GV의 Dave Muchiello가 Qualcomm의 모듈식 구매, 회사의 10배 수익 및 AI 소프트웨어의 전환에 대해 설명합니다.

인공 지능 분야에서는 지난 주 기술 기업이 AI 컴퓨팅의 치솟는 비용과 복잡성을 관리하기 위해 어떻게 노력하고 있는지를 보여주는 두 가지 주요 개발이 있었습니다.

먼저, 샌디에고에 본사를 둔 Qualcomm은 개발자가 다양한 유형의 컴퓨터 칩에서 AI 모델을 보다 쉽게 ​​실행할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 캘리포니아 팔로알토 소재 소프트웨어 스타트업인 Modular를 인수했다고 발표했습니다.

동시에, 칩 스타트업 SambaNova가 General Atlantic이 주도하는 8억 달러의 자금 조달 라운드를 마무리하고 회사 가치를 100억 달러로 평가한다는 보도가 나왔습니다. 두 거래는 함께 기술 분야의 현실이 커지고 있음을 강조합니다. 하드웨어가 여전히 부족하고 비싸기 때문에 이러한 칩을 연결하는 소프트웨어 계층은 실리콘 자체만큼 가치가 높아지고 있습니다.

이러한 변화가 펼쳐지는 것을 직접 지켜보는 것은 초기 투자를 주도하고 Modular와 SambaNova에서 이사직을 맡고 있는 GV(Google Ventures)의 관리 파트너인 Dave Municiello입니다.

Munniello는 민간 부문으로 전환하기 전에 미군에서 선장 및 낙하산 병으로 복무하면서 기술 투자에 실용적인 운영 배경을 제공합니다. 그는 나중에 Kiva Systems의 초기 임원으로 일하면서 Amazon이 7억 7,500만 달러에 인수하는 과정에서 창고 자동화 회사를 확장하는 데 도움을 주었습니다.

Emory University에서 수학과 컴퓨터 과학을 전공하고 Harvard Business School에서 MBA를 취득한 Munchiello는 Slack, GitLab 및 Segment와 같은 회사의 초기 지원을 포함하여 핵심 소프트웨어 인프라, 개발자 도구 및 데이터 시스템에 초점을 맞춘 벤처 경력을 쌓았습니다.

이 인터뷰에서 그는 Qualcomm-Modular 거래의 메커니즘, 하드웨어 부족 관리의 실제 현실, 현재의 통합 물결이 독립 스타트업의 미래에 어떤 의미를 갖는지 논의합니다.

이 인터뷰는 명확성과 간결성을 위해 편집되었습니다.

Crunchbase 뉴스: Qualcomm의 Modular 인수는 하드웨어 단편화에서 AI 소프트웨어를 분리하려는 대규모 노력을 강조합니다. 이는 AI 스택의 궁극적인 가치가 독점 하드웨어 아키텍처에서 모든 컴퓨팅 환경에서 실행될 수 있는 개발자 친화적인 소프트웨어 계층으로 영구적으로 이동하고 있다는 신호입니까?

뮌헨엘로: 미래 AI에 필요한 하드웨어 종류는 이기종화되고 있다. 원래는 Nvidia의 GPU인 것처럼 보였고 AMD 및 기타 플레이어의 GPU도 있었습니다. 그러나 이제 하드웨어가 가고 있는 방향은 “분리된 추론”을 향한 것입니다. 이는 기본적으로 모델을 사용할 때 질문에 대답하는 여러 부분에 사용되는 여러 컴퓨팅을 분리하는 것을 의미합니다.

분할 추론에 사용되는 세 가지 유형의 칩, 즉 AI 전용 칩, CPU 및 GPU가 점점 더 많아질 것으로 보입니다.

Qualcomm과 같은 기업의 경우 이러한 세 가지 구성 요소가 모두 존재하므로 이들 구성 요소를 가로지르는 소프트웨어 계층이 필요합니다. Nvidia를 포함한 다른 모든 곳에서는 일반적으로 CPU 및 가속기와 함께 판매되며 실제로 이들 모두에서 작동하는 소프트웨어 솔루션은 없습니다.

AI 인프라와 반도체의 물결에 언제 처음 투자를 시작하셨나요?

뮌헨엘로: 우리는 2016년부터 Chris Ré의 첫 번째 회사인 Lattice라는 회사를 시작으로 AI에 투자해 왔습니다. 이 회사는 Apple에 매각되어 Siri 팀의 일부가 되었습니다. 그 후 우리는 Evan Sparks가 공동 창립한 Defined AI에 투자했습니다. 이는 나중에 HPE에 매각되어 HPE 스택의 중요한 부분이 되었습니다. HPE는 실제로 OpenAI의 컴퓨팅 파트너가 되었으며 CoreWeave와도 매우 긴밀하게 협력했습니다.

