코넬리스가 2억 500만 달러를 받았습니다 — 네트워크가 계산을 시작하면 엔비디아 NVLink는

AI 데이터센터에서 가장 비싼 부품은 가속기입니다. 그런데 그 가속기가 실제로 일하는 시간은 생각보다 짧습니다. 서로 계산 결과를 주고받느라 기다리는 시간이 상당하기 때문입니다.

9월 14일 코넬리스 네트웍스가 2억 500만 달러를 조달하면서 액티브 컴퓨트 패브릭이라는 구조를 공개했습니다. 요지는 간단합니다. 네트워크를 데이터가 지나가는 통로로만 두지 말고, 지나가는 동안 계산까지 하게 만들자는 것입니다.

동시에 퀄컴과의 협력도 발표됐습니다. 겨냥하는 자리는 분명합니다. 엔비디아의 NVLink가 쥐고 있던 서버 안쪽 연결입니다. 오늘은 이 발표가 무엇을 바꾸려 하는지, 그리고 아직 무엇이 없는지를 보겠습니다.

케이블이 계산을 시작합니다

네트워크는 오랫동안 운반 장치였습니다. 한쪽에서 보낸 것을 다른 쪽에 그대로 전달하는 것이 임무였고, 좋은 네트워크란 빠르고 잃지 않는 네트워크였습니다.

AI 학습에서는 이 전제가 흔들립니다. 여러 가속기가 계산한 결과를 하나로 합치는 작업이 끊임없이 일어나는데, 이 합치는 작업 자체가 상당한 시간을 잡아먹습니다.

그렇다면 옮기는 도중에 합쳐 버리면 어떨까. 액티브 컴퓨트 패브릭의 출발점이 이 질문입니다. 네트워크가 데이터를 전달만 하지 않고 그 위에서 연산을 수행합니다.

9월 14일에 나온 발표

코넬리스 네트웍스는 이날 세 가지를 한꺼번에 내놓았습니다. 2억 500만 달러 규모의 투자 유치, 액티브 컴퓨트 패브릭이라는 새 구조, 그리고 퀄컴과의 협력입니다.

투자는 IAG 캐피털 파트너스가 주도했습니다. 회사는 이 자금을 기존 제품의 양산과 새 구조의 배치 확대에 쓰겠다고 밝혔습니다.

발표 무대는 9월 15일부터 열린 AI 인프라 서밋이었습니다. 같은 행사에서 엔비디아도 기조연설을 맡았습니다. 도전자와 현직 챔피언이 같은 자리에 선 셈입니다.

2억 500만 달러는 어디에 쓰이나

회사가 밝힌 용처는 두 갈래입니다. 하나는 이미 나와 있는 CN5000과 곧 나올 CN6000 스위치의 생산 확대입니다.

다른 하나는 액티브 컴퓨트 패브릭의 실제 배치를 앞당기는 일입니다. 구조를 발표하는 것과 고객 데이터센터에 깔리는 것 사이에는 큰 거리가 있습니다.

네트워킹 장비는 소프트웨어와 달리 재고와 공급망이 필요합니다. 스위치 칩은 설계부터 양산까지 시간이 오래 걸리고, 그 사이를 버틸 자금이 곧 경쟁력이 됩니다.

액티브 컴퓨트 패브릭이라는 이름

이름을 그대로 풀면 능동적으로 계산하는 연결망입니다. 세 가지가 한 시스템에 들어갑니다. 무손실 전송, 패브릭 내부 가속, 그리고 프로그래밍 가능한 연산입니다.

셋을 따로 떼어 놓고 보면 새로운 것은 아닙니다. 각각은 고성능 컴퓨팅 분야에서 오래 연구돼 온 개념입니다.

코넬리스의 주장은 이 셋을 한 구조에 묶고, 서버 안쪽과 서버 사이를 같은 방식으로 다루겠다는 데 있습니다. 지금까지 이 둘은 서로 다른 기술로 나뉘어 있었습니다.

