메타, AI 학습에 TPU도 쓴다…자체 칩 전략은 폐기 작성일 02-27 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">엔비디아 지배력 흔들리나<br>구글, 메타에 수십억弗 칩 공급<br>AI추론 넘어 학습시장까지 확대<br>엔비디아 고객이자 경쟁자 변신<br>메타는 AMD와도 대규모 계약 <br>불안정한 자체 AI 칩 개발 대신<br>공급망 다변화로 전략 수정</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="f1H0KqaevJ"> <p contents-hash="b3271901174e5a71c02a95acce8a02e2ba8b9822005218021c84bfb2f97fcfca" dmcf-pid="4tXp9BNdhd" dmcf-ptype="general">구글이 메타에 수십억달러 규모의 텐서프로세서유닛(TPU)을 공급하는 것으로 알려졌다. 인공지능(AI) 학습·추론 두 시장에서 모두 구글 TPU의 영향력이 확대되며 엔비디아의 시장 지배력이 흔들린다는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="c8e0d142acd535b8b1b852b80e615b6003a3fb63db1e66b4f9ee7f1c4d7d068c" dmcf-pid="8FZU2bjJWe" dmcf-ptype="general"><strong><span> ◇ 메타 자체 AI칩 개발 포기</span></strong></p> <p contents-hash="3adb6f15d35811c5421ff12d6c44f1c7bb9fa1e77c13bff2e544b3b726d2ed18" dmcf-pid="635uVKAilR" dmcf-ptype="general">26일(현지시간) 디인포메이션에 따르면 구글은 메타에 수년간 AI모델 개발용 TPU를 임대하는 대규모 계약을 맺었다. TPU는 구글이 자체 개발한 AI칩이다. 메타 데이터센터에 TPU를 도입하기 위한 논의도 별도로 진행 중인 것으로 전해졌다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="901622a8f664c90bbac7a6e04f9f339eb7ae2750864e08bd65f4fdc137b216f2" dmcf-pid="P017f9cnCM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/27/ked/20260227172147726vuhd.jpg" data-org-width="1036" dmcf-mid="V6VMgnyOTi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/27/ked/20260227172147726vuhd.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="fc8380776ea221ac1c03c63d130cd4931793ebb8e7bb7759cf4d8732844db515" dmcf-pid="QlOytZQ9Cx" dmcf-ptype="general">메타는 TPU를 AI 추론뿐만 아니라 학습에도 사용할 방침이다. 현재 메타는 자사 AI모델 학습에 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 쓰고 있다. 이는 AI 학습 시장에서도 TPU의 경쟁력이 입증된 사례라는 평가가 나온다.</p> <p contents-hash="a166af2b1e1733163d2fc9ce8e3d517e030ac4fd4eaf0651235994ec6de67247" dmcf-pid="xSIWF5x2vQ" dmcf-ptype="general">AI칩의 용도는 일반적으로 방대한 데이터를 통해 AI모델을 형성하는 ‘학습’ 단계, 이를 실제 활용하는 ‘추론’ 단계로 나뉜다. TPU는 추론에 강점이 있다는 평가를 받아왔다. 추론에 필요한 단순 연산에 맞춤 제작돼 전력 대비 효율이 높아서다. 반면 다양한 종류의 데이터를 처리해야 하는 학습 과정에서는 범용성이 높은 GPU가 유리하다는 게 업계 시각이다.</p> <p contents-hash="6c5cb546b2920d671d4145519c78662e0e8245ade018d8308ac6ae1cd34c4d27" dmcf-pid="y6VMgnyOvP" dmcf-ptype="general">구글이 메타라는 거물급 고객을 추가 확보한 것도 성과로 평가된다. 