AI칩 엔비디아 독점 깨진다… 구글·MS·메타 참전, 춘추전국시대로 작성일 11-28 41 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[흔들리는 엔비디아 패권] GPU에 맞선 가성비 칩 속속 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="H4IowUIkZd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a35d016d9e7e8399110998d40ccb831b6f43787266fc9c2dad8744ad30e770bc" dmcf-pid="X8CgruCEZe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글 TPU" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/chosun/20251128005643282prts.jpg" data-org-width="1999" dmcf-mid="YI3gruCEGi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/chosun/20251128005643282prts.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글 TPU </figcaption> </figure> <p contents-hash="858b0204ba29059bf28ffb207367baf20552de10acff58b609c4e6357ea7dc7c" dmcf-pid="Z6ham7hDtR" dmcf-ptype="general">‘PC시대의 윈도처럼 AI(인공지능) 시대를 이끄는 OS(운영체제).’</p> <p contents-hash="68d7891cf8ed563db474e36539187997bef6f1ea4564936abf9df30010d9db2e" dmcf-pid="5PlNszlwXM" dmcf-ptype="general">엔비디아의 GPU(그래픽 처리 장치)를 규정하는 문장이다. 수많은 데이터를 동시에 처리하는 GPU는 AI 시대 필수 제품이 됐고, GPU를 시장에 먼저 내놓은 엔비디아는 AI 최강자로 등극했다. GPU 기반 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율은 90%에 달한다. GPU 하나당 가격이 3만~4만달러(약 4000만~5000만원)에 이를 정도로 비싸고, 돈이 있어도 GPU를 구하기 어려운 상황이다. 덕분에 엔비디아는 세계에서 가장 비싼 기업이 됐다.</p> <p contents-hash="389c35d9ba137229ebb866971e6ba5230424b6e93fc533aa048a21c873152696" dmcf-pid="1QSjOqSr5x" dmcf-ptype="general">하지만 최근 주요 빅테크들이 맞춤형 칩(ASIC)을 자체 개발하거나 반도체 공급처를 다변화하면서 엔비디아 AI 제국의 위상이 흔들리는 조짐이 나타나고 있다. ASIC는 특정 용도에 특화된 칩으로, 전력 효율과 비용 측면에서 엔비디아 GPU보다 유리하다. AI 개발 패러다임이 컴퓨팅 용량이 많이 필요한 ‘학습’ 기반에서 상대적으로 적게 드는 ‘추론’ 단계로 바뀌는 점도 엔비디아의 독점 구도에 균열을 내고 있다. 학습과 달리 추론에서는 전력 효율이 좋은 맞춤형 칩이 더 적합하기 때문이다.</p> <p contents-hash="31b21edd8c41841ebfd1ab4b449bdd909e8549da2c3e5cab764174f1bdeef02c" dmcf-pid="txvAIBvm1Q" dmcf-ptype="general">◇엔비디아 대체할 맞춤형 AI 칩</p> <p contents-hash="c541c58a31af244a41894575b74bb6350a8d878a26081625e461deab3793dc68" dmcf-pid="FMTcCbTsGP" dmcf-ptype="general">구글이 AI 모델 ‘제미나이 3’를 공개할 때 AI 모델만큼 주목받은 것이 구글의 맞춤형 칩 TPU(텐서처리장치)다. TPU는 구글이 약 10년 전 자체 AI 개발을 지원하기 위해 만든 고성능 반도체다. 구글이 TPU의 기본 설계를 하면, 미국의 칩 설계사 브로드컴과 대만 미디어텍이 칩의 물리 설계를 맡는다. 여기엔 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론 등의 HBM(고대역폭 메모리)이 탑재된다. 이를 묶어 대만의 TSMC가 최종 제품을 생산한다. AI에 특화됐기 때문에 GPU보다 일부 작업에서 더 좋은 성능을 보이며, 전력 소모량이 작아 운영 비용을 낮출 수 있다. AI 스타트업 앤스로픽은 최대 100만개의 TPU를 사용해 AI 모델을 개발할 예정이며, 메타도 자체 데이터센터에 구글의 TPU를 도입할 것으로 알려졌다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b426e8e24f4fe25ea498adcd35016abf1a832fbfb7078a23249331dd8cce2865" dmcf-pid="3RykhKyOY6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="그래픽=박상훈" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/chosun/20251128005645295pqig.png" data-org-width="480" dmcf-mid="GedbQCd8HJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/chosun/20251128005645295pqig.