<앵커>
구글이 새로 내놓은 제미나이 3가 현존하는 생성형 AI 중 가장 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 제미나이 3는 구글이 자체개발한 AI칩 TPU로 학습했는데, 엔비디아 GPU가 지배하고 있는 AI칩 시장에 판도 변화가 예상됩니다.
국내 반도체 업체들에게도 HBM과 저전력 반도체 수요 증가 등 긍정적인 효과가 예상됩니다. 자세한 내용 산업부 홍헌표 기자와 알아보겠습니다.
홍 기자, 구글의 제미나이 3 성능이 어느정도로 뛰어납니까?
<기자>
구글의 새 AI 모델인 제미나이 3 성능은 경쟁 모델들을 훨씬 뛰어넘었습니다.
가장 어려운 AI 성능 지표인 ‘Humanity’s Last Exam(인류 마지막 시험)’에서 37.5%의 점수를 기록해 오픈AI의 GPT-5.1(26.5%)과 앤트로픽의 클로드 소넷 4.5(13.7%) 모두 뛰어넘었습니다.
어려운 수학문제로 구성된 ‘MathArena Apex(매스아레나 에이펙스)’에서는 23.4%를 기록해 소넷 4.5(1.6%), GPT-5.1(1.0%)를 크게 앞질렀습니다.
시장에서 주목하는 것은 단순히 제미나이 성능이 좋아서 만은 아닙니다.
제미나이 3가 구글이 자체 개발한 AI 전용칩인 'TPU v7'으로 학습했기 때문입니다.
소넷 4.5는 엔비디아의 H100, GPT-5.1은 엔비디아의 H200으로 학습했습니다.
그동안 AI는 '엔비디아의 GPU로 학습해야 가장 좋은 성능을 낼 수 있다'는 공식이 깨져버린 겁니다.
<앵커>
글로벌 빅테크들이 엔비디아 의존을 낮추기 위해 자체 칩 생산에 뛰어들고 있는데, 고성능의 TPU가 엔비디아 GPU를 대체할 수 있는 건가요?
<기자>
빅테크들이 AI칩 시장에서 탈엔비디아를 외친 것은 2년 가량 됐습니다.
AI 학습을 위해 엔비디아 칩을 구매해야하는데 칩 가격은 계속 뛰고, 공급이 턱없이 부족해 마냥 기다릴 수만은 없었기 때문입니다.
이에 구글은 TPU, 아마존은 트레이니엄, 메타 MTIA, 테슬라 도조 등 글로벌 기업들이 줄줄이 자체 AI 칩 생산에 뛰어들었습니다.
여기서 가장 앞서 있는 것은 구글인데요, 지난 주 한국경제TV 포럼에서 나온 전문가의 이야기 들어보시겠습니다.
[제이 정 / 밀레니엄뉴호라이즌스 대표 : 구글은 자체적으로 개발한 TPU라는 칩이 있습니다. 지금 그렇기 때문에 엔비디아에 전부 다 목을 매고 있는데 구글은 엔비디아가 의존도가 낮고 또 많은 생태계가 벌써 형성되어있기 때문에 경쟁력이 있다고 생각합니다.]
엔비디아의 GPU는 범용성이 넓다는 장점이 있지만 AI 전용칩이 아닙니다.
그래픽이나 영상, 암호화폐 채굴 등 다양하게 쓰이기 때문에 쉽게 사용할 수 있지만 반대로 AI 학습에는 오히려 전력과 에너지가 많이 소모되고 처리 지연 문제도 있습니다.
이에 자본이 풍부한 빅테크들은 직접 AI 전용 칩을 개발하는 것으로 선회한 겁니다.
앞으로 주문형 반도체(ASIC)으로 불리는 AI 칩 시장이 더 커질 전망입니다.
그렇다고 엔비디아의 GPU 시장이 무너진다고 보기는 어렵습니다.
여전히 자체 칩을 생산할 수 있는 기업은 빅테크 몇 개 뿐입니다. 테슬라의 경우 자체 칩 생산 팀인 도조(DOJO)를 해체하기도 했습니다.
