Samsung, 차세대 AI 추론 칩 개발사 Euclyd에 대규모 공동 투자 단행
9/15/2026
토킹 포인트
- Samsung의 네덜란드 반도체 스타트업 Euclyd 2억 유로(약 2억 3,100만 달러) 규모 시리즈 A 라운드 공동 리드 투자
- 전 ASML 최고경영자(CEO) Peter Wennink의 이사회 의장 합류 및 유럽 중심 반도체 생태계 협력 강화
- AI 추론 특화 칩 'craftwerk' 및 저전력 엑사스케일 시스템 'CWS' 개발을 통한 인프라 효율성 극대화
- 기존 GPU 중심 구조의 전력 소비 및 메모리 병목 현상 해소를 목표로 2028년 상용 칩 출시 추진
시황 포커스
- Nvidia의 GPU 공급망 종속성을 완화하려는 글로벌 빅테크 및 반도체 제조사의 대안 칩 발굴 기조가 실질적인 대형 투자 집행으로 구체화되고 있음.
- 글로벌 메모리 반도체 공급사들이 AI 연산 가속기 스타트업과의 전략적 제휴를 통해 첨단 HBM 공급처를 다변화하고 파운드리 수주 기회를 선점하려는 움직임이 가속화됨.
- 인공지능 작업 부하 중심이 대규모 모델 학습에서 실제 상용 서비스 배포 및 추론으로 이동함에 따라, 토큰당 운영 비용과 데이터센터 전력 소비를 낮추는 전용 하드웨어의 경제적 가치가 재평가받고 있음.
- 유럽 현지 공공 펀드와 대형 벤처캐피털이 결합하고 핵심 반도체 제조 장비사 전직 최고경영진이 합류하는 등 유럽 역내 첨단 반도체 하드웨어 설계 자립화 시도가 본격화되는 양상임.
- 스타트업이 제시한 독자적 칩 및 메모리 결합 아키텍처가 2028년 실제 상용 양산 단계에서 대규모 클러스터 안정성을 입증할 수 있는지 여부가 장기적 시장 안착의 핵심 쟁점으로 남아 있음.
트렌드 키워드
- AI 추론 (AI Inference):
이미 학습을 완료한 인공지능 모델이 새로운 데이터를 입력받아 결과물이나 예측치를 계산해 내는 연산 단계로, 대규모 사용자 서비스 운영 시 연산 비용과 전력 효율이 핵심 변수로 작용함
1 / 7“기술의 초점이 모델의 학습보다, 학습된 모델이 요청에 응답하고 출력을 생성하는 추론 과정에 맞춰져 있음.AI 추론” - 메모리 벽 (Memory Wall):
고성능 컴퓨팅 연산 장치의 데이터 처리 속도에 비해 메모리 대역폭의 데이터 전송 속도가 따라가지 못해 시스템 전체 성능이 제한되는 물리적 병목 현상
1 / 2“연산 및 HBM 모듈 간의 데이터 이동 속도와 연관된 메모리 벽을 해결하고자 함.” - ASIC (Application-Specific Integrated Circuit, 주문형 반도체):
범용 연산 목적이 아닌 특정 알고리즘이나 작업 부하만을 고속·저전력으로 처리하기 위해 특화 설계된 맞춤형 주문형 반도체
1 / 5“프로그래밍 가능한 주문형 반도체 연산과 프로세서-메모리 공동 설계를 결합해 성능을 제약하는 효율성 한계를 극복함.ASIC” - 에이전틱 AI (Agentic AI, agentic AI):
정해진 명령 수행 방식과 다르게 스스로 목표를 설정하고 도구를 활용하여 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 차세대 인공지능 시스템 형태
1 / 15“세계 최초의 에이전틱 인공지능 실리콘으로 명명된 제품 개발을 핵심 로드맵으로 제시함.에이전틱 AI”