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[IT뉴스]구글, AI칩 본격 확장…삼성·SK 웃는다

온카뱅크관리자

2025-11-26 17:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 반도체 경쟁 지각변동 구글 TPU 추론에 최적화 전력 대비 성능 GPU 능가 메타 "구글 제품 도입 검토" 엔비디아 독주 체제 균열 삼성·SK는 HBM 호황 수혜 
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 가격 경쟁력은 물론 성능 면에서도 그래픽처리장치(GPU)를 위협하는 구글의 텐서처리장치(TPU)가 전면에 부상하며 인공지능(AI) 반도체 시장에 지각 변동이 일어나고 있다. GPU 절대 강자인 엔비디아의 독주 체제에 균열이 생기면서 국내 메모리·AI 업계에도 새로운 기회가 열릴 것이라는 기대가 나온다.
 25일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 구글은 최근 메타를 비롯한 주요 고객사의 자체 데이터센터에 TPU를 직접 설치하는 방안을 제안하며 공급 전략을 확장하고 있다. 메타는 2027년부터 구글 TPU를 자사 데이터센터에 통합하기 위해 수십억 달러를 투자하는 방안을 논의하고 있는 것으로 알려졌다. 동시에 이르면 내년부터 구글 클라우드를 통해 TPU 용량을 임차하는 방안도 추진하고 있다.
 구글은 이미 지난 9월 중소 규모 클라우드 업체들에 TPU의 외부 공급을 시작한 것으로 알려졌다. 영국 런던에 본사를 둔 '플루이드스택'과 계약을 체결하고, 미국 뉴욕에 신설되는 데이터센터에 TPU를 설치하기로 한 것이 대표적이다. 이후 불과 두 달 만에 글로벌 빅테크 메타와 대규모 거래를 논의하며 TPU 확산에 속도를 내고 있다. 앞서 구글은 지난달 말 앤스로픽과도 TPU 100만개를 탑재한 클라우드 이용 계약을 체결했다.
 구글 클라우드 내부 경영진은 TPU 채택이 확대되면 엔비디아 연간 매출의 최대 10%를 흡수할 수 있다고 전망한다.
 GPU가 게임 그래픽 처리를 위해 개발된 뒤 AI 연산에 활용된 것과 달리, TPU는 처음부터 딥러닝 수학 계산(행렬 연산)에 최적화된 맞춤형 칩으로 설계됐다.
 GPU가 범용 연산을 전제로 외부 메모리와의 데이터 입출력이 잦은 구조라면, TPU는 한 번 입력된 데이터를 다수 연산에 반복 활용하고 중간 연산 결과를 외부 메모리에 저장하지 않은 채 인접 연산 유닛으로 즉시 전달한다.
 이로 인해 메모리 접근에 따른 병목이 줄면서 전력 효율이 높아지고, 대규모 AI 연산 처리 속도 또한 크게 향상된다. TPU는 GPU 대비 35%에서 최대 80% 비용을 절감할 수 있는 것으로 전해진다.
 구글은 기존 6세대 TPU '트릴리움' 대비 칩당 최대 4배 향상된 학습·추론 성능을 갖춘 7세대 TPU '아이언우드' 출시를 눈앞에 두며 기술적으로 빠르게 성장하고 있다. 엔비디아가 현재 AI 훈련용 GPU 시장에서 80~90% 점유율을 차지하고 있지만 독주 체제에 균열이 생겼다는 분석이다.
 이 같은 변화는 한국 기업들에 기회로 이어질 가능성이 크다. TPU는 GPU보다 고대역폭메모리(HBM) 의존도가 높아 HBM 생산 역량을 갖춘 삼성전자와 SK하이닉스의 판로가 넓어질 것으로 예상된다. 김동원 KB증권 연구원은 "삼성전자는 북미 빅테크 업체들의 높은 메모리 공급 점유율을 기반으로 구글, 브로드컴, 아마존, 메타 등의 메모리 공급망 다변화 전략과 AI 생태계 확장의 직접적 수혜가 기대된다"고 말했다.
 국내 AI 기업들에도 긍정적이다. 네이버 등 AI 모델 개발사들이 TPU 기반 인프라스트럭처를 활용하면 AI 서비스 확장 과정에서 비용 효율성을 확보할 수 있다.
 다만 일각에서는 그동안 구축해온 GPU 중심 인프라의 전환 비용이 국내 기업들에 부담을 안길 수 있다는 분석도 나온다. 국내 AI 기업·대학·연구기관 대부분이 엔비디아의 '쿠다' 생태계를 기반으로 대규모 투자를 이어온 만큼, TPU가 본격 확산되면 기존 기술 체계의 가치가 약화될 가능성이 있다.
 한편 지난 24일 구글과 메타가 TPU와 관련해 협력할 것이란 보도가 나오면서 뉴욕 증시에서 구글 모회사 알파벳은 전 거래일 대비 1.53% 상승 마감한 반면 엔비디아는 2.59% 하락했다. 
 TPU
 구글이 머신러닝용으로 개발한 인공지능(AI) 반도체로, AI 연산과 처리에 특화돼 있다. 그래픽 처리용으로 개발된 그래픽처리장치(GPU)와 달리 처음부터 AI 연산만을 위해 개발됐다.
 [안선제 기자]
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