AI 칩 전쟁 : GPU에서 ASIC까지, 미래 산업을 바꾸는 기술 패권

AI 칩 전쟁 1~4편을 통하여 한국이 AI 패권 경쟁에서 어떤 위치에 서 있으며, 어디로 가야 하는가를 단계적으로 살펴봤다.

지난 네 편의 연재에서 

1편 — GPU 시대의 한계와 한국의 기회

GPU 독점 구조는 AI 산업 전체의 비용·전력·데이터센터 확장에 병목을 만들고 있다.
하지만 이 틈이 바로 한국에게는 “후발주자의 기회”가 될 수 있다.

2편 — 한국형 AI 공급망 전략 : HBM·패키징·파운드리 3각축

한국은 완성 칩 설계가 아니라,HBM(고대역폭 메모리),첨단 패키징,파운드리(GAA 공정)
이라는 AI 성능을 결정하는 인프라에서 세계 최고 수준을 확보했다.

3편 — GPU → NPU → ASIC 발전과 산업별 적용 전망

AI 칩은 범용(GPU) → 고효율(NPU) → 초맞춤형(ASIC) 으로 명확하게 흐름이 이동하고 있다.
한국이 강점을 가진 산업—제조, 의료, 통신, 국방—에서는 ASIC 기반 AI가 폭발적으로 확산될 가능성이 높다.

4편 — 한국의 AI 10년 전략 로드맵과 글로벌 경쟁력

한국은 “완성 칩 설계 경쟁”이 아니라 AI 생태계의 엔진을 공급하는 국가 전략을 선택해야 한다.
HBM·PKG·파운드리·산업 데이터가 결합할 때 한국은 세계 AI 경제의 허브로 부상할 수 있다.

제 5편 엔비디아·AMD·DeepSeek SWOT 분석과 2035 패권 예측

AI 칩 삼국지, 누가 살아남는가

AI 칩 시장은 지금 거대한 전환점을 지나고 있다. 10여 년간 엔비디아가 절대 강자로 군림하며 AI 생태계를 사실상 ‘GPU 중심의 단일 구조’로 만들어 왔지만, 2025년을 기점으로 상황은 3개 세력—엔비디아(NVIDIA), AMD, 그리고 중국의 DeepSeek—이 각자의 방식으로 패권을 다투는 삼국지 구도로 재편되고 있다.  이 경쟁의 본질은 하나다.

“AI를 누가 더 싸게, 더 빠르게, 더 효율적으로 돌릴 수 있는가”

아래는 AI 칩 시장을 움직이는 3개의 핵심 플레이어에 대한 SWOT 분석과 함께, 2035년까지의 패권 향방을 전망하는 심층 칼럼이다.

■ 1.  엔비디아(NVIDIA) ― 여전히 가장 높은 산, 그러나 최고점에 가까워지는 순간

◆ 강점 (Strengths) : GPU 시장 점유율 80~90%를 차지하고 있고, CUDA 생태계라는 ‘철옹성’이다. H100·B200 등 압도적 성능으로 AI·로보틱스·디지털 트윈 등 확장 플랫폼을 구축하고 있다.특히 CUDA는 개발자·연구자의 생태계를 완전히 잠그는 락인(lock-in) 구조를 만들었다.
엔비디아의 파워는 GPU가 아니라, 소프트웨어와 생태계에 있다.

◆ 약점 (Weaknesses) : 지나치게 높은 가격과 전력·발열 구조적 한계로 데이터센터 증설 비용 폭등하고 모델 경량화·저비용 AI 흐름과 충돌하고 있다. AI가 ‘모든 산업으로 확산되는 단계’에 들어서면, 엔비디아의 비싼 GPU는 오히려 산업 전환의 속도를 늦추는 병목이 된다.

◆ 기회 (Opportunities) : 초거대 모델 수요가 지속되어 기업·국가의 AI 인프라 투자로 로봇·자율주행 플랫폼이 확장되고 있다.

◆ 위협 (Threats) : ASIC·NPU의 효율성 혁명으로 대형 기업들의 탈엔비디아 전략과 미국 vs 중국 기술 패권 전쟁으로 미국의 수출  규제 및 지정학 변수가 있다.

또한 지금 AI는 “규모의 경쟁”에서 “효율의 경쟁”으로 넘어가는 중이다.이 변화가 엔비디아의 아킬레스건이다.

■ 2. AMD ― ‘2등의 반란’이 시작된 순간

◆ 강점 : MI300·MI325 등 성능 격차 대폭 축소와 엔비디아 대비 낮은 가격으로 오픈 생태계를 기반으로 한 확장성으로 빅테크(MS·Meta)의 채택 증가하고 있다.

GPU 성능 차이가 줄어들자, 빅테크들은 공급망 다변화라는 현실적 이유로 AMD를 품기 시작했다.

◆ 약점 : CUDA에 비견할 개발자 생태계 부재에 있다. GPU 중심 접근은 산업형 AI에 비효율 브랜드 신뢰도와 시장 영향력의 격차가 크다. 엔비디아가 플랫폼 중심 기업으로 진화하는 것과 달리, AMD는 여전히 ‘순수 GPU 회사’의 틀에서 크게 벗어나지 못하고 있다.

◆ 기회 : 엔비디아는 가격 리스크·공급 리스크·지정학 리스크가 높다.이 세 가지가 동시에 작동하면서 전 세계 정부와 클라우드 기업들이 엔비디아 단독 의존 탈출을 본격화하고 있다.

