구글 엔비디아 그래서 누가 이길까? | Google TPU vs Nvidia GPU

구글이 차세대 AI 가속기 ‘Trillium TPU’를 공식 발표한 이후 글로벌 AI 칩 시장은 새로운 변곡점에 들어섰다. 공개된 기술 설명과 해설 영상에 따르면 Trillium TPU는 이전 세대 대비 처리 성능과 전력 효율 모두를 크게 끌어올린 설계로 등장했으며, 구글이 직접 운영하는 데이터센터와 클라우드 환경을 전제로 만들어졌다는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 구글은 TPU가 초거대 언어모델 학습이나 생성 AI 서비스 추론과 같은 고부하 작업에서 GPU에 비해 더 적은 전력을 사용하면서 동일하거나 더 높은 처리량을 낼 수 있다고 강조한다. 이는 AI 데이터센터 운영 비용의 대부분이 전력에서 발생한다는 현실을 고려할 때, 단순한 칩 성능 향상을 넘어 인프라 경쟁력 강화로 이어지는 변화다.

Trillium TPU는 거대한 행렬 연산을 반복 실행하는 AI 학습의 특성에 맞게 대규모 병렬 구조로 설계되어 있다. 구글은 해당 TPU가 자사 내부 서비스인 검색, 유튜브 추천, 광고 모델 등 방대한 AI 워크로드를 뒷받침하기 위한 도구라고 설명하며, 이러한 목적에 최적화된 칩을 직접 설계하는 것이 장기적으로 비용 효율성을 높인다고 강조한다. 전력당 연산 처리량을 의미하는 전성비가 이전보다 크게 개선됐다는 점은 특히 강조되는 부분으로, 같은 전력으로 더 많은 모델을 학습하거나 더 많은 요청을 처리할 수 있게 되면서 클라우드 경쟁에서도 우위를 확보할 수 있다는 구상이다.

다만 이 같은 진전이 곧바로 엔비디아의 지배력 약화로 이어질 것이라는 해석에는 업계 전문가들도 신중하다. 미국 경제 매체 분석 영상에서는 GPU 시장에서 엔비디아가 독보적 지위를 유지하는 핵심 요인으로 CUDA 생태계를 꼽는다. CUDA는 단순한 소프트웨어가 아니라 수년 동안 쌓인 개발 도구, 최적화 라이브러리, 커뮤니티 기반 지식 구조를 포함한 전체 개발 환경이며, 현재 대부분의 연구자·기업·스타트업이 모델 개발과 배포를 CUDA 기반으로 수행한다. 이 같은 생태계 우위는 단기간에 무너지기 어렵다는 점에서, 구글 TPU가 등장했더라도 시장의 중심축이 바로 이동할 가능성은 낮다는 분석이 제기된다.

국내 기술 및 금융 전문가들이 참여한 해설에서는 다른 관점이 제시된다. 구글이 TPU 개발을 확대하는 목적을 GPU 대체가 아니라 ‘자체 비용 절감’과 ‘클라우드 경쟁력 강화’로 바라볼 필요가 있다는 주장이다. 초거대 모델 학습 비용은 해마다 폭증하고 있고, 구글은 방대한 내부 AI 서비스까지 운영해야 하기 때문에 GPU와 TPU를 혼합해 비용 구조를 최적화하는 전략을 선택할 수밖에 없다는 것이다. 이러한 구조적 이유 때문에 TPU의 비중이 증가해도 GPU 수요가 눈에 띄게 줄어드는 패턴은 나타나지 않는다고 해석된다. 구글 내부에서도 특정 대형 학습은 TPU로 처리하되, 다양한 외부 고객용 AI 모델과 서비스 개발은 여전히 GPU 기반으로 진행되는 경우가 일반적이다.

이번 TPU 발표가 던진 파장은 메모리 산업에도 이어진다. HBM(고대역폭 메모리)은 GPU뿐 아니라 TPU에서도 필수적이기 때문에, AI 칩 경쟁이 치열해질수록 오히려 HBM 수요가 늘어나는 구조가 형성된다. AI 가속기의 성능은 일정 수준에 올라가면 결국 메모리 대역폭에 의해 제한되기 때문에, TPU든 GPU든 HBM을 더 많이, 더 빠르게 사용할 수밖에 없다는 점이 공통적인 분석이다. SK하이닉스가 HBM 시장에서 압도적 1위를 차지하고 있고, 삼성전자 역시 차세대 HBM 개발에 속도를 내고 있어, 칩 경쟁이 심화될수록 국내 메모리 기업들에 긍정적인 구조가 유지될 것이라는 전망이 제시된다.

TPU와 GPU는 설계 철학부터 용도가 다르기 때문에 서로를 완전히 대체할 수 없는 구조적 이유도 존재한다. TPU는 특정 AI 연산의 효율을 극대화하기 위해 기능을 좁히고 성능을 높이는 전략을 택했고, GPU는 범용 연산 능력과 개발 생태계 호환성을 중심으로 발전해왔다. 이 차이는 데이터센터와 AI 기업이 결국 두 칩을 혼합해 사용할 수밖에 없다는 결론으로 이어진다. 초거대 모델 학습은 TPU가 경쟁력을 가지지만, 연구와 모델 튜닝·배포 환경에서는 여전히 GPU의 생태계적 장점이 크게 작용한다. 구글조차 두 칩을 병행 운영하고 있다는 사실은 이를 잘 보여준다.

결국 Trillium TPU의 등장은 엔비디아의 쇠락이 아니라 AI 인프라 시장이 단일 칩 중심 구조에서 다원화로 이동하는 시작점에 가깝다. 구글은 특정 워크로드에서 사실상 GPU를 앞지르는 효율성을 확보하며 자사 클라우드의 차별성을 강화하고, 엔비디아는 여전히 CUDA 생태계를 무기로 시장의 중심에 서 있다. 두 회사는 경쟁하지만 동시에 AI 투자 규모의 확대에 따라 동반 성장하는 구조를 유지하게 될 것으로 보인다. 인프라의 확장이 계속되는 상황에서, 이번 변화는 특정 기업의 패배가 아니라 시장 전체의 구조적 확장이라는 성격에 가깝다. AI 칩 시장은 앞으로 단일 승자가 아닌 다양한 가속기가 공존하는 구조로 재편될 가능성이 높은 방향으로 움직이고 있다.

■ 참고 영상·자료 출처

– 구글 TPU 호평에 밸류체인 '들썩'…SK하이닉스 영향은? / 박근호 지씨인포 이사 https://www.youtube.com/watch?v=wS_RBC5tibE

– Trillium TPU, built to power the future of AI https://www.youtube.com/watch?v=RjRQ1DYnuJA

– How Nvidia GPUs Compare To Google’s And Amazon’s AI Chips https://www.youtube.com/watch?v=RBmOgQi4Fr0

– 구글 부상=엔비디아 쇠락? 아닐 수 있습니다 | 구글 칩 반란의 진짜 뜻 | 빈틈없이월가 https://www.youtube.com/watch?v=JZ07axqqClw

– 구글 TPU vs 엔비디아 GPU, 전쟁의 승자 알려드립니다 [장우석 미주미 부사장 / 안동후 미주미 이사] https://www.youtube.com/watch?v=oqU9GzG9TQ8