엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다. 기업 가치 약 7,600억 원을 인정받으며 약 1,900억 원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 총 누적 투자 금액은 약 2,600억 원에 달한다.
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다.
기업 가치 약 7,600억 원을 인정받으며 약 1,900억 원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 총 누적 투자 금액은 약 2,600억 원에 달한다.
MX1은 세계 최초로 PCIe 6.0과 CXL 3.2를 동시 지원하는 연산형 메모리 제품으로 FMS 2025에서 혁신상을 받았지만, 아직 실제 상용 환경에서의 성능 검증은 남은 과제다.
What is XCENA, the AI chip startup that just raised $135 million in Series B funding at a $570 million valuation, and how does its memory-ceArtistic rendering of XCENA's memory-centric computing approach, where processing occurs near DRAM to reduce data movement bottlenecks. Image: Studio Global
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is XCENA, the AI chip startup that just raised $135 million in Series B funding at a $570 million valuation, and how does its memory-ce. Article summary: XCENA is not trying to build a faster GPU. It is building a **computational memory appliance** that sits closer to DRAM, using CXL 3.2 and thousands of RISC-V cores to perform data-intensive operations nearer to memory a. Topic tags: general, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# XCENA bets on CXL memory with compute baked in, CEO explains. XCENA is a South Korean startup focusing on CXL memory pooling and sharing with computational memory technology. The" source context "XCENA bets on CXL memory with compute baked in, CEO explains" Reference image 2: visual subject "# XCENA bets on CXL memory with com
openai.com
AI 인프라 시장에는 잘 알려지지 않은 비밀이 하나 있다. 바로, 데이터를 메모리와 프로세서 사이에서 옮기는 작업 자체가 점점 순수 연산 능력보다 더 큰 병목 현상이 되고 있다는 점이다. AI 모델과 데이터셋이 폭발적으로 커지면서, 데이터를 왔다 갔다 하는 데 드는 에너지와 지연 시간이 시스템 전체의 발목을 잡는 핵심 제약 조건으로 떠올랐다. 국내 팹리스(반도체 설계 전문) 스타트업 **엑시나(XCENA)**는 바로 이 지점에서 해답을 찾았고, 투자자들도 1,900억 원 규모의 자금을 투입하며 이 해법에 베팅했다.
2026년 5월 29일, 엑시나는 약 1,900억 원(1억 3,500만 달러, 한화 약 2,020억 원) 규모의 시리즈 B 투자 유치를 발표했다. 이번 라운드에서 회사는 약 7,600억 원(5억 7,000만 달러)의 기업 가치를 인정받았으며, 이로써 누적 투자 금액은 약 2,600억 원(1억 8,500만 달러)에 달하게 됐다 . 2022년 초 '메티스엑스(MetisX)'라는 이름으로 설립되어 2024년 말 현재의 사명으로 변경한 이 회사는, 이 자금을 글로벌 시장 확장, 고객사 제품 도입, 그리고 차세대 연산형 메모리 기술 개발에 사용할 계획이다 .
Studio Global AI
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"엑시나(XCENA)의 MX1 칩과 1,900억 투자의 의미: AI 서버의 판도를 바꿀까?"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다. 기업 가치 약 7,600억 원을 인정받으며 약 1,900억 원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 총 누적 투자 금액은 약 2,600억 원에 달한다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
MX1은 세계 최초로 PCIe 6.0과 CXL 3.2를 동시 지원하는 연산형 메모리 제품으로 FMS 2025에서 혁신상을 받았지만, 아직 실제 상용 환경에서의 성능 검증은 남은 과제다.
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다. 기업 가치 약 7,600억 원을 인정받으며 약 1,900억 원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 총 누적 투자 금액은 약 2,600억 원에 달한다.
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다.
기업 가치 약 7,600억 원을 인정받으며 약 1,900억 원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 총 누적 투자 금액은 약 2,600억 원에 달한다.
