"Cerebras is an AI company."

세레브라스 S-1의 첫 문장입니다. 세레브라스는 AI 훈련 및 추론을 위한 프로세서를 설계하고 AI 시스템을 구축하는 회사입니다. 세레브라스의 슈퍼컴퓨터는 PyTorch와 같은 익숙한 ML 프레임워크를 사용하여 복잡한 AI 작업도 쉽게 수행할 수 있게 도와주는 역할을 수행합니다.

세레브라스는 현재 AI 추론 및 연산 반도체 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아의 GPU 기반 시스템보다 훈련 시간을 10배 이상 단축시키고, 추론 속도를 10배 이상 빠르게 높일 수 있다는 경쟁력을 내세웁니다. 이를 통해 적은 인프라로 더 간단하게 AI 시스템을 구축할 수 있으며, 전력 소비도 획기적으로 줄일 수 있다는 점을 내세웁니다.

세레브라스는 AI 연산에 최적화된 독특한 접근법으로 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer-Scale Engine, WSE)을 개발했습니다. 기존 컴퓨팅 시스템 구축 방식은 90년대부터 이어져 온 마이크로프로세서 기반, 즉 칩을 최대한 작게 만들어 시스템 내에서 통합적으로 제어하는 기조에 기반하고 있었습니다. 그러나 세레브라스는 이와 달리, 대규모 병렬 처리가 필요한 AI 연산에 적합한 새로운 방식을 채택했습니다.

WSE는 칩을 최대한 크게 설계하여 메모리 용량을 극대화하고, 칩 간 통신과 데이터 전송을 최소화하는 방식을 사용합니다. 이를 통해 대규모 AI 모델의 학습 및 추론 작업에서 발생하는 병목 현상을 줄이고, 연산 속도를 대폭 향상시키는 것이 가능해졌습니다. 이 접근법은 전통적인 마이크로프로세서 설계와는 크게 차별화된 혁신적인 방법으로, 특히 고성능 AI 컴퓨팅에서 유리한 장점을 제공합니다.

둘째, 추론 과정에서도 GPU는 효율성이 낮고 메모리 대역폭에 의해 제한됩니다. 대규모 모델은 GPU의 온칩 메모리를 초과하기 때문에 오프칩 메모리와의 빈번한 데이터 이동이 필요합니다. GPU의 상대적으로 낮은 메모리 대역폭으로 인해 코어가 데이터를 기다리는 동안 유휴 상태가 되어 성능이 저하됩니다. 이는 대화형 생성 추론 작업에서 GPU 활용률을 5% 미만으로 떨어뜨릴 수 있습니다.

세레브라스는 이러한 문제들을 해결하기 위해 생성형 AI의 고유한 요구 사항에 맞춰 설계된 전용 컴퓨팅 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 솔루션은 더 빠른 훈련 시간, 실시간 추론 속도, 간단한 개발자 워크플로우를 합리적인 비용으로 제공하는 것을 목표로 합니다. 세레브라스의 접근 방식은 웨이퍼 스케일 통합을 통해 더 큰 규모의 칩을 만들어 데이터 이동을 최소화하고, 더 많은 작업을 실리콘 상에서 처리함으로써 기존 GPU 아키텍처의 한계를 극복하고자 합니다.

WSE는 세레브라스 솔루션의 핵심으로, 상업적으로 판매되는 가장 큰 칩으로 불립니다. 3세대 WSE-3는 주요 GPU보다 57배 크고, 52배 많은 컴퓨팅 코어(총 900,000개)를 가지고 있습니다. 또한 880배 많은 온칩 메모리(44GB SRAM)와 7,000배 높은 메모리 대역폭(초당 21 페타바이트)을 제공합니다. WSE는 대규모 AI 모델을 단일 칩에서 실행할 수 있어, 칩 간 데이터 이동의 복잡성을 피할 수 있습니다.