GPU를 완전히 대체한다기 보다는 AI칩 시장에서 동반 성장한다고 이해하시면 될 것 같습니다.
<앵커>
주문형 반도체 시장이 커지면 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체사에도 영향을 줄 것으로 보입니다. 역시 가장 먼저 HBM 공급이 늘어날 것으로 보이는데, 어떤 영향이 있습니까?
<기자>
AI 데이터센터 투자가 늘면서 당분간은 기존 엔비디아 GPU로 대표되는 시장과 주문형 반도체 시장이 함께 성장한다고 보면 됩니다.
TPU는 구글이 미국의 시스템 반도체사 브로드컴과 공동 설계를 하고, TSMC에 위탁생산을 맡기는 구조입니다.
또 TPU에는 HBM3E가 들어가는데, SK하이닉스의 메모리를 탑재하는 것으로 알려졌습니다.
이렇게 자체 AI칩 시장이 성장하면 HBM 선두주자인 SK하이닉스 뿐만 아니라 삼성전자에게도 기회가 열릴 것으로 보입니다.
메모리 반도체는 공급이 부족한 상황이어서 엔비디아 물량을 제외하고 주문형 반도체 수요가 들어오면 아무래도 생산능력이 큰 삼성이 여유가 있기 때문입니다.
또 삼성의 경우 파운드리 분야에서도 기회가 있다는 평가입니다.
최근 일론 머스크가 테슬라의 자체 칩인 'AI6'를 삼성 파운드리에 맡긴다고 했죠
이렇게 빅테크들의 자체 칩 생산이 늘면 모든 물량을 TSMC에만 맡길 수 없습니다.
결국 엔비디아를 포함해 글로벌 빅테크 고객이 다양해지는 점에서 삼성과 SK 모두에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 분석입니다.
<앵커>
앞에서 언급했듯이 자체 AI 칩 개발에는 에너지 소모를 낮추기 위한 목적도 있잖아요? 그러면 메모리 반도체에서 HBM 뿐만 아니라 저전력 메모리 수요도 늘어날 것 같은데요?
<기자>
학습용 AI에는 주로 HBM이 필요했습니다. 보다 빠른 학습이 요구됐기 때문입니다.
지금은 AI가 추론용으로 바뀌면서 오랜시간 유지하는게 중요해졌습니다.
그런데 GPU는 발열, 많은 에너지 소모라는 단점이 있어 전력 소모를 줄이는 것이 화두입니다.
자체 칩을 생산하는 구글이나 메타 뿐만 아니라 엔비디아도 저전력을 고민하고 있습니다.
여기서 HBM의 보완재로 떠오르는게 LPDDR5X입니다. LP가 LOW POWER 저전력이라는 뜻이죠.
기존 LPDDR은 주로 스마트폰이나 태블릿에 쓰였는데, 삼성과 SK하이닉스가 이걸 AI 서버용으로 확대하고 있습니다.
LPDDR은 두 회사가 이미 양산성을 확보한 상황이고, 가격도 HBM 대비 저렴하다는 장점이 있습니다.
이 시장에서는 현재까지 삼성전자가 조금 더 유리하다는 평가입니다.
SK하이닉스가 HBM에 집중하고 있다보니 삼성이 공정을 다양화 할 수 있다는 이유에서입니다.
또한 삼성은 자체 스마트폰과 태블릿에서 LPDDR의 성능 실험을 다수 진행한 것도 장점입니다.
올해는 두 회사 모두 AI 서버용 LPDDR5X 샘플을 출하했는데, 내년에는 LPDDR6를 TPU나 NPU 등 주문형 반도체에 적용하는 것도 준비 중입니다.
여기에 중국의 반도체 회사인 창신메모리 테크놀로지스(CXMT)가 DDR5와 LPDDR5X를 포함한 차세대 D램 제품을 지난 23일 처음 공개했습니다.
올해 초 저가형 메모리 벗어나 고급형 D램을 출시하겠다고 밝힌 지 1년도 채 되지 않아 개발에 성공한 겁니다.
<앵커>
잘 들었습니다.