MX1은 세계 최초로 PCIe 6.0과 CXL 3.2를 동시 지원하는 연산형 메모리 제품으로 FMS 2025에서 혁신상을 받았지만, 아직 실제 상용 환경에서의 성능 검증은 남은 과제다.
What is XCENA, the AI chip startup that just raised $135 million in Series B funding at a $570 million valuation, and how does its memory-ceArtistic rendering of XCENA's memory-centric computing approach, where processing occurs near DRAM to reduce data movement bottlenecks. Image: Studio Global
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AI 인프라 시장에는 잘 알려지지 않은 비밀이 하나 있다. 바로, 데이터를 메모리와 프로세서 사이에서 옮기는 작업 자체가 점점 순수 연산 능력보다 더 큰 병목 현상이 되고 있다는 점이다. AI 모델과 데이터셋이 폭발적으로 커지면서, 데이터를 왔다 갔다 하는 데 드는 에너지와 지연 시간이 시스템 전체의 발목을 잡는 핵심 제약 조건으로 떠올랐다. 국내 팹리스(반도체 설계 전문) 스타트업 **엑시나(XCENA)**는 바로 이 지점에서 해답을 찾았고, 투자자들도 1,900억 원 규모의 자금을 투입하며 이 해법에 베팅했다.
2026년 5월 29일, 엑시나는 약 1,900억 원(1억 3,500만 달러, 한화 약 2,020억 원) 규모의 시리즈 B 투자 유치를 발표했다. 이번 라운드에서 회사는 약 7,600억 원(5억 7,000만 달러)의 기업 가치를 인정받았으며, 이로써 누적 투자 금액은 약 2,600억 원(1억 8,500만 달러)에 달하게 됐다 . 2022년 초 '메티스엑스(MetisX)'라는 이름으로 설립되어 2024년 말 현재의 사명으로 변경한 이 회사는, 이 자금을 글로벌 시장 확장, 고객사 제품 도입, 그리고 차세대 연산형 메모리 기술 개발에 사용할 계획이다 .
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"엑시나(XCENA)의 MX1 칩과 1,900억 투자의 의미: AI 서버의 판도를 바꿀까?"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
엔비디아처럼 더 빠른 GPU를 만드는 대신, CXL 3.2 인터페이스와 수천 개의 RISC V 코어로 DRAM 옆에서 데이터를 직접 처리하는 '연산형 메모리' MX1으로 AI 데이터 이동 병목 해결에 도전한다. 기업 가치 약 7,600억 원을 인정받으며 약 1,900억 원 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 총 누적 투자 금액은 약 2,600억 원에 달한다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
MX1은 세계 최초로 PCIe 6.0과 CXL 3.2를 동시 지원하는 연산형 메모리 제품으로 FMS 2025에서 혁신상을 받았지만, 아직 실제 상용 환경에서의 성능 검증은 남은 과제다.
이번 투자를 이끌어낸 핵심 아이디어는 또 하나의 GPU 도전자가 아니다. 엑시나는 첫 제품인 MX1을 근본적으로 다른 범주의 제품, 즉 메모리 계층 자체에 프로세싱 능력을 통합한 **'연산형 메모리(Computational Memory)'**로 정의하고 있다.
핵심 문제: ‘데이터 이동’이 곧 병목이 되는 시대
기존 서버 구조에서는 데이터를 처리해야 할 때, D램(DRAM)에서 CPU나 GPU로, 그리고 다시 되돌아오는 값비싼 왕복 여정을 거친다. 대규모 언어 모델 추론(AI Inference), 실시간 분석, 벡터 데이터베이스 검색 같은 AI 작업 부하에서 이런 끊임없는 데이터 이동은 지연 시간을 늘리고 전력을 낭비하며, 잘 알려진 '메모리 장벽(Memory Wall)'을 만든다 .
