리벨리온, AI 반도체 팹리스 | 쫌아는기자들 신년 픽 (5)

이 글은 조선일보 쫌아는기자들 프로젝트의 2022년 신년 기사를 토대로 선정된 유망 스타트업들의 현황을 알아보는 시리즈입니다! 자세한 사항은 이 기사를 참고해주세요

@청년작가 정민우님  https://www.chosun.com/economy/smb-venture/2021/12/28/4KHHTFWA6ZCHHN42ISHJMHPJBA/

리벨리온 (박성현 대표)

굉장히 낯설고 어려울 수 있는 반도체 산업에 대해 재미있는 책 한 권을 읽는 것처럼 쉽게 풀어 설명해 주셨어요. 그러면서도 초거대 기업들이 오랜 시간 만들어온 이 산업 안에서 이제 막 시작하는 스타트업으로서 어려운 도전을 하고 있다는 겸손과 열정을 강하게 전달해 주시는 분이었죠.
(이미나 렌딧 홍보총괄)

리벨리온 팀원들 /리벨리온 https://www.chosun.com/economy/smb-venture/2022/01/24/EXYWYITG5JD27EME2NVYQKCYXU/

Team Rebellions

Unique and execution-capable! Founded in September 2020, we are now 26 engineers – 16 PhDs (KAIST, SNU, POSTECH, Dongeui, MIT, Penn State) and experienced tech veterans from Samsung and SK Hynix. We teamed up with various professional careers (Morgan Stanley, SpaceX, IBM TJ Watson, Intel, ARM, IMEC, Samsung USA, Lunit), each having unique expertise and domain knowledge.

AI chip architects are often inattentive to advanced deep learning features and requirements because they believe software stacks between their silicon and algorithms can provide effective abstract layers. We disagree. We do not think such naively designed chips can efficiently utilize expensive custom silicon resources. The more native hardware supports are enabled, the higher performance is achieved.

Rebellions Inc is building genuine AI accelerators by bi-directionally bridging the gap between underlying silicon architectures and deep learning algorithms. We push algorithm boundaries to better exploit silicon budgets, while re-architecting AI processors to incorporate sophisticated deep learning features through silicon-dedicated DL kernels.

Our goal is to deliver a domain-specific AI processor along with its optimized software. This approach, together with our unique decentralized programming model, will enable customers to arm with the most powerful yet energy-efficient AI hardware as well as seamless software integration.

https://rebellions.ai/

https://rebellions.ai/

[스타트업] 리벨리온 박성현이 인텔·엔비디아 넘겠다는 근거

반도체 팹리스 스타트업 ‘리벨리온’은 2020년 9월 창업 이후 11월 기업 밸류 285억원을 인정받고 55억원 시드 투자를 유치했습니다. 이 당시 시제품, 그러니까 소위 MVP 테스트를 할 만한 그 어떤 것도 없었습니다. 5명의 코파운더, 그리고 무얼 만들어 어떤 시장을 노리겠다는 목표뿐이었습니다. 창업 멤버들의 쟁쟁한 이력 때문일까요?
박성현 CEO - 인텔(Intel Labs), 스페이스X, 모건스탠리/ MIT 전기컴퓨터공학 박사
오진욱 CTO - 뉴욕 IBM TJ왓슨연구소 리드 아키텍트/ 카이스트 전기공학 박사
김효은 CPO - 의료AI스타트업 루닛(Lunit) CPO, 삼성전자/ 카이스트 전기공학 박사

반도체는 설계만 전문적으로 하는 팹리스 기업이 따로 있습니다. GPU(그래픽카드)를 만드는 엔비디아, 모바일 반도체를 만드는 퀄컴이 대표적인 팹리스입니다. 이들은 반도체 설계도만 그리고, 설계도를 가져가면 그대로 반도체를 찍어주는 전문적인 공장이 따로 있습니다. 이걸 파운드리라 부르고 세계 1등이 대만의 TSMC죠. 삼성전자는 이 모든 것을 다할 수 있는 회사지만, 주력은 메모리반도체의 설계와 생산입니다. 물론 파운드리도 하고 있습니다. 리벨리온은 그래서 어떻게 저런 거대 기업들과 싸워 어떤 시장을 어떻게 뺏어 올 수 있다는 것일까요. 바로 AI(인공지능) 흐름을 타고 AI에 최적화된 칩(반도체)을 누구보다 빨리, 잘 설계하겠다는 것입니다. 아직 이 시장에는 주인이 없다고요.

