AI 연산에 사용되는 칩의 과도한 발열은 데이터센터가 막대한 전력을 소비하고 복잡한 냉각 시스템을 필요로 하는 주된 원인입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스타트업 디스커버드 머티리얼즈(Discovered Materials)가 AI를 활용해 더 효율적인 집적회로(integrated circuit)를 만들 수 있는 신소재를 찾고 있습니다. 이 회사는 최근 Y 콤비네이터(Y Combinator)를 거쳐 라이트스피드 인디아 파트너스(Lightspeed India Partners) 등으로부터 900만 달러(약 120억 원)의 시드 투자를 유치했습니다.
디스커버드 머티리얼즈는 스탠퍼드(Stanford) 재료 과학 박사 출신인 아카시 람다스(Akash Ramdas)와 AI 에이전트 전문가 아드바이스 스리다르(Advaith Sridhar)가 공동 설립했습니다. 이들은 앤트로픽(Anthropic) 모델 기반의 AI 에이전트가 잠재적인 소재 후보를 생성하고, 자체 훈련한 물리 모델이 시뮬레이션을 통해 해당 소재의 유용성을 검증하는 소프트웨어 파이프라인을 구축했습니다. 과거 박사 과정에서 하루 20개 정도의 소재를 추측했던 것과 달리, 이제는 AI 에이전트가 클라우드에서 24시간 작동하며 하루 수천 개의 소재를 탐색할 수 있게 되었습니다. 이들은 이미 주요 칩 제조업체가 사용하는 기존 소재와 유사한 특성을 가진 여러 신소재를 발견했다고 밝혔습니다.
이러한 AI 기반 신소재 발굴은 반도체 산업의 고질적인 발열 문제를 해결하고, 데이터센터의 에너지 효율을 획기적으로 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 신소재를 발견하는 것을 넘어, 실제 칩 제조 공정에 적용 가능하고 전기적 특성까지 만족하는 물질을 찾는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 투자사 라이트스피드의 헤만트 모하파트라(Hemant Mohapatra) 파트너는 신소재 예측 기술은 보편화될 것이며, 핵심은 후보 물질을 정확히 필터링하고 실제 합성하는 것이 병목 현상이라고 지적했습니다. 디스커버드 머티리얼즈는 발견한 소재의 GPU 적용 특허나 제조 공정 특허를 확보하여 칩 제조업체에 라이선스하는 방식으로 수익을 창출할 계획입니다. AI가 발견한 신소재가 상업적으로 큰 영향력을 발휘하기까지는 아직 시간이 필요하지만, 이러한 시도는 미래 컴퓨팅 환경의 지속 가능성을 높이는 중요한 발걸음이 될 것입니다.