앤스로픽, 클로드를 위한 AI 칩 개발 추진—2026년에도 엔비디아는 여전히 매수 기회인가?

Anthropic은 유익하고 신뢰할 수 있으며 안전한 시스템을 개발하는 AI 연구 조직이다. Anthropic의 주요 제품은 Claude로 불리며, 이는 개인의 채팅, 프로그래밍, 검색 지원 및 기업의 워크플로우 실행에 사용되는 대규모 언어 모델(LLM) 제품군이다. 보도된 바와 같이 Claude의 매출이 급격히 성장함에 따라 Anthropic은 더욱 예측 가능한 컴퓨팅 자원 확보가 필요해졌다. 이에 따라 Anthropic은 현재 AWS Trainium 칩, Google TPU, NVIDIA GPU 등 다양한 칩 유형을 사용하고 있으며, 외부 의존도를 낮추고 자사 모델의 요구 사항에 더 잘 부합하도록 맞춤형 실리콘 개발을 추진할 수도 있다.

Anthropic의 맞춤형 칩에 대한 검토는 여전히 초기 개발 단계에 있으며, 현재까지 최종 설계가 완료되지 않았고 전담 팀도 구성되지 않은 상태다. 업계 전문가들은 첨단 AI 칩 개발에 5억 달러에 가까운 비용이 소요될 수 있다고 추산한다. 다만 Anthropic의 규모와 성장 궤적을 고려할 때, 맞춤형 칩 구축을 추진하려는 계획은 타당성이 있다고 믿을 만한 근거가 있다.

이 회사는 또한 최근 구글과 AI 프로세서 공급을 위한 장기 계약을 체결했으며, Broadcom과도(AVGO) 2027년 신규 장비 생산이 시작되는 시점에 맞춰 약 3.5기가와트에 달하는 상당한 컴퓨팅 파워를 확보하기 위한 계약을 맺었다. 본질적으로 Anthropic은 외부 공급망을 구축하는 한편, 내부 실리콘을 평가하거나 제작하여 모든 선택지를 열어두는 투트랙 전략을 추진 중이다.

만약 자체 맞춤형 AI 칩 구축 비용을 상쇄할 수 있는 저렴한 맞춤형 가속기를 공급할 수 있다면, 공급업체와의 협상력이 강화될 것이며 시간이 지남에 따라 전체 소유 비용도 낮출 수 있을 것으로 보인다.

Anthropic만 그런 것이 아니다. 아마존은 이미 AWS를 통해 트레이니움(Trainium)과 인퍼런시아(Inferentia) 칩을 제공하기 시작했으며, 이들 제품을 통해 더 넓은 시장으로 진출할 가능성을 모색하고 있다. 이는 아마존을 훨씬 더 중요한 반도체 공급업체로 변화시킬 수 있다. 알파벳 또한 TPU 관련 기술을 지속적으로 고도화하고 있으며, 자사 AI 워크로드에 최적 설계된 하드웨어를 개발해 온 오랜 역사를 보유하고 있다. 메타 역시 현재의 추론 워크로드와 향후 학습 워크로드까지 아울러 서드파티 GPU 의존도를 낮추기 위해 자체 가속기를 개발 중이다. 오픈AI도 맞춤형 실리콘을 조사 중인 것으로 알려졌다. 또한 AMD는 학습 및 추론 워크로드 모두에서 NVIDIA에 맞서 더욱 공격적으로 경쟁하고 있으며, 브로드컴은 하이퍼스케일러를 위한 맞춤형 실리콘 파트너로서의 역할을 확대했다.

이러한 흐름과 기업 전략은 보다 포괄적인 시장 추세와 궤를 같이한다. 구체적으로 트렌드포스(TrendForce)는 ASIC 기반 AI 서버 비중이 전체 서버 출하량의 2026년 약 27.8%에서 2030년에는 거의 40%까지 증가할 것으로 예상하고 있다. 따라서 더 많은 컴퓨팅 성능이 애플리케이션 특화 칩으로 계속 이동함에 따라, 전반적인 AI 관련 지출은 강세를 유지하겠지만 NVIDIA는 가속기 시장 점유율 측면에서 시장 선두 지위를 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

더 많은 경쟁사들이 NVIDIA의 영역에 진입하고 있지만, NVIDIA의 지속적인 혁신 속도는 이러한 추가적인 경쟁 압력에 대한 강력한 균형추 역할을 계속하고 있다. NVIDIA의 Hopper 기반 H100 GPU가 AI 학습 경제성에 혁신을 일으켰다면, 이제 Blackwell 기반 GB300 GPU는 특정 구성에서 최대 10배 이상의 성능 향상을 제공하며 더욱 큰 도약을 이뤄냈다.

