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엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.2026-07-07 07:44:18
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'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.2026-07-03 11:01:52
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오픈AI, 첫 자체 AI칩 '할라페뇨' 공개…엔비디아 의존 줄이기 시동 [경제일보] 오픈AI가 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 AI 반도체 ‘할라페뇨’를 공개했다. 챗GPT와 코덱스 등 대형 AI 서비스를 운영하며 커진 추론 비용을 낮추고 엔비디아 GPU 의존도를 줄이려는 전략이다. 외신에 따르면 오픈AI와 브로드컴은 24일 현지시간 추론 특화 AI 칩 할라페뇨를 공개했다. 할라페뇨는 범용 GPU를 개량한 제품이 아니라 대형언어모델 추론을 위해 처음부터 설계한 맞춤형 반도체다. 오픈AI는 올해 말부터 이 칩을 데이터센터에 배치할 계획이다. AI 반도체 시장에서 추론은 새 격전지로 떠올랐다. 모델을 학습시키는 단계에는 막대한 연산 자원이 필요하지만 실제 서비스에서는 이용자 요청에 답하는 추론 비용이 계속 발생한다. 챗GPT처럼 글로벌 이용자가 많은 서비스는 추론 효율이 곧 운영비와 수익성에 직결된다. 오픈AI는 초기 테스트에서 할라페뇨의 전력 대비 성능이 기존 최상위 AI 칩보다 개선됐다고 밝혔다. 브로드컴의 호크 탄 최고경영자는 외신 인터뷰에서 엔비디아 블랙웰과 구글 TPU에 견줄 성능을 언급했다. 다만 양사는 최종 성능 측정이 진행 중이라며 세부 수치는 공개하지 않았다. 실제 경쟁력은 데이터센터 배치 이후 전력 효율과 안정성, 단가가 확인돼야 판단할 수 있다. 이번 공개는 오픈AI의 풀스택 전략과 맞물린다. 오픈AI는 모델과 서비스뿐 아니라 칩과 메모리 시스템, 네트워크, 데이터센터 운영까지 직접 통제하려는 방향으로 움직이고 있다. AI 서비스 이용량이 커질수록 외부 GPU 공급에만 의존하기 어렵기 때문이다. 공급 부족과 높은 가격, 전력 부담은 AI 기업의 공통 과제다. 빅테크의 자체 칩 개발도 같은 흐름이다. 구글은 TPU를 통해 자사 AI 모델과 클라우드 서비스에 맞춘 연산 인프라를 구축했다. 아마존은 학습용 트레이니움과 추론용 인퍼런시아를 운영하고 있다. 마이크로소프트와 메타도 자체 AI 가속기 개발에 투자하고 있다. 오픈AI의 할라페뇨 공개는 이 대열에 본격 합류했다는 신호다. 엔비디아에 미칠 영향은 단기적으로 제한적이라는 시각이 많다. 자체 칩은 특정 서비스와 추론 환경에 최적화되는 경우가 많다. 대규모 학습과 범용 AI 인프라에서는 엔비디아 GPU의 생태계와 소프트웨어 경쟁력이 여전히 강하다. 다만 추론 영역에서 맞춤형 ASIC이 늘어나면 AI 반도체 시장의 성장 축은 더 넓어질 수 있다. 국내 반도체 업계에도 파급력이 있다. 빅테크가 자체 AI 칩을 늘리면 고대역폭메모리와 첨단 패키징 수요도 함께 커진다. 삼성전자와 SK하이닉스 같은 메모리 기업에는 새로운 고객군이 늘어나는 효과가 기대된다. 다만 할라페뇨에 어떤 HBM이 탑재됐는지는 공개자료 기준으로 확인되지 않아 특정 공급사를 단정하기는 어렵다. 오픈AI의 과제는 기술 공개 이후 수익성 입증이다. 자체 칩이 실제로 추론 비용을 낮추고 서비스 속도와 안정성을 높여야 한다. IPO 가능성이 시장에서 거론되는 만큼 인프라 비용을 통제할 수 있다는 점도 투자자에게 중요한 메시지가 될 수 있다. AI 경쟁은 모델 성능만으로 끝나지 않는다. 더 좋은 답을 더 싸고 빠르게 제공하는 인프라 경쟁으로 옮겨가고 있다. 할라페뇨는 오픈AI가 엔비디아 생태계에서 벗어나겠다는 선언이라기보다 비용과 성능을 직접 통제하려는 첫 시도에 가깝다. 이 칩이 데이터센터에서 검증되면 AI 반도체 시장은 GPU 중심에서 맞춤형 추론 칩 경쟁으로 한 단계 더 갈라질 전망이다.2026-06-25 16:53:13
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KAIST, AI 데이터센터 냉각전력 10분의 1로 줄일 기술 개발 [경제일보] KAIST 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 기존의 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. AI 반도체 성능이 빠르게 높아지면서 데이터센터 전력 소비와 발열 문제가 산업계의 핵심 과제로 떠오른 가운데 칩 내부에서 직접 열을 빼내는 방식으로 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 반도체 칩 내부에 매니폴드와 마이크로채널을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 매니폴드는 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 구조이고 마이크로채널은 머리카락보다 가는 미세 물길을 뜻한다. AI 반도체는 성능이 높아질수록 발열도 급격히 늘어난다. 기존 공랭 방식만으로는 차세대 GPU와 TPU, 고성능 AI 가속기에서 발생하는 열을 처리하기 어려워지고 있다. 