네트워크가 전선이 아니라고 말할 때

기존 사고방식에서 네트워크의 목표는 투명함입니다. 아무것도 하지 않고 그대로 전달하는 것이 이상적입니다.

액티브 컴퓨트 패브릭은 반대 방향을 봅니다. 네트워크가 데이터에 개입해 상태를 바꿉니다.

이 전환에는 대가가 따릅니다. 네트워크가 상태를 가지면 장애를 다루기가 어려워집니다. 어디서 무엇이 잘못됐는지를 추적하는 일이 훨씬 복잡해집니다. 이 부분을 어떻게 다루는지가 실제 완성도를 가릅니다.

데이터가 지나가는 길에서 연산이 일어납니다

구체적으로 무엇을 계산하느냐면, 여러 가속기의 결과를 합치는 집합 연산이 대표적입니다. 모두 더하기, 모두 모으기 같은 작업입니다.

이 작업을 가속기가 하면 두 번 오갑니다. 데이터를 받아서 계산하고 다시 보내야 합니다. 네트워크가 지나는 길에 처리하면 왕복이 줄어듭니다.

줄어드는 것은 시간만이 아닙니다. 가속기의 메모리 대역폭도 아낍니다. AI 학습에서 병목이 연산 능력보다 메모리 쪽에 걸리는 경우가 많다는 점을 생각하면 적지 않은 이득입니다.

무손실 전송이 먼저입니다

세 요소 중 가장 기본은 무손실 전송입니다. 패킷이 버려지지 않는다는 뜻입니다.

일반 이더넷은 혼잡하면 패킷을 버리고 상위 계층이 다시 보내게 합니다. 웹에서는 괜찮지만 AI 학습에서는 치명적입니다. 한 노드가 늦으면 전체가 기다립니다.

AI용 네트워크가 일반 데이터센터 네트워크와 갈라지는 첫 지점이 여기입니다. 평균 성능이 아니라 가장 느린 경로가 전체를 결정하기 때문입니다.

인패브릭 가속이란 무엇인가

패브릭 내부 가속은 스위치 안에 전용 연산 회로를 두는 방식입니다. 정해진 종류의 계산을 아주 빠르게 처리합니다.

장점은 속도이고 단점은 경직성입니다. 회로로 구현한 기능은 나중에 바꿀 수 없습니다.

AI 작업의 형태가 계속 바뀌고 있다는 점을 생각하면 이 경직성은 실질적인 위험입니다. 코넬리스가 세 번째 요소를 붙인 이유이기도 합니다.

프로그래머블 컴퓨트를 넣은 이유

프로그래밍 가능한 연산부는 나중에 동작을 바꿀 수 있는 부분입니다. 새로운 통신 방식이 등장하면 소프트웨어로 대응합니다.

속도는 전용 회로보다 느립니다. 대신 수명이 깁니다. 데이터센터 장비의 교체 주기가 몇 년 단위라는 점을 생각하면 중요한 속성입니다.

고정 회로와 가변 회로를 함께 두는 설계는 흔한 절충입니다. 관건은 어느 기능을 어느 쪽에 넣느냐인데, 이 판단이 곧 그 회사가 AI 워크로드를 얼마나 아는지를 드러냅니다.

스케일업과 스케일아웃의 차이

스케일업은 한 서버 또는 한 랙 안에서 가속기들을 묶는 것입니다. 거리가 짧고 지연이 극히 낮아야 합니다.

스케일아웃은 서버와 서버를 잇는 것입니다. 거리가 길고 규모가 크며 비용 효율이 중요합니다.

지금까지 이 둘은 다른 기술이 맡았습니다. 안쪽은 엔비디아의 NVLink, 바깥쪽은 인피니밴드나 이더넷입니다. 코넬리스는 양쪽을 한 구조로 덮겠다고 말합니다.

엔비디아 NVLink가 쥐고 있던 자리

NVLink는 엔비디아 가속기끼리를 아주 빠르게 잇는 전용 연결입니다. 여기에 NVSwitch를 붙이면 여러 대가 하나의 큰 기계처럼 동작합니다.

