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구글, 보안·추론 성능 강화한 차세대 TPU 2종 공개
뉴스보이
2026.11.09. 22:02
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올해만 4종 출시로 엔비디아 의존도 완화 및 자체 칩 생태계 확장
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구글이 보안에 특화된 'TPU 8tx'와 대용량 처리를 강화한 'TPU 8i Max' 등 신형 AI 반도체 2종을 공개함.
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8tx는 AMD와 협력해 연산 중 데이터까지 암호화하는 기밀 컴퓨팅을 최초 탑재하고 추론 지연을 최대 절반 단축함.
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함께 선보인 8i Max는 칩 2개를 패키징해 메모리 대역폭과 임시 저장 공간을 기존 대비 2배로 대폭 늘림.
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이로써 구글은 지난 4월 공개한 제품을 포함해 한 해에만 총 4종의 TPU 시스템을 출시한 첫 기록을 세움.
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구글은 외부 고객 확보와 소프트웨어 호환 확대를 통해 엔비디아 칩 의존도를 낮추고 자체 생태계를 넓힐 계획임.
자체 AI 칩 라인업 세분화로 엔비디아 추격 나선 구글
한 해에만 칩 4종을 공개한 이유는 무엇인가
연산 중인 데이터까지 암호화하는 까닭은 무엇인가
엔비디아 쿠다 중심 개발 생태계를 넘어설 수 있는가
실제 서비스 투입 시점과 시장 안착의 관건
한 해에만 칩 4종을 공개한 이유는 무엇인가
•
구글은 인공지능 기술이 단순 학습에서 복잡한 추론과 다중 작업 중심으로 발전하자 이에 맞춰 하드웨어 자원을 최적화하기 위해 반도체 제품군을 세분화했습니다. 지난 4월 학습용 TPU 8t와 추론용 TPU 8i를 선보인 데 이어, 이번에 보안과 대규모 처리에 맞춘 신제품 2종을 추가하며 한 해에만 총 4종의 시스템을 공개했습니다.
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구글이 한 해에 4종의 TPU 시스템을 쏟아낸 것은 이번이 처음입니다. 이는 과거 단일 칩 개발 방식에서 벗어나 실리콘과 메모리 및 네트워크를 모듈 형태로 유연하게 결합하는 시스템 전략으로 전환했기 때문입니다.
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특히 이번에 선보인 TPU 8i Max는 기존 추론 칩 2개를 하나로 묶어 고대역폭메모리 용량을 384기가바이트로 33퍼센트 늘렸습니다. 여기에 메모리 대역폭과 임시 저장 공간인 SRAM도 기존 대비 2배로 넓혀 복잡한 인공지능 에이전트의 동시 작업 병목을 크게 줄였습니다.
연산 중인 데이터까지 암호화하는 까닭은 무엇인가
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구글이 TPU 8tx에 기밀 컴퓨팅을 도입한 이유는 인공지능 계산 중에 메모리에 노출되는 기밀 자료와 핵심 모델 정보의 유출을 원천 차단하기 위해서입니다. 기존 보안 기술은 저장되거나 전송 중인 데이터만 보호했지만, 이번 기술은 연산이 진행되는 순간까지 암호화하여 클라우드 운영자조차 내용에 접근할 수 없도록 격리합니다.
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구글은 AMD의 최신 서버용 중앙처리장치와 협력해 연산 전 구간을 암호화하면서도 연산 성능 저하를 최소화했습니다. 또한 저지연 네트워크 구조인 보드플라이를 적용해 기존 학습용 모델인 8t 대비 추론 지연 시간을 최대 절반 수준으로 대폭 단축했습니다.
엔비디아 쿠다 중심 개발 생태계를 넘어설 수 있는가
•
구글은 메타 등과 협력해 개발자들이 기존 인공지능 코드를 거의 수정하지 않고도 TPU에서 실행할 수 있는 호환 도구를 지원하며 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 엔비디아의 독점적 소프트웨어 기반인 쿠다에 묶여 있던 개발자들을 끌어들이기 위해 무료 오픈소스 도구인 토치 TPU를 공개했습니다.
•
개발자들은 기존 파이토치 기반 프로그램에서 장치 지정자 등 최소한의 설정만 변경하면 별도의 복잡한 코드 수정 없이 TPU 자원을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 엔비디아 그래픽처리장치에 익숙한 기업들도 큰 전환 비용 없이 구글의 하드웨어를 검토할 수 있게 되었습니다.
•
구글은 이미 애플과 앤트로픽 등 100여 곳 안팎의 핵심 고객을 확보하며 자체 칩 활용 사례를 쌓아가고 있습니다. 여기에 대형 클라우드 기업인 오라클과도 협력해 TPU 기반 클라우드 서비스를 제공하는 등 외부 고객 저변을 빠르게 넓히고 있습니다.
