‘구글, 왕좌에 도전하다’구글이 최고의 AI 모델을 넘어 ‘최고의 AI 반도체’ 왕좌까지 넘보고 있다. 반도체 리서치 업체 세미애널리시스(SemiAnalysis)는 11월 28일(현지시각) 구글의 TPU(텐서처리장치)가 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)를 위협할 수 있다고 평가했다. 앞서 10월 AI 모델 개발사 앤트로픽이 최대 100만 개의 TPU 공급 계약을 체결한 것, 메타의 TPU 도입 움직임 등이 변화의 시그널이라는 것이다. TPU는 구글이 자체 개발한 ASIC(특정 분야에 사용되는 반도체)로 최근 들어 AI 업계에 적지 않은 영향력을 미치고 있다. 특히 올해 4월 구글 클라우드 넥스트에서 처음 공개한 7세대 TPU에 이르러 그 성능이 절정에 도달했다는 게 업계 중론이다. 👉10배 강력한 TPU로 추론 AI 이끈다…구글의 3가지 필승 전략(무료)AI 반도체는 AI 모델 성능에도 영향을 미친다. 비용 효율성, 개발 속도 단축 등을 가능케 하기 때문이다. TPU로 훈련된 ‘제미나이 3 프로(Gemini 3 Pro, 11월 18일 출시)’가 주요 벤치마크(benchmark, 성능 평가) 지표에서 오픈AI의 GPT-5.1(11월 12일 출시)을 압도한게 대표적 사례다.
AI 인프라 시장에 새로운 전선이 열렸다. 12월 2일(현지시각) 마벨 테크놀로지(MRVL)가 '빛의 반도체'라고 평가받는 광학 인터커넥트 스타트업인 셀레스티얼 AI 인수를 발표했다. 기본 금액 32억 5000만 달러에 성과 조건 충족 시 최대 55억 달러에 달하는 대형 거래다. 시장은 이번 거래가 단순한 기술 기업의 인수합병이 아니라는 의견이다. AI 인프라의 전장이 '연산'에서 '설계'로 그리고 '연결'로 확장되고 있다는 분석이다. 실제로 발표 직후 마벨의 주가는 시간외 거래에서 13% 급등했다. 2025년 들어 18% 하락하며 다른 AI 기업들과 비교해 크게 부진했던 주가가 단 하루 만에 반전된 것이다. 시장은 무엇을 읽은 것일까?
AI의 '자기 분화'가 가속화되고 있다. 엔비디아의 GPU로 대표되던 AI 칩 생태계가 구글의 TPU로 확대되고 반도체 밸류체인이 '설계' 분야로 이동하는 가운데 이제 데이터베이스, 보안 플랫폼, MLOps 등 소프트웨어 인프라 전반으로 확산하고 있다는 강력한 징후가 관측됐다. 투자자들의 시선이 다른 곳을 향하게 된 계기가 된 것은 바로 문서형 데이터베이스 기업 몽고DB(MDB)와 사이버보안 기업 크라우드스트라이크(CRWD)의 실적이었다. 두 기업의 공통점은 GPU를 만들지 않는다는 것이다. 대신 AI를 실제로 '작동'시키는데 필요한 소프트웨어 인프라를 만든다. 데이터를 저장하고 검색하는 플랫폼(몽고DB)와 AI 시스템을 보호하는 보안 솔루션(크라우드스트라이크)가 바로 그것이다.두 기업의 실적은 단순한 분기 호조가 아니다. AI 인프라 투자의 무게중심이 하드웨어에서 소프트웨어로, 훈련(Training)에서 운영(Operation)으로 이동하고 있다는 신호이자 'AI 엔터프라이즈 스택의 수평적 확산'이 단순한 가설이 아닌 실체임을 입증하는 결과물이다.
AI 반도체 시장의 지배자인 엔비디아(NVDA)가 반도체 설계 자동화(EDA) 분야의 글로벌 선두 기업 시놉시스(SNPS)에 20억 달러 규모의 지분 투자를 감행했다.보도에 따르면 엔비디아는 시놉시스의 지분을 주당 414.79달러에 보통주를 매입하고 다년간 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 AI 기반 반도체 설계 및 시뮬레이션 도구를 공동 개발한다.표면적으로 이 소식은 대형 기술 기업 간의 단순한 협력 확대다. 하지만 이 거래가 담고 있는 메시지는 단순하지 않다. AI 인프라 시장이 엔비디아의 GPU에서 구글의 TPU로 축이 이동하고 있다는 향간의 우려에 대한 엔비디아의 답이자 AI 반도체 산업의 밸류체인이 '제조 중심'에서 '설계 인프라'로 이동하고 있음을 공식화한 사건이기 때문이다.
AI 테마의 일시적 조정인가, 붕괴의 시작인가. 11월 들어 AI 관련 주요 기업들의 주가가 급격한 조정을 받고있다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 지난주 엔비디아는 7% 하락했고, 메타 플랫폼스는 견고한 3분기 실적에도 불구하고 17% 급락했다. 팔란티어는 주가수익비율 250배를 돌파한 뒤 8% 조정을 받았다.시장이 흔들린 이유는 명확하다. AI 인프라 투자와 수익 실현 사이의 기대 격차가 지속적으로 벌어지고 있기 때문이다. 가장 대표적인 예는 오픈AI로 향후 8년간 1조 4000억 달러를 투자하겠다고 밝혔지만, 현재 연매출은 200억 달러에 불과하다. 회사는 2028년까지 누적 손실이 740억 달러에 이를 것으로 예상한다. 이에 일부 투자자들의 우려가 깊어지자 CEO인 샘 알트만은 지난주 X에서 "최근 지출 규모가 우려를 불러일으키는 것은 이해한다"며 소비자 기기, 로보틱스, AI 클라우드 서비스 등이 곧 새로운 수익원이 될 것임을 언급했다.그러나 해명이 필요하다는 것 자체가 시장에 확신이 부족하다는 것을 의미한다. 이 수익원들이 아직 존재조차 하지 않는다는 점에서 시장의 우려는 당연하다. 문제는 이것이 오픈AI만의 이야기가 아니라는 점이다. 특히 AI 인프라 투자 전체가 부채로 작용하기 시작했다는 점에서 이는 더욱 그렇다.
