구글 '프로즌 v2' 개발로 인공지능 연산 전쟁 가속

구글이 자사 인공지능 모델 제미나이에 맞춰 성능을 극대화한 전용 반도체를 별도로 개발하면서, 인공지능 연산 자원 확보 경쟁이 한층 더 치열해지고 있다.

미 정보기술 전문매체 디인포메이션은 20일(현지시간) 복수의 소식통을 인용해 구글이 2028년 서버 탑재를 목표로 ‘프로즌 v2’라는 내부 코드명의 새 인공지능 칩을 개발하고 있다고 보도했다. 이 칩은 구글이 그동안 주력으로 써온 텐서처리장치(TPU)와는 다른 계열로 추진되고 있는 것으로 전해졌다. 기존 TPU가 여러 인공지능 모델에 두루 활용할 수 있도록 범용성을 중시했다면, 이번 칩은 제미나이 구동에 맞춰 설계 방향이 훨씬 더 좁고 깊게 잡힌 것이 특징이다.

핵심은 제미나이의 데이터 처리 방식과 가중치 같은 요소를 칩 단계에서 미리 반영하는 개념이다. 이는 구글 수석과학자 제프 딘의 아이디어가 적용된 것으로 알려졌다. ‘프로즌’이라는 이름도 구조가 특정 모델에 맞게 사실상 고정된다는 뜻에서 붙은 것으로 전해진다. 구글은 이런 방식으로 제미나이를 구동하면 전력 단위당 처리할 수 있는 토큰 수가 6배에서 10배까지 높아지고, 응답 속도도 빨라질 것으로 보고 있다. 토큰은 인공지능이 문장과 데이터를 잘게 나눠 처리하는 기본 단위다.

구글이 이처럼 전용 칩 개발에 나선 배경에는 인공지능 연산 자원 부족 문제가 있다. 대규모 언어모델은 학습과 서비스 운영에 막대한 반도체와 전력이 필요한데, 최근 업계 전반에서 이 자원을 제때 확보하는 일이 사업 경쟁력을 좌우하는 요소가 됐다. 구글도 내부적으로 연산 자원 부족으로 사내 갈등을 겪었고, 외부 고객과의 계약에도 제약을 받은 것으로 알려졌다. 실제로 최근에는 일론 머스크의 스페이스XAI에 매월 9억2천만달러, 우리 돈 약 1조3천600억원을 지급하며 데이터센터를 임차하는 계약을 맺었고, 자사 인공지능 모델을 활용하는 경쟁사 메타의 사용량도 제한한 것으로 전해졌다.

다만 이런 칩이 만능 해법은 아니라는 점도 함께 거론된다. 특정 모델에 지나치게 맞춘 반도체는 효율은 높일 수 있지만, 모델 구조가 바뀌면 활용도가 급격히 떨어질 수 있다. 같은 제미나이라도 버전이 바뀌면서 처리 방식이나 가중치가 달라지면 해당 칩을 계속 쓰기 어려울 수 있어서다. 이 때문에 구글은 프로즌 v2에 어느 정도까지 정보를 사전 내장할지, 다시 말해 유연성과 효율성 사이에서 어디에 균형점을 둘지를 아직 결정하는 단계로 알려졌다. 대규모 양산 계획이 없다는 관측도 이런 한계와 연결된다.

시장에서는 이 소식을 구글이 인공지능 인프라 경쟁에서 자체 기술력을 더 강화하려는 신호로 받아들이는 분위기다. 실제로 맞춤형 인공지능 칩 개발 소식이 전해진 뒤 알파벳 주가는 이날 장중 한때 4% 가까이 올랐고, 미 동부시간 오후 1시20분 기준으로는 전일 종가보다 약 1.8% 상승한 353달러선에서 거래됐다. 구글 대변인은 성명을 통해 사용자와 고객에게 최대 성능과 효율을 제공하기 위해 새로운 혁신을 지속적으로 연구·실험하고 있다고 밝혔다. 이 같은 흐름은 앞으로 인공지능 기업들이 범용 반도체와 전용 반도체를 병행하는 방향으로 전략을 세분화하는 계기가 될 가능성이 있다.