[이데일리 마켓in 원재연 기자] AI 시장이 본격적으로 확대되면서 벤처투자 자금이 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 메모리 확장과 데이터 전송 기술로 번지고 있다. AI 모델이 커질수록 연산 성능뿐 아니라 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 저장하고 옮기느냐가 데이터센터 경쟁력을 좌우하기 때문이다.

네이버 데이터센터 각세종 전경(사진=네이버)

16일 더브이씨와 투자업계에 따르면 국내 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기반 컴퓨테이셔널 메모리 기업 엑시나는 최근 약 2000억원 규모의 시리즈B 투자를 유치했다. 기업가치는 약 8000억원대로 평가받은 것으로 알려졌다. AI 데이터센터 인터커넥트 기업 포인투테크놀로지도 지난 4월 7600만달러(약 1121억원)를 확보했다. 두 기업에만 올해 3000억원이 넘는 자금이 유입됐다.

두 회사는 GPU를 직접 생산하지 않는다. 엑시나는 서버 내 메모리를 확장·공유하고 데이터 이동량을 줄이는 기술을, 포인투테크놀로지는 GPU와 서버 사이의 데이터 전송 속도를 높이는 기술을 개발한다. 고가의 GPU를 추가로 확보하는 것보다 이미 설치된 장비의 가동률을 높이는 기술에 투자업계의 관심이 옮겨가고 있는 셈이다.

AI 모델의 규모가 커질수록 메모리 부족과 데이터 전송 지연은 전체 시스템의 성능을 떨어뜨리는 요인이 된다. 필요한 데이터가 제때 공급되지 않으면 GPU가 대기 상태에 놓이면서 전력과 운영비 부담도 커진다. 특히 AI 산업의 중심이 모델 학습에서 실제 서비스를 제공하는 추론으로 이동하면서 비용 효율의 중요성은 더욱 커지고 있다.

해외에서도 관련 기업의 몸값이 빠르게 오르고 있다. 미국 광인터커넥트 기업 아야르랩스는 지난 3월 5억달러(약 7427억원)를 유치하면서 37억5000만달러(약 5조5700억원)의 기업가치를 인정받았다. 광스위치 스타트업 엔아이도 지난 4월 8000만달러(약 1188억원)를 조달했다. 두 회사 모두 AI 반도체 사이에서 오가는 데이터의 전송 속도를 높이고 전력 사용량을 줄이는 기술을 개발하고 있다.

정부 역시 최근들어 AI 데이터센터를 핵심 산업으로 밀고 있다. 앞서 과기정통부는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 AI 데이터센터와 피지컬 AI, K-반도체를 ‘3대 메가프로젝트’로 정하고 민간 투자를 지원하겠다고 밝혔다. SK·GS·네이버가 2029년까지 구축할 AI 데이터센터는 총 8.4기가와트(GW) 규모로, 외부 자금 유치를 포함한 3사의 투자 계획은 약 550조원이다.

과기부는 또한 범부처 태스크포스(TF)를 구성하고 데이터센터 확충 과정에서 국산 AI 반도체와 클라우드, 전력·냉각 장비 등 국내 기업의 공급망 진입도 지원한다는 방침이다. 데이터센터 건설이 GPU 구매에 그치지 않고 메모리와 스토리지, 인터커넥트 등 인프라 기업의 실제 수요로 이어질 수 있다는 기대가 나오는 배경이다.

엑시나에 투자한 투자사 관계자는 “AI 추론 수요가 늘어날수록 GPU의 절대적인 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 메모리 자원을 효율적으로 활용하는지가 중요해진다”며 “향후 투자도 GPU 자체보다 메모리 병목과 데이터 이동 문제를 해결하는 인프라 기업으로 점차 확대될 것”이라고 말했다.