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구글, 우주 AI 데이터센터 건설 가세

구글이 지상의 전력 공급 제약 문제를 해결하고 인공지능(AI) 수요에 대응하기 위해 지구 궤도에 데이터센터를 구축하는 방안을 추진하고 있다고 야후파이낸스 등 외신이 25일(현지시간) 보도했다. 구글은 우선 '선캐처 프로젝트(Project Suncatcher)'를 통해 우주에서 간단한 AI 질의에 응답할 수 있는 칩을 탑재한 실험용 위성을 발사할 계획이다. 스페이스X의 발사 임무를 활용해 위성을 궤도에 올릴 예정이다. 이번 위성은 위성 이미지 기업 플래닛(Planet)과 공동 개발했으며, 구글의 텐서처리장치(TPU) 4개가 탑재된다. 4개의 TPU는 데이터센터 서버 1대 수준의 연산 능력을 갖춘 것으로 알려졌다. 위성은 약 1킬로와트(kW)의 태양광 전력으로 구동되며, 시험 운용 기간은 약 1년이다. 위성 자체는 최대 6년간 궤도에 머무를 예정이다. 구글은 블로그 게시글을 통해 "일부 사항은 우주에서만 테스트할 수 있다"며 "다음 주 첫 번째 TPU를 궤도에 올리면 향후 발사에 필요한 데이터와 정보를 확보할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 우주 데이터센터 구상은 AI 시스템의 폭발적인 확산으로 급증한 전력 수요에 대응하기 위한 방안으로 제시됐다. 지상 데이터센터와 달리 우주에서는 태양광을 활용해 막대한 전력을 확보할 수 있다는 것이 구글의 구상이다. 우주에 데이터센터를 구축한다는 발상은 다소 비현실적으로 들릴 수 있지만, 빅테크 기업에는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 우주에 태양광 패널을 설치할 경우 대기의 영향을 거의 받지 않고 낮과 밤의 구분 없이 태양 에너지를 활용할 수 있기 때문이다. 다만 현재로서는 관련 기술이 아직 검증 단계에 있다. 데이터센터처럼 작동하는 위성 네트워크 구축을 둘러싸고 거대 기술 기업과 첨단 연구기관 간 경쟁도 본격화되고 있다. 구글은 이번 실험을 통해 위성의 내구성과 우주 환경에서의 냉각 기술 등을 검증할 계획이다. 위성이 최대 100g 수준의 충격을 견디고, 지상 데이터센터와 달리 공기나 물을 사용하지 않는 우주용 냉각 시스템이 제대로 작동한다면 우주 데이터센터 구축에 필요한 핵심 기술을 확보할 수 있을 것으로 보인다. 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)도 궤도 데이터센터를 AI 전환의 핵심 인프라 가운데 하나로 보고 있다. 스페이스X는 엔비디아 기반의 자체 궤도 데이터센터를 이르면 2027년 말 발사할 수 있다고 밝힌 바 있다. 아마존과 블루 오리진 창업자 제프 베이조스, 샘 올트먼 오픈AI CEO 등 다른 기술 업계 인사들도 우주 데이터센터 구상에 지지를 표명한 것으로 알려졌다.

2026.09.26 09:00이정현 미디어연구소

구글 "대만과 어깨 나란히"…AI 인프라 협력, 발주에서 공동설계로

구글이 대만 공급망과의 관계를 단순 발주·납품을 넘어 칩 설계 단계부터 함께 만드는 '공동 설계' 체제로 바꾸고 있다. 아민 바흐다트 구글 최고기술책임자(CTO) 겸 인공지능(AI) 인프라 수석부사장은 양측의 협력 방식을 "어깨를 나란히 하고(shoulder to shoulder)"라는 한 마디로 요약했다. 6일 대만 공상시보에 따르면 바흐다트 CTO는 지난 2일 대만에서 열린 '세미콘 타이완 2026' 마스터 포럼 및 글로벌 생태계 서밋에 참석해 강연한 뒤, 대만 언론 인터뷰에 처음으로 응했다. 그는 구글 텐서처리장치(TPU)와 AI 하드웨어 전략의 핵심 설계자로 꼽히는 인물이다. 15년간 구글 AI 인프라 개발에 참여하고 이를 주도해 왔으며, 지난해 말 CTO로 승진해 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)에게 직접 보고한다. 이번 방문은 알파벳의 미디어텍 지분 투자와 맞물리며 시장의 주목을 받았다. 업계에서는 그가 행사 전 대만 공급망을 비공개로 방문해 TPU 서버 물량을 논의한 것으로 본다. 다만 바흐다트 CTO는 구체적인 수주나 협력 내용에 대해서는 공개하지 않았다. 미디어텍은 최근 39억달러 규모의 해외 전환사채(CB)를 발행했다. 이 가운데 엔비디아가 35억달러를 인수했고, 알파벳은 남은 물량 인수에 참여했다. 정확한 투자 금액은 공개되지 않았다. "이미 구매·파트너의 문제가 아니다"…랙 설계까지 함께 바흐다트 CTO가 인터뷰에서 거듭 강조한 것은 협력 방식 자체가 근본적으로 달라졌다는 점이다. 바흐다트 CTO는 "이건 이미 구매와 파트너의 문제가 아니다"라며 구글과 대만 업체들이 이미 깊은 수준의 공동 설계 단계에 들어섰고, 이런 협력이 매달·매 분기·매년 가속되고 있다고 설명했다. 이어 "대만 파트너와 깊이 있는 공동 설계를 하지 않았다면 오늘날과 같은 인프라와 컴퓨팅 플랫폼을 만들어내는 것은 불가능했을 것"이라고 말했다. 그는 구글이 현재 여러 대만 협력사와 차세대 제품을 두고 논의를 진행 중이며, 협력 범위가 랙 레벨(rack level)의 엔드투엔드 아키텍처 설계로까지 확장됐다고 전했다. 양산 설계와 신뢰성 향상 방식 등 대만 공급망의 엔지니어링 실행력이 인상적이었다는 평가도 내놨다. 구글 대만 팀은 구글 AI 하드웨어 개발의 중요한 역할을 맡고 있다. 바흐다트 CTO는 구글의 설계·제조 작업 상당수가 대만에서 이뤄지며, TSMC 생산라인에서 칩이 나오면 대만 팀이 가장 먼저 테스트를 수행하는 경우가 많다고 설명했다. 24시간 가까이 구글과 협력사가 어깨를 맞대고 칩의 정상 작동 여부를 확인한 뒤 최대한 빨리 소프트웨어 개발팀에 넘긴다는 것이다. 대만은 구글이 미국 외 지역에 둔 최대 하드웨어 연구개발(R&D) 거점이다. 바흐다트 CTO는 "타이베이 스린 AI 인프라 R&D 센터의 사무 공간을 60% 확대하고 있으며, 팀 규모도 계속 커질 것"이라고 말했다. TPU 8t·8i 분리는 2년 전 결정…"다음 전용화는 CPU" 구글은 올해 4월 '클라우드 넥스트' 행사에서 8세대 TPU를 처음으로 두 개의 독립된 칩으로 나눴다. 대규모 학습에 특화된 TPU 8t와 고동시성 추론을 겨냥한 TPU 8i다. 학습용·추론용 칩의 '분가'가 맞춤형 칩의 세분화를 예고하는 것이냐는 질문에 그는 이런 흐름이 "어느 정도는 불가피하다"고 강조했다. 그러면서 "구글은 약 2년 전 이미 학습과 추론 두 워크로드의 수요 규모가 각각 전용 칩을 만들 만큼 커졌다고 판단해 분리를 결정했다"고 말했다. 바흐다트 CTO는 다음 전용칩 후보로는 중앙처리장치(CPU)를 지목했다. AI 에이전트가 동작할 때 대량의 데이터 이동과 작업 스케줄링이 필요해지면서 저지연·고빈도 통신 능력이 중요해지고 있다는 이유에서다. 칩 전용화와 함께 바흐다트 CTO가 제시한 다음 경쟁 축은 데이터 이동 최소화다. 바흐다트 CTO는 "연산은 싸다. 비싼 것은 데이터를 옮기는 일이다"라며 "데이터를 가능한 한 연산 유닛 가까이 두고 칩과 서버, 시스템 사이를 오가는 데이터 이동이 유발하는 전력 소모와 지연을 줄이는 것이 관건"이라고 역설했다. 구글이 최근 몇 년간 '풀스택 공동 설계'를 앞세운 배경도 여기에 있다. 칩과 랙, 데이터센터의 전력·네트워크까지 아우르며 구글은 데이터센터를 서버를 담는 건물이 아니라 한 대의 거대한 컴퓨터로 본다. 바흐다트 CTO는 "우리는 데이터센터가 곧 컴퓨터라고 말한다"고 밝혔다.

