AI 칩 전쟁: 엔비디아 · 아마존 · 구글의 차세대 칩 전략 요약

 

안녕하세요? 함께 배워가고 성장하고 싶은 joo입니다.

오늘도 함께 공부하며 한 뼘 더 자라가기를 바라며 글을 시작합니다.

 

2025년 12월 현재, AI 칩 전쟁이 새로운 국면으로 접어들고 있어요.

엔비디아의 독주 체제에 균열이 생기면서 아마존과 구글이 각자의 차세대 칩으로 강력한 도전장을 내밀었거든요.

 

단순히 성능 경쟁을 넘어서 이제는 AI 팩토리라는 완전히 새로운 개념의 인프라 구축 전쟁으로 발전했습니다.

흥미로운 건 각 기업이 완전히 다른 접근법을 택하고 있다는 거예요.

 

엔비디아는 NVLink 퓨전으로 개방형 생태계를 구축하려 하고, 아마존은 트레이니엄 3으로 비용 혁신을 내세우며, 구글은 TPU 아이언우드로 추론 특화 시장을 정조준하고 있어요. 이들의 전략을 자세히 살펴보겠습니다.

 

엔비디아의 개방형 전략: NVLink 퓨전과 AI 팩토리 주도권

 

NVLink 퓨전으로 생태계 확장

엔비디아가 올해 5월 컴퓨텍스에서 공개한 NVLink 퓨전이 정말 게임 체인저예요.

기존에는 엔비디아 GPU끼리만 연결할 수 있었는데, 이제는 퀄컴, 미디어텍, 브로드컴 같은 다른 회사 칩들과도 연결이 가능해졌거든요.

 

이게 왜 중요하냐면, 그동안 "엔비디아 의존도를 줄이려면 완전히 다른 시스템을 구축해야 한다"는 부담이 있었는데, 이제는 기존 엔비디아 인프라를 유지하면서도 다른 칩들을 섞어 쓸 수 있게 된 거예요.

 

젠슨 황 CEO 말로는 "반쯤 커스터마이징 된 AI 인프라 전체를 구성할 수 있게 됐다"라고 하더라고요.

AI 팩토리 100곳 구축 계획

엔비디아는 현재 전 세계 곳곳에 AI 팩토리 약 100곳을 구축하고 있다고 발표했어요.

이건 기존 데이터센터와는 완전히 다른 개념이에요.

 

AI 모델의 학습, 미세조정, 추론까지 개발 전 과정을 통합 처리하도록 최적화된 시설이거든요.

특히 엔비디아 미션 컨트롤이라는 소프트웨어로 이 모든 AI 팩토리들을 자동화 관리할 수 있게 했어요.

 

복잡한 AI 워크로드 운영을 완전히 간소화한 거죠. 델, 에퀴닉스 같은 파트너들과 함께 즉석에서 배포 가능한 '인스턴트 AI 팩토리' 서비스도 제공하고 있고요.

 

 

 

 

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아마존의 비용 혁신: Trainium3의 전력 효율 전략

 

4배 성능에 40% 전력 절감

아마존이 12월 re:Invent에서 공개한 Trainium3가 엔비디아에게 정말 큰 위협이 될 것 같아요.

이전 세대 대비 4배 성능 향상에 전력 소비는 40% 줄였거든요. 이게 단순한 숫자가 아니라 실제 운영비에 직격탄이에요.

 

AWS는 Trainium3을 쓰면 엔비디아 GPU 대비 AI 모델 훈련 및 운영 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있다고 발표했어요.

데이터센터 운영에서 전력비가 엄청난 비중을 차지하는데, 이 정도 효율 개선은 게임 체인저가 될 수 있거든요.

NVLink 호환으로 마이그레이션 장벽 낮춰

정말 영리한 건 Trainium4에서 엔비디아 NVLink 지원을 예고한 거예요.

이게 무슨 뜻이냐면, 기존에 엔비디아 인프라를 쓰던 기업들이 AWS 칩으로 갈아타기가 훨씬 쉬워진다는 거죠.

 

시스템 전체를 뜯어고칠 필요 없이 점진적으로 교체할 수 있게 된 거예요.

아마존은 자체 AI 모델 노바 2, 기업용 맞춤 모델 개발 지원 서비스 노바 포지까지 함께 공개하면서 완전한 AI 플랫폼 생태계를 구축했어요.

 

구글의 추론 특화: TPU 아이언우드의 차별화 전략

 

10배 성능 향상과 메모리 혁신

구글이 11월에 공개한 7세대 TPU 아이언우드는 추론에 완전히 특화된 첫 번째 TPU예요.

이전 세대 트릴리움 대비 4배, 5세대 대비로는 무려 10배 성능 향상을 달성했거든요.

