GPU·ASIC·LPU… AI 반도체 전쟁 지도 | 왜 빅테크는 모두 자기 칩을 만들까?

왜 빅테크는 모두 자기 칩을 만들까?

요즘 AI 뉴스를 보다 보면 이상한 점이 하나 있습니다.

엔비디아 GPU가 AI 시장을 장악하고 있는데도,

구글은 TPU를 만들고
아마존은 자체 AI 칩을 설계하고
메타와 마이크로소프트도 전용 칩에 투자

모두가 입을 모아 말합니다.

“우리는 엔비디아 GPU에만 의존할 수 없다.”

도대체 왜일까요?

1️⃣ AI 반도체는 하나의 칩으로 끝나는 게임이 아니다

많은 사람들이 이렇게 생각합니다.

“GPU가 이렇게 강력한데, 다른 칩이 왜 필요하지?”

이 질문은 아주 자연스럽지만, AI의 실제 구조를 보면 답은 분명해집니다.

AI는 하나의 작업이 아닙니다.

대규모 계산이 필요한 단계
빠른 응답이 필요한 단계
특정 기능만 반복되는 단계

즉, AI는 종합 스포츠에 가깝고, 하나의 선수로 모든 포지션을 소화할 수 없습니다.

2️⃣ GPU: 가장 범용적인 ‘올라운드 선수’

GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 만들어졌지만,

병렬 연산에 강하고
프로그래밍 유연성이 높아
AI 학습(training)에 최적

이 덕분에 GPU는 AI 시대의 주전 선수가 되었습니다.

하지만 올라운드 선수는 특정 상황에서 비효율적일 수 있습니다.

특히:

짧은 요청을 반복 처리
전력 효율이 중요한 환경
응답 시간이 일정해야 하는 경우

GPU는 과한 장비가 됩니다.

3️⃣ ASIC: 하나만 잘하는 ‘전문 선수’

ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)은 말 그대로 특정 목적 전용 칩입니다.

장점은 명확합니다.

불필요한 기능 제거
전력 효율 극대화
비용 예측 가능

대표적인 예가 바로 구글의 TPU입니다.

TPU는 구글 내부 AI 작업에 최적화되어 있어, GPU보다 효율적인 경우가 많습니다.

하지만 ASIC에는 치명적인 단점이 있습니다.

“용도가 바뀌면 다시 만들 수밖에 없다.”

4️⃣ LPU: 추론을 위해 태어난 ‘신종 포지션’

여기서 등장하는 것이 바로 LPU(Language Processing Unit)입니다.

Groq이 대표적인 사례입니다.

LPU는 AI의 모든 걸 하려 하지 않습니다.

“나는 추론만 잘하겠다.”

이 칩의 목표는:

항상 일정한 응답 시간
낮은 지연(latency)
예측 가능한 비용

즉, 실시간 AI를 위한 포지션입니다.

5️⃣ 왜 빅테크는 ‘자기 칩’을 만들까?

여기서 핵심 질문으로 돌아옵니다.

“그냥 엔비디아 GPU를 사서 쓰면 안 되나?”

짧게 답하면 이렇습니다.

“AI는 이제 비용 구조의 싸움이기 때문이다.”

빅테크 입장에서 보면:

GPU 가격은 외부 변수
공급은 제한적
추론 비용은 계속 증가

자체 칩은 곧 비용 통제권입니다.

6️⃣ AI 반도체 전쟁의 지도

이제 AI 반도체 전쟁을 한 장으로 정리해 보겠습니다.

GPU: 범용, 학습 중심, 엔비디아
ASIC: 내부 최적화, 구글·아마존
LPU: 실시간 추론, Groq

중요한 사실은 이것입니다.

이 칩들은 서로 대체재가 아니라 ‘조합’이다.

AI 데이터센터는 점점 여러 종류의 칩이 공존하는 구조로 바뀌고 있습니다.

7️⃣ 엔비디아는 이 전쟁에서 밀릴까?

많은 사람들이 걱정합니다.

“빅테크가 다 자기 칩 만들면 엔비디아는 끝 아닌가?”

하지만 현실은 조금 다릅니다.

엔비디아의 전략은:

GPU 판매
소프트웨어 플랫폼(CUDA)
AI 생태계 장악

그리고 이제는 추론 영역까지 확장하고 있습니다.

즉, 엔비디아는 칩 하나를 파는 회사가 아니라 AI 인프라 회사로 변하고 있습니다.

✍️ 한 문장으로 정리하면

AI 반도체 전쟁은 “누가 가장 좋은 칩을 만드느냐”가 아니라 “누가 전체 구조를 통제하느냐”의 싸움이다.

그래서 빅테크는 모두 자기 칩을 만들 수밖에 없었던 것입니다.