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[IT뉴스]빅테크들, ‘脫엔비디아’ 가속화...엔비디아는 GPU 넘어 CPU·AI모델까지 AI 생태계 확장으로 반격

온카뱅크관리자

2026-01-27 15:47:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> MS, 자체 AI칩 ‘마이아 200′ 출시 구글,아마존 등도 자체 AI칩 개발 자사 서비스 최적화로 비용 절감 목적 엔비디아, 칩 제조사 넘어 AI인프라 기업으로 진화 올해 애플 제치고 TSMC 최대 고객사 
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 마이크로소프트, 첫 상용화 AI칩 '마이아200'./마이크로소프트
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 마이크로소프트(MS)가 자체 인공지능(AI) 칩을 출시하며 빅테크들의 탈(脫)엔비디아 흐름에 가세했다. AI 칩 시장 90%를 장악한 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 주요 빅테크들이 맞춤형 칩을 개발하거나 공급처를 다변화하고 있다. 하지만 그래픽처리장치(GPU)로 대표되는 엔비디아는 단순한 칩 제조사를 넘어 AI 팩토리 구축을 통해 반격 중이다. 단순히 GPU만 파는 게 아니라 칩-서버-소프트웨어-모델을 모두 수직 계열화하는 ‘풀스택 AI’ 인프라 기업으로 진화하며 AI 시장 주도권을 절대 내놓지 않겠다는 의지다. 엔비디아는 올해 대만의 세계 최대 파운드리(반도체 위탁 생산) 회사 TSMC의 최대 고객사에 오를 것으로 예상되고, 1년 전 가성비를 앞세운 중국의 AI 모델 ‘딥시크 쇼크’ 영향도 받지 않은 채 주가·매출은 급등했다.
 ◇脫엔비디아 흐름 가속화
 빅테크들은 엔비디아 GPU의 높은 가격과 공급 부족, 폐쇄적인 생태계(쿠다·CUDA)에서 벗어나기 위한 탈(脫)엔비디아를 가속화하고 있다.
 빅테크들은 자체 AI 칩 개발에 속도를 내고 있다. 엔비디아 GPU의 경제성 때문이다. 엔비디아의 GPU는 비싼 데다, 수요보다 공급이 부족해 제때 필요한 만큼 확보하는 것도 쉽지 않기 때문이다. 또 엔비디아 칩은 범용성은 좋지만 각 기업에 특화된 AI 작업에는 최적화되지 않는다. 이 때문에 빅테크들은 자신들의 데이터센터나 AI 모델·서비스에 최적화된 칩을 직접 만들어 전성비(전력 대비 성능)를 높이려고 한다.
 MS는 26일(현지 시각) 첫 상용화 AI 칩 ‘마이아200’을 공개했다. MS는 2023년 11월 첫 AI 칩인 ‘마이아 100’을 공개한 바 있다. 그러나 당시 마이아100은 MS의 클라우드 플랫폼인 애저 클라우드에 탑재해 내부용으로만 사용했다. 2년 만에 성능을 높여 내놓은 새 칩은 TSMC의 3나노(㎚ ·1나노는 10억분의 1m) 공정을 기반으로 하며 SK하이닉스의 HBM3E가 탑재된다.
 마이아 200은 특히 고성능 AI 추론에 특화돼 있다. AI 추론은 훈련된 AI 모델이 새로운 데이터를 입력받아 패턴을 인식하고 예측이나 결정을 내리는 과정이다. MS는 “‘경량 연산’에서 성능이 아마존웹서비스(AWS)가 만든 최신 AI 칩의 3배에 달했고, 구글의 AI 칩보다 연산 효율성이 높았다”고 밝혔다. 사티아 나델라 최고경영자(CEO)는 “업계 최고의 추론 효율성을 위해 설계된 이 제품은 같은 예산 대비 성능이 30% 높다”고 했다. 마이아 200은 오픈AI의 최신 AI 모델인 GPT-5.2와 MS의 코파일럿 등을 지원할 예정이다.
 빨라진 AI 기술 개발 속도에 맞춰 MS는 칩의 생산과 배치 속도도 높였다. MS는 “첫 생산부터 데이터센터 배치까지 걸리는 시간을 유사한 AI 인프라 프로그램의 절반 이하로 단축했다”고 했다. 이미 미국 아이오와주 데이터센터 등에 설치했고, 다른 데이터센터 추가 설치를 통해 MS 클라우드 서비스인 애저 고객들이 이용할 수 있도록 할 방침이다. 로이터통신은 “MS가 엔비디아에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 보인다”고 평가했다.
