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[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 월가의 공룡 투자은행(IB) 골드만 삭스가 약 1년 전 제시한 인공지능(AI) 칩 시장의 판도 변화가 이미 현실화되는 양상이다.

AI 칩 시장의 절대 강자 엔비디아(NVDA)의 GPU(그래픽처리장치) 시대가 서서히 막을 내리고 ASIC(주문형 반도체, Application-Specific Integrated Circuit)을 축으로 시장이 재편되고 있다는 진단이다.

주식시장의 주도주 변화는 당연한 수순이다. IB 업계는 브로드컴(AVGO)과 마벨 테크놀로지(MEVL)를 최대 수혜주로 지목했다.

엔비디아의 GPU는 여전히 AI 가속기 시장의 절대 강자로 꼽힌다. 거대언어모델(LLM)을 훈련시키고 추론을 실행하는 데 GPU의 병렬 처리 능력은 사실상 대체 불가능 하다는 평가다.

하지만 알파벳(GOOGL) 자회사 구글과 아마존(AMZN), 마이크로소프트(MSFT), 메타 플랫폼스(META) 등 이른바 하이퍼스케일러들이 자신들의 특정 워크로드에 최적화된 커스텀 칩 쪽으로 방향을 빠르게 돌리면서 시장 판도가 근본적으로 재편되고 있다.

골드만 삭스는 이미 지난해 이 같은 흐름을 선제적으로 짚어냈다. 2027년까지 AI 데이터센터에서 ASIC 수요가 GPU 수요에 필적하는 수준에 이를 것이라는 시나리오를 제시한 것.

ASIC이란 범용 목적으로 설계된 GPU나 CPU와 달리 특정 연산 작업에 특화된 형태로 주문 제작되는 칩을 말한다. 구글이 자사 클라우드 서비스에 활용하는 TPU(텐서처리장치, Tensor Processing Unit)와 아마존이 AI 학습과 추론에 쓰는 트레이니엄(Trainium) 및 인퍼렌시아(Inferentia)가 모두 이 범주에 속한다. 골드만 삭스가 약 1년 전 내놓은 예측이 이미 현실화되기 시작했다.

블룸버그 인텔리전스도 같은 목소리를 냈다. 커스텀 빌트 프로세서 수요가 2033년까지 연평균 27%의 속도로 성장할 것이라는 관측이다. 이는 단순한 틈새시장의 부상을 넘어 AI 인프라의 근본적인 아키텍처 전환이 장기적이고 구조적인 추세라는 의미로 풀이된다. 이제 월가는 거대한 지각 변동의 주도주와 수혜주를 가려내는 데 분주하다.

하이퍼스케일러들이 엔비디아의 범용 GPU 대신 커스텀 실리콘으로 눈을 돌리는 핵심 동인은 단순하다. 가격 대비 성능, 그리고 특정 워크로드에서 압도적으로 높은 전력 효율이다.

GPU는 다양한 연산을 유연하게 처리하는 장점을 지녔지만 유연성 자체가 비효율의 원인이 되기도 한다. 특정 AI 워크로드, 예컨대 대규모 추론(inference) 연산이나 고정된 형태의 학습 파이프라인에서는 그 목적에 딱 맞게 설계된 ASIC이 단위 전력당 훨씬 더 높은 처리 성능을 발휘한다.

데이터센터 운영 비용에서 전력이 차지하는 비중이 갈수록 커지는 상황에 전력 효율의 격차는 곧바로 운영 비용의 격차로 이어진다. 마이크로소프트와 구글, 아마존 등 빅테크는 앞다퉈 수십억 달러 규모의 AI 인프라 투자를 강행하는 가운데 자신들의 특화된 AI 서비스 워크로드를 위한 전용 칩 개발에 막대한 자원을 쏟아붓고 있다.

엔비디아가 범용 GPU 생태계를 방어하기 위해 소프트웨어와 하드웨어 양면에서 커스터마이제이션 가능성을 확대하는 방향으로 대응하고 있지만 하이퍼스케일러들의 커스텀 실리콘 수요를 되돌리기에는 역부족이라는 데 월가는 한 목소리를 낸다.

2027년 ASIC 수요가 GPU 수요에 맞먹을 것이라는 골드만 삭스의 시나리오에는 몇 가지 구조적 근거가 자리잡고 있다.

