아마다, 2억3천만 달러 시리즈B 유치… 기업가치 20억 달러로 ‘에지 AI 인프라’ 시장 공략

AI가 클라우드를 벗어나 현장으로 내려오고 있다. 문제는 속도다. 실시간으로 데이터가 쏟아지는 곳—해상 유전, 군함, 오지의 광산—에서 수천 킬로미터 떨어진 데이터센터로 데이터를 보내 처리하고 돌아오길 기다릴 여유는 없다. AI 추론과 학습이 데이터가 생성되는 바로 그 자리에서 이뤄져야 한다. ‘에지 컴퓨팅’이 뜨거운 이유다.

샌프란시스코 기반 아마다(Armada)가 이 영역에서 본격적인 스케일업에 나선다. 아마다는 모듈형 AI 데이터센터를 설계·제조해 고객이 필요로 하는 어디에든—사막, 해상, 전장—배치할 수 있도록 하는 회사다. 컨테이너처럼 이동 가능한 데이터센터 ‘갤리온(Galleon)’, 메가와트급 대형 모듈 ‘리바이어던(Leviathan)’ 등을 앞세워 국방·에너지·통신 분야 고객을 확보해왔다.

아마다는 이번 시리즈B 라운드에서 2억3천만 달러를 유치했다고 밝혔다. 프리머니 기업가치 20억 달러를 인정받았으며, 이로써 누적 투자금은 5억 달러에 육박한다. 오버매치(Overmatch), 블랙록(BlackRock), 8090 인더스트리스(8090 Industries)가 공동 리드 투자자로 참여했고, 존슨콘트롤스(Johnson Controls), 나이트드래곤(NightDragon), 미쓰이(Mitsui), 싱텔 이노브8(Singtel Innov8)이 신규 전략적 투자자로 합류했다. 기존 투자사인 펠리시스(Felicis), 쉴드캐피탈(Shield Capital), 럭스캐피탈(Lux Capital), 파운더스펀드(Founders Fund) 등도 후속 투자에 참여했다.

Dan Wright 공동창업자 겸 CEO는 “AI 경쟁은 단발성 프로젝트로 이길 수 없다”며 “AI 인프라를 빠르게 제조하고, 배치하고, 지속적으로 개선할 수 있는 산업 기반을 구축하는 국가와 기업이 승리할 것”이라고 말했다.

이번 라운드와 함께 아마다는 존슨콘트롤스와 글로벌 프레임워크 협약을 체결했다. 존슨콘트롤스는 열관리 및 미션크리티컬 빌딩 시스템 분야에서 4만 명 이상의 현장 인력과 글로벌 제조 역량을 갖춘 기업으로, 아마다 모듈형 데이터센터의 글로벌 생산·배치를 지원한다. 또한 아마다는 애리조나에 최대 40만 평방피트(약 3만7천㎡) 규모의 전용 공장 ‘갤리온 포지 원(Galleon Forge One)’을 세워 모듈형 데이터센터 연속 생산 체제를 구축한다. 이 공장은 500개 이상의 직접 일자리를 창출할 것으로 예상된다.

성장세도 가파르다. 아마다에 따르면 2025~2026 회계연도 기준 고객 수주는 전년 대비 540% 증가했고, 2027 회계연도 1분기에는 전년 동기 대비 2,000% 급증했다. 실제 배치 사례도 늘고 있다. 미 해군은 대규모 다국적 해상훈련에서 아마다의 갤리온을 배치해 통신이 제한된 함정에서 실시간 의사결정을 지원하는 미노타우르(Minotaur) 등 미션 애플리케이션을 운용했다. 노르웨이 대륙붕에서 운영 중인 에너지 기업 아커BP(Aker BP)는 딥시 노르캡(Deepsea Nordkapp) 시추선에 갤리온을 배치해 AI 모델을 현장에서 직접 구동, 자율 운영 체제로의 전환을 시험 중이다. 호주에서는 국가 전력망이 흡수하지 못하는 재생에너지로 가동되는 포터블 AI 공장 네트워크 구축 프로젝트에 아마다가 선정됐다.

에지 AI 인프라, 경쟁 구도는?

에지 AI 인프라 시장은 크게 두 축으로 나뉜다. 하나는 클라우드 하이퍼스케일러(AWS, 애저, GCP)가 제공하는 ‘아웃포스트’ 형태의 에지 서비스다. 다른 하나는 아마다처럼 모듈형·이동형 데이터센터를 직접 제조해 판매·임대하는 모델이다.

모듈형 데이터센터 제조사 중에서는 코어위브(CoreWeave)가 대표적인 GPU 클라우드 플레이어로 꼽히지만, 코어위브는 고정형 대규모 시설 중심이다. 반면 아마다는 현장 배치형, 이동 가능한 소형·중형 모듈에 집중한다는 점에서 차별화된다. 람다(Lambda)와 플루이드스택(Fluidstack)도 AI 컴퓨팅 인프라를 제공하지만, 역시 중앙집중형 GPU 클라우드에 가깝다. 에지 특화 모듈형 데이터센터라는 아마다의 포지셔닝은 국방·에너지·통신 등 특수 환경 수요를 정조준한 것이다.

AI 데이터센터 시장에 대한 자세한 내용은 여기를 참고하시길.