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안녕하세요! 여러분, 혹시 인공지능이 이렇게 빠르게 발전하는 비결이 무엇인지 궁금해 보신 적 있으십니까? ? 바로 구글 AI칩과 같은 특별한 반도체 덕분입니다.
최근 AI 분야의 큰손인 앤트로픽이 구글과 어마어마한 규모의 계약을 맺었다는 소식이 들려왔습니다. 이 계약이 AI 세상에 어떤 변화를 가져올지, 자세히 살펴보겠습니다.
1. 앤트로픽-구글 TPU 계약, AI 미래를 열다
Jupiter 데이터 센터 네트워크를 통해 여러 개의 Ironwood 슈퍼포드를 수십만 개의 TPU 클러스터로 연결할 수 있다.(사진:본지DB)
앤트로픽은 2025년 10월, 구글과 수십억~수백억 달러에 달하는 클라우드 컴퓨팅 계약을 체결하였습니다. 이 계약을 통해 앤트로픽은 2026년까지 무려 최대 100만 개의 구글 TPU(텐서 프로세싱 유닛)를 확보하게 되었습니다.
이것은 AI 인프라 역사상 전례 없는 규모라고 합니다. 앤트로픽의 차세대 AI 모델인 ‘클로드’ 개발을 위한 컴퓨팅 파워를 크게 확장하고, AI 칩 시장의 변화를 알리는 중요한 신호탄이 되고 있습니다. 더 자세한 내용은 앤트로픽 구글 계약 관련 뉴스에서 확인하실 수 있습니다.
2. 차세대 ‘클로드’를 위한 앤트로픽의 컴퓨팅 힘
아이언우드 보드 이미지
앤트로픽은 자신들이 만든 AI 모델 ‘클로드’의 다음 버전 훈련을 위해 엄청난 양의 컴퓨팅 자원이 필요했습니다. 이번 구글 AI칩 계약으로 2026년까지 1GW(기가와트) 이상의 AI 연산 능력을 확보하게 되었습니다.
이는 기존보다 수십 배나 많은 데이터를 처리하고 모델을 훈련할 수 있는 수준입니다. 확보된 TPU는 모두 차세대 ‘클로드’ 훈련에 사용될 예정이며, 이 전력량은 약 35만 가구가 사용하는 에너지와 맞먹는 규모라고 합니다.
앤트로픽이 확보한 TPU는 전량 차세대 ‘클로드’ 훈련에 투입되어, AI 모델의 성능을 비약적으로 향상시킬 것입니다.
3. 구글 TPU, 어떻게 발전해왔을까?
구글 본사 로고
TPU는 구글이 AI와 머신러닝 연산을 위해 2015년부터 자체적으로 개발한 ASIC(주문형 반도체) 기반 칩입니다. 처음 1세대는 AI 추론에 특화되어 있었으나, 2세대부터는 훈련과 추론 모두를 지원하며 발전해왔습니다.
매년 성능이 꾸준히 개선되어, 최신 7세대 ‘아이언우드’ TPU는 브로드컴 3nm 공정으로 제조되었습니다. 특히 LLM(대형 언어모델) 추론과 모형 기반 추론에 최적화되어, GPU 대비 효율성과 맞춤 설계 이점이 매우 큽니다. TPU의 10년 역사를 살펴보시면 더욱 흥미로울 것입니다.
TPU 세대별 특징 ?
- 1세대 TPU: 주로 AI 추론에 사용되었습니다.
- 2세대 TPU부터: AI 훈련과 추론을 모두 지원하기 시작했습니다.
- 7세대 ‘아이언우드’ TPU: 최신 3nm 공정으로 제작되어 LLM에 최적화되었습니다.
4. 엔비디아를 넘어선 구글 TPU의 전략
구글 데이터센터 (이미지=구글)
그동안 AI 업계는 엔비디아 GPU에 지나치게 의존해왔습니다. 하지만 GPU의 공급 부족과 높은 가격 정책이 늘 문제로 지적되어 왔습니다. 이런 상황에서 구글 AI칩인 TPU의 역할이 더욱 커지고 있습니다.
TPU는 GPU에 비해 범용성은 조금 낮지만, AI 작업(학습 및 추론)에서는 훨씬 뛰어난 가격 대비 성능, 효율성, 그리고 전력 절감 효과를 제공합니다. 앤트로픽이 TPU를 대규모로 도입한 것은 엔비디아 독점 구조에서 벗어나려는 전략적인 의도가 담겨 있습니다. AI 칩 시장의 경쟁 구도를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
5. 최신 7세대 ‘아이언우드’ TPU의 놀라운 혁신
구글의 7세대 TPU ‘아이언우드’는 행렬(Tensor) 연산이 필요한 대규모 모델 훈련, 강화학습, 대용량·저지연 AI 추론 등에 최적화된 AI 가속기 칩이다. 사진/구글
2024년에서 2025년에 걸쳐 공개된 7세대 TPU인 ‘아이언우드’는 이전 세대(v5p)보다 10배 이상 성능이 향상되었습니다. 9,000개 이상의 칩을 연결한 ‘포드(Pod)’ 형태로 초대형 AI 모델 훈련과 추론에 특화되어 있습니다.