우리는 또한 현재의 물결 이전에 SambaNova의 시리즈 A를 이끌었을 때 일찍부터 반도체에 대해 흥미를 느꼈습니다. 제가 그 회사를 처음 만났을 때 사람이 세 명, 슬라이드 데크 하나뿐이었습니다. 우리는 Lip-Bu Tan이 시드 투자를 주도한 후인 2017년 12월에 해당 라운드를 이끌었고 그 이후로 저는 이사회에 참여했습니다. 초기 투자액은 4억 8천만 달러의 평가액으로 1,500만 달러였습니다.

많은 레거시 칩 대기업과 주요 클라우드 제공업체가 인프라 스타트업을 공격적으로 인수하고 있는 것 같습니다. 이러한 통합은 초기 단계 창업자에게 무엇을 의미합니까? 독립형 스타트업이 조기 인수 계획을 세워야 하는 시대로 진입하고 있는 걸까요, 아니면 독립 IPO로 가는 길은 아직 남아 있는 걸까요?

뮌헨엘로: 독립 IPO로 가는 길은 분명히 있습니다. Cerebras는 그 궤적을 아름답게 보여줬고 Andrew Feldman과 그 팀이 정말 기쁩니다. 컴퓨팅에 대한 수요가 완전히 차트에서 벗어났기 때문에 대규모 독립형 비즈니스를 구축하는 데는 확실한 궤도가 있습니다. 우리는 반도체를 충분히 빠르게 만들 수 없으며 TSMC도 마찬가지입니다.

모두가 모든 것을 더욱 효율적으로 만들어 추가 용량을 찾으려고 노력하고 있습니다. 기술은 대량 수요와 높은 가격의 폭발적인 증가와 함께 등장하는 경우가 많으며, 우리는 이를 더 저렴하게 만드는 방법을 찾아냅니다. 우리는 지금 그 효율성 단계에 있습니다. 추론에 대한 수요는 의학, 법률, 코딩, 고객 지원, 금융에 이르기까지 어디에서나 존재합니다.

우리는 칩의 마지막 가치까지 모두 짜내려고 노력하고 있습니다. 이러한 가치를 쥐어짜내는 것은 여러 유형의 칩을 사용하는 것에서 비롯됩니다. 가능하면 더 저렴한 CPU를 사용하고, 필요할 때는 GPU를 사용하며, 프로세스의 가장 복잡한 부분에만 가장 비싼 칩을 사용합니다.

또한 이러한 쿼리의 모든 측면이 최대한 효율적인지 확인하기 위해 스택 전체의 소프트웨어를 평가하고 있습니다. 인수자가 많다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 구매자의 세계는 단지 반도체 회사가 다른 반도체 회사를 구매하는 것에서 소프트웨어 회사, 하이퍼스케일러 및 모델 회사가 칩 회사를 구매하는 것까지 확장되었습니다. Amazon에는 Trainium과 Inferentia가 있습니다. Microsoft에는 Maia가 있습니다. Google에는 TPU가 있고 모든 대형 기술 회사는 TPU가 있다고 말할 수 있기를 원합니다.

오픈 소스 모델의 등장이 이러한 역동성을 어떻게 변화시키나요?

뮌헨엘로: 오픈 소스 모델이 많아지면 잠재 구매자의 세계가 더욱 커집니다. Qualcomm 발표에서 그들은 Modular 오픈 소스를 유지하는 것뿐만 아니라 모델을 오픈 소스화하려는 오픈 소스에 대한 열정에 대해 많이 이야기했습니다. 그런 일이 발생하면 엔터프라이즈 회사가 추론을 위해 모델 제공자에게 수억 달러를 지불하는 대신 회사 자체가 모델을 소유하고 자체 하드웨어에서 실행하게 됩니다.

그렇다면 초기 단계의 기술 및 하드웨어 회사에서는 IPO가 완전히 불가능한 것은 아니라고 굳게 믿으십니까?

뮌헨엘로: 별말씀을요. 하드웨어 집약적인 SpaceX를 살펴보세요. 내 생각에 우리는 앞으로 6개월 동안 이곳에서 많은 IPO를 보게 될 것입니다. 상장을 계획하고 있는 회사가 적어도 15~20개 정도 있는 것으로 알고 있어 매우 바쁜 시기가 될 것입니다.

칩 처리량과 같은 기술 지표를 기반으로 가치 평가가 빠르게 증가하는 시장에서 투자자로서 초기의 과대 광고와 실제적이고 지속 가능한 제품 시장 견인력을 어떻게 분리할 수 있습니까?

뮌헨엘로: 자신이 추구하는 비즈니스 결과와 동떨어진 가치 평가를 받는 AI 회사가 많이 있습니다. 진정한 견인력은 분기별 실행, 판매 수요 충족 및 실제로 고객을 위한 물리적 시스템 배치로 귀결됩니다.

회사는 우리가 매일 사용하는 주요 기업 브랜드 및 장치의 데이터 센터와 같은 생산 환경에 막대한 양의 기술을 제공할 때 투자자에게 매우 매력적입니다.

