투명망토 기술이 AI 칩으로? Neurophos 1.1억달러의 승부수

요즘 AI 업계의 진짜 병목은 “모델이 똑똑해지는 속도”가 아니라 “그 모델을 돌릴 전기와 컴퓨팅이 모자라는 속도”입니다. 이런 상황에서 Neurophos가 전자를 빛(광자)로 바꿔 추론을 가속하는 초소형 광학 프로세서를 만들겠다며 시리즈 A로 1억 1천만 달러를 조달했습니다¹. 이 글에서는 Neurophos가 무엇을 만들고, 왜 ‘메타서피스’가 관건이며, 데이터센터 시장에서 어떤 변수를 만들지 한 번에 정리해볼게요.

Neurophos 1억 1천만 달러 투자, 왜 지금 몰렸나

Neurophos는 듀크대 연구와 Metacept에서 출발한 포토닉스(광학) 기반 칩 스타트업으로, 목표는 명확합니다. AI 추론(inference)에서 폭증하는 연산 수요를 “더 많은 GPU를 쌓는 방식”이 아니라 “물리 법칙을 바꾸는 방식”으로 해결하겠다는 거죠.

이번 시리즈 A는 Gates Frontier가 리드했고 Microsoft의 M12, Aramco Ventures 등 이름만 들어도 무게감 있는 투자자들이 합류했습니다¹. 투자 논리는 간단합니다. GPU 공급난과 전력 한계(데이터센터의 전력 벽)가 장기 이슈가 된 상황에서, 추론을 더 싸고 빠르게 만드는 대체 아키텍처는 ‘될 놈’이면 시장이 바로 열리기 때문입니다.

‘광학 프로세서(OPU)’가 추론에 특히 유리한 이유

학습(training)은 대규모 데이터와 반복 업데이트가 핵심이라 복잡한 파이프라인이 필요하지만, 추론은 상대적으로 “이미 학습된 모델을 빠르고 싸게 실행”하는 쪽이 승부처입니다. 특히 LLM 추론에서 비용을 폭발시키는 건 결국 수많은 행렬 곱, 즉 매트릭스-벡터 곱(MVM) 같은 연산입니다.

Neurophos가 만드는 OPU(Optical Processing Unit)는 이 연산을 빛의 병렬성으로 처리하려고 합니다. 전자는 저항과 발열이라는 청구서를 항상 들고 오지만, 빛은 같은 방식으로 열을 만들지 않으면서도 빠르게 흐를 수 있다는 점에 기대를 거는 거죠. 그래서 “추론 가속용 광학 칩”이라는 포지션이 설득력을 얻습니다.

핵심 기술: 메타서피스 변조기와 ‘초소형화’의 임팩트

광학 칩이 늘 ‘꿈의 기술’로만 끝나는 이유가 있었습니다. 성능은 매력적인데, 크기와 제조, 그리고 아날로그-디지털 변환 같은 현실 문제가 발목을 잡았거든요.

Neurophos는 여기서 “메타서피스 변조기”라는 초미세 광학 구조를 전면에 내세웁니다. 기존 포토닉 요소 대비 1만 배 더 작게 만들 수 있다고 주장하며¹, 그 덕분에 칩 하나에 백만 개 이상 마이크론 스케일의 광학 처리 요소를 집적하는 그림을 꺼내 들었습니다¹. 쉽게 말해, ‘빛으로 계산하는 부품’을 아주 작게 만들어서 드디어 칩 위에 촘촘히 깔아보겠다는 전략입니다.

이 초소형화가 중요한 이유는 단순히 “작아서 좋다”가 아니라, 광학 컴퓨팅이 상용화로 가는 길에서 가장 큰 장애물 중 하나가 결국 집적도와 제조 가능성이었기 때문입니다.

Nvidia GPU 넘본다? 성능 수치가 말하는 것들

Neurophos는 자사 광학 칩이 56GHz에서 235 Peta Operations per Second(Pops)를 수행할 수 있고, 전력은 675W 수준이라고 주장합니다¹. 비교 대상으로는 Nvidia B200의 1,000W가 언급됩니다¹. 숫자만 놓고 보면 “더 적은 전기로 더 많은 연산”이라는 전형적인 데이터센터의 이상형이죠.

다만 여기서 독자가 체크해야 할 포인트가 있습니다. Pop/s 같은 지표는 조건(정확도, 정밀도, 연산 타입, 입출력 병목 등)에 따라 체감이 달라질 수 있습니다. 즉, 스펙 경쟁은 출발점이고, 실제로는 “개발자가 기존 모델을 얼마나 손쉽게 옮길 수 있나”, “데이터센터에서 운영이 얼마나 편한가”가 승부를 가릅니다. Neurophos가 자금 사용처로 소프트웨어 스택과 개발자용 초기 하드웨어까지 강조한 것도 그래서입니다¹.

대량생산과 소프트웨어 스택: ‘멋진 데모’에서 ‘쓸 수 있는 제품’으로

광학 칩은 연구 데모는 종종 멋집니다. 문제는 그 다음입니다. 대량 생산, 수율, 패키징, 그리고 무엇보다 개발자 경험이 따라주지 않으면 데이터센터에 못 들어갑니다.

Neurophos는 표준 실리콘 파운드리 재료와 공정을 활용해 포토닉 칩의 제조 장벽을 낮추겠다는 계획을 밝혔고, 2028년 중반 칩 출시를 목표로 제시했습니다¹. 또한 데이터센터용 OPU 모듈, 통합 소프트웨어 스택, 초기 개발자 하드웨어를 포함한 “통합 포토닉 컴퓨팅 시스템”을 만들겠다고 했습니다¹. 제품이 칩 하나로 끝나지 않는다는 걸 정확히 알고 있는 셈이죠.

그리고 이미 여러 고객사와 계약을 맺었고 Microsoft 등도 기술을 적극적으로 탐색 중이라는 점은, 최소한 시장의 ‘관심 단계’는 넘어섰다는 신호로 볼 수 있습니다¹.

AI 칩 전쟁은 이제 “더 미세한 공정”만으로는 설명이 안 됩니다. 전력과 확장성의 벽 앞에서, 아키텍처 자체를 갈아엎는 시도가 계속 나올 수밖에 없거든요. Neurophos의 승부처는 한 문장으로 정리됩니다. 빛으로 계산하는 칩이 “성능 데모”를 넘어 “표준 파운드리 기반의 양산”과 “개발자 친화적 소프트웨어”까지 동시에 풀어내느냐입니다.

만약 이 퍼즐이 맞춰지면, 데이터센터의 추론 스택에서 GPU는 ‘유일한 답’이 아니라 ‘여러 답 중 하나’가 될 가능성이 커집니다. 지금은 아직 2028년을 향한 긴 달리기지만, 투자자들이 먼저 결승선 쪽에 베팅을 걸었다는 사실 자체가 꽤 의미심장합니다.

참고

¹Chip startup Neurophos gets $110M to replace electrons with photons and accelerate AI compute - SiliconANGLE