엑시나의 창업 아이디어는 바로 이런 데이터 집약적 작업 중 상당수가 GPU의 특화된 병렬 처리 능력까지 필요로 하지 않는다는 점에 착안했다. 단순한 필터링, 검색, 분석 작업은 굳이 데이터를 멀리 보내지 않고, 메모리 칩 바로 옆에 붙어 있는 더 단순하고 전력 효율적인 코어들이 처리하면 된다는 것이다. 이러한 방식을 근거리 데이터 처리(Near-Data Processing, NDP)라고 부르며, 엑시나의 목표는 CPU를 대체하는 것이 아니라 CPU의 짐을 덜어주는 것이다 .
MX1의 내부: GPU 대항마가 아닌, 서버의 '새로운 비밀 병기'
MX1은 PCIe 6.0 인터페이스와 CXL 3.2 표준을 동시에 지원하는 세계 최초의 연산형 메모리 제품으로 소개된다 . 여기서 CXL(Compute Express Link)은 프로세서와 메모리 사이에 고속의 저지연 전용 데이터 통로를 제공하는 개방형 표준으로, 메모리 계층에서 직접 작동하도록 설계된 장치에 이상적인 기반 기술이다 .
아키텍처와 핵심 사양
MX1은 단일한 대형 가속기가 아니라, 수천 개의 맞춤형 RISC-V 코어로 가득 찬 일종의 기기(어플라이언스)다. 엑시나의 공식 자료에 따르면, 이 코어들은 1.4GHz로 작동하는 수천 개의 RISC-V 코어로서 메모리 하위 시스템에 직접 통합된다 . 이 코어들은 엑시나의 소프트웨어 라이브러리인 XFLARE를 통해 데이터베이스와 유사한 작업을 그 자리에서 실행해, 데이터를 호스트 CPU까지 이동시키지 않고 처리한다 .
엑시나의 기술적 접근 방식은 별도의 PCIe 6.0 기반 SSD 확장 경로를 사용해, 이론상 호스트 시스템이 접근할 수 있는 메모리 공간을 페타바이트 규모로까지 확장하는 '인피니트 메모리(Infinite Memory)' 기능을 가능하게 한다. 이를 통해 애플리케이션은 기존 스토리지 접근 방식보다 훨씬 낮은 지연 시간으로 막대한 데이터셋을 다룰 수 있다 .
회사의 로드맵은 다음과 같은 신속한 제품 개발 계획을 보여준다.
MX1: 1세대 제품. 2025년 10월부터 일부 파트너사에 시제품 샘플을 제공했으며, 2026년에 양산 버전 출시 예정 .
MX1P: 2025년 출시 예정이었던 성능 개선 버전 .
MX1S: 듀얼 PCIe Gen6 x8 링크와 추가 기능을 갖추고 CXL 3.2를 지원하는 차세대 칩. 2026년 출시 예정 .
이 카드들은 최대 256GB DDR5 DIMM을 지원해 총 1TB의 용량을 제공하며, DDR5-8400 메모리 컨트롤러를 탑재했다 . FMS 2025(미래의 메모리 및 스토리지 컨퍼런스)에서 MX1은 가장 혁신적인 연산형 메모리 기술 부문 최고상을 수상하며 기술력을 입증했다 .
엔비디아와 경쟁하지 않는 이유
엑시나가 하지 않는 일을 이해하는 것이 중요하다. 이 회사는 엔비디아의 H100이나 B200보다 더 빨리 거대한 기초 모델을 학습시키기 위한 칩을 설계하는 것이 아니다. MX1은 CPU와 GPU를 대체하는 것이 아니라, 그들과 함께 작동하며 데이터 집약적 작업을 위한 보조 프로세서(코프로세서)로 자리매김하고 있다 .
