엔비디아에 도전 나선 AI용 맞춤형 칩 작성일 11-10 29 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구글, 메타 등 빅테크 개발<br>AI 칩 스타트업들도 도전<br>당장 엔비디아와 경쟁 어렵지만<br>장기적으로 가능성</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5d5hCox2t9"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="be1c0e433761cf18d0e25d7927d421fa8d08a03ab3688c39143bdfb247ef5af0" dmcf-pid="1J1lhgMV1K" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글의 TPU 아이언우드./구글" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/10/chosun/20251110154248047krjt.jpg" data-org-width="770" dmcf-mid="9kufN8qF5x" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/10/chosun/20251110154248047krjt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글의 TPU 아이언우드./구글 </figcaption> </figure> <p contents-hash="030421452739d7a07b31f659b9ee86a92cd044c94664ec55c3a1f631d52bc3fb" dmcf-pid="titSlaRfZb" dmcf-ptype="general">주요 빅테크들이 AI(인공지능) 개발에 쓰이는 자체 맞춤형 칩(ASIC)을 개발하면서 AI 칩 강자 엔비디아에 도전장을 내밀고 있다. ASIC은 특정 용도에 맞춰 개발된 반도체로, 범용으로 쓰이는 엔비디아의 GPU(그래픽 처리 장치)보다 전력 소모가 적고 가격도 저렴하다는 게 장점이다. 엔비디아의 제품을 써오던 빅테크들은 이런 장점을 가진 ASIC을 통해 탈(脫)엔비디아를 노리고 있다. 중국 수출이 막힌 엔비디아는 이제 경쟁자들의 도전까지 직면하게 된 것이다. 테크 업계 관계자는 “시장 점유율 90%를 장악한 엔비디아의 아성이 당장 무너지지 않겠지만, 장기적으로는 전력과 고비용 문제로 경쟁자들에게 점유율을 내어줄 수 있다”고 했다.</p> <p contents-hash="4de3eab2d017803d63393727b6ce4c835f7aa0f8400e37c7eef212abcf68018f" dmcf-pid="FnFvSNe4ZB" dmcf-ptype="general">◇AI 칩 고객사에서 개발사로</p> <p contents-hash="a91fc61d2a6c4f30aae61252c910a1f7a8ddb4066e7fa84230b623b9065f492f" dmcf-pid="3L3Tvjd85q" dmcf-ptype="general">ASIC 개발은 엔비디아의 핵심 고객사인 빅테크들이 가장 적극적이다. 구글은 자체 AI 칩인 TPU(텐서 프로세싱 유닛)의 7세대 제품 ‘아이언우드’가 몇 주 내 출시될 것이라고 지난 7일 밝혔다. TPU는 구글이 10년 넘게 개발해 온 맞춤형 칩인 ASIC으로, AI 가속기에 들어가는 부품이다. 아이언우드는 이전 세대보다 4배 이상 속도가 빨라졌고, 챗봇이나 AI 에이전트 구동에 최적화됐다. CNBC는 “구글이 고성능 반도체 구매자가 아니라 개발사라는 점을 보여주는 것”이라고 했다. TPU는 처음에는 회사 내부용으로 개발됐지만, AI 시대 대규모 데이터센터 건설이 급증하면서 다른 회사에서도 구글의 제품을 찾고 있다. AI 스타트업 앤스로픽은 최대 100만개의 TPU를 사용해 ‘클로드’를 운영할 예정이다.</p> <p contents-hash="9a982608a91c9acdf2bf504c68a9782a7e62b6fd3e4d37b9c63ce6c162c5ac3d" dmcf-pid="0o0yTAJ6Gz" dmcf-ptype="general">메타도 자체 AI 칩 ‘MTIA’를 개발해 AI 추론에 활용하고 있다. 예컨대 메타가 운영 중인 소셜미디어 페이스북이나 인스타그램에서 뉴스에 표시되는 콘텐츠 추천에 AI 추론 기능이 활용된다. 아마존 역시 ‘트레이니엄’ 시리즈를 개발했고, 약 50만개의 트레이니엄2는 아마존의 AI 데이터센터에 탑재돼 가동 중이다. 