최근 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)가 컨슈머 사업부를 축소하고 AI 칩 분야로 급격히 피벗(Pivot)한 것은 상징적인 사건이다.

인텔(Intel) 역시 오랜 부진을 씻고 파운드리 가동률을 높일 준비를 마쳤으며, 시장은 인텔의 생산 능력이 곧 한계에 도달할 만큼 주문이 쇄도할 것임을 예견하고 있다.

특히 엔터프라이즈(기업용) AI 시장은 이제 막 개화하기 시작했다. 세일즈포스(Salesforce)의 CEO 마크 베니오프(Marc Benioff)는 자사의 AI 에이전트 플랫폼인 '에이전트포스(Agentforce)'가 이미 3조 2천억 개의 토큰을 소비했다고 밝혔다.

주목할 점은 이 수치가 대부분의 사용자가 이제 막 실험을 시작한 초기 단계에서 나온 것이라는 사실이다. 기업들이 본격적으로 자사 데이터를 AI에 결합하기 시작하면, 토큰 소비량과 컴퓨팅 파워 수요는 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다.

제로섬 게임이 아닌 '총력전': GPU와 XPU의 공존

미디어는 극적인 대결 구도를 선호한다. 최근 구글의 자체 AI 칩인 TPU(Tensor Processing Unit)나 아마존의 트레이니움(Trainium)이 엔비디아의 아성을 무너뜨릴 것이라는 보도가 잇따랐다. 이는 올해 초 중국의 '딥시크(DeepSeek)'가 등장했을 때 엔비디아에 쏟아졌던 과도한 부정적 반응과 유사하다.

하지만 이러한 'GPU 대 XPU(맞춤형 가속기)'의 경쟁 프레임은 나무만 보고 숲을 보지 못하는 격이다. 현재의 시장 상황은 누군가가 이기면 누군가는 죽는 '제로섬 게임(Zero-sum game)'이 아니다. 오히려 전례 없는 수요를 감당하기 위해 가용한 모든 자원을 쏟아부어야 하는 '비상사태(Emergency response)'에 가깝다.

최근 라스베이거스에서 열린 AWS의 're:Invent' 컨퍼런스는 이러한 현실을 적나라하게 보여주었다. AWS CEO 맷 가먼(Matt Garman)의 발언에서 유추할 수 있듯, AWS의 자체 칩인 트레이니움 2는 이미 매진되었으며, 이제 막 출시된 트레이니움 3 또한 예약이 꽉 찬 상태다. 구글 역시 최신 모델인 제미나이 3(Gemini 3)를 구동하기 위해 자사 TPU를 한계까지 가동하고 있다.

즉, 빅테크 기업들이 자체 칩을 개발하는 이유는 엔비디아를 대체하기 위해서라기보다, 폭발하는 내부 수요를 감당하고 경제성을 확보하기 위한 자구책에 가깝다. 엔비디아의 GPU는 여전히 없어서 못 파는 상황이며, 자체 칩(XPU)은 그 빈틈을 메우거나 특정 워크로드에 최적화된 형태로 공존하고 있다.

2. 물리적 제약의 벽: 웨이퍼부터 전력까지