AI 시대의 승자를 가르는 전쟁터가 소프트웨어에서 하드웨어로 이동하고 있다. 2026년 들어 NVIDIA, AMD, Microsoft가 대형 과학 계산칩 시장에서 전례 없는 투자 경쟁을 벌이는 중이다. Alphabet은 올해 AI 인프라에 최대 1850억 달러를 투자할 계획이라고 Bloomberg가 보도했다. 이는 투자자 예상치를 크게 웃도는 규모다.
NVIDIA는 1월 15일 Earth-2 오픈 모델 패밀리를 공개하며 AI 기상 예측 시장 공략에 나섰다. 기후 시뮬레이션 같은 대규모 과학 계산 수요가 폭발적으로 증가하면서 고성능 칩이 필수 인프라로 자리잡은 것이다. Microsoft도 가만있지 않았다. 1월 26일 차세대 AI 추론칩 Maia 200을 발표하며 자체 실리콘 개발에 박차를 가하고 있다고 TechCrunch가 전했다. 클라우드 기업들이 NVIDIA 의존도를 낮추기 위해 직접 칩을 설계하는 추세가 뚜렷하다.
AMD는 CES 2026에서 Ryzen AI 400 시리즈를 공개하며 엣지 디바이스 AI 칩 시장을 노린다. PC와 모바일 기기에서 실시간 AI 처리가 가능해지면서 데이터센터 칩과 엣지 칩 양쪽 모두에서 경쟁이 치열해지는 양상이다. 특히 과학 연구기관과 제약사들이 신약 개발과 단백질 접힘 예측에 대형 계산칩을 대량 도입하면서 수요가 폭발했다. 기존 CPU로는 처리 속도가 너무 느려 실용성이 떨어지기 때문이다.
하드웨어 경쟁은 당분간 더 격화될 전망이다. AI 모델이 대형화되면서 학습과 추론 모두 막대한 연산 자원을 요구한다. 자체 칩을 보유한 기업만이 비용 효율성과 성능 최적화에서 우위를 점할 수 있다. Gartner는 2027년까지 대형 클라우드 업체의 70%가 자체 AI 칩을 운영할 것으로 예측한다. 소프트웨어 혁신만큼이나 실리콘 혁신이 AI 시대의 핵심 경쟁력이 된 셈이다.
FAQ
Q: 왜 클라우드 기업들이 직접 칩을 만드나?
A: NVIDIA 칩 의존도를 낮추고 비용을 절감하기 위해서다. 자체 칩으로 성능 최적화와 공급망 안정성도 확보할 수 있다.
Q: 대형 과학 계산칩이란 무엇인가?
A: 기후 시뮬레이션, 신약 개발, 단백질 접힘 같은 복잡한 과학 연산을 고속 처리하는 전문 칩이다. GPU보다 병렬 처리 능력이 뛰어나다.
Q: AMD가 경쟁에서 살아남을 수 있나?
A: 엣지 디바이스 AI 칩 시장에서 기회가 있다. 데이터센터는 NVIDIA 독주지만 PC와 모바일에서는 AMD가 경쟁력을 갖췄다.