AI칩 GPU, TPU, NPU 기술적 차이와 투자 포인트 (2025년12월)

🧠 GPU, TPU, NPU

헷갈리는 AI 칩… 도대체 뭐가 다르고, 어떤 회사가 돈을 버는가?

AI 얘기하다 보면 꼭 나오는 단어가 있어요. “GPU”.
요즘은 TPU, NPU까지… 뒤에 P 붙여서 돌림노래 하는 느낌이죠.

기술을 오래 해온 입장에서 보면, 이 칩 전쟁의 흐름을 이해하는 게
생각보다 투자 판단에 직접적인 힌트가 됩니다.
왜냐면 AI라는 게 “소프트웨어 경쟁” 같아 보이지만,
결국 칩과 전력, 데이터센터 같은 물리적 인프라 싸움이기 때문이죠.

오늘은 어렵게 설명하지 않고,
평소에 제가 주변 사람들한테 설명하듯 편하게 풀어볼게요.

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1) GPU – 지금 AI 세상의 왕

AI 모델을 학습하려면 말도 안 되게 많은 계산이 필요합니다.
이걸 감당하는 게 바로 GPU죠.

원래는 게임 그래픽용 칩인데,
병렬 연산 구조가 딱 AI와 맞아떨어졌어요.
그래서 GPU는 “만능”입니다. 학습도 하고 추론도 하고, 뭐든 시킬 수 있어요.

그렇다 보니 AI를 한다고 하면
대부분이 그냥 엔비디아 GPU부터 찾습니다. (저도 그렇고요)

GPU의 장점

• 뭐든 잘함. 범용성 최고
• CUDA 생태계가 너무 강력함
• 당장 모델 학습은 GPU 말고 선택지가 거의 없음

하지만…

이제 슬슬 단점도 커지고 있어요.

• 너무 비싸고 (정말 비쌉니다…)
• 너무 많이 먹고 (전력괴물)
• 데이터센터가 GPU 때문에 전기부터 건물까지 다 새로 지어야 함

투자 관점에서 보면,
엔비디아는 당분간 계속 강할 것은 맞아요.
다만, GPU가 모든 분야를 영원히 압도할 것처럼 굴기는 어렵습니다.
전력/비용 문제는 진짜 현실적인 한계거든요.

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2) TPU – 구글이 만든 ‘AI 전용 칩’

TPU는 구글이 “우리도 GPU만 쓰긴 싫다” 해서 만든 전용 칩입니다.
AI 모델이 자주 하는 ‘행렬 연산’ 쪽을 아주 단순하면서 빠르게 처리하도록 설계했어요.

TPU의 느낌은 이렇습니다

• 목적이 명확한 칩
• 불필요한 기능 싹 들어내고
• “난 이거 하나만 빠르게 할래” 같은 스타일

그래서 구글은 이 칩을 자사 서비스, 자사 연구에 쓰면서
막대한 GPU 비용을 줄였죠.

투자 관점에서의 TPU

흔히 받는 질문이 있어요.
“TPU가 GPU를 대체하는 건가요?”

→ 솔직히 말하면 아직은 아니고, 역할이 다릅니다.
TPU는 구글 내에서만 쓸 수 있어요.
저나 여러분이 ‘TPU 한 장 주세요’ 하고 살 수 있는 칩이 아니죠.

그래도 TPU는 중요한 메시지를 던집니다.
“GPU 독점이 영원하진 않는다.”

구글, 메타, 테슬라까지 전용 칩을 만들고 있으니
중장기적으로는 AI 칩의 지형이 바뀔 수밖에 없습니다.

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3) NPU – 우리 손에 들린 스마트폰 안의 AI 엔진

요즘 스마트폰이나 노트북 발표할 때
“이 기기는 NPU를 강화했다” 라는 말, 정말 자주 듣죠.

NPU는 디바이스 안에서 AI를 실행하는 칩입니다.
예전에는 음성인식이나 사진 보정 정도였는데
이제는 작은 규모의 LLM까지 디바이스에서 직접 돌리려는 흐름이에요.

NPU가 중요한 이유

AI 서비스가 모두 클라우드에서만 돌아가던 시대는 끝나고 있어요.

• 개인정보를 디바이스 안에서 처리하고
• 지연 없이 빠르게 응답하고
• 데이터센터 비용도 아끼고

기업 입장에서는 NPU 활용이 훨씬 경제적이죠.

투자 관점에서는?

여기가 재미있는 지점입니다.
스마트폰/PC는 이미 성숙한 시장이지만,
AI PC, AI 스마트폰이 나오면서 교체 수요가 다시 살아나고 있어요.

그 말은 즉,

• 퀄컴
• 애플
• 삼성전자 (엑시노스 + 메모리)

이런 회사들이 실제 수혜를 받을 가능성이 크다는 겁니다.

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4) 한 장으로 정리: 어떤 칩이 어디에 쓰일까?

칩	용도	강점	약점
GPU	학습 + 추론	범용성, 성능, 생태계	비쌈, 전력 많이 먹음
TPU	대규모 학습	특정 연산 최적화 · 가성비	구글 전용
NPU	온디바이스 추론	초저전력 · 모바일 최적화	작은 모델만 가능

딱 이렇게 보면 됩니다.
“학습은 GPU”,
“구글은 TPU”,
“내 폰/PC는 NPU”.

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5) 그럼 앞으로 어느 회사가 유리할까? (가장 현실적인 투자 관점)

제가 현업에서 느끼는 기준으로 정리해보면:

✔ 1) 학습 시장 → 엔비디아의 텃밭 (단기~중기 안정적)

다만, AI 인프라가 너무 빠르게 커지면서
엔비디아도 전력·냉각·데이터센터 한계 때문에
성장 속도가 조금씩 현실화될 겁니다.

✔ 2) 추론 시장 → 경쟁자 엄청 많아질 것

메타, 오픈AI, 테슬라, AWS 다 전용 칩 만듭니다.
여긴 엔비디아의 수성이 쉽지 않아요.
특히 ‘추론 비용’은 기업들이 정말 예민하게 보는 부분이라
전용 ASIC들이 많이 성장할 거예요.

✔ 3) 온디바이스 → 퀄컴 / 애플 / 삼성

여기는 다시 반도체 전통 강자들의 무대입니다.
스마트폰 교체 수요가 AI로 다시 살아나는 건 꽤 큰 흐름이에요.

✔ 4) 그리고 가장 중요한 건… HBM(고대역폭 메모리)

칩보다 더 많이 버는 회사가 따로 있습니다.

바로 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 같은 메모리 회사들.
요즘 AI 서버에는 거의 미친 듯이 HBM이 들어가요.
엔비디아 매출이 늘면,
HBM 업체들은 거의 자동으로 같이 성장합니다.

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마무리 – 칩 전쟁은 이제 시작이다

GPU, TPU, NPU는 이름 비슷해서 골치 아파 보이지만
사실 흐름만 보면 굉장히 단순합니다.

• GPU는 AI의 근육
• TPU/ASIC는 효율의 무기
• NPU는 내 기기 속 작은 AI 두뇌

이 역할이 명확해질수록
어떤 기업이 어느 방향으로 성장할지가 보이죠.

앞으로 AI 칩 전쟁은 전력, 비용, 효율 중심으로 재편될 겁니다.
그리고 그 과정에서
반도체 회사들, 데이터센터 기업들, 전력 인프라 회사들이
생각보다 큰 수혜를 받을 가능성이 큽니다.

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