구글의 역습 ①: TPU, 엔비디아 독주 막을까?

"엔비디아 H100을 구하지 못해 AI 개발이 멈췄다." 2024년 내내 들려왔던 비명입니다. 하지만 2025년 말, 기류가 바뀌고 있습니다. 구글이 자체 개발한 AI 칩 TPU(Tensor Processing Unit) v6를 전면에 내세우며 '탈 엔비디아'를 선언했기 때문입니다.

⚔️ 엔비디아의 독점, 그리고 균열

엔비디아는 AI 칩 시장의 90% 이상을 장악하며 사실상 독점 체제를 유지해왔습니다. 하지만 높은 가격(개당 4천만 원 이상), 공급 부족, 그리고 막대한 전력 소모는 빅테크 기업들에게 큰 부담이었습니다. 구글은 이 틈을 파고들었습니다. 2016년부터 조용히 갈고닦아온 TPU가 이제 v6에 이르러 엔비디아의 턱밑까지 추격해온 것입니다.

🚀 TPU v6: 가성비의 제왕

구글이 공개한 TPU v6의 벤치마크 결과는 충격적이었습니다.

TPU v6 vs NVIDIA H100

학습 속도: H100 대비 95% 수준 (거의 대등)
전력 효율: H100 대비 40% 더 우수함
비용: 동일 성능 클러스터 구축 시 50% 저렴
확장성: OCS(광 회로 스위치) 기술로 수만 개 칩을 병목 없이 연결

특히 구글은 자사의 거대 언어 모델인 Gemini 3.0 학습에 TPU v6를 100% 활용했다고 밝혔습니다. 이는 "엔비디아 없이도 SOTA(State-of-the-art) 모델을 만들 수 있다"는 것을 증명한 역사적인 사건입니다.

🛠️ 소프트웨어 전쟁: CUDA vs JAX

엔비디아의 진짜 힘은 하드웨어가 아니라 소프트웨어인 CUDA에 있습니다. 수많은 AI 라이브러리가 CUDA에 종속되어 있기 때문입니다.

구글은 이에 대항하기 위해 JAX와 XLA(Accelerated Linear Algebra) 컴파일러를 밀고 있습니다. JAX는 파이썬의 유연함과 XLA의 고성능 최적화를 결합하여, 코드를 한 번만 짜면 TPU, GPU, CPU 어디서든 최적의 성능으로 돌아가게 해줍니다. "탈 CUDA"를 위한 구글의 가장 강력한 무기입니다.

🌐 구글 클라우드의 승부수

구글은 단순히 칩만 만든 것이 아닙니다. 'TPU Pod'라는 거대한 슈퍼컴퓨터 인프라를 클라우드로 제공합니다. 스타트업들은 이제 비싼 GPU를 사지 않고, 구글 클라우드에서 클릭 몇 번으로 수천 개의 TPU를 빌려 쓸 수 있습니다. 이는 AI 개발의 진입 장벽을 획기적으로 낮추는 전략입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 개인도 TPU를 살 수 있나요?

A: 아니요, TPU는 구글 데이터센터 내부용으로만 사용되며 일반 소비자에게 칩 자체를 판매하지는 않습니다. 대신 Google Cloud Platform(GCP)을 통해 시간 단위로 임대하여 사용할 수 있습니다.

Q. PyTorch로 짠 코드가 TPU에서 돌아가나요?

A: 네, 가능합니다. `PyTorch/XLA` 라이브러리를 사용하면 기존 PyTorch 코드를 거의 수정 없이 TPU에서 실행할 수 있습니다. 최근에는 호환성이 매우 좋아져서 엔비디아 GPU에서 TPU로의 마이그레이션이 훨씬 쉬워졌습니다.

Q. TPU 사용 비용은 얼마나 되나요?

A: TPU v6의 경우 시간당 약 $4.50 (Pod 기준)입니다. 엔비디아 H100이 시간당 $8-10인 것과 비교하면 약 50% 저렴합니다. 장기 약정 시 추가 할인도 가능합니다.

