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[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 전기차를 필두로 로봇, 드론 등 배터리 구동 기기가 늘어나면서 배터리의 전압, 전류, 온도 등을 실시간으로 관리하는 배터리 관리 시스템(BMS)의 중요성이 커지고 있다. BMS는 화재 등 사고를 예방하고 배터리 효율을 극대화하는 '배터리의 두뇌' 역할을 담당한다. 이차전지 업계가 BMS 고도화에 집중함에 따라, 이를 구동할 전용 반도체 수요도 급증하고 있다. 2024년 설립된 아나배틱세미는 이러한 특화 반도체를 설계하는 팹리스(Fabless) 스타트업이다. 아날로그디바이스(ADI), 텍사스인스트루먼트(TI) 등 글로벌 기업이 과점한 시장에 자체 설계 기술로 진입했다. 현재 BMS반도체 중 하나인 아날로그 프론트 엔드(AFE) 반도체 개발을 완료하고 샘플 테스트를 진행했다. 아나배틱세미는 최근 150억원의 시리즈B 투자를 유치하며 본격적인 양산을 준비하고 있다. 이번 라운드에는 기존 투자자인 스마일게이트인베스트먼트, 미래에셋벤처투자, JB인베스트먼트가 후속투자했고, IBK기업은행, 아이엠투자파트너스, 에코프로파트너스가 신규 투자자로 참여했다.

AI 시장에서 특정 서비스에 얽매이지 않고 더 나은 성능을 찾아 빠르게 이동하는 '환승' 현상이 나타나고 있다는 분석이 나왔다. 초기 시장을 선점한 브랜드 인지도보다 코딩·논리적 추론 등 실질적인 업무 생산성을 높여주는 성능이 경쟁력으로 작용하면서다. 28일 포브스(Forbes) 등 외신에 따르면 AI 측정 플랫폼 래리딘(Larridin)은 이달 첫째 주를 기점으로 앤스로픽 클로드의 일일 활성 사용자 수(DAU)가 챗GPT를 추월했다는 분석을 내놨다. 앤스로픽의 사용 세션 수는 지난 1월 중순 1112건에서 이달 둘째 주 1만7648건으로 약 1487% 폭증했고, 같은 기간 주당 평균 세션 수에서도 클로드가 38회로 챗GPT(18회)를 두 배 이상 앞질렀다. 세션은 사용자가 서비스를 한 차례 켜서 이용하는 경우를 말한다. 이 같은 대규모 이동은 복합적인 요인이 맞물린 결과로 풀이된다. 최근 오픈AI가 미 국방부와 협력하기로 하면서 불거진 'Quit GPT(GPT 구독 취소 운동)'를 비롯해 오픈AI 모델의 성능 저하 논란, 개인정보 보호 정책 변경 등이 겹쳤다.

구글이 AI(인공지능) 최적화 기술인 터보퀀트를 내놓은 뒤 메모리 반도체 수요가 급감할 수 있다는 우려에 연일 반도체주들이 약세를 보인다. 증권가에서는 터보퀀트가 딥시크 모먼트와 유사하다며 단기적으로는 충격이 있을 수 있겠지만 중장기적으로 AI 총수요를 늘려 메모리 반도체에 긍정적일 것으로 내다봤다. 28일 거래소에서 삼성전자는 전 거래일 대비 400원(0. 22%) 하락한 17만9700원에 거래를 마쳤다. SK하이닉스도 1% 하락 마감했다. 지난 25일(현지시각) 구글 리서치는 메모리 사용을 대폭 줄이면서도 기존 AI 성능을 유지할 수 있는 터보퀀트 기술을 발표했다. 생성형 AI 대표 기술인 LLM(대규모언어모델)은 대화를 이어가기 위해 이전 대화 내용을 함께 처리해야해 메모리 사용량이 크게 늘어나는 구조였다. 하지만 구글에 따르면 터보퀀트 기술을 활용할 경우 LLM의 임시 기억장치인 KV캐시를 대폭 줄여 메모리 수요를 기존 대비 약 6분의 1 수준으로 낮출 수 있다. 최근 메모리 반도체 시장은 HBM(고대역폭메모리)뿐 아니라 레거시 메모리 병목현상까지 불거졌다.

