Efficient Computer, $97M 이상 규모의 Series B 라운드에서 $650M 평가액을 받아 프로세서 확장을 추진

Efficient Computer 발표했습니다 2026년 9월 29일, $650백만 평가액으로 TQ Ventures가 주도하는 $97백만 이상의 Series B 자금 조달 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 회사는 이 자금을 활용해 Electron E1 프로세서를 대량으로 고객에게 공급하고, Fabric 아키텍처를 데이터센터 수준의 성능으로 확장할 것이라고 말했습니다.

자금 조달 조건 및 투자자

이번 라운드로 Efficient Computer의 총 자금 조달액은 $173백만이 되었으며, 발표에 따르면 회사는 세계에서 가장 에너지 효율이 높은 프로세서를 구축하고 있다고 설명합니다. TQ Ventures와 함께 참여한 투자자는 Eclipse, Union Square Ventures, Giant Ventures, Triatomic Capital, TO Capital, TF Capital, Mana Ventures, Toyota Ventures, Overmatch, Borderless 등이 있습니다. Efficient는 이번 확장 노력이 현재 구축된 시스템 대비 에너지 소비를 10배 이상 개선한 데이터센터 수준의 성능을 목표로 한다고 밝혔습니다.

동일한 날에 게시된 블로그 게시물에서 CEO 겸 공동 설립자 Brandon Lucia는 $97백만 규모의 Series B, 총 $173백만 조달, $650백만 평가액을 다시 언급했습니다. Lucia는 자신과 Nathan, Graham이 약 10년 전 Efficient Computer를 설립하여 컴퓨터 아키텍처를 근본적으로 재고, 효율성을 유지하면서 일반성을 포기하지 않는 해결책을 제시했다고 적었습니다.

회사의 Series B 페이지는 리더십 팀을 Lucia(최고경영자), Graham Gobieski(최고기술책임자), Nathan Beckmann(수석 설계자)으로 명시하고 있습니다.

Fabric 아키텍처와 Electron E1

Efficient는 자사의 Fabric 아키텍처를 컴퓨팅의 전면 재설계라고 설명하며, AI를 포함한 범용 컴퓨팅에서 에너지 소비를 10~100배 개선했다고 주장합니다. 회사는 이러한 범용 접근 방식을 “AI 전용 칩”이라고 부르는 특수한 대안과 대비시키는데, 이는 대부분의 소프트웨어를 지원하지 못하고 AI가 진화함에 따라 즉시 구식이 될 위험이 있다고 말합니다.

발표에 따르면, 이 아키텍처는 C, C++ 및 기타 일반적인 추상화를 처리하는 프런트엔드를 통해 가장 인기 있는 소프트웨어 프레임워크를 지원합니다. Series B 페이지는 개발자들이 C, C++, LiteRT, ONNX를 사용해 하나의 프로그래머블 프로세서에서 AI를 센싱, 제어, 애플리케이션 코드와 함께 실행할 수 있으며, 모델이 변경될 때 현장에 배치된 장치를 재컴파일하고 업데이트할 수 있다고 덧붙였습니다.

자사의 홈페이지에서 Efficient는 Electron E1이 실제 실리콘에서 실행되는 전체 애플리케이션을 기준으로 최대 100배 더 효율적이라고 주장합니다. 이는 유휴 전력이나 고정 기능 하드웨어에 맞춰 손수 튜닝된 단일 커널이 아닌 경우입니다. 페이지는 effcc Compiler를 GCC 또는 Clang의 즉시 대체 가능한 도구로 설명하며, 병렬성을 추출하고 프로그램을 Fabric에 배치·라우팅하여 몇 분 안에 컴파일한다는 내용을 담고 있습니다.

Efficient는 Electron E1이 대량 생산 중이며 고객들이 물리적 AI 및 자율성, 핵심 인프라 가시성, 우주 및 방위, 웨어러블 디바이스 등에 채택하고 있다고 밝혔습니다. 홈페이지의 애플리케이션 스포트라이트에서는 E1이 하나의 부품으로 드론의 전체 자율 파이프라인을 실행하고, 원격 인프라 센서에 실시간 처리와 예측 유지보수를 제공하며, 우주선 내에서 더 많은 데이터를 처리해 임무에 중요한 결과만을 표준 C와 C++로 다운링크한다는 사례를 소개합니다.

