현재 전 세계 테크 및 반도체 투자 시장의 시선은 온통 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 독점 체제가 과연 언제, 누구에 의해 균열이 갈 것인가로 쏠려 있습니다. 이러한 인프라적 패권 경쟁 속에서, 최근 삼성전자가 네덜란드의 베일에 싸인 AI 반도체 스타트업 ‘유클리드(Euclyd)’에 약 3,100억 원(2억 유로 이상) 규모의 시리즈A 공동 주도 투자를 단행했다는 소식이 전해지며 업계가 거세게 술렁이고 있습니다 .
삼성이 단순히 자금 투입을 넘어 차세대 AI 인프라의 ‘게임 체인저’로 낙점한 유클리드는 기존 엔비디아 아키텍처를 원천적으로 부정하는 완전히 새로운 설계 방식을 제시하고 나섰기 때문입니다 .
그동안의 AI 반도체 시장이 모델을 학습시키는 초고성능 ‘연산 성능’ 중심이었다면, 이제는 이미 학습된 AI가 수억 명의 전 세계 사용자 질문에 실시간으로 답변을 내놓는 ‘추론(Inference)’ 시장으로 헤게모니가 급격히 이동하고 있습니다 .
추론 시장의 핵심 승부처는 단 한 가지, 바로 막대한 데이터센터 구축 비용과 천문학적인 전력 소모를 얼마나 줄이느냐로 귀결됩니다 [이데일리]. 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 차세대 AI 하드웨어 생태계의 판도를 바꾸기 위해 삼성전자가 선택한 유클리드의 기술적 본질과 독점 방벽을 무력화할 공급망 국면을 정밀하게 분석해 보겠습니다.
1. 삼성이 미스트랄 AI에 이어 네덜란드 유클리드(Euclyd)에 뭉칫돈을 던진 진짜 이유는 무엇인가?
삼성전자의 최근 행보를 보면 반도체 하드웨어 제조사를 넘어 거대한 오픈소스 AI 거버넌스의 지배력을 확보하겠다는 강력한 의지가 읽힙니다 [한경뉴스]. 삼성은 지난주 프랑스의 대표적인 오픈소스 AI 모델 기업인 미스트랄 AI(Mistral AI)의 거액 투자를 주도한 데 이어, 이번에는 네덜란드 에인트호번의 반도체 설계 스타트업인 유클리드의 시리즈A 라운드를 전격 리드했습니다 .
특히 이번 투자 라운드에는 삼성캐털리스트펀드(SCF)뿐만 아니라 전 ASML 최고경영자(CEO)인 피터 베닝크(Peter Wennink)가 유클리드의 이사회 의장으로 전격 합류하면서 기술적 권위와 공급망 신뢰도를 단숨에 끌어올렸습니다 .
삼성이 유클리드에 3,100억 원이라는 거액을 베팅한 본질적인 이유는 AI 데이터센터의 물리적 제약과 비용 한계를 해결할 유일한 ‘비(非) GPU 아키텍처’ 비전을 보았기 때문입니다 . 학습 시장과 달리 파편화된 추론 시장에서는 사용자의 환경과 데이터 이동 경로에 따라 비용 효율성이 수십 배씩 차이 납니다 .
베르나르도 카스트룹 유클리드 CEO는 “삼성은 단순한 투자사를 넘어 세계 최대의 메모리 제조업체이자 시스템 반도체 거인으로서 방대한 글로벌 네트워크와 공급망을 제공할 수 있는 최적의 파트너”라고 평가하며, 삼성이 가진 제조 기술과의 전방위적인 시너지를 예고했습니다 .
2. GPU 구조를 부정하는 유클리드의 추론 전용 메모리·컴퓨팅 아키텍처의 기술적 본질
유클리드의 크래프트워크 아키텍처는 연산 장치와 메모리를 일체형으로 설계하여 데이터 병목을 없애고 초당 8,000TB의 초고대역폭 성능과 압도적인 전력 효율을 증명합니다.
유클리드가 내세운 핵심 파격 설계는 엔비디아가 시장을 장악한 범용 GPU 방식의 한계를 정면으로 돌파하는 ‘프로세서-메모리 공동 설계(Processor-Memory Co-design)’에 기반합니다 .
기존의 엔비디아 가속기 시스템은 연산 장치(GPU)와 메모리(HBM 등)가 물리적으로 분리되어 있어, 대규모 언어모델(LLM)을 구동할 때 두 장치 사이에서 데이터를 주고받는 과정에 엄청난 데이터 병목 현상과 심각한 전력 소모가 발생해 왔습니다 .
유클리드는 이 문제를 해결하기 위해 연산 프로세서와 메모리를 처음부터 하나의 세트처럼 결합하는 독창적인 주문형반도체(ASIC) 기반 추론 시스템 ‘크래프트워크(Craftwork)’ 개발 로드맵을 공개했습니다 .