2026.09.06 09:15진운용 기자

앤트로픽, 구글 TPU 핵심 인재 영입…자체 AI 반도체 개발 속도

앤트로픽이 구글의 맞춤형 반도체 개발을 이끌었던 핵심 인재를 영입하며 자체 프로세서 사업 확대에 본격적으로 나섰다. 23일 블룸버그 등 외신에 따르면 앤트로픽은 구글의 텐서처리장치(TPU) 프로그램 창립 멤버인 아미르 살렉을 컴퓨트 팀에 영입했다고 밝혔다. 아미르 살렉은 구글에서 2022년까지 TPU 사업을 총괄하며 1세대부터 7세대까지의 칩 개발을 이끈 인물이다. 앤트로픽에서는 제임스 브래드버리(James Bradbury)에게 보고하는 체계로 합류한다. 그는 구글을 떠난 뒤 스티븐 파인버그 미국 국방부 부장관이 공동 설립한 사모펀드 세르베루스 캐피털 매니지먼트에서 수석 전무로 재직해 왔다. 이번 영입은 앤트로픽이 자체 반도체 개발 역량을 강화하려는 전략의 연장선으로 해석된다. 클로드(Claude) 플랫폼 개발사인 앤트로픽은 현재 엔비디아, 구글, 아마존 등 다양한 공급처로부터 AI 칩을 조달하고 있지만, 최근에는 내부적으로 실리콘 사업 구축을 위한 채용과 조직 정비에 나선 것으로 알려졌다. AI 업계 전반이 데이터센터 인프라와 반도체 확보 경쟁에 뛰어든 가운데, 맞춤형 칩은 공급 부족 문제를 완화하고 자사 모델에 최적화된 설계를 가능하게 하는 핵심 수단으로 주목받고 있다. 앤트로픽 역시 급증하는 연산 수요에 대응하기 위해 자체 칩 개발 필요성을 높게 보고 있는 것으로 풀이된다. 경쟁사인 오픈AI 역시 비슷한 행보를 보이고 있다. 오픈AI는 최근 브로드컴과 공동 개발한 '할라피뇨(Jalapeno)' 칩을 공개했으며, 올해 안에 실제 운용을 시작할 계획이다. 이에 따라 주요 AI 기업들이 소프트웨어 경쟁을 넘어 반도체와 인프라 주도권 확보 경쟁으로 전선을 넓히고 있다는 분석이 나온다. 앤트로픽은 반도체와 데이터센터 용량 확보를 위해 공격적으로 계약도 확대하고 있다. 회사는 영국의 반도체 스타트업 프랙타일(Fractile)과 약 2억5000만달러 규모의 초기 물량 계약을 체결했으며, 향후 계약 확대도 검토 중인 것으로 전해졌다. 이와 함께 라이엇 플랫폼스(Riot Platforms), 볼타 인프라 홀딩스(Volta Infra Holdings)와도 데이터센터 관련 용량 계약을 맺었다. 앤트로픽 관계자는 "클로드가 사용자들이 필요로 하는 규모에서 더 빠르고 효율적으로 작동하도록 하기 위해 자체 프로세서를 연구 중"이라며 설명했다. 다만 회사 측은 AWS, 구글, 엔비디아, AMD 등 기존 공급사와의 다중 조달 체계는 그대로 유지한다는 입장이며 자체 개발에 대한 구체적인 일정이나 자체 생산 여부에 대해서는 아직 밝히지 않았다.

2026.08.23 11:30남혁우 기자

[AI 고속도로] 구글, 브로드컴 넘어 마벨까지 품었다…AI칩 공급망 다변화

구글이 자체 인공지능(AI) 반도체 생태계 확대를 목표로 반도체 설계 기업 마벨과 손잡는다. 기존 핵심 파트너였던 브로드컴에 더해 새로운 공급망을 확보하면서, AI 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 떠오른 맞춤형 반도체 전략을 한층 강화하는 모습이다. 19일(현지시간) 로이터통신에 따르면 마벨은 구글과 맞춤형 AI 반도체 개발·공급 계약을 체결하고 자사 보통주 약 5900만 주를 매입할 수 있는 신주인수권을 구글에 부여했다. 구글이 모든 권리를 행사할 경우 투자 규모는 121억 8000만 달러(약 16조 9000억원)에 달한다. 이번 계약은 단순 지분 투자를 넘어 AI 반도체 공급망 확대에 초점이 맞춰졌다. 구글은 마벨 제품 구매 실적에 따라 단계적으로 지분 인수 권한을 확보하게 된다. 대부분의 신주인수권은 마벨 제품을 5억 달러(약 6900억원)어치 구매할 때마다 순차적으로 부여되는 구조다. 구글이 모든 구매 조건을 충족할 경우 마벨이 확보할 수 있는 누적 매출은 최대 1200억 달러(약 166조원)에 이를 것으로 전망된다. 이번 협력은 구글의 자체 AI 반도체인 텐서처리장치(TPU) 경쟁력 강화 전략과 맞물려 있다. TPU는 AI 모델 학습과 추론에 특화된 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 보완하거나 일부 영역에서 대체할 수 있는 핵심 칩으로 평가된다. 구글은 TPU의 핵심 설계를 직접 수행하고 있지만 세부 설계와 생산 관리, 스토리지와 네트워크를 비롯한 관련 기술은 외부 기업과 협력 중이다. 이번 계약에 따라 마벨은 AI 추론 가속기와 스토리지·네트워크 인터페이스·메모리 인터페이스 컨트롤러·니어메모리 컴퓨팅 등 TPU 생태계와 연계된 다양한 맞춤형 반도체를 공급할 예정이다. 특히 구글이 TPU 개발 과정에서 주로 브로드컴과 협력해왔다는 점에서 이번 계약은 공급망 다변화 전략의 신호로 해석된다. 다만 브로드컴과의 협력이 중단되는 것은 아니다. 앞서 구글은 브로드컴과 2031년까지 TPU와 AI 인프라용 반도체를 공동 개발하는 계약을 체결한 바 있다. 최근 빅테크 기업들은 비용 절감과 인프라 최적화를 목표로 자체 AI 반도체 개발에 속도를 내고 있다. 엔비디아의 고성능 GPU 가격이 급등하면서 특정 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 서비스 특성에 맞는 반도체를 직접 설계하려는 추세다. 마벨은 이미 아마존을 비롯한 대형 클라우드 기업들의 맞춤형 AI 가속기 개발에도 참여하고 있다. 최근에는 AI 칩 간 데이터 전송 속도를 높이는 광자 기술 기업을 인수하며 데이터센터 연결 기술 경쟁력도 강화했다. 이 소식에 시장도 즉각 반응했다. 이날 마벨 주가는 9.85% 상승한 반면, 브로드컴 주가는 4.61% 하락했다. 업계에선 이번 계약이 AI 기업과 반도체 기업 간 지분 연계형 협력 모델이 확산하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 앞서 AMD도 오픈AI와 반도체 구매 규모에 따라 지분을 부여하는 형태의 계약을 체결한 바 있다. 윌리엄 커윈 모닝스타 시장분석가는 "구글이 브로드컴을 마벨로 대체하기보다는 새로운 공급원을 찾아 시장을 키우는 차원으로 보인다"고 평가했다.

