[편집자주] 구글 제미나이3이 공개된 후 오픈AI·엔비디아가 잇따라 민감한 반응을 보이며 AI 모델과 칩의 독주 체제에 균열 신호를 냈다. AI 시장은 어떻게 달라질까.
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엔비디아 GPU 주도 AI칩 시장도 흔들려? 'ASIC'가 뭐길래
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③'맞춤형 반도체' ASIC, 전력효율·가격 가성비 장점
릴게임황금성 구글 AI 모델 '제미나이'에게 GPU(그래픽처리장치)와 ASIC(주문형반도체) 비교 이미지를 그려달라고 했더니 만든 이미지
생성형 AI 열풍이 휩쓴 지난 3년간 GPU(그래픽처리장치)가 주도해온 AI(인공지능) 반도체(칩) 시장이 새로운 전환점을 맞았다
신천지릴게임 는 평가가 이어진다. 최근 공개돼 호평받은 구글의 AI 모델 '제미나이3'에 자체 개발 칩 TPU(텐서처리장치)가 적용된 것으로 알려지면서, ASIC(주문형 반도체)가 GPU의 현실적인 대안으로 떠올랐다.
AI 칩의 성능 지표는 크게 △연산 속도 △전력 효율 △유연성 세 가지로 나뉜다. 특히 전력 효율은 AI 학습과 추론 규모가 방대해지면
바다이야기오락실 서 AI 기술 경쟁의 핵심 변수로 등장했다. AI 서비스를 위해선 수만 개 이상의 칩을 24시간 가동할 대규모 데이터센터가 필요하고, 이를 운영하는 대형 클라우드 기업은 비용 절감을 위해 '전력 효율'을 최우선 순위로 둔다.
엔비디아가 시장을 장악한 GPU는 수많은 픽셀의 색을 표현하는 그래픽 연산을 위해 개발된 칩으로 여러 형태의 병렬
야마토게임하기 연산을 빠르게 처리할 수 있다. GPU는 다양한 모델 학습을 병렬로 수행할 수 있어 유연성 측면에서도 압도적이어서, 그간 AI 열풍의 기반이 됐다. 하지만 설계 구조가 복잡하고 불필요한 작업도 반복해 전력 소모가 커진다는 단점이 있다. 데이터센터 전력의 상당 부분은 GPU 가속 서버와 냉각 비용에 쓰인다고 한다.
바다이야기게임사이트 GPU·ASIC 비교/그래픽=윤선정
이와 달리 ASIC는 말 그대로 특정 용도를 위해 설계된 '맞춤형' 반도체다. 범용 처리를 수행하는 GPU와는 설계 철학부터 달라 최적화를 중시한다. AI 모델용으로 설계하는 경우 필요한 작업에만 초점을 맞추기 때문에 불필요한 연산 작업도 하는 GPU에 비해 연산 속도, 전력 효율, 비용 등에서 우수하다는 평가를 받는다.
업계 전문가들은 LLM(대규모 언어 모델·Large Language Model) 추론이나 음성 인식처럼 정형화된 연산에는 ASIC가 GPU보다 2~3배 높은 에너지 효율을 낼 수 있다고 본다. AI 및 기술 파트너인 아르테크디지털은 "고성능 모델 기준 GPU의 전력 소모량은 최대 700~1000W(와트)에 달하지만, 머신러닝(기계학습)용으로 설계된 구글 TPU는 칩당 175~250W의 전력만 소모해 에너지 효율성이 더 뛰어나다"고 분석했다.
찹의 비용 측면에서도 ASIC가 GPU보다 효율적이라는 평가를 받는다. AI 칩으로 주로 사용되는 엔비디아 GPU는 개당 수천만 원을 웃도는 높은 비용을 지불해야 한다. ASIC는 맞춤형 반도체인 만큼 수천억 원에 달하는 초기 개발비가 필요하지만, 칩 수십만 개가 필요한 AI 서비스에 사용되면 생산 단가가 GPU와 비교해 획기적으로 낮아진다. 모건스탠리에 따르면 엔비디아의 최신 칩 블랙웰 GPU 2만4000개 설치에 약 8억5200만달러(1조2564억원)가 필요하지만, 같은 규모의 구글 TPU 비용은 약 9900만달러에 불과한 것으로 추산됐다.
다만 이런 차이에도 GPU 시대가 끝나는 것은 아니다.
