엔비디아 따돌린 AI칩 '아이온' 공개! 리벨리온 IPO 나올까?

반도체 산업은 팹리스(반도체 설계)와 파운드리(반도체 제조) 두 부문으로 나뉩니다. 팹리스 분야의 대표 기업으로는 엔비디아가 있는데, 이들은 칩 설계를 TSMC 같은 파운드리에 의뢰해 생산하고 있습니다.

우리나라 삼성전자는 파운드리 업체로, 2023년 3분기 기준 13%의 시장 점유율을 보이고 있죠. 한편 엔비디아의 GPU는 AI 학습과 추론에 있어 탁월한 성능을 발휘해 왔습니다.

최근 인공지능 학습과 추론에 특화된 'NPU(Neural Processing Unit, 신경망 프로세서)'가 새로운 대안으로 부상하고 있는데요. 바로 국내 스타트업 리벨리온이 개발한 '아이온(ION)'이 그 주인공입니다.

리벨리온은 2020년 설립된 AI 반도체 전문 스타트업입니다. 설립 1년 8개월 만에 시리즈A 투자로 600억 원을 조달했고, 이어 8,800억 원의 기업가치를 인정받아 '예비 유니콘 기업'이 되었죠.

이처럼 단기간에 엄청난 성과를 거둘 수 있었던 이유는 바로 '아이온(ION)' 덕분입니다. 아이온은 인공지능 추론 속도를 높이고 전력 효율도 뛰어나 휴대폰 등 소형 기기에서도 구동할 수 있습니다.

무엇보다 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야 모두에서 높은 성능을 발휘한다는 점이 혁신적입니다. 기존 반도체들은 이 두 분야에서 동시에 우수한 성능을 내기 어려웠거든요.

리벨리온은 아이온 기반의 'HFT(High Frequency Trading) 솔루션'도 개발 중입니다. 이를 통해 월가 투자은행의 거래 시스템 성능이 60배 이상 향상될 것이라고 합니다.

투자은행에서는 수밀리초라도 빨리 주문을 넣으면 큰 이득을 볼 수 있기에, 고성능 트레이딩 시스템이 필수적입니다. 리벨리온이 이런 시스템을 자신 있게 선보이는 건 그만큼 아이온의 성능을 인정받고 있다는 방증이겠죠.

리벨리온 측은 아이온이 경쟁사 최신 NPU 대비 최대 10배 이상 성능 향상을 이룬다고 주장합니다. 퀄컴, 엔비디아, 하일로, 엑스페더라 등 경쟁사 NPU를 모두 따돌렸다는 거죠.

데이터센터용 NPU '아톰(ATOM)' 역시 퀄컴과 엔비디아 제품보다 최대 3배 이상 빠르다고 합니다. 이런 자신감의 배경에는 창업자 박성현 대표와 직원들의 화려한 경력이 자리 잡고 있습니다.

박성현 대표는 인텔, 삼성전자, 스페이스X 등 반도체 업계 최강 기업 경력을 두루 거쳤습니다. 특히 모건스탠리에서 초저지연 자산거래 시스템을 개발하며 AI 반도체에 대한 꿈을 키웠을 것으로 보입니다.

리벨리온 구성원 대부분도 IBM, ARM, 인텔, 삼성전자, 하이닉스 출신으로 실력파 반도체 인재들입니다. 이들의 역량이 아이온 NPU 개발의 원동력이 됐을 것입니다.

리벨리온은 지난해 KT클라우드와 데이터센터용 NPU '아톰(ATOM)' 상용화를 추진했습니다. IBM과도 글로벌 품질 검증을 마쳤다고 하니 상용화가 멀지 않았다는 뜻이겠죠.

다만 현재는 아이온과 아톰 모두 아직 양산 단계에는 이르지 못했습니다. 그래도 8,800억 원에 달하는 기업가치를 인정받았다는 건 리벨리온의 기술력이 입증됐다는 방증이 될 것입니다.

리벨리온은 현재 비상장 기업이어서 주식 거래가 전혀 이뤄지지 않고 있습니다. 회사 역시 상장 계획을 밝히지 않은 상황입니다.

다만 최근 시리즈B 투자 라운드에서 1,650억 원을 추가로 유치했는데, KT가 330억 원으로 가장 많은 금액을 투자했습니다. 국내 투자사 SV인베스트먼트도 200억 원가량을 리벨리온에 투자 중입니다.

리벨리온이 시리즈C까지 무난히 투자유치를 마치고 유니콘 기업으로 올라선다면, 그 이후 IPO를 추진할 가능성이 클 것으로 예상됩니다. 상장이 임박한 것은 아니지만, 기대해 볼 만한 기업이 분명해 보입니다.

엔비디아 GPU에 밀렸던 국내 AI 반도체 기술도 리벨리온의 아이온과 아톰을 통해 한 발 나아갈 수 있을 전망입니다. 창업 3년 만에 연이어 투자를 유치하며 AI 반도체 최강자로 부상한 리벨리온의 행보가 주목됩니다.

언젠가 스마트폰, 데이터센터에서 리벨리온 칩을 볼 수 있는 날이 올 것입니다. 그때를 기다리며 리벨리온에 대한 꾸준한 관심이 필요해 보입니다.

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