2026.08.20 09:41한정호 기자

MS, '마이아 300' 생산 늘리나…"AI칩 주도권 확보할 것"

마이크로소프트가 인공지능(AI) 반도체 생산을 대폭 늘리며 엔비디아 의존도를 낮추는 데 속도를 낸다. 11일 디인포메이션 보도에 따르면 마이크로소프트는 차세대 AI 칩 '마이아 300'을 이르면 다음 달 공개할 예정이다. 내년에는 30만개 이상을 공급받기 위해 대만 TSMC와 협상 중이다. 장기적으로는 연간 100만개 이상 확보하는 것이 목표다. 외신은 마이아 300 생산 규모가 이전 세대인 '마이아 200'보다 크게 늘어나는 것으로 봤다. 마이크로소프트는 그동안 TSMC를 통해 마이아 200을 수만개 생산했다. 자체 칩 확대는 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)가 추진하는 핵심 과제 중 하나다. AI 반도체 분야에서 엔비디아 의존도를 낮추고 자체 인프라 경쟁력을 높이려는 전략이다. 나델라 CEO는 2022년 작성한 이메일에서 마이크로소프트가 엔비디아 기술에 의존하고, AI 핵심 지식재산권은 오픈AI가 보유하고 있다는 데 우려를 나타낸 바 있다. 해당 이메일은 이후 법원 제출 자료를 통해 공개됐다. 마이크로소프트는 자체 AI 칩 경쟁에서는 후발주자로 꼽힌다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)로 대형 고객을 확보했고 아마존도 AI 칩 '트레이니엄'을 공급하고 있다. 구글은 최근 TPU를 자사 데이터센터 밖에도 공급하기 시작했다. 모건스탠리는 구글의 TPU 생산량이 올해 300만개를 넘고 내년에는 500만개 수준까지 늘어날 것으로 예상했다. 마이크로소프트가 추진하는 마이아 생산 규모는 아직 이에 크게 못 미친다. 마이크로소프트는 가격 경쟁력을 앞세워 고객 확보에 나설 방침이다. 회사는 지난달 투자자들에게 마이아 200으로 오픈AI나 자체 AI 모델을 구동하면 최신 엔비디아 칩을 사용할 때보다 운영비용을 30~40% 줄일 수 있다고 설명했다. 외부 AI 기업도 마이아 도입을 검토하고 있다. 앤트로픽은 마이아 칩 사용을 놓고 마이크로소프트와 수개월간 협상을 이어온 것으로 전해졌다. AI 기업들이 특정 클라우드나 반도체에 의존하지 않고 여러 하이퍼스케일러의 컴퓨팅 자원을 비교해 선택하는 움직임이 확산하는 모습이다. 메모리 공급망 확보에도 나섰다. 마이아 200에는 SK하이닉스의 HBM3E가 단독 탑재됐으며 마이크로소프트는 SK하이닉스와 장기 메모리 공급도 논의하고 있다. 다만 마이아 200은 초기 테스트에서 내부 목표치에 미치지 못해 출시가 늦어졌다. 이후에도 일부 데이터센터에서 제한적으로 사용됐다. 자체 개발 서버용 중앙처리장치(CPU) '코발트'는 마이아보다 빠르게 고객사를 확보하고 있다. 오픈AI, 어도비 등은 전 세계 25개 이상 데이터센터에서 코발트를 사용하고 있다. 앤드루 월 마이크로소프트 마이아 담당 총괄매니저는 구체적인 생산 계획에는 답하지 않으면서도 "우리는 AI 인프라 장기 전략으로 커스텀 반도체에 계속 투자하고 있다"며 "마이아가 AI 워크로드 수요를 뒷받침할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 15:13김미정 기자

[유미's 픽] '풀스택' 믿었던 구글, 제미나이 위기 불렀나…인력·조직도 '흔들'

AI 모델 경쟁에서 오픈AI, 앤트로픽에 밀리고 있는 구글이 최근 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 투자와 조직 재정비에 속도를 내고 있다. 막대한 AI 인프라 투자를 이어가는 가운데 핵심 모델인 제미나이의 출시 지연과 경쟁력 약화 우려, 주요 연구진 이탈이 잇따르면서 투자 확대를 통해 기술 경쟁력을 회복할 수 있을지 주목된다. 7일 블룸버그·로이터 등 주요 외신에 따르면 알파벳은 미국 투자적격등급 회사채 시장에서 최대 250억 달러를 조달하는 방안을 추진하고 있다. 만기는 2년부터 40년까지 최대 10개 회차로 나눌 예정이다. 알파벳의 올해 자본지출 전망치는 최대 2050억 달러로, 지난해의 두 배를 웃돈다. AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라 투자 확대 영향으로 올해 2분기 잉여현금흐름(FCF)은 마이너스 58억6000만 달러를 기록했다. 2004년 기업공개(IPO) 이후 첫 분기 기준 FCF 적자다. 이처럼 투자 규모는 커지고 있지만 구글의 핵심 AI 모델인 제미나이는 최근 경쟁사와의 격차가 벌어진 모양새다. 구글은 지난달 '제미나이 3.6 플래시' 등 경량 모델 3종을 공개했지만 당초 6월 출시가 예상됐던 고성능 모델 '제미나이 3.5 프로'는 내놓지 못했다. 지난해 11월 '제미나이 3 프로' 이후 약 8개월 동안 후속 프로 모델 공백이 이어진 셈이다. 출시 지연 사유로는 코딩 성능이 내부 목표에 미치지 못한 점이 거론된다. 특히 코딩은 최근 AI 모델의 성능 경쟁이 가장 치열한 분야 중 하나로, 오픈AI와 앤트로픽이 잇따라 고성능 모델을 내놓으면서 구글의 플래그십 모델 공백에 대한 부담도 커지고 있다. 구글 내부의 컴퓨팅 자원 배분도 변수로 꼽힌다. 구글은 자체 AI 가속기 TPU부터 데이터센터, 구글클라우드, 제미나이, 검색·유튜브까지 AI 전 영역을 직접 운영하고 있다. 여기에 구글 클라우드를 이용하는 외부 고객사에 TPU 기반 컴퓨팅을 공급하는 동시에 딥마인드의 대규모 모델 훈련에도 자원을 투입해야 하는 구조를 갖고 있다. 이규원 DS투자증권 연구원은 "비대해진 조직에 따른 느린 실행 속도와 함께 AI 모델을 개발하는 딥마인드가 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못했다는 점이 제미나이 경쟁력 약화 원인으로 거론된다"며 "TPU 판매 확대를 위해 고객사에 TPU 기반 컴퓨팅 용량까지 함께 제공하면서 경쟁사 대비 모델 훈련에 컴퓨팅을 많이 배분하지 못했을 것"이라고 말했다. 조직 변화도 이어지고 있다. 구글에서 27년간 근무하며 검색 인프라와 AI 연구를 이끈 제프 딘 수석과학자는 산자이 게마와트, 오리올 비냘스, 꾸옥 레 등과 회사를 떠나 '디스커버리 루프'를 설립했다. 지난 6월에는 제미나이 공동 개발자 노엄 샤지어가 오픈AI로, 존 점퍼가 앤트로픽으로 이동했다. 딥마인드 경영 체계도 바뀌었다. 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)는 알파벳 수석과학자와 딥마인드 의장을 맡아 범용인공지능(AGI)과 장기 연구에 더 집중하고, 코라이 카부쿠오을루 최고기술책임자(CTO)가 딥마인드의 운영을 맡게 됐다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "최근 구글이 일반적인 거대언어모델(LLM) 경쟁보다 '과학 연구용 AI' 쪽에 무게를 더 싣는 흐름도 보인다"며 "LLM 경쟁을 포기하는 것인지, 장기 전략을 강화하면서 다시 반전을 노리는 것인지는 조금 더 지켜볼 필요가 있다"고 말했다. 업계에선 구글이 그동안 내세워온 롱 컨텍스트와 자체 TPU 중심 전략도 다시 시험대에 올랐다고 평가했다. 모델 규모와 입력량이 커질수록 메모리와 연산 자원 부담도 함께 늘어나는 만큼 차세대 모델에서 성능뿐 아니라 안정성과 자원 효율을 얼마나 끌어올리는지가 중요해졌다고 봐서다. 구글도 데이터센터와 차세대 TPU 투자를 늘리며 컴퓨팅 여력 확대에 나서고 있다. 과거 챗GPT 등장 직후 AI 경쟁에서 밀렸다는 평가를 받다가 제미나이 3 시리즈로 다시 선두권에 올라선 만큼, 추가 인프라 투자가 차기 모델의 성능 개선으로 이어질지가 주목된다. 이 AI 에반젤리스트는 "구글은 자체 TPU와 롱 컨텍스트 중심 전략을 펼쳐왔는데 최근 입력량이 커지면서 메모리 병목과 연산 자원 한계가 나타나는 듯하다"며 "새 모델이 이런 문제를 얼마나 해결하느냐에 따라 다시 경쟁력을 회복할 수도, 위험이 더 커질 수도 있다"고 분석했다.

