Google, Gemini 전용 칩 「Frozen v2」개발 중

Google이 자사의 AI 모델 「Gemini」의 아키텍처를 하드웨어에 직접 탑재한 서버용 전용 칩 「Frozen v2」를 개발 중인 것으로 나타났다. 내부 정보원에 따르면 이 칩은 현행 TPU(텐서 처리 장치)와 비교하여 6~10배의 효율성을 지니는 것으로 알려져 있으며, 2028년의 출시가 예정되어 있다.

원래 TPU는 AI 연산 처리를 고속화하기 위해 Google이 독자 개발한 전용 프로세서다. 현재의 TPU는 범용적인 설계를 가지고 있으며, 다양한 AI 모델 대응을 전제로 하고 있다. 한편 「Frozen v2」는 Gemini의 아키텍처 자체를 실리콘(칩의 회로) 위에 구워 넣는 설계 사상을 채용하고 있으며, 특정 모델에 최적화함으로써 대폭적인 효율 향상을 도모하는 접근 방식이라고 할 수 있다.

AI 산업에서 칩의 효율성은 서비스 운영 비용에 직결된다. AI 모델이 질문에 답하거나 문장을 생성하는 「추론」 처리는 대량의 서버 자원을 상시 소비한다. 효율이 높은 칩을 보유하는 것은 동일한 연산량을 더 낮은 비용으로 실현할 수 있음을 의미한다. 보도에 따르면 「Frozen v2」는 Google의 AI 추론 비용을 대폭 인하할 가능성이 있는 것으로 알려져 있다.

이 움직임이 주목받는 배경에는 AI 업계에서의 가격 경쟁 심화가 있다. OpenAI나 Anthropic 같은 경쟁사들은 API(외부에서 AI 기능을 이용하기 위한 연결 포트)의 이용 요금을 놓고 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 추론 비용이 내려가면 그만큼 서비스 가격을 인하하거나 수익률을 높일 여지가 생긴다. 정보원은 「Frozen v2」가 Google에게 OpenAI나 Anthropic에 대한 가격면의 우위성으로 이어질 가능성을 시사하고 있다.

다만 몇 가지 점에는 주의가 필요하다. 이번 정보는 내부 정보원을 통한 것으로, Google이 공식 발표한 내용이 아니다. 또한 2028년이라는 예정 시기는 현 시점의 계획이며, 반도체 개발에는 기술적·제조상의 여러 난제가 따른다. 실제로 제품으로 전개되기까지는 사양이나 시기가 변할 가능성도 있다.

모델 전용 칩 설계라는 방향성은 AI 업계 전체에서 확산되고 있는 트렌드라고 볼 수 있다. 범용 칩으로 다양한 모델을 구동하는 것보다 특정 모델에 최적화된 설계가 효율면에서 유리한 상황이 증가하고 있으며, 각사가 하드웨어와 소프트웨어의 수직 통합을 심화하는 움직임은 앞으로도 계속될 것으로 보인다.

Google에게 「Frozen v2」는 AI 경쟁에서의 단순한 하드웨어 쇄신에 그치지 않고, 비용 구조 자체를 변화시킬 가능성을 지닌 시도로 위치지어진다. 2028년을 향해 개발 진행 상황이나 실제 성능 데이터가 공식적으로 제시될지 여부가 앞으로의 주목점이 될 것으로 보인다.