"구글 '터보퀀트(Turbo Quant)' 기술이 단기적으로 메모리양을 줄이기 때문에 메모리 반도체 수요가 줄어든다고 생각할 수 있지만, 오히려 AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 메모리반도체 수요가 유지될 것입니다. " 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)' 논문에 참여한 한인수 카이스트(KAIST) 전기·전자공학부 교수는 27일 "해당 기술의 큰 흐름은 논문에 공개돼 있어 사전학습된 AI면 추가 학습없이 적용이 가능하다"면서 "논문이 공개될 4월쯤엔 구글에 이미 해당 기술이 상용화될 것"이라며 이같이 말했다. 글로벌 메모리 시장에 충격을 준 터보퀀트 기술은 AI 추론에 필요한 데이터를 6분의 1 수준으로 줄여 메모리 반도체 사용을 줄이는 기술이다. AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소했다. 한 교수는 터보퀀트 기술로 AI가 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에, 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 것으로 전망했다. 그는 "AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다"며 "이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다"고 설명했다.

"요즘 무슨 AI 써?" 이제는 흔히 들을 수 있는 대화 주제다. AI(인공지능)가 첨단을 넘어 일상이 됐음을 보여주는 말이기도 하다. 보통 챗GPT·제미나이·클로드를 비교하는데, AI(인공지능) 좀 다룰 줄 안다 하는 사람들은 공개형 LLM(대형언어처리모델)들을 조합해 맞춤형 개인 비서를 만드는 데 열심이다. 공개형 LLM을 구동할 장비를 들인 다음 학습만 잘 시키면 유능한 경력직 부하를 마음대로 부리는 정도의 성능을 낼 수 있다고 한다. 인터넷 없이 LLM을 쓸 수 있어 개인정보 유출을 걱정을 덜어도 된다. 다만 두 가지 주의점이 있다. 하나는 장비값이 만만치 않다는 것이고 다른 하나는 전기료 폭탄을 맞을 수 있다는 것. 2024년 출시된 애플의 맥 미니 M4가 두 마리 토끼를 한 번에 잡을 제품으로 주목받았으나 문서 요약, 엑셀 작성 수준의 성능을 구현하려면 적게는 150만원, 챗GPT, 제미나이 유료 모델이 제공하는 개인비서 수준의 성능을 구현하려면 250만원 이상 수준의 모델을 구매해야 한다.

인공지능(AI) 붐을 타고 고공행진을 이어가던 메모리 반도체 종목들이 구글이 발표한 새로운 데이터 압축 기술 '터보퀀트(TurboQuant)'의 직격탄을 맞았다. 이 기술이 인공지능(AI)의 메모리 부담을 획기적으로 낮춘다는 소식에 메모리 수요 감소 우려가 번지면서다. 하지만 이 같은 시장 반응이 과도하다는 견해도 적잖다. 효율성을 개선되면 수요가 늘어나는 이른바 '제번스의 역설'을 간과하고 있다는 지적이다. '제번스의 역설'은 19세기 증기기관의 효율이 개선되자 석탄 사용이 줄어들기는커녕 산업 전반으로 활용이 확산하면서 석탄 수요가 폭발적으로 늘었던 데서 착안했다. ━구글 '터보퀀트'가 뭐길래…시장 출렁━구글은 24일(현지시간) X를 통해 터보퀀트 기술을 소개했다. AI 모델의 '단기 기억' 역할을 하는 키-값(KV) 캐시의 용량을 정확도 손실 없이 1/6로 압축하고 속도는 8배 향상시키는 점이 핵심이다. 쉽게 설명하자면 AI 챗봇은 답변을 만들 때 앞서 주고받은 문맥을 계속 참고해야 한다. 이때 이전 정보를 잠시 저장해두는 공간이 KV 캐시다.