2026.08.07 15:33장유미 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

구글의 승부수…제미나이 내장 AI 칩, 2028년 나온다

구글이 인공지능(AI) 모델 '제미나이'에 최적화된 전용 AI 칩을 개발 중인 것으로 알려졌다. 미국 IT매체 디인포메이션은 20일(현지시간) 소식통을 인용해 구글이 2028년 출시를 목표로 새로운 AI 칩을 개발하고 있다고 보도했다. 코드명 '프로즌 v2(Frozen v2)'인 이 칩은 제미나이 아키텍처 일부를 실리콘 칩에 영구 내장해 연산량과 데이터 이동량을 줄이는 방식으로 설계되고 있다. 다만 구글은 제미나이 모델의 어느 부분까지 칩에 내장할지에 대해서는 최종 조율을 진행 중인 것으로 전해졌다. 프로즌 v2는 현재 구글이 생산 중인 텐서처리장치(TPU)와는 별개 제품이다. 구글은 TPU와는 다른 계열의 자체 반도체를 개발해 AI 연산 인프라를 다변화하려는 전략을 추진하는 것으로 분석된다. 새로운 칩은 현재 사용 중인 맞춤형 AI 칩보다 6~10배 높은 효율을 제공하고 AI 쿼리에 대한 응답 속도도 크게 향상될 것으로 알려졌다. 이 같은 소식이 전해지자 이날 알파벳 주가는 장중 한때 3% 가까이 상승했다. 이후 상승폭을 일부 반납했지만 전 거래일보다 1.5% 오른 351.99달러에 거래를 마쳤다. 외신들은 프로즌 v2가 상용화될 경우 AI 모델의 일부를 반도체에 직접 구현하는 하드웨어·소프트웨어 공동설계가 AI 인프라 경쟁의 새로운 핵심 축으로 떠오를 수 있다고 전망했다. 한편 투자자들은 오는 22일 예정된 알파벳의 실적 발표에서 AI 인프라 투자 기조를 유지할 지와 대규모 AI 투자에 대한 수익률에 대한 회사 측의 설명에 주목하고 있다.

2026.07.21 09:31이정현 미디어연구소

엔비디아 성공 공식, 구글이 따라 쓴다…TPU로 'GPU 장벽' 넘을까

구글이 자체 인공지능(AI) 반도체인 텐서처리장치(TPU) 사업을 앞세워 엔비디아 중심 AI 컴퓨팅 시장에서 영역 확장에 본격 나섰다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU) 판매 확대에 활용해온 데이터센터 금융 지원 방식을 본격 적용하며 외부 고객 확보에 속도를 내는 모습이다. 18일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 구글은 미국 뉴욕주 서부 온타리오호 인근 AI 데이터센터 클러스터 '레이크 매리너' 프로젝트에 32억 달러(약 4조9000억원) 규모 금융보증을 제공했다. 이 프로젝트는 AI 인프라 기업 테라울프와 구글이 투자한 클라우드 업체 플루이드스택이 추진 중이다. 해당 데이터센터의 컴퓨팅 자원은 앤트로픽에 임대될 예정이다. 이 같은 구글의 전략은 엔비디아가 AI 칩 시장 지배력을 키울 때 활용한 방식과 유사하다. 데이터센터 사업자가 낮은 비용으로 자금을 조달할 수 있도록 지원하고, 이 자금이 다시 칩 구매와 컴퓨팅 임대 계약으로 이어지도록 만드는 구조다. 구글은 TPU 공급과 클라우드 계약, 대형 AI 고객 수요를 함께 묶어 엔비디아 GPU 의존도를 낮추려 하고 있다. AI 경쟁 축이 모델 개발에서 컴퓨팅 자원 확보로 이동하면서 자체 칩을 보유한 빅테크의 영향력도 커지고 있다. 구글은 검색과 AI 서비스 운영을 위해 TPU를 장기간 내부적으로 사용해 왔다. 이후 생성형 AI 수요가 급증하자 구글 클라우드를 통해 외부 기업에 TPU를 제공하기 시작했다. 최근에는 TPU 사업을 더 공격적으로 확장하고 있다. 지난달 TPU를 고객에게 직접 판매하겠다는 계획을 발표했고, AI 추론에 특화한 첫 TPU도 공개했다. 추론은 이용자 질의에 AI 모델이 답변을 생성하는 과정으로, 생성형 AI 서비스 확산에 따라 수요가 빠르게 늘고 있다. 하지만 엔비디아의 진입장벽은 여전히 높은 상태다. 엔비디아는 AI 칩 시장에서 90% 이상 점유율을 가진 것으로 추정된다. 이는 GPU 성능에 더해 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계, 네트워킹 장비, 서버 시스템을 결합한 전체 하드웨어 스택이 강점으로 작용하고 있어서다. 또 AI 클라우드 업체들이 엔비디아 제품 배정 물량을 의식해 경쟁사 칩 도입에 부담을 느끼고 있기 때문이란 분석도 있다. 여기에 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 구글 TPU의 경쟁력을 낮게 보고 있다. 그는 지난 4월 팟캐스트 인터뷰에서 엔비디아가 구글과 ASIC 업체보다 훨씬 넓은 시장 접근성을 갖췄다고 말했다. 앤트로픽 외에 TPU의 의미 있는 외부 고객이 많지 않다는 취지의 언급도 내놨다. 황 CEO는 "TPU가 비용 우위를 갖췄다는 점을 입증해 보였으면 한다"며 "엔비디아는 구글 TPU나 주문형 반도체(ASIC)보다 훨씬 앞서 있다"고 말했다. 이에 구글은 자금력을 앞세워 엔비디아에 맞설 기반을 넓히고 있다. 특히 이달에는 AI 인프라 투자를 위해 850억 달러 규모 자본 조달 계획을 밝히기도 했다. 또 루이지애나주 배턴루지 인근 70억 달러 규모 AI 데이터센터 프로젝트 '리버 벤드'에도 금융 지원을 제공하고 있다. 텍사스주 콜로라도시티 AI 컴퓨팅 임대 프로젝트에는 14억 달러 규모 금융보증을 제공 중이다. 더불어 구글은 블랙스톤과 50억 달러 규모 클라우드 서비스 합작법인 설립 계약도 체결했다. 이 법인은 엔비디아 칩을 기반으로 성장한 코어위브, 네비우스 등 AI 클라우드 업체와 경쟁한다. 아민 바흐다트 구글 AI 인프라 최고기술책임자(CTO)는 "엔비디아와의 경쟁에만 초점을 맞추고 있지 않다"며 "우리에게 중요한 것은 구글과 고객을 위한 더 나은 제품을 만드는 것"이라고 말했다.

