🔎 핵심만 콕콕
- 오픈AI가 브로드컴을 통해 자체 설계 AI 칩 생산에 나섭니다.
- 엔비디아 의존도 감소, 운영비 절감, 기술력 강화 등의 효과를 노리는데요.
- 독주 체제가 흔들릴 것이란 우려에 엔비디아 주가는 2.7% 급락했습니다.
오픈AI, 전용 칩 만든다
🤝 오픈AI, 전용 칩 제작: 지난 5일, 챗GPT 개발사 오픈AI가 미국의 반도체 기업인 브로드컴과 손을 잡고 내년부터 자체 설계 AI 칩을 생산할 것이란 보도가 나왔습니다. 지난 4일(현지 시각) 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 올해 2분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 신규 고객사로부터 100억 달러(약 13조 9,000억 원) 규모의 맞춤형 AI 칩 생산 주문을 확보했다고 밝혔는데요. 이후 해당 고객사가 오픈AI로 확인됐죠.
🏢 기업 맞춤형 칩 수요 확산: 브로드컴이 타 기업과 협력해 맞춤형 AI 칩을 생산하는 건 이번이 네 번째입니다. 앞서 구글과 메타, 틱톡 모기업인 바이트댄스에 맞춤형 AI 칩을 공급하며 입지를 넓혔는데요. 브로드컴은 이처럼 주문형 반도체(ASIC)를 전면에 내세우며 AI 시장 내 존재감을 빠르게 키우고 있습니다. 특히 작년에는 구글의 TPU와 메타의 MTIA 등 서버용 AI 칩 설계를 통해 AI 부문 매출을 크게 늘리는 성과를 거뒀죠. 브로드컴의 작년 AI 매출은 직전 연도 대비 220% 급증한 120억 달러(약 16조 7,000억 원 규모)에 달했습니다.
주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit): 특정 용도를 위해 맞춤 설계 및 제작된 반도체를 뜻합니다. 엔비디아의 AI 칩인 GPU보다는 범용성이 낮지만, 전력 소비와 비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 강점이 있죠.
그래픽처리장치(Graphics Processing Unit, GPU): 컴퓨터가 화면에 복잡한 그래픽이나 영상을 빠르게 처리하도록 돕는 전용 칩입니다. 원래는 3D 게임이나 그래픽 작업에 주로 쓰였지만, 최근에는 인공지능·데이터 분석 등 대규모 연산에도 활용됩니다. 엔비디아의 GPU는 범용성이 좋아 다양한 고객사에 공급하고 있습니다.
📈 맞춤형 칩 호재에 주가 급등: 이 소식에 브로드컴 주가는 급등했습니다. 지난 5일(현지 시각) 뉴욕증시에서 전일 대비 9.1% 상승했는데요. 같은 날 장중에는 16% 가까이 치솟기도 했죠. 브로드컴의 주가는 최근 일주일 동안을 기준으로 봐도 13% 넘게 폭등하며 그야말로 쾌속 질주를 보여줬습니다.
오픈AI, 왜 자체 칩 개발에 나서나
❗ 엔비디아 천하, 깰 수 있을까: 반면, 오픈AI의 자체 AI 칩 생산 소식에 엔비디아 주가는 2.7% 하락했습니다. 현재 AI 칩 시장의 90% 이상을 장악한 엔비디아의 독과점 구조가 흔들릴 것이란 우려 때문이죠. 챗GPT 같은 생성형 AI를 운영하려면 수십만 장의 GPU가 필요한데요. 수요에 비해 공급이 부족해 가격이 천정부지로 치솟았습니다. H200 같은 최첨단 GPU는 장당 가격이 5천만 원에 달할 정도죠. 덕분에 엔비디아는 천문학적인 수익을 벌어들이고 있었는데, 이런 사업 구조가 깨질 위협이 생긴 것입니다.
💸 자금 소진도 주요 원인: 오픈AI가 자체 집 생산에 나선 것도 비용 부담 때문입니다. GPU 임차와 클라우드 사용료가 눈덩이처럼 불어나며 오픈AI의 자금 소진 규모도 커지고 있었는데요. 2029년까지 누적 소진액은 1,150억 달러(약 160조 원)에 달할 전망입니다. 기존 전망치보다 800억 달러가 늘어난 수치죠. 올해만 80억 달러 이상을 지출할 것으로 예상되며, 내년에는 두 배 이상으로 늘어난다는 관측도 나올 정도라 해결책이 필요한 상황이었습니다.
👍 맞춤 칩으로 경쟁력 강화: 자체 AI 칩을 사용하면, 연산 속도 개선과 함께 전력 소모를 줄이는 효과도 기대됩니다. 구글의 TPU가 GPU보다 두 배 가까운 효율을 보여준 사례를 참고해볼 수 있는데요. 자체 칩 확보는 운영비 절감은 물론, 장기적인 기술 경쟁력 강화로도 이어질 수 있다는 걸 보여준 대표적인 예시죠.
AI 반도체 전쟁, 앞으로의 향방은?
😮 대세는 ASIC?: 한편, 앞으로 AI 반도체 시장의 중심이 GPU에서 ASIC로 이동할 것이란 예측도 나옵니다. 구글·아마존·메타 등 빅테크가 자체 칩을 선보이며 구도가 달라지고 있는데요. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 공개했고, 아마존은 올해 안으로 트레이니엄3를 출시할 예정입니다. 여기에 메타의 MTIA와 브로드컴의 ASIC까지 가세했죠.
⬆️ 한국 기업에는 기회?: 이런 변화는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 기업엔 호재입니다. 맞춤형 AI 칩에도 고대역폭 메모리(HBM)는 필수적이라 수요 확대를 기대해 볼만하기 때문인데요. HBM은 하이닉스를 비롯한 한국 기업이 주도하고 있는 분야입니다. 구글 TPU와 아마존 트레이니엄3에도 최신 5세대 HBM(HBM3E)이 장착될 예정이고, 브로드컴 역시 삼성전자·SK하이닉스가 주요 공급처죠.
고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM): 메모리에서 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(대역폭)에 중점을 둬, 기존보다 많은 양의 데이터를 단번에 전송할 수 있는 고성능 메모리입니다.
🤔 반도체 시장 전환의 불확실성: 다만, 맞춤형 칩 중심의 전환은 불확실한 면도 남아있습니다. 특정 기업·모델에 특화된 칩은 범용성이 떨어져 다른 생태계와 호환이 어렵습니다. 설계 실패 시 막대한 손실로 이어질 수도 있죠. 실제로 메타가 자체 칩 개발 실패로 막대한 비용 손실을 기록하기도 했는데요. 리스크 관리 또한 필요한 시점입니다.