Google이 독점 AI 칩 개발에 대규모 투자하고 있으며, NVIDIA의 시장 독점에 직접 도전하고 있습니다.

Google은 전 세계 데이터 센터 시장의 경쟁이 심화됨에 따라 맞춤형 인공지능 칩 사업을 확장하고 있습니다. 이 회사는 금융 보증, 제조 계약, 소프트웨어 도구를 활용하여 더 많은 외부 고객들이 자신의 텐서 처리 장치(TPU)를 사용하도록 유인하고 있습니다.

보도에 따르면 Google은 뉴욕 서부에 위치한 Lake Mariner 데이터 센터 복합체에 32억 달러의 금융 보증을 제공했습니다. TeraWulf이 이 사이트를 운영하며, Google TPU 칩을 기반으로 하는 컴퓨팅 시스템을 배포할 것입니다. 이 프로젝트는 Fluidstack에 컴퓨팅 용량을 제공하며, Fluidstack은 이후 Anthropic의 Claude AI 모델 작업에 필요한 리소스를 제공할 것입니다.

이 계약은 Google의 역할을 칩 설계와 클라우드 서비스를 넘어 확장합니다. 또한 회사를 자신의 하드웨어 사용을 지원하는 인프라 금융 구조의 일부로 배치합니다.

NVIDIA는 고객들이 대규모 컴퓨팅 클러스터의 임차 및 금융을 확보하도록 도움으로써 GPU 프로젝트에 유사한 지원을 제공했습니다. Google은 이제 금융 지원을 활용하여 자신의 프로세서에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.

Google은 처음에 자신의 내부 서비스를 위해 TPU를 개발했습니다. 이 회사는 이후 Google Cloud를 통해 접근 권한을 개방했으며 현재 자신의 운영 외부에서 더 많은 고객을 찾고 있습니다. Broadcom CEO Hock Tan은 TPU 사업이 "수십억 달러" 규모의 수익을 창출했다고 밝혔지만, Google은 아직 별도의 재무 데이터를 공개하지 않았습니다.

보도는 Google TPU 출하량이 2026년에 430만 개 단위에 도달할 수 있으며 2028년까지 3,500만 개로 증가할 가능성이 있다고 예측합니다. 이러한 추정치는 확인된 판매 데이터가 아닌 예측으로 남아 있습니다. TrendForce는 2026년 맞춤형 AI 칩 판매가 표준 GPU 판매보다 더 빠르게 성장할 것으로 예상하며, 이는 클라우드 회사들이 특정 워크로드용 프로세서를 구축하고 더 큰 비용 통제와 공급망 유연성을 추구하기 때문입니다.

한편, Google은 생산 네트워크를 확장하고 있습니다. 보도에 따르면 Google은 2028년 배송 예정인 300만 개 이상의 TPU에 대해 Intel에 주문을 배치했습니다. Google은 또한 새로운 맞춤형 칩 설계와 관련하여 Marvell Technology와 협상 중인 것으로 전해집니다. 이러한 계획은 공급업체를 추가하는 한편 생산 용량을 증가시킬 것입니다.

하드웨어만으로는 AI 칩 시장을 결정하기에 불충분합니다. NVIDIA의 CUDA 소프트웨어 플랫폼은 AI 도구와 개발자를 지원합니다. Google은 PyTorch 개발자들이 TPU에서 워크로드를 실행하도록 돕기 위해 TorchTPU를 출시했습니다. 이 소프트웨어는 특정 AI 작업을 NVIDIA 시스템에서 옮기는 데 필요한 노력을 줄이는 것을 목표로 합니다.

Google은 또한 Broadcom, Anthropic, Apollo Global Management, Blackstone을 포함하는 350억 달러 규모의 인프라 계약과도 관련이 있으며, 이는 5개의 미국 데이터 센터를 포함합니다. 보도는 이 계획을 Google 칩을 사용하는 사이트를 위한 금융 구조로 설명합니다. 완전한 상업 조건이 공개되지 않았으므로, 최종 규모와 일정은 회사 간의 계약에 의해 결정될 예정입니다.

다른 기술 회사들도 맞춤형 AI 프로세서를 개발하고 있습니다. Amazon, Microsoft, Meta는 추가 공급 옵션을 획득하기 위해 자신의 칩에 투자했습니다. 그러나 이들 회사는 AI 워크로드에 NVIDIA GPU를 사용합니다. Google과 Amazon이 자신의 계획을 NVIDIA CEO Jensen Huang에게 통보했다는 보도는 맞춤형 칩과 NVIDIA 하드웨어가 현재 전략의 일부로 남아 있음을 나타냅니다.

Google의 접근 방식은 칩 설계, 클라우드 서비스, 소프트웨어 지원 및 프로젝트 금융을 결합합니다. 회사는 이러한 도구를 활용하여 더 많은 데이터 센터에 TPU를 배포하고 상당한 AI 컴퓨팅 용량이 필요한 고객을 유인하고 있습니다.