2026.06.19 17:45장유미 기자

인텔, 구글 칩도 만드나…주가 11% 급등

인텔이 인공지능(AI) 전용 칩을 구글에 공급할 것이라는 보도가 나오면서 인텔 주가가 한 달 만에 최대 상승폭을 기록했다고 블룸버그 등 외신이 8일(현지시간) 이 같은 소식을 전했다. IT매체 디인포메이션은 이날 복수의 소식통을 인용해 구글이 2028년까지 300만 개 이상의 텐서처리장치(TPU)를 인텔 공장에서 생산할 계획이라고 보도했다. 보도에 따르면 대만 반도체 기업 TSMC가 생산 능력 부족으로 급증하는 수요를 모두 소화하지 못하면서 인텔이 구글을 비롯한 주요 기업들의 신규 주문을 확보하고 있는 것으로 알려졌다. 이 같은 소식이 전해지자 인텔 주가는 뉴욕 증시에서 11% 폭등 마감했다. 올해 들어 인텔 주가는 약 3배 가까이 상승했다. 인텔 주가는 최근 시장 예상치를 웃도는 매출 전망을 제시한 이후 사상 최고가를 경신하고 있다. 이는 인텔이 급성장하는 AI 투자 붐의 수혜를 본격적으로 누리기 시작했다는 신호로 해석된다. 긍정적인 전망의 배경에는 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)의 경영 정상화 전략이 있다는 평가도 나온다. 탄 CEO는 지난해 대규모 투자 유치를 통해 재무 건전성을 강화한 데 이어 운영 효율성 개선에도 속도를 내고 있다. 디인포메이션은 또 엔비디아가 차세대 AI 프로세서 생산 과정에서 인텔의 기술 활용 가능성을 검토하고 있다고 전했다. 다만 구글과 엔비디아가 인텔의 첨단 파운드리 공정을 활용할지, 아니면 칩 패키징 서비스에 집중할지는 아직 명확하지 않은 것으로 알려졌다. 인텔은 최근 투자자들에게 패키징 사업 부문에서 수십억 달러 규모의 수주 잔고를 확보했다고 밝혔다. 반도체 생산 과정에서 패키징은 전통적으로 웨이퍼 제조 공정보다 중요도와 비용 비중이 낮은 단계로 여겨져 왔다. 그러나 데이터센터용 AI 반도체의 경우 여러 칩을 하나의 패키지에 집적하는 방식이 성능 향상의 핵심 요소로 떠오르면서 패키징 기술의 전략적 가치도 크게 높아지고 있다. 하지만 300만 개 규모의 칩 주문만으로 인텔의 적자 파운드리 사업이 단기간에 흑자 전환되기는 어려울 것으로 보고 있다. 다만 구글과 같은 글로벌 빅테크 기업이 핵심 프로젝트를 인텔에 맡기려는 움직임은 인텔의 기술 경쟁력을 입증하는 신호로 작용할 수 있으며, 향후 추가 고객 확보에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망된다. 한편 구글은 엔비디아가 주도하는 AI 반도체 시장에서 자체 개발 칩을 가장 성공적으로 상용화한 기업 가운데 하나로 평가받고 있다. 특히 TPU는 최근 실리콘밸리에서 높은 관심을 받으며 존재감을 키우고 있으며, 구글은 최신 세대 TPU를 통해 이러한 성장세를 이어간다는 계획이다. 현재 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 AI 모델 학습 분야의 사실상 표준으로 자리 잡고 있다. 그러나 최근에는 챗봇과 AI 에이전트의 응답 속도를 높이는 추론시장을 겨냥한 경쟁 업체들이 잇따라 등장하면서 엔비디아의 독주 체제에도 변화의 조짐이 나타나고 있다.

2026.06.09 09:58이정현 미디어연구소

[SW키트] 구글, '에이전틱 AI' 통합 전략 제시…"인프라·데이터 관건"

구글이 인공지능(AI) 사업 경쟁력을 한층 강화하기 위해 AI 플랫폼·인프라·데이터·보안을 한데 결합한 '에이전틱 AI' 전략을 제시했다. 구글클라우드는 지난 22~24일 미국 라스베이거스에서 '구글클라우드 넥스트 2026'를 열고 '제미나이'를 앞세운 에이전틱 AI 운영체제(OS)를 비롯한 보안, 인프라, 데이터 전략을 이같이 밝혔다. 이번 행사에서 가장 주목받은 소식은 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼' 출시다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 구축부터 운영, 확장까지 지원하는 AI용 OS다. 플랫폼에는 '제미나이 3.1 프로'와 외부 모델인 앤트로픽 '클로드' 등 멀티 모델이 탑재됐다. 플랫폼은 로우코드 '에이전트 스튜디오'를 통해 개발자가 아닌 일반 업무 사용자도 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다. 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 "우리는 AI 활용 주체를 개발자에서 전 직원으로 확장하고 있다"고 밝혔다. 구글클라우드는 '제미나이 엔터프라이즈 애플리케이션'도 발표했다. 이 앱은 코드 없이 워크플로를 만들 수 있는 개발 환경을 구축했다. 비개발자도 이 앱으로 AI를 일상 업무에서 자연스럽게 적용할 수 있는 식이다. 해당 앱은 장기 실행 에이전트를 탑재했다. 이를 통해 복잡한 업무를 백그라운드에서 자동 처리하도록 지원한다. 사용자는 결과만 확인하면 되는 구조다. 여기에 에이전트 관리 기능 '에이전트 인박스'도 제공된다. 이는 다수 AI가 동시에 작업하는 환경에서 이를 통제하고 모니터링하는 역할을 담당한다. 쿠리안 CEO는 AI 확산 필수 조건으로 보안 강화 필요성도 재차 강조했다. 그는 "보안 영역도 AI 에이전트처럼 사람 중심 대응에서 AI 중심 대응으로 전환하고 있다"고 주장했다. 이날 구글클라우드는 위즈 손잡고 AI 기반 보안 에이전트를 개발했다고 발표했다. 이 에이전트는 위협 탐지를 비롯한 보안 규칙 생성, 취약점 분석 등 보안 업무를 자동으로 수행할 수 있다. "에이전트 시대 인프라·데이터 역량 확장 필수" 구글클라우드는 AI 에이전틱 확산을 지원하기 위한 인프라·데이터 전략도 강화했다고 밝혔다. 구글클라우드는 8세대 텐서처리장치(TPU) 시리즈와 AI 하이퍼컴퓨터 중심으로 초대규모 AI 실행 환경을 구축했다고 발표했다. 이번 8세대 TPU는 학습용 'TPU 8t'와 추론용 TPU 8i'로 각각 출시됐다. 학습용 8t는 연산 처리량을 극대화한 구조로 이뤄졌다. 전 세대 대비 성능이 3배 향상됐다. 대규모 데이터에서 패턴을 학습하는 데 초점을 맞춘 설계다. 추론용 8i는 지연 시간을 줄이고 동시 처리 능력을 강화했다. 전 세대 대비 성능은 80% 올랐으며, 온칩 집단 연산 지연은 최대 5배 감소했다. 온칩 집단 연산은 칩 내부에서 데이터 결합과 분산 처리를 즉시 수행하는 기술이다. 이를 통해 AI 에이전트가 더 복잡한 작업을 빠르고 적은 에너지로 처리할 수 있다. 이번 8세대 TPU는 연내 정식 출시될 예정이다. 수년째 이어지는 엔비디아 그래픽장치(GPU) 공급 부족 상황을 기회로 삼아 AI 인프라 시장 점유율을 확대하겠다는 전략이다. 구글클라우드는 데이터를 단순 저장하는 수준을 넘어 AI가 스스로 이해할 수 있는 데이터 형태로 전환하겠다는 전략도 제시했다. 이번에 출시된 '에이전틱 데이터 클라우드'는 기업 내 데이터를 자동 연결하고 의미를 분석할 수 있는 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI가 상황과 맥락을 파악한 뒤 필요한 작접을 직접 수행할 수 있게 돕는 식이다. 또 크로스 클라우드 레이크하우스를 통해 아마존웹서비스(AWS) 등 다른 클라우드에 있는 데이터를 옮기지 않고 바로 활용할 수 있도록 사용자를 지원한다. 이를 통해 데이터 비용·관리 부담을 낮춘다. 이날 순다 피차이 알파벳 CEO는 기조연설에서 "AI 경쟁이 모델 성능 중심에서 벗어났다"며 "실행·인프라·데이터·보안까지 포함한 AI 통합 전략이 주를 이룰 것"이라고 밝혔다. 쿠리안 CEO도 "결국 AI 경쟁 본질은 '누가 더 똑똑한 모델을 만들었는가'에서 '누가 더 많은 일을 AI로 실행할 수 있는가'로 이동하고 있다"고 분석했다.