구글이 AI(인공지능) 메모리 사용량을 압축하는 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개하면서 슈퍼사이클(초호황기)에 진입한 메모리 수요 둔화 우려가 나온다. 이로 인해 글로벌 메모리 3사(삼성전자·SK하이닉스·마이크론) 주가도 일시적으로 하락했다. 다만 업계에서는 해당 기술이 AI 활용을 확대해 오히려 반도체 시장 성장을 자극할 수 있다는 관측에 무게가 실리고 있다. 27일 관련업계에 따르면 구글의 터보퀀트 기술은 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 구조인 'KV 캐시'를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1수준으로 줄이면서도 성능은 유지하는 알고리즘이다. 구글이 지난해 4월 공개한 논문에서 소개된 기술이다. 대규모 언어 모델에서는 사용자와의 이전 대화 내용과 검색 결과 등을 KV 캐시로 저장해 다음 토큰 생성에 활용한다. 문제는 대화량이 늘어날수록 저장 데이터가 증가하면서 메모리 사용량도 급격히 확대된다는 점이다. 이 때문에 KV 캐시는 AI 시스템의 성능과 비용을 제약하는 대표적인 병목 요인으로 지목돼왔다.

[스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 서울시의 해외 투자유치 전담 기구인 서울투자진흥재단이 홍콩 소재 글로벌 투자사인 MCP와 업무협약을 체결했다고 27일 밝혔다. MCP는 독립계 대안투자 운용사로, 일본 및 아시아 시장을 중심으로 딥테크 등 유망 기술 기업에 대한 투자를 전문으로 하고 있다. 글로벌 시장 진출 지원에 특화된 전문성과 성과를 보유했다. 서울투자진흥재단은 이번 협약을 바탕으로 서울의 신성장 동력 기업 발굴과 해외 자본 유입 가속화에 나선다. 재단은 MCP가 여의도의 서울국제금융오피스에 안착할 수 있도록 행정 절차와 인센티브 등 종합적인 지원 서비스를 제공할 방침이다. 특히 MCP는 앞으로 5년간 서울 소재 유망 기업을 대상으로 약 3300만 달러(약 500억원) 규모의 투자를 추진한다. 재단은 다가오는 도쿄 IR 행사와 연계해 MCP와 세부적인 투자 실행 방안을 논의할 예정이다. 이지형 서울투자진흥재단 이사장은 "MCP와의 협력은 서울 유망 기업들이 세계 시장에서 경쟁력을 확보하는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "외국인 투자자들이 신뢰하고 투자할 수 있는 환경을 조성해 서울의 글로벌 투자유치 경쟁력을 한층 강화하겠다"고 했다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 방위산업 스타트업 본에이아이가 미국 핵심 안보 싱크탱크인 스팀슨센터(Stimson Center)에 한국 스타트업 자격으로 유일하게 초청돼 한미 방산 동맹 기여 방안을 발표했다고 27일 밝혔다. 본에이아이에 따르면 이도경 대표는 지난 25일(현지시간) 미국 워싱턴 D. C. 스팀슨센터가 주최한 '한미 방산 협력 라운드테이블'에 참석했다. 국제 안보 특화 연구기관인 스팀슨센터가 주관한 이번 행사는 양국 간 조선 및 방위산업 협력 확대 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 행사에는 미국 국방혁신단(DIU) 등에서 활동 중인 방산 분야 전문가 및 업계 오피니언 리더들을 비롯해 스팀슨센터 관계자, 한·미 조선 및 방산 전문가 그룹 주요 인사들이 참석해 양국의 국방 혁신 협력 방안을 모색했다. 이날 '차세대 방산 협력: 한·미 국방 산업 생태계 내 스타트업 통합'을 주제로 열린 세션에서는 미국의 DIU 혁신 모델을 한국 방산 생태계에 어떻게 구현할 것인가가 핵심 아젠다로 다뤄졌다.

AI 성능을 좌우해온 '메모리 병목'이 해결됐다. KAIST가 참여한 국제 공동연구팀이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개했다. 이에 따라 AI가 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에, 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다. KAIST는 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research), 딥마인드(DeepMind), 뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개했다고 27일 밝혔다. AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요하다. 터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 '양자화(quantization)' 기술을 활용한다.