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[IT뉴스]반도체 회사도 아닌데 줄줄이 뛰어든 빅테크…경계 허물어진 'AI칩 전쟁'
온카뱅크관리자
조회:
56
2024-04-16 19:00:03
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구글·MS·메타·네이버 줄줄이 AI칩 개발 <br>CPU 시장 장악한 인텔 울타리에서도 독립 추진</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YCcgAgOJZQ"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="GeVB2BMUXP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="아마존과 구글, 페이스북, MS 등의 로고 이미지 합성. AFP 자료사진" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190005911iqes.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="H6jojosd1v" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190005911iqes.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 아마존과 구글, 페이스북, MS 등의 로고 이미지 합성. AFP 자료사진 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="XoQfPfnb18" dmcf-ptype="general">글로벌 빅테크들이 인공지능(AI) 기술 주도권을 쥐기 위해 더 똑똑한 거대언어모델(LLM)을 만드는 대신 자체 AI칩과 중앙처리장치(CPU) 개발에 뛰어들고 있다. AI 기술 경쟁 과열로 AI칩 수요가 폭증하자 전통 반도체 회사가 아닌 AI 기술 회사까지 칩 설계에 나선 것이다. </p> <hr class="line_divider" dmcf-pid="5LPV6ViBXf" dmcf-ptype="line"> <h3 dmcf-pid="1oQfPfnbYV" dmcf-ptype="h3">엔비디아 벗어나자</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="tgx4Q4LK52" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 반도체 이미지. 게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190007913rzer.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5S0101KGZh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190007913rzer.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) 반도체 이미지. 게티이미지뱅크 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="3kiMJMA8ZK" dmcf-ptype="general">16일 정보기술(IT) 업계에 따르면 <strong>빅테크들은 생성형 AI를 만들기 위해 고성능 컴퓨터를 앞다퉈 도입 중</strong>이다. 생성형 AI 구현의 핵심은 그래픽처리장치(GPU). 한 번에 여러 계산을 할 수 있어 복잡한 AI 훈련과 서비스에 알맞은 AI반도체로 활용되고 있다. 현재 엔비디아가 점유율에서 압도적 1위다. </p> <p dmcf-pid="090535bYGb" dmcf-ptype="general"><strong>최근 들어 구글, 메타, 마이크로소프트(MS) 등은 '엔비디아 의존도 줄이기'에 힘을 쏟고 있다. 비싼 GPU 대신 AI 훈련 효율성을 높여주는 칩 개발에 나선 것. </strong>독자적 AI 생태계를 마련하려는 <strong>구글이 선봉에 섰다.</strong> 최근 생성형 AI 모델인 '제미나이'를 훈련하기 위해 만들어진<strong> 텐서처리장치(TPU) 신제품 'v5p'를 정식 출시</strong>했다. <strong>TPU는 구글의 자체 AI전용 칩</strong>이다. 엔비디아가 제작한 고급 AI칩에 대항할 수 있는 대안으로 꼽혔지만 직접 살 수 없었는데 엔비디아의 첨단 AI칩을 대체하기 위해 자체 AI칩을 시장에 내놓은 것이다. 구글 클라우드는 "v5p는 현존하는 가장 강력한 제품"이라고 자신했다. </p> <p dmcf-pid="p2p101KGGB" dmcf-ptype="general"><strong>MS도 지난해 11월 AI학습과 추론을 위해 직접 설계한 칩인 '마이아100'을 내놓았다</strong>. MS의 AI 가속기 '애저 마이아' 시리즈의 첫 세대 제품이다. 마이아100은 1,050억 개의 트랜지스터를 갖췄고 5나노미터(nm) 공정으로 만들어졌다. 마이아100은 MS와 동맹 관계인 오픈AI가 테스트하고 있다. 또<strong> MS는 AI 추론 전용칩 '아테나' 개발을 위해서도 <span>AMD</span>와 힘을 모으고 </strong>있다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="uGIwOwWA1z" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="주요 빅테크 반도체 개발 최근 현황. 한국일보" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190010583dltd.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="886070f51i" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190010583dltd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 주요 빅테크 반도체 개발 최근 현황. 한국일보 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="zXhmCmGk1u" dmcf-ptype="general"><strong>메타도 자체 AI칩인 MTIAv2(Meta Training and Inference Accelerator·메타 훈련 및 추론 가속기)를 꺼냈다</strong>. 메타의 자체 LLM인 '라마'와 같은 생성형 AI를 훈련하기 위해 기획됐다. 현재 메타가 운영하는 사회관계망서비스(SNS) 페이스북이나 인스타그램의 추천 알고리즘을 만드는 데 활용되고 있다고 한다. <span><strong>아마존</strong></span><strong>웹서비스(AWS)도 AI 추론칩 'AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia)'를 개발</strong>해 데이터센터(IDC)에 적용하고 있다. </p> <p dmcf-pid="qM9zKzQ0HU" dmcf-ptype="general">국내에선 <strong>네이버클라우드가 삼성전자와 내년 초 출시를 목표로 AI칩 '마하1'을 만드는 중</strong>이다. 네이버클라우드는 AI칩 '가우디'(Gaudi)를 가진 인텔 등 국내 학계 및 스타트업과 공동 연구를 진행하기로 했다. </p> <hr class="line_divider" dmcf-pid="KVUtpt9HZ3" dmcf-ptype="line"> <h3 dmcf-pid="9fuFUF2XXF" dmcf-ptype="h3">CPU도 자체 제작 나선 구글·MS·AWS</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="2473u3VZGt" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글 사옥. 게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190013039dlxl.jpg" data-org-width="625" dmcf-mid="yp1G5G7vGM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/16/hankooki/20240416190013039dlxl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글 사옥. 게티이미지뱅크 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="f8z070f5t5" dmcf-ptype="general"><strong>IDC용 CPU 시장에 도전하는 빅테크도 늘어나고 있다. </strong>AI용 IDC를 지을 때 가장 중요한 칩은 CPU와 GPU다. GPU는 AI 업무 처리 속도를 빠르게 높여주는 가속기 역할을 한다. <strong>컴퓨터 작업에 필요한 기본 업무는 CPU가 맡는데 빅테크들이 CPU 시장을 장악한 인텔에 대한 의존도를 줄이기 위해 직접 개발에 나선 것</strong>이다. </p> <p dmcf-pid="4BtH1HzTHZ" dmcf-ptype="general"><strong>구글이 최근 설계한 IDC용 CPU 엑시온이 대표적</strong>이다. 구글이 반도체 설계기업인 ARM과 협력해 만들었다. 기존 x86 CPU보다 최대 50% 향상된 성능, 최대 60% 향상된 에너지 효율성을 보인다는 게 구글의 설명이다. <strong>AWS는 2018년에 IDC용 CPU '그래비톤'</strong>을 직접 제작했다.<strong> MS도 지난해 자체 제작한 CPU인 코발트를 내놨다.</strong> </p> <p dmcf-pid="8bFXtXqyHX" dmcf-ptype="general">IT 업계 관계자는<strong> "클라우드 기업이 자체 칩을 가지면 반도체 공급 기업의 영향력에서 벗어날 수 있는 장점이 크다"</strong>면서도 "빅테크라도 (설계에 있어) 독자 기술력은 모자라기 때문에 기업 간 연합이 많이 이뤄질 것"이라고 봤다. </p> <p dmcf-pid="Pn6282JqYG" dmcf-ptype="general">김지현 기자 hyun1620@hankookilbo.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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