업은 미국 거예요. 이 기업이 가진 역량도 모두 미국이 가져가는 겁니다.
왜 한국 이공계 인재들이 한국을 떠나냐? 굉장히 많은 석학 분들과 인터뷰랑 자문을 구했지만 많은 분들께서 이렇게 말해요. 보상을 받을 거랑 확신이 있어야 되는 거거든요. 근데 우리가 듣는 건 괴단 밖에 없죠. 뭐, 이때 돈 벌었는데 회사에서 무슨 5천만 원 먹고 떨어지라 그랬다지. 어, 때돈을 벌 수 있다는 희망이 없다.
왜냐하면 대기업이 M&A를 잘 안 한다. 이런 M&A 마켓도 잘 돼 있어야 됩니다. 한국이 이어 달리길 해야 되거든요. 제가 어떤 제품을 만들 때 1천 번에 실 실패를 해야 된다면, 500번 실패한 회사를 저희가 이렇게 살 수 있으면 저 5번만 실패하면 되는 겁니다.
저도 지금 스타트업 신에 있고 최근에 프라이머 투자도 받으면서 본격적으로 스타트업 판에 들어와서 더더욱 공감하지만, 우리나라 대기업들은 대체 왜 안 사냐? 퓨로사의 가격이 공개는 안 됐지만 대략 한 8천억 원에서 1조 원 사이로 추측이 되고 있거든요. 삼성전자가 100조 현금 중에 1조 원 하나 못 쓰는 거냐?
삼성전자가 2016년에 하만을 9조 원에 산 거 외에는 인수합병을 그렇게 적극적으로 하지 않았어요. SK도 비슷합니다. 대체 왜 테크 스타트업은 인수를 잘 안 하는 걸까요? 결국 이공계 인재들이 때돈을 벌려면 창업이 답인데요. 스타트업이 IP 하거나 M&A를 하려면 누구한테 매각을 하냐? 우리 대기업들은 잘 안 사주는데, 예를 들어서 디아나 구글 메타 이런 미국 빅은 본인들한테 위협이 된다 싶은 스타트업이 있으면 그냥 스타트업을 M&A 해버립니다.
브로드컴 웨어를 인수하는 등 몸집을 불려서 요즘 졌잖아요. 그런데 한국은 어떠냐? 제가 얼마 전에 스타 행사인 업이라는 곳에 가봤는데 거기 알고 케어가 왔더라고요. 여기가 롯 소송전을 벌였던 스타트업에 롯데 헬스케어가 알고 케어한 "야, 우리가 투자해 줄게" 라면서 연락을 해서 알고 케어가 가서 기술을 소개해 주니까 그걸 베껴 가지고 제품을 만들어 버린 거예요.
우리 스타트업은 우리 대기업들이 좀 적극적으로 인수를 해줬으면 좋겠어요. 저는 이게 결국 선순환이 되는 거라고 생각하거든요. 자, 그러면 문제점 지적은 여기까지만 하고 대체 그러면 메타는 무슨 그림을 그리는 거길래 한국 AI 반도체 스타트업에 관심을 가지는 거냐? 한 로 요약하면 결국 엔비디아 열전도를 낮추고 또 본인들 메타버스 비즈니스를 강화하기 위함입니다.
메타는 엔비디아 AP 칩을 사는데 천문학적인 돈을 쓰고 있습니다. 그리고 필사는 AMD 삼성전자 출신 엔지니어들이 즐비합니다. 인사가 만사인데 인력풀은 우리나라 최고 수준이거든요. 이걸 그대로 데려올 수 있어요.
그리고 두 번째, 메타버스 기술력을 결국 해야 되거든요. 메타는 필사의 AI 반도체는 이미지 인식과 분석에 특화되어 있는데, 메타가 쓰게 된다면 정말로 큰 시너지가 나게 되겠죠. 진짜 정말 인수가 될지 안 될지는 모르겠지만요. 필사는 저는 정말로 철학이 있고 좋은 기업이라고 생각해요. 대표님도 정말 대단하신 분이에요.
