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오라클·오픈AI, 구글 자체 칩 'TPU' 도입 추진…AI 인프라 다각화
뉴스보이
2026.10.28. 13:43
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2026.10.28. 13:43
엔비디아 동맹 유지 속 복합 인프라 전략과 AI 가속기 생태계 확장
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오라클이 타 하이퍼스케일러 최초로 구글 자체 AI 가속기인 TPU를 자사 클라우드(OCI)에 도입하기로 결정함.
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오라클은 전력과 냉각을 지원하며 내년 학습용 8t와 추론용 8i로 구성된 최신 8세대 TPU부터 순차 공급함.
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엔비디아의 주요 고객인 오픈AI 역시 클라우드 임차를 넘어 구글 TPU를 직접 구매하는 방안을 추진하고 있음.
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반면 오라클은 엔비디아 베라 루빈 인프라를 수 기가와트 규모로 늘리고 오픈AI도 대규모 협력을 이어감.
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이로써 빅테크 기업들은 엔비디아 중심 구조를 유지하면서도 대체 칩을 도입해 인프라 다변화를 본격화함.
AI 반도체 시장의 다변화와 복합 인프라 전략
구글은 왜 닫혀 있던 TPU를 외부에 개방했는가
기업들이 GPU와 TPU를 함께 쓰는 이유
자체 칩 개발과 엔비디아 동맹의 공존
구글은 왜 닫혀 있던 TPU를 외부에 개방했는가
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구글은 자체 클라우드 독점에서 벗어나 인공지능 반도체 생태계와 시장 점유율을 넓히기 위해 핵심 칩 개방을 결정했습니다. 구글은 2026년 4월 자사 인공지능 가속기인 TPU를 엄선된 외부 데이터센터 운영자 등에게 공급하고 판매하겠다는 방침을 대외에 공식화했습니다.
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오라클 클라우드 인프라는 대형 클라우드 기업 중 최초로 구글 TPU를 자사 설비에 들여와 고객에게 제공하기로 합의했습니다. 오라클이 전력과 냉각 설비를 직접 지원하며 학습용 8t와 추론용 8i로 구성된 최신 8세대 TPU가 2027년부터 순차적으로 공급될 예정입니다.
기업들이 GPU와 TPU를 함께 쓰는 이유
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기업들은 모델 연구 개발에는 유연한 범용 반도체를 쓰고 대규모 서비스 운영에는 효율이 높은 전용 반도체를 함께 쓰기 위해 복합 인프라를 구축하고 있습니다. 엔비디아 그래픽처리장치는 알고리즘 변화에 유연하게 대응할 수 있어 첨단 모델 훈련에 필수적이지만 높은 도입 비용과 공급 부족이라는 부담을 안고 있습니다.
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반면 구글의 8세대 TPU는 초당 19.2테라비트의 넓은 대역폭과 광학 회로 스위칭 기술을 갖추어 대규모 연산에 최적화되어 있습니다. 이 전용 반도체는 통신 회선에 결함이 생기더라도 작업을 중단하지 않고 동적으로 우회 경로를 설정해 97% 이상의 유효 연산 효율을 유지합니다.
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이처럼 기업들은 업무의 성격과 규모에 맞추어 서로 다른 특성을 지닌 인공지능 반도체를 선별해 배치하고 있습니다. 이러한 복합 구성 방식은 대규모 인공지능 서비스의 응답 속도를 높이면서도 전체 시스템의 총소유비용을 크게 낮춰 줍니다.
자체 칩 개발과 엔비디아 동맹의 공존
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오픈AI와 오라클은 자체 가속기를 개발하거나 새로운 칩을 들여와 외부 의존도를 낮추면서도 엔비디아와의 핵심 협력을 동시에 확대하고 있습니다. 오픈AI는 브로드컴과 손잡고 추론 연산 비용을 약 50% 절감하는 특화 칩 '할라페뇨'를 설계했으며 2026년 말부터 단계적 공급망 배치에 들어갑니다.
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동시에 오픈AI는 엔비디아의 대규모 신용 지원을 바탕으로 2030년까지 최대 16기가와트에 달하는 엔비디아 인공지능 설비를 확보할 계획입니다. 오라클 역시 엔비디아의 최신 베라 루빈 인프라를 수 기가와트 규모로 늘리며 자체 클라우드의 가속기 선택지를 공격적으로 넓히고 있습니다.
구글은 왜 닫혀 있던 TPU를 외부에 개방했는가
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구글은 자체 클라우드 독점에서 벗어나 인공지능 반도체 생태계와 시장 점유율을 넓히기 위해 핵심 칩 개방을 결정했습니다. 구글은 2026년 4월 자사 인공지능 가속기인 TPU를 엄선된 외부 데이터센터 운영자 등에게 공급하고 판매하겠다는 방침을 대외에 공식화했습니다.
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오라클 클라우드 인프라는 대형 클라우드 기업 중 최초로 구글 TPU를 자사 설비에 들여와 고객에게 제공하기로 합의했습니다. 오라클이 전력과 냉각 설비를 직접 지원하며 학습용 8t와 추론용 8i로 구성된 최신 8세대 TPU가 2027년부터 순차적으로 공급될 예정입니다.
기업들이 GPU와 TPU를 함께 쓰는 이유
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기업들은 모델 연구 개발에는 유연한 범용 반도체를 쓰고 대규모 서비스 운영에는 효율이 높은 전용 반도체를 함께 쓰기 위해 복합 인프라를 구축하고 있습니다. 엔비디아 그래픽처리장치는 알고리즘 변화에 유연하게 대응할 수 있어 첨단 모델 훈련에 필수적이지만 높은 도입 비용과 공급 부족이라는 부담을 안고 있습니다.
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반면 구글의 8세대 TPU는 초당 19.2테라비트의 넓은 대역폭과 광학 회로 스위칭 기술을 갖추어 대규모 연산에 최적화되어 있습니다. 이 전용 반도체는 통신 회선에 결함이 생기더라도 작업을 중단하지 않고 동적으로 우회 경로를 설정해 97% 이상의 유효 연산 효율을 유지합니다.
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이처럼 기업들은 업무의 성격과 규모에 맞추어 서로 다른 특성을 지닌 인공지능 반도체를 선별해 배치하고 있습니다. 이러한 복합 구성 방식은 대규모 인공지능 서비스의 응답 속도를 높이면서도 전체 시스템의 총소유비용을 크게 낮춰 줍니다.
자체 칩 개발과 엔비디아 동맹의 공존
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오픈AI와 오라클은 자체 가속기를 개발하거나 새로운 칩을 들여와 외부 의존도를 낮추면서도 엔비디아와의 핵심 협력을 동시에 확대하고 있습니다. 오픈AI는 브로드컴과 손잡고 추론 연산 비용을 약 50% 절감하는 특화 칩 '할라페뇨'를 설계했으며 2026년 말부터 단계적 공급망 배치에 들어갑니다.
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동시에 오픈AI는 엔비디아의 대규모 신용 지원을 바탕으로 2030년까지 최대 16기가와트에 달하는 엔비디아 인공지능 설비를 확보할 계획입니다. 오라클 역시 엔비디아의 최신 베라 루빈 인프라를 수 기가와트 규모로 늘리며 자체 클라우드의 가속기 선택지를 공격적으로 넓히고 있습니다.
#오라클
#구글
#오픈AI
#TPU
#엔비디아
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
• 이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다.
• AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