이 때문에 칩 내부나 패키지 가까운 곳에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다. 연구팀이 주목한 매니폴드 마이크로채널은 미세 물길에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있다. 전국 물량을 한 물류센터에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하는 것과 같은 원리다. 기존 기술의 한계는 냉각수 분배였다. 일부 채널에 냉각수가 몰리고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않으면 냉각 효율이 떨어지고 에너지 손실이 커진다. 연구팀은 계산 모델과 정밀 시뮬레이션을 활용해 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다. 최적화된 구조는 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만6000을 기록했다. 이는 냉각에 쓰는 에너지 1만큼으로 10만6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치다. 이번 성과는 복잡한 비등 냉각이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다는 점에서도 의미가 크다. 반도체 생산 공정과 호환 가능한 방식으로 제작할 수 있어 향후 상용화 가능성도 제시했다. 연구팀은 5㎜×5㎜ 크기의 실험용 칩에서 기술을 검증했다. 같은 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 대형 GPU·TPU에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 ‘베라 루빈’급 초고성능 칩처럼 발열 밀도가 높은 반도체에도 활용될 가능성이 있다. 활용 범위는 AI 데이터센터에 그치지 않는다. 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 전자장치 전반으로 확장될 수 있다. 김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 관건”이라고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다.2026-06-16 09:56:19
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구글 TPU 일부 삼성 품으로…AI칩 공급망 다변화에 2나노 시험대 [경제일보] 구글이 차세대 인공지능(AI) 반도체 일부 생산을 삼성전자에 맡기는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC의 첨단 공정 생산능력이 AI 수요로 빠듯해지면서 빅테크가 공급망 다변화에 나선 흐름으로 풀이된다. 11일(현지시간) 로이터와 미 IT 전문매체 디인포메이션 등에 따르면 구글은 코드명 ‘아이스피시(Icefish)’로 불리는 10세대 텐서처리장치(TPU) 개발을 추진하고 있다. 이 칩은 미디어텍과 협력해 설계 중이며 이르면 2028년 양산에 들어갈 수 있는 것으로 전해졌다. TPU는 구글이 자체 개발한 AI 가속기다. 구글 검색, 유튜브, 클라우드, 제미나이 등 대규모 AI 서비스 운영에 쓰이는 핵심 인프라다. 구글은 그동안 TPU 생산을 주로 TSMC에 맡겨왔지만 AI 모델 학습과 추론 수요가 급증하면서 자체 칩 물량 확대와 생산 파트너 다변화 필요성이 커졌다. 이번 논의의 핵심은 삼성전자가 전체 칩이 아니라 메모리 입출력 다이(I/O Die)를 맡을 가능성이다. 보도에 따르면 TPU의 핵심 연산 다이는 TSMC가 1.4나노 공정에서 생산하고 삼성전자는 연산 다이와 고대역폭메모리(HBM)를 연결하는 메모리 인터페이스 부품을 2나노 공정으로 생산하는 방안이 거론된다. AI 반도체에서 메모리 I/O 다이는 갈수록 중요해지고 있다. 대형 AI 모델은 막대한 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 능력이 성능을 좌우한다. 연산 칩이 아무리 빨라도 HBM과의 데이터 이동이 막히면 전체 효율이 떨어진다. 삼성전자가 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 함께 보유하고 있다는 점이 구글의 검토 배경으로 작용한 것으로 보인다. 삼성전자에는 중요한 기회다. 삼성 파운드리는 첨단 공정에서 TSMC를 추격해왔지만 수율과 대형 고객 확보에서 줄곧 시험대에 서 있었다. 구글 TPU 프로젝트에 참여할 경우 2나노 공정의 제조 역량과 AI 칩 패키징 경쟁력을 동시에 입증할 수 있다. 특히 HBM과 로직 반도체를 함께 다루는 구조는 삼성의 종합 반도체 역량을 보여줄 수 있는 영역이다. 최근 삼성 파운드리는 대형 고객 확보에 다시 속도를 내고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 차세대 AI6 칩 생산 계약을 체결했다. 계약 규모는 22조8000억원대로, 삼성 파운드리 역사상 의미 있는 대형 수주로 평가됐다. 여기에 구글 TPU 일부 생산 논의까지 이어질 경우 삼성의 첨단 파운드리 신뢰도 회복에 힘이 실릴 수 있다. 구글 입장에서도 전략적 의미가 있다. AI 인프라 경쟁이 엔비디아 GPU 중심에서 빅테크 자체 칩 경쟁으로 넓어지면서 안정적인 생산능력 확보가 핵심 과제가 됐다. TSMC 의존도를 낮추고 삼성, 인텔 등 대체 파트너를 검토하는 것은 비용과 공급 리스크를 동시에 줄이려는 움직임이다. 다만 현재 단계에서 과도한 해석은 경계해야 한다. 보도 내용은 계약 확정이 아니라 논의와 검토 단계다. 실제 양산까지는 설계 변경, 공정 검증, 수율 확보, 패키징 테스트, 고객 승인 등 여러 관문이 남아 있다. 2028년 양산 목표 역시 개발 일정에 따라 바뀔 수 있다. 이제 시장 시선은 삼성의 2나노 수율과 고객 대응력에 쏠린다. AI 반도체 고객은 성능뿐 아니라 안정적 공급, 전력 효율, 패키징 완성도, 장기 생산능력을 함께 본다. 구글이 삼성에 일부 역할을 맡긴다면 그것은 단순한 보조 생산이 아니라 TSMC 일극 체제에 균열을 낼 수 있는 신호가 될 수 있다.2026-06-12 09:32:27
