콜플랜트 바이오테크놀로지 ADR Status update

이번 웨비나는 부대표 겸 최고재무책임자인 에란 로템의 인사로 시작하며, 에란 로템 부대표 겸 최고재무책임자가 이번 거래에 대해 간략히 설명드릴 예정입니다. 이어서 라이트솔버의 공동 창업자이자 최고경영자인 루티 벤슐로미 박사가 기술과 사업에 대해 설명드리겠습니다. 그 후 사전에 접수된 질문에 답변드리겠습니다. 오늘 웨비나 진행 중 질문을 제출하시려면 줌의 채팅 버튼을 이용해 주시기 바랍니다. 시작하기에 앞서 이 슬라이드에 표시된 면책 고지를 확인해 주시기 바랍니다. 오늘 말씀드릴 내용에는 라이트솔버의 기술 및 제품 로드맵, 상용화 계획, 고객 활동, 시장 기회, 예상 실적 및 향후 재무 목표에 관한 내용을 포함한 미래예측진술이 포함되어 있습니다. 이러한 진술은 현재의 기대와 가정을 반영하며, 실제 결과가 중대한 차이를 보이게 할 수 있는 위험과 불확실성의 영향을 받습니다. 이러한 위험에 대한 설명과 이번 거래에 관한 추가 정보는 콜플랜트의 미국 증권거래위원회 제출 서류를 참조해 주시기 바랍니다.

당사는 법률상 요구되는 경우를 제외하고 미래예측진술을 업데이트할 의무를 부담하지 않습니다. 그럼 이제 에란에게 마이크를 넘기겠습니다. 에란, 시작해 주시기 바랍니다. 여러분, 좋은 아침입니다.

최근 라이트솔버 인수는 콜플랜트에 중요한 전환점이 되며, 회사의 중요한 신규 성장 동력인 고성능 컴퓨팅, 즉 에이치피씨 부문에 전략적으로 진입한다는 의미를 갖습니다. 이번 인수의 근거는 세 가지 핵심 축으로 요약할 수 있습니다. 첫째는 기회입니다. 당사는 2034년까지 거의 900억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 다양한 핵심 고부가가치 산업에 적용될 수 있는 거대한 시장에 진입하고 있습니다. 둘째는 기술입니다. 이는 단순한 개념에 그치지 않습니다. 라이트솔버는 이미 보잉과 같은 글로벌 선도 기업을 통해 실제 환경에서 검증을 마친, 입증된 가동 시스템을 보유하고 있습니다. 셋째는 규모 확대를 위한 경로입니다. 바로 이 부분에서 콜플랜트가 결정적인 가치를 창출합니다. 당사는 탄탄한 상장사 플랫폼과 자본 조달 기회, 그리고 경험 많은 경영진을 제공해 라이트솔버의 상용화를 향한 여정을 가속화할 것입니다. 주주 여러분께는 이를 통해 당사가 혁신적인 신규 컴퓨팅 플랫폼으로 자리 잡을 것으로 믿는 분야에 직접 참여할 수 있는 명확한 경로가 마련됩니다.

무엇보다 중요한 점은 이러한 참여가 실행과 가치 창출에 직접 연계되도록 거래 자체를 설계했다는 것입니다. 이제 인수 자체만큼이나 전략적으로 설계된 거래 구조에 대해 말씀드리겠습니다. 당사의 핵심 원칙은 모든 당사자가 하나의 목표를 향하도록 조정하고, 실행을 통해 가시적인 가치를 창출하는 것이었습니다. 이번 거래는 성과에 따라 좌우되는 구조입니다. 선지급 대가는 주식으로 지급되지만, 잠재적 지분 중 가장 큰 부분은 마일스톤 기반 신주인수권을 통해 성과와 직접 연계됩니다. 이러한 구조는 기존 주주들에게 매우 유리합니다. 이를 통해 기존 주주들은 라이트솔버의 잠재력에 즉시 참여할 수 있으며, 향후 지분 희석은 중요한 기술 및 상업적 마일스톤 달성 여부와 연계됩니다. 요컨대 라이트솔버가 가치를 입증할수록 그에 따라 지분을 확보하게 됩니다. 이 다음 단계에 필요한 동력을 확보하기 위해 콜플랜트는 라이트솔버의 운영 및 개발 수요를 지원하고자 라이트솔버에 500만 달러를 투자했습니다.

마지막으로, 새로운 전략적 방향을 추진하는 동시에 사업의 모든 부문에서 주주 가치를 극대화하기 위해 당사의 바이오테크 자산에 대한 대안도 계속해서 적극적으로 검토하고 있습니다. 그럼 이제 루티에게 넘기겠습니다. 루티가 라이트솔버 기술 자체에 대해 보다 자세히 설명드리겠습니다.