저희가 사실 한 2년 전쯤에 필사의 강력함을 내다보고 기술 유튜버로서 유일하게 필로사 대표님이랑 인터뷰를 나눈 적이 있는데요. 로사가 어떤 기이고 어떤 생각을 가지고 있으며 어떤 미래를 그리고 있는지 당시에 공개 야자는 미공개 영상까지 포함해서 보여드리고자 합니다. 그러면 보시죠.
저는 필리사 AI 대표 백준호라고 합니다. MD 있을 때는 제가 GPU 소프트웨어 적 스택에서 일을 했었고요. 삼성에서는 원래 하드웨어 출신이기 때문에 삼성에 와서는 새로운 스토리지 솔루션을 만드는 그런 일들을 했었습니다.
아, 이거 창업을 해야겠다 싶었던 거는 어떤 목적이 있었기 때문이거나 아니면 회사 생활에 대한 염증 때문이니까요. 아니면 금전적인 부분이니까 아니면 개인의 약간 꿈 같은 걸 이루기 위해서라고 있을까요? 저는 프로가이로 저 생각을 하거든요.
그 프로는 사실 개인이 만드는 게 아니라 굉장히 많은 사람들이 모여서 굉장히 좋은 프로세스를 구축을 해서 우리가 각 개인의 창의성과 개인의 역량과 또 조직의 영향이 묶여서 그런 것들을 만들어 나가는 건데, 그런 것들을 한번 시도해 보고 싶다 이런 생각이 들었던 것 같아요.
예, 저희 필사는 고성능 AI 반도체 칩을 개발하는 회사입니다. 그 AI 애플리케이션을 가장 고성능이고 고효율로 돌릴 수 있는 그런 반도체 칩을 통상 AI 반도체 칩이라 부르고 있습니다. 우리가 AI 칩을 어떨 경우는 엑셀러레이터라고 부르기도 하고 어떤 경우는 뉴럴 프로세싱 유닛이라 부르기도 하고, 어떤 데는 조금 더 수학적 연산의 느낌이 포커스에서 텐서 프로세싱(TPU)이라고 구글 같은 경우에 부르기도 하는데, 저는 그걸 다 집약을 한다면 결국은 AI를 실현하는 반도체라고 볼 수 있고, 그래서 AI를 실현한다는 측면에서는 굉장히 법명이 있는 거죠.
그러니까 이거 어떨 때는 메인 칩이라 하기도 하고 어떻게 분류다 하기도 하고 여러 가지 말을 할 수 있는데, 저는 그거보다 조금 더 포괄적인 의미로 생각하고 있습니다. 그러니까 AI 반도체는 결국 AI를 실현하는 칩이기 때문에 그 의미가 굉장히 포괄적이다 그렇게 저는 생각하고 있습니다.
직장생활을 하시다 창업을 하시면 힘든 점이 되게 많을 것 같은데, 솔직하게 말해서 그렇게 힘들진 않았는데, 솔직히 예, 그러니까 심리적으로 힘들었다 이런 거는 별로 없었던 것 같고 제 생각에 뭐 더 좋았던 것 같고요.
근데 아무래도 이제 경제적인 어음은 있죠. 시드 펀딩을 한 10억 중반에 어떤 제들 시드 펀딩을 했었는데 반도체 업계로서는 어떻게 보면 좀 작은 번이죠. 그거로 저희들이 몇 년을 버텼냐? 2년 9개월 정도를 버텼습니다.
우리 스타트업들은 어떻게 우리 역설적으로 이런 말을 하잖아요. 스타트업은 오히려 더 아젠다의 크기가 높아야 된다 이렇게 이야기를 하잖아요. 예, 저희는 이제 AI 컴퓨팅이 앞으로 엄청나게 많이 필요할 거고 그래서 거기에서 저희가 새로운 팬스의 어떤 강자로 글로벌한 강자로 저희들이 가는 게 저희 꿈이라고 말씀드렸습니다.
