이슈앤/ 현재 AI 산업의 패권은 마치 모세혈관처럼 엔비디아의 GPU에 깊숙이 의존하고 있다.
그러나 최근 구글의 움직임은 이 공고한 구도를 뒤흔들며 새로운 AI 생태계의 재편을 예고하고 있다.
구글이 AI 경쟁에서 엔비디아의 아성을 위협하며 앞서나갈 수 있는 근본적인 이유는 바로 '수직 계열화된 AI 풀 스택(Full Stack)' 전략과 그 핵심인 TPU(Tensor Processing Unit)의 성공에 있다.
-AI의 '심장' 만든 구글의 승부수-
엔비디아는 AI 칩 시장의 90% 이상을 점유하며 사실상 독점적 지위를 누리고 있다.
하지만 구글은 2016년부터 AI 연산에 최적화된 자체 칩, TPU를 개발하며 조용히 '脫 엔비디아'를 준비해왔다.
TPU는 단순히 GPU를 대체하는 칩이 아니다.
이는 구글의 AI 모델, 클라우드 서비스, 데이터 센터 인프라 전체에 완벽하게 맞춰 설계된 맞춤형 엔진이다.
TPU는 특히 구글의 거대 언어 모델(LLM)인 제미나이 3 와 같은 최신 모델의 학습(Training)과 추론(Inference) 과정에서 엔비디아 GPU 대비 뛰어난 전력 효율성과 비용 경쟁력을 발휘한다.
구글은 이 칩을 통해 하드웨어와 소프트웨어 간의 불필요한 마찰을 제거하고, AI 개발 비용을 획기적으로 절감할 수 있었다.
최근 공개된 제미나이 3의 압도적인 성능은 TPU의 강력한 성능을 대외적으로 입증하는 결정적인 증거가 되었다.
자체 칩으로 세계 최고 수준의 AI 모델을 만들어냈다는 사실 자체가 구글의 기술적 자립도를 보여준다.
엔비디아가 AI 칩 시장을 지배하는 배경에는 강력한 개발 플랫폼인 쿠다(CUDA) 생태계가 있다.
수많은 개발자와 연구기관이 쿠다에 종속되어 있어, 다른 칩으로의 전환이 매우 어렵다는 장벽이 존재했다.
그러나 구글은 이와 달리 자사 AI 생태계의 통제권을 완전히 확보했다.
칩(TPU), 인프라, 플랫폼(Google Cloud), 그리고 최종 모델(Gemini)까지 모든 것을 직접 제어하는 수직 통합 구조는 엔비디아보다 전략적 우위를 제공하고 있다.
엔비디아 GPU의 가격 상승에 대한 부담에서 벗어나, AI 서비스의 운영 비용을 내부적으로 관리할 수 있게 되었다.
하드웨어 공급사의 로드맵에 구애받지 않고, 구글 AI 팀의 필요에 따라 칩의 설계와 성능을 즉각적으로 조정하고 개선할 수 있다.
구글 클라우드(Google Cloud)는 이제 엔비디아 GPU 외에 고성능 TPU라는 독점적인 선택지를 제공하며, 메타(Meta)와 같은 대형 고객사들까지 유치하며 클라우드 인프라 시장에서 새로운 경쟁력을 갖추게 되었다.
구글의 TPU 성공은 AI 시장의 지형을 근본적으로 바꾸고 있다.
더 이상 엔비디아의 칩을 비싼 가격에 의존하지 않아도 된다는 사실은 AI 혁신의 속도와 비용 구조에 큰 변화를 가져올 것이다.
구글은 자체 칩을 기반으로 AI 연구와 상업화를 가속화하며, 명실상부한 'AI 풀 스택 리더'로 자리매김하고 있다.
이는 단순한 칩 경쟁을 넘어, 데이터, 모델, 인프라를 아우르는 차세대 AI 패권 경쟁의 서막을 알리는 신호탄인 셈이다.
엔비디아의 시대는 끝나지 않았지만, 이제 구글은 그 독점적 지위를 흔들 가장 강력한 대안으로 우뚝 섰다.
[이슈앤 = 김창권 대기자]
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