구글 25년 3분기 실적 Income Statement:
Cloud Growth:
🔎 NVIDIA의 도전장: Google TPU의 외부 공급 확대
2025년, Google은 자체 개발한 AI 칩인 TPU(Tensor Processing Unit) 의 외부 공급을 본격적으로 강화하고 있습니다. 특히, NVIDIA GPU를 주로 사용해오던 소규모 클라우드 업체들을 대상으로 자사의 TPU를 데이터 센터에 사용할 방안을 논의 중입니다.
대표적인 사례로, 영국 클라우드 업체 플루이드스택(Fluidstack) 과의 협력이 있습니다. Google은 뉴욕 데이터 센터에 TPU를 장착하기로 합의했으며, 해당 센터의 운영 비용을 감당하지 못할 경우 최대 32억 달러를 보증하기로 했습니다. 이는 Google이 TPU 생태계를 확장하기 위해 적극적인 인센티브를 제공하고 있음을 보여줍니다.
💡 Google, 왜 지금 TPU를 외부에 공급하나?
Google의 공격적인 TPU 확산 전략 뒤에는 몇 가지 명확한 목적이 있습니다.
- 첫째, NVIDIA 의존도 완화. Google은 NVIDIA GPU의 주요 고객이지만, 장기적으로는 자체 칩 개발을 통해 매출을 늘리고 NVIDIA에 대한 의존도를 낮추는 전략을 추진해 왔습니다.
- 둘째, ‘추론(Inference) 시대’ 선점. Google은 2025년 4월, 7세대 TPU인 ‘아이언우드(Ironwood)’ 를 공개하며 “AI 파워의 다음 최첨단을 가능하게 할 것”이라고 선언했습니다. 이 칩은 대규모 AI 추론 작업에 특화되어 있어, AI 모델이 실제로 활용되는 단계에서의 우위를 점하겠다는 의지를 나타냅니다.
- 셋째, 하이퍼스케일러 간 경쟁 심화. AI 학습 비용이 급증하면서, NVIDIA GPU에 대한 대안을 찾는 기업들이 늘고 있습니다. Google은 상대적으로 저비용·고가용성을 강점으로 내세운 ‘네오클라우드(NeoCloud)’ 업체들을 공략하며 시장의 틈새를 공략하고 있습니다.
⚙️ 협력과 경쟁의 이중주: NVIDIA와 Google의 관계
흥미로운 점은 Google이 NVIDIA에 도전하는 동시에, 여전히 중요한 파트너로서 협력 관계를 유지하고 있다는 사실입니다. 양사는 2025년 3월 GTC 컨퍼런스에서 에이전트 및 피지컬 AI(Agentic and Physical AI) 의 미래를 위한 새로운 협력 관계를 발표했습니다.
이 협력은 로보틱스, 신약 개발, 에너지망 최적화 등 다양한 분야를 포괄하며, Google DeepMind의 AI 워터마킹 기술 ‘신스ID(SynthID)’를 NVIDIA가 최초로 도입하는 내용도 포함되었습니다. 이는 AI 산업이 ‘완전한 경쟁’이 아닌 ‘협력적 경쟁(Coopetition)’의 국면에 접어들었음을 보여주는 사례입니다.
📈 향후 시장 전망 및 파급 효과
Google의 TPU 외부 공급 강화는 AI 인프라 시장에 다음과 같은 변화를 몰고 올 것으로 예상됩니다.
- 클라우드 시장 다극화: 중소 규모의 클라우드 제공업체들에게 NVIDIA 외의 선택지를 제공함으로써 시장의 다극화를 촉진할 것입니다.
- 비용 효율성 증가: NVIDIA GPU의 독점적 위치에 도전함으로써 전반적인 AI 컴퓨팅 비용의 하방 압력으로 작용할 수 있습니다.
- 국가별 기술 주권 경쟁 가속: 미국의 ‘스타게이트(Stargate) 프로젝트’, 유럽의 적극적인 AI 투자 등 국가 차원의 AI 인프라 패권 경쟁이 격화되는 가운데, Google의 TPU는 미국의 기술 공급망 자립 정책과도 맥을 같이합니다.
💎 결론: AI 인프라 전쟁의 새로운 장
Google의 ‘NVIDIA의 순간’은 AI 산업이 단순한 소프트웨어와 알고리즘의 경쟁을 넘어, 이를 구동하는 하드웨어와 컴퓨팅 파워의 결정적 중요성이 전 세계적으로 인식되고 있음을 보여줍니다.
향후 AI 인프라 시장은 NVIDIA의 독주 체제가 유지될지, Google의 TPU를 비롯한 다양한 대안들이 보다 균형 있는 시장을 만들어갈지 주목할 필요가 있습니다. 한 가지 분명한 것은, 이 같은 경쟁이 결국에는 더 혁신적이고 비용 효율적인 AI 솔루션을 시장에 제공하며 전체 생태계의 성장을 촉진할 것이라는 점입니다.
이 글이 유익하셨다면, AI 산업의 역동적인 변화를 함께 따라가 보는 것은 어떨까요? 궁금한 점이나 생각을 댓글로 나누면 더욱 의미 있는 대화가 될 수 있을 것 같습니다.