모델이 거대한 메모리 풀을 반복적으로 스캔해야 하는 AI 추론 작업이나, 실시간 분석 및 벡터 검색 같은 데이터베이스 부하가 큰 작업에서 엑시나의 전략은 '메모리 무거운' 일을 데이터가 있는 곳에서 처리해 메인 프로세서의 부담을 줄이는 것이다. 데이터 센터의 모든 데이터 조각이 가장 비싸고 전력 소모가 큰 엔진을 반드시 통과할 필요는 없는 세상을 그리는 셈이다 .
1,900억 원짜리 질문: 실제 상용 환경에서도 통할까?
시리즈 B 라운드에 책정된 약 7,600억 원의 기업 가치는 메모리 중심 컴퓨팅이 AI 인프라에서 중요한 역할을 할 것이라는 투자자들의 강한 확신을 나타낸다 . 현재 MX1은 일부 파트너사와 함께 실제 시스템 수준의 효율성과 성능 향상을 검증하는 단계에 있다 .
하지만 이 기술의 진정한 검증 스토리는 아직 쓰여지고 있다. FMS 수상 내역과 인상적인 사양들은 유망한 신호이지만, 서버 시스템의 근본적인 구조를 바꾸겠다는 이 기술의 진짜 시험대는 실제 상용 환경 도입과 독립적인 성능 벤치마크가 될 것이다. 엑시나의 도박은 AI 업계가 이제 데이터를 옮기지 않고, 그 자리에서 처리할 준비가 되었다는 믿음에 걸려 있다.
XCENA bets on CXL memory with compute baked in, CEO ...
이번 투자를 이끌어낸 핵심 아이디어는 또 하나의 GPU 도전자가 아니다. 엑시나는 첫 제품인 MX1을 근본적으로 다른 범주의 제품, 즉 메모리 계층 자체에 프로세싱 능력을 통합한 **'연산형 메모리(Computational Memory)'**로 정의하고 있다.
핵심 문제: ‘데이터 이동’이 곧 병목이 되는 시대
기존 서버 구조에서는 데이터를 처리해야 할 때, D램(DRAM)에서 CPU나 GPU로, 그리고 다시 되돌아오는 값비싼 왕복 여정을 거친다. 대규모 언어 모델 추론(AI Inference), 실시간 분석, 벡터 데이터베이스 검색 같은 AI 작업 부하에서 이런 끊임없는 데이터 이동은 지연 시간을 늘리고 전력을 낭비하며, 잘 알려진 '메모리 장벽(Memory Wall)'을 만든다 .
엑시나의 창업 아이디어는 바로 이런 데이터 집약적 작업 중 상당수가 GPU의 특화된 병렬 처리 능력까지 필요로 하지 않는다는 점에 착안했다. 단순한 필터링, 검색, 분석 작업은 굳이 데이터를 멀리 보내지 않고, 메모리 칩 바로 옆에 붙어 있는 더 단순하고 전력 효율적인 코어들이 처리하면 된다는 것이다. 이러한 방식을 근거리 데이터 처리(Near-Data Processing, NDP)라고 부르며, 엑시나의 목표는 CPU를 대체하는 것이 아니라 CPU의 짐을 덜어주는 것이다 .
MX1의 내부: GPU 대항마가 아닌, 서버의 '새로운 비밀 병기'
MX1은 PCIe 6.0 인터페이스와 CXL 3.2 표준을 동시에 지원하는 세계 최초의 연산형 메모리 제품으로 소개된다 . 여기서 CXL(Compute Express Link)은 프로세서와 메모리 사이에 고속의 저지연 전용 데이터 통로를 제공하는 개방형 표준으로, 메모리 계층에서 직접 작동하도록 설계된 장치에 이상적인 기반 기술이다 .
