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[IT뉴스]엔비디아 독점 흔드는 빅테크…독자 AI 반도체 개발 총력전

온카뱅크관리자

2025-09-11 17:37:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 수요 급증에 GPU 부족 호소 자체 설계 AI 칩으로 脫엔비디아 시도 비용 절감·안정적 AI 칩 공급 목표 
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 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 대만 컴퓨텍스에서 기조연설을 하고 있다./ 연합뉴스
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 폭증하는 인공지능(AI) 수요에 맞춰 데이터센터 건립과 AI 인프라 투자에 열을 올리고 있는 빅테크 기업이 자체 AI 반도체 설계와 양산에 속도를 내고 있다. AI 반도체 시장 점유율 80~90%를 독식하고 있는 엔비디아에 대한 의존도를 낮추려는 움직임이다. 구글, 마이크로소프트(MS), 아마존 등은 자체 설계한 맞춤형 AI 칩을 사용하면 AI 인프라 비용을 절감하고 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족 현상에 따른 수급 불확실성을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
 11일 업계에 따르면 챗GPT 개발사 오픈AI는 미국 반도체 기업 브로드컴과 공동 설계한 자체 제작 AI 칩을 내년부터 대량 생산할 전망이다. 이 소식은 브로드컴이 이달 초 2분기 실적 발표 직후 “신규 고객이 100억달러(약 13조9000억원) 규모의 주문을 약속했다”고 말하면서 알려졌다. 애널리스트들은 신규 고객이 오픈AI라고 추정하고 있다고 주요 외신은 전했다.
 GPT-5와 같은 최첨단 AI 모델을 훈련하고 운영하려면 막대한 컴퓨팅 파워(연산 능력)이 필요하다. 이를 위해 그래픽처리장치(GPU)를 다량으로 투입해야 하는데, 현재는 GPU 공급이 수요를 따라잡지 못하고 있어 오픈AI를 포함한 AI 기업들은 “GPU가 더 필요하다”고 호소해왔다. 케빈 웨일 오픈AI 최고제품책임자(CPO)는 최근 한 팟캐스트 인터뷰에서 “GPU는 확보하는 즉시 사용하고 있다”고 말해 회사가 GPU 부족 현상을 겪고 있다고 언급했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)도 지난달 GPT-5 수요 증가에 따라 “앞으로 5개월 동안 컴퓨팅 파워를 2배로 늘릴 계획”이라며 “연말까지 100만개 이상의 GPU를 확보하겠다”고 말했다. 앞서 GPT-4.5 출시가 미뤄졌을 때도 올트먼 CEO는 “GPU가 다 떨어졌다”는 점을 이유로 들었다.
 오픈AI를 포함한 주요 AI 기업은 이처럼 급증하는 연산 수요에 대응하기 위해 독자 칩 개발에 나선 것으로 풀이된다. 엔비디아의 독점적 지위가 AI 칩의 가격과 수급에 큰 영향을 미치고 있어, 자체 칩 개발을 통한 공급처 다변화와 비용 절감이 필요해졌기 때문이다. 각 사의 AI 모델과 인프라에 최적화된 맞춤형 AI 칩이 장기적으로는 AI 시스템의 성능을 끌어올릴 것이란 분석도 이런 전략에 힘을 실어주고 있다.
 페이스북 모회사 메타도 단계적으로 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 자체 AI 칩 개발에 공을 들이고 있다. 메타는 올 상반기 자체 제작한 AI 모델 훈련용 칩을 소규모로 테스트하기 시작했다. 결과가 좋으면 독자 칩 비중을 내년까지 점진적으로 확대한다는 방침이다. 로이터통신에 따르면 메타는 2023년에만 엔비디아 GPU에 약 100억달러(약 13조9000억원)를 지출했는데, 관련 비용을 조금이라도 줄이기 위해 독자 AI 칩 개발에 돌입했다. 메타는 올해 AI 인프라 투자에 650억달러(약 90조5000억원)를 투입할 계획이며, 이 중 상당 부분을 엔비디아 GPU 구매에 사용할 것으로 예상된다.
 구글은 일찍감치 자체 AI 칩 ‘텐서 프로세싱 유닛(TPU)’을 개발해 자사 AI 모델 제미나이의 학습과 운영에 활용했다. TPU는 지난 2016년 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리한 ‘알파고’에 적용됐던 AI 칩으로, AI 연산과 딥러닝 모델 훈련에 특화됐다. 구글은 최근 TPU의 외부 공급을 확대하기 위해 엔비디아 칩을 기반으로 데이터센터를 운영 중인 중소 규모 클라우드 사업자와 접촉해 TPU 도입을 제안한 것으로 알려졌다. TPU 생태계를 확대해 엔비디아의 독점을 흔들려는 시도로 해석된다.
 아마존웹서비스(AWS) 역시 자체 설계한 AI 칩 인퍼렌시아와 트레이니움의 비중을 확대하고 있다. AWS는 이들 칩을 사용하면 엔비디아 GPU를 사용할 때와 비교해 비용을 약 40% 낮출 수 있다고 강조해왔다. 애플도 지난해 말 아마존의 인퍼렌시아 칩을 사용한다고 밝혔다.
 최근에는 중국 기업들도 탈(脫)엔비디아 흐름에 가세했다. 중국 알리바바는 AI 추론에 특화된 자체 AI 칩을 개발해 시험 중이라고 월스트리트저널(WSJ) 등 외신이 보도했다. 화웨이도 자체 AI 칩인 ‘어센드 시리즈’를 개발, 올해부터 전용 공장에서 생산하고 내년에는 관련 공장을 2곳 더 추가로 가동하기로 했다.
 업계에서는 AI 반도체 시장이 엔비디아가 생산하는 범용 GPU 중심에서 각 기업이 자체 설계한 맞춤형 칩 중심으로 다양화되는 추세라고 봤다. 쇼빗 바르쉬니 IBM 컨설팅 데이터 및 AI 부문 부사장은 “AI 시스템에 최적화된 맞춤형 칩을 사용하면 비용과 지연(latency)을 줄이고 연산 처리량은 늘려 성능을 개선할 수 있다”고 말했다.
 다만 자체 설계한 독자 AI 칩이 엔비디아의 GPU를 단기간에 대체하긴 쉽지 않을 전망이다. GPU는 엔비디아가 개발한 전용 소프트웨어(SW) 플랫폼 쿠다(CUDA)에서 작동하는데, 쿠다가 사실상 업계 표준으로 자리매김한 상황이라 많은 기업과 개발자들이 엔비디아 생태계에 묶여 있다. 특히 쿠다는 대규모언어모델(LLM) 학습 측면에서 아직까지는 성능이 가장 뛰어나다는 평가를 받는다. 채민숙 한국투자증권 연구원은 “AI 칩 개발과 상용화까지는 상당한 시간이 소요되는 만큼, 단기간 내 이를 달성하기는 어려울 것”이라고 평가했다.
 빅테크 기업들이 장기적으로 자체 설계한 칩으로 엔비디아 의존도를 낮추더라도, 반도체 생산을 주로 TSMC에 맡기면서 TSMC 의존도는 더 커질 수 있다는 관측도 나온다. 바르쉬니 부사장은 “반도체 위탁 생산 부문에서는 TSMC의 경쟁력이 높기 때문에 기업들은 앞으로도 TSMC에 크게 의존할 수밖에 없을 것”이라고 예상했다.
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