반도체도 마찬가지로 여러 연산을 동시에 할 수 있어야 합니다. 그게 GPU입니다.
NPU는 그걸 넘어 인공지능이 수행할 무수히 많고 복잡한 연산을 가장 빠르고 효율적으로 처리해주는 전문 칩입니다. 인공지능은 텐서 연산에 기초하죠. (텐서 연산은 벡터, 스칼라에 대한 이해가 필요하니 따로 검색을 추천합니다. 상대성이론 등 물리학의 기초가 되는 연산이랍니다. 물론 2호도 이해 못 했습니다) 문제는 텐서 연산에 최적화된 반도체가 과거에는 아예 없었습니다. 그래서 구글의 초기 알파고도 CPU와 GPU를 썼어요. 나중에 구글은 자신들이 직접 NPU(구글은 이걸 TPU, Tensor Processing Unit라 부름)를 만들어 알파고에 장착했고요. 다만, NPU는 다른 알고리즘 계산은 잘 못합니다. 인공지능이 원하는 계산만 잘하는 녀석이죠. 이제 걸음마 단계고요.

리벨리온은 금융 AI에 최적화 NPU, ‘아이온’을 만들었습니다. HFT(High-frequency trading), 한국어로 하면 초단타매매를 위한 알고리즘 연산에 최적화된 반도체고요. 사람 대신 정해진 연산을 처리해서 나스닥 같은 시장 오더북에 주문을 넣어주는 칩입니다. TSMC 7나노 공정을 통해 생산합니다. 밝힐 수 있는 고객사는 JP모건이고, 월스트리트와 한국에도 저희 칩을 사가서 쓰기로 한 회사들이 더 있습니다. HFT는 엔비디아의 GPU를 주로 사용했습니다. 하지만 리벨리온이 설계한 NPU 아이온은 GPU보다 속도가 10배 빠르고, 전력은 절반 수준으로 사용합니다. 그래서 자신이 있다는 것입니다.

아까 NPU는 특정 알고리즘에 최적화된다고 했죠? 그래서 GPU, CPU처럼 범용 반도체로는 쓰기 어렵다고요. 그래서 아직 블루오션입니다. 원래 ‘하바나 랩스’라는 회사가 금융 NPU를 만들고 있습니다. 이 회사가 인텔에 인수됐고요. 그런데 전력을 다하고 있지 않습니다. 월스트리트 근무 시절에 유명 헷지펀드에서 ‘자신들 알고리즘에 맞춰 칩을 변경해줄 수 있느냐’는 요청에 인텔에 넣었는데 단호하게 ‘No’ 했습니다. 인텔이 왜 금융 NPU에 목숨을 걸지 않았느냐면 두가지 이유입니다. 첫번째, 시장이 작다. 두번째, GPU가 아직도 세다. 전체 반도체 시장에 비해서 금융용 반도체는 아마 글로벌 금융기관들의 전체 수요를 다 합치면 4 조원쯤 됩니다. 크다고요? 아니죠. 인텔이나 엔비디아 같은 회사들에게 정말 작은 시장입니다. 클라우드 서버에 들어가는 반도체는 수백조원 시장인걸요. 둘째, 대부분 금융기관은 아직도 AI 연산에 GPU를 씁니다. NPU가 나오기 전에 GPU가 더 오래전부터 나와있었고, 퀀트 등 여러 투자 소프트웨어 연산에 GPU를 써왔던 것이죠. 엔비디아가 만든 GPU 기반 금융업계 소프트웨어에 다들 익숙해진 것입니다. 예컨대 저희는 운전석 오른쪽에 기어박스를 두고 탑니다. 그런데 영국이나 일본에 가면 기어박스를 왼쪽에 두고 운전해야 합니다. 만약 비슷한 성능 수준의 차라면 한국 사람은 오른쪽에 기어가 있는 차를 탑니다. 익숙해서 편하니까요. 그런데 성능이 압도적으로 더 좋은, 그러니까 페라리 기어를 왼손으로 조작하면서 타야한다고 해봐요. 그러면 불편해도 운전자가 스스로 적응해서 페라리를 탈 겁니다. 페라리가 아이온이고 운전자가 세계 금융기관들과 그곳에서 일하는 트레이더들입니다.