2026.04.26 11:07김미정 기자

"엔비디아 제친다"…구글, 학습·추론용 '8세대 TPU' 공개

구글이 인공지능(AI) 에이전트 추론 경쟁력을 높이기 위해 새 칩을 공개했다. 구글클라우드는 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 '구글클라우드 넥스트 2026'를 앞두고 진행한 미디어 브리핑에서 학습용 8세대 '텐서처리장치(TPU) 8t'와 추론용 'TPU8i'를 동시에 출시한다고 밝혔다. 이번 발표 핵심은 AI 학습과 추론을 분리한 점이다. AI 에이전트 확산으로 실제 업무를 수행하는 추론 중요성이 커지면서 칩 구조도 목적별로 최적화한 것이다. 학습용 8t는 연산 처리량을 극대화한 구조로 이뤄졌다. 전 세대 대비 성능이 3배 향상됐다. 대규모 데이터에서 패턴을 학습하는 데 초점을 맞춘 설계다. 추론용 8i는 지연 시간을 줄이고 동시 처리 능력을 강화했다. 전 세대 대비 성능은 80% 올랐으며, 온칩 집단 연산 지연은 최대 5배 감소했다. 온칩 집단 연산은 칩 내부에서 데이터 결합과 분산 처리를 즉시 수행하는 기술이다. 이를 통해 AI 에이전트가 더 복잡한 작업을 빠르고 적은 에너지로 처리할 수 있다. 구글클라우드는 2015년 1세대 TPU 공개 후 2~3년 주기로 신제품을 내놨다. 챗GPT 등장 이후에는 매년 출시 주기를 앞당기며 개발 속도를 높이고 있다. 이번 8세대 TPU는 연내 정식 출시될 예정이다. 구글클라우드는 엔비디아 GPU 공급 부족 상황을 기회로 삼아 AI 인프라 시장 점유율을 확대하겠다는 전략을 밝혔다. 이 외에도 구글클라우드는 자체 모델 '제미나이'를 포함한 풀스택 전략을 강조했다. 칩과 모델 서비스 보안을 통합해 기업용 AI 에이전트 환경을 구축하겠다는 구상이다. 구글클라우드는 "이번 칩 시리즈는 AI 에이전트가 더 복잡한 문제를 더 적은 에너지로 더 빠르게 해결할 수 있게 돕는다"고 밝혔다.

2026.04.22 21:37김미정 기자

구글클라우드가 그린 '제미나이 엔터프라이즈' 시대

구글클라우드가 인공지능(AI) 에이전트를 앞세워 기업 업무 구조 재편에 나섰다. 구글클라우드 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 '구글클라우드 넥스트 2026'를 개최하고 통합 AI 스택과 에이전트 플랫폼을 중심으로 구성한 새 기술을 발표했다. 이번 전략 핵심은 기업 데이터와 애플리케이션 인력과 에이전트를 하나의 흐름으로 연결하는 '제미나이 엔터프라이즈'다. 이를 통해 기업은 단순 챗봇을 넘어 스스로 인지 추론 행동까지 수행하는 자율형 에이전트를 업무 전반에 적용할 수 있게 된다. 구글클라우드는 에이전트 구축부터 운영까지 지원하는 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'를 공개했다. 해당 플랫폼은 모델 선택부터 생성, 통합, 배포, 보안까지 하나의 환경에서 처리해 기업이 에이전트를 빠르게 확장할 수 있도록 설계됐다. 모델 활용 범위도 대폭 확대됐다. 기업은 '모델 가든'을 통해 제미나이 3.1 프로, 리리아 3 등 구글 모델뿐 아니라 앤트로픽 클로드 계열 모델까지 포함해 200개 이상 모델을 선택적으로 사용할 수 있다. 국내에서 실제 적용 사례도 나타나고 있다. 카카오뱅크는 금융 규제를 준수하면서 생산성을 높였고, CJ올리브영은 비개발자까지 직접 에이전트를 구축하는 환경을 도입해 데이터 기반 업무 혁신을 이뤘다고 입을 모았다. 특히 올리브영은 상품 기획과 마케팅 분석을 자동화하고 매장에서는 재고 관리와 진열 최적화를 실시간으로 수행하는 구조를 구축했다. 또 글로벌 확장 과정에서도 AI를 활용해 국가별 고객 특성에 맞춘 운영 체계를 마련하고 있다. 인프라 측면에서도 대규모 변화가 제시됐다. 구글은 학습용 텐서처리장치(TPU) 8t와 추론용 TPU 8i를 공개해 모델 개발 기간을 단축하고 실시간 응답 성능을 강화했다. 이를 통해 달러당 성능을 80% 개선해 동일 비용으로 처리 가능한 수요를 크게 늘릴 수 있는 구조를 확보했다. 보안 영역에서는 AI 기반 사이버 보안 플랫폼을 통해 위협 탐지와 대응을 자동화했다. 제미나이 기반 분석 에이전트는 500만 건 이상의 경보를 처리하며 기존 30분 걸리던 분석을 60초 수준으로 줄였다. 또 구글 워크스페이스 전반에 '워크스페이스 인텔리전스'를 적용했다. 이메일 문서 회의 등 업무 맥락을 이해하고 다단계 작업을 자동 수행하는 환경도 구축했다. 이를 통해 사용자와 에이전트 간 정보 단절을 해소하고 업무 흐름을 하나로 통합한다. 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 "이제 개별 서비스를 단순 조합해 제공하는 단계는 지났다"라며 "모든 요소가 수직적으로 최적화된 통합 스택으로 새로운 AI 상용화 시대를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.04.22 21:01김미정 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