루티? 에란, 감사합니다. 그리고 오늘 함께해 주신 모든 분께도 감사드립니다.

저는 라이트솔버의 공동 창업자이자 최고경영자인 루티 벤-슐로미입니다. 저는 양자물리학을 전공했습니다. 저는 약 20년 동안 오늘날 양자컴퓨팅을 위해 개발되고 있는 대표적인 두 물리적 플랫폼인 극저온 원자와 이온 트랩 시스템을 연구해 왔습니다. 또한 인텔에서 몇 년간 공정 엔지니어로 근무하며 반도체 제조의 최첨단 영역에서 일했고, 첨단 실리콘 트랜지스터 개발에도 참여했습니다. 저는 실리콘과 양자라는 서로 매우 다른 두 컴퓨팅의 최전선을 경험할 기회가 있었습니다. 그 과정에서 두 기술의 뛰어난 역량뿐 아니라 근본적인 과제도 확인했습니다. 컴퓨팅은 점점 더 에너지 문제가 되어가고 있습니다. 수십억 달러가 더 나은 칩과 양자컴퓨터, 원자력 발전, 심지어 우주 데이터센터에까지 투자되고 있습니다. 오늘날 전 세계는 한 가지 질문에 막대한 자원을 투자하고 있습니다. 극적으로 더 많은 에너지를 소비하지 않고 어떻게 컴퓨팅 성능을 획기적으로 높일 수 있을까요?

저희가 던진 질문은 빛 자체를 이용해 컴퓨팅할 수 있다면 어떨까 하는 것이었습니다. 최고과학책임자이자 공동 창업자인 첸과 함께, 핵심 연산이 전적으로 전광 컴퓨팅 루프에서 이루어지는 근본적으로 다른 컴퓨팅 패러다임을 발명했습니다. 수십억 개의 전자 트랜지스터를 사용하는 대신, 상호작용하는 레이저의 물리학을 이용해 빛으로 직접 연산을 수행합니다. 이 레이저들은 동시에 상호작용하기 때문에, 시스템은 실제 물리적 효과를 탐색할 수 있습니다. 이것이 라이트솔버의 기본 아이디어이며, 저희의 여정은 이렇게 시작됐습니다. 레이저 프로세싱 유닛, 즉 LPU를 소개하게 되어 기쁩니다. LPU는 막대한 병렬 처리 능력을 제공하며, 광학 동역학이 수 나노초 단위로 작동하는 가운데 코어당 최대 100만 개의 변수를 처리할 수 있습니다. 연산 상태가 광학 시스템 내부에 유지되기 때문에, 연산과 메모리 간 데이터의 지속적인 이동을 최소화할 수 있으며, 이에 상응하는 내부 대역폭은 초당 약 200테라바이트에 달합니다.

그 결과 랙 규모 시스템에서 실온으로 작동하면서 1킬로와트 미만의 전력을 소비해, 특정 워크로드를 최대 1만 배 더 빠르게 처리할 수 있는 잠재력을 갖추게 됩니다. 쉽게 말해, 저희는 빛을 이용해 훨씬 적은 에너지와 인프라로 더 많은 연산을 더 빠르게 수행합니다. 이제 화제를 전환해 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다. 이미지 생성이라는 계산 문제를 예로 들어 시작해 보겠습니다. 저희는 수학적 문제를 광학 시스템이 처리할 수 있는 일련의 매개변수로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 그런 다음 이 매개변수들을 레이저 어레이에 입력합니다. 실제로 저희는 물리적 시스템을 프로그래밍해 해결하고자 하는 문제를 표현하도록 하는 것입니다. 연산은 상호작용하는 레이저의 물리적 특성에 의해 직접 수행됩니다.

먼저 소량의 무작위 광자를 두 개의 거울로 이루어진 공동 내부에서 앞뒤로 움직이게 합니다. 광자들은 서로 상호작용하는 동시에 증폭되며, 시스템은 안정적인 상태, 즉 저희가 정상 상태 해라고 부르는 상태에 도달할 때까지 변화합니다. 시스템이 정상 상태에 도달하면 카메라가 레이저 값을 스냅숏으로 촬영합니다. 그런 다음 이 값들을 고객의 기존 소프트웨어 환경에서 사용할 수 있는 디지털 해로 다시 변환합니다. 이 과정은 매우 간단합니다. 문제를 빛으로 변환합니다. 물리 법칙이 계산을 수행하도록 하고, 그 결과를 다시 디지털 형태로 변환합니다. 사용자 입장에서는 레이저에 대해 아무것도 알 필요가 없습니다. 소프트웨어 인터페이스를 통해 작업하시면 되고, 광학 시스템으로 입력하고 그 결과를 출력하는 변환은 저희가 처리합니다.