리벨리온의 핵심은 NPU 뿐 아니라 ASIC(Application-specific integrated circuit) 방식으로 칩을 제작하는 스타트업이라는 점입니다. 이용자의 주문에 맞춰 맞춤 설계 반도체를 만든다는 뜻이죠. 아이온은 그 첫번째, 금융 시장의 수요에 맞춘 ASIC인 것이고요. 다음 단계는 계속 새로운 사용자와 시장에 맞춰 설계해서 더 나은 성능의 NPU를 설계해서 파는 것입니다. NPU의 핵심은 커스터마이제이션, 맞춤형 설계입니다. 아이온 같은 경우에는 다양한 연산을 하지 못하는 단점이 있지만, 정해진 연산의 속도는 10배 빠르도록 설계했습니다. 당연히 정해진 연산은 고객사의 요청에 맞춘 것이고요. 현재 1등인 인텔 NPU보다 약 20~30% 속도가 더 빠릅니다. 이런 설계는 하드웨어의 조합부터 소프트웨어 코딩 양쪽에서 기존 칩과 전혀 다른 방식으로 설계했습니다. NPU는 마켓마다 위너가 나올 것입니다. GPU의 시대가 막을 내리면, 엔비디아처럼 ‘위너 테이크스 올(Winner takes all)’이 되지 않을 겁니다. 각 애플리케이션에 최적화된 반도체가 다 따로 있을 것이고요. 자율주행 같은 분야는 테슬라나 우버 같은 회사들이 직접 만들 것입니다. 마켓별로 조금씩 다른 칩이 나오겠죠. 여러 마켓의 입맛에 맞는 칩을 하드웨어와 소프트웨어를 새로 설계해 꾸준히 내놓으면 시장 파이를 계속 가져올 수 있습니다. 리벨리온도 내년 내놓을 새 칩을 이미 설계하고 있습니다. 이름은 ‘아톰’. 데이터센터용 NPU고, 5나노 공정으로 준비 중입니다.

거래소가 많고 달러인덱스, 유가, 선물 등 고려할 것들도 많다 보니 거래소마다 아비트리지(Arbitrage, 차익거래)가 생깁니다. 같은 물건인데 시장마다 가격이 다르니까요. 이 차익을 빠르게 캐치해서 거래하는 시스템이 바로 HFT, 초단타매매입니다. HFT의 핵심은 결국 속도입니다. 내가 먼저 차익을 찾아내서, 빨리 팔아야죠. 10의 6승 분의 1초 단위에 주문에 수백만 달러가 오갑니다. 그래서 예전엔 뉴욕증권거래소 근처 아파트에 투자은행들이나 펀드들이 전세 내거나 집을 사서 그곳에서 트레이딩했습니다. 실제 거기서 하면 잘 됐다고 합니다. 그래서 지금은 아예 거래소 근처 부동산을 거래소가 돈을 받고 임대해주고 있습니다. 이렇게까지 속도에 민감한 시장이니 반도체가 중요한 곳이죠. 결국 에디슨 같은 혁신에 도전하는 것이고요.

냉정하게 리벨리온 수준은 미국 NPU 강자 업체들과 비교하면 1.5티어쯤 됩니다. 2티어 스타트업보다는 더 낫고, 1티어 강자들에게는 조금 쳐지고요. 누군가는 ‘너희 그러다 삼성전자가 M&A하겠지’ 합니다. 아뇨. 저희는 투자 받아서 글로벌 2티어 회사들을 M&A 할 겁니다. NPU와 ASIC은 다양한 분야의 니즈와 수요를 맞춰야 하니까요. 팹리스에서 튀어나온 제2의 삼성전자, 그게 리벨리온의 꿈입니다.


임경업 기자, 2022-01-24, 조선일보
https://www.chosun.com/economy/smb-venture/2022/01/24/EXYWYITG5JD27EME2NVYQKCYXU/

[바스리] 스타트업이 엔비디아를 꺾을 수 있을까?

박 대표는 NPU를 확산시키기 위해서는 데이터 처리 시간을 몇 밀리세컨(1000분의 1초) 단위로 줄여야 한다고 말한다. GPU와 성능 차이가 현저하게 나지 않는다면, 사람들은 이미 익숙한 GPU를 벗어날 이유가 없다. 하지만 NPU의 성능이 월등히 높아지고 실시간으로 데이터를 처리할 수 있게 된다면 이야기는 달라진다. 대표적으로 몇 초에 의해 비용 차이가 크게 나는 주식 트레이딩이나 자율주행 부문에서는 충분히 성능 좋은 NPU가 사용될 가능성이 높다. 주식 트레이딩을 비롯한 파이낸스 부문의 경우, 몇 초에 의해 100만 달러 이상의 비용을 절감할 수 있다. 자율주행도 마찬가지로 실시간으로 자동차가 상황을 판단해야 더욱 안전하게 주행할 수 있다. 이외에도 ‘성능 좋은 AI반도체의 필요성은 여러 부문에서 증가하고 있다.