브로드컴, AI칩 고성장 자신…삼성·SK 메모리 수요 견인

브로드컴이 주문형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장세를 자신했다. 구글·오픈AI 등 글로벌 기업들의 자체 AI 가속기 출하량 확대에 따른 효과다. 오는 2027년에는 관련 매출이 연 1000억 달러(약 146조원)에 달할 것으로 내다봤다. 해당 칩에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리를 공급하는 삼성전자·SK하이닉스도 견조한 수요가 지속될 전망이다. 브로드컴은 4일(현지시간) 회계연도 2026년 1분기(2026년 2월 1일 마감) 매출액 193억 1100만 달러(약 28조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년동기 대비 29%, 전분기 대비 7% 증가했다. 특히 AI 반도체 매출은 86억 달러로 전년동기 대비 106%, 전분기 대비 29% 증가했다. 전체 사업군 중 가장 가파른 성장세다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 AI 반도체를 위탁 개발하고 있다. 향후 전망도 긍정적이다. 브로드컴은 회계연도 2026년 2분기 AI 반도체 매출액 예상치를 107억 달러로 제시했다. 전년동기 대비 143%, 전분기 대비 27% 증가한 수준이다. 증권가 컨센서스(약 92억 달러) 역시 크게 웃돌았다. 성장세의 주요 배경은 글로벌 기업들의 적극적인 AI 인프라 투자다. 현재 브로드컴은 AI 반도체 사업에서 5개 고객사를 확보한 상황으로, 각 고객사들은 맞춤형 AI 가속기(XPU) 도입을 가속화하고 있다. 최근에는 6번째 고객사도 추가로 확보했다. 특히 브로드컴의 핵심 고객사인 구글의 텐서처리장치(TPU)가 강력한 수요를 보일 것으로 예상된다. TPU는 대규모 학습 및 추론 분야에서 범용 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 현재 7세대 칩인 '아이언우드'까지 상용화가 이뤄졌다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "구글은 물론 메타의 AI 가속기 출하량이 확대될 예정"이라며 "또다른 고객사들도 출하량이 호조세를 보여, 2027년에는 규모가 2배 이상 증가할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 그는 이어 "여섯 번째 고객으로 오픈AI가 2027년에 1GW(기가와트) 이상의 컴퓨팅 용량을 갖춘 1세대 AI XPU를 대량으로 도입할 것으로 기대한다"며 "AI XPU 개발을 위한 협력은 다년간 지속될 것임을 강조하고 싶다"고 덧붙였다. 브로드컴의 AI 반도체 매출 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들의 실적과도 연계된다. 브로드컴이 설계하는 XPU에 HBM 등 고부가 메모리가 탑재되기 때문이다. 올해만 해도 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사의 HBM3E 물량 30%가 구글 TPU에 할당될 것으로 알려졌다. 오픈AI 역시 삼성전자, SK하이닉스 메모리 사업의 '큰손' 고객사로 떠오를 전망이다. 앞서 오픈AI는 지난해 하반기 삼성전자·SK하이닉스와 핵심 AI 인프라 구축을 위한 전방위적 협력 체계를 맺은 바 있다. 호크 탄 CEO는 "당사는 오는 2027년 XPU, 스위치 칩 등을 포함한 AI 반도체 매출액이 1000억 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있다"며 "이를 달성하는 데 필요한 공급망도 확보했다"고 강조했다.

2026.03.05 17:24장경윤 기자

[SW키트] 구글, '파이토치·TPU' 길 연다…엔비디아 '쿠다' 장벽 깨지나

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 구글·메타가 인공지능(AI) 개발자 표준 도구인 '파이토치'를 구글클라우드의 텐서처리장치(TPU)에서도 원활히 구동할 수 있도록 만드는 전략을 추진하면서, 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)·쿠다(CUDA) 중심 구조가 흔들릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 18일 외신에 따르면 구글클라우드는 메타와 협력해 파이토치를 구글 TPU에서 실행할 수 있는 기술 개발에 착수한 것으로 전해졌다. 업계는 엔비디아 GPU 인프라에 묶여 있던 AI 개발 생태계를 보다 개방형으로 전환하고, 동시에 구글클라우드의 자체 칩 활용도를 높이기 위한 전략적 행보로 해석하고 있다. 파이토치는 AI 모델 개발과 학습에 사용되는 소프트웨어(SW) 도구다. 전 세계 AI 개발자들 사이에서 사실상 표준 도구로 자리 잡았으며, AI 연구와 서비스 개발 현장에서 가장 널리 활용되는 프레임워크로 평가받고 있다. 그동안 파이토치는 GPU 환경에서 최고 성능을 내도록 최적화됐다. 특히 GPU 연산 과정에서 엔비디아의 병렬 컴퓨팅 플랫폼인 '쿠다'를 거치는 구조가 고착되면서, 업계에서는 자연스럽게 '파이토치·엔비디아'라는 공식이 형성됐다. 개발자 입장에서도 파이토치와 쿠다를 함께 사용하는 것이 가장 쉽고 빠른 선택지였기 때문이다. 이 과정에서 엔비디아는 GPU 하드웨어(HW)와 쿠다 소프트웨어(SW)를 결합한 강력한 생태계를 구축할 수 있었다. 쿠다는 GPU의 성능을 AI 연산에 활용할 수 있도록 돕는 SW로, AI 모델과 GPU를 연결해주는 일종의 다리 역할을 한다. 개발자가 파이토치로 만든 AI 모델을 GPU에서 실행하려면 쿠다를 반드시 거쳐야 하는 구조라서다. GPU가 AI 연산 시장에서 사실상 독점적 지위를 차지해온 만큼, 쿠다 생태계 역시 강한 락인(lock-in) 효과를 만들어 왔다. 반면 구글의 TPU는 파이토치와의 연결성이 상대적으로 떨어졌다. 파이토치 사용자가 TPU를 이용하려면 별도의 개발 도구를 익히거나 추가 설정과 작업을 거쳐야 했고, 이는 TPU 선택의 진입 장벽으로 작용해 왔다. 이번 구글·메타 협력은 단순히 TPU 활용 범위 확장보다는 파이토치 사용자가 TPU를 보다 쉽게 선택할 수 있는 환경을 만드는 데 초점이 맞춰졌다. 파이토치가 TPU에서도 자연스럽게 작동할 경우, 개발자들은 특정 GPU 생태계에 얽매이지 않고 비용, 전력 효율, 칩 공급 상황 등에 따라 인프라를 선택할 수 있다. 이에 엔비디아의 쿠다 중심 락인 효과도 점차 약화될 수 있다는 관측이 나온다. 업계에서는 단기간 내 엔비디아의 AI 인프라 지배력이 흔들리기는 어렵다는 시각이 우세하다. 국내 한 개발자는 "쿠다 중심으로 축적된 개발자 경험과 SW 자산, 방대한 라이브러리 생태계는 여전히 강력하다"며 "실질적인 변화가 나타나기까지는 앞으로 5~6년 이상의 시간이 필요할 것"이라고 내다봤다.

2025.12.19 13:46김미정 기자

"엔비디아 종속 벗어나자"…구글-메타, TPU 활용 범위 확장

구글이 인공지능(AI) 인프라 시장을 장악한 엔비디아에 대응하기 위해 메타와 협력한다. 18일 로이터통신에 따르면 구글클라우드는 메타 손잡고 AI 개발 도구 '파이토치'를 텐서처리장치(TPU)에서 구동할 수 있는 기술 개발에 착수한 것으로 전해졌다. 그동안 엔비디아 인프라에 묶인 생태계를 개방형으로 전환해 구글클라우드 독자 칩인 TPU 활용도를 끌어올리기 위한 전략이다. 파이토치는 AI 모델 구축에 필수적인 프로그래밍 도구다. 전 세계 개발자들 사이에서 사실상 표준으로 자리 잡았으나 그간 엔비디아 인프라에서만 가장 높은 성능을 발휘해 왔다. 이로 인해 개발자들이 구글클라우드의 TPU를 사용하려면 새로운 도구 습득에 따른 비용과 시간을 감수해야 했고 이는 구글클라우드 칩 생태계 확장의 고질적인 걸림돌로 작용했다. 구글클라우드는 이런 기술적 장벽을 허물기 위해 내부 프로젝트인 '토치TPU'를 가동하고 파이토치와 인프라 연동성을 올리는 데 집중하고 있다. 프로젝트가 성과를 거두면 개발자들은 기존 SW 환경을 유지하면서 HW만 엔비디아에서 구글클라우드의 TPU로 손쉽게 교체할 수 있는 유연성을 확보하게 된다. 특히 이번 프로젝트에는 파이토치의 종가인 메타가 직접 참여해 구글클라우드와 공조 체계를 이룬 것으로 알려졌다. 양측은 최근 수십억 달러 규모의 TPU 공급 방안을 논의 중이며 메타는 이를 통해 초지능 AI 개발에 필요한 막대한 인프라 구축 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 구글클라우드 대변인은 "개발자가 선택한 HW에 관계없이 필요한 유연성과 확장성을 제공하는 데 주력하고 있다"고 밝혔다.

