[Techmeme 요약] AI 칩 범용 가속 소프트웨어 개발사 인피니티, 1500만 달러 시드 투자 유치
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설명
AI 모델을 어떤 칩에서든 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는 소프트웨어를 개발하는 스타트업 인피니티(Infinity)가 1500만 달러(약 200억 원)의 시드 투자를 유치했습니다. 이번 투자는 OpenAI와 앤트로픽(Anthropic) 소속 연구원들을 포함한 여러 투자자로부터 나왔으며, 인피니티는 1억 달러(약 1350억 원)의 기업 가치를 인정받았습니다. 이 회사는 특히 엔비디아(Nvidia)의 독주를 견제할 수 있는 기술 개발에 집중하고 있습니다.
### 배경 설명
인공지능(AI) 기술이 발전하면서, AI 모델을 빠르고 효율적으로 실행하는 것이 중요해졌습니다. 현재 AI 칩 시장은 엔비디아(Nvidia)가 압도적인 점유율을 차지하고 있는데, 이는 단순히 고성능 칩뿐만 아니라 'CUDA(Compute Unified Device Architecture)'라는 소프트웨어 생태계 덕분입니다. CUDA는 그래픽 처리를 위해 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)를 범용 연산 장치처럼 활용할 수 있게 해주며, 파이토치(PyTorch)나 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 주요 AI 개발 프레임워크들이 이 CUDA 위에서 구축되었습니다. 이로 인해 개발자들은 엔비디아 칩에 최적화된 소프트웨어를 쉽게 만들 수 있었습니다. 하지만 이는 다른 종류의 AI 칩을 사용하려는 개발자들에게는 진입 장벽이 되었습니다. 인피니티는 이러한 상황에서 다양한 종류의 칩(SRAM, GPU, 스마트폰 칩, 시스톨릭 어레이 등)에서 AI 모델을 실행할 수 있는 범용적인 '추론(inference) 라이브러리'를 개발하여 엔비디아의 독점을 완화하려는 목표를 가지고 있습니다.
### 인피니티의 목표: 칩에 구애받지 않는 AI 실행 환경 구축
인피니티는 AI 모델이 특정 칩에 종속되지 않고, 다양한 하드웨어에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 하는 소프트웨어 개발에 주력하고 있습니다. 이를 위해 칩의 저수준(low-level) 소프트웨어인 '커널(kernel)'을 자동으로 생성하고 최적화하는 AI 연구 에이전트 '이그니션(Ignition)'을 개발했습니다. 이그니션은 다양한 칩 아키텍처에 맞춰 코드를 테스트, 디버깅, 성능 측정 및 자동 재작성을 수행하며, 이를 통해 인간 개발자가 수개월 또는 수년 걸릴 작업을 수 시간 또는 수일로 단축할 수 있다고 합니다. 인피니티는 성능 향상분에 따라 수익을 공유하는 방식으로 사업 모델을 구축하고 있으며, 이미 D-Matrix와 같은 AI 칩 제조사를 고객으로 확보했습니다.
### 창업자 제레미 닉슨의 비전: '자동화된 발명'에서 시작된 아이디어
인피니티의 창업자 제레미 닉슨(Jeremy Nixon)은 구글 브레인(Google Brain) 출신 연구원이자 해커 커뮤니티 'AGI 하우스(AGI House)'의 창립자로, '자동화된 발명(automated invention)'이라는 아이디어에 매료되어 회사를 설립했습니다. 그는 AI 시스템이 스스로 새로운 머신러닝 알고리즘을 생성하고 평가하는 '오메가(Omega)' 알고리즘을 개발한 경험을 바탕으로, 하드웨어 분야에서도 자동화된 시스템이 칩 성능을 최적화하는 데 필요한 저수준 코드를 생성할 수 있을 것이라고 믿었습니다. 이러한 믿음이 인피니티의 기술 개발 방향을 이끌고 있습니다.
### AI 인프라 시장의 변화와 엔비디아의 도전 과제
인피니티와 같은 스타트업들은 엔비디아의 강력한 시장 지배력에 도전하며 AI 인프라 시장의 다양성을 추구하고 있습니다. AI 모델의 추론(inference) 성능을 높이는 것은 AI 서비스의 비용 효율성과 접근성을 결정하는 중요한 요소입니다. 따라서 다양한 칩 제조사들은 엔비디아의 CUDA와 같은 독점적인 소프트웨어 생태계에 대한 대안을 모색하고 있으며, 인피니티의 범용 추론 라이브러리는 이러한 수요를 충족시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 2026년 7월 20일 기준으로, 인피니티는 26명의 직원을 보유하고 있습니다.
### 가치와 인사이트
인피니티의 등장은 AI 하드웨어 생태계의 다변화를 예고합니다. 엔비디아의 CUDA 생태계에 대한 의존도를 낮추고, 다양한 칩 제조사들이 경쟁력을 확보할 수 있는 기반을 마련하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 AI 모델 개발 및 배포의 유연성을 높이고, 결과적으로 AI 기술의 접근성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
### 향후 전망
인피니티의 기술이 성공적으로 상용화된다면, AI 칩 시장의 경쟁 구도가 변화할 수 있습니다. 개발자들은 특정 칩 제조사에 얽매이지 않고 성능, 비용, 전력 효율성 등 다양한 요소를 고려하여 최적의 하드웨어를 선택할 수 있게 될 것입니다. 이는 AI 하드웨어 혁신을 가속화하고, 스마트폰, 자율주행차, 로봇 등 다양한 분야에서 AI 기술의 적용 범위를 더욱 넓힐 것으로 기대됩니다. 또한, AI 연구 및 개발 과정에서 인간의 개입을 최소화하고 자동화율을 높이는 방향으로 나아갈 수 있습니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Techmeme
- Techmeme 리버: [techmeme.com](https://www.techmeme.com/260720/p27#a260720p27)
- 원문 기사: [링크 열기](https://techcrunch.com/2026/07/20/inference-startup-infinity-raises-15m-from-touring-capital-openai-and-athropic-researchers/)
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출처: Techmeme ([Original Article](https://techcrunch.com/2026/07/20/inference-startup-infinity-raises-15m-from-touring-capital-openai-and-athropic-researchers/))
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