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[VC 포트폴리오] 1000억 조달나선 엑시나, ‘피지컬 AI’發 투자 훈풍
등록일: 2026-01-07 09:05:13
작성자: 관리자

[뉴스투데이=임성지 기자] 반도체 팹리스 전문기업 엑시나가 신규 자금 조달에 나선 가운데 피지컬 인공지능(AI) 기조에 맞물려 투자 유치에 훈풍이 불고 있다.

 

7일 벤처투자업계에 따르면 엑시나는 1000억원 규모의 시리즈B 투자 유치를 진행하고 있다. 

 

앞서 엑시나는 지난 2023년 85억원 규모의 시드(Seed) 투자를 시작으로 현재까지 약 685억원 가량의 자금을 조달했다.

 

특히, 지난 시리즈A 투자 라운드에는 국내 유력 벤처캐피탈(VC)이 대거 투자자로 참여했다. 

 

현재까지 재무적투자자(FI)로 참여한 하우스는 △IMM인베스트먼트 △미래에셋벤처투자 △SV인베스트먼트 △스틱인벤스트먼트 △LB인베스트먼트 △IBK기업은행 △토니인베스트먼트 △원익투자파트너스 등이다.

 

무엇보다 최근 엑시나가 글로벌 빅테크 기업과 관계가 수면 위로 올라오면서 국내외 재무적투자자(FI)로부터 관심이 높은 상황이다.

 

2022년 설립된 엑시나는 △AI 빅데이터 △벡터 데이터베이스 △DNA 분석 등 대규모 데이터 처리가 필요한 분야에 적용 가능한 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 기반의 지능형 메모리 솔루션을 제공하고 있다.

 

구체적으로 엑시나는 데이터 처리에 최적화된 독자적인 아키텍처로 메모리 용량과 대역폭의 한계를 극복하는 컴퓨팅 메모리 솔루션을 보유했다. 

 

또 메모리 풀 솔루션은 대규모 데이터 센터에서의 메모리 관리 효율성을 극대화해 데이터 처리 성능을 향상한다.

 

이외에도 하드웨어와 소프트웨어의 최적화로 데이터 처리의 성능을 극대화하고, 다양한 응용 프로그램에 적합한 솔루션을 보유했으며, 특히, AI 기술에 특화된 반도체 솔루션으로 AI 관련 데이터 처리의 성능을 극대화했다.

 

이처럼 차별된 기술력을 바탕으로 엑시나는 세계 최초로 CXL 3.2 기반 지능형 메모리 칩 ‘MX1’을 개발했다. 

 

MX1은 기존 메모리 채널의 제약을 넘어 용량과 대역폭을 확장하고, 자체 연산기능을 탑재해 데이터 지연을 크게 줄인다. 이를 기반으로 AI 인프라의 병목으로 지적되는 메모리 성능 한계 문제를 획기적으로 개선할 수 있다.

 

엑시나는 국내 AI 고도화에도 집중하고 있다. 

 

엑시나는 2024년부터 과학기술정보통신부의 AI반도체 기반 데이터 센터 고도화 선도 기술개발 사업 중 ‘대규모 데이터 처리를 위한 확장 가능한 CXL 메모리 시스템 및 NDP 아키텍처 개발’과제를 수행했다.

 

또 회사는 지난해 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 CXL 기반 차세대 슈퍼컴퓨팅 기술 개발 및 관련 기술 실증을 위한 협약(MOU)을 체결했다.

 

해당 협약으로 엑시나와 KISTI는 CXL 메모리 확장 기술을 활용해 인공지능(AI) 및 고성능컴퓨팅(HPC) 환경의 컴포저블 메모리 아키텍처를 공동 검증한다. 

 

또 엑시나의 지능형 메모리 솔루션을 이용한 데이터 병목 현상 해소와 HPC 인프라 효율화를 위한 실증 연구를 추진할 계획이다.

 

김진영 엑시나 대표는 “KISTI와의 협력을 통해 고성능 컴퓨팅 클러스터 환경에서 MX1의 성능을 실증하고, AI 및 데이터 인프라 혁신을 가속화해나가겠다”고 밝혔다.

 

이처럼 차별된 기술력과 현 정부의 피지컬 AI 정책에 맞물려 엑시아의 시리즈B 펀드레이징에 벤처투자업계에서 높은 관심을 보이고 있다.

 

벤처투자업계 관계자는 <뉴스투데이>에 “현재 엑시나는 삼성전자 파운드리 4나노 공정으로 시제품 생산을 완료하며 본격적인 사업화를 목전에 두고 있다”며 “이번 시리즈B 펀드레이징도 본격적인 양산체제를 마련하기 위한 자금 조달의 성격일 것”이라고 말했다.

 

이어 그는 “무엇보다 김진영 대표를 중심으로 수준 높은 R&D 인력을 갖췄으며, 미국 실리콘밸리에 오피스를 설립하는 등 글로벌 진출에도 속도를 내고 있다는 점에서 회사의 밸류에이션은 보다 높아질 것으로 전망한다”고 언급했다.

원문보기 :https://www.news2day.co.kr/article/20260106500168


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