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는 것도 서있기만 숨을 놓았다. 했다. 본사를최근 인공지능(AI) 시장이 더욱 시끌벅적해졌습니다. 원조 빅테크 공룡 '구글'이 새롭게 발표한 AI모델 '제미나이 3.0'의 강력한 성능 때문인데요. 구글의 AI 반도체가 뒷받침된 것 아니냐는 분석 때문이었죠. 특히 이는 그간 엔비디아가 독점해왔던 AI반도체 시장 판도를 바꿀 것이란 관측까지 나오고 있습니다.
그렇다면 이번에 주목받는 구글의 AI반도체는 엔비디아와 어떻게 다른걸까요? 시장의 판도를 바꾼다면 우리나라 반도체 기업들에게는 어떠한 영향을 미칠까요?
구글코리아가 연세대학교 언론홍보영상학부 바다신릴게임 재학생들과 함께 만든 '2025 AI 챌린지' 영상 콘텐츠 중 하나인 '#혼자가 아니야'. /사진=구글코리아 유튜브 갈무리
절대강자 오픈AI와 엔비디아를 떨게한 구글
지난달 구글은 새로운 AI모델인 제미나이 3.0을 공개했습니다. 관련 업계에서는 제미나이 3.0이 발표된 이후 AI 모바일바다이야기하는법 의 '세대'가 바뀌었다고 평가할 정도로 높은 성능을 보여줬죠.
구체적으로 제미나이 3.0은 텍스트, 이미지, 사운드, 영상 등 다양한 컨텐츠를 생성하면서도 기존에 확보한 데이터를 올바르게 융합시키고 추론시켰다고 합니다. 이전 AI보다 더욱 똑똑해진 거죠. 실제 글로벌 AI 성능 조사 기관들은 제미나이 3.0이 가장 뛰어난 AI성능을 기록 릴짱릴게임 했다는 평가를 연이어 내놓았습니다.
인공지능 시장의 절대강자 오픈AI가 '가성비' 충격을 준 중국의 딥시크의 잔재를 'Chat GPT 5.0'으로 벗어난 이후 반년만에 더욱 강력한 AI가 등장한 셈이죠. 오픈AI의 천하를 구글이 위협하게 됐다는 평가가 나옵니다.
그렇다면 구글은 어떻게 더욱 뛰어난 AI서비스를 내놓을 바다신2릴게임 수 있었던 걸까요? 업계에서는 구글이 여느 기업들보다 일찌감치 추론이 가능한 AI모델 개발을 연구해온 것에 주목합니다. 소프트웨어 파워에서는 다른 기업들에 뒤처지지 않는다고 설명합니다. 오픈AI에 다소 밀려오다 노하우 축적을 통해 이를 점차 따라잡은 것은 물론 아예 뛰어넘게 됐다는 거죠.
무엇보다 이것이 가능했던 건 구글만의 AI반도체인 뽀빠이릴게임 'TPU(Tensor Processing Unit, 텐서처리장치)'의 역할이 컸다는 분석입니다. AI는 천문학적인 데이터를 수집해 연산하는 과정을 통해 사용자가 원하는 답을 내야하죠. 이를 위해서는 AI서비스 자체가 많은 데이터를 학습할 수 있어야 합니다.
그간 AI서비스 개발 시에는 이를 수행하기 위한 AI반도체로 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 하는 인공지능 가속기가 우선적으로 사용됐습니다. 학습, 연산, 추론 등 다양한 부문에서 GPU기반 AI가속기가 범용적으로 활용하기 적합했거든요.
TPU는 AI의 머신러닝(학습) 기능이 특화한 반도체라고 보면 됩니다. 다른 기능은 모두 제쳐두고 대규모 데이터를 AI에 빠르게 학습시키는 것에 집중했죠. 이는 구글이 검색, 지도, 유튜브, 안드로이드 등을 통해 수년간 확보한 천문학적인 데이터와 엄청난 시너지를 내기 시작한 것으로 전해집니다.
이를 통해 AI 서비스를 더욱 고도화 하기 위해서는 종전 GPU 기반의 AI반도체 뿐만 아니라 '학습' 등 각 기능에 중심을 둔 AI반도체를 활용하는 것이 중요해졌다는 평가가 나오기 시작했죠. 이는 엔비디아의 '독주'가 끝났다는 평가로 이어졌습니다.
