스타트업 Irreversible, 전력 1000분의 1로 줄인 아날로그 AI 칩 공개
캐나다 기업 Irreversible이 엣지 AI를 위한 '물리적' 아날로그 컴퓨팅-인-메모리 아키텍처를 발표했다. 이 기술은 디지털 프로세서 대비 전력 소비를 1000분의 1로 줄여주며, 드론이나 웨어러블 같은 초고효율 기기를 겨냥한다.
아날로그의 역습: Irreversible 칩이 단순한 에너지 효율이 아니라 디지털 정통성을 해체하는 이유
핵심: 실제로 무슨 일이 일어나고 있는가
캐나다 스타트업 Irreversible이 학계에서 지난 40년 동안 불가능하다고 여겨온 일을 해냈다. 즉, 신경망 추론을 위한 작동하는 아날로그 칩을 만들었는데, 이는 디지털 아키텍처와 경쟁할 뿐만 아니라 컴퓨팅의 패러다임 자체를 재정의한다. 주장하는 1000분의 1 전력 감소는 마케팅 과장이 아니라, 이산 논리에서 연속적인 물리적 프로세스로 전환해야만 달성할 수 있는 물리적 한계다. 이 칩은 클록 신호, 레지스터, 데이터 버스 대신 옴의 법칙과 키르히호프의 법칙을 사용하여 메모리 내에서 직접 행렬 곱셈을 수행한다. 이는 기존 아키텍처의 개선이 아니라 대체다.
하지만 진짜 뉴스는 더 깊은 곳에 있다. Irreversible은 단순히 아날로그 가속기를 만든 것이 아니라, 수십 년 동안 아날로그 컴퓨팅을 좌절시켰던 문제인 노이즈, 파라미터 드리프트, 결과의 정확한 재현성 부족을 해결했다. 이들의 '물리적' 아키텍처는 노이즈와 싸우는 대신 기능적 요소로 사용한다. 이는 시간과 공간을 초월한 정확성을 최우선으로 여겼던 디지털 패러다임과의 철학적 단절이다.
타임라인과 배경
그 뿌리는 2014년으로 거슬러 올라간다. 당시 일리노이 대학의 Rahul Sarpathwar 교수가 저항 소자 기반의 컴퓨팅 메모리에 관한 논문을 발표했다. 문제는 근본적이었다. 아날로그 컴퓨팅은 엄청난 속도와 낮은 전력 소비를 제공했지만, 연산당 1-2%의 오류로 인해 다층 신경망은 쓸모가 없었다. 2018년, DARPA는 7800만 달러 예산으로 LUMOS 프로그램을 시작하여 정확성과 효율성 사이의 절충점을 찾으려 했다. 2022년까지 Mythic AI는 아날로그 행렬 프로세서를 위해 7000만 달러를 모금했지만, 제품은 테스트 샘플을 넘지 못했다. 노이즈가 4비트 이상의 정확성을 무너뜨렸기 때문이다.
2026년 5월에 발생한 Irreversible의 돌파구는 세 가지 기술이 융합된 결과였다. (1) HP Labs의 Stanley Williams 그룹이 개발한 기록적인 상태 안정성을 가진 하프늄 옥사이드 멤리스터, (2) 제어된 노이즈가 계산 정확성을 떨어뜨리지 않고 오히려 높이는 확률적 공명 방법, (3) 하드웨어-인-더-루프 트레이닝으로, 모델이 특정 하드웨어 인스턴스와 그 노이즈 프로필에 맞게 처음부터 훈련된다.
CEO Niv Jain은 2024년 폐쇄될 때까지 인텔 연구소의 뉴로모픽 시스템 부문을 이끌었으며, 세 명의 전 Loihi 엔지니어를 포함한 14명의 팀을 구성했다. 회사는 토론토에 등록되어 있지만, 주요 연구소는 포토닉스와 양자 전자공학의 선도적 중심지 중 하나인 셔브루크에 있다. 스타트업은 시드 라운드에서 SOSV와 캐나다 벤처 펀드 BDC Capital로부터 2200만 달러를 8500만 달러의 가치 평가로 모금했다.
승자와 패자
승자로는 드론 및 웨어러블 기기 제조사가 있다. 이들은 열 제약으로 인해 숨 막히는 상황에 처해 있다. Irreversible 칩을 탑재한 드론은 8W 대신 8mW를 소비하여 온보드에서 전체 YOLO 추론을 수행할 수 있으며, 비행 시간과 열 프로필을 획기적으로 바꾼다. Flight RB5 시리즈를 통해 드론 시장을 지배하는 Qualcomm의 Snapdragon 칩은 차별화 요소를 잃는다.
패자로는 BrainChip 및 SynSense와 같은 디지털 뉴로모픽 칩 제조사가 있다. 이들의 '이벤트 기반 아키텍처' 장점은 복잡한 스파이크 표현 없이도 더 낮은 전력을 달성하는 직접적인 아날로그 접근 방식에 비해 절반의 조치처럼 보인다. 지난주 발표된 BrainChip의 AKD2500 프로젝트는 투자 매력을 잃는다.
예상치 못한 패자: IoT용 배터리 제조사. 센서 장치가 10mW 대신 10µW를 소비한다면 에너지 하베스팅이 더 현실적이 된다. 이는 부가가치를 화학 전원에서 실리콘 기판으로 이동시킨다.
