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메타(Meta) 로고./연합뉴스

 

 

메타가 인공지능(AI) 시스템 훈련을 위한 자체 반도체를 시험 생산하고 있는 것으로 알려졌습니다. 빅테크 기업들이 엔비디아에 대한 의존도를 줄이기 위해 맞춤형 반도체(ASIC) 생산에 나선 가운데, 메타 역시 비용 절감을 목표로 AI 칩 생태계 확보에 속도를 내는 것으로 보입니다. ASIC는 학습·추론 등 특정 기능을 수행하도록 설계한 맞춤형 칩입니다.

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12일 로이터통신 등에 따르면, 메타는 AI 훈련용 반도체 ‘메타 훈련 및 추론 가속기(MTIA·Meta Training and Inference Accelerator)’의 생산 테스트를 시작했습니다. 메타는 대만 TSMC와 협력해 MTIA를 제조한 것으로 알려졌습니다. 보도에 따르면 메타는 첫 번째 칩 디자인을 반도체 공장으로 보내는 ‘테이프 아웃(tape-out)’ 과정을 완료한 후 테스트 배포를 시작했습니다. 테스트 결과에 따라 생산량을 늘릴 계획인 것으로 전해졌습니다.

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메타는 내년부터 AI 학습에 MTIA를 본격 도입할 계획입니다. AI 학습이란 AI 모델이 입력된 데이터를 활용해 패턴을 학습하고, 새로운 데이터를 처리할 수 있도록 만드는 과정입니다. 메타는 앞서 맞춤형 AI 칩을 도입했지만, 이는 학습용이 아닌 추론 전용 버전으로 지난해부터 페이스북과 인스타그램 뉴스피드에서 추천 시스템을 운영하는 데 사용됐습니다. 최신 칩은 메타의 AI 챗봇 ‘메타 AI’와 같은 생성형 AI에 직접 활용될 것으로 보입니다.

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로이터는 소식통을 인용해 메타의 새로운 AI 훈련 칩은 전용 가속기(accelerator)로 설계돼, AI 관련 작업만 처리하도록 최적화됐다고 설명했습니다. 업계는 AI 작업에 사용되는 GPU(그래픽처리장치)보다 전용 가속기로 설계된 칩이 전력 효율성이 뛰어날 것으로 봅니다.

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메타가 AI 훈련용 칩 생산에 성공하면 관련 지출을 줄일 수 있을 것으로 보입니다. 메타는 엔비디아의 주요 고객사 중 하나입니다. 메타는 과거 자체 칩 개발에 실패한 후 지난 2022년 엔비디아 GPU를 대량 주문한 바 있습니다. 메타는 올해 AI 인프라 투자액을 최대 650억달러(약 94조4450억원)로 제시한 바 있는데, 이는 연간 자본지출 계획 1190억달러의 절반이 넘는 규모입니다.

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메타에 앞서 다른 빅테크 기업들도 앞다퉈 ASIC 생산에 나서면서 엔비디아를 견제하고 있습니다. ASIC은 GPU 대비 가격, 전력 소모, 총투자비용이 낮습니다. 시장조사업체 가트너에 따르면 세계 AI 반도체 시장 규모는 지난 2022년 422억달러에서 오는 2028년 1965억달러로 연평균 29.2% 성장할 전망입니다.

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구글은 지난해 4월 생성형 AI 모델 ‘제미나이’를 훈련하기 위해 만들어진 텐서처리장치(TPU) 신제품 ‘v5p’를 정식 출시했습니다. TPU는 구글의 자체 AI 전용 칩입니다. 아마존웹서비스(AWS)는 아마존 트레이니움2(HBM3E)으로 자체 AI를 학습시키고 있으며, 차세대 ASIC인 ‘트레이니움3′을 개발하고 있습니다. 마이크로소프트도 2023년 11월 AI 학습과 추론을 위해 직접 설계한 칩인 ‘마이아100′을 공개했습니다.

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출처: 조선비즈

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