그러니까 시스템 반도체를 도전하시는 이유가 있다면 어떤 것 때문에 도전하실까요? 당연하게 우리가 가야 될 길이죠. 우리가 뭐 마치 우리 애니메이션 사업도 예전에 보면 단순히 채색하거나 이런 가공하는 역할에 머물다가 지금 우리가 그 콘텐츠 자체로 글로벌하게 가고 있잖아요.
그러니까 반도체가 가장 꽃이라고 할 수 있는 건 역시 설계 팬리 회사들입니다. 우리가 지금 생각해 보면 우리 유명한 패밀리스트 회사 퀄컴, 엔비디아 전부 다 패밀리스트 회사들이 설계 회사들이 이제 그 브랜드 파워를 가지는 거고, 어떻게 보면 가장 반도체의 어떤 지적 영향이 직결되는 종합 예술적인 그런 영역들이니까요.
우리가 과거에는 좀 도전하기 힘든 측면이 있었다고 생각해요. 여러 가지 여건상, 그러니까 우리 인적 자원들이 그런 영역에서 이제 아직까지 충분한 경험을 쌓지도 못했고, 그러니까 마치 우리가 영화를 만든다든지 음악을 만든다든지 그런 것도 마찬가지지만 어느 정도 그게 기본이 다 쳐줘야지 우리가 글로벌하게 갈 수 있는 거잖아요.
그런 관점에서 저는 이제 우리가 시스템 반도체에 좋은 로을 만들 수 있는 그런 여건과 결국 사람이 하는 거기 때문에 우리 인적 자원들이 이제 그런 수준에 올라왔다고 전 생각하고 있습니다.
사실은 지금 AI 컴퓨팅의 대부분은 엔비디아 GPU에서 많이 이루어지고 있습니다. 그니까 GPU 플랫폼에서 이루어지고 있는데, 그런 반도체에 비해 AI 반도체의 가장 큰 장점이 바로 파워 이시죠. 사실은 같은 워크로드를 같은 성을 냈을 때 GPU 대비해서 파워를 월등하게 작게 사용하는 거죠.
그래서 파워 당 성능으로 본다면, 우리가 지금 벤치마크에 있는 다양한 애플리케이션에서 저희가 엔비디아의 동일한 파워 톱이 소유하는 칩 대비해 가지고 더 좋은 성능을 보여줬다 이렇게 말씀드리겠습니다.
컴퓨터 비전 같은 경우에 사물 인식이나 객체 탐색 이런 것들을 경우에 보통 두 가지를 측정을 하거든요. 하나는 레이턴시를 측정합니다. 레이턴시는 얼마나 빨리 처리하는지, 예를 들면 우리의 자율주행차라고 해 봐요. 그러면 딱 앞에 우리가 카메라를 찍으면 거기서 어떤 오브젝트가 있는지 내가 얼마나 빨리 이걸 처리하느냐 이게 응답 속도인 거죠.
이걸 하나 측정을 하고요. 하나는 또 스루풋을 측정을 하거든요. 스루풋은 처리량인데, 이거 첫 번째, 두 번째 뭘 당연하게 관계가 있지만 좀 다르기도 하거든요. 그러니까 초당 얼마나 많은 이미지를 처리하느냐 이게 스루풋이거든요.
저희가 응답 속도나 처리량 두 분야에서 두 개 전부 다 어떤 것들은 어떤 오크로 저희가 디아보 앞서는 경우도 있고, 어떤 때는 응답 속도는 빠른데 저희가 처리량은 좀 작게 나오는 경우도 있고 그렇다 말씀드리겠습니다.
CCTV 비디오를 영상 분석한다는 AI 분석한다든지 이런 곳에 저희 칩을 적용할 수 있기도 하고요. 스마트 라든지 여러 가지 스마트 매뉴팩처링 같은 그런 공장이나 이런 것들도 저희 칩을 사용하는 첫 번째 고객이 되겠습니다.