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"GPU 다음은 CPU"…Arm, 에이전틱 AI 인프라 경쟁 참전 [경제일보] 에이전틱 인공지능(AI) 확산이 본격화되면서 AI 산업이 GPU 중심으로 성장해왔지만 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 단계로 진화하면서 CPU 수요 역시 함께 증가할 것이라는 전망이 나오고 있다. 이에 Arm은 변화에 맞춰 데이터센터와 PC 시장 공략에 나서고 있다. 2일 Arm은 대만에서 진행된 '컴퓨텍스 2026' 박람회에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 Arm AGI CPU 생태계에 합류한다고 밝혔다. 이는 지난 3월 개최된 Arm 에브리웨어 행사에서 공개한 AI 인프라 전략의 후속 행보로 분석된다. 이번 행사에서 Arm은 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 등과의 협력 사례를 소개하며 에이전틱 AI 확산이 데이터센터 내 CPU 수요 증가로 이어질 것으로 전망했다. 최근에는 오라클까지 관련 생태계에 참여하면서 AI 인프라 시장에서 Arm 기반 서버 확대 움직임이 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 데이터와 서비스, 소프트웨어를 연계해 작업을 수행하는 기술이다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 계획 수립과 정보 검색, 코드 실행, 외부 서비스 활용 등의 기능을 수행한다. 시장조사업체 세미애널리시스는 최근 에이전틱 코딩 환경에서 전체 실행 시간의 약 42%가 CPU 기반 작업에 사용된다고 분석했다. AI 모델 자체의 연산뿐 아니라 데이터 처리와 시스템 제어, 외부 서비스 연동 등 다양한 작업이 필요해지면서 CPU 활용도가 높아지고 있는 것이다. 또한 주요 클라우드 사업자들의 Arm 기반 인프라 확대 움직임도 이어지고 있다. 구글은 자체 TPU 시스템의 헤드 노드에 Arm 기반 프로세서인 액시온(Axion)을 적용했으며, 아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤(Graviton) 기반 서버 확대를 추진하고 있다. 엔비디아 역시 Arm 기반 CPU인 베라(Vera)를 차세대 AI 플랫폼에 적용할 계획이다. 이에 Arm은 서버용 프로세서인 AGI CPU를 선보였다. Arm은 해당 제품이 AI 데이터센터 환경에서 높은 전력 효율성과 집적도를 제공하도록 설계됐다. Arm은 PC 시장에서도 AI 중심의 변화가 진행될 것으로 전망했다. 컴퓨텍스 2026에서 공개된 엔비디아 RTX 스파크는 Arm 기반 Grace CPU와 블랙웰 RTX GPU를 결합한 AI PC 플랫폼이다. AI 기능이 PC의 핵심 사용 경험으로 자리 잡으면서 온디바이스 AI 처리 수요가 확대될 것이라는 전망이 반영된 것으로 분석된다. 마이크로소프트도 RTX 스파크 공개와 함께 Windows on Arm 생태계 확대 계획을 밝혔다. Arm 기반 PC가 저전력 중심 시장을 넘어 AI 활용이 많은 고성능 PC 영역까지 확대를 시도하고 있는 것으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 학습 중심 경쟁에서 추론 중심 경쟁으로 이동하면서 인프라 구조에도 변화가 나타날 것으로 보고 있다. GPU가 핵심 역할을 담당하겠지만 CPU와 메모리, 네트워크를 포함한 전체 시스템 최적화가 중요해질 것이라는 전망이다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 EVP는 "OCI는 우버와 같은 고객 사례를 포함해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 전반에서 Arm 기반 인프라의 강력한 성장세를 확인하고 있으며, Arm AGI CPU가 이러한 이점을 차세대 에이전틱 AI 시스템에서 확장할 수 있는 가능성을 기대하고 있다"며 "고성능 Arm 컴퓨팅과 OCI의 확장 가능한 클라우드 인프라를 결합함으로써 Arm AGI CPU는 고객들이 보다 효율적이고 조율된 AI 환경을 대규모로 구축할 수 있도록 지원할 잠재력이 있다고 본다"고 말했다.2026-06-02 16:22:27