이 구조가 강력한 이유는 성능만이 아닙니다. 엔비디아 가속기를 쓰려면 사실상 엔비디아의 연결도 함께 써야 하고, 그 결과 시스템 전체가 한 회사 안에 묶입니다.

그래서 스케일업 영역은 오랫동안 경쟁이 거의 없었습니다. 2026년 들어 대안이 등장하기 시작했다는 것이 이번 발표가 놓인 맥락입니다.

UALink와 ESUN

코넬리스가 스케일업에 쓰겠다고 밝힌 것은 UALink와 ESUN입니다. 둘 다 특정 회사의 것이 아닌 공개 규격입니다.

UALink는 2024년에 AMD, 브로드컴, 시스코, 구글, HPE, 인텔, 메타, 마이크로소프트가 모여 만든 규격입니다. 출발부터 NVLink를 겨냥했습니다.

다만 진영이 완전히 하나는 아닙니다. 브로드컴은 이후 ESUN 계열로 무게를 옮겼고, UALink에서는 발을 뺀 것으로 알려져 있습니다. 대안 진영 안에서도 노선이 갈린 상태입니다.

울트라 이더넷은 바깥을 맡습니다

스케일아웃에는 울트라 이더넷 규격을 쓴다고 밝혔습니다. AI 워크로드에 맞게 이더넷을 손본 표준입니다.

이더넷을 고른 이유는 생태계입니다. 케이블, 광모듈, 운영 도구가 이미 충분히 있고 공급자가 많습니다.

인피니밴드가 성능은 좋지만 공급자가 적어 협상력이 약하다는 문제를 겪어 왔다는 점을 생각하면 합리적인 선택입니다. 대규모 구매자일수록 이 조건을 중요하게 봅니다.

개방형 표준을 고른 계산

코넬리스는 여러 종류의 가속기를 지원하겠다고 밝혔습니다. 특정 회사의 칩에 묶이지 않겠다는 선언입니다.

이것은 기술 선택이 아니라 시장 위치 선택입니다. 엔비디아 밖에서 만들어지는 가속기가 늘어날수록, 그 칩들을 묶어 줄 중립적인 연결이 필요해집니다.

회사가 직접 말한 겨냥점도 여기입니다. NVLink 생태계에 들어가고 싶지 않은 연산 자원이 시장에 상당히 있다는 판단입니다.

CN5000과 CN6000

코넬리스의 현행 제품은 CN5000 계열 스위치입니다. 이미 고객에게 공급되고 있습니다.

다음 세대인 CN6000은 포트당 800기가비트를 지원합니다. 현재 고객 대상 샘플 공급 단계입니다.

이번 자금 조달의 상당 부분이 이 두 제품의 양산 확대에 들어갑니다. 액티브 컴퓨트 패브릭이라는 구조가 실제로 작동하려면 결국 이 하드웨어가 깔려야 합니다.

800기가비트와 4분기 공급

CN6000의 본격 공급은 2026년 4분기로 제시됐습니다. 지금 시점에서 몇 달 뒤입니다.

800기가비트는 현재 AI 데이터센터 네트워킹의 최신 구간에 해당합니다. 경쟁사들도 비슷한 시기에 같은 속도 등급을 내놓고 있습니다.

속도만으로는 차별화가 어렵다는 뜻이기도 합니다. 코넬리스가 속도가 아니라 네트워크가 무엇을 하느냐로 이야기를 끌고 가는 배경입니다.

퀄컴과 손잡았습니다

발표에는 퀄컴과의 협력이 함께 담겼습니다. 차세대 AI 데이터센터 네트워킹을 함께 개발한다는 내용입니다.

퀄컴은 최근 데이터센터용 AI 가속기 시장에 진입을 시도하고 있습니다. 가속기를 만드는 쪽과 연결을 만드는 쪽이 만난 구도입니다.

엔비디아가 한 회사 안에서 해결하는 것을 여러 회사가 나눠 맡는 방식입니다. 이 방식의 성패는 결국 손발이 얼마나 잘 맞느냐에 달려 있습니다.