아, 그럼 이게 아무래도 고객사에서 좀 예민할 수 있는데 요즘 파운드랑 TSMC 경 관련해서 많은 분들이 진짜 관심이 많으시거든요. 두 개 딱 비교해 가지고 삼성전자 TSMC 어느 정도로 차이가 나는지, TSMC와 삼성의 장단점이 있겠죠. 서로 잘하는 부분이 있습니다.
그런데 저희 같은 스타트업 입장에서는 제일 중요한 것은 누가 더 우리가 칩 개발을 잘 지원해 줄 거냐. 물론 이런 면이 더 낫다, 저런 면이 낫다 이런 말 할 수 있겠지만 저희 스타트업 입장에서는 각 칩 개발에 어떻게 잘 지원받을 수 있느냐가 제일 중요할 것 같습니다.
그러면 일반 이런 AI 반도체가 B2C로 오게 된다면 어떤 식으로 소비자들이 체감을 할 수 있고 또 사용을 할 수 있을까요? 일반 사용자가 내가 AI 칩을 사용해서 뭔가를 하겠다. 그런 것들이 사실 되게 중요한 퀘이, 그런 앱들이 뭐가 나올 것이냐.
그러니까 달리라는 스테이블 디퓨전이라든지 보편적으로 사람들이 막 포토샵을 쓰듯이 노트북이나 데스크탑에서 그런 걸 지원하려는 그런 방식으로 HB 들어갈 수도 있겠죠. 디아도 있지만, 플리나 구글 같은 기업들도 굉장히 강하고 거대한데, 이런 거대 기업들이 주도하고 있는 현재 시스템 반도체 시장에서 여기서 필사가 의미 있는 성과를 거두기 위한 좀 더 거대한 골이 있을 것 같은데 그게 다 어떤 게 있을까요?
저희 회사의 골은 NH 분야에서 우리가 글로벌 플레이어로 글로벌 강자로, 그러니까 이 시장의 가장 강력한 프로를 만들어내는 그런 회사가 되는 게 저희 회사의 목표라고 말씀을 드렸고, 그건 회사 초기부터 지금까지 우리가 계속해서 그 목표를 향해서 지금 오고 있고요.
이 싸움의 본질이 뭐냐라는 걸 한번 생각해 봐야 될 것 같은데요. 저는 특히 저희는 스타트업이 하니까, 그리고 아까 제가 페리스는 결국 인간의 어떤 지성으로 만든 설계라는 건 우리가 인간의 머리로 만든 산물이라 생각해요. 그래서 그거는 저는 캐피탈의 싸움이라 생각하진 않아요.
그러니까 캐피탈은 물론 필요한데 어떤 인텔리전스의 싸움이기 때문에, 그래서 제가 다른 말로 하면 우리가 예산이 적고 뭐가 적다고 해서 우리나라 영화 산업이 영화가 잘못 나오는 건 아니잖아요. 시스템 반도체도 글로벌 회사들이 하는 로치가 있고, 걔들의 라스가 있고, 걔들이 하던 방식이 있지만 어떻게 보면 우리는 그런 레거시가 없는 거죠.
아무도 하지 못하고 있었다는 말은 기존에 있었던 레거시가 없는 거잖아요. 지금 우리 관점에서 새롭게 조직을 만들고 여기서 우리의 강점과 또 우리의 새로운 영향들을 잘 집합을 해서 갖다가 새로 설계를 해낸다면 저는 글로벌하게 상당히 벅차 상태가 등장하게 될 거다 그렇게 생각하고 있습니다.
AI 반도체 칩을 우리가 어떻게 어떤 프로세스로 어떤 팀으로, 왜냐하면 여기는 수많은 아이디어가 있기 때문에, 그냥 이 제품이 나오기까지 제가 오늘도 아마 우리 회사에서 지금 컴파일러고 마티 팀에서 아마 많은 옵티미제이션 아이디어들이 계속해서 구현되고 있을 거예요.
그러니까 그 아이디어들이 한두 개로 되는 게 아니라 아이디어들이 수백 수천 개가 가장 균형 있고 어떻게 보면 아름답고 그리고 이 목적에 맞게 융합이 돼서 이 제품이 나오는 과정이기 때문에 결국은 그 과정인 거죠.