실제 서비스 투입 시점과 시장 안착의 관건
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새롭게 공개된 TPU 8tx와 TPU 8i Max는 발표와 동시에 투입되는 것이 아니라 2027년 구글 클라우드를 통해 정식 제공될 예정입니다. 따라서 실제 기업들이 상용 서비스에 이를 도입하기까지는 기술 안정화와 검증을 위한 추가 시간이 필요합니다.
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앞으로는 구글이 공개하지 않은 구체적인 시간당 과금 체계와 엔비디아 최신 칩 대비 실제 가격 경쟁력이 시장 안착의 핵심 변수가 될 전망입니다. 엔비디아와 아마존 등 주요 경쟁사들도 차세대 가속기 인프라를 빠르게 강화하고 있어 빅테크 간 독자 반도체 주도권 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보입니다.
한 해에만 칩 4종을 공개한 이유는 무엇인가
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구글은 인공지능 기술이 단순 학습에서 복잡한 추론과 다중 작업 중심으로 발전하자 이에 맞춰 하드웨어 자원을 최적화하기 위해 반도체 제품군을 세분화했습니다. 지난 4월 학습용 TPU 8t와 추론용 TPU 8i를 선보인 데 이어, 이번에 보안과 대규모 처리에 맞춘 신제품 2종을 추가하며 한 해에만 총 4종의 시스템을 공개했습니다.
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구글이 한 해에 4종의 TPU 시스템을 쏟아낸 것은 이번이 처음입니다. 이는 과거 단일 칩 개발 방식에서 벗어나 실리콘과 메모리 및 네트워크를 모듈 형태로 유연하게 결합하는 시스템 전략으로 전환했기 때문입니다.
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특히 이번에 선보인 TPU 8i Max는 기존 추론 칩 2개를 하나로 묶어 고대역폭메모리 용량을 384기가바이트로 33퍼센트 늘렸습니다. 여기에 메모리 대역폭과 임시 저장 공간인 SRAM도 기존 대비 2배로 넓혀 복잡한 인공지능 에이전트의 동시 작업 병목을 크게 줄였습니다.
연산 중인 데이터까지 암호화하는 까닭은 무엇인가
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구글이 TPU 8tx에 기밀 컴퓨팅을 도입한 이유는 인공지능 계산 중에 메모리에 노출되는 기밀 자료와 핵심 모델 정보의 유출을 원천 차단하기 위해서입니다. 기존 보안 기술은 저장되거나 전송 중인 데이터만 보호했지만, 이번 기술은 연산이 진행되는 순간까지 암호화하여 클라우드 운영자조차 내용에 접근할 수 없도록 격리합니다.
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구글은 AMD의 최신 서버용 중앙처리장치와 협력해 연산 전 구간을 암호화하면서도 연산 성능 저하를 최소화했습니다. 또한 저지연 네트워크 구조인 보드플라이를 적용해 기존 학습용 모델인 8t 대비 추론 지연 시간을 최대 절반 수준으로 대폭 단축했습니다.
엔비디아 쿠다 중심 개발 생태계를 넘어설 수 있는가
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구글은 메타 등과 협력해 개발자들이 기존 인공지능 코드를 거의 수정하지 않고도 TPU에서 실행할 수 있는 호환 도구를 지원하며 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 엔비디아의 독점적 소프트웨어 기반인 쿠다에 묶여 있던 개발자들을 끌어들이기 위해 무료 오픈소스 도구인 토치 TPU를 공개했습니다.
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개발자들은 기존 파이토치 기반 프로그램에서 장치 지정자 등 최소한의 설정만 변경하면 별도의 복잡한 코드 수정 없이 TPU 자원을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 엔비디아 그래픽처리장치에 익숙한 기업들도 큰 전환 비용 없이 구글의 하드웨어를 검토할 수 있게 되었습니다.
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구글은 이미 애플과 앤트로픽 등 100여 곳 안팎의 핵심 고객을 확보하며 자체 칩 활용 사례를 쌓아가고 있습니다. 여기에 대형 클라우드 기업인 오라클과도 협력해 TPU 기반 클라우드 서비스를 제공하는 등 외부 고객 저변을 빠르게 넓히고 있습니다.
실제 서비스 투입 시점과 시장 안착의 관건
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새롭게 공개된 TPU 8tx와 TPU 8i Max는 발표와 동시에 투입되는 것이 아니라 2027년 구글 클라우드를 통해 정식 제공될 예정입니다. 따라서 실제 기업들이 상용 서비스에 이를 도입하기까지는 기술 안정화와 검증을 위한 추가 시간이 필요합니다.
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앞으로는 구글이 공개하지 않은 구체적인 시간당 과금 체계와 엔비디아 최신 칩 대비 실제 가격 경쟁력이 시장 안착의 핵심 변수가 될 전망입니다. 엔비디아와 아마존 등 주요 경쟁사들도 차세대 가속기 인프라를 빠르게 강화하고 있어 빅테크 간 독자 반도체 주도권 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보입니다.
#구글
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#AMD
#AI 반도체
