GSI Technology, Inc. (NASDAQ: GSIT)

2025.11.24

 

이름이 같아서 오해하기 쉽지만, **GSI Technology의 'Gemini APU'**와 **구글의 AI 모델 'Gemini 3'**는 이름만 같을 뿐

전혀 관계가 없는 별개의 기술입니다.

두 "Gemini"의 차이점과 실제 사용되는 하드웨어를 정리해 드립니다.

1. 이름만 같은 두 가지 "Gemini"

• 구글의 Gemini (AI 모델): 구글이 개발한 생성형 인공지능(LLM) 소프트웨어입니다. 챗봇, 코딩, 이미지 생성 등에 쓰이는 '지능' 그 자체입니다.
• GSI Technology의 Gemini (APU 칩): GSI가 개발한 반도체 하드웨어(칩)의 브랜드 이름입니다. 데이터 검색이나 군사 레이더 처리에 특화된 '연산 장치'입니다.

2. 구글 Gemini 3는 어떤 칩을 쓰나요?

구글은 자사의 AI 모델(Gemini 1.0, 1.5, 3 등)을 학습시키고 구동하기 위해 자체 개발한 칩을 주로 사용합니다.

• TPU (Tensor Processing Unit): 구글이 AI 연산 전용으로 직접 설계한 칩입니다. 구글의 Gemini 모델들은 엔비디아(NVIDIA) GPU나 타사의 칩보다는, 구글 데이터센터에 있는 수천 개의 TPU v4, v5p, v6e(Trillium) 등에서 돌아갑니다.

요약

**GSI Technology의 칩(Gemini APU)**은 인공위성, 국방 레이더, 특수 검색 장비(Edge AI) 등에 들어가는 제품이며, **구글의 초거대 AI 모델(Gemini 3)**를 돌리는 데에는 사용되지 않습니다.

 

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GSI Technology, Inc. (NASDAQ: GSIT)

아래는 GSI Technology에 대해 투자 관점에서 핵심 구조, 기술, 재무 현황 및 리스크를 요약한 내용입니다.

1. 회사 개요

• 설립 연도는 1995년이며, 미국 캘리포니아주 써니베일(Sunnyvale) 소재 반도체 회사입니다. (GSI Technology)
  
  
• 주요 사업은 정적 램(SRAM: Static Random-Access Memory) 설계·개발·판매이며, 통신·네트워크 시장을 중심으로 해왔습니다. (www.alphaspread.com)
  
  
• 최근에는 메모리 제품 외에 “연산이 메모리 안에서 이뤄지는” 구조의 새로운 반도체 아키텍처, 즉 연관 처리 유닛(Associative Processing Unit, APU)이라는 기술을 강조하고 있습니다. (TechRadar)

2. 기술 및 사업 구조

(1) SRAM 메모리 사업

• 기존엔 고성능 SRAM 메모리 제품이 회사의 주력 제품이었습니다. 설계·개발·납품 형태로 OEM(Original Equipment Manufacturer) 고객을 대상으로 합니다. (www.alphaspread.com)
  
  
• 이 분야는 일반 메모리(DRAM/NAND) 대비 니치 시장이지만, 고속·저지연·특수환경(예: 방사선 대응) 메모리 등 틈새 강점이 존재합니다.

(2) APU 및 엣지 AI(Edge AI) 전략

• 최근 GSI는 ‘Gemini-I’, ‘Gemini-II’라는 APU 개발 중이며, 메모리 안에 연산을 넣어 기존 GPU/CPU 대비 에너지 효율과 반응속도에서 우위를 확보하려 합니다. (TechRadar)
  
  
• 예컨대, 최근 발표된 연구에 따르면 Cornell 대학 논문에서 GSI의 Gemini-I APU가 NVIDIA Corporation의 A6000 GPU급 처리량을 달성하면서 98 % 이상 낮은 전력을 소모했다고 합니다. (TechRadar)
  
  
• 목표 시장은 전통적인 데이터센터 중심이 아니라, 드론, 국방·우주, 엣지 컴퓨팅 등 전력·크기 제약이 있는 환경입니다. 회사는 이 시장을 향해 로드맵을 그리고 있습니다. (GlobeNewswire)

(3) 시장 포지셔닝 및 전략

• GSI는 대형 메모리/AI 업체들처럼 대량생산·초미세공정 주도권을 갖고 있진 않지만, 틈새 시장(예: 방사선 내구 SRAM, 엣지 AI)에서 독자적인 설계 역량을 바탕으로 생존을 노리고 있습니다.
  
