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Inference startup Infinity raises $15M from Touring Capital, OpenAI and Anthropic researchers

AI 인프라 스타트업 인피니티(Infinity)가 엔비디아(Nvidia)의 CUDA 소프트웨어에 대항하는 범용 AI 추론(inference) 라이브러리 개발로 1,500만 달러 투자를 유치했습니다. 이들은 AI 에이전트 '이그니션(Ignition)'을 활용해 다양한 AI 칩에 최적화된 저수준 코드를 자동으로 생성, 엔비디아 중심의 생태계에 균열을 내고자 합니다. 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic) 연구원들도 투자에 참여했습니다.

17시간 전·2026.07.20·읽기 1·Dominic-Madori Davis

AI 인프라 스타트업 인피니티(Infinity)가 최근 1억 달러 기업 가치로 1,500만 달러의 투자를 유치하며 주목받고 있습니다. 이번 투자에는 투어링 캐피탈(Touring Capital), 프린시펄 VC(Principal VC) 외에도 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic)의 연구원들이 참여했습니다. 인피니티는 엔비디아(Nvidia)의 독점적인 CUDA 소프트웨어에 맞서 다양한 AI 칩에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 범용 소프트웨어 스택을 구축하는 것을 목표로 합니다.

엔비디아가 AI 칩 시장을 장악할 수 있었던 핵심 요인 중 하나는 고성능 GPU(그래픽 처리 장치)와 함께 제공되는 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 소프트웨어 플랫폼 덕분입니다. CUDA는 개발자들이 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(TensorFlow) 같은 주요 AI 프레임워크를 사용해 엔비디아 칩에서 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. 하지만 이는 동시에 다른 AI 칩 제조사들이 시장에 진입하기 어렵게 만드는 진입 장벽으로 작용했습니다. 인피니티는 이러한 문제에 도전하며, SRAM, GPU, 모바일 칩, 시스톨릭 어레이(Systolic Array) 등 모든 유형의 칩에서 작동하는 CUDA 대체 커널(kernel) 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이들의 핵심 기술은 AI 연구 에이전트 '이그니션(Ignition)'으로, 이 에이전트가 다양한 칩 아키텍처에 맞춰 저수준 코드를 자동으로 생성하고 최적화합니다. 이그니션은 코드를 테스트하고 디버깅하며, 하드웨어 성능을 측정해 필요에 따라 코드를 자동으로 재작성함으로써 지속적으로 성능을 개선합니다. 인피니티는 이러한 방식으로 인간이 수개월에서 수년 걸릴 작업을 단 몇 시간 또는 며칠 만에 처리할 수 있다고 주장합니다.

인피니티의 등장은 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 생태계에 중요한 변화를 가져올 잠재력을 지닙니다. 다양한 AI 칩들이 등장하고 있지만, 소프트웨어 호환성 문제로 인해 엔비디아 GPU 외의 칩들은 채택에 어려움을 겪어왔습니다. 인피니티의 범용 추론 라이브러리는 이러한 문제를 해결하여, AI 칩 제조사들이 엔비디아에 종속되지 않고도 자사 칩의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 돕습니다. 이는 궁극적으로 AI 칩 시장의 경쟁을 촉진하고, 개발자들이 더 넓은 선택지를 가질 수 있게 할 것입니다. 인피니티는 선불 라이선스 비용 대신 성능 향상 및 비용 절감액의 일부를 수익으로 가져가는 비즈니스 모델을 채택하여 고객사의 부담을 줄이고 성과에 기반한 협력을 유도하고 있습니다. 현재 AI 칩 제조사 D-매트릭스(D-Matrix)를 고객으로 확보했으며, 다른 주요 칩 및 클라우드 기업들과도 논의 중입니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
3/10
약한 신호
3점인가

엔비디아 CUDA에 대항하는 범용 소프트웨어 스택 개발은 기술적 난이도가 매우 높고, 대규모 자본과 인력이 필요한 영역입니다. 1인 창업자가 접근하기에는 현실적인 장벽이 너무 높습니다.

문제 / 미충족 수요

다양한 AI 칩 하드웨어의 등장에도 불구하고, 엔비디아 CUDA와 같은 독점적인 소프트웨어 스택 때문에 특정 하드웨어에 종속되는 문제가 있습니다.

한국 시장
국내 불명한국에도 AI 칩 개발사들이 있으나, 소프트웨어 스택 개발 역량은 아직 부족한 경우가 많습니다. 인피니티와 같은 솔루션에 대한 잠재적 수요는 있을 수 있습니다.
수익 모델

B2B SaaS 구독 (성능 향상 및 비용 절감액의 일부를 수익으로) · 돈 내는 주체: AI 칩 제조사, 클라우드 서비스 제공업체, 자체 AI 모델을 다양한 하드웨어에서 효율적으로 운영하려는 기업

1인 실현 가능성
1/5

핵심 기술인 AI 에이전트 기반의 저수준 코드 자동 생성 및 최적화는 고도의 전문성과 대규모 개발 자원이 필요합니다. 1인이 엔비디아 CUDA 수준의 범용성을 목표로 하는 것은 불가능에 가깝습니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업군이나 소규모 AI 모델에 특화된 경량화된 추론 최적화 라이브러리 개발

이번 주 첫 실험

특정 AI 모델과 비엔비디아(non-Nvidia) 엣지 디바이스 조합에서 성능 병목 현상을 겪는 잠재 고객을 찾아 인터뷰하고 문제점을 구체화합니다.

Original source
이 글은 TechCrunch의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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