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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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구글 클라우드, 제미나이 에이전트 플랫폼·8세대 TPU 공개 [경제일보] 구글 클라우드가 인공지능(AI) 에이전트와 맞춤형 반도체 시장을 동시에 겨냥한 ‘투트랙 전략’을 본격화했다. 구글은 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 연례 기술 콘퍼런스 ‘구글 클라우드 넥스트 2026’에서 기업용 AI 에이전트 도구인 ‘제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼’을 공개했다. 동시에 훈련과 추론에 각각 특화된 8세대 TPU(텐서 처리장치) ‘8t’와 ‘8i’를 선보이며 AI 인프라 주도권 확보에 나섰다. 현재 기업용 AI 시장에서 가장 확실한 수익 모델은 개발자 중심의 코딩 도구 분야다. 오픈AI의 코덱스(Codex)와 앤트로픽의 클로드 코드(Claude Code)가 경쟁하는 가운데 구글은 상대적으로 존재감이 약했다. 이를 만회하기 위해 구글이 내놓은 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼은 코딩 지식이 없는 일반 직원도 AI 에이전트를 직접 만들 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 개발자 중심 시장을 건너뛰고 기업 실무 전반으로 확산되는 ‘에이전트 생태계’의 주도권을 선점하겠다는 전략으로 풀이된다. 특히 구글은 자사 모델뿐 아니라 앤트로픽의 클로드 모델까지 선택해 사용할 수 있도록 개방형 구조를 채택했다. 토머스 쿠리안 최고경영자(CEO)는 “단편적 서비스가 아니라 혁신을 위한 포괄적 기반을 제공하는 것”이라고 강조했다. 하드웨어 전략도 대대적으로 재편했다. 구글은 8세대 TPU를 훈련용 ‘8t’와 추론용 ‘8i’로 완전히 분리했다. 대규모 모델 학습에는 연산 성능이 높은 8t를, 실시간 서비스 환경에는 지연을 최소화한 8i를 투입하는 구조다. 8t는 인프라 관리 플랫폼 ‘패스웨이’를 통해 단일 클러스터에서 최대 100만 개 칩을 연결할 수 있는 확장성을 갖췄다. 8i는 칩 내부에 384MB 규모의 정적 램(SRAM)을 탑재해 데이터 처리 속도를 크게 끌어올렸다. 또한 구글은 인텔 CPU 대신 자체 설계한 ‘액시온’ 프로세서를 도입해 전력 효율도 개선했다. 이 같은 전략은 엔비디아의 최근 행보와도 유사하다. 엔비디아는 GPU 중심 구조를 유지하면서 추론 특화 칩을 추가하는 방향으로 사업을 확장하고 있다. 업계에서는 양사가 AI 반도체 시장에서 정면 충돌하는 구도가 형성됐다는 분석이 나온다. 특히 추론 전용 가속기는 AI 에이전트 확산과 함께 수요가 급증하는 분야다. 수백만 개 에이전트가 동시에 작동하는 환경에서는 학습보다 실시간 추론 성능이 핵심이 되기 때문이다. 아민 바닷 구글 수석부사장은 “AI 에이전트 시대에는 훈련과 서비스에 각각 최적화된 칩이 필요하다”고 설명했다. 업계는 이번 발표를 계기로 구글이 반도체부터 데이터센터, AI 모델, 개발 도구까지 아우르는 ‘AI 수직계열화’를 완성 단계에 올렸다고 평가한다. 구글은 2015년부터 자체 칩을 설계·운용해온 경험을 강점으로 내세우고 있다. 여기에 자체 모델 ‘제미나이’도 챗GPT, 클로드와 함께 글로벌 AI 시장 ‘3강 체제’를 형성하며 경쟁력을 입증하고 있다. 구글은 이러한 기술 통합 역량을 바탕으로 차세대 격전지인 ‘에이전트 경제’ 공략에 속도를 낼 전망이다. 스스로 업무를 계획하고 실행하는 AI 에이전트가 기업 생산성의 핵심 지표로 자리 잡을 것이라는 판단에서다. 쿠리안 CEO는 “에이전트형 기업으로의 전환은 필연적”이라며 “구글은 이미 기술적 준비를 마쳤다”고 강조했다.2026-04-23 09:15:39
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구글, '젬마4' 출시로 오픈소스 AI 경쟁 참전…'제미나이' 투트랙 전략 [경제일보] 구글이 오픈형 인공지능(AI) 모델 '젬마 4'를 공개하며 개방형 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 고급 추론 능력과 온디바이스 실행을 강화한 모델을 앞세워 개발자 생태계를 확대하고 폐쇄형 모델인 제미나이와의 투트랙 전략으로 AI 경쟁력 강화에 나서는 것으로 분석된다. 2일(현지시간) 구글은 고급 추론과 에이전트 기반 워크플로우를 지원하는 오픈형 모델 제품군 '젬마 4'를 출시했다고 밝혔다. 젬마 4는 아파치 2.0 라이선스로 제공되며 상업적 활용이 가능하다. 구글은 오픈형 모델을 통해 개발자와 기업이 다양한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 확대한다는 전략이다. 젬마 4는 'Effective 2B(E2B)', 'Effective 4B(E4B)', '26B Mixture of Experts(MoE)', '31B Dense' 등 총 4가지 모델로 구성됐다. 해당 모델들은 단순한 대화 기능을 넘어 복잡한 논리 처리와 에이전트 기반 자동화 작업을 지원하도록 설계됐다. 특히 고급 추론 기능과 코드 생성 능력, 이미지·오디오 처리 기능 등 멀티모달 지원을 강화했으며 최대 256K 컨텍스트를 지원해 긴 문서 처리도 가능하다. 또한 140개 이상의 언어를 지원해 글로벌 애플리케이션 개발 환경을 제공한다. 