NVIDIA가 GTC 2026에서 Blackwell과 Rubin의 2025~2027년 매출 목표를 1조 달러로 두 배 상향했지만, CSP(Cloud Service Provider)들의 자체 ASIC 개발이 AI 칩 시장의 경쟁 구도를 바꾸고 있습니다.
대표적인 CSP 업체는 Google의 TPU입니다.
Amazon, MS, Alibaba 등 대규모 클라우드 서비스 제공자들도 자체 칩을 설계하고, OpenAI 같은 AI HyperScaler들도 자체 칩을 설계합니다.
GPU는 AI 제품 간 호환성이 좋지만, 전력 소모가 크고, 비쌉니다.
AI 회사들이 딱 자기 AI만 돌릴 수 있는 AI 자체 칩을 직접 설계해서 맞춤복을 입는 방법으로 호환성은 낮더라도, 전력 소모 줄이고 싸게 사용하겠다는 것입니다.
CSP들의 ASIC 서버 비중
TrendForce에 따르면, Google과 Amazon 등 CSP들이 자체 칩 개발을 확대하면서 ASIC 기반 AI 서버는 2026년 전체 AI 서버 출하량의 27.8%를 차지할 것으로 예상됩니다.
이 비중은 2030년까지 약 40%에 달할 전망입니다.
TrendForce
주요 CSP들이 하반기부터 자체 칩 기반 서버를 본격 배치하면서, NVIDIA의 기존 AI 칩 시장 점유율을 잠식할 것으로 보입니다. Google과 AWS의 차세대 자체 칩이 양산에 돌입하면서, 공급망 전체에 걸쳐 ASIC 관련 업체들의 수혜가 예상됩니다.
MediaTek, Alchip, Broadcom, Marvell, GUC는 어떤 수혜를 받나요?
Broadcom, Marvell은 Google 같은 전통 SW/CSP 회사들이 만든 아키텍쳐 설계 / RTL 설계 이후 모든 단계들을 담당하는 경우가 많습니다.
대만의 MediaTek
2026년 하반기부터 CSP ASIC 제품 출하를 시작합니다. 연간 매출 기여가 10억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 2027년에는 수십억 달러 규모로 성장할 전망입니다. MediaTek이 ASIC 고객을 공개하지는 않았지만, 시장에서는 Google의 TPU v7e와 v8e 주문을 확보한 것으로 추정합니다.
대만의 Alchip(世芯電子)
AWS의 최신 Trainium 3 칩 주문을 확보했습니다. 3nm 공정으로 제작되며, 2026년 2분기 양산 시작, 3분기 매출 급증이 예상됩니다. 2nm 공정의 AI 및 HPC 프로젝트도 다수 진행 중이며, 일부는 연말까지 tape-out을 완료할 것으로 보입니다.
대만의 GUC(創意電子)
TSMC 긴밀한 파트너사로, Google과 Meta의 차세대 CPU 프로젝트를 확보했습니다. 과거에는 대만 압도적 1위 디자인하우스였으나, AI Chip에 대해서는 Alchip과 경쟁 관계입니다. 자동차 ADAS 프로그램은 이미 양산에 진입했습니다.
NVIDIA는 어떻게 대응하고 있나?
NVIDIA의 GPU는 AI 모델 호환성, Training, Inference에서 최고입니다. 그런데 전력도 많이 사용합니다. 그리고 가장 비쌉니다.
CSP들의 ASIC 전환이 가속화되는 가운데, NVIDIA는 NVLink 라이선싱 등을 통해 ASIC 업체들을 자사 생태계에 더 밀접하게 연결하려 하고 있습니다.
최근, AI 서버에 대한 금융 자산에 대한 감시가 강화되면서 GPU 자산 가치가 떨어지고있고, Inference는 전용 반도체를 사용하여 전력 효율을 높이려는 움직임이 커지다보니, CSP들은 비용 효율적인 ASIC으로 더 많이 전환하고 있습니다.
GPU 공급 제약도 경쟁 구도에 영향을 미치고 있습니다. ASIC 업체들에 따르면, 주요 파운드리의 3nm 웨이퍼와 패키징 용량이 연말까지 완전히 예약된 상태입니다. 업계 소식통은 Google의 TPU 물량이 확대되면서, Google TPU가 TSMC의 "숨은" 3대 고객으로 부상할 수 있다고 언급했습니다.
그리고 NVIDIA는 AI Inference 전용 칩 선두 업체인 Groq을 인수하여 CSP 위험을 헷지하고 있습니다.
Google TPU의 현재 위치는?
TrendForce에 따르면, 2026년 Google에 출하되는 AI 서버 중 약 78%가 TPU 기반입니다. GPU 기반 시스템과의 격차가 더 벌어지고 있습니다. Google은 현재 유일하게 GPU보다 ASIC 기반 AI 서버를 더 많이 구축하는 CSP입니다.
이 추세는 다른 CSP들에게도 확산되고 있으며, AWS의 Trainium, Meta의 자체 가속기 등이 뒤를 잇고 있습니다. ASIC 시장의 성장은 NVIDIA의 독점적 지위에 대한 구조적 도전이 되고 있습니다.