전 구글 TPU 엔지니어들의 MatX, LLM 전용 칩 위해 약 8,000만 달러 시리즈 A 유치

대규모 언어 모델 학습 및 서빙에 특화된 프로세서를 설계하며, 대형 클러스터 전반으로 확장되도록 최적화되어 있다.

활성 파라미터 70억 개 이상의 LLM에 특화되고 대형 클러스터용 고급 인터커넥트를 갖춘 칩은 LLM 학습 및 추론에서 엔비디아 GPU를 10배 능가할 수 있다.

2023년 12월에 AI 엔젤인 Nat Friedman과 Daniel Gross가 주도한 2,500만 달러 시드가 발표되었고, 2024년 11월에는 Spark Capital이 주도한 약 8,000만 달러 시리즈 A가 있었다.

구글에서 TPU 칩 설계를 담당했던 Mike Gunter와 TPU용 AI 소프트웨어를 작성했던 Reiner Pope가 AI 워크로드 칩 부족을 완화하기 위해 시리즈 A보다 2년 앞서 MatX를 공동 창업했다.

시드는 2023년 12월에 단골 공동 투자자인 Nat Friedman(전 GitHub CEO)과 Daniel Gross(전 Apple 검색 및 AI)로부터 들어왔다. The Information은 2024년 10월 MatX가 7,500만~1억 달러를 모색했다고 보도했고, 이어 TechCrunch는 Spark Capital이 주도한 약 8,000만 달러를 확인했다. MatX와 Spark는 논평을 거부했다.

창업자들은 전방위적으로 경쟁하는 대신 특정 각도, 즉 거대 파라미터 LLM 클러스터에서 엔비디아를 공격했다.

구글 TPU 출신이라는 배경은 시드 후 1년이 채 지나지 않아 8,000만 달러 유치를 구체화한 팀에 신뢰성을 부여했다.

고급 인터커넥트 주장은 단순한 칩 속도가 아니라 AI 클러스터 확장의 실제 병목을 겨냥한다.

이번 라운드는 엔비디아 수요가 공급을 앞지르는 상황에서 AI 엔젤과 섹터 VC가 하드웨어 문샷에 자금을 대려는 의지를 보여준다.

하나의 워크로드 계열, 여기서는 초대형 LLM에 특화하면 인터커넥트 이야기가 유지된다는 전제 아래 소규모 팀이 거대 기업에 맞서 칩 스타트업을 정당화할 수 있다.

2024년 11월 보도 시점에 MatX는 시드와 시리즈 A를 합쳐 약 1억 500만 달러를 유치했고, 낮은 3억 달러대 포스트머니 밸류에이션을 받았으며, 칩은 여전히 개발 중이었다. 출처에서는 제품 출하나 고객이 발표되지 않았다.