클라우드 서비스 기업들과 LLM 업체들의 AI 워크로드 처리를 위한 자체 칩 개발 움직임이 활발화되고 있다. 이 중 마이크로소프트와 오픈AI는 자체 맞춤형 칩의 개발에 주목하고 있으며, 오픈AI는 칩 설계 전문 업체의 인수에 관한 소문이 나돌고 있다. 또한, 마이크로소프트는 AMD와 협력하여 코드명 '아테나(Athena)'의 칩을 개발 중이라는 보도가 있다.
구글과 AWS는 이미 텐서 프로세싱 유닛(TPU), 트레이니움 및 인페렌시아 칩 같은 AI 워크로드 전용 칩을 개발하였다. 이러한 움직임의 배경에는 생성형 AI 쿼리의 처리 비용과 현재 사용 중인 칩 및 GPU의 효율성 문제가 있다. IDC 리서치 매니저인 니나 터너는 GPU가 생성형 AI 워크로드에 최적화되지 않았으며, 맞춤형 칩이 이를 해결할 수 있다고 말하였다.
자체 칩의 개발은 효율성 향상뿐만 아니라, 전력 소비 절감 및 연산 비용 절감에도 도움을 줄 수 있다. 포레스터의 리서치 디렉터인 글렌 오도넬은 이러한 움직임을 애플의 자체 칩 전략과 유사하게 본다. 그는 특정 AI 기능에 최적화된 칩이 더 높은 성능을 발휘할 수 있다고 주장하였다.
그러나, 맞춤형 칩 개발은 쉽지 않다. 복잡한 공급망, 인력 부족, 높은 투자 및 개발 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 실제로, 칩 개발에는 최소 2년에서 2년 반의 시간이 소요될 수 있다고 오도넬은 지적하였다.
또한, 오픈AI가 칩 개발을 추진하는 배경에는 칩 부족 문제보다는 생성형 AI 서비스 확대와 관련된 것으로 추측되고 있다. 전문가들은 오픈AI가 자체 칩 설계보다는 AI 액셀러레이터를 보유한 스타트업의 인수를 고려하는 것이 경제적으로 더 현명하다고 주장한다. 가능한 인수 대상으로는 그로크(Groq), 에스페란토 테크놀로지스(Esperanto Technologies), 텐스토렌트(Tenstorrent), 뉴리얼리티(Neureality) 등이 거론되며, 오픈AI가 클라우드에서 온프레미스로의 전환을 검토할 경우, 삼바노바(SambaNova)도 인수 대상으로 포함될 수 있다고 옴디아(Omdia)의 애널리스트 알렉산더 해로웰은 지적하였다.
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