구글, AI 에이전트 시대에 베팅하며 TPU V9 업그레이드. 미디어텍 최초로 독점 수주 확보, 엔비디아의 칩 지배력을 끝낼 것인가?
6월 22일, 애플 공급망 분석가 밍치궈는 구글이 AI 에이전트 및 강화학습을 목표로 하는 TPU v9 개정판 ‘Triggerfish’를 개발 중이며, 미디어텍이 독점 생산을 담당할 예정이라고 밝혔다. 2028년 양산을 목표로 하는 이 칩은 SRAM 용량 확대, 시뮬레이션 다이 추가, HBM4E 도입 등을 통해 CPU 및 메모리 장벽 완화를 꾀한다.
이번 협력은 미디어텍의 매출 기여와 구글의 공급망 재구축을 통한 비용 효율성 확보 차원으로 분석된다. 구글은 이를 통해 엔비디아 GPU 대비 AI 에이전트 특화 연산에서 상대적 우위를 점할 잠재력이 있다는 전망이 제기되나, 실제 시장 경쟁력 및 성과에 대해서는 추후 구체적인 시장 반응을 지켜볼 필요가 있다.

TradingKey - 6월 22일 월요일, 유명한 애플 공급망 분석가 밍치궈는 구글 (GOOGL) (GOOG) 이 TPU v9(코드명 'Humufish')를 기반으로 하며 잠정 코드명이 'Triggerfish'인 업그레이드 버전의 v9 칩을 개발할 예정이며, 미디어텍이 독점 주문을 확보했다고 밝혔다. 이 칩의 목표 애플리케이션은 AI 에이전트 및 강화학습(RL) 시나리오이며, 2028년에 대량 생산 단계에 진입할 것으로 예상된다.
이번이 양사의 첫 협력은 아니지만, 미디어텍이 구글의 핵심 TPU 주문을 독점으로 확보한 것은 이번이 처음이다. 앞서 TPU v7/v7e 세대에서 미디어텍은 구글의 생태계에 통합되어 주로 일부 I/O(입출력) 솔루션을 담당한 바 있다. 이번 파트너십을 통해 양사의 관계는 더욱 깊어질 것이다.
궈 분석가는 v9 세대 Humufish 칩과 비교할 때, 이번 개정된 TPU v9 칩에는 몇 가지 주요한 차이점이 있다고 지적했다. 개정된 v9 칩은 SRAM(정적 랜덤 액세스 메모리) 용량을 기존 v9의 2~3배로 대폭 늘리고 시뮬레이션 다이(die)를 추가했다. 또한 개정된 v9 칩은 고대역폭메모리(HBM)를 업그레이드했다. 기존 v9은 HBM4를 사용하는 반면, 개정된 v9 칩은 더 발전된 HBM4E를 사용한다.
이러한 일련의 업그레이드는 이 버전 칩의 추론 능력을 향상시키는 동시에 CPU 장벽(CPU wall) 및 메모리 장벽(memory wall) 문제를 완화하기 위해 설계되었다. CPU 장벽은 중앙처리장치(CPU)가 작업 스케줄링을 처리하는 속도가 AI 가속 칩(GPU 및 TPU)의 연산 실행 속도를 따라잡지 못해 전체 연산 속도까지 떨어뜨리는 현상을 뜻한다.
더 큰 SRAM 용량이 요구되는 이유는 SRAM이 칩 내부에서 가장 빠르고 지연 시간이 가장 낮은 캐시이기 때문이다. 용량을 확장하면 강화학습 및 AI 에이전트에 필요한 활성 작업 세트(active working sets)를 TPU 로컬에 더 많이 유지할 수 있게 된다. 이는 데이터 이동 비용을 줄이고 초저지연 디코딩 단계에서의 작동 효율성을 개선하여, 실시간 의사결정 및 응답 속도를 극한까지 끌어올린다.
새로 추가된 시뮬레이션 다이의 주요 기능은 강화학습과 AI 에이전트 간의 조율에 초점이 맞춰져 있을 가능성이 매우 높은데, 이는 강화학습이 일반적으로 가상 환경 시뮬레이션에 의존하기 때문이다.
HBM4를 더 빠른 HBM4E로 업그레이드하는 것은 메모리 대역폭을 늘리고 메모리 장벽(memory wall) 문제를 근본적으로 해결하기 위한 목적이다.
구글의 TPU v9이 엔비디아의 독점을 깰 수 있을까?
출하량과 관련하여 궈 분석가는 Humufish의 전체 수명 주기 동안 400만~500만 대 수준의 예측을 유지하고 있다. Triggerfish는 추가적인 프로젝트로 간주되며, 출하량에 약 100만~200만 대의 추가 기여를 할 것으로 예상된다. 가격 면에서는 Triggerfish의 단가가 Humufish보다 약 30% 높기 때문에 출하량이 비교적 제한적이더라도 이번 협력은 미디어텍의 매출에 더 크게 기여할 것이다.
현재 구글이 자체 개발한 TPU의 주요 경쟁 상대는 엔비디아의 GPU다. 후자와 비교해 구글의 이번 v9 칩 아키텍처 업그레이드는 엔비디아 (NVDA) 와 차별화된 경쟁을 이루고 나아가 상대적인 우위까지 점할 것으로 예상된다. 현재 엔비디아의 GPU(블랙웰 등)는 여전히 범용 연산 성능의 논리에 기반해 설계되어 AI 에이전트의 순차적 의사결정을 처리하고 강화학습 환경을 시뮬레이션하는 데 있어 이렇다 할 추가적인 우위를 보여주지 못하고 있으며, 여전히 CPU 장벽 및 메모리 장벽 문제로 고전하고 있다. 이번 업그레이드를 통해 구글은 전용 AI 에이전트 칩 분야에서 세대적 우위를 확립할 잠재력을 가지고 있다.
생태계 측면에서 구글의 TPU는 자사의 구글 클라우드(Google Cloud)와 연계되어 있어, 에이전트 애플리케이션에 가장 비용 효율적이고 지연 시간이 가장 낮은 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
미디어텍과의 이번 파트너십은 본질적으로 구글이 자사 TPU 공급망을 재구축하려는 시도이며, 이는 향후 연산 성능 가격 경쟁에 대처하고 더 낮은 제조 원가와 더 많은 생산량을 통해 경제적 해자(moat)를 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
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