이 점이 저희를 처음부터 고무해 왔습니다. 모든 단계를 일일이 계산하는 대신, 물리적 조건을 설정하고 시스템이 자연스럽게 해답에 도달하도록 합니다. 저희는 2022년에 과학적 돌파구를 마련하면서 시작했습니다. 상호작용하는 레이저가 빛의 물리 법칙만을 이용해 계산 문제를 해결할 수 있다는 사실을 처음으로 입증했습니다. 1년 후인 2023년에는 이 접근 방식이 더 크고 복잡한 문제로 확장될 수 있음을 보여줬습니다. 그 이후 저희는 초기 과학적 시연 단계에서 실험실 내 작동 프로토타입 단계로 나아갔으며, 여기서 더 발전해 차세대 LPU를 향해 나아가고 있습니다. 이러한 발전 과정은 중요합니다. 이제 이는 단순한 물리학 실험이 아닙니다. 저희는 과학적 돌파구를 궁극적으로 상업적으로 배포할 수 있는 제품으로 전환하고 있습니다. 저희가 가장 먼저 집중하고 있는 분야는 무엇일까요?

현재 저희는 크게 최적화와 대규모 시뮬레이션이라는 세 가지 분야에 집중하고 있습니다. 또한 AI와 물리적 AI 분야의 역량도 모색하고 있습니다. 현재 저희는 이 분야들에서 기술적 적합성, 고객의 요구, 상업적 기회가 가장 강하게 결합되어 있다고 보고 있습니다. 현실 세계의 매우 다양한 문제들도 궁극적으로는 저희가 LPU에 매핑할 수 있는 유사한 유형의 계산으로 환원될 수 있습니다. 최적화의 경우 금융, 제조, 물류와 같은 분야에서 매우 많은 가능성과 제약 조건 가운데 최적의 해를 찾는 것을 의미할 수 있습니다. 시뮬레이션의 경우 적용 범위가 매우 넓으며, 항공기 설계부터 날씨 예측, 반도체 내 열 흐름 모델링까지 다양합니다. 물리적 인공지능은 저희에게 특히 기대가 큰 분야입니다. 로봇, 자율주행차, 드론의 성능이 향상되면서 주변의 물리적 세계를 모델링하고 예측하며 이에 대응해야 하므로, 매우 높은 수준의 연산을 요구하는 일련의 문제가 발생하고 있습니다.

이러한 작업 부하는 매우 큰 시장을 대상으로 합니다. 전체 HPC 시장은 2034년까지 약 890억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 이 가운데 물리적 시스템을 모델링하는 데 사용되는 방정식인 미분방정식 관련 작업 부하만 보더라도 HPC 작업 부하의 60% 이상을 차지합니다. 이는 2034년까지 약 530억 달러 규모의 서비스 가능 시장으로 이어집니다. 중요한 점은 이 수치에 인공지능이 포함되어 있지 않다는 것입니다. 인공지능과 물리적 인공지능은 여기에서 보시는 시장에 더해 추가적인 기회를 제공합니다. 저희는 이미 방금 말씀드린 여러 산업에 걸쳐 개념증명을 진행했으며, 기존 컴퓨팅이 병목이 된 실제 고객의 문제를 해결하기 위해 협력해 왔습니다. 여기에서 보시는 것은 그중 일부 사례에 불과합니다. 이러한 프로젝트 전반에 걸쳐 매우 다양한 유형의 작업 부하에서 속도, 정확도, 솔루션 품질이 크게 향상된다는 점을 입증했습니다. 이제 이러한 기술 검증을 유료 고객 프로그램으로 전환하기 시작했습니다.

이미 여러 고객이 개념증명에서 유료 파일럿과 NRE 단계로 전환하고 있으며, 앞으로 더 많은 고객이 뒤를 이을 것으로 예상합니다. 이는 저희에게 중요한 단계입니다. 이러한 유료 프로그램을 통해 고객과 더욱 심도 있게 협력하고 실제 애플리케이션을 개발하며, 궁극적으로 이러한 관계를 더 광범위한 상용 배포로 발전시킬 수 있습니다. 저희가 협력하고 있는 고객 대부분의 이름은 공개할 수 없지만, 보잉은 공개적으로 언급할 수 있는 고객 중 하나입니다. 보잉은 부식이 항공우주 및 방위 산업에서 중대한 경제적·운영상 문제이기 때문에 저희에게 부식 문제를 해결해 달라고 요청했습니다. 부식으로 인한 비용은 수백억 셰켈에 달하며, 업계 연구에 따르면 부식 관리를 개선함으로써 그중 상당한 비중, 즉 수십 퍼센트에 해당하는 비용을 잠재적으로 방지할 수 있습니다. 부식은 정비, 항공기 가용성, 소재 선정, 구조 중량, 연료 소비, 그리고 궁극적으로 이산화탄소 배출에 영향을 미칩니다. 과제는 고정밀 부식 시뮬레이션에 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점입니다.