배유미 기자, 2021-12-18, 바이라인네트워크
https://byline.network/2021/12/17-168/

세계 최고속 ‘AI 반도체’ 개발…2년차 리벨리온, 인텔 꺾었다

파이낸스 AI 반도체는 주식 거래 등 금융에 특화된 반도체. 지금까지 인텔의 ‘고야’가 이 분야를 주름잡던 지배자였다. 넘사벽으로 불리던 ‘세계 최강’을 2인자로 끌어내린 주인공은 한국의 리벨리온이다. 지난달 리벨리온이 공개한 AI 반도체 ‘아이온’은 고야보다 처리 속도가 30% 빠르고, 전력 소비 효율은 배 이상 높다. 벌써부터 삼성전자와 아마존, TSMC 등에서 ‘러브콜’이 쏟아지고 있다.

박성현 리벨리온 대표(37·사진)는 6일 “모건스탠리, JP모간이 아이온을 테스트하고 싶다고 연락해와 조만간 전달할 예정”이라며 “고객사 의견을 반영해 내년에 정식 판매할 계획”이라고 밝혔다. 현재 국내외 주요 금융투자사들은 각종 거래 시스템에 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) A100을 쓰고 있다. 다양한 분야에 두루 쓸 수 있는 제품이다. 리벨리온의 아이온은 맞춤형 반도체로 파이낸스 분야에서는 A100보다 처리 속도가 열 배 이상 빠르다. 신속한 정보 분석과 거래가 생명인 글로벌 투자업계가 아이온에 주목할 수밖에 없는 이유다. 반도체 팹리스(반도체 설계) 스타트업 리벨리온은 설립된 지 1년3개월 된 새싹기업이다. 세계적으로도 팹리스 업체가 설립 후 1년여 만에 첫 제품을 출시한 사례는 없다. 세계 최대 파운드리(반도체 수탁회사) 기업인 대만의 TSMC가 아이온 제작을 맡은 것도 업계의 관심을 끌었다. 최근 반도체 쇼티지(공급 부족) 상황에서 TSMC가 신생 기업의 일감을 맡았기 때문이다.

리벨리온의 직원 절반 정도가 삼성전자와 SK하이닉스 출신이다. 이들의 경험이 리벨리온의 핵심 자산이라는 얘기다. 삼성전자는 최근 리벨리온에 먼저 연락했다. 리벨리온의 다음 AI 반도체 ‘아톰’을 5나노 공정으로 함께 만들기로 했다.

리벨리온은 올해 아이온, 내년 아톰, 2023년 ‘리벨’ 등 맞춤형 AI 반도체를 계속 내놓을 예정이다. 데이터센터용 반도체인 아톰은 아직 시제품이 나오지도 않았지만 세계 1위 클라우드업체인 아마존이 리벨리온에 먼저 협업 요청을 해왔다. 박 대표는 “리벨리온을 제2의 삼성전자, 제2의 엔비디아로 만들겠다”고 강조했다.


김주완 기자, 2021-12-06, 한국경제
https://www.hankyung.com/it/article/2021120691511

[#Let's 스타트업] 리벨리온, 국내 팹리스 최초로 삼성과 5나노 협업

최근 경기도 성남시 분당 본사에서 만난 박성현 리벨리온 대표(사진)는 "1년여간 준비한 AI칩 시제품 '아이온(ION)'이 11월에 나온다"며 "기존에 거래 속도가 가장 빠른 칩이 100만분의 3초당 1개 주식을 거래할 수 있었다면, 아이온은 시간을 100만분의 1초 이하로 줄여 서브마이크로의 벽을 돌파하는 데 성공했다"고 밝혔다. 그는 "아이온은 최근 시장에서 거래량이 늘고 있는 고빈도·알고리즘 매매, 대량 상장지수펀드(ETF) 거래에 보다 빠르게 대응할 수 있을 것"이라고 설명했다.