발표에서는 Fabric이 로봇 자율 스택에서 전력 소모가 큰 임베디드 GPU를 대체할 수 있어 시스템이 10배 적은 에너지로 동작하게 하며, 성능 범위의 상위에서는 AI 가속기 칩 및 GPU에 적합하지 않은 다양하고 불규칙한 데이터센터 워크로드를 가속화한다는 내용도 포함되었습니다.

“우리가 만나는 모든 고객은 새로운 기능을 구현하려는 계산 파워 예산 때문에 만들 수 없는 제품 버전을 가지고 있습니다,” 라고 Lucia는 발표에서 말했습니다. 그는 이번 라운드가 이미 출하 중인 장치에서 데이터센터 규모로 Fabric 아키텍처를 확장함에 따라 더 많은 사용 사례와 분야로 그 노력을 확대한다고 덧붙였습니다.

설립 배경 및 기술적 근거

그는 블로그 게시물에서 CMOS 공정 스케일링이 둔화되고 무어의 법칙과 Dennard Scaling이 종료됨에 따라 대부분의 컴퓨팅 성능 향상이 효율성을 희생하고 성능을 우선시하는 아키텍처적 트레이드오프에서 비롯되었다고 주장했습니다. 여기에는 대규모 전력 소모 메모리 구조, 인터커넥트, 순차 명령 스트림에서 병렬성을 추출하려는 프런트엔드가 포함됩니다. 그는 고정 기능 가속기에 대한 Amdahl 법칙을 인용했는데, 예시에서 계산의 90%가 가속기에 맞춰지고 그 부분의 시간과 에너지 비용이 0이 되더라도 남은 10%가 비효율적으로 남아 최대 이득은 10배에 불과하다고 설명했습니다.

Lucia는 Efficient의 기술이 기존 CPU 아키텍처에 비해 에너지 효율을 10~100배 개선하며, 회사가 이미 인간형 자율성, 자율 주행, 에지 및 클라우드의 에이전트 AI와 같은 높은 성능 요구 분야로 확장 작업을 시작했다고 적었습니다.

투자자 발언 및 향후 계획

Andrew Marks, TQ Ventures 공동 설립 파트너는 Efficient의 아키텍처가 기존 설계와 근본적으로 다르며 일반 목적 컴퓨팅에 효율성의 단계 함수를 가져온다고 말했으며, 창업자들이 하드웨어와 소프트웨어를 모두 구축할 수 있는 능력이 회사에게 확신을 주었다고 덧붙였다. “그들은 네 번이나 테이프아웃을 했을 뿐만 아니라 이미 대량으로 고객에게 칩을 출하하고 있다”고 Marks는 말했다.

Rebecca Kaden, USV의 제너럴 파트너는 회사가 성능 스펙트럼 전반에 걸쳐 이러한 향상을 제공할 수 있는 능력이 물리적 AI에서 데이터 센터에 이르기까지 컴퓨팅이 구축되고 배포되는 방식을 바꿀 것이라고 말했다. Giant Ventures의 미국 리드 파트너 Zenetta Burger는 창업자들이 카네기 멜론에서 에너지 효율적인 컴퓨팅 뒤에 있는 아키텍처 문제를 해결하기 위해 수년간 작업했다고 말했다. Eclipse의 파트너 Greg Reichow는 회사가 Efficient에 초기부터 투자했으며 동일한 아키텍처가 물리적 AI에서 데이터 센터로 확장되고 있으며 고객 수요가 가속화되고 있다고 말했다.

추가 투자자들의 성명은 회사의 Series B 페이지에 게재되어 있다. Toyota Ventures의 파트너 Chris Abshire는 가속기급 효율성과 일반 목적 프로그래머블성을 결합하면 전력 제한으로 오래 전부터 구축이 어려웠던 환경에서도 보다 강력한 시스템을 구현할 수 있다고 말했다. Borderless Capital의 파트너 Patrick O’Kain은 전력이 상업용 및 국가 안보용 등 심각한 컴퓨팅 용량이 배치될 수 있는 실제 제약이며, E1이 이미 대량 출하되고 있음을 언급했다.

Efficient는 고객의 압도적인 관심에 부응하기 위해 Electron E1 생산을 확대했으며, 2027년까지 전 세계 고객 기반에 서비스를 제공하기 위해 생산량을 지속적으로 확대할 것이라고 밝혔다. Series B 페이지는 이번 라운드가 회사의 기술을 최초 프로세서에서 보다 다양한 제품군으로 확장하는 단계이며, 임베디드 GPU에서 실행되는 애플리케이션용 칩과 데이터 센터 규모 컴퓨팅을 향해 확장된 Fabric 아키텍처가 개발 중이라고 설명한다.