다만 제품이 나온 것은 아닙니다

주의해서 읽어야 할 대목이 있습니다. 이번 발표는 퀄컴 기반 상용 제품을 내놓는다는 발표가 아닙니다.

두 회사가 랙 규모 AI 인프라와 네트워크 효율이라는 공통의 방향을 제시한 것에 가깝습니다. 구체적인 제품 일정이나 사양은 나오지 않았습니다.

업계 발표에서 협력과 제품은 자주 뒤섞여 읽힙니다. 둘을 구분해 두면 몇 달 뒤 실제로 무엇이 나왔는지 점검하기 쉽습니다.

AI 인프라 서밋이라는 무대

발표가 나온 AI 인프라 서밋은 9월 15일부터 17일까지 열립니다. AI 인프라 업계의 주요 행사 가운데 하나입니다.

엔비디아는 이 행사에서 NVLink, 스펙트럼X 이더넷, NVLink 퓨전을 아우르는 통합 접근을 내세웠습니다.

흥미로운 것은 NVLink 퓨전의 존재입니다. 엔비디아도 자사 연결을 외부 칩에 개방하는 방향을 일부 열어 두고 있다는 뜻입니다. 폐쇄와 개방의 경계가 양쪽 모두에서 흔들리고 있습니다.

브로드컴은 다른 길을 갑니다

스케일업 대안 진영은 하나로 뭉쳐 있지 않습니다. 브로드컴은 이더넷 기반 접근을 밀고 있고, UALink와는 거리를 두고 있습니다.

8월 타이베이에서 열린 업계 행사에서도 엔비디아와 브로드컴이 서로 다른 확장 경로를 제시한 것으로 전해졌습니다.

도전자가 여럿이고 서로 방향이 다르면 표준이 쪼개집니다. 구매자 입장에서는 선택지가 늘지만 동시에 어느 쪽이 살아남을지 판단해야 하는 부담이 생깁니다.

랙 이용률이라는 진짜 문제

코넬리스가 반복해 말하는 지표는 속도가 아니라 이용률입니다. 비싼 가속기가 실제로 계산에 쓰이는 시간의 비율입니다.

AI 학습에서는 통신을 기다리느라 가속기가 놀고 있는 시간이 적지 않습니다. 이 시간을 줄이면 같은 장비로 더 많은 일을 합니다.

경제적으로 보면 이쪽이 훨씬 설득력 있는 이야기입니다. 새 가속기를 사는 것보다 이미 산 가속기를 더 쓰는 쪽이 싸기 때문입니다.

왜 지금 대안이 나오나

2026년은 스케일업 영역에서 대안이 실제 시장에 도달하기 시작한 첫 해로 평가됩니다. 규격이 정리되고 칩이 나오는 시기가 겹쳤습니다.

수요 쪽 압력도 큽니다. AI 인프라 투자 규모가 커질수록 한 공급자에게 묶이는 위험이 커지고, 구매자들은 협상 카드를 원합니다.

기술적 우위만으로는 이 흐름을 설명하기 어렵습니다. 대안이 등장하는 진짜 이유는 대체로 가격과 협상력입니다.

인피니밴드가 걸어온 길

참고할 만한 선례가 있습니다. 인피니밴드는 고성능 컴퓨팅에서 오래 쓰인 고성능 연결 규격입니다.

성능은 뛰어났지만 공급자가 적어 생태계가 좁았고, 결국 이더넷 진영이 성능 격차를 좁히며 범용 시장을 가져갔습니다.

이 역사는 양쪽 모두에게 교훈입니다. 성능만으로는 표준을 지킬 수 없고, 반대로 공개 규격이라고 해서 저절로 이기는 것도 아닙니다. 실제 제품이 제때 나오느냐가 갈랐습니다.

실제로 쓰이려면 무엇이 필요한가

구조가 좋아도 소프트웨어가 없으면 쓰이지 않습니다. AI 프레임워크가 이 연결을 알아보고 활용해야 합니다.