박 대표는 "아이온을 시작으로 내년 데이터센터에 활용하는 클라우드 서버용 AI칩인 '아톰(ATOM)' 개발과 함께 2023년에는 대량생산이 가능한 '리벨(REBEL)'을 통해 매출 성장을 기대한다"고 밝혔다. 특히 리벨리온은 국내 팹리스 최초로 삼성전자의 5나노 미세공정을 활용해 '리벨' 양산에 돌입하기로 했다. 리벨리온은 이 같은 청사진을 통해 내년 수백억 원대 시리즈A 투자 유치에 나설 계획이다. 박 대표는 "앞으로 한국이 메모리뿐만 아니라 핀테크, 클라우드, 자율주행, 바이오 등 시스템 반도체 분야에서도 인정받을 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

진영태 기자, 2021-11-02, 매일경제
https://www.mk.co.kr/news/it/view/2021/11/1039194/

'테슬라 쪽집게' 크래프트, 리벨리온 맞춤형 AI반도체 적용한다

21일 금융투자업계에 따르면 크래프트테크놀로지는 최근 AI 연산의 효율성을 개선하기 위해 맞춤형 AI 반도체를 설계하는 리벨리온과 MOU를 체결했다. 리벨리온은 AI 반도체를 개발하는 스타트업으로 이번 협업을 통해 크래프트의 자산운용 AI 소프트웨어를 토대로 크래프트의 AI 엔진에 가장 적합한 맞춤형 칩을 제작하게 된다. 이같은 맞춤형 하드웨어 적용을 통해 크래프트의 AI 엔진 연산에 필요한 전력소모는 10분의 1로 감소하고 연산 속도는 4배 이상 빨라질 것으로 예상된다.

서혜진 기자, 2021-10-21, 파이낸셜뉴스
https://www.fnnews.com/news/202110211347207719

삼성이 먼저 찾아간 반도체 스타트업 리벨리온

"직원들이 스스로 의사결정을 내리도록 직급을 없앴어요. 작은 스타트업이 빠르게 치고 나가려면 직원들이 자유롭게 소통하며 합리적 결정을 해야죠. 대신 직원들을 결정을 맡길 수 있는 최고 실력자들로 뽑아야죠. 굉장히 어려운 일이지만 이것이 스타트업이 싸우는 방식이에요."

"우리는 물리적인 칩과 이를 구동하는 컴파일러, 알고리즘 등 소프트웨어 개발까지 모두하는 '풀 스택 솔루션' 업체에요. 아무리 칩을 잘 만들어도 여기에 최적화된 소프트웨어가 없으면 성능을 제대로 활용할 수 없어요. 한마디로 명품 자동차를 만들고 이를 운전하는 최고 실력의 운전사까지 제공하죠. 우리는 시장 맞춤형 AI 반도체를 만들어요. 자율주행, 클라우드 서버, 금융기술(핀테크), 의료 등 각 분야별로 적합한 AI 반도체를 각각 개발하죠."

"10월에 금융 분야에 특화된 첫 번째 AI 반도체 '이온'(ION)의 시제품이 나와요. 개발이 끝나 설계도면이 대만의 위탁생산업체(파운드리) TSMC에 넘어갔어요. TSMC에서 7나노 공정을 이용해 시제품을 만들고 있습니다. 정식 출시는 올해 말이에요. 이온은 월스트리트에 있는 금융업체들을 겨냥하고 있습니다. 이온은 가로, 세로 크기가 각 2㎜에 불과해요. 반도체는 작게 만들수록 힘들어요. 휴대폰에 들어가는 응용프로세서(AP) 크기가 가로, 세로 각 1㎝인 점을 감안하면 아주 작죠."

"두 번째 제품 '아톰'은 클라우드 데이터 센터용 AI 반도체로 내년 6월에 개발 완료 목표입니다. 이 칩은 가로, 세로 각 1.3㎝센티 크기에요. 아톰은 네이버, 카카오 등 클라우드 센터를 운영하는 IT기업들이 대상입니다. 아톰은 삼성전자에서 5나노 공정을 이용해 생산합니다. 내년 6월에 삼성전자에 설계도면을 넘기면 내년 말에 시제품이 나올 겁니다."

"세 번째 칩은 대량 생산하는 양산용이에요. 첫 번째와 두 번째 칩의 시제품 반응을 보고 시장에 최적화된 개량형 양산칩 '리벨 1.0'을 세 번째로 내놓을 겁니다. 만약 두 가지 반응이 모두 좋으면 '리벨 파이낸스' '리벨 클라우드' 등 두 종류의 양산품이 나올 수 있죠. 2024년 양산이 목표인데 이 제품 나오면 미국 증시에 상장을 추진할 생각이에요."