구글은 이번 젬마 4를 통해 온디바이스 AI 전략도 강화했다. E2B와 E4B 모델은 스마트폰과 노트북, IoT 기기 등 엣지 환경에서 실행할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 클라우드 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있으며 낮은 레이턴시와 개인정보 보호 측면에서도 장점을 제공한다. 특히 구글 픽셀을 비롯해 퀄컴, 미디어텍 등 주요 반도체 기업과 협력을 통해 스마트폰과 라즈베리 파이, 엔비디아 젯슨 나노 등 다양한 기기에서 오프라인 실행을 지원한다. 온디바이스 AI 확산이 가속화되는 가운데 구글이 모바일 중심 AI 경쟁력 확보에 나선 것으로 풀이된다. 오픈형 AI 모델 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 메타의 'Llama' 시리즈를 비롯해 '미스트랄', 알리바바 'Qwen', 마이크로소프트 'Phi' 등 주요 기업들이 오픈형 모델을 잇따라 공개하며 개발자 생태계 확보 경쟁에 나서고 있다. 이에 구글 역시 젬마 4를 통해 오픈형 AI 시장에서 영향력을 확대하려는 전략으로 분석된다. 구글은 폐쇄형 모델인 제미나이를 중심으로 고성능 AI 서비스를 제공하는 동시에 젬마 시리즈를 통해 구글의 AI 전략 다변화를 진행하고 있다. 제미나이가 클라우드 기반 서비스와 기업 고객 중심이라면 젬마는 개발자와 스타트업을 대상으로 한 오픈형 생태계 구축에 초점이 맞춰져 있다. 두 모델을 병행 운영하며 AI 플랫폼 경쟁력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 또한 구글은 허깅페이스, vLLM, Ollama, NVIDIA NIM 등 주요 개발 도구에서 젬마 4를 출시 당일부터 지원해 개발자 생태계 확대에도 집중한다. 또한 구글 AI 스튜디오와 구글 콜랩, 버텍스 AI 등을 통해 모델 학습과 배포 환경을 확인할 수 있어 개발자는 로컬 환경뿐 아니라 구글 클라우드를 통해 확장 가능한 AI 서비스를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. 하드웨어 지원 범위도 확대됐다. 젬마 4는 소비자용 GPU부터 엔비디아 H100 GPU, 구글 TPU까지 다양한 환경에서 실행할 수 있도록 최적화됐다. AMD GPU와의 연동도 지원하며 엣지 기기부터 클라우드까지 폭넓은 환경에서 활용 가능하도록 설계됐다. 이번 젬마 4 출시 이후 온디바이스 AI와 개방형 생태계를 중심으로 AI 시장 주도권 경쟁이 확대될 것으로 분석된다. 구글이 젬마 4를 통해 개발자 생태계 확보에 나서면서 AI 플랫폼 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다.2026-04-03 11:32:17
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"오픈AI 넘어 구글까지" 정신아의 빅테크 우군 확보… AI 카톡 대중화 쏜다 [이코노믹데일리] 카카오가 인공지능(AI) 서비스 영토 확장을 위해 오픈AI에 이어 구글과 손을 잡았다. 국내 메신저 시장을 장악한 카카오톡의 플랫폼 파워와 구글의 안드로이드 생태계 및 차세대 하드웨어를 결합해 글로벌 수준의 AI 경험을 제공하겠다는 포석이다. 정신아 카카오(대표 정신아) 대표는 12일 열린 2025년 실적 발표 콘퍼런스콜에서 "이 자리에서 처음으로 카카오와 구글의 전략적 파트너십 체결 소식을 발표한다"며 "디바이스 측면에서 차세대 AI 경험을 선보이기 위해 글로벌 협업을 본격적으로 시작하기로 합의했다"고 밝혔다. 이번 파트너십의 최우선 과제는 카카오의 AI 브랜드 '카나나'의 범용성 확보다. 그동안 카카오톡 내에서 일정을 관리하고 상품을 추천해주는 '카나나 인 카카오톡'은 온디바이스 AI 기술 적용 문제로 아이폰(iOS) 일부 기기에서만 시범 운영되어 왔다. 카카오는 구글과의 협력을 통해 안드로이드 운영체제에 최적화된 카나나 서비스를 구축한다. 이를 통해 국내 스마트폰 시장의 70%이상을 차지하는 안드로이드 이용자들에게도 AI 서비스를 전면 개방할 예정이다. 정식 출시 시점에는 갤럭시 등 안드로이드 기반 스마트폰에서 카카오톡 AI 기능을 끊김 없이 사용할 수 있게 된다. ◆ 안드로이드 최적화로 '카나나' 날개 단다 양사의 협력은 모바일을 넘어 웨어러블 기기로 확장된다. 카카오는 구글이 개발 중인 차세대 'AI 글라스'에 최적화된 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 공동 구축하기로 했다. 스마트폰을 꺼내지 않고도 안경을 통해 카카오톡 메시지를 확인하고 AI 비서와 소통하는 '핸즈프리(Hands-free)' AI 라이프스타일을 선점하겠다는 의지다. 이는 카카오가 단순히 소프트웨어에 머물지 않고 미래형 디바이스 경쟁에서 '필수 인터페이스'로 자리 잡겠다는 전략으로 풀이된다. 구글 입장에서도 한국 시장에서 압도적인 점유율을 가진 카카오톡을 자사 하드웨어의 핵심 킬러 콘텐츠로 확보하는 실리를 챙겼다. 인프라 측면에서의 협력도 구체화됐다. 카카오는 구글의 AI 특화 반도체인 텐서처리장치(TPU) 도입을 대폭 확대한다. 정 대표는 "구글 클라우드와 유의미한 규모의 TPU 클라우드를 운영하는 방안을 논의 중"이라고 설명했다. 엔비디아 GPU(그래픽처리장치) 수급난과 고비용 문제가 AI 업계의 화두인 상황에서 구글의 전용 칩인 TPU를 활용하는 것은 비용 절감과 연산 효율화라는 두 마리 토끼를 잡는 신의 한 수가 될 것으로 보인다. 