앞서 애플은 자사 AI모델을 학습하는 데 4·5세대 구글 TPU 약 1만 개를 활용하고 있다.</p> <p contents-hash="5bc4a7bcdd761c8cb7285221cb2513ba5fbf8dcd7e0a16b31cf58af8d11e262f" dmcf-pid="WPfRaLWIT6" dmcf-ptype="general">앤스로픽은 지난해 10월 구글 TPU 100만 개를 구매하는 계약을 체결했다. 구글 내부에서는 엔비디아 매출 약 2000억달러의 10%를 자사 매출로 가져올 수 있을 것으로 보고 있다.</p> <p contents-hash="9f388417c00dc3289e3e9c90ff62eca0040c21e0b212aa958be6a49f698d2d46" dmcf-pid="YQ4eNoYCy8" dmcf-ptype="general"><strong><span> ◇ 꼬이는 구글-엔비디아 관계</span></strong></p> <p contents-hash="60129e22a18695c9ee43ffed3720dfb5222e93520fc1f8ab6be04c5b6eb11203" dmcf-pid="Gx8djgGhh4" dmcf-ptype="general">구글은 TPU 판매처를 넓히기 위해 사모펀드(PE)와 특수목적법인(SPV)을 설립하는 방안도 추진 중이다. SPV가 구글에서 TPU를 대량 구매하고, 이를 메타 같은 고객사에 빌려줘 임대료를 받는 구조다. SPV가 TPU를 담보로 외부 자금을 수혈받는 방안도 거론된다.</p> <p contents-hash="33b5966d3dc4a4f743ca1e01e6f936c35b19bd73455d7ac9e324d206978bfcee" dmcf-pid="HM6JAaHlyf" dmcf-ptype="general">다만 구글이 TPU 공급을 확대함에 따라 엔비디아와의 관계가 복잡하게 꼬일 수 있다는 분석이 나온다. 구글 클라우드 사업부는 엔비디아의 최대 GPU 고객 중 하나다. 대부분 AI 개발자는 범용성이 높은 GPU를 필요로 하고, 구글 클라우드는 이들을 위해 엔비디아 서버를 제공하기 때문이다. 또 두 회사 모두 세계 최대 파운드리(반도체 수탁생산) 기업인 TSMC를 통해 칩을 제조한다. 두 기업이 TSMC 생산 용량을 두고 경쟁하는 구도가 펼쳐질 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="5721e1b33016889628f7a94cea2fa2912cc8796777db1f27bdbad10dfce5df5b" dmcf-pid="XRPicNXSCV" dmcf-ptype="general">메타는 엔비디아 중심이던 AI칩 공급처를 다변화하고 있다. 지난 17일 엔비디아와 중앙처리장치(CPU) 및 GPU를 수백만 개 공급받는 계약을 발표한 데 이어 AMD와는 지난 24일 6GW(기가와트) 규모 AI칩을 구매하는 1000억달러 규모 계약을 맺었다.</p> <p contents-hash="3086a1b5e99f0e41b0f93e254df3a4a2a7f03f4884c0c689adeb38113188a102" dmcf-pid="ZeQnkjZvC2" dmcf-ptype="general">메타는 자체 칩 AI칩 개발 프로젝트 ‘올림퍼스’를 최근 폐기한 것으로 알려졌다. 관련 장비와 소프트웨어가 엔비디아 제품 대비 불안정하고 칩 설계가 복잡해 대량 생산이 어려울 것이라는 이유에서다. 메타는 올해 4분기까지 이 칩 설계를 완료할 계획이었으나, 이로부터 양산까지 9개월이 더 걸려 AI 경쟁에서 뒤처질지 모른다는 우려가 내부에서 제기됐다.</p> <p contents-hash="8a0d6088cd6b2878be3c9e4f691d2625ad84ac76b7e5c5d3a2e8742bb72c433e" dmcf-pid="5dxLEA5TS9" dmcf-ptype="general">실리콘밸리=김인엽 특파원 inside@hankyung.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "검색 말고 대화가 되네"…네이버 '쇼핑AI' 써보니[체험기] 02-27 다음 삼성 "지금 반도체 산업은 전쟁 상황...더 늦출 수 없어" 02-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