AI업계 관계자는 "구글은 일찌감치 AI개발에 나서면서 머신러닝에 특화한 TPU를 10년 전에 이미 내놓았고 이 반도체 설계에 대한 노하우가 꾸준히 쌓여왔다. 이미 2023년부터 머신러닝 분야에서는 엔비디아의 제품을 쓰지 않은 것으로 전해질 정도"라며 "제미나이 3.0을 통해 그간 상대적으로 외면받았던 TPU 경쟁력이 더욱 부각되게 됐다"라고 설명했습니다.
GPU? TPU? …결국 킹 메이커는 HBM
그간 전세계 반도체 시장은 엔비디아의 '생태계' 합류 여부가 무엇보다 중요했다는 평가가 나왔었죠. 하지만 구글이 AI 시장의 판을 흔들자 이제는 반도체 시장의 왕좌 쟁탈전이 다시금 시작될 거란 분석도 나옵니다. 더이상 엔비디아 천하가 아니게 될 거란 거죠. 실제 구글은 TPU를 본격적으로 고객사에 납품하는 계획입니다.
TPU의 부각은 AI 반도체가 '범용성'보다 특정 기능에 초점을 맞춘 방향으로 진화할 가능성을 보여줬다는 분석도 있습니다. 엔비디아의 AI가속기가 학습, 연산, 추론 등 '범용적'으로 쓰기 좋은 게 강점이었던 것과 달리 이제 각 기능에 특화한 AI 반도체가 등장해 AI 생태계를 조성하게 되는 것 아니냐는 분석이죠. 실제 아마존이나 메타 등은 생성이나 추론에 특화한 AI반도체를 내놓고 있죠.
앞선 관계자는 "엔비디아의 AI가속기 역시 모델에 따라 학습이나 추론 등에 기능이 특화돼 있기는 하지만 범용적인 부문에 대한 강점이 컸다"라며 "다만 TPU를 통해 기능을 분산하는 것이 최종 생산되는 AI서비스의 질을 끌어올린다는 게 증명된 만큼 특화된 AI반도체에 대한 연구도 속도를 낼 것으로 보인다"고 말했습니다.
이같은 상황에서 우리나라 반도체 기업들의 표정은 어떨까요? 일단은 미소를 숨길 수 없을 겁니다. GPU건 TPU건 모두 AI반도체들이 고성능을 내기 위한 필요충분 조건은 고대역폭메모리(HBM)이기 때문이죠.
HBM이 엔비디아의 AI가속기와 함께 주목받긴 했지만 AI가속기만을 위해 설계된 칩이 아니라는 점이 그 근거입니다. AI반도체가 높은 성능을 담보하기 위해서는 수많은 데이터가 전기 신호를 통해 매우 빠르게 이동해야 하죠. 그리고 이를 가능하게 하는 게 바로 HBM입니다.
HBM의 전세계 생산물량중 80%가량은 SK하이닉스와 삼성전자가 전담하고 있죠. 마이크론과 중국 기업들 역시 HBM 시장 점유율 확보를 위해 기민하게 움직이고 있다고는 하지만 아직까지 두 회사와의 기술력 차이가 너무 벌어져 있다는 평가입니다. 'AI반도체' 왕좌의 '킹메이커'는 SK하이닉스와 삼성전자라는 얘기가 나오는 것도 이 때문이죠.
그렇다면 HBM을 대체할 새로운 무언가가 나타날 가능성은 있을까요? 일단 짧게는 10년 간 HBM을 대체할 메모리 반도체는 없다는게 업계 시각입니다. '보완' 가능한 제품은 있겠지만 완전히 대체할 정도의 제품이 나오긴 쉽지 않을거라는 분석이죠. HBM만큼 빠를 순 있어도 HBM만큼 많은 데이터를 단기간에 처리하는게 쉽지 않다는 이유에서입니다. HBM이 '시대를 앞선 메모리'라고 불리는 이유입니다.
결국 AI반도체 시장의 흐름이 바뀐 가운데 여전히 국내 반도체 기업들의 가치는 더욱 높아질 거로 분석됩니다. 이제 관건은 이 시장 우위를 어떻게 지켜내느냐 일 겁니다. 그리고 이 시작은 차세대 HBM인 HBM4부터 본격화 될 거라는 관측이네요. AI반도체 시장의 흐름 변화 속에서 성큼 앞서가고 있는 우리 기업들의 생존 전략을 지켜보시죠.