 다른 빅테크들은 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 노력을 이어가고 있다.
 구글은 자체 AI 칩인 텐서처리장치(TPU)를 AI 모델 제미나이의 학습·구동에 활용하고 있다. AI에 특화됐기 때문에 GPU보다 일부 작업에서 더 좋은 성능을 보이며, 전력 소모량이 적어 운영 비용을 낮출 수 있다. AWS도 지난달 AI 칩 트레이니엄3를 공개했다. 이 AI 칩은 업계 최고 수준의 전력 효율성이 특징이다. AWS는 “전작인 트레이니엄2와 비교해 컴퓨팅 성능은 4배 이상으로 끌어올렸고, 에너지 소비량은 40%가량 낮췄다”고 했다. 이 칩은 AWS 내부 AI 모델인 노바의 학습에 사용되며 고객들이 사용하는 클라우드 서비스에도 활용된다. 메타는 자체 AI 칩 MTIA를 개발했고, 오픈AI는 브로드컴과 협력해 올해 하반기를 목표로 자체 칩을 개발 중이다.
 공급망 다변화에도 힘쓰고 있다. 엔비디아 대신 AMD의 AI 칩 사용을 늘리는 식이다. 메타는 2027년 가동 예정인 데이터센터에 구글의 TPU를 사용하는 방안을 논의 중이다. AI 칩 수요가 증가하자 제미나이 훈련 등 내부에서만 TPU를 사용했던 구글 역시 TPU의 외부 판매를 늘리려는 계획이다. 앤트로픽은 지난해 10월 AI 모델 클라우드를 구축하고 배포하는 데 AWS의 트레이니엄2 칩이 100만개 이상 사용된다고 밝혔다.
 ◇공격적 방어 나선 엔비디아
 MS를 비롯한 빅테크는 엔비디아의 고객이기 때문에 AI 칩 업계 최강자인 엔비디아의 지위가 흔들리고 있다는 분석도 나온다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 기업들은 데이터센터 AI 칩 공급처를 다각화하고자 한다”며 “이들의 자체 칩은 엔비디아에 또 다른 위협이 된다”고 했다.
 하지만 엔비디아는 AI 칩을 넘어 AI 모델, 로보틱스 분야 등으로 사업을 확장하고 있다. AI 칩 분야에서 점유율이 조금 떨어지더라도 AI 생태계를 모두 갖춘 기업으로서 경쟁력을 갖추겠다는 것이다. 엔비디아는 GPU 외에 컴퓨터의 기본 두뇌 역할을 하는 중앙처리장치(CPU) 공급에도 적극적이다. 이날 엔비디아는 데이터센터 운영 업체 코어위브에 20억달러를 추가 투자한다고 밝혔다. 엔비디아 CPU를 코어위브의 데이터센터에 배치한다는 계획이다. 블룸버그통신은 “엔비디아가 CPU만 단독으로 고객사에 제공하는 것은 이번이 처음”이라며 “CPU 제조사인 인텔과 AMD에 도전하는 것”이라고 했다.
 AI 모델 개발에도 적극적이다. 이날 엔비디아는 오픈소스 기상 예측 특화 AI 모델을 공개했다. 이 외에도 자율주행 차량용 알파마요, 추론에 특화된 코스모스 등을 개발 중이다. 피지컬 AI 시대에 대비해 로봇들이 가상 공간에서 현실처럼 시뮬레이션하고 협업할 수 있는 일종의 디지털 훈련장인 옴니버스 플랫폼도 운영하고 있다. 또 최근 그록(Groq) 인수 등을 통해 AI 학습용 시장을 넘어 AI 추론 분야에서도 기술 확보에 나섰다. AI가 실생활에 적용되는 단계인 추론에서도 엔비디아 인프라가 필수품이 되게 만든다는 계획이다.
 엔비디아는 올해 애플을 제치고 세계 최대 파운드리 업체 TSMC의 최대 고객사로 올라설 전망이다. 기술 컨설팅 업체 크리에이티브 스트래티지스는 올해 TSMC 매출의 22%에 해당하는 330억달러(약 48조원)가 엔비디아에서, 18%에 해당하는 270억달러가 애플에서 나올 것으로 추정했다. TSMC의 2024년 기준 최대 고객사는 애플(22%)이었고 엔비디아(12%)가 뒤를 이었다. 2년 만에 엔비디아가 TSMC 매출 비율을 10%포인트 높이며 최대 고객사가 되는 것이다.
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