핵심 요약
엔비디아 CUDA의 대항마를 만들겠다는 한국 AI 소프트웨어 스타트업 **모레(Moreh)**가 AMD, KT를 포함한 투자자들로부터 2,200만 달러(약 300억 원) 시리즈 B를 유치했다. 누적 투자액은 3,000만 달러.
서울·산타클라라 이중 거점의 이 회사가 만드는 것은 GPU 위에서 돌아가는 AI 소프트웨어 플랫폼 MoAI다. 쉽게 말해 “AMD GPU로도 엔비디아와 같은 성능을 내게 해주는 소프트웨어"다.
엔비디아 CUDA가 뭐길래
AI 모델을 훈련하고 추론하려면 GPU가 필요하다. 그런데 GPU만 있다고 끝이 아니다. GPU 위에서 딥러닝 연산을 효율적으로 돌려주는 소프트웨어 스택이 필요하다.
엔비디아는 이 소프트웨어를 CUDA라는 플랫폼으로 묶어 놨다. PyTorch, TensorFlow 같은 머신러닝 프레임워크는 사실상 CUDA 위에서만 제대로 돌아간다. AMD나 인텔 칩을 써도 이 에코시스템의 벽 때문에 호환성 문제가 생긴다. 이게 엔비디아가 AI 시장을 장악한 진짜 이유다.
모레는 이 벽을 부수겠다고 나선 것이다.
MoAI: 코드 한 줄 안 바꿔도 AMD에서 돌아간다
모레의 플래그십 소프트웨어 **MoAI(Machine intelligence Of Artificial Intelligence)**는 CUDA와 비슷한 역할을 하되, AMD GPU를 비롯한 다양한 칩에서 작동한다.
핵심 가치 제안:
- PyTorch, TensorFlow 등 기존 프레임워크와 호환
- 코드 변경 없이 기존 AI 모델을 AMD GPU에서 실행 가능
- GPU뿐 아니라 NPU(신경망처리장치) 같은 다른 AI 칩도 지원
- 소수의 GPU로 운영하던 기존 AI 소프트웨어의 한계를 대규모 인프라로 확장
KT와 함께 검증한 성능 수치
KT는 2021년부터 모레와 협력해 AMD GPU + MoAI 기반 AI 인프라를 구축해왔다. 여기서 나온 수치가 흥미롭다.
AMD MI250 Instinct + MoAI 플랫폼이 엔비디아 A100 대비 GPU 처리량 116% 우위를 기록
추가로 모레는 MoAI를 사용하면 대규모 AI 모델 훈련 시작에 걸리는 총 시간을 10분의 1로 단축할 수 있다고 주장한다.
KT는 이 검증을 거쳐 이번 시리즈 B 투자자로 참여했고, AMD도 직접 투자 라운드에 이름을 올렸다. 돈을 넣은 당사자들이 실효성을 인정했다는 의미다.
2,110억 파라미터 한국어 LLM도 훈련 완료
회사 설립 3년 차에 모레는 이미 의미 있는 레퍼런스를 쌓았다.
- 2,110억 파라미터 한국어 LLM 훈련 완료 — 오픈소스로 공개 예정
- 2021년부터 수익 발생
- 2023년 말 매출 목표 약 3,000만 달러
- 현재 직원 70명
GPU 공급 부족이 전 세계적으로 심각한 상황에서, AMD GPU를 효율적으로 활용할 수 있는 소프트웨어 스택은 데이터센터 운영자와 AI 개발자 모두에게 실질적인 대안이 된다.
왜 AMD가 직접 투자했나
AMD 입장에서 모레는 단순한 투자처가 아니다. 자사 GPU의 소프트웨어 에코시스템을 강화해주는 파트너다.
AMD 데이터센터 GPU 부문 부사장 Brad McCredie는 이렇게 말했다.
“AMD AI 하드웨어를 지원하는 소프트웨어 생태계는 계속 성장하고 있으며, 데이터 과학자들과 AI 모델 개발자들에게 선택지를 제공하고 있다.”
CUDA 락인(lock-in)을 깨려는 AMD의 전략적 이해관계와 모레의 기술 방향이 맞아떨어진 것이다.
실무자가 볼 포인트
- 엔비디아 GPU 구하기 어렵다면? MoAI 같은 플랫폼이 AMD GPU를 대안으로 만들어주는 소프트웨어 레이어다. 인프라 선택지가 넓어진다.
- 코드 재작성 없는 마이그레이션은 기업 입장에서 가장 현실적인 진입 장벽 제거다. CUDA 기반 코드베이스를 그대로 쓸 수 있다면 전환 비용이 거의 없다.
- 한국 스타트업이 LLM 훈련 인프라 레이어에서 글로벌 플레이어와 경쟁 중이라는 점 자체가 주목할 지점이다.
원문: AMD and Korean telco KT back AI software developer Moreh in $22M Series B — TechCrunch (2023-10-25)