이는 “네오 클라우드”(추론을 위해 특별히 구축된 새로운 데이터 센터)의 수요와 결합되어 실질적인 견인력을 보여줍니다. 이러한 플레이어는 손에 넣을 수 있는 모든 칩을 찾고 있으며, 총 소유 비용을 낮추기 위해 세 가지 다른 칩 유형을 결합하는 분리 추론의 개념은 매우 매력적입니다. 이는 또한 경쟁 환경을 변화시킵니다. 이는 시장이 단지 한 명의 지배적인 플레이어를 위한 폭주 경쟁이 아니라 CPU 공급업체가 따라잡을 수 있는 기회임을 보여줍니다.

GV는 생성적 AI 과대광고 주기 훨씬 이전에 기초 기술을 뒷받침한 실적을 가지고 있습니다. AI 인프라 자본 요구 사항이 급증한 지금 프레임워크는 어떻게 적응했나요? 스타트업이 선두에서 경쟁하기 위해 수억 달러가 필요할 때, 엄청난 자본 규모에 얽매이지 않고 어떻게 팀과 관계에 집중할 수 있습니까?

뮌헨엘로: 처음부터 시작하여 의미 있는 세대를 아우르는 회사를 구축하는 것은 항상 복잡했습니다. 우리는 모멘텀 투자 사업을 하고 있지 않습니다. 우리는 시간이 지남에 따라 다른 투자자에 의해 평가될 것이라고 생각하기 때문에 어떤 것에 투자하지 않습니다. 스스로 자립할 수 있는 원천기술과 결과적 사업을 찾습니다.

우리가 Modular를 만났을 때 Tim과 Chris만이 아이디어를 가지고 있었고 우리는 그들이 2,300만 달러의 투자를 받도록 설득했습니다. 당시 우리는 회사 가치를 8,000만 달러 또는 9,000만 달러 이상으로 평가하는 것에 대해 긴장했고, 결국 1차 라운드에서 1억 5,500만 달러의 가치를 얻었습니다.

우리는 세계에서 그 순간 스키를 넘어선 것처럼 느껴졌던 라운드에서 즉시 회사의 15%를 가져갔습니다. 그러나 그들은 놀라운 컴파일러 엔지니어 팀을 고용하고 성장하기 시작했으며 모든 AI에서 가장 전략적인 공간을 구축했습니다.

우리는 특정 시장에 따라 다양한 회사를 평가합니다. 일부는 엄청나게 자본 집약적이며 수십억 달러가 필요하므로 혼자서는 할 수 없습니다. 투자자로서 우리는 수억 달러의 수표를 발행할 수 있는 네트워크와 다른 투자자 신디케이트를 가져와야 합니다.

소프트웨어 회사는 조금 더 빠르게 움직일 수 있고, 더 많은 실수를 저지르고 방향을 바꿀 수 있습니다. 하드웨어에서는 칩을 테이프로 붙였는데 작동하지 않으면 몇 년 동안 뒤처지게 되며 훨씬 더 많은 돈을 모아야 합니다. 물리적 세계에 관해서는 훨씬 더 이진법입니다. 토큰 사용이나 엔지니어링을 항상 최적화하여 방향을 바꿀 수 있기 때문에 소프트웨어에서는 수억 달러가 훨씬 더 많이 소요됩니다. 이는 로봇 공학이나 하드웨어에서는 매우 어려운 일입니다.

이번 인수는 초기 투자에 대한 막대한 수익을 의미합니다. 이 성공은 당신의 더 넓은 투자 철학에 대해 무엇을 말해주는가?

뮌헨엘로: 이는 환상적인 결과입니다. 초기 투자 수익은 27배, 총 투자 금액은 약 10배입니다. 하지만 우리는 단순히 시리즈 A를 주도했다가 뒤로 물러서는 회사가 아닙니다. 우리는 특히 상황이 어려워질 때 대규모 수표를 작성하고 이후 라운드를 공동 주도하려고 합니다.

거시경제적 요인, 팀 역학 또는 고객 문제로 인해 모든 회사가 어느 시점에서 벽에 부딪히는 것은 불가피합니다. 우리는 이러한 순간을 ‘도가니 순간’이라고 부르며, 이것이 기업을 정말 흥미롭게 만드는 요소입니다. 우리 팀에 보낸 내부 이메일에서 커브볼을 사랑하는 것에 대해 이야기했습니다. 우리는 횡보하는 일에 익숙하며, 그때가 바로 우리가 실제로 나서서 회사를 돕는 때입니다. 우리는 믿을 수 없을 정도로 어려운 문제를 찾아내고, 그 순간에 살아남을 수 있는 인성과 투지를 갖춘 뛰어난 사람들을 지원하고, 그들이 독립형 사업을 구축할 수 있도록 돕고 싶습니다.

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일러스트: 돔 구즈만