GPU 독점 깨는 구글 TPU, 그리고 NPU까지…AI 칩 판도가 바뀐다

GPU 독점 깨는 구글 TPU, 그리고 NPU까지…AI 칩 판도가 바뀐다

GPU·TPU·NPU 개념 정리와 평가

엔비디아가 사실상 독점하던 AI 반도체 판에, 구글의 TPU와 각종 NPU가 본격적으로 도전장을 낸 상황입니다.

GPU (Graphics Processing Unit) – 엔비디아의 본진

원래는 그래픽·영상 처리를 위해 탄생한 병렬 연산 프로세서지만,
행렬·벡터 연산에 특화된 구조 덕분에 딥러닝 학습·추론에 최적화된 칩으로 자리잡았습니다.
엔비디아는 CUDA라는 독자 소프트웨어 생태계를 앞세워 AI 연산 표준처럼 굳혀 놓은 상태입니다

📊 평가

장점:
  → 범용성(이미지·영상·과학 연산·LLM까지 광범위), 방대한 개발자 생태계, 툴·라이브러리(CUDA, cuDNN 등) 잠금 효과.
단점:
  → 전력 소모가 크고(전력·냉각 CAPEX 부담), 가격이 매우 비싸며, 특정 업체(엔비디아) 의존도가 과도하게 높다는 점이 리스크입니다.

TPU (Tensor Processing Unit) – 구글의 AI 전용 칩

TPU는 구글이 딥러닝용 행렬·텐서 연산에 특화해 설계한 AI 가속 ASIC입니다.
구글 내부 서비스와 구글 클라우드용으로 쓰이며, TensorFlow와 긴밀히 결합된 것이 특징입니다.

구글은 2015년부터 자체 데이터센터에서 TPU를 사용했고, 2018년부터 외부 고객에게 Cloud TPU를 제공하기 시작했습니다.
2025년에는 7세대 TPU ‘Ironwood’를 공개했는데, 생성형 AI ‘추론(inference)’에 최적화된 첫 TPU로, 이전 세대 대비 성능·에너지 효율을 크게 높였다고 설명합니다.
Cloud TPU v5e 기준으로는 TPU v4 대비 2.5배 성능/비용 효율, 1.7배 속도 향상을 주장합니다.

📊 평가

장점:
  → 특정 워크로드(대규모 행렬·텐서 연산)에 최적화된 구조 덕분에 성능/전력·성능/비용 비율이 우수.
  → 구글 클라우드 인프라와 깊게 통합되어, 대규모 LLM 추론에 TCO 경쟁력이 큼.
단점:
  → 사실상 “구글 클라우드 전용”에 가까워 하드웨어 선택 자유도가 제한됩니다.
  → CUDA만큼 범용적인 생태계를 만들지는 못했기 때문에, 개발자 락인 효과가 상대적으로 약합니다.

NPU (Neural Processing Unit) – 온디바이스·엣지 AI의 핵심

NPU는 넓게는 “AI 가속기” 전체를 지칭하기도 하지만, 통상 스마트폰·PC·IoT·자동차 등 단말기 내부에서 저전력으로 딥러닝 연산을 처리하는 전용 프로세서를 의미합니다.
이미지·음성 인식, 객체 탐지, 자연어 처리 등 실시간 AI 작업을 초저전력으로 처리하도록 설계됩니다.
🏢 구매 기업
퀄컴: Snapdragon SoC 안에 NPU(또는 Hexagon DSP + AI 엔진) 탑재.
애플: A시리즈·M시리즈 칩에 ‘Neural Engine’ 내장.
인텔·AMD: AI PC를 표방하며 CPU·GPU에 NPU(또는 AI 엔진) 통합.

📊 평가

장점:
  → 클라우드로 데이터를 보내지 않고 기기에서 바로 처리 → 지연시간↓, 개인정보 보호↑, 네트워크 비용↓.
단점:
  → 전력·면적 제약이 있어서, 데이터센터급 거대 모델 학습보다는 작은·중간 규모 모델 추론에 집중.
  → 업체별 아키텍처·툴이 제각각이라 생태계 파편화가 심합니다.