구글이 새로 내놓은 제미나이 3가 현존하는 생성형 AI 중 가장 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 제미나이 3는 구글이 자체개발한 AI칩 TPU로 학습했는데, 엔비디아 GPU가 지배하고 있는 AI칩 시장에 판도 변화가 예상됩니다.
국내 반도체 업체들에게도 HBM과 저전력 반도체 수요 증가 등 긍정적인 효과가 예상됩니다. 자세한 내용 산업부 홍헌표 기자와 알아보겠습니다.
홍 기자, 구글의 제미나이 3 성능이 어느정도로 뛰어납니까?
<기자>
구글의 새 AI 모델인 제미나이 3 성능은 경쟁 모델들을 훨씬 뛰어넘었습니다.
가장 어려운 AI 성능 지표인 ‘Humanity’s Last Exam(인류 마지막 시험)’에서 37.5%의 점수를 기록해 오픈AI의 GPT-5.1(26.5%)과 앤트로픽의 클로드 소넷 4.5(13.7%) 모두 뛰어넘었습니다.
어려운 수학문제로 구성된 ‘MathArena Apex(매스아레나 에이펙스)’에서는 23.4%를 기록해 소넷 4.5(1.6%), GPT-5.1(1.0%)를 크게 앞질렀습니다.
시장에서 주목하는 것은 단순히 제미나이 성능이 좋아서 만은 아닙니다.
제미나이 3가 구글이 자체 개발한 AI 전용칩인 'TPU v7'으로 학습했기 때문입니다.
소넷 4.5는 엔비디아의 H100, GPT-5.1은 엔비디아의 H200으로 학습했습니다.
그동안 AI는 '엔비디아의 GPU로 학습해야 가장 좋은 성능을 낼 수 있다'는 공식이 깨져버린 겁니다.
<앵커>
글로벌 빅테크들이 엔비디아 의존을 낮추기 위해 자체 칩 생산에 뛰어들고 있는데, 고성능의 TPU가 엔비디아 GPU를 대체할 수 있는 건가요?
<기자>
빅테크들이 AI칩 시장에서 탈엔비디아를 외친 것은 2년 가량 됐습니다.
AI 학습을 위해 엔비디아 칩을 구매해야하는데 칩 가격은 계속 뛰고, 공급이 턱없이 부족해 마냥 기다릴 수만은 없었기 때문입니다.
이에 구글은 TPU, 아마존은 트레이니엄, 메타 MTIA, 테슬라 도조 등 글로벌 기업들이 줄줄이 자체 AI 칩 생산에 뛰어들었습니다.
여기서 가장 앞서 있는 것은 구글인데요, 지난 주 한국경제TV 포럼에서 나온 전문가의 이야기 들어보시겠습니다.
[제이 정 / 밀레니엄뉴호라이즌스 대표 : 구글은 자체적으로 개발한 TPU라는 칩이 있습니다. 지금 그렇기 때문에 엔비디아에 전부 다 목을 매고 있는데 구글은 엔비디아가 의존도가 낮고 또 많은 생태계가 벌써 형성되어있기 때문에 경쟁력이 있다고 생각합니다.]
엔비디아의 GPU는 범용성이 넓다는 장점이 있지만 AI 전용칩이 아닙니다.
그래픽이나 영상, 암호화폐 채굴 등 다양하게 쓰이기 때문에 쉽게 사용할 수 있지만 반대로 AI 학습에는 오히려 전력과 에너지가 많이 소모되고 처리 지연 문제도 있습니다.
이에 자본이 풍부한 빅테크들은 직접 AI 전용 칩을 개발하는 것으로 선회한 겁니다.
앞으로 주문형 반도체(ASIC)으로 불리는 AI 칩 시장이 더 커질 전망입니다.
그렇다고 엔비디아의 GPU 시장이 무너진다고 보기는 어렵습니다.
여전히 자체 칩을 생산할 수 있는 기업은 빅테크 몇 개 뿐입니다. 테슬라의 경우 자체 칩 생산 팀인 도조(DOJO)를 해체하기도 했습니다.