/사진=구글 제미나이
전문가들은 ASIC 기술 발전으로 AI 칩 시장이 GPU와 ASIC가 역할을 분담하는 혼합 생태계로 변화할 것으로 예상한다. 글로벌 컨설팅업체 커니는 "AI 칩 시장은 GPU가 완전히 ASIC로 대체되는 것이 아닌 두 기술이 전략적으로 쓰이는 '공존 패러다임'으로 진화할 것"이라면서, GPU는 다양한 연산을 처리해야 하는 AI 학습 단계에서 사용되고 ASIC는 실제 서비스에 투입되는 추론 단계에서 비중이 확대할 것으로 내다봤다. 엔비디아는 특히 CUDA라는 강력한 개발 생태계를 만들어놔 초기 단계에서 필요하다는 평가를 받는다.
이런 변화는 사실상 독점에 가까운 엔비디아의 AI 칩 지위도 흔들 전망이다. 구글은 최근 TPU 기반 제미나이3 공개로 ASIC 기술력을 입증했고, 마이크로소프트(MS)와 아마존 등도 각각 마이아, 트레이니엄3 등 자체 ASIC를 내놓으며 엔비디아에 도전장을 내밀고 있다. 시장조사업체 트렌드포스는 2026년 클라우드 서비스 공급업체의 자체 설계 ASIC가 44.6% 성장해 GPU의 성장률(16.1%)을 크게 앞서며 AI 가속기 시장이 큰 전환점을 맞을 것으로 예상했다.
AI 칩 시장 재편은 메모리반도체 선두 기업인 삼성전자, SK하이닉스에 호재로 작용할 것으로 보인다. ASIC는 고효율을 위해 5나노미터(㎚, 1㎚=10억분의 1m), 3nm와 같은 첨단 미세 공정에서 대부분 생산되고, 메모리반도체 HBM(고대역폭메모리)이 필요하다. 구글 TPU 한 개에 탑재되는 HBM은 6~8개로, 대부분 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 것으로 전해진다.
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"챗GPT에 조급했지만"…'알파고'의 구글, 치고나가는 경쟁력은 뭐?
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/AFPBBNews=뉴스1
알파벳은 오픈AI가 2022년 11월 챗GPT를 출시한 이후 AI(인공지능) 분야의 후발주자로 여겨졌다. 하지만 알파벳의 자회사 구글이 지난 11월18일 최신 버전의 AI 모델인 제미나이 3와 아이언우드라 불리는 자체 개발한 AI 칩인 7세대 TPU(텐서 처리장치)를 선보이며 이런 시각은 완전히 뒤바뀌었다.
최신 버전의 챗GPT를 뛰어넘는 제미나이 3의 성능과 이 제미나이 3가 AI 칩 시장을 장악하고 있는 엔비디아의 GPU(그래픽 처리장치)가 아니라 아이언우드에서 훈련됐다는 사실은 기술업계를 놀라게 하며 "알파벳의 AI 역습"이라는 평가를 받았다.
◇AI 원천기술-클라우드-TPU
기술업계에서는 알파벳이 AI 분야를 석권할 수 있는 막강한 잠재력을 갖췄다고 보고 있다. 무엇보다 가장 큰 강점은 다양한 AI 기술과 인프라를 갖추고 있다는 점이다.
알파벳은 2014년에 AI 연구 스타트업인 딥마인드를 인수해 일찌감치 AI 기술 개발에 뛰어들었다. 딥마인드는 2016년 바둑기사 이세돌 9단을 꺾은 '알파고'로 세상에 이름을 떨쳤으며, 챗GPT를 비롯 대다수 거대 AI 모델의 기반 기술이 된 '트랜스포머'도 개발했다. 알파벳은 이를 바탕으로 빅테크 기업 가운데 처음으로 챗GPT를 능가한다는 평가를 받는 제미나이 3라는 AI 모델을 확보하게 됐다.
2016년 3월9일 서울 종로구 광화문 포시즌 호텔에서 열린 세기의 대결 '이세돌-구글 알파고 대국' 1국에서 이세돌 9단이 바둑돌을 놓고 있다.(사진=구글 제공) /사진=뉴시스
여기에 현재 AI 산업의 토대가 되는 클라우드 인프라와 함께 엔비디아를 위협하는 수준의 AI 칩인 TPU까지 보유하고 있다. 구글은 TPU를 통해 엔비디아에 대한 의존도를 줄여 비용과 운영 효율 측면에서 구조적 우위를 확보했다는 평가를 받는다.
DA 데이비슨의 기술 리서치 이사인 길 루리아는 알파벳이 챗GPT를 따라잡는 과정에서 "실수도 많았고 조급하기도 했지만 이미 많은 기술을 갖고 있었다"며 "문제는 이 기술 조각들을 제대로 조합하는 것이었다"고 지적했다.