"지금 GPU 받은 기업도 걱정하고 있습니다. GPU를 무엇을 해야 하나요?" A 대학 교수."총장님으로 부터 명령이 떨어졌습니다. 정부가 확보한 5만장 중에 10%인 5000장을 우리 대학에 확보해야 한다구요" B 대학 교수.엔비디아 젠슨 황 CEO가 GPU 26만장을 한국에 공급하기로 약속한 이후 한국의 AI 지형도가 크게 바뀌고 있다. 정부도 2026년 예산안에서 'AI 예산'을 집중 배치하며 국정에 중심을 둘 것임을 선언하기도 했다. 하지만 문제는 지금부터다. GPU 26만장이 ‘전략자산’이 될 것인가. ‘고철덩어리’가 될 것인가의 기로에 놓여 있기 때문이다.
AI 산업은 거대한 전환점을 맞고 있다. 지난 2년간 전 세계를 뒤흔든 생성형 AI 열풍은 ‘범용(General-purpose) AI’의 시대를 열었다. 2026년부터 그 다음 단계로 꼽히고 있는 산업 특화 AI, 즉 버티컬 AI(Vertical AI)의 시대가 본격적으로 시작될 것으로 전망된다. 버티컬 AI(Vertical AI)는 특정 산업(Vertical)의 고유한 문제 해결을 목표로 해당 도메인의 데이터와 전문 지식을 바탕으로 훈련된 특화된 AI 솔루션이다. 데이터 확보 용이성은 버티컬 AI의 발전 속도와 시장 침투력에 큰 영향을 미친다. 기업들은 무엇이든 할 수 있는 AI보다 ‘우리 일을 잘 아는 AI’를 원하기 때문. 범용 모델이 언어를 이해했다면, 산업의 언어를 이해하는 버티컬 AI가 필요하다. 더구나 한국은 지난 2025년 10월, APEC 정상회담 비즈니스 서밋에서 젠슨 황 CEO가 한국에 GPU 26만장 공급을 약속한 이후 한국에서는 버티컬 AI 산업 개발과 육성이 '국가 과제'급으로 떠오른 상태다.
젠슨 황 엔비디아 CEO가 한국에 오는 2030년까지 그래픽처리장치(GPU) 26만장 규모의 우선 공급을 약속하면서 AI 3강을 노리는 한국 기업들의 AI 전환 전략이 본격화되고 있다. 이는 영국이 확보 예정인 12만장의 두 배를 넘는 규모로, 미국과 중국을 제외하면 사실상 세계 3위 수준의 AI 컴퓨팅 인프라를 갖추게 되는 셈이다. 이번 계약에는 삼성전자, 현대자동차, SK그룹, 네이버클라우드 등 민간 기업과 정부가 함께 참여했다. 정부는 약 5만 대의 GPU를 확보해 ‘소버린 AI 인프라’(국가 AI 클라우드 센터)를 구축하고, 기업들은 각각 5만 대 수준의 GPU를 AI 팩토리, 스마트 제조, 모빌리티 자율주행, 산업 AI 인프라 확장에 투입한다는 계획이다.업계에서는 이번 GPU 확보를 두고 "김대중 정부 시절 초고속 인터넷 망 구축에 비견되는 AI 시대의 인프라 투자"라는 평가가 나온다.AI 시대의 경쟁력은 더 이상 공장 규모나 설비 개수가 아니다. 데이터를 얼마나 빠르게 학습시키고, 모델을 얼마나 정밀하게 돌릴 수 있느냐, 즉 '계산력(Compute Power)'이 산업의 엔진이 된 시대가 열렸다.이제 한국 기업들에게 중요한 질문은 하나다.
인공지능(AI) 시대를 상징하는 인물로 떠오른 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 국내외에 큰 파장을 일으키고 있다.‘아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의’ 참석차 한국을 찾은 그는 삼성전자 이재용 회장, 현대차그룹 정의선 회장과 ‘치맥 회동’을 가지며 우호를 다졌고, 이재명 대통령과의 만남에서는 한국에 26만 장의 GPU를 공급하겠다고 약속했다. 이는 정부가 세운 2030년 20만 장 확보 목표를 훌쩍 뛰어넘는 규모로, 한국이 미국·중국과 어깨를 나란히 하는 ‘AI 3강’으로 도약할 발판이 될 전망이다.젠슨 황이 던진 GPU 26만 장이라는 거대한 숫자는 단순한 기술 계약이 아니다. 이제 공은 우리에게 넘어왔다. AI 시대의 심장이라 불리는 GPU를 확보한 한국은 이 기회를 어떻게 활용해야 할까. GPU는 왜 그렇게 중요한가, 그리고 ‘26만 장의 GPU’는 우리 삶과 산업에 어떤 변화를 불러올까?