이 프로세스가 되게 중요한 거고 이 프로세스의 혁신이 그리고 이 업을 바라보는 관점의 혁신이 저는 스타트업의 핵심이라 생각하거든요. 그러니까 우리 대기업이 물론 잘하고 있지만, 우리나라 대기업도 글로벌 대기업이 다 우수한 제품을 만들지만 예를 들면 이거죠.
왜 지금 테슬라 같은 차를 다른 자동차들은 못 만드느냐? 자본이 없어서 못 만다는 거 아니잖아요. 그 자동차를 만드는 방식과 이걸 바라보는 관점의 차이가 크고, 그 관점의 차이가 다른 데서 이걸 계속 빌드하는 조직이 나중에는 기존의 자동차와 완전히 다른 경로를 만들어내는 거죠.
우리 니스들 어떻게 보면 과거의 조직보다 훨씬 더 강력한 조직들이 탄생하고 있는 거죠. 과거에 있던 우리의 어떤 반도체 칩을 보고 하는 것보다 훨씬 더 강력한 그런 토대와 프로세스를 구축해서 그걸 갖다 이제 우리가 스케일업 하는 과정이다 이렇게 말씀드릴 것 같습니다.
근데 이제 여기서 우리는 잘 못할 거라는 선입견이 있는 거죠. 예, 나 잘 못하. 과거에 나도 해봤고요. 왜냐하면 기존에 있는 우리 기성세대들이 우리 선배님들이 그런 많은 시도를 했었어요. 니 자체 영역에 대해서 대기업들 중심으로 근데 잘 안 됐어요. 대부분.
그러니까 그게 뭔가 무입고 때가 돼야지 이게 이제 뻗어나갈 수 있죠. 우리도 뭐 우리 아이돌 가수들 보면, 전에 우리 뭐 10년 전만 생각해도 우리 아이돌 가사들 뭐 저 다 국내에서 그냥 있지 국기로 나가겠어 이렇게 생각을 많이들 했었잖아요. 어느 순간 되니까 막 팍 이렇게 치고 나가잖아요.
어느 순간이 돼서 이 영향이 무어 있고 어느 정도 콘텐츠나 기하니까 이제 그게 팔쪽으로 터져 나가잖아요. 그러니까 저희 설계 분야도 알고 보면 우리가 지금 대기업들 중심 제품이긴 하지만 SSD 우리 글로벌 석권하고 있죠.
그다음에 아까 애플리케이션 프로세서는 애플보다 좀 못한 면에 있지만, 그래도 퀄컴과 대형에서 우리 갤럭시의 주력 폰에 우리들이 들어가고 있잖아요. 상당히 큰 어치브먼트. 그게 그러니까 그만큼 우리가 그리고 제조 공정을 나노 공정하는 영향이 쌓였고, 이제 근데 문제는 여기서는 아까 말한 설계를 보는 프로세스와 반법론에 새로운 혁신은 필요한 거죠.
왜냐하면 기존의 대기업에서 예를 들면 우리가 기존의 카 OEM들로 테슬라 같은 차 만드세요. 그러면 아무리 내 머릿속으로는 아 그게 많다고 해도 그 조직이 그렇게 갈 수가 없잖아요. 그러니까 왜냐하면 지금 AI 반도체는 아까 제가 지능을 실현하고 지능을 담는 칩이기 때문에 그 위에 소프트웨어와 AI 스택을 중심으로 이걸 드라이브를 해야 되는 조직 구조를 가지고 있어야 된단 말이죠.
다만 우리의 비전과 우리가 우리 스스로 한계를 낮게 잡기 때문에 그게 이제 우리가 잘 안 가는 건데, 우리가 좀 자신감을 가지고 그걸 하다 보면 아까 말한 대로 제조 역량은 이미 세계 탑 수준 와 있잖아요. 그래서 우리의 설계 영향도 거의 비례해서 사실은 충분히 올라갈 수 있을 거다 그 생각합니다.