◇양자컴퓨팅 기술, AI와 시너지 기대
알파벳이 보유한 양자컴퓨팅 기술도 향후 AI 주도권을 잡는 데 강력한 무기가 될 수 있다. 구글은 지난 10월 자사가 개발한 양자 칩 윌로우를 통해 구현한 알고리즘 '퀀텀 에코스'로 세계 최초로 '검증 가능한 양자 우위'를 달성했다고 밝혔다. 양자 우위란 기존 컴퓨터가 현실적인 시간 안에 해결할 수 없는 문제를 처리할 수 있는 양자컴퓨터의 능력을 의미한다.
구글의 양자컴퓨팅 기술은 AI와 결합되면 독보적인 시너지를 낼 수 있다. AI는 양자컴퓨팅의 복잡한 연산을 최적화하고 양자컴퓨팅은 AI 모델의 학습 속도와 효율성을 높일 수 있기 때문이다. 양자컴퓨팅은 AI의 학습 속도와 연산 비용을 좌우하는 미래 AI 경쟁력의 핵심 변수가 될 것으로 전망된다.
알파벳의 올 3분기 사업별 매출 비중/그래픽=이지혜
◇AI 훈련할 막대한 데이터·동영상 보유
알파벳이 AI와 통합이 용이한 웹 브라우저(크롬)와 모바일 운영체제(안드로이드), 검색, 지도, 유튜브 등 다양한 기술 생태계와 서비스를 보유하고 있다는 점도 다른 기업이 쉽게 따라잡을 수 없는 경쟁 우위다. 알파벳의 기술 생태계와 서비스들은 AI를 훈련할 수 있는 데이터 기반이 되는 동시에 AI 기술을 적용해 재빨리 수익화할 수 있는 토대가 된다.
구글은 올 봄에 제미나이 2.5를 출시하고 얼마 지나지 않은 지난 11월에 한층 개선된 제미나이 3를 공개했다. 특히 제미나이 3 안에 포함된 이미지 생성 모델인 나노 바나나는 뛰어난 기능으로 화제가 되고 있다.
전문가들은 알파벳이 각종 생태계와 서비스를 통해 확보한 데이터, 특히 유튜브 동영상이 AI 모델을 훈련할 수 있는 더없이 소중한 자산이라고 지적한다. 포레스터 리서치의 부사장인 마이크 구알티에리는 "구글이 가진 막대한 규모의 동영상과 데이터는 실로 엄청난 경쟁 우위"라며 "오픈AI와 앤트로픽이 어떻게 이 격차를 극복할 수 있을지 모르겠다"고 말했다.
◇빠른 수익화 가능한 서비스 채널
알파벳은 AI 기술을 결합해 빠르게 수익화할 수 있는 서비스들을 이미 제공하고 있다는 점에서도 유리한 입지를 차지하고 있다. 예컨대 기존 검색 서비스에 AI를 적용해 검색 결과를 최적화하고 유튜브에 AI 기능을 추가해 콘텐츠 추천과 맞춤형 광고를 정교하게 만들어 수익을 끌어올리는 식이다. 클라우드 서비스도 기업용 AI 툴을 제공하는 통로이기 때문에 기업들의 AI 활용이 확대될수록 고객 데이터가 늘고 구독 매출이 증가하는 구조다.
이는 AI 모델을 이용하는 대가로 받는 구독료 외에는 특별한 수익 구조가 없는 오픈AI나 앤트로픽이 따라잡을 수 없는 경쟁 우위다. 알파벳은 아마존, 마이크로소프트, 메타 플랫폼스 등 다른 빅테크 기업들과 비교해서도 AI를 빠르게 수익화할 수 있는 서비스 채널이 다양하다는 점에서 우월하다고 할 수 있다.
알파벳은 기존 기술 생태계와 AI를 넘어 새로운 시도도 계속하고 있다. 웨이모를 통해 현재까지는 테슬라보다 더 많은 로보택시(자율주행 호출 서비스)를 운영하고 있고 베릴리 라이프 사이언스에서는 생명공학 연구를, 칼리코에서는 수명 연장과 노화 관련 연구를 진행한다.
알파벳은 문샷 팩토리라 불리는 혁신 연구소인 X를 통해 문샷 프로젝트라는 이름으로 기존의 상식과 한계를 뛰어넘는 아이디어와 실험에 지속적으로 도전하고 있다.
정혜인 기자 chimt@mt.co.kr 권성희 기자 shkwon@mt.co.kr 기자 admin@119sh.info
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