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[GAM]엔비디아 독주 흔드는 구글 TPU ② GPU와 차이점 깨알분석

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추론에 최적화, 전문화된 용도
GPU 의존도 완화 해법
대체 보다 AI 칩의 한 축

이 기사는 11월 26일 오후 2시50분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 구글의 TPU(Tensor Processing Unit, 텐서처리장치)가 엔비디아(NVDA)의 GPU(그래픽처리장치) 주도의 인공지능(AI) 칩 시장의 판도를 어디까지 흔들 수 있을까.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 소셜 미디어 X를 통해 자사 GPU가 구글의 AI 칩보다 한 세대 앞선다고 주장해 관심을 끌고 있다.

이에 대해 미국 금융 매체 포춘은 최근 빅테크들이 연이어 구글 TPU 채택을 저울질하자 엔비디아가 당혹감을 감추지 못하고 있다고 해석했다.

블룸버그는 구글의 TPU가 거대언어모델(LLM)을 학습, 운영하는 데 엔비디아의 GPU 기반의 AI 가속기와 경쟁할 만한 대안으로 부상하고 있다고 보도했다.

구글이 TPU를 만들어 낸 것은 약 10년 전이다. 검색 서비스의 기능을 강화하고, 효율성을 높이는 데 목적을 둔 칩이었다. 이후 업체는 머신러닝과 AI 용으로 TPU를 발전시켰다.

TPU는 행렬 곱셈 같은 딥러닝 핵심 연산에 특화된 AI 전용 칩이기 때문에 상대적으로 좁고 전문화된 용도에 맞춰졌고, 대신 전력 효율과 비용 측면에서 강점을 지닌 것으로 평가 받는다.

구글은 2013년부터 TPU를 개발해 검색과 클라우드, 제미나이(Gemini)를 포함한 자체 AI 모델에 접목했고, AI 팀의 피드백을 칩 설계에 반영하는 형태로 칩과 소프트웨어, AI 모델을 함께 진화시켰다.

알파벳 시가총액 추이 [자료=블룸버그]

업체는 최신 아이언우드(Ironwood) TPU가 수냉식, 추론에 최적화돼 있다고 밝혔다. 또 256개에서 9216개에 이르는 칩으로 구성된 거대한 팟(pod)으로 제공된다고 설명한다.

엔비디아의 GPU는 본래 게임 그래픽용으로 개발된 범용 병렬 연산 칩이고, 수 천 개의 코어로 여러 작업을 동시에 처리해 다양한 AI 작업에 유연하게 쓰인다는 강점을 지니고 있다.

작은 연산들을 대량으로 병렬 처리하는 능력을 강점으로 하는 GPU는 오늘날 AI와 잘 맞고, 엔비디아는 GPU를 CUDA라는 소프트웨어 플랫폼과 함께 묶어 거대한 생태계를 만들었다.

구글 TPU v4 팟 [사진=업체 제공]

삭소은행은 보고서를 내고 투자자 관점에서 두 가지 칩의 중요한 차이는 유연성과 통제력이라고 주장했다.

엔비디아의 GPU는 범용 가속기이기 때문에 여러 벤더에게서 구매해 여러 시스템에 탑재하고, 여러 프레임워크에서 쓸 수 있는 반면 TPU는 텐서플로(TensorFlow)나 JAX 등 구글 도구와 강하게 결합돼 있어 대부분 구글 클라우드 안에서 사용된다.

엔비디아는 칩을 판매하는 사업자인 데 반해 알파벳은 칩과 데이터센터, 클라우드 서비스를 모두 소유한 소위 '풀 스택' 사업자다. 고객들이 구글 클라우드 안에서 제3자의 GPU 대신 TPU를 선택하면 AI에 쓰이는 자금 중 더 많은 몫이 알파벳 안에 남게 되고, 이는 헤드라인 매출보다 수익성에 더 직접적인 영향을 미친다고 삭소은행은 설명한다.

투자자들의 관심은 알파벳의 TPU가 엔비디아의 GPU 독주를 무너뜨릴 수 있을 것인지 여부다. 삭소은행은 상당한 가능성을 실었다.

알파벳이 TPU 프로그램을 여러 세대에 걸쳐 발전시켰고, 특히 최신 TPU v5p는 대규모 모델 학습용 'AI 하이퍼컴퓨터'의 기반이 됐다. 아울러 아이언우드 TPU는 대량 추론을 빠르고 저렴하게 처리하는 데 강한 성능을 보인다.

업체는 TPU와 별도로 악시온(Axion)이라는 커스텀 Arm 기반 데이터센터 CPU도 만들었는데 두 가지를 함께 사용하면서 데이터센터 전체를 자체 설계 칩 중심으로 최적화할 수 있게 됐다. 엔비디아 뿐 아니라 인텔과 AMD(AMD) 등 외부 칩 업체에 대한 의존도를 낮췄다는 얘기다.

