구글은 AI 칩 분야에서 엔비디아와 경쟁할 기회를 보고 있지만, 이는 쉬운 일은 아니다

인공지능 가속기 분야의 신규 플레이어

최근까지 Nvidia의 주요 경쟁자는 AMD와 최선의 경우 Intel으로 여겨졌지만, 자체 TPU(텐서 처리 장치) 프로세서를 개발 중인 Google이 이제 이 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있다.

1. Google이 Nvidia 소비자 역할을 하다

- 지난 3년 동안 Google CEO Sundar Pichai는 분기별 보고 회의에서 공개 발표 12회 중 10회에 Nvidia 칩 사용을 언급했다.

- 이는 Google이 여전히 계산 인프라를 위해 Nvidia 솔루션에 의존하고 있음을 확인한다.

2. 자체 TPU로 전환

- Gemini 3 모델 출시가 상황을 바꿨다: 회사는 이 AI 모델을 오직 자체 TPU 프로세서에서만 훈련했다고 발표했다.

- Gemini 3의 성공은 TPU에 대한 일종의 “광고” 역할을 했으며, 이제 Google은 외부 AI 시스템 개발자에게 이 칩 공급 협상을 진행 중이다.

3. TPU에 대한 관심 확대

- 예전에는 TPU가 Google 내부에서만 사용되었지만, Meta Platforms이 이에 관심을 보인다는 소식이 전해졌다.

- 동시에 Meta는 Nvidia 코어 프로세서 공급 계약을 체결하며 기술 선택의 유연성을 보여주고 있다.

4. 스타트업에 대한 재정 지원

- Google은 TPU를 활용해 서버 시스템을 구축하려는 스타트업에 최대 1억 달러를 투자할 계획이다(예: Fluidstack).

- 이러한 협력 모델은 이미 Nvidia가 CoreWeave, Nebius 및 Lambda에 투자를 통해 적용한 바 있다.

5. 생산 용량 문제

- AI 칩 시장에서 Nvidia를 “밀어내기”는 계약 공장 부족으로 어려운 일이다.

- TSMC(최대 칩 공급업체)는 이미 Nvidia를 주요 고객으로 서비스하고 있으며, Apple도 필요한 양을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다.

- 이러한 상황에서 Google은 동시에 자체 요구와 TSMC를 통한 고객 판매를 충족시킬 수 없다.

결론

Google은 단순히 Nvidia 가속기를 소비하는 것을 넘어 외부 클라이언트에게 TPU 공급자로서 적극적인 역할을 수행하고 있다. 이는 AI 가속기 시장의 경쟁을 강화하고 기존 리더들에게 제한된 생산 자원으로 인한 새로운 도전을 제시한다