웨이퍼 규모의 통합은 모든 중요한 데이터를 칩 내에 유지하고 컴퓨팅 코어와 가까이 두어, 주요 GPU 솔루션보다 7,000배 더 높은 메모리 대역폭을 제공합니다. 이를 통해 WSE-3는 실시간 GenAI 추론에서 10배 이상 낮은 지연 시간을 제공할 수 있습니다. 즉, 주요 CSP의 GPU 기반 플랫폼에서 10초가 걸리는 추론 응답을 세레브라스 솔루션을 사용하면 1초 만에 완료할 수 있습니다. WSE-3는 이러한 속도 향상을 훨씬 낮은 전력 소비로 달성할 수 있습니다. 5nm 실리콘의 온칩 SRAM에서 1비트의 데이터를 검색하는 데 필요한 에너지는 오프칩 HBM에서 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 에너지의 1%에 불과하기 때문입니다.

세레브라스 AI 슈퍼컴퓨터는 최대 2,048개의 CS-3 시스템을 확장하여 최대의 AI 가속을 제공하도록 설계되었습니다. 각 WSE가 전체 모델을 실행할 수 있어, 추가 CS 시스템에 전체 모델의 복사본을 생성하여 훈련 데이터셋을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 선형에 가까운 성능 향상을 가능하게 하며, 구성에 몇 초만 걸리고 복잡한 칩 간, 시스템 간 통신 오버헤드가 없습니다.

세레브라스의 매출은 크게 반도체 칩 판매 및 데이터 센터 및 슈퍼컴퓨터 운영과 관련한 서비스 매출로 구분됩니다. 특히 세레브라스의 매출은 2023년 3분기부터 폭발적으로 성장하기 시작합니다. 2023년 2분기 거의 0에 가까웠던 반도체 매출은 올해 2분기에만 700억 원에 육박하는 수준으로 커졌습니다.

이러한 고속 성장의 이면에는 바로 G42라는 고객이 자리잡고 있습니다. 2023년 2분기 G42와 처음 판매 계약을 체결한 세레브라스는 불과 1년 만에 상장을 노려볼 수 있는 수준으로 성장한 것입니다.

G42는 아부다비에 본사를 둔 AI 및 클라우드 컴퓨팅 회사로, 세레브라스의 주요 고객이자 투자자로 자리잡았습니다. 세레브라스와 G42의 관계는 2021년 11월부터 시작되었는데, 당시 G42는 계열사를 통해 세레브라스의 시리즈 F 상환전환우선주 약 140만 주를 4,000만 달러에 매입하여 약 1%의 소유 지분을 취득했습니다.

2023년부터 G42는 세레브라스의 제품과 서비스를 본격적으로 구매하기 시작했습니다. 2023년 2분기에 클라우드 기반 컴퓨팅 서비스를 구매했고, 3분기에는 상용 프레임워크 계약을 체결하고 온프레미스 고성능 컴퓨팅 클러스터 및 관련 서비스에 대한 주문을 했습니다. 이로 인해 2023년 회계연도에 G42에서 발생한 매출은 세레브라스 총 매출액의 83%에 해당하는 6,510만 달러에 달했습니다.

하지만 이러한 빠른 성장을 시장이 어떻게 받아들일지는 조금 더 지켜봐야 합니다. 앞에서 언급한대로 세레브라스의 빠른 성장은 G42라는 단일 고객과의 거래가 전부라고 해도 과언이 아닙니다. 게다가 G42가 AWS, Azure, GCP와 같은 초대형 클라우드 서비스 기업과는 거리가 멀다는 점을 감안할 때 해당 매출의 진성 여부와 지속 가능성은 상장 과정에서 꾸준히 논쟁의 대상이 될 전망입니다.

매출총이익률은 일반 소프트웨어 기업에 대비하면 낮은 수준이지만 반도체 기업이란 점을 감안하면 시장 평균 수준에 근접한 단계입니다. 참고로 2024년 상반기 엔비디아와 AMD의 매출총이익률은 각각 75.1%와 47.6% 수준입니다. 매출 규모가 증가함에 따라 매출총이익률 및 영업이익률 또한 꾸준히 개선되는 모습을 보이고 있습니다.