AI 하드웨어 전쟁 : GPU, NPU, 그리고 실리콘 | 매거진에 참여하세요

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publish_date : 25.08.28

AI 하드웨어 전쟁 : GPU, NPU, 그리고 실리콘

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지난 10년간 인공지능의 발전은 소프트웨어, 특히 모델 구조와 알고리즘 혁신에 집중되어 있었습니다.

GPT, LLaMA, Stable Diffusion 같은 이름들은 사람들에게 AI의 진보를 상징하는 단어였죠.

하지만 2025년을 맞이한 지금, 새로운 경쟁의 무대는 소프트웨어가 아니라 하드웨어입니다.
모델은 이미 인간이 상상할 수 있는 수준을 넘어섰고, 이제는 그 모델을 얼마나 빠르게, 얼마나 효율적으로, 얼마나 저렴하게 돌릴 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되었습니다.

여기서 등판한 것이 바로 GPU, NPU, 그리고 새로운 전용 AI 칩들입니다.

이들은 단순한 반도체 부품이 아니라, 앞으로의 산업 지형을 바꿀 ‘실리콘 질서(Silicon Order)’를 재편하는 주인공입니다.

AI의 황금기를 연 진정한 하드웨어는 GPU였습니다. 원래는 게임 그래픽 렌더링을 위해 개발된 병렬 연산 장치였지만,

수천 개의 코어를 활용해 벡터 연산을 처리하는 GPU는 딥러닝의 폭발적 연산 수요와 맞아떨어졌습니다.

엔비디아 CUDA 생태계
엔비디아는 단순히 GPU를 공급하는 데서 멈추지 않았습니다.
CUDA라는 소프트웨어 개발 툴킷을 함께 내놓아, 연구자와 개발자가 ‘GPU 없는 AI’를 상상할 수 없게 만들었습니다.
이는 단순한 하드웨어 기업이 아니라 플랫폼 기업으로 엔비디아를 변모시켰습니다.
A100, H100 그리고 Blackwell
H100은 GPT-4, Claude, Gemini 같은 거대 모델을 훈련시킨 핵심 장비로 기록에 남게 될 것입니다.
최근 발표된 Blackwell 아키텍처는 메모리 대역폭과 전력 효율에서 새로운 차원을 보여주고 있습니다.
하지만 문제는 가격. H100 한 장이 3만 달러 이상에 거래되는 지금, GPU는 새로운 석유라 불리고 있습니다.

GPU의 강점이 범용성과 연산 속도라면, NPU(Neural Processing Unit)는 특정 연산을 최적화해 더 적은 전력으로 효율을 극대화하는 칩입니다.

스마트폰 속 AI 엔진
애플의 A17 Pro 칩, 퀄컴의 Snapdragon X Elite는 이미 NPU를 탑재해 스마트폰과 노트북에서 온디바이스 AI를 구동합니다.
사진 보정, 음성 인식, 실시간 번역 같은 기능들이 네트워크 없이도 가능한 이유가 바로 이 NPU 덕분입니다.
클라우드에도 침투
구글 TPU, 아마존 Trainium/Inferentia 같은 칩도 사실상 ‘대형 NPU’에 가깝습니다.
범용 GPU보다 효율적이면서 특정 워크로드(추론, 대규모 훈련)에 최적화된 이 칩들은 클라우드 사업자들이 엔비디아 의존도를 줄이는 비밀 병기입니다.

구분	GPU	NPU	TPU	AI6 칩 (Tesla)
용도	범용 연산, 그래픽, AI	AI 연산 최적화, 엣지/모바일	대규모 AI 학습·추론, 클라우드	자율주행, 로보틱스, 데이터센터
장점	범용성, CUDA 생태계, 높은 성능	저전력, AI 최적화, 엣지 장치 가능	대규모 연산 효율, 클라우드 최적	NPU 통합, 효율적 AI 연산, Dojo 통합
단점	전력·비용 부담, 통신 병목, 한계	범용 연산 제한, 초기 투자 필요	범용성 낮음, 클라우드 의존	생산 일정, 초기 비용, 제한적 범용성
대표 제조사	Nvidia, AMD	Apple, Huawei, 삼성, MediaTek	Google	Tesla (Samsung Foundry)
공정 기술	5~7nm	4~5nm	7~5nm	2nm (Samsung)
전력 효율	보통	높음	높음	매우 높음
최적 사용 환경	서버, HPC	스마트폰, IoT, 로봇	클라우드, 데이터센터	Tesla 차량, Dojo, 로봇

GPU는 범용성과 강력한 연산 성능으로 AI를 발전시키는 데 핵심 역할을 했지만, 앞서 말한 물리적·경제적·효율적 한계 때문에

단순히 GPU만 늘리는 전략에는 문제가 있습니다.

이런 한계 때문에 NPU(Neural Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit) 같은 전용 AI 칩이 부상하게 된 것입니다.

핵심 이슈	내용
분산 학습의 한계	GPU 수 증가 → 통신 오버헤드 상승 → 성능 향상률 감소
물리 한계 도달	트랜지스터 미세화 한계로 2027~2035년 사이 현 구조 GPU 개선 어려움
커지는 AI 모델의 한계	스케일 확대만으로는 성능 향상 정체, 새로운 전략 필요
비용 증가 압박	대형 모델 운영 비용 증가로 실용적인 작은 모델 선호
효율 중심 전략 필요	하드웨어 + 소프트웨어 + 데이터 효율화가 지속 발전의 핵심

가격 문제뿐 아니라 GPU 구조적 한계와 효율성 문제 때문에 NPU/TPU 같은 AI 전용 하드웨어가 등장하고 있는 겁니다.
결국 GPU는 ‘범용 AI 계산의 엔진’, NPU/TPU는 ‘효율적·특화 AI 엔진’으로 역할이 나뉘는 추세죠.

앞으로의 하드웨어 전쟁은 단순한 칩 성능이 아니라, 생태계, 공급망, 가격 경쟁력으로 결정됩니다.

가격과 전력 소모, 성능 한계 때문에 AI 하드웨어 경쟁은 더 이상 GPU 독점 시대가 아니라, 범용+전용 칩 혼합 생태계로 이동 중입니다.