[AI 고속도로] MS, 엔비디아 의존도 낮춘다…자체 AI 칩 '마이아' GW급 확대 작성일 10-13 47 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">내년부터 마이아 300 본격 배치…GPU 대비 전력당 AI 처리량 40% 향상 목표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HU6S7iFYox"> <p contents-hash="fa2c022f0a86ed5f696192be6bd055aa4507045ccfafef8c3c15086d43940f27" dmcf-pid="XuPvzn3GcQ" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체를 데이터센터에 대규모로 배치하며 엔비디아 의존도 낮추기에 나선다. 차세대 AI 가속기 '마이아 300'을 앞세워 AI 추론에 필요한 연산 자원을 자체 확보하고 전력 효율과 운영 비용을 개선한다는 전략이다.</span></p> <p contents-hash="626438b07150a53043c98142f66c4862a971e2b749dc1396a73994c080a3a96f" dmcf-pid="ZC1LlzmjAP" dmcf-ptype="general">12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 MS는 내년부터 자체 AI 반도체인 '애저 마이아' 제품군을 여러 기가와트(GW) 규모로 확대 배치할 계획이다. 차세대 제품인 마이아 300을 중심으로 자사 AI 소프트웨어와 서비스에 필요한 추론 인프라를 구축한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="abc33c5b776c446230dc950e70d24a8b098f8accb9d4d3b52cab4024054dbaea" dmcf-pid="5htoSqsAk6" dmcf-ptype="general">이번 전략은 AI 인프라 구축 비용을 줄이고 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)에 대한 의존도를 낮추려는 움직임으로 풀이된다. 현재 MS의 AI 연산 상당 부분은 엔비디아 GPU를 기반으로 이뤄지고 있지만 자체 반도체를 데이터센터 환경에 맞게 설계하면 추론 효율을 높이고 운영 비용도 절감할 것으로 예상된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0490f412b6547530657c1fe3a100e42ad2a43a8102a61a5a9c84663e9c13dfc5" dmcf-pid="1lFgvBOca8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="애저 마이아 300 프로토타입 칩 (사진=MS)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/ZDNetKorea/20261013091245353akxm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="GAS6kZgRgM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/ZDNetKorea/20261013091245353akxm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 애저 마이아 300 프로토타입 칩 (사진=MS) </figcaption> </figure> <p contents-hash="ed79e4fcedab8c79bdf599bbccb2d3a3983db97a7c327676a0cb47fa25a5f47d" dmcf-pid="tS3aTbIkg4" dmcf-ptype="general"><span>MS가 개발한 마이아는 AI 모델을 학습시키는 것보다 학습된 모델을 실제 서비스에 활용하는 추론 작업에 초점을 맞춘 반도체다. 회의 내용을 요약하거나 이용자 질문에 답변하는 작업부터 복잡한 추론과 여러 단계를 거치는 AI 에이전트 업무까지 처리하도록 설계됐다.</span></p> <p contents-hash="023f93066b295bc7757c1786bc97c143a824f451f8652d2dd9c017a091a1c49a" dmcf-pid="Fv0NyKCEaf" dmcf-ptype="general">MS는 올해 초부터 기존 제품인 마이아 200을 데이터센터에 배치해 실제 서비스에 활용 중이다. 현재 미국과 유럽, 호주에서 운영 중이며 MS 코파일럿과 팀즈 등에 적용되고 있다. 오픈AI 모델과 MS 자체 AI 모델, 오픈소스 모델을 구동하는 데도 활용된다.</p> <p contents-hash="c539d562f11644adcb76b44a15d53981d4a820d711ad7a2f81da496d5b340130" dmcf-pid="3TpjW9hDoV" dmcf-ptype="general">차세대 마이아 300은 전력 대비 AI 처리 성능을 한층 높인 것이 특징이다. MS는 마이아 300이 주요 GPU 기반 시스템보다 메가와트(MW)당 40% 더 많은 토큰을 처리할 것으로 보고 있다. 토큰은 AI가 텍스트를 처리하거나 생성할 때 사용하는 기본 단위로, 동일한 전력으로 더 많은 토큰을 처리할수록 AI 서비스 운영 효율을 높일 수 있다.</p> <p contents-hash="dd1d45ef40530780911dfd9634b2a7b9cafee0c3b2e45e75ee94248586f3dd27" dmcf-pid="0yUAY2lwo2" dmcf-ptype="general">마이아 300은 대규모 추론 작업에 필요한 메모리와 네트워크 성능도 강화했다. TSMC의 2나노급 N2P 공정으로 제조되는 컴퓨팅 칩렛을 적용하고 8개의 고대역폭메모리(HBM4) 스택을 탑재한다. 최대 메모리 대역폭은 초당 18테라바이트(TB)에 달한다.</p> <p contents-hash="0c9c5e74375749d5211e73ca35ea374c07373d6f3344011b172d32cbab8f1839" dmcf-pid="pWucGVSro9" dmcf-ptype="general">데이터센터에 설치되는 랙 단위에서도 처리 능력을 높였다. 마이아 300 시스템은 하나의 랙에 96개 가속기를 통합하며 167킬로와트(kW)의 전력 한도 내에서 작동하도록 설계됐다. MS는 이를 통해 마이아 200 대비 랙 단위 토큰 처리량을 최대 7배까지 높일 수 있을 것으로 보고 있다.</p> <p contents-hash="bfb32cad1b2059f0395827597b5c1233cdad8f09eb1a50c81cd1ededf585b5fe" dmcf-pid="UY7kHfvmcK" dmcf-ptype="general">최근 글로벌 빅테크 기업들의 자체 AI 반도체 개발 경쟁은 치열해지고 있다. 아마존과 구글은 이미 자체 AI 가속기를 개발해 클라우드 서비스에 활용 중이다. MS 역시 마이아 제품군을 확대하면서 AI 인프라의 핵심인 반도체부터 데이터센터, 소프트웨어까지 자체 기술로 최적화하는 전략을 강화하고 있다.</p> <p contents-hash="f4d6a9be3c4168cde5da576ca0f249d084c33bd25da26db45e87a5a767b6944a" dmcf-pid="uGzEX4Tskb" dmcf-ptype="general">다만 MS는 당분간 마이아 반도체의 연산 자원을 외부 클라우드 고객에게 직접 임대할 계획은 없는 것으로 전해졌다. 아마존과 구글이 자체 AI 반도체를 클라우드 고객에게 제공하는 것과 달리 MS는 코파일럿 등 자사 AI 서비스의 추론 수요를 우선 충족하는 데 집중한다는 방침이다.</p> <p contents-hash="071908927e83d3fe13970d7420dee8a8c69e093916165393df18b88632460c49" dmcf-pid="7HqDZ8yOcB" dmcf-ptype="general">라니 보르카르 MS 데이터센터 하드웨어 담당 임원은 "우리 자체 AI 서비스 사업만으로도 규모가 충분히 크기 때문에 우선 내부 수요부터 충족할 계획"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="4e549af46bd08df5d1f45edd474ea8950b65cc1f240e0167542fa7b3fbf74b62" dmcf-pid="zXBw56WIcq" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "우유도 검사받는데 AI는?"…MS 부회장, 법적 안전 규제 촉구 10-13 다음 세이지, 두산로보틱스 컨소시엄 합류…국산 AI 반도체 협동로봇 개발 10-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