엔비디아가 강한 진짜 이유도 여기에 있습니다. 하드웨어보다 그 위에 쌓인 라이브러리와 통신 계층이 두껍습니다.

코넬리스가 공개 규격을 고른 것은 이 부담을 나눠 지겠다는 선택이기도 합니다. 여러 회사가 같은 규격을 쓰면 소프트웨어 지원이 한 회사 몫이 아니게 됩니다.

국내 데이터센터에는 어떤 영향이 있나

국내에서도 AI 데이터센터 구축이 이어지고 있습니다. 대부분 엔비디아 중심 구성입니다.

스케일업 대안이 성숙하면 조달 구조에 선택지가 생깁니다. 다만 초기 대안은 검증 부담이 크고, 문제가 생겼을 때 기댈 곳이 적습니다.

현실적으로는 당장 바뀌기보다, 다음 증설 시점에 견적 비교의 근거로 쓰일 가능성이 큽니다. 대안의 존재만으로도 가격 협상에 영향을 줍니다.

이 소식을 읽는 한 가지 방법

네트워킹 발표는 용어가 많아 어렵게 느껴지지만 구조는 단순합니다. 누가 어느 구간을 맡느냐의 싸움입니다.

서버 안쪽은 지금까지 한 회사가 사실상 독점했고, 이번 발표는 그 구간에 공개 규격으로 들어가겠다는 시도입니다.

판단의 기준은 한 가지로 충분합니다. 몇 달 뒤 실제로 장비가 공급되고 고객 사례가 나오는지를 보면 됩니다. 구조 발표는 출발점일 뿐입니다.

핵심 정리

코넬리스 네트웍스가 9월 14일 2억 500만 달러를 조달하고 액티브 컴퓨트 패브릭을 공개했습니다. IAG 캐피털 파트너스가 투자를 주도했습니다.

핵심은 네트워크를 전달 장치가 아니라 연산 장치로 보는 구조입니다. 무손실 전송, 패브릭 내부 가속, 프로그래밍 가능한 연산을 한 시스템에 묶었습니다.

스케일업에는 UALink와 ESUN을, 스케일아웃에는 울트라 이더넷을 씁니다. 엔비디아 NVLink 생태계 밖의 가속기를 겨냥한 개방형 접근입니다.

800기가비트 CN6000은 고객 샘플 단계이며 본격 공급은 2026년 4분기입니다. 퀄컴과의 협력이 함께 발표됐지만 구체적인 상용 제품 일정은 나오지 않았습니다.

참고하실 만한 것

AI 인프라 발표를 읽을 때는 규격 이름보다 공급 시점과 고객 사례를 먼저 확인하시면 실제 진척도를 가늠하기 쉽습니다.

SVIL은 이런 소식을 큰 글씨와 높은 대비로 읽을 수 있게 정리해 전해 드리고 있습니다. 같은 내용을 영상으로도 만들고 있습니다.

용어가 낯설어 막히는 부분이 있으면 알려 주세요. 다음 글에서 그 대목을 따로 풀어 드리겠습니다.

출처

• AI infrastructure company Cornelis raises 205M to chip away at Nvidia dominance (TechCrunch)
• Cornelis to Build Scale-Up Interconnect with UALink and ESUN (HPCwire)
• Cornelis Networks raises 205M and scales up and out with its new Active Compute Fabric (SiliconANGLE)
• Cornelis Unveils Active Compute Fabric To Maximize AI Rack Utilization (Forbes)
• Cornelis lands 205M to make AI networks compute, not just connect (Network World)
• Cornelis Expands into Scale-Up Networking with Active Compute Fabric and Qualcomm Collaboration (VMblog)
• In The Long Run, Nvidia NVSwitch Is The InfiniBand Of Scale Up AI Networks (The Next Platform)
• OCP APAC 2026: Nvidia, Broadcom diverge on how to scale AI networks beyond the rack (DIGITIMES)
• NVIDIA at the AI Infra Summit, Sept. 15-17 2026 (NVIDIA)

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