 

특히 칩당 192GB HBM3 e 메모리를 탑재해서 트릴리움 대비 6배 증가했어요.

메모리가 이렇게 크면 더 큰 AI 모델을 한 번에 올릴 수 있고, 데이터 전송 횟수도 줄일 수 있어서 전체적인 효율이 훨씬 좋아져요.

상용 칩 전략으로 시장 확장

구글이 이번에 정말 중요한 결정을 했어요.

기존에는 자사 서비스용으로만 쓰던 TPU를 이제 외부 기업에도 공급하는 '상용 칩' 전략으로 전환한 거예요.

 

앤트로픽이 TPU 100만 개 도입을 발표했고, 메타도 2027년부터 자사 데이터센터에 구글 TPU 도입을 검토 중이라고 해요.

구글은 TPU가 특정 AI 추론 작업에서 GPU보다 최대 30배 빠른 성능을 낸다고 발표했어요.

 

물론 TPU에 최적화된 작업에 한해서이긴 하지만, 앞으로 AI가 추론 중심으로 흘러갈 걸 생각하면 상당한 경쟁력이에요.

 

AI 팩토리 구조의 진화: 서버에서 생태계로

 

랙 스케일에서 캠퍼스 스케일로

AI 팩토리의 규모가 정말 상상을 초월해요.

오픈 AI가 텍사스에 구축 중인 데이터센터는 GB200 칩 10만 개를 투입할 예정이고, 프로젝트 스타게이트는 향후 4년간 최대 5,000억 달러를 투자해 미국 전역에 AI 데이터센터를 건설한다고 해요.

 

기존 서버 랙이 랙당 12-13kW 정도 소비했다면, 지금 AI 서버 랙은 50-60kW를 소비해요. 이런 고밀도 전력을 감당하려면 냉각 시스템부터 전력 공급까지 모든 걸 새로 설계해야 하거든요.

수랭과 액침 냉각의 필수화

슈퍼마이크로, 슈나이더 일렉트릭 같은 인프라 업체들이 앞다퉈 수랭식 냉각 시스템을 출시하고 있어요.

엔비디아 GB200 NVL72 시스템 같은 경우에는 수랭 없이는 아예 운영이 불가능한 수준이거든요.

 

포티넷 같은 보안 회사들도 AI 팩토리 전용 보안 솔루션을 내놓고 있어요. 엔비디아 블루필드 DPU에서 직접 방화벽을 구동하는 방식으로 AI 워크로드 성능 저하 없이 보안을 강화하는 거죠.

 

2026년을 내다보며: 누가 AI 칩 전쟁의 승자가 될까?

 

각자의 강점과 전략적 포지셔닝

엔비디아는 여전히 80-90% 시장 점유율을 바탕으로 풀스택 생태계를 구축하고 있어요.

하드웨어부터 소프트웨어까지 모든 걸 제공하는 쿠다 플랫폼의 진입장벽이 만만치 않거든요.

 

아마존은 비용 효율성으로 승부하고 있고, 구글은 추론 특화로 차별화를 시도하고 있어요.

특히 앞으로 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 바뀔 거라는 전망이 많아서 구글의 전략이 주목받고 있어요.

개방형 vs 폐쇄형 생태계 경쟁

흥미로운 건 엔비디아가 NVLink 퓨전으로 개방형 전략을 택했다는 거예요.

경쟁사들이 자체 칩을 만들어도 결국 엔비디아 생태계 안에 머물게 만드는 전략이거든요.

 

반면 아마존과 구글은 완전히 독립적인 생태계를 구축하려 하고요.

결국 2026년에는 이런 서로 다른 접근법들의 성과가 본격적으로 나타날 것 같아요.

 

AI 칩 시장이 엔비디아 독주에서 다양한 선택지가 있는 경쟁 시장으로 바뀔지, 아니면 여전히 엔비디아가 압도적 우위를 유지할지 지켜볼 필요가 있어요.

 

무엇보다 중요한 건 이런 기술 혁신이 결국 우리가 쓰는 AI 서비스의 품질 향상과 비용 절감으로 이어진다는 거예요. AI 칩 전쟁이 치열해질수록 소비자에게는 더 좋은 AI 서비스를 더 저렴하게 이용할 수 있는 기회가 생기는 거니까 기대해 볼 만해요.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sources:

• 엔비디아, "NVLink 퓨전 기술 발표", 2025년 5월 19일
• 아마존웹서비스, "Trainium3 공식 발표", 2025년 12월 2일
• 구글 클라우드, "TPU 아이언우드 출시", 2025년 11월 7일
• 엔비디아, "AI 팩토리 및 미션 컨트롤 발표", 2025년 3월 21일
• 슈퍼마이크로, "AI 인프라 솔루션 공개", 2025년 11월 18일