  
• 최근에는 약 5천만 달러(USD)를 자금조달해 새로운 제품 개발(Plato 칩 설계 포함)에 속도를 내겠다는 발표가 있었습니다. (Yahoo 금융)

3. 최근 주요 재무 및 실적 지표

• 최근 분기(2026 회계연도 2분기, 2025 년 9월 말 종료) 매출은 약 6.44 백만 달러로 전년 동기 대비 약 41.6% 상승했습니다. (ir.gsitechnology.com)
  
  
• 최근 12개월 매출은 약 2,402만 달러 수준이며, 연간 매출(2025 회계연도 마감 기준)은 약 2,052만 달러였습니다. (AlphaQuery)
  
  
• 하지만 여전히 순손실 상태이며, 영업비용, R&D 비용이 매출 대비 큰 폭입니다. 예컨대 2025 회계연도 기준 순손실이 약 -1,064만 달러였습니다. (AlphaQuery)
  
  
• 현금 및 현금성 자산은 최근 분기 기준 약 2,530만 달러로 전년 대비 증가했습니다. (Investing.com)

4. 강점 및 기회

• APU라는 혁신적 아키텍처를 통해 메모리 접근 지연(latency) 및 전력 효율(power) 문제를 해결하려는 시도는 AI 엣지 시장에서 매력적입니다.
  
  
• 틈새 시장(드론, 위성, 방사선 내구형 메모리)에서 경쟁사가 많지 않은 영역을 공략하고 있다는 점은 잠재적으로 강점입니다.
• 최근 자금조달과 연구성과(예: Cornell 논문 인증) 등이 투자자 관심을 불러일으켜 주목도 상승 중입니다.

5. 약점 및 리스크

• 매출 규모가 매우 작고 구조적 손실 상태입니다. 대형 경쟁사 대비 자원(설비, 인력, 마케팅)에서 열위입니다.
  
  
• 아직 APU 제품이 대량 상업화 단계로 진입한 것은 아니며, 성과 검증과 시장 채택 여부가 불확실합니다. 예컨대 기술적 가능성이 높더라도 소프트웨어 생태계·고객 확보 등이 과제로 남아 있습니다. (Seeking Alpha)
  
  
• 반도체 시장은 경기 순환, 공급망 리스크, 공정 전환 리스크 등이 매우 크므로 작은 회사일수록 변동성이 더 클 수 있습니다.
  
  
• 시장 기대(예: GPU 수준의 처리 성능) 대비 실제 제품 출시·판매 실적이 뒤따르지 않으면 실망 매물이 나올 수 있습니다.

6. 투자 관점에서 유의할 점

• 타이밍 중요: 현재는 ‘기술 검증’ 단계로 볼 수 있으며, 상업화 및 스케일업 단계 진입 전후가 투자 판단의 분기점이 될 수 있습니다.
  
  
• 밸류에이션과 리스크 간 균형: 기술 스토리는 매력적이지만 아직 매출 및 이익이 작은 점을 고려해야 합니다.
  
  
• 포트폴리오 내 ‘이머징’ 또는 ‘하이 리스크/하이 리턴’ 포지션으로 접근할 만하며, 메인 반도체 투자처로 보기보다는 보조적 위치로 보는 것이 무난합니다.
  
  
• 사용자의 관심사가 반도체·AI 분야인 만큼, 이 회사가 제시한 기술 로드맵(예: Gemini-II, Plato) 및 군/국방·엣지 시장 수주 여부를 지속 추적하는 것이 중요합니다.

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• GSI는 현재 매출 2천만 달러대의 매우 작은 회사이지만,
  • Compute-in-Memory APU(Associative Processing Unit)라는
    꽤 의미 있는 기술을 Cornell 연구로 검증받으면서
  • “GPU급 성능 + 98% 저전력”이라는 강한 기술 스토리를 확보했습니다.
• 전략 방향은
  • 데이터센터 대신 드론·국방·엣지 AI에 집중,
  • Gemini-II 상용화 + 차세대 Plato 설계에 5천만 달러를 태우는 구조입니다.
• 엔비디아·마이크론·하이닉스와의 관계는
  • 경쟁이라기보다 “엣지-니치”에서 옵션 가치를 가진 매우 하이-리스크 종목으로 보는 게 맞고,
  • 한국 기업과는 당장은 직접 연결보다,
    방산·드론·통신 시스템 업체가 향후 엣지 칩 옵션으로 검토할 수 있는 정도의 잠재 시너지 수준입니다.