◆ 위협 :  GPU 의존 구조에서 벗어나기 어렵다. AI 경쟁의 무게중심이 구글·테슬라·OpenAI·중국 빅테크들이 GPU에서 ASIC로 이동하면서 “GPU로만 승부”하는 전략의 위력이 상대적으로 줄어든다. ASIC·NPU·자체 칩이 커지는 시장에서는 총량 시장 자체가 줄어고 있다. 전략적 고객들 모두 “자체 칩 병행”을 하고 있다. (MS : MAIA,구글 : TPU,아마존 : Trainium2,메타 : MTIA). 

AMD  수요가 커져도 지속적·독점적 성장이 아니라는 것이다.

TPU는 사실상 ‘가장 성공한 산업형 ASIC’이다

TPU는 이름은 ASIC이 아니지만, 구조적으로는 “초거대 모델 학습 전용 ASIC” 입니다.

■ 3) DeepSeek ― 저비용·효율 AI로 세계를 흔들다

◆ 강점 : DeepSeek은 “돈 많이 들여 GPU만 늘리면 AI가 좋아진다”는 20년의 공식을 깨고,
적은 GPU로도 고성능 모델을 만드는 새로운 시대를 열었다. ‘적은 GPU로 학습 가능한 AI 모델’ 혁신, 초저비용·초효율 운영 구조, 방대한 중국 내수 데이터, 비서구권에서는 매력적인 비용 구조로 DeepSeek의 등장은 지난 20년간 굳어졌던 “AI = 많은 GPU로 학습해야 한다”라는 공식을 뒤흔들었다. 

하지만 DeepSeek은 정반대의 길을 보여주었다. 적은 GPU로도 학습 가능한 모델 구조로 알고리즘 최적화로 불필요한 연산 대폭 축소하여 초저비용·초효율 운영이 가능해졌다

• 중국의 방대한 내수 데이터를 활용한 학습 효율의 극대화로 “저비용·고효율 AI”라는 새로운 모델을 전 세계에 제시했다.

덕분에 DeepSeek은 서구권에서도 “GPU 비용을 감당하기 어려운 기업이 선택할 저비용 대안”
으로 주목받고 있다.

◆ 약점  :  그러나 DeepSeek은 치명적인 약점도 많다. 미국 시장 접근 사실상 불가와 GPU 공급 규제의 장기화(엔비디아 GPU 수입 제한)와 기술 투명성 논란,중국 기업 특유의 기술 검증 문제로 기술은 뛰어나지만 “글로벌 시장에서 신뢰받는 브랜드”가 되기에 큰 장벽이 있다.

◆ 기회 :  중국의 ‘AI 국산화’ 전략과 완벽하게 맞아떨어지는 구조로  저비용 AI의 시대가 열린다

DeepSeek에게는 기회도 분명하다. AI 인프라 비용을 감당하기 어려운 국가들, 개도국·비서구권의 AI 도입을 앞당기는 ‘AI 민주화’ 흐름의 상징이 되고 있다.

◆ 위협 : 규제와 생태계 구축의 한계로 DeepSeek이 넘어야 할 위험도 존재한다. 미국의 대중국 규제 강화 가능성과 기술 복제·모방 증가(저비용 모델은 금방 따라잡힐 수 있음), 장기적으로는 엔비디아처럼 ‘생태계’를 장악하기 어렵다는 한계가 있다.

DeepSeek은 “시장을 흔드는 교란자(disruptor)”지만,아직은 “패권을 쥐는 지배자”의 단계에 도달하지는 못했다.

 ■ 4. Google TPU — 빅테크 내부 제국의 절대 무기 (TPU v5, v6e)

GPU 시장 점유율에 등장하지 않지만, AI 패권을 논할 때 반드시 포함해야 하는 ‘보이지 않는 거대 플레이어’가 있다.바로 구글의 TPU(Tensor Processing Unit) 이다.

TPU는 칩 판매용이 아니라 구글 생태계 자체를 강화하는 전략 무기다.

◆ 강점 (Strengths) : 세계 최고 수준의 대규모 AI용 맞춤형 ASIC

• Google Cloud + Gemini 모델 + Search/YouTube 전체 백엔드가 TPU로 구동하며 GPU 대비 고효율 전력 구조이다. 초대규모 데이터센터 기반(DC 규모가 엔비디아 고객보다 훨씬 크다)
• Big Tech 가운데 유일하게 칩-인프라-OS-모델-서비스 완전 통합했다.
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◆ 약점 (Weaknesses)

• 칩 “판매”를 하지 않음으로 시장 점유율을 논하면 제외된다. 구글 클라우드 안에서만 사용됨으로 
• 범용성 부족하다 (온디바이스·엣지 적용 어려움).
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◆ 기회 (Opportunities) : Gemini와 TPU의 결합이 강화되면 구글 서비스 전체가 “AI 최적화된 생태계”로 진화한다. ‘GPU 부족·비용 폭등’ 시대에 클라우드 고객에게 TPU 기반 옵션 제공함으로 대규모 AI 서비스는 GPU보다 ASIC이 더 적합한 흐름과 맞물린다.

◆ 위협 (Threats) : 빅테크들의 자체 칩 경쟁 심화 (MS: MAIA, Amazon: Trainium, Meta: MTIA)로 산업형 AI 시장에는 확장 어려움이 있다. 또한 규제와 리스크(반독점) 증가한다.