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[IT뉴스]“GPU보다 15배 빠르다”...웨이퍼 크기 AI칩 만드는 셀레브라스

온카뱅크관리자

2026-07-23 08:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [강다은의 실리콘밸리 씬] 
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 <img alt="22일(현지 시각) 미 캘리포니아주 산타클라라의 한 데이터센터에서 줄리 최 셀레브러스 최고마케팅책임자(CMO)가 셀레브러스 AI 칩이 탑재된 서버와 서버 랙에 대해 설명하고 있다./강다은 특파원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/chosun/20260723081338655lvvw.jpg" data-org-width="1206" dmcf-mid="9ZfvwonQth" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/chosun/20260723081338655lvvw.jpg" width="658">
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 22일(현지 시각) 미 캘리포니아주 산타클라라의 한 데이터센터에서 줄리 최 셀레브러스 최고마케팅책임자(CMO)가 셀레브러스 AI 칩이 탑재된 서버와 서버 랙에 대해 설명하고 있다./강다은 특파원
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 22일(현지 시각) 오전 10시 미 캘리포니아주 산타클라라의 한 데이터센터. 보안 검색을 거쳐 내부로 들어서자 사람 키보다 높은 검은색 서버 랙들이 줄지어 늘어서 있었다. 서버 팬이 쉴 새 없이 돌아가며 옆 사람 목소리가 들리지 않을 정도의 굉음이 계속 울렸고, 막대한 열을 식히기 위한 액체 냉각 배관이 지나갔다.
 겉보기에 평범한 데이터센터 같지만, 이 서버 안에 들어 있는 인공지능(AI) 반도체는 일반적이지 않다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 등 작은 AI 칩이 여러 개 연결돼 들어가 있는 것과 달리, 미국 AI 칩 기업 셀레브라스 시스템즈(셀레브라스)가 개발한 웨이퍼 크기의 거대한 칩이 단 1개만 들어 있기 때문이다. 데이터센터 관계자는 “이 칩은 GPU보다 58배 크고, AI 연산이 15배 빠르다”며 “현존하는 가장 빠른 AI 칩”이라고 말했다.
 셀레브라스는 대형 AI 모델이 답변을 생성하는 ‘추론’ 속도를 높이는 데 강점을 가진 AI 반도체 기업이다. 검색과 코딩, 도구 호출을 반복하는 AI 에이전트가 확산하면서 더 많은 답을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 칩의 중요성이 커졌고, 셀레브라스도 최근 특히 주목받고 있다. 이날 본지는 한국 언론으로는 처음으로 셀레브라스 본사와 자사 AI 칩이 실제 가동되는 데이터센터를 방문했다.
 ◇웨이퍼 크기 AI칩 만드는 셀레브라스
 셀레브라스 기술의 핵심은 칩을 크게 만드는 것이다. 일반적인 반도체 업체는 지름 약 30㎝의 원형 실리콘 웨이퍼를 수백 개의 작은 칩으로 잘라 사용한다. 그러나 셀레브라스는 웨이퍼를 자르지 않고, 지름 30㎝짜리 세상에서 가장 큰 AI 칩을 개발했다. 원형 웨이퍼의 가장자리만 잘라낸 정사각형 형태로, 뷔페에서 사용하는 식사용 접시와 비슷하다.
 이렇게 하는 이유는 AI 추론 효율을 높이기 위해서다. GPU처럼 상대적으로 작은 AI 칩으로 거대한 AI 모델을 구동하려면 모델을 수십~수백 개의 칩에 나눠 담아야 하고, 네트워크와 메모리에서 병목이 생긴다. 셀레브라스는 병목을 줄이기 위해 하나의 칩 위에 연산 장치와 메모리를 다 넣었다. 칩과 칩 사이를 오가느라 시간을 쓰지 않고, 한 칩 안에서 바로 데이터를 주고받게 해 AI가 답을 내놓는 시간을 줄인 것이다.
