MatX, NVIDIA에 도전하는 AI 칩 스타트업 $5억 Series B 확보

반도체 역사상 최대 규모 Series B

AI 칩 스타트업 MatX가 2026년 2월 24일 $5억(약 7,200억 원) 규모의 Series B 펀딩을 확보했다. 이는 반도체 스타트업 역사상 최대 규모의 Series B 라운드 중 하나로 기록된다.

리드 투자자는 금융 기업 Jane Street과, 전 OpenAI 연구원 Leopold Aschenbrenner가 설립한 투자 펀드 Situational Awareness다. Aschenbrenner는 2024년 'Situational Awareness' 보고서로 AI 인프라 투자의 중요성을 역설한 인물로, 직접 투자에 나선 것은 AI 칩 분야의 기회를 확신하고 있음을 보여준다.

추가 투자자로 Marvell Technology, Spark Capital, Stripe 공동 창업자 Patrick Collison과 John Collison이 참여했다.

Google TPU 출신 창업팀

MatX는 2023년에 설립됐다. CEO Reiner Pope는 Google의 TPU 프로그램에서 AI 소프트웨어를 총괄했고, 공동 창업자 Mike Gunter는 TPU 하드웨어 리드를 맡았던 인물이다. Google에서 TPU를 직접 설계하고 운용한 경험이 MatX의 기술적 토대가 된다.

TPU는 Google이 자체 AI 워크로드를 위해 개발한 전용 프로세서로, 범용 GPU인 NVIDIA 칩과는 설계 철학이 다르다. MatX는 이 경험을 기반으로 LLM 학습이라는 특정 워크로드에 최적화된 칩을 개발하고 있다.

MatX One: LLM 전용 프로세서

MatX가 개발 중인 칩 MatX One은 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 특화된 프로세서다. 기존 NVIDIA GPU가 게임, 그래픽, 과학 시뮬레이션 등 다양한 워크로드를 처리하는 범용 설계인 반면, MatX One은 LLM 학습이라는 단일 목적에 집중한다.

MatX는 이 특화 설계를 통해 기존 GPU 대비 더 높은 처리량(throughput)을 달성할 수 있다고 주장한다. LLM 학습에 불필요한 하드웨어 블록을 제거하고, 메모리 대역폭과 행렬 연산에 자원을 집중하는 방식이다.

$5억의 사용처

확보된 자금은 세 가지 핵심 영역에 투입된다.

첫째, TSMC를 통한 칩 양산이다. MatX One의 설계를 완료하고 TSMC 파운드리에서 생산을 시작하는 것이 1차 목표다.

둘째, 소프트웨어 스택 개발이다. 칩의 성능을 최대한 활용하기 위한 컴파일러, 프레임워크, 개발자 도구를 구축한다. NVIDIA의 CUDA 생태계에 대항하는 소프트웨어 환경이 필수적이다.

셋째, 팀 확장이다. 칩 설계, 소프트웨어, 사업 개발 등 전 분야에서 인력을 확충한다.

NVIDIA 독점에 대한 도전

현재 AI 학습 칩 시장은 NVIDIA가 80% 이상을 점유하고 있다. MatX 외에도 같은 주에 AI 칩 스타트업들이 총 $11억 이상의 VC 펀딩을 확보하면서, NVIDIA 독점에 대한 업계의 대안 수요가 가시화되고 있다.

그러나 NVIDIA의 우위는 단순히 칩 성능에만 있는 것이 아니다. CUDA 소프트웨어 생태계, 개발자 커뮤니티, 대규모 생산 능력 등 전방위적 해자(moat)를 갖추고 있다. MatX가 칩 성능에서 우위를 확보하더라도 소프트웨어 생태계 구축이라는 난제가 남아 있다.

결론

MatX의 $5억 Series B는 AI 칩 시장에 대한 투자자들의 확신을 보여주는 지표다. Google TPU 출신 창업팀의 전문성, LLM 특화 설계 전략, Aschenbrenner와 같은 AI 업계 핵심 인물의 참여는 MatX의 기술적 잠재력을 뒷받침한다. 다만 2027년 출하까지 남은 시간 동안 NVIDIA는 Vera Rubin 등 차세대 플랫폼으로 격차를 넓힐 가능성이 있어, MatX의 도전이 실질적 위협이 될 수 있을지는 시간이 말해줄 것이다.