이경남 (lkn@bizwatch.co.kr)
ⓒ비즈니스워치의 소중한 저작물입니다. 무단전재와 재배포를 금합니다. 기자 admin@seastorygame.top
그렇다면 이번에 주목받는 구글의 AI반도체는 엔비디아와 어떻게 다른걸까요? 시장의 판도를 바꾼다면 우리나라 반도체 기업들에게는 어떠한 영향을 미칠까요?
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절대강자 오픈AI와 엔비디아를 떨게한 구글
지난달 구글은 새로운 AI모델인 제미나이 3.0을 공개했습니다. 관련 업계에서는 제미나이 3.0이 발표된 이후 AI 모바일바다이야기하는법 의 '세대'가 바뀌었다고 평가할 정도로 높은 성능을 보여줬죠.
구체적으로 제미나이 3.0은 텍스트, 이미지, 사운드, 영상 등 다양한 컨텐츠를 생성하면서도 기존에 확보한 데이터를 올바르게 융합시키고 추론시켰다고 합니다. 이전 AI보다 더욱 똑똑해진 거죠. 실제 글로벌 AI 성능 조사 기관들은 제미나이 3.0이 가장 뛰어난 AI성능을 기록 릴짱릴게임 했다는 평가를 연이어 내놓았습니다.
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그렇다면 구글은 어떻게 더욱 뛰어난 AI서비스를 내놓을 바다신2릴게임 수 있었던 걸까요? 업계에서는 구글이 여느 기업들보다 일찌감치 추론이 가능한 AI모델 개발을 연구해온 것에 주목합니다. 소프트웨어 파워에서는 다른 기업들에 뒤처지지 않는다고 설명합니다. 오픈AI에 다소 밀려오다 노하우 축적을 통해 이를 점차 따라잡은 것은 물론 아예 뛰어넘게 됐다는 거죠.
무엇보다 이것이 가능했던 건 구글만의 AI반도체인 뽀빠이릴게임 'TPU(Tensor Processing Unit, 텐서처리장치)'의 역할이 컸다는 분석입니다. AI는 천문학적인 데이터를 수집해 연산하는 과정을 통해 사용자가 원하는 답을 내야하죠. 이를 위해서는 AI서비스 자체가 많은 데이터를 학습할 수 있어야 합니다.
그간 AI서비스 개발 시에는 이를 수행하기 위한 AI반도체로 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 하는 인공지능 가속기가 우선적으로 사용됐습니다. 학습, 연산, 추론 등 다양한 부문에서 GPU기반 AI가속기가 범용적으로 활용하기 적합했거든요.
TPU는 AI의 머신러닝(학습) 기능이 특화한 반도체라고 보면 됩니다. 다른 기능은 모두 제쳐두고 대규모 데이터를 AI에 빠르게 학습시키는 것에 집중했죠. 이는 구글이 검색, 지도, 유튜브, 안드로이드 등을 통해 수년간 확보한 천문학적인 데이터와 엄청난 시너지를 내기 시작한 것으로 전해집니다.
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그간 전세계 반도체 시장은 엔비디아의 '생태계' 합류 여부가 무엇보다 중요했다는 평가가 나왔었죠. 하지만 구글이 AI 시장의 판을 흔들자 이제는 반도체 시장의 왕좌 쟁탈전이 다시금 시작될 거란 분석도 나옵니다. 더이상 엔비디아 천하가 아니게 될 거란 거죠. 실제 구글은 TPU를 본격적으로 고객사에 납품하는 계획입니다.
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그렇다면 HBM을 대체할 새로운 무언가가 나타날 가능성은 있을까요? 일단 짧게는 10년 간 HBM을 대체할 메모리 반도체는 없다는게 업계 시각입니다. '보완' 가능한 제품은 있겠지만 완전히 대체할 정도의 제품이 나오긴 쉽지 않을거라는 분석이죠. HBM만큼 빠를 순 있어도 HBM만큼 많은 데이터를 단기간에 처리하는게 쉽지 않다는 이유에서입니다. HBM이 '시대를 앞선 메모리'라고 불리는 이유입니다.
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이경남 (lkn@bizwatch.co.kr)
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