맞춤형 칩을 찾는 이유

엔비디아 GPU는 여전히 AI 학습의 표준이에요. 하지만 공급은 부족하고 가격은 비싸며, GPT-5 같은 초거대 모델 학습에는 더 많은 컴퓨팅이 필요하죠.

그래서 오픈AI가 자체 칩을 원한 이유는 분명해요. 비용을 줄이고, 원하는 기능에 맞게 최적화하며, 안정적 공급망까지 확보하기 위함이에요. 우선은 외부 판매보다는 내부 학습·운영에 먼저 쓴다고도 해요.

엔비디아 VS 브로드컴

브로드컴은 단순한 반도체 공급사가 아니에요. 이미 구글 TPU, 아마존 트레이니엄, 메타 AI 칩 같은 프로젝트에 참여하며 맞춤형 반도체(ASIC) 경험을 쌓아왔어요. GPU가 범용이라면, ASIC은 맞춤 정장처럼 꼭 필요한 기능만 탑재해 성능·효율을 극대화할 수 있어요.

실제로 구글은 Broadcom 설계 기반 TPU를 사용한다는 보도도 있었고 모건 스탠리는 맞춤형 AI 칩이 2030년 AI 시장의 15%를 차지할 것으로 내다봤어요. 오픈AI가 브로드컴을 설계부터 제조까지 함께하는 전략적 파트너로 선택한 건 이런 흐름 속에서 나온 거예요.

독점 깨질까?

하지만 엔비디아가 만든 그들만의 CUDA 생태계는 강력해요. 현재 AI 가속기 시장에서 80~90% 점유율을 갖고 있으며, 900개 이상의 라이브러리를 지원해요. 이는 개발자가 다른 칩으로 쉽게 갈아타기 어렵게 만드는 장벽이에요.

따라서 단기적으로는 엔비디아 독점이 유지되지만, 빅테크가 맞춤형 칩을 확보하는 순간 균형추는 서서히 바뀔 수도 있어요.

투자자가 체크해야 할 포인트

첫째, 맞춤형 칩의 성능이 실제로 엔비디아 GPU와 비교해 어느 정도 수준인지가 핵심이에요. 단순히 비슷한 속도가 아니라, 대규모 학습 시 전력 효율이나 비용 대비 성능에서 우위가 입증돼야 시장 신뢰를 얻을 수 있어요.

둘째, 오픈AI 단일 고객에 머물지 않고 다른 기업으로 확장할 수 있는지도 중요해요. 다른 빅테크가 실제로 채택한다면 단발 이벤트가 아닌 산업 구조 변화로 이어질 가능성이 크기 때문이에요.

결론 – AI 칩 전쟁의 본격화

단기적으로 브로드컴은 엔비디아 독점 균열 기대감의 대표 수혜주로 부각됐어요. 그러나 더 중요한 건 중장기 흐름이에요. 맞춤형 칩의 성능과 생산 안정성이 입증되고, 오픈AI 외 다른 고객사로 확장된다면 시장 구도는 점진적으로 다층화될 수 있어요.

즉, 지금은 ‘변화의 조짐이 시작된 단계’이고, 진짜 전쟁은 이제 막 서막을 올렸다고 보는 게 합리적이에요.