구글 출신이 설립한 MatX, 엔비디아에 대항하는 AI 칩 개발 위해 5억 달러 확보
뉴스 요약
Nvidia의 경쟁사 MatX, AI 칩 지배력에 도전하기 위해 5억 달러 규모 시리즈 B 투자 유치
투자 라운드 개요
2026년 2월 24일 화요일(ET), AI 칩 스타트업 MatX는 5억 달러 규모의 시리즈 B 투자 라운드를 성공적으로 마감했다고 발표했습니다. 이는 AI 가속기 공급업체로서 Nvidia의 지배력을 무너뜨리기 위한 경쟁이 심화되고 있음을 보여주는 중요한 사건입니다. 이번 라운드는 Jane Street와 전 OpenAI 연구원 Leopold Aschenbrenner가 설립한 투자 회사인 Situational Awareness가 주도했습니다. 추가 투자자로는 반도체 거대 기업 Marvell Technology, 벤처 캐피탈 회사 NFDG 및 Spark Capital, 그리고 Stripe의 공동 창업자인 Patrick과 John Collison이 참여했습니다.
MatX는 정확한 투자 후 기업 가치를 공개하지 않았지만, 현재 수십억 달러의 가치를 인정받았다고 확인했습니다. 참고로, 가장 가까운 경쟁사인 Etched는 지난달 50억 달러의 기업 가치로 5억 달러를 투자받았습니다.
MatX는 누구인가?
MatX는 2022년 Google의 반도체 부문 베테랑인 Reiner Pope와 Mike Gunter에 의해 설립되었습니다. Pope는 이전에 Google의 Tensor Processing Units(TPUs)를 위한 AI 소프트웨어 개발을 이끌었고, Gunter는 동일한 플랫폼에서 수석 하드웨어 설계자로 근무했습니다. 두 사람은 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 특별히 제작된 칩을 만들기 위한 단일 목표를 가지고 Google을 떠났습니다.
이번 최신 라운드는 2024년 Spark Capital이 주도한 약 1억 달러 규모의 시리즈 A 투자에 이은 것으로, 당시 회사의 가치는 3억 달러 이상으로 평가되었습니다.
MatX One 칩: 기술적 야심
MatX의 제품 로드맵의 핵심은 MatX One으로, Nvidia의 GPU보다 훈련 및 추론 성능 모두에서 10배 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계된 LLM 최적화 가속기입니다. 이 칩은 혁신적인 SRAM 우선 아키텍처와 고대역폭 메모리(HBM)를 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하여, GPU 스타일 설계의 높은 처리량과 SRAM 기반 가속기의 초저지연성을 동시에 제공할 수 있다고 회사는 믿고 있습니다.
주요 기술 차별점은 다음과 같습니다.
- 업계 최고의 제곱밀리미터당 FLOPS를 약속하는 분할 시스톨릭 어레이
- 수십만 개의 칩으로의 확장성
- 단일 칩 내에서 LLM 사전 훈련, 강화 학습, 추론 프리필 및 디코딩 지원
- 모델 가중치가 아닌 키-값(KV) 캐시 저장에 HBM 사용
CEO Reiner Pope는 "우리의 입장은 동일한 제품에서 두 가지 모두를 달성하는 것이 실제로 가능하며, 그 결과 훨씬 더 나은 제품을 얻을 수 있다는 것입니다."라고 말했습니다.
제조 및 일정
MatX는 **TSMC(대만 반도체 제조 회사)**와의 파트너십을 통해 MatX One을 제조할 계획입니다. 회사는 2026년에 칩 설계를 완료하고 2027년에 제품 출하를 시작할 것으로 예상합니다. 5억 달러의 일부는 제조 용량을 확보하고 생산 훨씬 이전에 핵심 부품을 확보하는 데 구체적으로 사용될 것입니다.
경쟁 환경
MatX는 경쟁이 치열하지만 높은 판돈이 걸린 전장에 진입합니다. 2025년 10월 시가총액이 5조 달러를 잠시 넘어섰던 Nvidia는 H100 및 B200 GPU 라인으로 AI 가속기 판매를 계속 지배하고 있습니다. Groq, Cerebras, SambaNova, dMatrix를 포함한 다른 경쟁자들은 주로 추론 워크로드에 집중해 온 반면, Etched는 트랜스포머 전용 실리콘에 대한 입지를 구축했습니다.
MatX는 훈련, 미세 조정 및 추론 등 전체 AI 컴퓨팅 스택을 목표로 함으로써 차별화됩니다. 이러한 광범위한 야심이 장점이 될지 아니면 약점이 될지는 회사가 2027년 제품 출시를 향해 나아감에 따라 더 명확해질 것입니다.
분석가 관점
5억 달러의 투자 유치는 AI 칩 개발이 얼마나 자본 집약적이 되었는지를 강조합니다. Nvidia와 경쟁하기 위해서는 우수한 엔지니어링뿐만 아니라 개발자 생태계, 소프트웨어 툴체인 및 제조 관계를 구축하는 능력도 필요하며, 이 모든 것은 지속적인 재정적 화력을 요구합니다. 이번 라운드를 통해 MatX는 이러한 목표를 진지하게 추구할 수 있는 기반을 마련했습니다.