첫째, 하이퍼스케일러의 커스텀 칩 투자가 이미 전략적 결정의 단계를 넘어 실제 공급망 구축 단계에 진입했다는 점이다. 구글의 TPU는 이미 수 세대에 걸쳐 발전해왔고, 아마존의 트레이니엄과 인퍼렌시아는 AWS(아마존웹서비스) 클라우드 서비스의 핵심 인프라로 자리를 굳히고 있다. 이미 막대한 투자가 이뤄진 커스텀 실리콘 생태계는 되돌리기 어렵다.

둘째, AI 워크로드의 다변화다. AI의 초창기에는 거대언어모델 학습(training)이 수요의 중심이었고 이 분야에서 엔비디아 GPU의 지배력은 독보적이었다. 하지만 AI 모델이 실제 서비스에 배포되는 추론(inference) 단계의 비중이 빠르게 커지면서 학습 최적화 GPU보다 추론에 특화된 ASIC의 경쟁력이 부각되고 있다.

추론 수요는 학습보다 훨씬 광범위하고 지속적으로 발생하기 때문에 최근 추세는 ASIC 시장의 전반적인 시장 기회(TAM)를 극적으로 확대하는 효과를 가져온다.

셋째, 앤스로픽이나 오픈AI 같은 AI 네이티브 기업들까지 커스텀 칩 개발 대열에 합류하고 있다는 점이다. 이들은 초거대 AI 모델을 상업적 규모로 운영하면서 범용 GPU의 비용 구조에 한계를 느끼고, 독자적인 실리콘 개발을 통해 이를 돌파하려는 전략을 취하고 있다.

이런 모든 흐름이 맞물리면서 골드만 삭스의 2027년 시나리오는 낙관론이 아니라 구조적 현실을 반영한 예측에 가깝다는 데 업계 전문가들은 공감대를 형성한다.

무게 중심 이동의 최대 수혜자로 꼽히는 기업은 단연 브로드컴이다. 업체는 오랫동안 데이터센터 네트워킹 및 연결 솔루션 전문 기업으로 알려졌지만 커스텀 AI 가속기 시장에서 약진하고 있다.

보도에 따르면 브로드컴은 커스텀 빌트 프로세서 시장의 약 60~70%에 달하는 시장 점유율을 보유하고 있다. 시장 조사 업체 카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)는 브로드컴이 이 같은 우위를 적어도 2027년까지 유지할 것으로 전망한다.

시장 전문가들은 브로드컴의 고객 포트폴리오 자체가 경쟁 해자(moat)라고 강조한다. 업체가 설계를 담당한 구글의 TPU는 구글 클라우드 서비스의 핵심 연산 인프라로 자리잡았고, 이 밖에 마이크로소프트, 애플(AAPL), 오픈AI, 앤스로픽 등과도 커스텀 실리콘 개발 협력 관계를 맺고 있다. 빅테크 생태계 전반에 걸쳐 다수의 장기 파트너십을 동시에 운영하는 기업은 사실상 브로드컴이 유일하다.

2026 회계연도 1분기 실적이 경쟁력을 숫자로 입증했다. 브로드컴의 혹 탄(Hock Tan) 최고경영자(CEO)는 지난 3월 1분기 실적 발표 자리에서 "AI 매출이 전년 동기 대비 106% 급증한 84억달러를 기록해 전망치를 웃돌았다"고 밝혔다.

성장의 핵심 동력은 커스텀 AI 가속기와 AI 네트워킹에 대한 강력한 수요였다. 연간 106% 성장은 구조적 수요 전환이 실제 재무 성과로 전환되고 있다는 신호로 해석된다.

그는 2027 회계연도 AI 칩 매출 1000억달러 돌파가 가시권에 들어왔다고 밝혔다. 업체의 수주 잔고(backlog)가 730억달러에 달하고, 이는 향후 18개월 안에 순차적으로 인도될 예정이라는 것. 브로드컴의 매출 성장이 단기에 그치지 않고 중기적으로도 강하게 지속될 가능성을 시사하는 대목이다.

브로드컴의 또 다른 강점은 커스텀 가속기에 그치지 않는 포트폴리오의 수직 통합이다. 업체는 이더넷 스위칭 칩과 광 인터커넥트, 스토리지 컨트롤러 등 데이터센터의 AI 워크로드를 구동하는 전반적인 실리콘 스택을 공급한다.

이는 하이퍼스케일러 입장에서 AI 인프라의 핵심 구성 요소를 통합적으로 조달할 수 있다는 의미다. 통합성이 고객 이탈을 어렵게 만드는 전략적 락인(lock-in) 효과를 낳는 셈이다.

shhwang@newspim.com