퓨리오사AI: 한국이 국경을 넘어 AI 반도체 무대의 중심으로 서다

인공지능(AI)의 고도화는 단순히 ‘좋은 알고리즘’만으로는 완성되지 않습니다. 그 알고리즘을 얼마나 빠르고, 얼마나 적은 전력으로, 얼마나 안정적으로 돌릴 수 있는지가 관건인데, 여기서 AI 하드웨어, 특히 추론(inference) 반도체의 역할이 매우 중요해졌습니다. 한국의 스타트업 **퓨리오사AI(FuriosaAI)**는 이 분야에서 최근 여러 면에서 주목할 만한 성과를 거두며, 글로벌 경쟁자들 사이에서 눈에 띄게 성장하고 있습니다.

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최근 주요 뉴스 & 전략적 움직임

1. LG AI Research와의 파트너십 및 RNGD 채택
   FuriosaAI의 차세대 AI 액셀러레이터 칩인 RNGD가 LG AI Research의 EXAONE 플랫폼에 도입되면서 “GPU 대비 전력 대비 추론 성능(per‐watt)이 약 2.25배 뛰어나다”는 평가를 받았습니다. FuriosaAI+3FuriosaAI+3TechCrunch+3
   → 이는 단순한 벤치마크 수치 이상으로, 실제 산업용 LLM(대형 언어 모델)이나 엔터프라이즈 환경에서 실행되는 조건 하에서의 효율성 향상을 의미합니다. 데이터센터 운영자 입장에서 전력 및 냉각 비용 절감이 매우 중요하므로, 이런 퍼포먼스 향상은 경쟁 우위 요소입니다.
2. 시리즈 C 브리지 투자 유치 및 유니콘 단계 진입
   최근 FuriosaAI는 약 1억 2500만 달러(USD) 규모의 시리즈 C 브리지 펀딩을 마무리하였고, 이를 바탕으로 RNGD의 대량생산(scale‐up)과 차세대 칩 개발에 속도를 내고 있습니다. Evertiq+1
   또한 한국 내에서는 “유니콘” 스타트업에 속하는 기업으로 평가받기 시작했는데, 이는 기술 스타트업으로는 드물게 빠른 성장과 투자자 신뢰를 얻고 있다는 의미입니다. KoreaTechDesk+1
3. Meta의 인수 제안 거절
   압도적 제안가치였던 8억 달러 규모의 인수 제안을 Meta로부터 받았지만, FuriosaAI는 가격보다 회사의 비전, 조직 독립성, 전략적 방향성 등에서 입장 차이를 이유로 이를 거절했습니다. FuriosaAI+1
   → 이것은 단순히 돈을 쫓는 기업이 아니며, 자체 기술과 생태계 구축, 그리고 국제 경쟁력을 중시하는 태도를 보여주는 상징적인 사건입니다.
4. OpenAI와의 협업 데모: GPT-OSS 120B + RNGD
   최근에 OpenAI 서울 사무소 개소식에서 FuriosaAI는 OpenAI와 함께 GPT-OSS 120B 모델을 RNGD 하드웨어에서 구동하는 라이브 데모를 선보였습니다. 두 장의 RNGD 카드만으로, 기존 GPU 서버 구성 대비 낮은 전력 예산(power budget) 내에서 실행 가능한 성능을 보였다는 발표입니다. FuriosaAI
   → 이는 RNGD가 단순히 비전 애플리케이션에 국한되지 않고, LLM 및 멀티모달 AI 환경에서도 실용적이라는 것을 보여줍니다.

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기술적 특징 & 벤치마크 요점

항목내용

RNGD (Renegade) 아키텍처	Tensor Contraction Processor (TCP) 기반 아키텍처로, 일반 GPU가 주로 사용하는 매트릭스 곱(matrix multiplication) 중심 방식과 달리, 텐서 연산(tensor contraction)을 효율화하여 병렬성(parallelism)과 메모리 활용도를 높임. FuriosaAI+1
전력 대비 성능(per-watt)	LG EXAONE 적용 시 GPU 대비 약 2.25배 더 나은 추론 성능/전력 비율. TechCrunch+1
벤치마크 비교 – Warboy vs Nvidia T4 등	초기 칩 Warboy는 MLPerf inference 벤치마크에서 ResNet-50(image classification), SSD-Small(object detection) 등의 항목에서 Nvidia T4을 능가하는 성과를 보여줌. KED Global+224-7 Press Release+2
지속 가능성 & 비용 절감	에너지 소비, 서버 인프라(Cooling / Rack / 전력 공급)의 부담을 줄임으로써 데이터센터의 총소유비용(TCO, Total Cost of Ownership) 감소 추구. 특히 대형 언어 모델의 서비스화(scaling-up)에서 중요함. FuriosaAI+1

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유튜브 / 미디어 리소스 참고

• CEO June Paik 인터뷰 영상 (유튜브)에서는 RNGD 개발 배경, 한국 내 반도체 생태계의 변화, 글로벌 AI 하드웨어 경쟁에서의 FuriosaAI의 전략 등이 설명됨. 기술자, 투자자 양쪽 모두 참고할 만함. 유튜브
• Hot Chips 컨퍼런스, MLPerf 결과 발표 자료, OpenAI와의 라이브 데모 영상 등이 FuriosaAI 공식 웹사이트나 테크 유튜브 채널에 올라와 있으므로, 글 읽는 사람들에게 “더 보고 싶은 분들을 위한 영상 링크”로 소개하면 신뢰도 + 체감 가치 상승.

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의미와 경쟁 우위

• GPU 중심의 생태계에 대안 제공: NVIDIA, AMD 등이 주도하던 추론용 AI 하드웨어 시장에서 FuriosaAI는 효율성에 중점을 둔 설계로 경쟁 우위를 모색 중.
• 한국의 “반도체＋AI” 전략 강화: 정부 및 민간 투자, 대기업과의 협업(예: LG), 인재 유치 등을 통해 국내 기술 생태계가 빠르게 성숙하고 있음.
• 환경과 비용을 고려하는 AI의 시대: AI 모델이 점점 크고 무거워지는 가운데, 전력 소모 및 탄소 배출 등이 큰 문제인데, 효율 좋은 하드웨어는 이런 부담을 줄이는 열쇠.

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결론 및 시사점

퓨리오사AI는 단순히 “한국의 스타트업”을 넘어, 글로벌 AI 하드웨어 경쟁에서 유의미한 플레이어(player)가 되어가고 있습니다. RNGD, Warboy 같은 제품들은 기술적으로 실질적인 벤치마크 성과를 내고 있고, 투자와 파트너십에서도 강한 신뢰를 받고 있습니다.

• 기술에 관심 있는 독자라면, FuriosaAI가 향후 발표할 차세대 칩(3세대 등)의 노드 공정, 메모리 대역폭(bandwidth), 지원하는 AI 모델 종류 등을 주목하면 좋습니다.
• 기업 또는 AI 서비스 운영자라면, RNGD가 현재 자사의 워크로드(예: 대형 언어 모델, 추천 시스템, 비전 + 언어 혼합 모델)에 얼마나 적합한지, 기존 GPU 기반 인프라를 대체할 때의 비용 절감 가능성을 검토해 볼 필요가 있습니다.