[서울이코노미뉴스 박희만 기자] 구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 전용칩인 텐서처리장치(TPU)의 성능을 ‘제미나이 3.0’을 통해 입증하면서, 엔비디아 GPU 중심의 시장구도가 흔들릴 수 있다는 전망이다.
다만 업계에서는 이를 두고 “과도한 해석”이라는 견해도 적지 않다.
대부분의 빅테크 기업은 여전히 엔비디아 GPU 생태계에 기반한 인프라를 유지하고 있어 구조적 전환을 논하기에는 시기상조라는 분석이다.
반면 구글의 독자 칩 전략이 국내 반도체 기업들의 고대역폭메모리(HBM) 공급처 다변화에는 긍정적인 영향을 줄 것이란 관측이 힘을 얻고 있다.
업계에 따르면 제미나이 3.0의 성능 공개이후 일각에서는 ‘GPU 무용론’이 제기되고 있다.
그러나, 전문가들은 구글이 이번 모델학습 과정에서 GPU를 사용하지 않았다고 밝힌 것은 구글 내부시스템의 특수성에 기인한 것일 뿐, 전체 AI 산업의 흐름을 대변한다고 보기 어렵다는 입장이다.
실제로 오픈AI, 메타, xAI 등 주요 AI 기업들과 오픈소스 진영은 여전히 엔비디아 GPU 인프라를 기반으로 모델을 개발하고 운영하고 있다.
전문가들은 특히 차세대 AI 트렌드로 꼽히는 ‘피지컬(Physical) AI’의 전개를 주목해야 한다고 강조한다.
텍스트 생성 수준을 넘어 현실세계를 가상으로 구현하는 디지털 트윈, 로봇 제어 등 3차원(3D) 기반 연산이 필수적인 분야에서 엔비디아가 구축해온 소프트웨어 생태계(옴니버스 등)는 여전히 절대적 영향력을 유지하고 있다는 것이다.
이에 따라 GPU 중심구조의 ‘락인(Lock-in)’ 효과가 단기간내 약화되기 어렵다는 분석이 제기된다.
구글 역시 TPU 중심 전략만을 고수하지 않고 ‘하이브리드’ 방식을 채택하고 있다.
구글 클라우드는 AI 하이퍼컴퓨터 라인업 구성 과정에서 자체 TPU 뿐아니라 엔비디아의 H100, 블랙웰 기반 GB200 등을 포함해 고객사에 제공하고 있다.
제미나이 서비스가 TPU를 중심으로 운영되더라도 클라우드 고객용 인프라와 범용 연산영역에서는 여전히 GPU가 중요한 역할을 담당하고 있는 셈이다.
한편, 구글의 독자행보는 국내 메모리 반도체 기업들에게 새로운 기회를 제공하는 요인이 되고 있다.
GPU든 TPU든 고성능 연산에는 HBM이 필수적이기 때문이다. 업계가 추정한 올해 구글향 HBM 출하 전망치를 보면 이 같은 흐름이 명확히 드러난다.
SK하이닉스는 올 연말까지 구글에 공급될 HBM 물량의 60%를 차지할 것으로 예상되며, 출하량은 약 18억 기가비트(Gb)에 달할 전망이다.
삼성전자의 성장세도 두드러진다. 삼성전자는 구글향 HBM 시장에서 약 33%의 비중을 기록하며 약 10억Gb를 공급할 것으로 관측된다. 이는 마이크론의 7%(약 2억Gb)를 크게 웃도는 수준이다.
엔비디아 공급망 진입에 난항을 겪어왔던 삼성전자가 구글이라는 대형고객사를 확보하며 HBM 시장내 입지를 강화하고 있다는 평가다.
반도체업계 관계자는 “구글의 TPU 확산은 엔비디아 중심 시장구조를 견제하는 효과가 있어 메모리업체 입장에서는 가격 협상력을 높일 수 있는 호재”라며 “삼성전자에 시스템반도체 설계·파운드리 역량까지 더해지면 주문형반도체(ASIC) 수주로 이어질 가능성도 있다”고 말했다.