내년 차세대 제품인 트레이니엄3를 생산할 계획이다. 추론 전용 ASIC인 ‘인퍼런시아’도 개발했다.</p> <p contents-hash="90294cc527d306799b0b6e295cb9d786fce3d0d392c8c12e5ad73fd9d2aaede6" dmcf-pid="pgpWyciPX7" dmcf-ptype="general">마이크로소프트(MS)는 2023년 처음 ‘마이아100’을 개발한 뒤 이보다 성능이 개선된 ‘마이아200’을 내년 출시할 예정이다. 5000억달러를 투입해 대규모 데이터센터를 짓는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 추진 중인 오픈AI는 브로드컴과 손잡고 자체 AI 칩을 개발할 계획이다.</p> <p contents-hash="09f309beda8236d0bc01b46a3de198c555def0846938838792d90ee6a88ffc58" dmcf-pid="UaUYWknQ5u" dmcf-ptype="general">AI 칩 스타트업들도 ASIC 개발 경쟁에 가세했다. 세레브라스, 삼바노바, 그록(Groq) 등은 특정 작업에 효율적이고 빠르며 저렴한 칩 개발에 집중하고 있다. 이를 위해 대규모 자금 조달에 나서고 있다. 에치드는 AI 칩 개발을 위해 지난해 1억2000만달러 투자를 받았고, 그록도 자금 조달을 통해 최근 1년 새 기업 가치가 69억달러로 평가됐다.</p> <p contents-hash="5ec4b55e32476e58087a030656a21de6a0dd976983a82c2d17c5e6dfa95766ff" dmcf-pid="uRXIOnPKHU" dmcf-ptype="general">◇엔비디아 대체 가능할까?</p> <p contents-hash="e66ac6ce9b50d97fc823b6119a7b20a456abf1b8adb08d2859b1b8c5b3c71938" dmcf-pid="7eZCILQ91p" dmcf-ptype="general">테크 기업들이 ASIC 개발에 나선 주된 이유는 시장을 장악해 좌지우지하는 엔비디아 때문이다. 엔비디아는 AI 칩 시장에서 점유율이 90%에 달한다. 가격 자체도 높고, GPU의 전력 소모도 매우 크다. 엔비디아 의존도를 줄이기 위해서라도 자체 칩 개발에 사활을 거는 것이다. 또한 AI 개발과 운영의 패러다임이 추론으로 이동하는 점도 영향을 줬다. 학습과 추론 모두 가능한 범용 GPU가 아닌 추론에 특화된 AI 칩만으로도 AI를 개발할 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="0befa43007fd185dcf8e5fccce7743a92aaf3605ed8a8aa776dc1c778d4276b6" dmcf-pid="zd5hCox2H0" dmcf-ptype="general">이 때문에 ASIC 시장은 성장을 거듭하고 있다. 시장조사 업체 그랜드뷰리서치에 따르면, 글로벌 ASIC 시장 규모는 2025년 176억5000만달러에서 2030년 250억8000만달러(약 36조원)에 이를 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="07a06d47c1453b7b5e471abca09be0d9a37b10bb2dd840e6fb4eb3e7f1191401" dmcf-pid="qJ1lhgMVZ3" dmcf-ptype="general">다만 ASIC이 당장은 엔비디아를 무너뜨리기는 쉽지 않을 것이라는 분석이 나온다. 비즈니스인사이더가 입수한 아마존 내부 문서에 따르면, AI 스타트업 코히어는 아마존 트레이니엄 1, 2 칩이 엔비디아 H100보다 성능이 떨어지는 것을 발견했다. 다른 AI 기업인 스태빌리티AI도 비슷한 우려를 내놓으면서 비용과 속도 측면에서 아마존의 제품이 엔비디아보다 경쟁력이 떨어진다고 했다. 그러나 포천은 “장기적으로 엔비디아 경쟁사들이 성공할 여지가 많다”며 그 이유로 전력 사용을 꼽았다. 많은 전력을 소모하는 GPU 대신 ASIC이 그 자리를 점차 대체할 것이란 의미다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 국가 핵심 인프라 데이터센터, 인·허가 등 지원 시급 11-10 다음 가정으로 들어온 휴머노이드 로봇…설거지·빨래·반려동물 밥까지 챙긴다 11-10 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
