어제 알파벳이 6% 넘게 튀어 오른 배경에는 “AI 전용 칩, TPU로 직접 승부 보겠다”는 선언이 깔려 있습니다.
이 글에서는 TPU가 뭐고, 왜 구글·알파벳 주가를 자극했는지, 그리고 어떤 글로벌·국내 기업들이 수혜를 볼 수 있는지 정리해 보겠습니다.
먼저, 알파벳 주가부터 한 번 볼까요?
11월 25일 기준, 알파벳 A(google)는 전일 대비 약 6% 이상 급등한 수준에서 거래 중입니다.
1. TPU가 뭔데, 주가가 이렇게 움직일까?
1) TPU 한 줄 정리
TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 직접 설계한 AI 전용 프로세서(ASIC)로, 딥러닝 연산의 핵심인 행렬·텐서 연산에 최적화된 칩입니다.
역할을 단순하게 정리하면:
- CPU: 범용두뇌 – 뭐든 할 수 있지만, AI 대규모 연산엔 비효율적
- GPU: 병렬 연산 특화 – 지금까지 AI 붐의 주인공 (엔비디아)
- TPU: “오로지 AI용”으로 깎아 만든 주문 제작 칩으로 같은 전력·같은 비용으로 더 많은 AI 연산을 처리하도록 설계된 칩
구글은 이 TPU를 자사 데이터센터에 넣어 검색(Search), 유튜브 추천, 지도, 사진 인식 그리고 자사 LLM ‘Gemini’ 등 수많은 AI 서비스를 돌리는 데 활용하고 있습니다.
2) TPU 세대교체 – v5p → Trillium(6세대) → Ironwood(7세대)
TPU는 벌써 v7 세대(Ironwood)까지 나와 있습니다.
- v5p: 구글 클라우드의 “AI Hypercomputer”의 핵심 칩
- 대규모 생성형 AI 학습에 최적화된 인프라로, Salesforce 등 고객사가 이미 활용 중
- 6세대 Trillium: v5e 대비 4.7배 성능 개선, HBM 용량·대역폭 2배 증가
- 7세대 Ironwood(v7):
- FP8 기준 4614 TFLOPS라는 압도적인 연산 성능
- 한 칩에 최대 192GB HBM, 대역폭은 초당 7.37TB 수준
이 수치는 곧바로 이렇게 해석할 수 있습니다.
“한 개의 TPU 칩에 고대역폭 메모리(HBM)를 잔뜩 붙여서, AI 모델을 미친 속도로 돌리고 있다.”
→ 즉, HBM·패키징·서버·전력 인프라 등 관련 산업에 직간접적으로 돈이 흐른다는 뜻입니다.
2. 왜 이게 알파벳 주가 모멘텀인가?
현재 AI 인프라 시장은 여전히 엔비디아 GPU가 절대 강자입니다.
하지만 문제는 칩 가격이 비싸고, 공급이 항상 부족하며, 고객(구글·MS·메타·아마존 등)은 단일 벤더 리스크가 크다는 점입니다.
그래서 빅테크들은
- 구글 → TPU
- 아마존 → Trainium, Inferentia
- 메타, MS도 각자 AI 칩 개발
같은 전략으로 자체 칩 + 일부 엔비디아 구조로 리스크를 낮추는 중입니다.
최근에는 메타가 구글 TPU에 수십억 달러 규모를 베팅하고, 구글은 엔비디아 AI 매출의 10% 정도를 가져오는 것을 목표로 한다는 보도도 나왔습니다.
이 말은 곧 구글: TPU로 AI 인프라 원가를 낮추고, 동시에 클라우드 고객(메타, Anthropic 등)을 끌어와 새로운 매출원을 만든다는 의미입니다.
정리하면 엔비디아 말고도 구글이 스스로 칩으로 돈 버는 구조를 만들고 있고, TPU 경쟁력이 높을수록, 구글 클라우드의 AI 경쟁력과 수익성이 동시에 개선된다는 의미입니다.
