메타도 AI 훈련용 칩 만든다… 엔비디아 의존도 줄이는 빅테크 작성일 03-12 165 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">로이터 “메타, MTIA 테스트 배포 시작”<br>빅테크, ASIC 개발 속도… 비용 절감 효과</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="33z4X9uScI"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="867f550f0e829ca7a9758e726cede506b8c509dd563cb40ccbc97ca40e0ff1e4" dmcf-pid="00q8Z27vcO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="메타(Meta) 로고./연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/12/chosunbiz/20250312153805222bdhv.jpg" data-org-width="5000" dmcf-mid="FmFBvu1mjC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/12/chosunbiz/20250312153805222bdhv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 메타(Meta) 로고./연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="9a7869aaeda38bba644bd710f73d24712582abef5d68f05461f9433fc5f1d01f" dmcf-pid="ppB65VzTjs" dmcf-ptype="general">메타가 인공지능(AI) 시스템 훈련을 위한 자체 반도체를 시험 생산하고 있는 것으로 알려졌다. 빅테크 기업들이 엔비디아에 대한 의존도를 줄이기 위해 맞춤형 반도체(ASIC) 생산에 나선 가운데, 메타 역시 비용 절감을 목표로 AI 칩 생태계 확보에 속도를 내는 것으로 보인다. ASIC는 학습·추론 등 특정 기능을 수행하도록 설계한 맞춤형 칩이다.</p> <p contents-hash="52cd192b113d57a5d751a863e69ee53d2330b065c9571ee7b98777dfbc16c786" dmcf-pid="UUbP1fqykm" dmcf-ptype="general">12일 로이터통신 등에 따르면, 메타는 AI 훈련용 반도체 ‘메타 훈련 및 추론 가속기(MTIA·Meta Training and Inference Accelerator)’의 생산 테스트를 시작했다. 메타는 대만 TSMC와 협력해 MTIA를 제조한 것으로 알려졌다. 보도에 따르면 메타는 첫 번째 칩 디자인을 반도체 공장으로 보내는 ‘테이프 아웃(tape-out)’ 과정을 완료한 후 테스트 배포를 시작했다. 테스트 결과에 따라 생산량을 늘릴 계획인 것으로 전해졌다.</p> <p contents-hash="6afe4d4f60e163e7bb75fd52d8cfaf14d55a625ce4692f6c986096b8e9dd776e" dmcf-pid="u4MgbiQ0kr" dmcf-ptype="general">메타는 내년부터 AI 학습에 MTIA를 본격 도입할 계획이다. AI 학습이란 AI 모델이 입력된 데이터를 활용해 패턴을 학습하고, 새로운 데이터를 처리할 수 있도록 만드는 과정이다. 메타는 앞서 맞춤형 AI 칩을 도입했지만, 이는 학습용이 아닌 추론 전용 버전으로 지난해부터 페이스북과 인스타그램 뉴스피드에서 추천 시스템을 운영하는 데 사용됐다. 최신 칩은 메타의 AI 챗봇 ‘메타 AI’와 같은 생성형 AI에 직접 활용될 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="ea2bc8f0aa44edf95470beff2a815a51fb5b26f58926e43c09a71711222c2e1f" dmcf-pid="78RaKnxpNw" dmcf-ptype="general">로이터는 소식통을 인용해 메타의 새로운 AI 훈련 칩은 전용 가속기(accelerator)로 설계돼, AI 관련 작업만 처리하도록 최적화됐다고 설명했다. 업계는 AI 작업에 사용되는 GPU(그래픽처리장치)보다 전용 가속기로 설계된 칩이 전력 효율성이 뛰어날 것으로 본다.</p> <p contents-hash="77f016881207400b5ea59a4ccc317cbc5692a0f8810b9f82f3ecf98e2eb7a29b" dmcf-pid="z6eN9LMUgD" dmcf-ptype="general">메타가 AI 훈련용 칩 생산에 성공하면 관련 지출을 줄일 수 있을 것으로 보인다. 메타는 엔비디아의 주요 고객사 중 하나다. 메타는 과거 자체 칩 개발에 실패한 후 지난 2022년 엔비디아 GPU를 대량 주문한 바 있다. 메타는 올해 AI 인프라 투자액을 최대 650억달러(약 94조4450억원)로 제시한 바 있는데, 이는 연간 자본지출 계획 1190억달러의 절반이 넘는 규모다.</p> <p contents-hash="d14ce20d72224c058d2bd8ccf092c1b395c61c06fafa506e42ce7cf9661a74f5" dmcf-pid="qPdj2oRuoE" dmcf-ptype="general">메타에 앞서 다른 빅테크 기업들도 앞다퉈 ASIC 생산에 나서면서 엔비디아를 견제하고 있다. ASIC은 GPU 대비 가격, 전력 소모, 총투자비용이 낮다. 시장조사업체 가트너에 따르면 세계 AI 반도체 시장 규모는 지난 2022년 422억달러에서 오는 2028년 1965억달러로 연평균 29.2% 성장할 전망이다.</p> <p contents-hash="3d2002d56d5a4fb531efb27eb6dbc4f67db85c307571da3c862a344bbaef2658" dmcf-pid="BQJAVge7gk" dmcf-ptype="general">구글은 지난해 4월 생성형 AI 모델 ‘제미나이’를 훈련하기 위해 만들어진 텐서처리장치(TPU) 신제품 ‘v5p’를 정식 출시했다. TPU는 구글의 자체 AI 전용 칩이다. 아마존웹서비스(AWS)는 아마존 트레이니움2(HBM3E)으로 자체 AI를 학습시키고 있으며, 차세대 ASIC인 ‘트레이니움3′을 개발하고 있다. 마이크로소프트도 2023년 11월 AI 학습과 추론을 위해 직접 설계한 칩인 ‘마이아100′을 공개했다.</p> <p contents-hash="596c3e41b532b57a72a8b349ea88e2e7731e989db4a85faf56a714c3e9be1c73" dmcf-pid="bxicfadzoc" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '한미 협력 개발' 차세대 우주망원경 스피어엑스 발사 성공 [뉴시스Pic] 03-12 다음 마지막 비추론 AI 모델된 GPT4.5, 비추론과 추론 모델은 어떤 차이? 03-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
