인공 지능이 자동차에서 의료에 이르기까지 산업을 계속 재편함에 따라 고성능 AI 칩 에 대한 수요는 전례 없는 수준에 도달했다.
이 칩은 엣지 디바이스와 데이터센터부터 자율 로봇과 생성형 AI 모델에 이르기까지 모든 것을 지원한다.
최근 엔비디아(Nvidia)가 미국에서 처음으로 AI 칩과 슈퍼컴퓨터 제조를 시작한다고 발표하면서 글로벌 AI 반도체 경쟁은 새로운 지정학적, 상업적 긴급성을 띠게 되었다.
Nvidia가 계속해서 시장 점유율을 지배하고 있지만, AI 칩 제조업체의 글로벌 환경은 다양하고 경쟁력이 있다.
미국, 중국, 유럽 및 그 밖의 기업들은 아키텍처, 시스템 및 애플리케이션 수준에서 혁신을 이루고 있으며, 일부는 범용 GPU에 집중하고 다른 일부는 고도로 전문화된 AI 가속기에 집중하고 있다.
상위 25대 AI 칩 기업(2025년)
1. Nvidia (미국)
GPU 및 AI 가속기 시장의 선두 주자로, 현재 공급망 및 국가 안보 문제에 대응하여 미국으로 제조를 확장하고 있다.
2. AMD (미국)
Radeon 및 Instinct 라인을 통해 Nvidia와 계속 경쟁하고 있으며 AI 추론 분야에서 빠르게 입지를 다지고 있다.
3. 인텔(미국)
오랜 반도체 거대 기업인 인텔은 가우디(Habana Labs를 통해)와 같은 AI 칩과 AI 엔진이 통합된 새로운 Meteor Lake 프로세서에 막대한 투자를 하고 있다.
4. Google(미국)
내부 사용 및 클라우드 서비스를 위한 자체 Tensor Processing Unit(TPU)을 설계하여 칩을 대중에게 직접 판매하지 않음에도 불구하고 주요 AI 하드웨어 플레이어로 만든다.
5. 애플 (미국)
M 시리즈 칩에 내장된 맞춤형 Neural Engine을 통해 Apple은 iPhone, iPad 및 Mac의 기능을 강화하여 엣지에서 AI를 선도하고 있다.
6. Qualcomm (미국)
엣지, 특히 스마트폰 및 자동차 애플리케이션의 AI를 전문으로 하며, Hexagon 및 Snapdragon 플랫폼을 사용한다.
7. 아마존(미국)
AWS Inferentia 및 Trainium 칩을 통해 Amazon은 클라우드 서비스용 맞춤형 AI 실리콘을 설계하고 배포하는 몇 안 되는 하이퍼스케일러 중 하나다.
8. 테슬라 (미국)
자율 주행 차량 개발을 위한 자체 FSD(Full Self-Driving) 칩과 Dojo AI 교육 슈퍼컴퓨터를 개발한다.
9. Meta (미국)
데이터센터 워크로드 및 생성형 AI 도구의 성능을 최적화하기 위해 MTIA를 포함하여 내부적으로 개발된 여러 AI 칩을 발표했다.
10. Microsoft (미국)
AMD와 파트너십을 맺고 Azure 데이터 센터용 자체 AI 칩(Maia)을 구축하여 클라우드 AI 인프라에서 AWS 및 Google과 경쟁하는 것을 목표로 한다.
11. 그래프코어(영국)
IPU(Intelligence Processing Unit)로 유명한 그래프코어는 상업적 견인력은 엇갈리고 있지만 AI 아키텍처 분야의 선도적인 혁신 기업으로 남아 있다.
12. Cerebras Systems (미국)
세계 최대의 칩인 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer-Scale Engine)을 제작한 이 엔진은 과학 및 상업 분야에서 대규모 AI 모델 훈련 작업을 지원한다.
13. 텐스 토렌트 (캐나다)
칩 아키텍트인 짐 켈러(Jim Keller)가 설립한 텐스토렌트(Tenstorrent)는 데이터센터와 엣지 AI 워크로드 모두를 위한 확장 가능한 아키텍처를 개발하고 있다.
14. 그로크 (미국)
지연 시간이 매우 짧은 AI 추론에 중점을 두며, 금융, 군사 및 자율 주행과 같은 실시간 애플리케이션에 특히 유용하다.
15. 알리바바 (중국)
T-Head 반도체 사업부는 알리바바의 대규모 전자상거래와 클라우드 운영을 지원하는 한광 AI 칩을 설계한다.
16. 화웨이 (중국)
미국의 제재에도 불구하고 화웨이는 어센드 시리즈와 같은 AI 칩을 내부 및 제한된 외부 사용을 위해 계속 생산하고 있다.
17. 캄브리콘 (중국)
중국의 국가 AI 전략과 밀접하게 연결된 상장 AI 칩 개발업체로, 서버용 학습 및 추론 칩에 중점을 둔다.
18. Biren Technology (중국)
데이터센터에서 Nvidia와 경쟁하기 위해 범용 AI 칩을 구축하는 신규 진입자다. 수출 통제로 인해 진전이 저해되어 왔다.
19. Mythic (미국)
아날로그 컴퓨팅 인 메모리 AI 칩을 전문으로 하며, 비전 및 오디오 애플리케이션을 위한 저전력 에지 장치를 대상으로 한다.
20. IBM (미국)
IBM은 인간의 두뇌를 기반으로 한 칩을 포함하여 다양한 AI 칩을 시연했다. 메인프레임 제작자는 필연적으로 이 부문에서 영향력을 행사할 것이다.
21. Ambarella (미국)
카메라 및 자동차 인식 시스템, 특히 ADAS 및 자율 모빌리티에 사용되는 저전력 AI 칩으로 알려져 있다.
22. Lumentum (미국)
광학 분야로 더 잘 알려져 있지만, 초고속 데이터 처리를 위한 새로운 분야인 포토닉스 기반 AI 가속에 투자했다.
23. Untether AI(캐나다)
메모리 중심 아키텍처를 통해 데이터센터에서 고효율 AI 추론에 중점을 둔다.
24. Esperanto Technologies (미국)
데이터센터 및 엣지 추론 워크로드를 위한 에너지 효율적인 RISC-V 기반 AI 칩을 구축한다.
25. SembaNova Systems (미국)
대규모 언어 모델 및 엔터프라이즈 AI에 최적화된 재구성 가능한 Dataflow-as-a-Service AI 시스템 및 칩을 제공한다.
AI 칩 시장은 빠르게 진화하고 있다. Nvidia가 여전히 상당한 차이로 선두를 달리고 있지만, 엣지, 클라우드 및 수직 애플리케이션용 칩을 설계하는 업체를 포함하여 여러 전문 업체의 출현으로 훨씬 더 역동적이고 경쟁력 있는 생태계가 형성되고 있다.
향후 몇 년 동안 칩 공급망을 둘러싼 지정학적 긴장이 고조되고, 제조 기반이 다각화되며(Nvidia의 미국 이전에서 알 수 있듯이), 민간 AI 칩 스타트업 간의 통합 또는 IPO의 물결이 일어날 가능성이 있다.