CScale, $145M 시리즈 C 라운드 유치, 기가와트 규모 AI를 위한 복원력 있는 광학 인터커넥트 구축

CScale은 스텔스 상태에서 벗어나 $145 million 규모의 시리즈 C 자금을 확보했으며, 내일의 거대한 AI 클러스터가 비용이 많이 드는 컴퓨팅 섬이 아니라 일관된 시스템으로 작동할 수 있게 할 광학 인터커넥트 계층을 명확히 목표로 삼고 있습니다.

이번 자금 조달로 팔로 알토 기업의 총 자금은 $188 million이 되었습니다. Atreides Management가 Valor Equity Partners와 함께 라운드를 주도했으며, Premji Invest가 공동 리드 투자자로 참여했습니다. Sutter Hill Ventures는 기존 투자자인 Maverick Silicon과 함께 지원을 지속했으며, NVIDIA와 Intel Capital이 CScale의 첫 전략적 투자자로 합류했습니다.

이례적으로 큰 라운드는 AI 인프라 설계의 핵심으로 빠르게 이동하고 있는 문제를 반영합니다. 학습 및 추론 시스템이 커짐에 따라 순수한 가속기 성능만으로는 충분하지 않게 되었습니다. 수천 대의 GPU와 기타 프로세서는 지속적으로 데이터를 교환해야 하며, 매우 높은 대역폭과 예측 가능한 지연 시간을 요구합니다. 이러한 연결이 느려지거나 실패하면 전체 클러스터의 유용한 컴퓨팅 능력이 손실됩니다.

네트워크가 컴퓨터의 일부가 되고 있다

CScale은 스케일업 네트워크용 통합 라이트 엔진을 구축하고 있습니다—가속기들이 하나의 훨씬 큰 컴퓨팅 시스템으로 함께 작동하도록 하는 밀접하게 결합된 링크입니다. 이 회사는 미래의 기가와트 급 AI 데이터 센터를 목표로 설계하고 있으며, 단일 스케일업 도메인이 수십 개의 랙에 걸쳐 수천 대의 가속기를 포괄할 수 있습니다.

그 규모에서는 신뢰성이 피크 대역폭만큼 중요해집니다. 하나의 광학 링크에서 드물게 나타나는 결함이 수십만 대의 가속기와 방대한 수의 연결을 가진 시스템에서는 일상적인 플릿 수준의 사건이 됩니다. CScale은 자체 아키텍처가 광학 고장을 컴퓨팅 중단 없이 억제하도록 설계되었으며, 설계 목표를 쉬운 부품 교체에서 지속적인 운영으로 전환하고 있다고 말합니다.

“레이저는 고장날 수 있다. 컴퓨팅은 그래서는 안 된다.”라고 CScale CEO Martin Lund는 발표에서 말했습니다. 이 문장은 회사 기술 뒤에 있는 경제적 논리를 요약합니다—네트워크가 반복적으로 가속기를 대기시키거나 클러스터의 일부를 오프라인으로 만들면 AI 팩토리는 가속기에 대한 수익을 창출할 수 없습니다.

이러한 관점은 CScale을 더 넓은 산업 변화의 한 가운데에 위치시킵니다. 광학 엔진이 AI 인프라스트럭처에 더 깊이 들어가면서, 네트워킹은 컴퓨팅 아키텍처 자체의 일부가 되고 있습니다. 대역폭, 지연 시간, 전력 소비, 서비스 가능성 및 고장 격리는 데이터 센터가 실리콘으로부터 끌어낼 수 있는 유용한 성능을 점점 더 결정합니다.

새로운 광학 아키텍처 뒤의 숙련된 운영자들

Lund는 네트워킹, 실리콘 및 하드웨어 시스템 분야에서 30년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 그는 이전에 Broadcom의 스위칭 사업을 억대 규모의 사업으로 성장시켰으며, Microsoft와 Cadence에서 고위 직책을 역임했고, 최근에는 Cisco의 Common Hardware Group을 이끌었습니다. 이 그룹은 Silicon One 포트폴리오와 회사의 실리콘, 하드웨어 시스템 및 광학 작업을 포함했습니다.

CScale는 2023년에 CTO Sanjai Kohli에 의해 설립되었습니다. Kohli는 이전에 GPS를 대중 시장 디바이스에 도입하는 데 기여한 SiRF를 공동 설립했으며, 이후 Inovi를 설립했으며, Inovi는 2014년에 Facebook에 인수되었습니다. 회사에 따르면 CScale는 현재 전 세계적으로 약 85명의 직원을 고용하고 있습니다.

창립 팀의 배경은 중요합니다. 광학 인터커넥트는 단일 부품 문제만이 아니기 때문입니다. 상업적으로 실현 가능한 플랫폼은 포토닉스, 전자공학 및 소프트웨어를 조정하면서 대규모 데이터 센터의 운영 현실에 맞아야 합니다. 따라서 CScale의 제안은 아키텍처적입니다—광 엔진과 그 주변 시스템을 구축하여 고립된 부품 사양이 전체 이야기를 설명하지 못하는 규모에서도 예측 가능하게 동작하도록 하는 것입니다.

투자자들이 신뢰성에 베팅하는 이유

투자자 명단은 금융 기업과 반도체 산업에서 가장 중요한 두 전략적 플레이어를 결합하고 있습니다. 이러한 조합은 CScale가 초기 기술 검증을 넘어 가속기 공급업체, 네트워킹 공급업체 및 데이터 센터 운영자가 긴밀히 협력해야 하는 생태계에서 상용화 단계로 나아가고 있음을 시사합니다.

Atreides의 매니징 파트너 겸 최고 투자 책임자 Gavin Baker는 AI 인프라를 단순히 컴퓨팅 문제라기보다 시스템 문제로 설명했습니다. Premji Invest의 매니징 파트너 Sandesh Patnam도 CScale이 기술 선택을 전체 시스템의 가치와 연결할 수 있는 능력을 강조했습니다.

기회는 크지만 실행 과제도 마찬가지로 중요합니다. 광학 기술은 전력 사용, 열, 제조 복잡성 및 고장률을 제어하면서 더 높은 대역폭을 제공해야 합니다. 또한 빠르게 변화하는 가속기와 랙 아키텍처와 통합되어야 합니다. 대규모 고객은 실험실 성능뿐만 아니라 인증 일정, 공급망 준비 상태 및 지속적인 생산 워크로드 하에서의 동작을 평가할 것입니다.

CScale의 $145 million 시리즈 C는 이러한 과제를 해결할 충분한 자원을 회사에 제공합니다. 이는 AI 확장의 경쟁이 프로세서를 넘어 확장되고 있음을 의미하기도 합니다. 차세대 AI 팩토리에서는 인터커넥트가 수천 개의 강력한 칩을 하나의 신뢰할 수 있는 기계로 만드는 핵심 요소가 될 수 있습니다.