구글이 제미나이 효율을 끌어올릴 차세대 AI칩 '프로즌 v2'를 개발 중이라는 보도가 나왔어요 기존 TPU 대비 토큰당 전력 효율이 6~10배, 출시는 2028년 목표 엔비디아 의존도를 낮추려는 오픈AI·앤트로픽과 같은 흐름, 효율 경쟁이 본격 신호탄
The Information이 지난주에 단독으로 보도한 내용인데요, 솔직히 처음 헤드라인만 봤을 땐 "또 코드네임 유출이야?" 싶었어요. 근데 자세히 뜯어보니 얘기가 좀 다릅니다.
구글(알파벳)이 내부적으로 개발 중인 서버용 AI칩 코드네임이 '프로즌 v2'(Frozen v2)라고 해요. 목적은 명확합니다. 제미나이 모델을 더 효율적으로 돌리는 것. 여기서 핵심은 '더 빠르게'가 아니라 '더 적은 전력으로 더 많은 토큰을' 이라는 점이에요. 보도에 따르면 전력 단위당 생성 토큰 수 기준으로 기존 TPU보다 6~10배 효율적일 수 있다고 하는데, 이게 사실이면 꽤 파격적인 수치입니다. 🔋
⚡ 왜 하필 지금 '효율'이 화두일까요. 사실 작년까지만 해도 업계 분위기는 무조건 컴퓨팅을 더 쌓는 쪽이었잖아요. 모델 크기 키우고, GPU 더 사고, 데이터센터 더 짓고. 근데 비용 문제가 발목을 잡기 시작했어요. GPU·TPU 클러스터 전기요금이 천문학적으로 늘어나면서, 단순히 규모만 키우는 전략에 대한 회의론이 커진 거죠. 추론 비용이 매출 성장 속도를 못 따라가는 순간, 어느 회사든 결국 효율 문제로 눈을 돌릴 수밖에 없거든요.
거기에 구글 입장에서는 엔비디아 의존도를 낮추고 싶은 속내도 있고요. 엔비디아가 AI칩 시장을 사실상 장악하고 있는 상황에서, 자체 칩을 갖는다는 건 단가 협상력이자 공급망 리스크 관리이기도 합니다. 구글은 이미 TPU라는 자체 칩 라인업을 오래전부터 운영해왔으니, 프로즌 v2는 완전히 새로운 시도라기보다 그 연장선에서 한 단계 더 밀어붙이는 그림에 가까워요.
그리고 이 모든 건 이미 발표된 1,800~1,900억 달러라는 어마어마한 AI 인프라 투자 계획과 맞물려 있어요. 이 정도 규모의 지출을 정당화하려면 결국 "우리가 쓰는 돈만큼 효율도 뽑아낸다"는 그림이 필요하거든요. 프로즌 v2는 그 그림을 완성하는 퍼즐 조각 중 하나인 셈이죠.
다만 출시는 2028년이에요. 지금 시점에서 3년 가까이 남았습니다. 그러니까 이건 임박한 신제품 발표가 아니라, 아주 먼 로드맵이 유출된 사건에 가까워요. 그런데도 구글은 '프로즌 v