Q. 엔비디아 GPU와 성능 차이는?

A: 대규모 트랜스포머 모델 학습에서는 TPU v6가 H100과 거의 대등한 성능을 보입니다. 다만 범용성에서는 GPU가 우위이며, TPU는 특정 워크로드(대규모 행렬 연산)에 최적화되어 있습니다.

Q. 스타트업도 TPU를 사용할 수 있나요?

A: 네, Google Cloud Platform을 통해 누구나 사용 가능합니다. 스타트업 프로그램에 선정되면 크레딧 지원도 받을 수 있습니다. 최소 사용 단위는 단일 TPU v6 칩부터 시작 가능합니다.

💰 TPU 비용 분석 및 ROI

TPU를 도입할 때 가장 중요한 것은 비용 대비 효과입니다. 실제 사용 사례를 기반으로 분석해보겠습니다.

비용 비교 (대규모 모델 학습 기준)

항목	TPU v6 Pod	NVIDIA H100 (8개)	절감율
시간당 비용	$4.50	$9.00	50%
100시간 학습	$450	$900	$450 절감
월 720시간 (상시)	$3,240	$6,480	$3,240 절감

🛠️ TPU 시작하기: 실전 가이드

TPU를 처음 사용하는 개발자를 위한 단계별 가이드입니다.

1. Google Cloud 프로젝트 설정

# gcloud CLI 설치 및 인증
gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# TPU API 활성화
gcloud services enable tpu.googleapis.com

2. TPU 인스턴스 생성

# TPU v6 생성 (단일 칩)
gcloud compute tpus tpu-vm create my-tpu \
  --zone=us-central2-b \
  --accelerator-type=v6-8 \
  --version=tpu-ubuntu2204-base

# SSH 접속
gcloud compute tpus tpu-vm ssh my-tpu --zone=us-central2-b

3. JAX 환경 설정

# JAX 설치
pip install "jax[tpu]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html

# 간단한 테스트
python3 -c "import jax; print(jax.devices())"

📊 실전 예제: GPT 스타일 모델 학습

TPU에서 트랜스포머 모델을 학습하는 간단한 예제입니다.

💻 코드 예제 (JAX + Flax)

import jax
import jax.numpy as jnp
from flax import linen as nn

class TransformerBlock(nn.Module):
    d_model: int = 512
    num_heads: int = 8
    
    @nn.compact
    def __call__(self, x):
        # Multi-head attention
        attn_output = nn.MultiHeadDotProductAttention(
            num_heads=self.num_heads
        )(x, x)
        
        # Feed-forward
        x = x + attn_output
        ff_output = nn.Dense(self.d_model * 4)(x)
        ff_output = nn.gelu(ff_output)
        ff_output = nn.Dense(self.d_model)(ff_output)
        
        return x + ff_output

# TPU에서 자동으로 병렬화됨
model = TransformerBlock()
params = model.init(jax.random.PRNGKey(0), jnp.ones((1, 128, 512)))

print(f"Running on: {jax.devices()}")  # TPU 확인

🔗 관련 리소스

공식 문서

🔮 결론: 하드웨어 전쟁의 2막

엔비디아의 아성은 여전히 견고합니다. CUDA 생태계는 하루아침에 무너지지 않습니다. 하지만 구글의 TPU는 '유일한 대안'에서 '강력한 경쟁자'로 성장했습니다.

하드웨어만으로는 부족합니다. 구글은 소프트웨어와 모델 생태계까지 장악하려 합니다. 그 핵심 파트너가 바로 '앤스로픽(Anthropic)'입니다. 다음 편에서는 이들의 위험한 동맹에 대해 다룹니다.

다음 글 미리보기

구글의 역습 ②: 앤스로픽(Anthropic)과의 동맹, 그 의미는?

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구글의 역습 ①
TPU, 엔비디아 독주 막을까?