아키텍처와 핵심 사양
MX1은 단일한 대형 가속기가 아니라, 수천 개의 맞춤형 RISC-V 코어로 가득 찬 일종의 기기(어플라이언스)다. 엑시나의 공식 자료에 따르면, 이 코어들은 1.4GHz로 작동하는 수천 개의 RISC-V 코어로서 메모리 하위 시스템에 직접 통합된다 . 이 코어들은 엑시나의 소프트웨어 라이브러리인 XFLARE를 통해 데이터베이스와 유사한 작업을 그 자리에서 실행해, 데이터를 호스트 CPU까지 이동시키지 않고 처리한다 .
엑시나의 기술적 접근 방식은 별도의 PCIe 6.0 기반 SSD 확장 경로를 사용해, 이론상 호스트 시스템이 접근할 수 있는 메모리 공간을 페타바이트 규모로까지 확장하는 '인피니트 메모리(Infinite Memory)' 기능을 가능하게 한다. 이를 통해 애플리케이션은 기존 스토리지 접근 방식보다 훨씬 낮은 지연 시간으로 막대한 데이터셋을 다룰 수 있다 .
회사의 로드맵은 다음과 같은 신속한 제품 개발 계획을 보여준다.
MX1: 1세대 제품. 2025년 10월부터 일부 파트너사에 시제품 샘플을 제공했으며, 2026년에 양산 버전 출시 예정 .
MX1P: 2025년 출시 예정이었던 성능 개선 버전 .
MX1S: 듀얼 PCIe Gen6 x8 링크와 추가 기능을 갖추고 CXL 3.2를 지원하는 차세대 칩. 2026년 출시 예정 .
이 카드들은 최대 256GB DDR5 DIMM을 지원해 총 1TB의 용량을 제공하며, DDR5-8400 메모리 컨트롤러를 탑재했다 . FMS 2025(미래의 메모리 및 스토리지 컨퍼런스)에서 MX1은 가장 혁신적인 연산형 메모리 기술 부문 최고상을 수상하며 기술력을 입증했다 .
엔비디아와 경쟁하지 않는 이유
엑시나가 하지 않는 일을 이해하는 것이 중요하다. 이 회사는 엔비디아의 H100이나 B200보다 더 빨리 거대한 기초 모델을 학습시키기 위한 칩을 설계하는 것이 아니다. MX1은 CPU와 GPU를 대체하는 것이 아니라, 그들과 함께 작동하며 데이터 집약적 작업을 위한 보조 프로세서(코프로세서)로 자리매김하고 있다 .
모델이 거대한 메모리 풀을 반복적으로 스캔해야 하는 AI 추론 작업이나, 실시간 분석 및 벡터 검색 같은 데이터베이스 부하가 큰 작업에서 엑시나의 전략은 '메모리 무거운' 일을 데이터가 있는 곳에서 처리해 메인 프로세서의 부담을 줄이는 것이다. 데이터 센터의 모든 데이터 조각이 가장 비싸고 전력 소모가 큰 엔진을 반드시 통과할 필요는 없는 세상을 그리는 셈이다 .
1,900억 원짜리 질문: 실제 상용 환경에서도 통할까?
시리즈 B 라운드에 책정된 약 7,600억 원의 기업 가치는 메모리 중심 컴퓨팅이 AI 인프라에서 중요한 역할을 할 것이라는 투자자들의 강한 확신을 나타낸다 . 현재 MX1은 일부 파트너사와 함께 실제 시스템 수준의 효율성과 성능 향상을 검증하는 단계에 있다 .
하지만 이 기술의 진정한 검증 스토리는 아직 쓰여지고 있다. FMS 수상 내역과 인상적인 사양들은 유망한 신호이지만, 서버 시스템의 근본적인 구조를 바꾸겠다는 이 기술의 진짜 시험대는 실제 상용 환경 도입과 독립적인 성능 벤치마크가 될 것이다. 엑시나의 도박은 AI 업계가 이제 데이터를 옮기지 않고, 그 자리에서 처리할 준비가 되었다는 믿음에 걸려 있다.
XCENA bets on CXL memory with compute baked in, CEO ...