Ayar Labs, 500 억 달러의 시리즈 E 투자 유치로 3억 7,500만 달러의 기업 가치 평가를 달성하여 AI 인프라를 위한 광간접 회로 확장

Ayar Labs는 5억 달러의 시리즈 E 투자를 유치하여 총 투자 금액을 8억 7,000만 달러로 늘리고 기업 가치를 3억 7,500만 달러로 평가했습니다. 이번 투자는 Neuberger Berman이 주도하고 ARK Invest, Insight Partners, 카타르 투자 기관, Sequoia Global Equities, 1789 Capital이 참여했으며, 전략적 투자자로는 AMD, MediaTek, Alchip, NVIDIA가 참여했습니다.

이 회사는 새로운 투자금을 사용하여 고체 광학(GPO) 플랫폼의 대량 생산과 테스트 능력을 확대할 계획이며, 이는 AI 인프라에서 데이터를 효율적으로 이동시키는 데 가장 큰課題 중 하나를 해결하기 위한 기술입니다.

AI의 숨겨진 제약: 데이터 이동

AI 관련 기사에서 빠른 GPU와 큰 모델에 대한 이야기가 많지만, 병목 현상은 다른 곳에 있습니다. 칩 사이의 연결에서 발생하는 병목 현상입니다.

현대 AI 시스템은 수천 개의 GPU가 병렬로 작동하며, 이러한 프로세서는 훈련과 추론 중에 끊임없이 데이터를 교환합니다. 프로세서가 더 빠르고 효율적으로 통신할수록 전체 시스템이 더 강력해집니다. 그러나 이러한 통신의 대부분은 여전히 구리 와이어를 통해 전기 신호가 전달되는 방식에 의존합니다.

작은 규모에서는 구리가 잘 작동하지만, 초대형 AI 수준에서는 문제가 됩니다.

• 전기 신호는 거리와 함께 약해집니다.
• 더 높은 대역폭을 위해 더 많은 전력이 필요합니다.
• 데이터 전송 속도가 증가하면 더 많은 열이 발생합니다.
• 구리 전선은 보드와 패키지 내에서 귀중한 공간을 차지합니다.

모델이 수조 개의 매개변수로 성장함에 따라, 단순히 더 많은 GPU를 추가하는 것은 더 이상 충분하지 않습니다. 프로세서를 연결하는 시스템인 인터커넥트가 전체 성능과 비용 효율성을 결정합니다.

광간접 회로란 무엇이며, 왜 중요한가?

광간접 회로는 전기 데이터 전송을 빛으로 대체합니다.

구리 와이어를 통해 전자들을 밀어붇이는 대신, 광 시스템은 전기 신호를 빛 펄스로 변환하여 작은 광파형이나 광섬유와 같은 구조를 통해 전송합니다. 수신측에서는 이러한 빛 신호를 다시 전기 신호로 변환하여 처리합니다.

이 접근 방식은 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 비트 전송당 전력 소모가 낮습니다.
• 높은 대역폭 용량을 제공합니다.
• 거리와 함께 신호가 약해지는 현상이 줄어듭니다.
• GPU당 에너지 효율이 향상됩니다.

간단히 말해, 광간접 회로는 극단적인 대역폭 요구에 직면했을 때 전기보다 데이터를 더 빠르고 에너지 손실 없이 이동시킬 수 있습니다.

AI 인프라에서는 이러한 효율성이 중요합니다. 데이터 센터는 점점 더 전력 예산에 제한을 받고 있습니다. 인터커넥트가 너무 많은 에너지를 소모하면, 고정된 전력 범위 내에서 얼마나 많은 가속기를 배포할 수 있는지에 제한이 생깁니다. 광간접 회로는 이러한 압력을 완화하는 것을 목표로 합니다.

코팩 광학: 칩에 더 가까이 있는 빛

광 네트워킹 자체는 새로운 것이 아닙니다. 광섬유는 수십 년 동안 통신에서 사용되어 왔습니다. 새로운 것은 코팩 광학(CPO)입니다.

전통적으로 광 모듈은 서버 보드의 가장자리 또는 별도의 플러그형 트랜시버에 있습니다. 코팩 광학은 광학 구성 요소를 직접 컴퓨팅 칩과 동일한 패키지 내에 통합합니다. 전기 경로를 단축하고 광 변환을 프로세서에 더 가까이 이동함으로써, 시스템은 에너지 손실과 지연을 줄입니다.

Ayar Labs의 접근 방식의 핵심은 TeraPHY 광 엔진입니다. 이는 표준 반도체 제조 및 패키징 워크플로에 통합하기 위한 것입니다. 고객이 전체 시스템을 재설계할 필요가 없도록, 회사는 자신의 기술을 가속기 및 스위치 설계와 호환되는 것으로 пози션합니다.

목표는 점진적인 개선이 아닙니다. 수천 개의 GPU가 더緊密하게 통합된 시스템으로 작동하도록 하면서 전력 예산을 압도하지 않도록 하는 것입니다.

유니콘 라운드에서 확장까지

Ayar Labs의 최근 투자 유치는 2024년 말 1억 5,500만 달러의 시리즈 D 투자를 유치한 이후입니다. 이는 회사를 10억 달러 이상의 기업 가치로 평가하고, 광 입출력 플랫폼의 초기 생산을 강화했습니다.

시리즈 E는 검증에서 확장으로의 전환을 나타냅니다. 회사는 생산과 테스트 능력을 확대하고, 台灣의 반도체 생태계에서 존재감을 높이고, 상업적 배포를 가속화할 계획입니다.

이번 라운드에는 기관 투자자와 전략적 반도체 투자자가 모두 참여했으며, 이는 광간접 회로가 더 이상 실험적인 것이 아니라는 것을 나타냅니다. AI 인프라 구축이 강화됨에 따라, 인터커넥트 효율성이 성능, 비용, 에너지 지속 가능성의 핵심이 되었습니다.

GPU가 현대 AI의 엔진을 나타낸다면, 광간접 회로는 그 엔진이 얼마나 효율적으로 달릴 수 있는지 결정할 수 있습니다.