카카오는 이를 통해 자체 LLM(거대언어모델) 고도화와 서비스 운영 비용 최적화를 동시에 달성한다는 계획이다. 업계에서는 카카오의 행보를 '실용주의 노선'으로 분석한다. 독자적인 모델 개발에만 매몰되지 않고 오픈AI와 구글 등 글로벌 리더들과의 연합군을 형성해 '가장 한국적인 AI 서비스'를 빠르게 출시하는 전략이다. IT 업계 관계자는 "카카오는 글로벌 빅테크들이 한국 시장에 진입할 때 가장 매력적인 파트너"라며 "구글과의 동맹은 카카오가 단순한 국내 메신저 기업을 넘어 글로벌 AI 기술이 사용자 일상으로 들어오는 통로(Gateway) 역할을 확고히 하는 계기가 될 것"이라고 전망했다. 카카오는 이번 협력을 바탕으로 연내 안드로이드 버전 카나나 정식 서비스를 론칭하고 구글과의 기술 교류를 통해 멀티모달 AI 기능을 대폭 강화할 방침이다.2026-02-12 18:14:31
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![[컨콜] 정신아 카카오 대표 올해 AI로의 전략적 전환을 완수할 것](https://image.ajunews.com//content/image/2026/02/12/20260212102748293523.png)
정신아 카카오 대표 "올해 AI로의 전략적 전환을 완수할 것" [이코노믹데일리] 카카오가 지난 1년간의 내부 전열 정비를 마치고 올해를 'AI로의 전략적 전환'을 위한 원년으로 선포했다. 구글, 오픈AI 등 글로벌 빅테크들과의 파트너십을 통해 온디바이스 AI와 B2C 서비스를 동시에 공략하고 카카오톡을 대화형 AI 에이전트 생태계의 허브로 진화시키겠다는 구상이다. 12일 정신아 카카오 대표는 2025년 4분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 "지난 1년간 중장기 성장을 위해 핵심 사업 중심으로 그룹 역량 밀도를 높이는 데 주력했다"며 "한때 150개에 달하던 계열사 수를 지난 연말 기준 94개까지 축소했다"고 밝혔다. 카카오는 조직 구조 역시 AI 중심으로 재편했다. 작년 시범 도입했던 목적형 조직 '스튜디오' 구조를 지난 1일부로 AI 조직 전체에 확대 적용했다. 작고 기민한 운영을 통해 서비스 출시 속도를 높여 AI 전환에 박차를 가하겠다는 전략이다. ◆'챗GPT 포 카카오' 800만 돌파… "체류시간 20% 확대 자신" 카카오의 AI 전략은 이미 가시적인 지표로 증명되고 있다. 카카오에 따르면 지난해 출시한 '챗GPT 포 카카오'는 출시 3개월 만에 이용자 200만 명에서 800만 명으로 4배 급증했다. 정 대표는 "AI 서비스 도입 전후를 분석한 결과 이용자들의 카카오톡 일평균 체류 시간이 통합 약 4분 증가했다"며 "단순 지인 간 대화를 넘어 톡 내에서 정보를 검색하고 생성하는 새로운 트래픽 패턴이 형성되고 있다"고 설명했다. 이를 바탕으로 카카오는 지난해 초 제시했던 '체류 시간 20% 확대' 목표를 달성할 것으로 전망된다. ◆글로벌 파트너십을 통한 외연 확장 전략 구체화 글로벌 파트너십을 통한 외연 확장 전략도 구체화했다. 카카오는 모든 기술을 독자 개발하기보다 각 분야의 글로벌 리더들과 협력해 효율성을 극대화하는 전략을 취했다. 이날 카카오는 구글 안드로이드와 손잡고 '온디바이스 AI' 서비스를 고도화하며 구글 클라우드의 TPU(텐서처리장치)를 활용해 인프라를 자본 효율적으로 강화할 방침이라고 밝혔다. 또한 구글 AI 글래스 등 다양한 폼팩터 환경에서 카카오 서비스가 선사할 새로운 이용자 경험을 실험할 계획이다. 정 대표는 "구글과의 파트너십은 디바이스 측면에서 온디바이스 AI의 이용자 경험을 고도화하고 카카오의 강점을 극대화하면서 구글만이 할 수 있는 분야를 중심으로 시너지를 창출할 수 있는 협력 구조를 구축하는 것"이라며 "오픈AI와의 협업은 글로벌에서 가장 많은 B2C 이용자를 보유하고 있는 챗GPT를 중심으로 B2C AI 서비스 측면에서 지속되고 있기 때문에 양사 간의 협력은 앞으로 확대될 것"이라고 말했다. 이어 "올해는 카카오톡의 대화 맥락과 챗GPT 간 연계성을 한층 강화해 오픈AI의 협업을 더욱 확대해 나갈 예정"이라고 강조했다. ◆나만의 비서 '카나나', 1분기 안드로이드·iOS 정식 출시 자체 AI 서비스 '카나나'에 대한 성과도 공개됐다. 정 대표는 "카나나 인톡의 주요 이용 패턴을 보면 60% 이상이 AI의 '선톡(먼저 말을 거는 것)'으로 시작된다"며 AI가 대화 맥락을 기반으로 먼저 말을 걸어주는 기능이 '이용자 락인(잠금)'에 핵심적인 역할을 하고 있다고 분석했다. 카카오는 최근 iOS에서 진행 중인 '카나나 인 카카오톡' CBT(클로즈 베타 테스트)를 1분기 중 종료하고 안드로이드와 iOS를 모두 포함한 정식 서비스를 출시할 예정이다. ◆'에이전틱 AI' 생태계로 수익화 조준 카카오는 기업의 최종 목적지로 AI가 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱 AI' 생태계 구축임을 전망했다. 정 대표는 에이전틱 AI 생태계 구축이 "대표이사로서 가장 중요하게 추진하는 핵심 과제"로 꼽았다. 카카오는 상반기 중 최소 3개 이상의 핵심 파트너사가 생태계에 합류할 예정이며 연말까지 '플레이MCP'와 '에이전트 빌더'를 통해 다양한 외부 파트너를 카카오 AI 플랫폼에 연결할 계획이라고 설명했다. 이를 통해 일정 관리, 브리핑은 물론 커머스까지 연결되는 '에이전틱 커머스'를 현실화하여 실질적인 수익성을 검증해 나갈 방침이다. 정 대표는 "올해는 지난 1년간 응축해온 에너지를 바탕으로 카카오의 핵심인 AI로의 전략적 전환을 성공적으로 완수할 것"이라고 강조했다.2026-02-12 10:42:32