또한 NVIDIA는 Rubin GPU, Vera CPU 및 업그레이드된 네트워킹을 포함하는 새로운 Vera Rubin 플랫폼을 올해 하반기에 상업적으로 출하하기 시작할 예정이며, 이를 통해 개발자들은 최대 75% 적은 GPU로 모델을 학습시키고 추론 토큰 비용을 90% 가까이 획기적으로 절감할 수 있게 될 것이다. 토큰은 사용자가 AI 시스템에 요청을 보낼 때 생성되는 단어, 기호 또는 이미지를 의미한다. AI 솔루션 제공업체의 토큰 비용을 크게 낮춤으로써, AI 소비자의 채택 확대와 솔루션 제공업체의 수익성 개선은 고성능 가속기에 대한 수요를 지속적으로 창출하고 자금을 조달하는 동력이 될 것이다.

NVIDIA는 2026년 1월 25일에 종료된 회계연도에 매출 2,159억 달러, 주당순이익(EPS) 4.77달러라는 사상 최대 실적을 기록했다. 10년 평균 주가수익비율(P/E)인 61.60배에 비해 현재 P/E 비율은 36.10배로, NVIDIA 주식은 과거 평균 대비 상당한 저평가 수준에서 거래되고 있다. 월가는 NVIDIA의 2027 회계연도 EPS를 약 8.29달러로 예상하고 있으며, 이는 선행 P/E가 약 21.30배임을 시사한다. 만약 NVIDIA의 주가가 과거 P/E 수준으로 회귀한다면 약 189%의 주가 상승을 기대할 수 있으나, 이는 보장된 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 향후 혁신과 지속적인 EPS 성장을 통한 상승 기회는 충분하다.

NVIDIA에 대한 주요 전략적 위험은 하이퍼스케일러와 세계 최대 AI 연구소들이 NVIDIA GPU보다 저렴하고 전력 효율적인 맞춤형 ASIC로 워크로드를 계속 전환할지 여부가 될 것입니다.

2030년까지 맞춤형 ASIC가 실제 해당 플랫폼 워크로드의 40%를 차지하게 된다면, NVIDIA는 현재보다 확장된 전체 시장에서 구조적으로 더 낮은 점유율을 기록할 가능성이 큽니다. 다만 NVIDIA는 GPU, CPU, 네트워킹 하드웨어를 기존 개발자 층 및 성숙한 소프트웨어 스택과 통합하여 고객이 시스템 전체를 한 번에 교체하기 어렵게 만드는 장벽을 계속 형성할 전망입니다.

많은 기업에 NVIDIA는 여전히 최첨단 모델 학습과 유연한 추론을 위한 최적의 기업으로 꼽힙니다. 향후 추이를 보면, 안정적인 대용량 워크로드를 위한 맞춤형 실리콘과 최첨단 모델, 급속한 연구 및 범용 목적을 위한 NVIDIA 솔루션이 결합된 하이브리드 시장이 이번 전환의 가장 유력한 결과가 될 것으로 보입니다.

Anthropic의 향후 행보는 향후 방향성에 중요한 지표가 될 것입니다. 만약 Claude 전용 자체 칩 개발을 강행한다면 장기적인 비용 절감과 더불어 다양한 공급처로부터 칩을 조달할 수 있게 될 가능성이 있습니다. 반대로 이를 중단한다면 엔지니어링, 초기 자본, 수율 및 패키징 문제, 소프트웨어 툴링을 포함한 맞춤형 실리콘 확장의 난이도와 제반 문제들이 극복하기 매우 어려운 수준임을 시사하게 됩니다.

Anthropic의 지속적인 맞춤형 실리콘 추구는 이제 AI가 스스로의 연산 운명을 상당 부분 통제하고 있음을 의미하며, 이것이 업계 전반의 조달 프로세스에 영향을 미칠 수 있다는 점이 여러 방면에서 점차 인식되고 있습니다.

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