기술적으로 유클리드의 크래프트워크 아키텍처는 하나의 거대하고 강력한 연산 장치에 의존하는 대신, 독립 프로그래밍이 가능한 미세 연산 장치 수천 개를 격자 형태로 배치하여 작업을 유연하게 분산 처리합니다 .
이를 통해 무려 초당 최대 8,000테라바이트(TB/s)의 초고대역폭 메모리 성능 구현을 목표로 하고 있습니다 . 연산 장치와 데이터 저장 공간 사이의 물리적 거리를 극단적으로 줄임으로써 속도는 혁신적으로 끌어올리고, 데이터센터 인프라 가동 전력은 기존 대비 획기적으로 낮추는 기술적 본질을 증명해 가고 있습니다.
3. 파편화된 추론 시장 속에서 유클리드와 삼성 파운드리·메모리 공급망이 낼 시너지 전망
유클리드가 겨냥한 차세대 AI 추론 플랫폼 생태계는 삼성전자에게 메모리, 파운드리(반도체 위탁생산), 그리고 첨단 패키징 공학을 모두 묶어 제공할 수 있는 거대한 독점 영토를 제공합니다
이미 삼성전자는 인공지능 기반 설계 자동화 기업인 노멀컴퓨팅, 칩렛 연결 기술 유니콘인 엘리얀, 그리고 초고속 추론 가속기 기업 그록(Groq)에 이르기까지 엔비디아의 대안이 될 차세대 인프라 기업들을 촘촘하게 포트폴리오로 편입해 왔습니다.
유클리드의 독창적인 프로세서-메모리 아키텍처가 상용화 궤도에 오르면, 이는 곧바로 삼성의 첨단 파운드리 공정과 차세대 맞춤형 메모리 반도체 대량 수주로 이어지는 선순환 고리가 완성됩니다.
유클리드는 확보한 대규모 투자금을 기반으로 엔지니어링 조직을 대폭 확대하여 2028년 실물 반도체 및 서버 시스템 출시를 마주하고 있으며, 2030년까지 수천 개의 기업 고객에게 강력하고 안전한 자체 호스팅형 AI 추론 인프라를 공급하겠다는 계획을 구체화했습니다 .
미세 공정의 한계를 소프트웨어와 하드웨어의 결합 아키텍처로 뚫어내려는 유클리드의 비전은, 다가올 에이전틱 AI 생태계의 폭발적인 컴퓨팅 수요를 흡수하는 삼성전자의 강력한 무기가 될 전망입니다 .
❓ 자주 하는 질문 (FAQ)
Q1. 삼성전자가 네덜란드 스타트업 유클리드에 투자한 금액과 규모는 어느 정도인가요?
삼성전자는 자사의 100% 자회사이자 벤처투자 조직인 삼성캐털리스트펀드(SCF)를 통해 참여했으며, 유클리드가 유치한 총 2억 유로(약 3,100억 원) 이상의 시리즈A 투자 라운드를 글로벌 장기 투자사들과 함께 공동 주도했습니다.
Q2. 유클리드의 반도체 아키텍처가 엔비디아 GPU보다 추론에 훨씬 유리한 이유는 무엇인가요?
기존 GPU는 학습과 추론을 모두 소화하는 범용 칩이라 전력 소모가 엄청나지만, 유클리드의 크래프트워크 시스템은 오직 ‘추론’ 작업에만 커스텀 설계된 ASIC 기반입니다 [한경뉴스]. 연산 장치와 메모리를 처음부터 일체형으로 설계해 데이터 이동 경로를 없앴기 때문에 전력 효율과 비용을 혁신적으로 절감합니다 [한경뉴스].
Q3. 유클리드 반도체의 실제 상용화 타임라인과 향후 목표는 어떻게 되나요?
공개된 기술 로드맵에 따르면, 유클리드는 이번 투자금을 바탕으로 반도체 및 데이터센터 랙 시스템 개발 속도를 올려 2028년에 실물 하드웨어 시스템을 시장에 정식 출시할 예정입니다 [한경뉴스, 이데일리]. 이후 2030년까지 수천 개의 전 세계 엔터프라이즈 기업 고객을 확보하는 것을 목표로 설정했습니다 [한경뉴스].
📚 참고자료
- [한국경제] 삼성 뛰어든 3100억 투자 정체는…AI 뒤흔들 파격 계획
- [이데일리] 삼성, ‘엔비디아 대항마’에 베팅…AI칩 스타트업 ‘유클리드’ 투자
- [매일경제] AI 한발 늦은 한국, 손발은 빨랐다…로보틱스 생태계 갖추고 톱3로
- [세계일보] “삼성전자가 투자했다”…네덜란드 AI 반도체 스타트업은 어디?
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