최연진 기자, 2021-08-24, 한국일보
https://www.hankookilbo.com/News/Read/A2021082309090004996

[인터뷰] 반도체 '국대 어벤져스' 이곳에 뭉치다..NPU 만드는 '리벨리온' 박성현 대표

이일호 기자(이하 ‘이’) : 투자 유치 규모가 이례적입니다.
박성현 대표(이하 ‘박’) : 창업 후 1년이 채 안 된 시점에서 200억원 유치는 규모가 컸던 건 사실인 듯한데, 여러가지로 상황이 좋았던 것 같습니다.
이 : (자료를) 찾아봤는데 이 정도 규모는 잘 안 보입니다.
박 : 반도체 슈퍼 싸이클에 대한 기대감과 함께 벤처캐피탈 마켓에 유동성이 커진 영향을 받은 것 같습니다. 다만 저희가 처음에 투자를 받을 때 ‘팀’을 내세운 게 유효했다고 생각합니다. 투자유치(IR)는 두 번째 슬라이드에서 결판이 나기 마련인데, 저는 거기에 팀원 전체 리스트를 공개했습니다. 정말 유니크한 배경이 있는 사람, 엑스큐션(실행)이 되는 사람이란 두 가지 면을 내세웠습니다. 제가 투자자라도 베팅하고 싶겠다는 생각이었습니다.
이 : 기술을 이해시키기 어려웠을 듯합니다.
박 : 사실 딥테크 영역은 투자자들이 기술 그 자체를 이해하기가 쉽지 않습니다. IR은 ‘광’ 파는 작업이라 하잖아요. 그래서 저는 처음부터 끝까지 좋은 분들을 팀원으로 모셨다는 걸 내세웠습니다. 접근 가능한 마켓 규모는 얼마이고, 우리는 뭘 했던 사람인지를 과거 지향적으로 설명했죠. 또 저희는 주니어 엔지니어들도 ‘구글 스타일’로 모셨습니다. 구글에 가보면 주니어들도 박사들을 채용해 코드를 짭니다. 자칫 비효율적으로 보일 수 있는 이런 구글 스타일만의 유니크함이 있습니다. 주니어의 역할이라도 엑스큐션 단에서 혼자서 일하고 판단할 수 있는 분들을 모시는게 역설적으로 더 효율적입니다.

박 : 장기적으로 비용 효율이 생기고 개발 시간이 극단적으로 짧아지기 때문입니다. 개발 기간이 오래 걸리는 이유는 보통 딱 한 가지입니다. 아키텍처를 만들었다가 다시 뒤엎는 일이 생기기 때문인데, 제대로 짠 코드는 ‘롤백’이 생길 일이 없습니다. 코드를 짜는 게 영화에서 보듯 순식간에 되는 것 같지만, 한 줄을 짤 때 10번 생각하는 것과 10줄을 한 번 생각하고 짜는 건 완전히 다릅니다. 코드 한 줄을 짜더라도 제대로 짜야 개발 시간이 단축되고 롤백할 일도 없습니다. 미국은 투자자들이 딥테크 기업을 심사할 때 기술 자체에 대한 질문을 거의 하지 않습니다. 대신 뛰어난 엔지니어들이 계속해서 합류하고 있는지를 주목하죠. 기술에 대한 이해도는 그 회사에 합류하기로 결정한 엔지니어들이 가장 높거든요. 훌륭한 엔지니어들이 계속해서 합류한다는 사실이 바로 그 회사의 기술력을 증명하는 겁니다. 촌스러울 만큼 IR 자료에 팀원 전체 리스트와 레퍼런스 체크를 할 수 있도록 담았습니다. 단순히 어디 외국계 회사에서 일했고 어디서 박사를 취득했다가 아니라, 한 명 한 명 모두 특정 분야에 앞 단에 거론되시는 분들을 모으다 보니 투자자들도 잘 할 거로 생각하는 듯합니다.

리벨리온은 인공지능 반도체를 설계하는 곳으로 정확히는 ‘AI 반도체에 기반한 풀스택 솔루션 회사’다. 보통 CPU와 GPU는 소프트웨어 스택이 갖춰져 있고 거기에 하드웨어를 끼워 맞춘다. 반면 인공지능 작업을 하는 NPU(뉴럴 프로세싱 유닛)는 따로 스택이 없어 하드웨어와 소프트웨어를 함께 디자인(Co-Design)해야 한다. NPU 시장에서 스타트업이 빛을 발하는 게 바로 이 지점에서 시작된다.

