앞으로의 전망
현재 Reasoning 모델은 초기 단계이지만, 추가적으로 학습(Reasoning 강화)에 투자할 여지가 크다.
모델이 새롭게 “합성데이터“나 “추론 중간 과정“을 더 많이 활용해 스스로 학습할 수 있게 되면, 향후 6~12개월 사이 성능·활용 범위가 더욱 급상승할 가능성이 높음.
이러한 고급 Reasoning 모델 수요는 곧 데이터센터·GPU 인프라 확장을 더욱 촉진하고, 엔터프라이즈 시장에서의 수요도 예상을 넘어 성장할 수 있다는 분석이 뒤따름.
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NVIDIA 점유율 vs. Google TPU
(타 빅테크 제외 시) 글로벌 AI 워크로드에서 NVIDIA가 98% 수준 점유.
그러나 Google 내부 생산성(검색·광고) AI 워크로드의 상당 부분은 TPU를 사용하므로, 전체적으로 보면 대략 70% 수준으로 추산됨.
Google TPU 활용
Google은 대규모 검색·광고 등 자기 워크로드는 TPU를 주로 활용하지만, 클라우드 외부 고객에게는 주로 NVIDIA GPU를 빌려줌.
즉, 내부용=TPU, 외부(Cloud)=NVIDIA라는 이원화된 구조.
1. NVIDIA의 Edge (세 가지 경쟁 우위)
소프트웨어 생태계
대부분의 반도체 기업은 소프트웨어 역량이 미흡하지만, NVIDIA는 CUDA 등 강력한 SW 스택을 보유.
고급 라이브러리·드라이버·분산 학습 툴·Fleet Management 등이 체계적으로 갖춰져 있어, AI 모델 개발·훈련·추론 과정의 생산성을 대폭 향상시킴.
하드웨어(칩) 설계·공급망 추진력
최신 기술(공정·패키징·냉각·전력관리 등)을 누구보다 빠르게 양산화하여 매년 새로운 아키텍처(GPU) 출시.
엔비디아는 Mellanox(네트워킹) 인수로 초고속 인터커넥트(NVLink/NVSwitch)까지 통합 솔루션을 완비.
“칩만” 제공하는 수준이 아닌, **랙 단위 시스템(예: Blackwell 랙·DGX 서버)**까지 설계·판매해 고객 부담을 줄인다.
네트워킹 및 시스템 설계
대규모 모델(수천억~수조 개 파라미터)을 구동하려면 여러 GPU를 고대역폭으로 연결해야 함.
NVLink와 NVSwitch, 그리고 Mellanox 기술로 큰 규모의 클러스터를 단일 슈퍼컴처럼 구성.
이는 AMD·커스텀 Asic 등 경쟁자들이 쉽게 구축하기 어려운 강력한 경쟁 우위가 됨.
종합적으로, 소프트웨어 + 최신칩 + 네트워킹이 결합된 ‘3두용(three-headed dragon)’ 구조가 NVIDIA의 에지(Edge).
2. Incremental Differentiation (점진적 차별화)
공급망·생태계를 밀어붙이는 실행력
엔비디아는 공급망 전단계(메모리, 옵틱스, 전력, 쿨링 등)와 긴밀히 협력해 새로운 기술을 연간 또는 그보다 빠른 주기로 시장에 선도적으로 내놓는다.
예: Blackwell, 후속 아키텍처, 랙 스케일 시스템 등을 ‘매년’ 수준으로 개선·출시해 경쟁사들이 따라잡기 어렵도록 함.
“현재의 상황을 유지하는 것은 곧 도태“라는 편집증적 기조를 가진 창업자
CEO 젠슨 황의 전략: 경쟁사가 조금이라도 틈을 보이면 추월할 수 있으므로, 끊임없이 성능·TCO를 5~10배씩 높이는 것을 목표로 삼음.
이를 위해 소프트웨어 최적화, 시스템 설계, 신규 칩 개발 속도를 모두 독보적으로 빠른 주기로 실행.
3. 잠재적 취약점(Potential Vulnerabilities)
초대형 고객(하이퍼스케일러)의 자체 칩 전환 가능
MS, Amazon, Google, Meta 등이 TPU·Tranium·커스텀 Asic을 개발·도입하면, 일부 워크로드에서 NVIDIA 의존도가 줄어들 수 있음.
특히 추론(Inference)에서는 CUDA 의존도가 비교적 낮아, 성능·가격 경쟁력이 비슷해지면 대체 위험.
고성능 하드웨어에만 의존하면 경쟁사도 빠르게 추격
점유율을 지키기 위해선 소프트웨어·시스템 통합 우위를 유지해야 하며, 엔비디아가 잠시라도 속도를 늦추면 AMD나 커스텀 칩 업체가 치고 들어올 수 있음.