 

미 증시 현황 – 엔비디아 독주 vs 구글·빅테크의 반격

1) 엔비디아: 여전히 “AI GPU 왕좌”

• 2024년 기준 데이터센터 GPU 시장 점유율 90% 안팎(92% 수준)으로 추정될 정도로 압도적입니다. 
• 2025년 기준 AI GPU 시장 점유율 약 94%, AI 관련 매출 490억달러 예상, 시가총액은 한때 4.6조달러를 돌파했다는 분석이 나옵니다. 
• 강점은 CUDA 생태계와 소프트웨어 잠금 효과로, 하드웨어 스펙 경쟁을 넘어 “플랫폼 사업자”에 가깝습니다.

다만,
미·중 수출규제로 중국 고급 AI GPU 매출이 사실상 0이 되었고, 중국 로컬 경쟁사와의 경쟁도 격화되고 있습니다.

2) 구글(알파벳): TPU 전면 개방 + 하이퍼스케일 고객 확보 시도

• 구글은 Cloud TPU와 7세대 TPU Ironwood, 그리고 JAX AI 스택·vLLM TPU 등 소프트웨어 통합 전략으로 “GPU 대체 옵션”을 적극 제시하고 있습니다. 
• 2025년 11월에는 메타가 구글 TPU를 위해 수십억달러를 투입하는 방안을 논의 중이라는 보도가 나왔습니다.
  • 이 계약이 현실화되면, 메타는 2027년부터 자체 데이터센터에서 TPU를 쓰고, 단기적으로는 구글 클라우드 TPU를 임대하는 방식도 검토하는 것으로 알려졌습니다. 
  • 시장에서는 엔비디아의 매출 10% 안팎이 구글 쪽으로 이동할 수 있다는 관측도 있습니다. 

→ 정리하면, 엔비디아가 GPU 시장을 지배하는 가운데, 구글이 TPU로 ‘두 번째 축’을 형성하며 대형 고객(메타, 오라클 등)을 빼앗으려는 구도입니다

3) NPU·엣지 AI 플레이어: 퀄컴·인텔·AMD 등

• 퀄컴: 스냅드래곤 SoC 기반 NPU로 스마트폰 AI·온디바이스 LLM 시장에서 핵심 플레이어. 
• 인텔·AMD: AI PC 트렌드를 타고 CPU·GPU 외에 NPU(또는 AI 엔진)를 내장한 차세대 칩을 출시 중입니다. 

이들 종목은 “데이터센터 AI 폭발 이후, 클라이언트·엣지로 AI가 확산되는 2차 수혜”라는 관점에서 미증시에서 주목받고 있습니다.

시장 전망 – 세 축으로 나뉘는 AI 반도체 판

1) 데이터센터: GPU 독주 속, ASIC·TPU·전용 칩 비중 확대

• 단기(1~2년):
  • LLM 학습·초대형 모델 추론은 여전히 엔비디아 GPU 중심으로 돌아갈 가능성이 높습니다.
  • CUDA 생태계를 갈아탈 유인이 크지 않고, 이미 구축된 인프라가 방대하기 때문입니다. 
• 중기(3~5년):
  • 구글 TPU, 아마존 Trainium/Inferentia, 메타·오픈AI·마이크로소프트의 자체 ASIC 등 “초대형 고객들의 인하우스 칩” 비중이 점점 커질 전망입니다. 
  • 이 흐름은 “엔비디아에 대한 협상력을 높이기 위한 다변화 전략”이자, 전력·비용·공급 안정성을 위한 선택으로 해석할 수 있습니다.

2) 엣지·온디바이스: NPU 탑재 스마트폰·PC·자동차의 대중화

• 스마트폰·PC·자동차·IoT에서 온디바이스 LLM, 실시간 음성/영상 AI 기능 수요가 폭발하면서 NPU 채택이 표준화되는 흐름입니다. 
• 특히 AI PC는 운영체제·플랫폼 수준에서 “NPU 성능 최소 요건”을 요구하는 방향으로 가고 있어, 관련 칩·부품 수요가 늘어날 수밖에 없습니다.