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 셀레브러스의 지름 30cm 웨이퍼 크기 AI 칩./강다은 특파원
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 이런 기술 덕에 셀레브라스는 단일 칩에 AI 연산 코어 90만개와 초고속 에스램(SRAM) 44GB를 집적해 초당 21페타바이트(PB)의 메모리 대역폭을 구현했다고 설명했다. 구체적으로 한국 AI 스타트업 ‘업스테이지’의 AI 모델 ‘솔라’를 셀레브러스 시스템에서 구동했을 때는 초당 2000개 이상의 토큰을 생성했으며, 기존 GPU 기반 시스템보다 최대 15배 빠른 추론 성능을 기록했다. 다만 저장 용량이 상대적으로 작고, 제조가 까다롭다는 단점도 있다.
 셀레브러스는 칩의 수요는 급증하고 있다고 주장했다. 기업들의 업무에 본격 AI 에이전트 기능이 적용되면서 AI 경쟁력이 ‘모델 학습’에서 빠른 답을 내놓게 하는 ‘추론’으로 옮겨가고 있기 때문이다. 이에 따라 셀레브러스는 오픈AI와 750MW 규모의 초고속 추론 인프라 공급 계약을 맺었고, 아마존웹서비스(AWS)도 자체 AI 칩 ‘트레이니엄’과 함께 셀레브러스 시스템을 쓴다. 줄리 최 셀레브러스 최고마케팅책임자(CMO)는 “더 똑똑한 모델보다 더 빠른 모델이 중요해졌다”며 “AI 경쟁의 기준이 ‘지능’에서 ‘단위 시간당 지능’으로 바뀌고 있다”고 했다.
 이날 오전 찾은 셀레브러스 본사에서도 고객사와 파트너사 관계자들의 방문이 이어졌다. 이달 초 한국에서 오픈AI와 함께 연 네트워킹 행사에는 300여 명 규모 행사장에 약 5000명이 참석을 신청했다고 밝혔다. 최 CMO는 ”빠른 AI에 대한 시장의 관심을 보여주는 상징적인 장면”이라고 했다. 지난 5월엔 반도체 기업 가운데 역대 최대 규모의 기업공개(IPO)를 성공적으로 마쳤다.
 ◇새 공식 된 ‘칩 혼합 전략’
 AI 업계가 하나의 칩으로 모든 연산을 처리하는 방식에서 벗어나, 작업별로 적합한 칩을 조합해 쓰는 ‘칩 혼합’ 전략으로 이동하고 있다. 학습과 범용 연산에는 GPU를 쓰고 지연 시간이 중요한 추론에는 셀레브래스의 칩을 쓰는 식이다. 셀레브래스는 “흔히 우리를 ‘엔비디아 대항마’라고 부르지만 “우리는 엔비디아 GPU의 보완제”라고 했다.
 셀레브래스처럼 특정 AI 업무의 속도와 전력 효율을 높이려는 특화 칩 기업도 늘고 있다. 미 기업 ‘그록’은 거대언어모델(LLM) 추론을 위해 설계한 언어처리장치(LPU)를 개발했고, 지난해 엔비디아에 인수됐다. ‘에치드’는 트랜스포머 기반 모델의 추론에만 특화된 전용 칩을 개발하고 있다. 국내에서는 ‘리벨리온’과 ‘퓨리오사AI’가 AI 에이전트 구동에 필요한 효율 높은 칩을 개발하는 중이다.
 빅테크 역시 GPU, 다른 기업의 특화 칩과 함께 자체 개발 칩을 AI데이터센터에 배치하고 있다. 구글은 텐서 처리 장치(TPU), 아마존은 ‘트레이니엄’ 시리즈, 마이크로소프트는 ‘마이아’, 메타는 ‘MTIA’를 각각 개발했다.
 AP통신은 “AI 칩 시장은 이제 추론 특화 칩 중심으로 이동 중”이라고 했고, 로이터통신은 “앞으로 더 큰 시장이 될 추론 시장의 경쟁이 치열해질 예정”이라고 보도했다.
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