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수만개 GPU 시대, 데이터센터 판 바꾼다…전력·냉각이 승부처 [이코노믹데일리] AI(인공지능) 확산이 가속화되면서 데이터센터 인프라 부담이 구조적으로 커지고 있다. AI 모델 고도화와 멀티모달 전환이 본격화되며 연산 수요가 기하급수적으로 증가하고 전력과 냉각 인프라가 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 2일 현대차증권은 보고서를 통해 "AI 기술 확산에도 여전히 다수의 기업은 제한적 활용 단계"라며 "AI 데이터센터는 전력·냉각 통합 시스템 설계 중심으로 전환되는 추세로 통합 인프라 역량을 가진 기업이 전략적 수혜를 받을 것으로 예상"이라고 진단했다. 특히 대규모 언어모델과 멀티모달 AI로의 전환이 가속화되면서 AI 학습과 추론 환경은 수만개의 GPU·TPU를 활용하는 초대형 클러스터 중심으로 이동하고 있고 이에 데이터센터 인프라에 직접적인 부담으로 작용하고 있다. AI 모델 고도화와 GPU·TPU 클러스터 대형화로 서버 밀도와 전력 용량, 냉각 설비를 동시에 확대해야 하는 상황에 직면한 것이다. 현대차증권은 AI 확산과 모델 고도화가 맞물리며 데이터센터 연산 수요와 인프라 부담이 구조적으로 증가하는 국면에 진입했다고 분석했다. 미국을 중심으로 신규 대형 AI 데이터센터 증설이 가속화되고 있으며 글로벌 하이퍼스케일러들의 대규모 설비투자(CAPEX)가 이러한 흐름을 주도하고 있다는 설명이다. 다만 공급 측면에서는 병목이 뚜렷하다. 전력망 연결과 인허가 절차, 규제 등의 문제로 신규 데이터센터 건설에는 통상 5~7년이 소요돼 단기적인 대응이 쉽지 않다. 이에 따라 단기적으로는 기존 데이터센터의 전력·냉각 인프라를 업그레이드하는 방식이 현실적인 대안으로 떠오르고 있다. 이는 관련 장비와 솔루션 수요를 확대시키며 데이터센터 산업 성장의 핵심 요인으로 작용하고 있다. 현대차증권은 "AI 데이터센터 인프라는 개별 장비 중심에서 벗어나 전력·냉각을 통합한 시스템 설계 중심으로 빠르게 전환되고 있다"며 "이에 따라 통합 인프라 역량을 보유한 상위 기업의 전략적 중요성이 확대되고 있다"고 말했다. 냉각 기술은 이러한 변화의 중심에 있다. AI 워크로드 증가와 랙 밀도 상승으로 기존 공랭식 냉각 방식은 한계에 직면했고 직접 칩 냉각이나 액침 냉각 등 고밀도 대응형 기술로의 전환이 가속화되고 있다. 현대차증권은 공랭식 한계를 넘어서는 냉각 기술 전환이 에너지 효율과 공간 활용도, 운영 안정성을 동시에 개선할 수 있다고 평가했다. 일부 GPU 효율 개선에도 불구하고 랙 밀도와 클러스터 대형화로 전체 열 부하는 구조적으로 증가하고 있어 냉각 인프라 수요는 중장기적으로 지속될 전망이다. 국내에서도 이러한 흐름이 나타나고 있다. KT 클라우드는 AI 데이터센터 고도화 전략의 일환으로 액침 냉각 기술 도입을 추진하며 고발열 GPU 서버 환경에 대응하고 있다. 액침 냉각은 서버를 절연 액체에 직접 담가 열을 식히는 방식으로 전력 효율을 높이고 냉각 비용을 절감할 수 있는 차세대 기술로 평가받는다. 이와 함께 일부 국내 데이터센터 운영사와 기업들은 서버 랙 단위에서 냉각 효율을 높일 수 있는 수냉식 냉각 방식을 병행 적용하며 AI 워크로드 증가에 대비하고 있다. 허영만 KT 클라우드 데이터센터 본부장은 지난해 말 'AI 이노베이션 센터' 개소식에서 "KT 클라우드는 이러한 기술적 요소(액체 냉각 기술)를 한 발 앞서 연구하고 실증하고 있다"며 냉각 인프라를 연구 중이라고 설명했다.2026-02-03 10:30:06
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엔비디아의 독주 막을까... 빅테크 '자체 칩 전쟁' 2라운드 돌입 [이코노믹데일리] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 '마이아 200'을 전격 공개하며 엔비디아가 장악한 AI 칩 시장에 도전장을 내밀었다. 빅테크 기업들이 '탈(脫) 엔비디아'를 외치며 자체 칩 개발에 속도를 내는 가운데 MS의 이번 행보가 시장 판도를 뒤흔들지 주목된다. 27일(한국시간) MS는 자사 뉴스룸을 통해 AI 추론 가속기 '마이아 200'을 공개했다. 이는 2023년 11월 첫선을 보인 '마이아 100'의 후속작으로 TSMC의 3나노 공정을 기반으로 제작됐다. 특히 SK하이닉스의 최신 고대역폭메모리인 HBM3E를 탑재해 데이터 처리 속도를 획기적으로 높였다. 마이아 200의 핵심은 '추론 효율성'이다. MS는 이 칩이 아마존웹서비스(AWS)의 최신 칩 대비 경량 연산 성능이 3배 높고 구글의 TPU보다 연산 효율성이 뛰어나다고 밝혔다. 사티아 나델라 MS CEO는 "업계 최고의 추론 효율성을 위해 설계됐으며 같은 예산 대비 성능이 30% 높다"고 자신했다. 이는 엔비디아 GPU의 높은 가격과 공급 부족 문제를 정면 돌파하겠다는 의지로 풀이된다. 훈련된 AI 모델이 서비스를 실행하는 '추론' 단계에서는 고비용의 엔비디아 GPU보다 가성비(가격 대비 성능)가 뛰어난 맞춤형 칩이 유리하기 때문이다. 마이아 200은 오픈AI의 최신 모델인 'GPT-5.2'와 MS의 '코파일럿' 구동에 최적화돼 운영 비용을 대폭 절감할 것으로 기대된다. ◇ 빅테크의 '칩 독립선언'... 