아이언우드 TPU에는 고성능, 저전력, 대규모 병렬처리, LLM 최적화, 그리고 브로드컴 3nm 공정 등 최신 반도체 기술이 모두 집약되어 있습니다. 이는 구글 AI칩 기술의 정수를 보여주는 사례입니다.
‘아이언우드’ TPU의 주요 특징 ?
- 성능: 이전 세대 대비 10배 이상 향상되었습니다.
- 구조: 9,000개 이상의 칩을 연결한 ‘포드’ 형태입니다.
- 최적화: 초대형 AI 모델 훈련 및 LLM 추론에 특화되었습니다.
- 제조 공정: 브로드컴 3nm 공정이 적용되었습니다.
6. 구글, AI 칩 생태계 확장 전략
구글이 AI 칩 생태계를 확장하고 있는 전략적인 모습
구글은 처음에는 TPU를 자사 서비스(검색, 유튜브, 음성비서 등)에만 독점적으로 활용했습니다. 하지만 2018년부터는 외부 클라우드 고객들에게도 TPU를 개방하기 시작했습니다.
최근에는 앤트로픽과 메타 같은 주요 AI 기업들에게 대규모로 TPU를 공급하며 ‘탈 엔비디아’ 흐름을 주도하고 있습니다. 이는 구글의 반도체 설계 및 제조 역량을 AI 생태계 전반으로 확장하려는 전략이라고 볼 수 있습니다. 구글의 AI 칩 전략 변화에 대해 더 알아보시는 것을 추천합니다.
7. AI 인프라 시장의 새로운 협력 모델
AI 인프라 시장에서 새로운 협력 모델이 형성되는 모습
오픈AI 같은 일부 AI 기업들은 자체 데이터센터와 하드웨어를 직접 소유하는 방식을 선호합니다. 반면, 앤트로픽은 구글과의 ‘협력’ 모델을 통해 외부 인프라를 대규모로 활용하는 전략을 택했습니다.
이번 100만 개 구글 AI칩 TPU 계약은 AI 인프라 시장에 ‘협력’ 기반의 대규모 외부 자원 활용이라는 새로운 방향을 제시했습니다. 이는 AI 스타트업의 성장 전략과 시장 경쟁 구도에 큰 영향을 미치고 있습니다. AI 인프라 판도 변화에 대한 기사도 참고해 보십시오.
AI 인프라 활용 모델 비교 ?
| 모델 | 특징 | 예시 기업 |
|---|---|---|
| 자체 소유 모델 | 직접 하드웨어 및 데이터센터 구축 | 오픈AI |
| 협력 모델 | 외부 클라우드 인프라 대규모 활용 | 앤트로픽 (구글 TPU) |
8. AI 칩 시장, 앞으로 어떻게 변할까?
미래 AI 칩 시장의 경쟁과 생태계 확장을 예측하는 모습
이번 구글 AI칩 계약은 AI 칩 시장에서 엔비디아의 독점 체제를 흔들고, 맞춤형 ASIC 기반의 경쟁을 촉진할 것으로 예상됩니다. 구글 TPU 개발 경험을 가진 엔지니어들이 AI 업계 전반으로 퍼지면서 생태계도 더욱 확장될 것입니다.
메타와 같은 다른 빅테크 기업들도 TPU 도입을 검토하고 있어서, 앞으로 AI 칩 시장의 경쟁은 더욱 뜨거워질 것으로 보입니다. 메타의 구글 AI칩 도입 검토 소식도 주목할 만합니다.
구글 AI칩 계약 핵심 요약 ?
앤트로픽과 구글의 대규모 AI칩 계약은 AI 산업에 여러 중요한 의미를 가집니다. 주요 내용을 다시 한번 정리해 보겠습니다.
앤트로픽-구글 AI칩 계약 요약
주요 목표:
자주 묻는 질문 ❓
오늘은 앤트로픽과 구글의 대규모 구글 AI칩 계약에 대해 자세히 알아보았습니다. 이 계약이 앞으로 AI 기술 발전과 산업 전반에 어떤 놀라운 변화를 가져올지 정말 기대됩니다. 여러분도 AI가 만들어갈 미래에 많은 관심을 가져주세요! 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 물어봐주세요~ ?