인공지능(AI) 모델이 계속해서 발전하며 그 능력은 놀랍도록 향상되고 있지만, 이러한 도약은 점점 더 많은 연산(compute) 자원, 에너지, 그리고 인프라를 필요로 합니다. 이러한 요구사항이 과연 얼마나 지속될 수 있을지에 대한 근본적인 질문이 제기되고 있으며, 세레브라스 시스템즈(Cerebras Systems)는 이 문제에 대한 해답을 제시하려 합니다.
세레브라스는 지난 10년간 AI 컴퓨팅의 기본 전제, 즉 강력한 AI가 기존 칩 아키텍처에 의존해야 한다는 통념에 도전해왔습니다. 2015년 앤드류 펠드먼(Andrew Feldman)이 공동 설립한 이 회사는 실리콘 웨이퍼를 개별 칩으로 자르지 않고, 웨이퍼 자체에 프로세서를 구축하는 '웨이퍼 스케일 컴퓨팅(wafer-scale computing)' 방식을 개발했습니다. 이는 AI 워크로드에 특화된 아키텍처로, 올해 5월 55억 달러 규모의 기업공개(IPO)를 성공적으로 마치고, 오픈AI(OpenAI)와 2026년부터 2028년까지 750메가와트(MW) 규모의 세레브라스 시스템을 배치하는 다년간의 계약을 체결하는 등 빠르게 성장하고 있습니다. 최근에는 최신 웨이퍼 스케일 AI 인프라인 CS-4를 선보이기도 했습니다.
단순히 더 빠른 프로세서를 설계하는 것만으로는 AI 스케일링 문제를 해결할 수 없습니다. 이러한 시스템은 데이터센터, 전력, 냉각, 그리고 제조 역량까지 모든 물리적 인프라가 함께 확장되어야 합니다. 세레브라스는 이미 이러한 도전에 직면하여 2027년 말까지 600MW 이상의 데이터센터 용량을 확보했거나 계약을 마쳤으며, 2026년에는 제조 역량을 10배 이상 늘릴 계획입니다. 또한, 올해 유럽에 첫 데이터센터 용량을 가동하고 2027년 말까지 200MW로 확장할 예정입니다.
세레브라스의 접근 방식은 AI 인프라의 미래를 결정하는 중요한 시험대가 될 것입니다. 만약 기존 하드웨어가 더 이상 AI의 폭발적인 성장을 따라가지 못하게 된다면, 웨이퍼 스케일 컴퓨팅과 같은 혁신적인 대안이 필수적입니다. 이는 AI를 구축하고 투자하며 배포하는 모든 이들에게 중요한 시사점을 제공하며, 컴퓨팅 수요가 어디로 향하고 있는지, 이를 지원하기 위해 무엇이 필요한지, 그리고 현재 하드웨어의 한계는 어디까지인지를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 세레브라스의 사례는 AI 스케일의 다음 단계를 가늠하는 중요한 지표가 될 것입니다.