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’ ...