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 스포츠 에 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 비효율적 일 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’ ...

어제 AI 뉴스를 보다가 이 제목을 보신 분 있을거에요. “Nvidia–Groq deal is a $20B bet on deterministic processing” 한글로 옮기면 “엔비디아가 예측 가능한 처리 방식에 200억 달러를 베팅했다”는 뜻인데, 솔직히 말해 이 문장만으로는 무슨 이야기인지 감이 잘 오지 않습니다. 그래서 오늘은 이 복잡한 AI 반도체 이야기를 택배 물류센터와 고속도로 에 비유해 아주 쉽게 풀어보겠습니다. 1️⃣ 지금까지 AI는 ‘초대형 공장’이었다 엔비디아(NVIDIA)를 한 문장으로 정리하면 이렇게 말할 수 있습니다. “AI를 키우는 초대형 공장을 만든 회사” AI를 만드는 과정은 거대한 공장에서 수천 개의 기계를 동시에 돌리는 것과 비슷합니다. 엄청난 데이터를 동시에 처리하고 같은 계산을 반복 학습하며 점점 더 똑똑해집니다 이때 핵심 역할을 하는 것이 바로 GPU 입니다. 엔비디아는 이 GPU 시장을 사실상 장악했고, AI 학습(training)의 표준이 되었습니다. 2️⃣ 문제는 ‘힘’이 아니라 ‘응답 속도’ 하지만 AI는 이제 학습만 잘하면 끝나는 단계가 아닙니다. 우리가 실제로 사용하는 AI는 다음을 요구받습니다. 질문하면 바로 대답해야 하고 자율주행차는 즉각 판단해야 하며 로봇은 순간적으로 결정을 내려야 합니다 여기서 중요한 것은 연산 능력보다 반응 속도 입니다. GPU는 대형 물류센터와 같습니다. 물량은 엄청나게 처리하지만, 상황에 따라 배송 시간이 들쭉날쭉해질 수 있습니다. 3️⃣ Groq은 ‘AI 전용 직선 고속도로’를 만든 회사 Groq(그록)은 “GPU보다 더 강력한 칩”을 만들겠다는 회사가 아닙니다. Groq의 목표는 단 하나입니다. “항상 같은 시간 안에 답을 주는 AI” 이것을 기술적으로는 Deterministic Processing 이라고 부릅니다. ...