3. TPU로 돈 버는 글로벌 기업들
1) 알파벳(Alphabet)
- TPU 설계·서비스 주체.
- TPU가 잘 되면
- 검색·유튜브·광고에서 AI 기능 강화 → 매출 증대
- 구글 클라우드에서 TPU 인스턴스 판매 → 클라우드 매출/마진 개선
2) 브로드컴(Broadcom)
- 구글 TPU를 공동 개발하는 ASIC 파트너로 알려져 있습니다.
- 구글의 아키텍처를 브로드컴이 실제 칩(실리콘)으로 구현하고, TSMC 등 파운드리에서 생산하는 구조
- Anthropic의 TPU 사용 확대 뉴스 이후, 브로드컴 주가도 AI 커스텀 칩 기대감으로 움직였습니다.
3) TSMC
- 초기 TPU(28nm)부터, 최근 6·7세대 TPU까지 실제 제조(파운드리)를 맡는 핵심 파트너로 언급됩니다.
4) 미디어텍(MediaTek)
- 차세대 7세대 TPU 설계 파트너로 구글과 협업,
- 생산은 TSMC 3nm 공정 활용 예정이라는 보도가 있습니다.
4. 그럼 한국 기업들은 어디서 돈을 벌 수 있을까?
TPU 그 자체는 구글·TSMC·브로드컴 중심의 생태계지만,
칩 주변에 붙는 HBM·기판·패키징·서버·네트워크·전력 인프라 쪽에서는 한국 기업들이 꽤 중요한 역할을 합니다.
1) HBM 메모리 – SK하이닉스, 삼성전자
TPU v5p·v6·v7 스펙을 보면 공통적으로 HBM이 대량 탑재되며, 세대가 갈수록 용량과 대역폭이 폭증합니다.
TPU가 엔비디아 GPU의 ‘대체/보완재’로 커질수록, HBM 전체 시장 파이가 커진다 → 메모리 2강(삼성·하이닉스)은 구조적 수혜 가능합니다.
2) 기판·패키징·부품 – 심텍, 영풍, 코리아써키트, 삼성전기, LG이노텍 등
TPU와 같은 고성능 AI 칩은 HBM 여러 개를 3D로 쌓아 붙이고 이를 다시 기판(서브스트레이트)에 패키징 한 뒤 서버 메인보드와 네트워크 카드, 광통신 모듈 등과 연결됩니다.
이 과정에서 고다층 패키지 기판(ABF 계열), 고성능 MLCC, 커넥터, 수동소자가 필요합니다.
엔비디아 GPU용 기판 수요가 폭증하면서, 동일한 기술 스택을 사용하는 TPU·기타 AI ASIC까지 늘어나면 국내 기판·패키징 업체들이 수혜를 받을 가능성이 높습니다.
3) AI 인프라·데이터센터 – 네이버, 통신 3사 등
TPU는 기본적으로 클라우드 데이터센터 안에 깔리는 인프라입니다.
한국 기업들이 직접 TPU를 설계하진 않지만, AI 데이터센터를 운영하거나 구글 클라우드·엔비디아 GPU·기타 AI 칩을 조합해 서비스하는 사업자는 인프라 투자 확대의 간접 수혜가 가능합니다.
또한 엔비디아는 한국에만 Blackwell AI 칩 26만 개 이상을 공급하는 계약을 발표했는데, 이는 한국을 AI 인프라 허브로 키우려는 전략과 맞물려 있습니다.
TPU는 “구글판 엔비디아 GPU”라고 단순화해도 좋지만, 실제로는 AI 원가 구조·클라우드 경쟁력·반도체 공급망 전체를 흔드는 변수입니다.
우리나라 투자자 입장에서는 칩 설계사가 아니라, 그 칩에 붙는 메모리·기판·부품·인프라에서 기회를 찾는 그림이 현실적입니다.
다만, 위 기업들은 참고사항일 뿐 특정 종목 매수/매도를 권유하는 것은 아닙니다. 실제 투자는 각자의 리스크 허용도, 포트폴리오, 추가 리서치를 바탕으로 판단해야 합니다.
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