구글, 메타, 애플, 마이크로소프트(MS) 등 빅테크 기업들이 자체 인공지능(AI) 칩 개발에 나선 데 이어 삼성전자, 인텔 등도 AI 반도체 주도권 확보를 위해 ‘반(反)엔비디아’ 전선 구축에 나섰다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)의 아킬레스건인 가격과 전력 대비 성능비율(전성비) 등을 개선한 제품으로 견제구를 날린 것이다.
18일 업계에 따르면 인텔이 최근 AI 프로세서 ‘가우디3′를 공개하며 네이버와의 협업을 발표한 데 이어 삼성전자 역시 AI 반도체 ‘마하1′ 개발을 완료하고 차세대 제품인 ‘마하2′ 개발에 착수한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 마하1 시제품을 네이버를 비롯한 국내외 주요 IT 기업들에 공급했으며 피드백(의견)을 반영해 마하2에 적극 반영한다는 방침이다.
인텔과 삼성전자는 엔비디아 GPU의 단점인 가격과 전성비를 파고들고 있다. 인텔은 ‘가우디3′가 엔비디아 GPU보다 40% 이상 전력 효율이 뛰어나다고 강조했다. IT업계 관계자는 “데이터센터 비용의 가장 큰 부분은 바로 전력 소모량이며 이는 전체적인 운영 비용과 직결된다”고 설명했다.
네이버 역시 인텔 AI 칩의 강점으로 엔비디아 GPU 대비 월등한 전력 효율을 언급한 바 있다. 이동수 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 담당 이사는 지난 11일 진행된 기자간담회에서 “현재 인텔 가우디2를 테스트하는 과정에서 전력 대비 성능이 많이 올라가는 부분을 확인했으며 비용 측면에서도 경쟁력이 있다고 판단했다”고 말했다.
통상 24시간 가동해야 하는 AI 전용 데이터센터는 ‘전기 먹는 하마’로 불린다. 생성형 AI 서비스는 일반 검색 엔진보다 최대 30배 많은 전력을 필요로 한다. 국제에너지기구에 따르면 2026년 전 세계 데이터센터 사용 전력량(1050TWh)은 일본 전체 전력 소비량(939TWh)을 넘어설 전망이다.
앞서 자체 AI 칩을 출시한 빅테크 업체들의 공통점도 에너지 효율에 방점을 두고 있다. 구글 클라우드의 텐서처리장치(TPU) ‘v5p’는 459테라플롭스(TFlops·1초당 1조번의 연산 처리가 가능한 컴퓨터 성능 단위)의 성능에도 불구하고, 유사 하드웨어 대비 60% 나은 에너지 효율을 강조하고 있다. TPU v5p는 저전력 반도체 제조에 강점이 있는 ARM 기반 프로세서다.
삼성전자 역시 마하1, 마하2 개발 과정에서 전력 효율 개선에 초점을 맞추고 있다. 삼성전자 관계자는 “데이터센터 전력 사용량의 상당 부분은 메모리 반도체에 쏠려있으며 특히 GPU와 고대역폭메모리(HBM)의 데이터 처리 과정에서 전체 전력의 70%가 소모된다”며 “고객사의 피드백을 반영해 전성비를 최대화하는 방향으로 AI 칩 개발을 진행하고 있다”고 말했다.