AI 핵심 요약
beta- 앤스로픽이 3일 자체 AI 반도체 개발에 착수했다
- 오픈AI 가세로 엔비디아 대체 공급이 확산했다
- 자체 칩·AMD·CUDA 완화로 가격력 약화 우려다
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
방어 부담 한층 커져, 세 경로로 좁혀오는 압박
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[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = 인공지능(AI) 연산용 반도체 시장의 질서 재편에 속도가 붙고 있다. 오픈AI에 이어 앤스로픽이 자체 AI 연산용 반도체 개발에 착수했다는 보도가 나오면서다. 구글(모회사 알파벳, GOOGL)·아마존(AMZN) 등 이른바 하이퍼스케일러에 국한된 자체 칩 확보 경쟁이 AI 모델 기업으로까지 확대되는 양상이다.
전문가 사이에서 앤스로픽의 자체 칩 개발 착수 보도는 AI 반도체 시장의 이른바 이익 분배 구도 변화를 채찍질할 신호로 평가되고 있다. 단기적으로는 기존 업체 지위에 실질적 타격을 주지 못한다고 해도 자체 칩 개발 주체가 확산할수록 특정 업체에 편중된 이익이 분산되는 흐름은 중장기적으로 막기 힘들다는 거다.
◆자체 칩 경쟁, 새 국면
당장 관련 흐름에서 표적이 되는 쪽은 엔비디아(NVDA)다. 종전까지 AI 연산용 반도체 시장의 이익을 대부분 차지해온 추제이기 때문이다. 최근 빅테크 기업의 자체 칩 개발 추세로 시장 지위를 방어하는 처지에 놓인 엔비디아로서는 세계 2위 AI 기업까지 이 대열에 가세한 것을 계기로 방어 부담이 한층 커진 상황이 됐다.
빅테크가 주도해 온 자체 칩 확보 경쟁은 이미 지난주 오픈AI의 합류로 새 국면에 들어섰다. 구글과 아마존이 자체 칩으로 데이터센터를 채워온 것과 달리 AI 모델 기업은 칩을 사서 쓰는 쪽이었는데 오픈AI가 지난달 25일 브로드컴과 개발한 추론 전용 칩 할라페뇨를 공개하면서 그 경계가 희미해졌다. 칩의 최종 수요자마저도 공급자로 돌아설 수 있다는 것이 드러난 셈이다.
앤스로픽의 착수는 한 단계 더 나아간 행보로 읽힌다. 앤스로픽은 훈련·추론의 대규모 조달 물량을 구글 TPU(텐서처리장치)와 아마존 트레이니엄에 맡기고 엔비디아 GPU(화상처리장치)를 병행 사용해온 회사다. 공개된 대형 계약의 무게중심이 구글·아마존 쪽에 있어 엔비디아 의존도가 이미 낮은 상태인데 자체 칩까지 더해지면 엔비디아의 남은 몫은 한층 줄어들 수 있다.
◆세 경로로 좁혀오는 압박
엔비디아를 향한 압박은 종전부터 3개의 방향에서 누적돼 왔다. 자체 칩 설계 확산, AMD의 대안 공급자로의 부상, 개발 환경에서의 소프트웨어 CUDA 종속 완화다. 자체 칩 설계 확산은 오픈AI와 앤스로픽 관련 보도로 압박 강도가 한 단계 높아진 게 확인된 한편 CUDA 종속 완화는 더디지만 방향성이 뚜렷한 변화로 평가되고 있다.
AMD는 고객사의 자체 칩과 별개로 엔비디아의 대체 공급자 지위를 넓혀왔다. AMD의 AI GPU 매출은 2022년 10억달러 미만에서 올해 150억달러를 넘을 것으로 전망됐다. 메타의 최대 6기가와트(GW) 구매 약정이 이 전망을 뒷받침한다. 물량에서 엔비디아를 위협할 수준은 아닌 것으로 평가되지만 다른 공급자의 존재만으로 '대안이 없다'는 전제는 힘을 잃을 수밖에 없다는 평가가 나온다.
세미애널리시스에 따르면 매출액 기준 엔비디아의 AI 연산용 반도체 시장 점유율은 종전 고점 87%에서 현재 75%로 내려왔다. 매출액 자체는 150억달러에서 1500억달러로 4년 동안 10배가 됐으나 늘어나는 시장의 더 큰 몫이 경쟁사로 넘어갔기 때문으로 풀이된다.
CUDA 종속 완화는 엔비디아 지배력의 뿌리를 건드린다는 점에서 무게가 다르다. 엔비디아의 지배력은 칩 성능과 CUDA 생태계가 맞물린 결과인데 경쟁사가 좁히기 어려운 쪽은 후자라는 견해가 폭넓게 공유돼 왔다. 20년 가까이 축적된 개발 도구와 600만명이 넘는 개발자층 위에서 주요 AI 프레임워크가 CUDA 우선으로 최적화돼 왔고 기존 코드를 다른 칩 생태계로 옮기는 데는 상당한 시간과 비용이 든다. 경쟁사가 대등한 칩을 내놔도 고객이 떠나지 못한 이유다.
CUDA 없이도 개발이 가능한 도구가 저변을 넓히고 있다. 오픈AI가 개발한 컴파일러 트라이턴은 같은 코드로 엔비디아와 AMD 칩 양쪽에서 구동하는 프로그램을 만들 수 있게 했고 AI 개발 표준 프레임워크인 파이토치는 트라이턴을 기본 코드 변환 도구로 채택했다. 특정 칩에 종속되지 않도록 설계된 구글 JAX도 이용 사례를 늘리고 있다. 아직 개발자들의 CUDA 의존은 견고하다는 평가가 많지만 CUDA에 묶이지 않는 환경이 넓어질수록 '엔비디아를 사야 한다'는 조건은 선택지 하나로 격하될 가능성이 있다.
◆가격결정력 약화 염려
전문가들은 당장 엔비디아의 지배력이 무너지는 단계는 아니라고 본다. 하이퍼스케일러와 선두 AI 기업 가운데 엔비디아를 완전히 떠난 곳은 아직 없다. 다만 자체 칩 확산과 대체 공급자 부상, CUDA 종속 완화가 동시에 진행되는 흐름이 빨라지면 '대안이 없다'는 전제 위에 성립해 온 엔비디아의 가격결정력부터 약해질 수 있다는 평가가 나온다.
시포트리서치의 제이 골드버그 반도체 애널리스트는 하이퍼스케일러 등의 자체 반도체 칩 개발에 대해 "[엔비디아에] 상당히 중대한 리스크"라며 엔비디아의 해자가 유지될지는 경쟁사 소프트웨어가 성숙하는 과정에서 CUDA의 고착성이 지속되는지에 달려 있다고 했다.
bernard0202@newspim.com