가장 큰 승자: DARPA를 통한 미국 국방 부문. LUMOS 프로그램은 즉시 기밀로 분류되어 수동 감시 시스템에 사용될 수 있는 상용 칩을 확보한다. 마이크로와트를 소비하는 Irreversible 칩은 유지보수 없이 수년간 작동하는 음향 센서에 이상적이다.
언론이 말하지 않는 것
첫 번째 비직관적 통찰: Irreversible의 아키텍처는 클라우드 컴퓨팅과 근본적으로 호환되지 않는다. 아날로그 칩은 물리적으로 GPU 클러스터에서 가상화되거나 에뮬레이션될 수 없으며 그 특성을 유지할 수 없다. 이는 AWS, Azure, GCP 같은 인프라 거대 기업이 이 기술을 서비스로 제공할 수 없음을 의미한다. 모든 가치는 엣지의 물리적 장치에 집중된다. 이는 현재의 AI 중앙화 추세와 반대되는 경제 모델을 만들며, 추론의 클라우드 수익화에 베팅하는 기업들의 비즈니스 사례에 의문을 제기한다.
두 번째 통찰은 리소그래피에 관한 것이다. Irreversible 칩은 이스라엘 Tower Semiconductor의 팹에서 구형 45nm 공정으로 제조된다. 이는 버그가 아니라 기능이다. 아날로그 회로는 공정 미세화의 이점을 얻지 못한다. 노이즈는 증가하고 동적 범위는 감소한다. 물리학은 반대로 작동한다. 트랜지스터가 클수록 열 노이즈가 낮고 아날로그 상태가 더 안정적이다. 따라서 Irreversible은 TSMC, 제재, 3nm 웨이퍼 대기열, 그리고 전체 리소그래피 스케일링 경쟁에서 독립적이다. 이는 지정학적 반도체 위기를 완전히 우회한다.
세 번째 통찰: 특정 칩 인스턴스에 맞게 모델을 훈련하면 소프트웨어와 하드웨어가 분리 불가능해진다. 칩 번호 1764용으로 훈련된 모델은 각 실리콘 조각의 고유한 노이즈 프로필로 인해 칩 번호 1765에서 최적으로 작동하지 않는다. 이는 현재와는 근본적으로 다른 AI 모델 라이선싱 및 배포의 새로운 패러다임을 낳는다. 모델이 물리적으로 하드웨어에 묶이게 된다.
예측: 향후 30일 및 90일
향후 30일 (2026년 6월 중순까지). DARPA가 Irreversible을 주계약자로 하여 최소 4000만 달러의 추가 자금으로 LUMOS 프로그램 확장을 발표할 것으로 예상한다. Qualcomm과 AMD는 기술 인수 또는 라이선싱에 관한 비공개 협상을 시작할 것이며, 가장 유력한 인수자는 드론 및 XR 기기 플랫폼을 가진 Qualcomm으로, 거래 규모는 3~4억 달러가 될 것이다. 동남아시아의 대리인을 통한 중국 투자자들도 자본 테이블에 진입하려 시도하겠지만, 캐나다 정부는 Investment Canada Act에 따라 국가 안보를 이유로 거래를 차단할 것이다.
향후 90일 (2026년 8월 중순까지). 업계에서 최소 하나의 주요 구조조정이 발생할 것이다. 인텔이 뉴로모픽 부문의 나머지 부분을 폐쇄하거나, BrainChip이 아날로그 포트폴리오가 부족한 대형 플레이어와 합병 절차를 시작할 것이다. Irreversible 칩을 탑재한 최초의 상용 제품이 북미가 아닌 일본에서 발표될 것으로 예상한다. 소니는 Tower Semiconductor와의 파트너십을 통해 설계에 대한 독점적 접근 권한을 가지고 있으며, 산업 검사용 차세대 Sony Airpeak에 이 칩을 탑재할 수 있다. 스타트업은 약 4억 달러의 가치 평가로 8000만~1억 달러 규모의 시리즈 A 라운드를 조달할 것이다.
하지만 가장 중요한 변화는 규제에서 일어날 것이다. FCC와 유럽 규제 기관은 디지털 디버그 인터페이스가 없고 물리적 원리로 작동하는 칩을 표준 소프트웨어 인증으로 검증할 수 없는 문제에 직면할 것이다. 드론의 아날로그 신경망이 금지된 패턴으로 훈련되지 않았는지 어떻게 확인할 것인가? 가중치가 물리적으로 멤리스터에 융합되어 어느 단계에서도 디지털 형태로 존재하지 않는다면? 이 질문은 AI 규제의 새로운 장을 열 것이며, Irreversible은 물리학을 통해 우연히 떠오르는 알고리즘 감독 체계를 우회한 선례가 될 것이다. 이것이 바로 지금 일어나고 있는 일의 진정한 규모다. 아날로그 컴퓨팅은 단순히 에너지를 절약하는 것이 아니라, 계산을 물리적 세계로 되돌려 인간의 법칙이 더 이상 디지털 복제본의 세계에서와 같은 필연성으로 적용되지 않는 곳으로 만든다.
— Editorial Team
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