핵심 내용 요약
최근 칩 거대 기업인 보드컴(Broadcom)이 역대 최고의 재무 성과를 발표했습니다. 3분기 총 매출은 약 300억 달러에 달해 전년 대비 86% 증가했으며, 특히 맞춤형 AI 칩 수익은 두 배 이상으로 급증했습니다. 이러한 성과의 배경에는 보드컴이 갑자기 운이 좋아진 것이 아니라, 구글(Google), 메타(Meta), 오픈AI(OpenAI)부터 아마존(Amazon)에 이르기까지 전 세계의 주요 AI 기업들이 모두 AI 칩을 자체 개발하거나 맞춤 제작하기 시작했기 때문입니다. 이들은 더 이상 엔비디아(NVIDIA)의 기성 칩에 완전히 의존하고 싶지 않습니다. 본질적으로는 “비용 절감, 권력 확보, 생존”이라는 세 가지 목표를 실현하기 위함입니다. AI 칩 시장의 독점 구조가 점차 깨지고 있는 것입니다.
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상세 분석
1. 보드컴이 갑자기 큰 수익을 올린 이유는 무엇인가?
많은 사람들은 보드컴을 데이터 센터의 네트워크 스위칭 칩을 제조하는 기업으로만 알고 있었지만, 이번 성과는 보드컴이 모든 AI 기업의 필요를 정확히 파악했기 때문입니다. 대부분의 대형 AI 모델 기업들은 칩을 자체적으로 제조할 능력이 없으며, 수백 명의 칩 엔지니어를 고용하고 TSMC와 같은 파운드리와 협력하여 설계부터 생산까지 모든 과정을 처리하는 데 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 반면 보드컴은 칩 제조의 전 과정을 “풀세트 서비스”로 제공합니다. 기업이 필요한 성능과 최적화해야 할 시나리오를 알려주면, 칩 설계부터 생산까지 모든 것을 대신 처리해줍니다. 예를 들어, 오픈AI의 “리틀 칠리(Little Chili)” 추론 칩은 설계 시작부터 최종 생산까지 단 9개월밖에 걸리지 않았습니다. 이제 구글, 메타, 오픈AI, 앤서로픽(Anthropic)과 같은 주요 기업들의 맞춤형 칩 주문은 거의 모두 보드컴에 의해 처리되며, 이로 인해 보드컴은 막대한 수익을 올리고 있습니다.
2. 거대 기업들의 칩 제조가 단순한 구호에 그치지 않고 실제로 이루어지고 있으며, 자체 개발한 칩으로 모델 판매보다 더 많은 수익을 올리고 있습니다.
전 세계 AI 기업들의 칩 제조는 이제 PPT 단계를 넘어서 실제로 상용화되고 있습니다:
- 구글은 2016년에 자체 TPU 칩을 개발했으며, 현재 8세대 칩이 양산 단계에 접어들었습니다. 구글은 훈련용과 추론용 칩을 별도로 개발했으며, 이전에 앤서로픽과 체결한 20억 달러 규모의 계약도 구글의 자체 TPU를 구매하는 데 사용되었습니다.
- 메타는 보드컴과 협력하여 개발한 첫 번째 맞춤형 칩을 자사의 페이스북(Facebook)과 인스타그램(Instagram) 콘텐츠 추천 시스템에 사용하고 있습니다. 이 칩 덕분에 사용자는 더 빠르고 관심 있는 콘텐츠를 볼 수 있습니다. 곧 출시될 새로운 칩은 생성형 AI 모델에도 적합할 것입니다.
- 아마존의 자체 개발 AI 훈련 칩인 트레이니엄(Trainium)은 이미 3세대에 이르렀으며, 아직 출시되지 않은 4세대 칩의 수요도 이미 확보되었습니다. 자체 칩 사업은 전 세계 상위 3위 수준에 달하며, 많은 전문 칩 기업들보다 더 많은 수익을 올리고 있습니다.
- 국내 기업들도 뒤처지지 않고 있습니다. 화웨이( Huawei)의 승텡(Shengteng), 알리바바(Alibaba)의 진우(RealWu), 바이두(Baidu)의 쿤룬심(KunlunCore) 등이 이미 대규모로 사용되고 있으며, 텐센트(Tencent)만이 공개적으로 참여하지 않았을 뿐입니다.
3. 자체 개발 칩의 이점: 비용 절감
많은 사람들이 엔비디아 칩을 구입하여 사용하는 것이 더 편리하다고 생각하지만, 실제로는 비용 절감이 큰 이점입니다. 예를 들어, 보드컴의 맞춤형 칩을 사용하면 전력 소비와 인력 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 오픈AI의 “리틀 칠리” 칩은 대형 AI 모델에 최적화되어 있으며, 불필요한 기능을 제거하여 추론 비용을 50%까지 절감했습니다. 이로 인해 연간 수십억 달러의 비용을 절약할 수 있습니다.
4. 엔비디아에 대한 의존성 감소
이전에는 모든 AI 기업들이 엔비디아 칩에 의존해야 했지만, 이제는 상황이 바뀌었습니다. 자체 개발한 칩을 사용함으로써 엔비디아의 가격 변동이나 공급 중단에 대한 위험을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 엔비디아가 가격을 30% 인상하더라도 협상의 여지가 있으며, 공급이 중단되더라도 자체 칩으로 대체할 수 있습니다. 특히 국내 기업들에게는 엔비디아 칩의 수입 제한이 있어 자체 개발이 생존을 위한 필수적인 선택입니다.
5. AI 칩 시장의 변화
이러한 변화는 AI 산업의 미래를 예고합니다. 기업들은 더 이상 엔비디아에 의존하지 않고 자체적으로 칩을 개발함으로써 시장 주도권을 확보하고자 합니다. 이는 엔비디아의 독점 구조를 깨고 새로운 경쟁 구조를 만들어나가는 과정입니다.