GPU를 완전히 대체한다기 보다는 AI칩 시장에서 동반 성장한다고 이해하시면 될 것 같습니다.
<앵커>
주문형 반도체 시장이 커지면 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체사에도 영향을 줄 것으로 보입니다. 역시 가장 먼저 HBM 공급이 늘어날 것으로 보이는데, 어떤 영향이 있습니까?
<기자>
AI 데이터센터 투자가 늘면서 당분간은 기존 엔비디아 GPU로 대표되는 시장과 주문형 반도체 시장이 함께 성장한다고 보면 됩니다.
TPU는 구글이 미국의 시스템 반도체사 브로드컴과 공동 설계를 하고, TSMC에 위탁생산을 맡기는 구조입니다.
또 TPU에는 HBM3E가 들어가는데, SK하이닉스의 메모리를 탑재하는 것으로 알려졌습니다.
이렇게 자체 AI칩 시장이 성장하면 HBM 선두주자인 SK하이닉스 뿐만 아니라 삼성전자에게도 기회가 열릴 것으로 보입니다.
메모리 반도체는 공급이 부족한 상황이어서 엔비디아 물량을 제외하고 주문형 반도체 수요가 들어오면 아무래도 생산능력이 큰 삼성이 여유가 있기 때문입니다.
또 삼성의 경우 파운드리 분야에서도 기회가 있다는 평가입니다.
최근 일론 머스크가 테슬라의 자체 칩인 'AI6'를 삼성 파운드리에 맡긴다고 했죠
이렇게 빅테크들의 자체 칩 생산이 늘면 모든 물량을 TSMC에만 맡길 수 없습니다.
결국 엔비디아를 포함해 글로벌 빅테크 고객이 다양해지는 점에서 삼성과 SK 모두에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 분석입니다.
<앵커>
앞에서 언급했듯이 자체 AI 칩 개발에는 에너지 소모를 낮추기 위한 목적도 있잖아요? 그러면 메모리 반도체에서 HBM 뿐만 아니라 저전력 메모리 수요도 늘어날 것 같은데요?
<기자>
학습용 AI에는 주로 HBM이 필요했습니다. 보다 빠른 학습이 요구됐기 때문입니다.
지금은 AI가 추론용으로 바뀌면서 오랜시간 유지하는게 중요해졌습니다.
그런데 GPU는 발열, 많은 에너지 소모라는 단점이 있어 전력 소모를 줄이는 것이 화두입니다.
자체 칩을 생산하는 구글이나 메타 뿐만 아니라 엔비디아도 저전력을 고민하고 있습니다.
여기서 HBM의 보완재로 떠오르는게 LPDDR5X입니다. LP가 LOW POWER 저전력이라는 뜻이죠.
기존 LPDDR은 주로 스마트폰이나 태블릿에 쓰였는데, 삼성과 SK하이닉스가 이걸 AI 서버용으로 확대하고 있습니다.
LPDDR은 두 회사가 이미 양산성을 확보한 상황이고, 가격도 HBM 대비 저렴하다는 장점이 있습니다.
이 시장에서는 현재까지 삼성전자가 조금 더 유리하다는 평가입니다.
SK하이닉스가 HBM에 집중하고 있다보니 삼성이 공정을 다양화 할 수 있다는 이유에서입니다.
또한 삼성은 자체 스마트폰과 태블릿에서 LPDDR의 성능 실험을 다수 진행한 것도 장점입니다.
올해는 두 회사 모두 AI 서버용 LPDDR5X 샘플을 출하했는데, 내년에는 LPDDR6를 TPU나 NPU 등 주문형 반도체에 적용하는 것도 준비 중입니다.
여기에 중국의 반도체 회사인 창신메모리 테크놀로지스(CXMT)가 DDR5와 LPDDR5X를 포함한 차세대 D램 제품을 지난 23일 처음 공개했습니다.
올해 초 저가형 메모리 벗어나 고급형 D램을 출시하겠다고 밝힌 지 1년도 채 되지 않아 개발에 성공한 겁니다.
<앵커>
잘 들었습니다.
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