TPU v5e 인스턴스는 유사한 추론 솔루션 대비 달러 당 AI 성능이 약 4배까지 나오는 것으로 보고됐다. V6e 관련 사례에서는 엔비디아 GPU 기반에서 TPU로 옮긴 워크로드의 추론 비용이 50~65% 절감됐다는 보고도 나왔다.

삭소은행은 이번 보고서에서 "유연성을 중시하거나 TPU에 최적화되지 않은 소프트웨어 스택을 사용하는 업체들에게 엔비디아의 GPU가 여전히 '안전한 기본값'으로 남아 있어 엔비디아의 시대가 조만간 끝날 것으로 보기는 어렵다"며 "하지만 알파벳 뿐 아니라 아마존(AMZN)과 마이크로소프트(MSFT) 등 이른바 하이퍼스케일러들이 자체 가속기를 설계하면서 엔비디아에 대한 협상력이 커졌고, 자체 칩과 제3자 GPU 사이에서 워크로드를 조정하며 가격과 공급 측면에서 유리한 위치를 차지할 수 있게 됐다"고 전했다.

보고서는 또 "알파벳의 경우 검색과 지도, 유튜브, 포토, 제미나이 등 이미 거대한 제품군에 TPU를 접목했고, 이는 단순히 '새로운 비즈니스'가 아니라 기존의 해자를 더욱 깊게 만드는 효과를 내고 있다"며 "지난 3분기 워렌 버핏의 버크셔 해서웨이가 알파벳 주식을 매입한 것도 이 같은 맥락일 것"이라고 설명했다.

엔비디아에 드물게 '매도' 투자 의견을 제시한 씨포트증권의 제이 골드버그 애널리스트는 최근 보고서를 내고 "구글 TPU가 AI에 필요 없는 일반 기능을 칩에서 과감하게 덜어내 효율성을 높였다"며 "세대가 거듭되면서 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올려 운영 비용을 낮췄다"고 호평했다.

보도에 따르면 오픈AI 공동 창업자 일리야 수츠케버가 만든 세이프 수퍼인텔리전스와 세일즈포스(CRM), 이미지 생성 서비스 미드저니, 생성형 AI 업체 앤스로픽 등이 TPU를 사용하고 있다.

특히 앤스로픽은 지난 10월 공개된 딜을 통해 최대 100만개 수준의 TPU에 접근할 수 있고, 1기가와트를 넘는 구글 컴퓨팅 파워를 제공받을 수 있게 됐다.

이어 메타 플랫폼스(META)가 2027년부터 데이터센터에 구글 TPU 사용을 논의중이라는 보도가 나오는 등 IT 업계에 TPU 채택이 확산되는 모양새다.

TPU를 사용하려면 구글 클라우드에서 연산 자원을 임대해야 하지만 앤스로픽 딜을 계기로 이른바 '네오 클라우드(소형 AI 클라우드)'로 확장될 가능성이 열렸다는 분석이 나온다.

고가의 가격 부담과 공급 불안정으로 인해 엔비디아의 GPU 의존도를 완화할 대안을 찾는 기업들에게 TPU가 매력적인 보완제라는 평가다.

블룸버그는 AI 칩 시장의 현실적인 시나리오로 알파벳의 TPU가 엔비디아의 GPU를 완전히 대체하기보다 바스켓의 한 축을 이루는 그림이 전개될 것으로 예상한다.

누구도 TPU를 포함한 다른 칩이 엔비디아의 GPU를 완전히 대체할 수 있다고 보지 않고, 구글 역시 같은 목소리를 낸다는 것. 모델과 알고리즘이 자주 바뀌는 환경에서 범용성이 높은 GPU가 여전히 더 유리하고, 젠슨 황의 주장대로 엔비디아가 '한 세대 앞서 있다'는 평가에 설득력이 실린다는 얘기다.

TPU의 가장 현실적인 위치는 AI 인프라 바스켓 안에서 중요한 한 축을 이루면서 특정 워크로드와 비용 구조 측면에서 강점을 살리며 성장하는 것이라고 블룸버그는 강조한다.

다만, 투자자 입장에서 엔비디아의 독점적 입지에 균열이 생기면서 성장이 둔화될 가능성이 지난 5년간 1241% 폭등한 주가에 부담으로 작용할 수 있다는 지적이다.