이 : 각각의 시장에 특화된 NPU인가요?
박 : 네. 사실 NPU를 쓰는 건 뭔가 최적화된 걸 하겠다는 건데 GPU처럼 두루 쓰이는 걸 만들면 원칙이 충돌하게 됩니다. 시스템 트레이딩이나 데이터센터, 자율주행 등 각 도메인이 요구하는 딱 걸맞은 NPU를 만들어주는 겁니다. 이미 테슬라나 구글, 스페이스X와 같은 혁신 기업들은 모두 자체 칩을 디자인하며 그게 트렌드로 자리 잡았습니다. 이걸 하려면 도메인 관련 지식이 필요합니다. 그런데 반도체만 만들던 사람들은 이 부분에 대한 지식이 부족해 잘 하지 못합니다. 팀을 꾸릴 때 특별한 도메인 지식을 갖춘 사람들을 모신 것도 이 때문입니다. 저 같은 경우 실제로 시스템 트레이딩을 해서 그 분야에 어떤 AI 반도체가 필요한지를 알고 있습니다. 오진욱 CTO는 IBM에서 인하우스로 데이터센터를 담당해 거기에 들어가는 NPU에 필요한 게 무엇인지 정확히 알고 있습니다.
이 : 시장 규모가 작아도 그에 특화된 칩을 만들어 준다는 건가요?
박 : 네. 기존 NPU 시장은 공급자 중심이었습니다. NPU를 잘 만들었다고 하는데 사실 개별 도메인으로 가면 잘 안 맞습니다. 그런데 시장 규모가 작은 기업이 팹리스에 커스터마이징을 해달라고 해도 안 해줍니다. 100조원짜리 데이터센터 시장이 있는데 수조 원 규모의 시장을 위해 그렇게 하진 않는 거죠. 저희는 반대로 수요자 중심으로 칩을 디자인해 만들겠다는 겁니다.
(중략)
AI 반도체는 이미 스타트업 씬이 주도하게 됐습니다. 우리도 국내 유수의 반도체 기업과 경쟁할 때 그 큰 기업과 직접 경쟁하는 게 아닙니다. 그 안의 NPU 설계팀과 경쟁하는 거죠. 그럼 투자금과 사람을 봐야 하는데 양쪽 모두 저희가 더 좋습니다. 아무리 대기업이라도 2년짜리 프로젝트에 수백억 원을 넣기 어렵고, 대기업 임원들은 2년 내 성과가 없으면 옷 벗어야 하니 리스크를 취하지 않습니다. 그런데 스타트업은 본질적으로 리스크를 취하는 구조입니다. 스타트업이 대기업을 이기는 건 너무나 자명한데 밖에선 잘 이해를 못 합니다. 우리는 미국 스타트업이 겁나지 한국 대기업은 겁나지 않습니다. 이미 어떤 식으로 그 조직이 작동하는지 잘 알고 있기 때문입니다. 저라도 대기업에 있다면 리스크를 걸지 않을 겁니다. 반면 스타트업은 리스크를 취하는 만큼 잠재력이 열립니다. 그게 본질적으로 대기업과 다른 점입니다. 향후 리벨리온이 AI 반도체에서 승자가 되지 않더라도 결국 이기는 건 스타트업일 겁니다.

이일호 기자, 2021-08-08, 블로터
https://www.bloter.net/newsView/blt202108080001

리벨리온, 145억원 프리-A 투자 유치…카카오벤처스 등 참여

스타트업 리벨리온이 카카오벤처스, 신한캐피탈 등으로부터 145억원 규모의 프리(Pre)-A 투자를 유치했다고 21일 밝혔다. 이번 투자는 지난해 11월 시드투자에 이어 내년 초 계획 중인 시리즈A를 이어주는 브릿지 라운드다. 기존 투자자인 카카오벤처스, 신한캐피탈, 지유투자, 서울대 기술지주가 모두 참여했고, KCA 파트너스가 새로 합류했다. 투자금액은 비공개다. 리벨리온 “이번 투자는 글로벌 반도체 공급 및 서플라이 체인의 불확실성에 적극적으로 대응하기 위한 차원”이라고 전했다. 이번 투자로 리벨리온은 지난해 설립 이후 만 1년 동안 반도체 관련 주요 국가과제 지원금을 포함해 누적 300억원 이상의 연구개발(R&D) 자금을 확보하게 됐다.

