tpu 란 무엇인지, 구글 tpu의 성능 특징과 함께 관련주로 거론되는 기업까지 한 번에 정리해 보겠습니다. 복잡한 기술과 투자 이슈를 짧게 나누어 살펴보시면 이해가 훨씬 쉬우실 거예요.
tpu 란
tpu는 구글이 인공지능 연산을 위해 설계한 전용 반도체 칩(ASIC) 입니다. 행렬 곱셈 같은 연산을 병렬로 처리하는 구조라 대규모 딥러닝 학습과 추론에 적합합니다. 기존 gpu가 그래픽 처리에서 출발했다면, tpu는 처음부터 신경망 연산에 맞춰 설계된 것이 가장 큰 차이입니다. 구글 검색, 지도, 사진, 제미나이 같은 서비스의 AI 기능 상당수가 tpu에서 구동되고 있습니다.
구글 tpu 구조와 특징
구글 tpu에는 대규모 행렬 연산을 위한 전용 유닛과 고대역폭 메모리가 통합되어 있습니다. 이런 구조 덕분에 메모리 병목을 줄이고, 모델 학습과 추론에서 처리량을 크게 끌어올릴 수 있습니다. 또한 여러 개의 tpu 칩을 하나의 tpu pod로 묶어 수백-수천 개 칩을 하나의 거대한 클러스터처럼 사용하는 방식도 특징입니다. 이 pod 구조를 이용하면 초거대 언어 모델처럼 연산량이 큰 작업도 짧은 시간 안에 처리할 수 있습니다.
구글 tpu 성능
클라우드 tpu는 세대가 바뀔 때마다 연산 성능과 전력 효율이 크게 개선되어 왔습니다. 예를 들어 tpu v4는 이전 세대인 v3 대비 칩당 평균 2배 이상 성능 향상과 2배 이상 전력 효율 개선이 보고된 바 있습니다. 보다 최신인 v5e는 v4 대비 최대 1.7배 속도와 2.5배 수준의 비용 대비 처리량 향상을 목표로 설계되었으며, 칩 하나당 초당 수백 조 회의 정수 연산을 지원합니다. tpu v6e와 같은 세대에서는 수백 개 칩으로 구성된 pod 기준 수백 페타플롭스급 연산이 가능하다는 자료도 제시됩니다. 최근 공개된 아이언우드(Ironwood) 세대는 지연 시간을 줄이고 전력 효율을 더 높여, 특히 대규모 추론 작업을 위한 성능 개선에 초점을 두고 있습니다. 이런 특성 때문에 tpu는 대형 언어 모델 추론, 추천 시스템, 음성·이미지 생성 등에서 비용 효율을 중시하는 기업에게 중요한 선택지로 거론되고 있습니다.
구글 tpu 활용 현황
구글은 자사 데이터센터에서 검색, 유튜브 추천, 지도, 사진, 제미나이 모델 등을 tpu 기반으로 운영하고 있습니다. 외부 고객에게는 구글 클라우드 tpu 서비스 형태로 제공해, 대형 AI 모델 학습과 추론 인프라를 임대하는 구조입니다. 또한 메타가 2027년 이후 데이터센터 일부에 구글 tpu 도입을 검토 중이라는 보도가 나오면서, hyperscaler 간 칩 선택 경쟁에서도 tpu의 존재감이 커지는 분위기입니다. 이런 움직임은 엔비디아 gpu 일변도였던 AI 인프라 시장에서 대체재가 늘어난다는 의미로 해석되고 있습니다.
구글 tpu 관련주
직접적인 상장사는 알파벳(구글 모회사)로, tpu 개발과 클라우드 tpu 사업을 통해 AI 인프라 매출과 수익성 개선 기대를 받고 있습니다. tpu 설계·제조 파트너로 알려진 반도체 업체 브로드컴은 구글과의 tpu 협력 확대 기대감으로 주가가 강세를 보였다는 분석이 나옵니다. 또한 tpu 도입을 검토하는 메타와 같은 빅테크 기업은 AI 인프라 투자 확대와 연관되어 시장의 관심을 받고 있습니다. 반대로 gpu 중심 사업을 해온 엔비디아·amd에 대해서는 tpu 경쟁 심화가 중장기 리스크라는 증권가 코멘트도 제시되었습니다.
성능과 투자 관점 정리
구글 tpu는 ai 전용 구조와 pod 확장성 덕분에 고성능·고효율 인프라로 평가받고 있습니다. 동시에 메타 등 외부 고객 확대와 브로드컴 협력 이슈로, 알파벳과 일부 반도체 기업이 tpu 관련주로 주목받고 있는 상황입니다. 투자자는 개별 종목의 재무 상태와 사업 다각화 정도, AI 인프라 수요 전망을 함께 확인해 보시는 것이 필요하며, tpu와 gpu가 동시에 쓰이는 구조라는 점도 참고하시면 좋겠습니다.
