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(사진=셔터스톡) |
메타가 구글의 AI 칩 TPU를 수년간 임대하는 수십억달러 규모의 계약을 체결했다.
디 인포메이션은 26일(현지시간) 복수의 소식통을 인용, 메타가 구글과 다년간 TPU 임대 계약을 체결했으며, 계약 규모는 수십억 달러에 달한다고 보도했다.
이르면 내년부터 메타 데이터센터에 TPU를 직접 도입하는 방안도 논의 중인 것으로 전해졌다.
이번 계약은 구글 입장에서 대형 고객사를 추가로 확보한 상징적 성과다. 구글은 그동안 TPU를 자체 클라우드에 활용하는 데 그쳤지만, 지난해부터 메타와 대형 금융기관 등을 대상으로 TPU 사용을 적극 제안해 왔다. 엔비디아 GPU 대비 비용 효율성이 높다는 점을 내세웠다.
특히 메타가 TPU를 AI 학습용으로 활용한다는 점은 주목할 만하다. 전문가들은 엔비디아가 학습용 칩 시장에서 기술적으로 크게 앞선다고 평가해 왔다. 상대적으로 인프라 요구가 낮은 추론(inference) 시장에 경쟁사들이 집중됐다.
그러나 메타가 TPU를 AI 학습에 도입하기로 한 것은 엔비디아 의존도를 낮추려는 강한 의지를 보여준다는 평이다.
구글은 TPU 사업 확대를 위해 금융 지원에도 나섰다. 대형 투자사와 합작법인을 설립해 TPU를 구매한 뒤, 이를 AI 고객에게 재임대하는 모델을 추진 중이다. 일부 투자사와는 의향서(term sheet)를 수령한 것으로 전해졌다.
이 같은 구조는 xAI가 벤처캐피털과 손잡고 GPU를 확보한 방식과 유사하다. TPU를 담보로 특수목적법인을 통해 자금을 조달하는 방안도 논의되고 있다.
구글 클라우드에서는 TPU 사업을 대폭 확장할 경우, 지난해 2000억달러 이상의 매출을 올린 엔비디아의 최대 10%까지 잠식할 수 있다는 내부 평가도 나왔다고 알려졌다.
하지만 구글의 전략은 미묘한 균형을 요구한다. 구글은 여전히 엔비디아의 최대 GPU 고객 중 하나다. 대다수 AI 개발자가 엔비디아 기반 서버를 선호하는 만큼, 구글도 최신 GPU를 지속적으로 확보해야 클라우드 경쟁력을 유지할 수 있기 때문이다.
또 TPU와 엔비디아 GPU의 생산은 모두 TSMC가 담당, 생산 물량을 두고 경쟁하는 구조다.
메타의 이번 계약 배경으로는 내부 칩 개발 난항이 지목됐다. 메타는 몇년 전부터 AI 학습·추론용 칩을 자체 설계해 왔지만, 최근 차세대 학습용 칩 '올림푸스(Olympus)' 개발을 중단했다. 이전에도 2세대 학습 칩 '아이리스(Iris)'의 일부 버전을 폐기한 바 있다.
올림푸스는 엔비디아와 유사한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 구조를 채택했지만, 설계 복잡성과 대량 생산 리스크가 부담으로 작용했다. 2026년 말까지 설계를 완료할 계획이었지만, 안정적인 소프트웨어 생태계와 대규모 생산 가능성 측면에서 엔비디아 칩을 대체하기 어렵다고 판단한 것으로 보인다.
한편 메타는 최근 엔비디아와 다세대 파트너십을 체결해 수백만개의 GPU를 도입하기로 했으며, AMD와도 대규모 칩 구매 계약을 맺었다.
이처럼 AI 개발사들은 GPU 의존도를 줄이고 컴퓨팅 용량을 확보하기 위해 다양한 칩 메이커들과 계약을 맺고 있다. 오픈AI는 엔비디아, AMD에 이어 세레브라스와 손잡았고, 앤트로픽은 아마존, 엔비디아, 구글 등과 파트너십을 맺었다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
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