김성현 기자, 2021-07-21, 지디넷
https://zdnet.co.kr/view/?no=20210721101710

文대통령 행사에 '깜짝' 등장한 '리벨리온' 어떤 회사?

문재인 대통령이 참석한 가운데 13일 삼성전자 평택캠퍼스에서 열린 ‘K-반도체 벨트 전략 보고대회’에 ‘깜짝’ 등장한 스타트업(창업초기기업)이 있다. 리벨리온이 그 주인공이다. 리벨리온은 지난해 6월 경기 분당에 설립한 팹리스(반도체 설계) 업체다. 정부는 이날 리벨리온을 통해 그동안 정책 ‘사각지대’에 놓여있던 국내 팹리스 산업과 관련, 앞으로 지원에 발 벗고 나설 것이라는 의지를 드러낸 것으로 보인다. 팹리스는 반도체 개발만을 하는 회사다. 생산은 파운드리(전공정)와 패키징(후공정) 등 외주에 맡긴다. 지난해 매출액 193억 57000만달러(약 22조원)를 기록한 미국 퀄컴이 대표적인 성공사례다. 국내에서는 리벨리온을 비롯해 200여 개 업체가 활동 중이다.

아울러 이날 정부는 경기 판교에 한국형 팹리스 밸리를 조성한다는 계획을 발표했다. 구체적으로 반도체 설계지원센터(제2판교)와 함께 차세대 반도체 복합단지(제3판교) 조성을 통해 궁극적으로 판교에 한국형 팹리스 밸리를 만든다는 목표다. 현재 판교에는 넥스트칩을 비롯해 제주반도체, 아이앤씨테크놀로지, 실리콘마이터스 등 팹리스 업체들이 본사를 두거나 R&D센터를 운영 중이다. 또한 하나마이크론 등 패키징 업체들도 R&D센터 등 거점을 두고 있다. 아울러 한국반도체산업협회와 한국전자기술연구원 등 유관 협·단체들도 있어 팹리스 생태계를 완성하는 데 최적의 조건을 갖췄다는 평가다.

강경래 기자, 2021-05-13, 이데일리
https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=03214406629048592

IBM·스페이스X 출신 '스타 엔지니어' 모였다…AI 반도체 스타트업 리벨리온

리벨리온은 창업 3개월만에 AI 반도체의 핵심으로 꼽히는 AI 코어 설계를 마쳤다. 박 대표는 “이 제품이 최근 시뮬레이션 과정에서 세계적 수준의 성능을 보이는 것을 확인했다”며 “내년 초 ‘테이프 아웃’에 들어갈 계획”이라고 말했다. 설계도를 파운드리(반도체 수탁생산 회사)에 보내는 테이프 아웃에 돌입한다는 것은 생산에 필요한 모든 준비를 마쳤다는 뜻이다. 높은 성능과 에너지효율을 가진 AI 코어를 칩으로 제작해 시장 수요를 확인한 뒤 자율주행·데이터센터·금융 등 각 영역에 특화된 시스템온칩(SoC)을 생산한다는 목표다.

일단 우리가 갖춘 기술력을 시장에 증명하는 것이 우선이다. 지금은 가장 핵심이 되는 AI 코어를 개발하고 있다. 이 부품의 성능을 수치로 보여줄 수 있도록 집중하는 단계다. 세계적인 수준의 AI 코어를 내놓은 후 고객들과 본격적으로 접촉할 계획이다. 다음 제품은 금융, 클라우드, 헬스케어 등 특정 산업에 최적화된 시스템온칩(SoC)이 될 것이다.

최한종 기자, 2020-12-01, 한국경제
https://www.hankyung.com/it/article/202012019414i

카카오벤처스, AI반도체 기업 리벨리온에 20억원 투자

차세대 인공지능(AI) 반도체 기반의 풀스택(full-stack) 솔루션을 개발하는 리벨리온(Rebellions Inc.)이 카카오벤처스와 신한캐피탈로부터 총 20억 원의 투자를 유치했다고 23일 밝혔다. 카카오벤처스 외에 지유투자, 서울대학교 기술지주, 엔젤넷 등에서 시드(Seed) 단계에서만 총 55억 원의 투자를 이끌어냈다. 아직 시제품도 나오기 전 단계에서는 이례적인 투자 규모다.

김나리 기자, 2020-11-23, 아시아투데이
https://www.asiatoday.co.kr/view.php?key=20201123010014367

https://rebellions.ai/

리벨리온(AI 반도체) - 3건의 투자 정보 - THE VC

Team Rebellions