‘가격 인하’와 마진 압박
AI 시장 규모가 커지면서 Amazon, Google TPU, AMD GPU, 기타 Asic 등이 성능을 높이거나 가격을 낮추면, 엔비디아는 경쟁력 유지를 위해 마진을 일부 희생해야 할 수 있음(이미 Blackwell 세대에서 마진 축소 움직임 언급).
4. GPU로의 전환이 데이터센터에 미치는 영향
CPU→GPU 기반 아키텍처로 재편
AI 대규모 워크로드(LLM 등)는 CPU로 처리하기엔 비효율적이므로, 데이터센터에 GPU 클러스터가 대거 도입되고 있음.
전세계 클라우드사는 ‘CPU 서버’를 줄이는 대신, GPU 혹은 다른 가속기 서버를 빠르게 증설하며 전체 전력·쿨링·네트워킹 설계를 새로 짜고 있음.
데이터센터 전력·인프라 증설
수백·수천 대 GPU가 한 곳에 집적되면 전력(기가와트 단위), 쿨링, 광케이블(파이버) 등 인프라 투자가 급증.
기존 CPU 서버보다 훨씬 높은 전력 밀도를 요구하므로, 데이터센터 규모나 전력 공급, 공간 설계가 대폭 바뀜.
엔비디아가 보는 ‘CPU 대체’ 시나리오
젠슨 황은 “기존 CPU 서버를 GPU 가속기로 대체하면, 전력·성능 효율을 높이고 고급 AI 워크로드까지 수행할 수 있어 1조 달러 이상의 시장 기회“라고 주장.
완전 대체라기보다는, 대규모 AI 수행을 위해 CPU 서버 vs. GPU 서버의 균형을 새롭게 짜는 과정으로 해석됨.
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경쟁상황
1. 칩 경쟁 구도(Chip Competition) 개요
NVIDIA 독주가 분명하지만, 하이퍼스케일러(예: MS, Google, Amazon)나 AMD, 여러 스타트업(Asic) 등이 저마다 전략을 펼치며 추격 중.
주된 목표: 엔비디아 수준의 성능+에코시스템(소프트웨어, 네트워킹, 랙 스케일 시스템 등)을 얼마나 빠르고 저렴하게 구현할 수 있는가.
2. AMD
장점
실리콘 설계 역량: 인텔을 따라잡아 x86 시장을 크게 키운 경험이 있을 만큼 하드웨어적 기술력은 탄탄함.
GPU 자체 성능이나 HBM 활용 등은 우수하여, 일정 부분 엔비디아와 경쟁 가능.
약점
소프트웨어·시스템 생태계 부족: CUDA 같은 폭넓은 라이브러리와 대규모 분산 학습·최적화 툴을 갖추지 못함.
시스템 레벨 설계(랙 스케일, 네트워킹 등)에 대한 경험/투자가 미흡.
자체 내부 GPU 클러스터를 대규모로 운용해 소프트웨어를 치밀하게 개발·테스트하지 않음(반면 엔비디아는 슈퍼컴 다수 보유).
시장 전망
MS, Meta 등이 AMD에 소프트웨어·최적화 측면에서 일정 부분 협력 중이나, 엔비디아 수준 속도/생태계를 갖추긴 어려움.
2024~25년에도 GPU 매출은 늘겠지만, 엔비디아와의 격차가 크게 좁혀질 것이라는 기대는 낮음.
3. Google TPU
시스템·인프라 관점에서 강점
개별 TPU 칩만 보면 성능이 극적이지 않아도, Broadcom 등과 협력해 2018년부터 대규모 랙 스케일 아키텍처를 구축해왔다.
구글 데이터센터 내부에선 검색·광고·유튜브 등 핵심 AI 워크로드를 TPU로 돌려 대규모 실전 검증을 이미 진행.
외부 클라우드 임대 시장에서는 약점
소프트웨어 스택(특히 딥마인드 내부 툴)이 비공개인 경우가 많아, 외부 고객이 TPU를 쓰기 어렵고 지원도 제한적.
구글 클라우드의 GPU 임대료도 비싸지만, TPU 임대료 역시 협상 여지가 적어 시장 확대가 쉽지 않음.
구글은 클라우드 GPU 판매보다 자체 워크로드 운영(예: 광고, 검색)에 TPU를 더 많이 활용해 수익 창출.
향후 전망
Gemini(차세대 모델) 등 Google의 AI 서비스가 성공한다면, 간접적으로 TPU 사용량도 커질 수 있음.
다만 오픈 클라우드 시장에서 TPU가 엔비디아 GPU를 대체하기는 쉽지 않다는 평가.
4. Cerebras, Grok (스타트업 칩)
Cerebras
웨이퍼 스케일 엔진(WSE) 같은 혁신적 하드웨어로 주목.
특정 HPC·연구 분야에서 좋은 성능을 낼 수 있지만, 범용 생태계·대규모 소프트웨어 스택이 부족해 엔터프라이즈·클라우드 전반 대체는 제한적.