3) 한국 입장: HBM·패키징·기판·장비가 핵심 수혜 라인

• 글로벌 AI 데이터센터 투자 확대로 HBM 수요가 폭발하면서, SK하이닉스와 삼성전자의 위상이 크게 올라갔습니다. 
  • SK하이닉스는 HBM3부터 엔비디아의 주력 공급사로 자리잡으며 시가총액이 삼성전자와의 격차를 크게 좁혔다는 평가를 받습니다. 
• AI GPU·TPU·NPU가 무엇이든, 공통적으로 고대역폭 메모리·첨단 패키징·고다층 기판·공정 장비를 필요로 하기 때문에, 국내 소부장·패키징·기판 업체들이 구조적 수혜를 받을 가능성이 큽니다.

📈 국내 관련 수혜주 정리 (섹터별)

※ 아래 종목들은 사업 구조·밸류체인 관점에서의 연관성 언급일 뿐, 매수·매도 추천이 아닙니다.

1. 메모리·HBM 축
   삼성전자: HBM·GDDR·DDR5 등 AI 서버용 메모리 풀라인업, 파운드리까지 보유한 종합 반도체 기업.
   SK하이닉스: HBM3/3E 선도업체로 엔비디아·빅테크향 AI 메모리 핵심 공급사. AI 서버 확대의 1차 수혜.
2. 패키징·테스트(OSAT)·소켓
   하나마이크론, SFA반도체: 고성능 패키징·테스트 역량을 보유해 AI용 GPU/NPU/ASIC 후공정 확대의 잠재 수혜.
   한미반도체: HBM·첨단 패키징용 본더 장비로 잘 알려진 기업으로, AI 메모리 증설의 직접적인 장비 수혜 기대.
   ISC 등 소켓 업체: 고속 테스트용 소켓·인터페이스 부품에서 AI용 고사양 칩 증가에 따른 수혜 가능성.
3. 기판(FC-BGA·고다층 PCB)
   삼성전기: FC-BGA 등 고다층 기판을 공급, AI 서버·데이터센터용 패키지 기판 확대의 수혜가 기대됩니다.
   이수페타시스, 심텍, 코리아써키트, 대덕전자: 네트워크·서버·고다층 PCB·패키지 기판 분야에서 AI 서버·고속 스위치·가속기 수요 증가의 간접 수혜 가능성이 거론됩니다.
4. 장비·소재
   원익IPS, 주성엔지니어링 등 반도체 장비사: HBM·첨단 노드 공정 투자 확대에 따른 증설 수혜.
   동진쎄미켐 등 소재 업체: 포토레지스트, 화학재료 등에서 HBM·첨단 패키징 공정 고도화의 구조적 수혜 가능성. 
5. 시스템·플랫폼(참고 차원)
   네이버, 카카오, 국내 클라우드·데이터센터 사업자: NPU·GPU·TPU(또는 유사 AI 가속기)를 도입하는 쪽이라 “직접적인 칩 수혜”라기보다는, AI 인프라 활용·서비스 측면의 수혜로 볼 수 있습니다.
6. 동박적층판
   롯데에너지머티리얼즈: 핵심소재인 동박을 제조 및 판매.

🗃️ “GPU vs TPU vs NPU”를 투자 관점에서 읽는 법

• GPU(엔비디아)
  당분간 초대형 LLM 학습·고성능 추론의 핵심은 여전히 GPU입니다.
  다만 가격·전력·공급 이슈 때문에 고객들이 “두 번째 옵션”을 찾고 있다는 점이 중요합니다.
• TPU(구글)
  구글이 자체 서비스·클라우드 고객을 중심으로 TPU를 확장하며, 메타 같은 대형 고객까지 끌어올 경우 “엔비디아 의존도 완화”라는 내러티브가 형성될 수 있습니다.
• NPU(온디바이스)
  AI가 데이터센터에서만 머무르지 않고 스마트폰·PC·자동차·IoT로 내려오면서, NPU 탑재 칩과 그 부품(메모리, 기판, 패키징)의 수요가 구조적으로 늘어납니다

 

국내 투자 관점에서는 “누가 AI 칩을 만드느냐”보다 “AI 칩이 무엇을 공통적으로 쓰느냐(HBM·패키징·기판·장비·소재)”에 집중하는 게 더 현실적인 접근입니다.
엔비디아·구글·아마존·메타 모두가 HBM·첨단 패키징·고다층 기판을 필요로 하기 때문에, 한국 밸류체인은 구조적으로 유리한 위치에 서 있다고 볼 수 있습니다.

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