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 그래픽=박상훈 </figcaption> </figure> <p contents-hash="870f8d560e4e1558f31395d60e9de3e10338c6553f586b97638b365d5b5e4647" dmcf-pid="0eWEl9WIZ8" dmcf-ptype="general">오픈AI는 브로드컴과 손잡고 자체 칩을 내년 말쯤 생산할 계획이다. 5000억달러를 투입해 데이터센터를 짓는 ‘스타게이트’ 프로젝트에 막대한 양의 칩이 필요하기 때문이다. 메타는 자체 AI 칩 ‘MTIA’를 개발해 AI 개발, AI 서비스에 활용하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)는 50만개의 ‘트레이니엄2’를 적용한 자체 AI 데이터센터를 운영하고 있다. 주요 고객사로 앤스로픽, 데이터브릭스 등이 있다. 알리바바와 바이두 등 중국 업체들도 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 자체 개발한 반도체로 AI 모델 훈련을 하고 있다.</p> <p contents-hash="187593519cc7310e301c43f15f4ddccdf8d43b00be5a96823f9da9295554ac7a" dmcf-pid="pFLVevLx14" dmcf-ptype="general">◇AI 생태계도 변화할 듯</p> <p contents-hash="e3bcc359e76fdc1bf6b3386a4be7cffd3ab30b96cca252c4090d4efcab1e0941" dmcf-pid="U3ofdToMYf" dmcf-ptype="general">탈(脫)엔비디아 움직임은 경제적 이유가 크다. 맞춤형 칩은 GPU보다 저렴하고 전력 효율도 좋아 운영에 유리하다. 모건스탠리에 따르면 엔비디아의 최신 블랙웰 GPU 2만4000개를 설치하는 데 8억5200만달러(약 1조2000억원)가 드는데, 동일한 규모의 구글 TPU 설치 비용은 9900만달러(약 1450억원)다. 저렴한 칩 등장은 최근 AI 인프라에 과한 투자로 제기되는 AI 버블론에 대한 우려를 잠재울 수 있을 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="a86af306c8fbb916c14dd9192de97688fe61bc93d43a909a8d2faf70e1df5fa8" dmcf-pid="u0g4JygRXV" dmcf-ptype="general">AI가 학습에서 추론으로 패러다임이 바뀌는 것도 영향을 주고 있다. AI 모델을 만드는 초기만 해도 방대한 데이터를 ‘학습’하는 것이 중요했다. 이에 성능이 좋은 엔비디아 GPU가 다량 필요했다. 그런데 만들어진 AI를 기반으로 서비스하는 ‘추론’ 단계에는 GPU만큼의 성능이 필요 없어졌다. TPU나 NPU(신경망처리장치) 같은 전력 효율이 좋고 가벼운 반도체들이 각광받는 이유다. 테크 업계 관계자는 “현재 많은 기업들이 엔비디아 GPU와 다른 기업들의 자체 칩을 같이 사용하고 있지만, 점점 엔비디아 GPU 비중이 줄어들 것으로 보인다”고 했다. 다만 아직까지는 엔비디아의 GPU 성능이 다른 자체 칩보다는 우수하다는 평가는 우세하다.</p> <p contents-hash="2046752afcfe950e38ac4c43083d6b678b737f7a49c7520bc64a2e2286e75036" dmcf-pid="7pa8iWaeZ2" dmcf-ptype="general">엔비디아 중심이던 AI 생태계도 변화가 있을 것으로 보인다. 현재는 엔비디아가 설계한 칩을 TSMC가 생산하는 구조가 굳어진 상황이다. 빅테크들이 설계 회사들과 손잡고 자체 제작하면서 브로드컴 같은 설계 업체들이 경쟁자로 부상 중이다.</p> <p contents-hash="3b2806d21e5c0f4b86f2c84fb9f42024f06b07239f181a665334dfbdb665922d" dmcf-pid="zUN6nYNdY9" dmcf-ptype="general"><strong>☞CPU, GPU, TPU, NPU</strong></p> <p contents-hash="dbd9a716ee39f169324ec0d3cebf7e0db8b663a84ff40ebfe052635172d4ea28" dmcf-pid="qujPLGjJtK" dmcf-ptype="general">컴퓨터의 기본 두뇌 역할을 하는 CPU(중앙처리장치)는 한식·일식·중식 모든 요리를 척척 잘 만들어 내는 천재 요리사다. 혼자 모든 일을 하다보니 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 이에 비해 GPU(그래픽처리장치)는 실력은 다소 떨어지지만 손빠른 아르바이트생 1000명이 한꺼번에 달려들어 특정 요리를 빠르게 만들어 내는 능력이 있다. 다량의 데이터를 단순 반복 계산하고 학습해야 하는 AI 시대에 GPU가 주목받는 이유다. 1000명을 고용하다보니 비용(전기)이 많이 들고, 공간도 많이 차지한다. TPU(텐서 처리 장치)는 구글이 AI 개발을 위해 만든 고성능 반도체다. CPU·GPU와 달리 특정 요리(만두 빚기) 한 가지만 잘하는 전용 기계에 비유할 수 있다. GPU처럼 아르바이트생이 많이 필요하지 않지만 그래도 큰 공장이 필요하다. NPU(신경망 처리 장치)는 인간의 뇌를 모방한 반도체다. 작고 가볍고, 전력 사용이 적어 효율성이 높아 스마트폰이나 가전제품에 적합하다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [TV조선] 송창식과 정훈희의 음악 우정 11-28 다음 대구 중구청 양궁팀 정재헌 감독, 체육발전 유공 최고 영예 ‘청룡장’ 수상 11-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