 

shhwang@newspim.com

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'AI직원 35명' 日 NEC…한달 인건비는 300만원? [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 일본 NEC가 인공지능(AI) 에이전트 35명으로만 구성된 '무인 부서'를 운영하고 있다. 부서장부터 중간관리자, 실무 직원까지 모두 AI로 채웠으며, 한 달간 투입된 비용은 약 35만엔(약 300만원)에 불과했다. AI 에이전트 한 명당 월평균 비용은 약 1만엔으로, 사람을 고용하는 방식과 비교해 인건비를 획기적으로 낮출 가능성을 보여주는 실험이다. 14일 닛케이(日經)비즈니스에 따르면 NEC는 지난 8월 1일 '코퍼레이트 AI·워크포스 부문'을 출범했다. 9월 3일 기준 35명의 AI 에이전트가 소속돼 있으며, 경영진 역할을 맡은 AI부터 재무·전략 담당자, 실무 직원까지 일반 조직과 유사한 구조로 운영된다. 이 부서는 법무·인사 등 기업의 관리 업무 가운데 특히 경영기획에 가까운 일을 맡는다. 사내외 정보를 수집·분석하고 경영진의 의사결정을 지원하는 정보 현황판을 작성·운영하는 것이 핵심 임무다. ◆ AI 35명이 월 300만원으로 경영기획까지 NEC가 공개한 실증 결과에서 가장 눈길을 끄는 대목은 비용이다. AI 부서의 실증 기간인 7월 한 달간 AI가 정보를 처리할 때 발생하는 토큰 비용은 약 300만원이었다. 같은 업무를 사람이 수행한다면 인건비가 훨씬 많이 들 것이라는 게 회사 측 설명이다. AI 에이전트 한 명당 단순 평균으로 환산하면 월 약 8만5000원이다. 다만 이 금액은 급여나 전체 운영비가 아니라 AI 모델이 작업을 수행하면서 사용하는 토큰 비용이다. 시스템 구축·유지보수, 전력, 보안 관리 등에 드는 비용까지 포함한 총비용과는 구분해야 한다. 실제 업무도 구체적이다. 재무 담당 AI는 매월 사내 결산 자료를 취합해 재무 보고서를 작성하고, 주가 분석 담당 AI는 매일 아침 자사와 경쟁사의 주가 동향을 정리한다. 또 다른 AI는 정부기관의 시스템 갱신 시기를 분석해 영업 대상으로 삼을 고객을 추려낸다. NEC 무인 부서 구성 [출처=닛케이비즈니스] ◆ AI가 AI를 평가하고 조직을 개선 이 부서의 특징은 AI가 단순히 주어진 작업만 수행하는 데 그치지 않는다는 점이다. AI 에이전트들은 서로 역할을 나눠 자료를 검토하고, 문제점을 지적하며, 업무 효율을 높이는 방안을 논의한다. 예컨대 품질관리 담당 AI는 다른 에이전트가 만든 자료를 점검해 누락된 내용을 지적한다. 비용 관리 담당 AI는 토큰 사용량을 줄이는 방법을 찾아 조직 전체에 공유한다. 재무 담당 경영진 AI는 AI 활용에 투입하는 비용과 성과를 비교해 투자 판단을 내린다. AI 경영진은 매주 '임원회의'를 열어 조직 개선 방안을 논의하고, AI 직원의 역할과 직책이 맞지 않으면 인사 면담을 거쳐 강등하는 사례도 나왔다. 사람의 조직에서 볼 수 있는 평가와 관리 절차를 AI 조직에도 적용한 것이다. 업무 중 오류가 발생하면 AI 에이전트가 스스로 수정하고 외부 환경 변화에도 대응한다. 실패를 점검하고 개선안을 적용하는 순환 구조를 통해 업무 수행 방식을 계속 다듬는다는 설명이다. 다만 최종 평가와 의사결정, 거버넌스 통제는 사람이 담당하며, 사람의 승인이 필요한 사안에도 직원이 개입한다. ◆ 사람은 AI가 만든 결과로 현실을 움직인다 NEC가 무인 부서를 만든 배경에는 AI 활용 방식을 바꾸려는 전략이 있다. 사람이 필요할 때마다 AI를 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체가 독립된 조직처럼 업무를 수행하도록 하겠다는 것이다. 고다마 히로시 AI전환최고책임자는 "사람이 AI를 매번 사용하는 기존 방식으로는 AI의 속도와 기능을 충분히 활용하기 어렵다"며 "이에 따라 인적 자본과 AI 자본을 분리하고, 각각의 강점을 살려 가치를 창출하는 조직 모델을 실험하고 있다"고 설명했다. AI가 제공하는 분석은 경영 판단에도 변화를 가져올 수 있다. NEC 측은 기존에는 사업 부문이 보고하는 수치가 보수적으로 제시되는 경향이 있었지만, AI는 예측에 기반한 객관적인 수치를 제공해 사업 부문과 더 깊이 있는 논의를 할 수 있게 됐다고 설명했다. AI 부서의 업무 범위는 향후 총무 등 기업 관리 업무 전반으로 확대될 전망이다. 다만 AI가 사람의 일자리를 곧바로 대체한다는 의미는 아니라는 게 NEC의 입장이다. [AI 일러스트=오영상 기자] goldendog@newspim.com 2026-10-14 08:25
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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