2025.12.18 18:14김미정 기자

오픈AI, 아마존 칩 도입 저울질…"구글 추격에 인프라 다변화"

오픈AI가 아마존의 인공지능(AI) 칩 '트레이니움' 도입을 검토하고 있는 것으로 확인됐다. 17일 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 아마존으로부터 최소 100억 달러(약 14조원) 규모 투자를 유치하고, 그 조건으로 아마존의 자체 AI 반도체인 트레이니움을 도입하는 초기 논의를 진행 중이다. 이번 거래가 성사될 경우 오픈AI의 기업가치는 5천억 달러(약 740조3천억원)를 웃돌 것으로 전망된다. 이는 최근 오픈AI가 직원 지분 매각을 통해 시장에서 평가받은 몸값과 유사한 수준이다. 오픈AI가 아마존 칩에 눈을 돌린 배경에는 경쟁사 구글의 성장세가 자리 잡고 있다. 최근 구글클라우드가 텐서처리장치(TPU)로 개발한 '제미나이3'가 오픈AI의 'GPT-5.1' 성능을 능가한다는 평가를 받아서다. 이에 위기감을 느낀 오픈AI 경영진이 내부적으로 '코드 레드'를 발령한 것으로 알려졌다. 업계에선 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에 의존해온 오픈AI는 인프라 다변화를 생존 전략으로 선택했다는 분위기다. 아마존은 트레이니움이 기존 칩 대비 학습과 추론 비용이 저렴하고 연산 효율이 높다는 점을 강조해 왔다. 이달 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트 2025'에서 '트레이니움3'를 공개했다. 트레이니움3는 전작 대비 전력 소비량을 40%가량 낮췄다. 엔비디아 GPU보다 AI 모델 훈련·운영 비용이 최대 절반 수준까지 줄어들 수 있다. 아마존웹서비스(AWS) 입장에서도 이번 협력은 절실한 상황이다. 임대형 컴퓨팅 파워 분야에서는 세계 최대 사업자지만, 정작 알짜배기인 AI 모델 개발 시장에서는 마이크로소프트와 구글에 밀리고 있어 차별화된 계기가 필요한 상황이다. 두 기업의 협상은 지난해 10월 오픈AI가 기업 구조 개편을 마친 직후 시작된 것으로 전해졌다. 당시 개편 과정에서 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트는 약 27%의 지분을 확보한 바 있다. 오픈AI와 아마존은 지난달 AWS가 7년간 380억 달러(약 56조2천600억원) 규모의 컴퓨팅 파워를 공급하는 계약을 맺은 바 있다. 당시 계약은 수십만 개의 엔비디아 칩 사용을 전제로 했다. 블룸버그통신은 "오픈AI가 GPU 공급 부족과 비용 문제를 해결하기 위해 아마존의 손을 잡으려 한다"며 "트레이니움 도입은 단순한 비용 절감을 넘어, 구글의 TPU 진영에 맞서기 위한 인프라 독립 선언과 같다"고 분석했다.

2025.12.17 13:57김미정 기자

브로드컴, 100억 달러 규모 미스터리 고객 정체는 '앤트로픽'

브로드컴이 지난 9월 실적 발표에서 언급했던 '미스터리 고객'의 정체가 앤트로픽으로 밝혀졌다. 당시 약 1천억 달러(약 13조원) 규모 맞춤형 인공지능(AI) 칩 주문을 한 것으로 알려져 업계의 관심을 받았다. 12일 브로드컴의 혹 탄 최고경영자(CEO)는 4분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 9월에 공개했던 1천억달러 규모의 맞춤형 AI 랙 주문을 낸 4번째 XPU 고객이 앤트로픽이라고 공식 밝혔다. 그는 "앤트로픽에 최신 구글 텐서 프로세싱 유닛(TPU) 아이언우드 랙을 공급하기 위해 100억 달러 규모의 주문을 받았다"고 밝힘과 동시에 "최근 분기에 추가로 110억 달러 규모의 주문을 했다"고 덧붙였다. 이로써 앤트로픽과 브로드컴 간 계약 규모는 총 210억 달러에 달하게 됐다. 브로드컴은 통상 대형 고객사를 공개하지 않지만, 지난 9월 실적 발표 당시 구체적인 이름을 밝히지 않은 채 특정 고객사와 대규모 맞춤형 칩 계약을 체결했다고 언급해 투자자들의 궁금증을 자아낸 바 있다. 당시 오픈AI가 아니냐는 추측이 제기되었으나, 브로드컴 측은 이를 부인했었다. 이번 발표에 대해 일부에선 앤스로픽과 구글 간의 협력 관계가 더욱 공고해지고 있음을 알리기 위한 것으로 분석도 제기된다. 브로드컴은 구글의 맞춤형 칩인 TPU 생산을 지원하고 있으며 이번 앤스로픽 계약 건에서는 단순 칩 공급을 넘어 서버 랙 전체를 납품하는 형태를 취하고 있기 때문이다. 이번 발표에서 브로드컴은 새로운 다섯 번째 고객을 확보했다고 밝혔다. 기업명이 공개되지 않은 이 업체는 4분기 10억 달러 규모의 주문을 했다고 밝혔다. 애널리스트들은 브로드컴과 구글의 협력으로 TPU가 엔비디아 GPU의 대안으로 부상할 것으로 주목하고 있다. 최근 칩보다 전력 제약이 AI의 주요 병목 현상으로 부상하면서 구글의 맞춤형 ASIC과 전력 효율적인 설계가 클라우드 사업 성장의 의미 있는 동력이 될 수 있다는 분석이다. 구글 클라우드의 토마스 쿠리안(Thomas Kurian) CEO는 앤트로픽의 TPU 사용 대폭 확대 결정이 "수년간 경험한 강력한 가격 대비 성능과 효율성"을 반영한다고 밝혔다.

2025.12.12 10:08남혁우 기자

"사내용 칩서 비밀병기로”…구글 TPU, 엔비디아 아성 겨눈다

구글 모회사 알파벳이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 TPU와 자사 AI 플랫폼을 결합하면, 최대 약 9천억 달러 규모 기업가치가 가능한 '숨은 무기'가 될 수 있다는 분석이 나왔다. AI 반도체 시장에서 엔비디아 중심 구조에 도전할 수 있다는 기대감이 드러난 것이다. 블룸버그통신은 알파벳이 설계한 TPU(텐서 프로세싱 유닛)가 단순한 사내용 을 넘어 시장을 뒤흔드는 주체가 될 수 있다고 4일(현지시간) 보도했다. 일부 분석가는 2027년까지 알파벳이 외부에 50만~100만개 이상 TPU를 공급할 수 있다고 보고 있다. TPU의 강점은 대규모 AI 모델 학습 및 추론에 최적화돼 있다는 점이다. GPU 대비 전력 효율과 성능 면에서 효율적이라는 평가가 많다. 이 점이 알파벳의 기존 클라우드 및 AI 생태계와 결합되면, 비용·속도·운영 효율 측면에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 실제로 최근 시장에서는 알파벳이 TPU를 활용한 외부 칩 판매를 시작할 수 있다는 기대가 퍼지며, 주가와 기업가치가 빠르게 반응하고 다. 일부 투자자와 분석가들은 TPU와 AI 서비스, 그리고 클라우드 인프라를 통합한 구조가 엔비디아 중심 시장에 균열을 낼 수 있다고 본다. 알파벳 내부에서도 AI 인프라에 대한 대규모 투자에 공을 들여왔다. 2025년 설비투자(CAPEX))를 크게 늘려 TPU 생산, 데이터센터 확장, 네트워크 인프라 확대에 자금을 집중하고 있다. 만약 알파벳이 TPU 중심 AI 생태계를 외부에 개방하고, 자체 AI 모델인 제미나이 등을 기반으로 서비스까지 엮는다면, 단순 반도체 업체가 아닌 종합 AI 플랫폼 기업으로 탈바꿈할 가능성이 열린다. 이는 향후 AI 인프라 시장 판도를 바꾸는 계기가 될 수 있다. 다 이런 변화가 실현되기 위해서는 TPU 성능과 안정성 증명, 대량 공급 체계 구축, 그리고 시장 수요 확보가 관건이다. 시장은 알파벳이 실제 얼마나 많은 TPU를 외부에 공급하고, AI 생태계를 확장할 수 있을지 주목하고 있다.

2025.12.07 09:07전화평 기자

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