요즘 AI 업계의 가장 큰 고민이 뭔지 아세요? 바로 '엔비디아 GPU를 구하기 너무 힘들고, 써도 전기료가 감당이 안 된다'는 거예요. 그런데 최근 이 고민을 정면으로 돌파하며 무려 2억 3천만 달러(약 3천억 원)의 투자금을 유치한 무서운 신예가 등장했습니다. 바로 Positron AI인데요. 단순히 '제2의 엔비디아'를 꿈꾸는 게 아니라, 엔비디아의 치명적인 약점인 '전력 효율'과 '메모리'를 공략해 판을 뒤흔들고 있더라고요.
📌 에디터의 3줄 요약- Positron AI, 2억 3천만 달러 시리즈 B 투자 유치 및 기업 가치 10억 달러 달성
- 엔비디아 H100 대비 전력 소모는 1/3, 차세대 Rubin 대비 메모리는 6배 압도
- 단순 연산 속도가 아닌 '메모리 우선(Memory-First)' 전략으로 추론 시장 공략
Positron Takes On Nvidia: 왜 지금 $230M인가?
이번 투자가 유독 눈에 띄는 이유는 '카타르 투자청(QIA)' 같은 국부펀드가 참여했다는 점이에요. 이른바 '소버린 AI(Sovereign AI)' 자금이 몰리고 있는 건데요. 특정 기업에 의존하지 않고 국가적 AI 인프라를 구축하려는 움직임이 Positron의 기술력과 만난 거죠. 특히 이번 라운드는 고객사였던 Jump Trading이 투자자로 돌아섰다는 점에서 기술적 검증이 끝났다고 봐도 무방해요.
압도적인 '가성비'와 '전성비'
Positron의 현재 주력 제품인 Atlas는 엔비디아 H100과 비슷한 성능을 내면서도 전력 소모는 3분의 1 수준입니다. 요즘 데이터 센터들이 전력난 때문에 신규 구축에 애를 먹는 걸 생각하면, 이건 엄청난 경쟁력이에요. 실제로 Jump Trading은 테스트 결과 Atlas가 H100 기반 시스템보다 대기 시간이 3배 더 짧았다고 밝히기도 했죠.
Nvidia Rubin을 정조준한 차세대 칩 'Asimov'
진짜 승부처는 2026년 공개될 Asimov(아시모프) 칩입니다. Positron은 엔비디아가 곧 출시할 차세대 GPU인 'Rubin'과 비교하며 자신감을 드러냈는데요. 그 수치가 정말 놀랍습니다.
| 비교 항목 | Nvidia Rubin (예상) | Positron Asimov |
|---|
| 기기당 RAM | 384 GB | 2,304 GB (약 6배) |
| 와트당 토큰 생성 | 기준 | 5배 향상 |
| 전략 방향 | 연산 속도(FLOPS) 중심 | 메모리 용량 및 대역폭 중심 |
AI 추론(Inference)에서 병목 현상이 발생하는 지점은 계산 능력이 아니라 '메모리'라는 점을 정확히 파고든 전략이에요. 영상 생성 AI나 초거대 언어 모델(LLM)처럼 데이터 양이 방대한 작업에서 Positron의 칩은 엔비디아보다 훨씬 부드럽고 저렴하게 돌아갈 수밖에 없습니다.
왜 '메모리 우선'인가?
현재 AI 모델들은 점점 더 긴 컨텍스트(문맥)를 요구하고 있어요. 책 수십 권 분량을 한 번에 기억하고 분석해야 하죠. 이럴 때 메모리가 부족하면 GPU 여러 대를 묶어 써야 하고 비용은 기하급수적으로 늘어납니다. Asimov는 칩 하나에 2TB 이상의 메모리를 지원해 이 문제를 해결하려 합니다.
업계 고수가 본 Positron AI의 미래
솔직히 엔비디아의 생태계(CUDA)를 깨는 건 불가능에 가깝다고들 하죠. 하지만 Positron은 '추론'이라는 특정 분야에만 집중하고 있어요. 이미 Arm, Supermicro와 손잡고 탄탄한 공급망을 구축한 것도 인상적이고요. 특히 미국 내에서 직접 제조(American-fabricated)를 한다는 점은 지정학적 리스크가 큰 요즘 시대에 엄청난 매력 포인트입니다.
❓ Positron 칩은 지금 바로 살 수 있나요?
💡 현재 1세대 제품인 'Atlas' 시스템은 공급 중입니다. 2,304GB 메모리를 탑재한 차세대 'Asimov' 칩은 2026년 말 제작(Tape-out)을 시작해 2027년 초에 본격 생산될 예정이에요.
❓ 엔비디아보다 좋은 게 확실한가요?
💡 모든 면에서 앞선다기보다 '전력 효율'과 '메모리 집약적 작업'에서 강점이 있습니다. 특히 영상 생성이나 대규모 컨텍스트 처리가 필요한 추론 작업에서는 엔비디아보다 비용 대비 효율이 훨씬 높을 것으로 기대됩니다.
과연 Positron AI가 엔비디아의 독주를 막고 추론 시장의 새로운 표준이 될 수 있을까요? 여러분은 엔비디아의 성능과 Positron의 가성비 중 무엇이 더 중요하다고 보시나요? 댓글로 의견 나누어 보아요!
본 포스팅은 공개된 보도자료를 바탕으로 작성되었으며, 투자 권유를 목적으로 하지 않습니다.