엔비디아 독주 체제 균열? MS뿐만 아니라 구글, 아마존, 메타 등 빅테크들은 이미 자체 칩 개발에 사활을 걸고 있다. 구글은 'TPU'를 자사 서비스에 전면 적용 중이며 AWS는 최근 성능을 대폭 개선한 '트레이니엄3'를 공개했다. 오픈AI 역시 브로드컴과 손잡고 자체 칩 개발을 추진 중이다. 이러한 움직임은 엔비디아 의존도를 낮추고 공급망을 다변화하려는 생존 전략이다. 월스트리트저널(WSJ)은 "AI 기업들의 자체 칩은 엔비디아에 또 다른 위협이 된다"고 분석했다. 하지만 엔비디아의 반격도 만만치 않다. 엔비디아는 단순 칩 제조를 넘어 CPU, 서버, 소프트웨어, 모델을 아우르는 '풀스택 AI' 기업으로 진화하고 있다. 최근에는 AI 추론 칩 스타트업 '그록(Groq)'을 인수하며 약점인 추론 시장 방어에도 나섰다. 또한 올해 TSMC의 최대 고객사로 등극할 것으로 예상되는 등 압도적인 물량 공세를 예고하고 있다. 전문가들은 2026년이 AI 칩 시장의 분기점이 될 것으로 내다본다. 엔비디아의 범용 GPU가 여전히 학습 시장을 주도하겠지만 서비스 단계인 추론 시장에서는 빅테크들의 맞춤형 칩(ASIC)이 점유율을 빠르게 잠식할 것이라는 분석이다. MS는 마이아 200을 미국 아이오와주 데이터센터에 배치하기 시작했으며 향후 애리조나주 등으로 확대할 계획이다. 칩부터 데이터센터까지 아우르는 '엔드투엔드' 설계로 인프라 구축 기간을 절반으로 단축시킨 점도 강점이다. 업계 관계자는 "MS의 마이아 200은 단순한 기술 과시용이 아니라 실질적인 비용 절감을 위한 전략적 무기"라며 "빅테크들의 자체 칩 생태계가 확장될수록 엔비디아의 가격 결정력은 약화될 수밖에 없을 것"이라고 전망했다.2026-01-27 16:47:56
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SK하이닉스, MS '마이아200'에 HBM 독점 공급...'탈 엔비디아' 선언한 빅테크 [이코노믹데일리] SK하이닉스가 마이크로소프트(MS)의 자체 개발 인공지능(AI) 가속기 '마이아 200'에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 것으로 확인됐다. 엔비디아에 이어 MS라는 거대 고객사를 독점적으로 확보함으로써 SK하이닉스는 AI 메모리 시장에서의 지배력을 다시 한번 입증했다. 반면 삼성전자(대표 한종희)는 구글 등 다른 빅테크와의 협력을 강화하고 차세대 HBM4 시장 선점을 노리며 맹추격에 나섰다. SK하이닉스는 MS가 26일(현지시간) 공개한 차세대 AI 칩 '마이아 200'에 5세대 HBM인 'HBM3E'를 단독 공급한다. 마이아 200은 대만 TSMC의 3나노 공정으로 제작된 주문형 반도체(ASIC)로 12단 HBM3E 6개를 탑재해 총 216GB의 메모리 용량을 갖췄다. MS는 이 칩을 미국 아이오와주와 애리조나주 데이터센터에 배치하며 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 작업에 착수했다. 이번 공급은 단순한 거래 이상의 의미를 갖는다. 글로벌 빅테크 기업들이 비용 절감과 서비스 최적화를 위해 '탈(脫) 엔비디아'를 외치며 자체 칩 개발에 속도를 내고 있기 때문이다. MS뿐만 아니라 구글은 7세대 텐서처리장치(TPU) '아이언우드'를, 아마존웹서비스(AWS)는 3세대 '트레이니엄'을 잇달아 선보이며 AI 반도체 시장을 다변화하고 있다. 이러한 흐름은 HBM 제조사에 새로운 기회다. 엔비디아 GPU에 집중됐던 HBM 수요가 빅테크의 자체 칩(ASIC)으로 분산되면서 시장 규모 자체가 폭발적으로 성장하고 있다. 특히 빅테크들은 범용 GPU보다 전력 효율이 높은 맞춤형 칩을 선호하는데 이를 구동하기 위해서는 고성능 HBM이 필수적이다. SK하이닉스가 엔비디아 공급망을 장악한 데 이어 MS 물량까지 독식한 것은 메모리 미세공정과 수율 관리 능력에서 경쟁사를 압도했기 때문으로 풀이된다. ◆ 삼성 vs SK, 'ASIC 동맹'과 'HBM4'로 진검승부 삼성전자는 구글과의 동맹을 강화하며 반격에 나섰다. 업계에 따르면 삼성전자는 구글의 TPU와 브로드컴 칩에 탑재되는 HBM 물량의 상당 부분을 책임지고 있는 것으로 알려졌다. 엔비디아와 MS 진영을 선점한 SK하이닉스에 맞서 구글·브로드컴 진영을 확보해 점유율 격차를 좁히겠다는 전략이다. 승부처는 6세대 제품인 'HBM4'다. HBM4는 메모리에 연산 기능을 더하는 등 기술적 난도가 높아 시장 판도를 뒤집을 게임체인저로 꼽힌다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD의 HBM4 품질 테스트를 통과해 다음 달 정식 납품을 앞두고 있는 것으로 전해진다. 이는 차세대 시장에서만큼은 주도권을 놓치지 않겠다는 삼성의 의지가 반영된 결과다. SK하이닉스 역시 지난 9월부터 HBM4 양산 체제를 구축하고 엔비디아와 최적화 작업을 진행 중이다. 업계 관계자는 "HBM3E까지는 SK하이닉스의 독주 체제였으나 빅테크의 자체 칩 경쟁이 본격화되고 HBM4로 기술 세대가 넘어가면서 삼성전자의 추격이 거세지고 있다"며 "향후 HBM 시장은 엔비디아 공급률뿐만 아니라 얼마나 다양한 빅테크 고객사를 확보하느냐에 따라 승패가 갈릴 것"이라고 전망했다.2026-01-27 15:09:02
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