NVIDIA의 Groq 인수, 국산 AI 반도체 시장의 새로운 변수가 될까?

Last updated on 25 Dec 2025

추론 시장의 판을 흔드는 26조 원의 거래

메리 크리스마스의 아침, NVIDIA가 LPU(Language Processing Unit) 선두 주자 Groq을 200억 달러(약 26조 원)에 인수한다는 소식에 잠이 깼습니다. 이는 단순한 기업 결합을 넘어, '학습(Training)' 시장을 평정한 NVIDIA가 '실시간 추론(Real-time Inference)' 시장까지 기술적 해자(Moat)를 완성하겠다는 선전포고와 같습니다. 이 거대한 지각 변동을 목격하며, 저는 문득 국산 AI 반도체 생태계가 마주할 현실적인 우려를 지울 수 없었습니다.

'TOPS' 숫자 놀음과 단순 비교의 함정

국내 AI 반도체 시장은 여전히 "그래서 엔비디아보다 가성비가 얼마나 좋은가?" 혹은 "스펙상 TOPS(Trillion Operations Per Second)가 얼마나 높은가?"라는 1차원적인 비교를 선호합니다. 이러한 풍토에서 자칫 Groq이 보여주는 압도적인 'Token Generation Speed'가 AI 추론의 절대적 기준으로 고착화될까 우려스럽습니다. Groq은 작은 배치 사이즈에서의 초저지연(Ultra-low Latency)에 특화된 아키텍처입니다. 이를 기술적 맥락없이 일반적인 처리량중심의 국산 NPU와 동일 선상에서 비교한다면, 국산 칩들은 억울한 저평가를 받을 수밖에 없습니다.

기술적 심층 분석: HBM 없는 Groq과 Rack Scale Architecture

다행히 엔지니어링 관점에서 볼 때, Groq과 국산 NPU는 체급과 용도가 완전히 다릅니다. 이 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

Groq의 접근 (SRAM & Model Sharding)
- Groq은 데이터 병목의 주원인인 HBM(High Bandwidth Memory)을 제거하고, 칩 내부에 약 230MB의 고속 SRAM(Global Shared Memory)을 탑재했습니다. 하지만 최신 LLM(Llama 3 70B 등)을 구동하기엔 단일 칩 메모리가 턱없이 부족합니다. 따라서 Groq은 필연적으로 수백 개의 칩을 고속 인터커넥트(Interconnect)로 묶어 하나의 거대한 프로세서처럼 동작시키는 모델 샤딩(Model Sharding) 기술이 필수적입니다. 즉, NVIDIA의 NVL72 처럼 랙(Rack) 단위의 클러스터로 판매되어야만 가치가 있는 'Scale-up' 전용 솔루션입니다. NVIDIA가 노린 시너지도 바로 이 지점일 것입니다. HBM 공급 부족 이슈에서 자유로운 Groq의 아키텍처를 통해 초거대 모델 추론 수요를 즉각적으로 흡수하려는 전략입니다.
- 국산 NPU 및 텐스토렌트의 접근: 반면, 국내 NPU 업체들이나 텐스토렌트는 접근 방식이 다릅니다. 이들은 단일 PCIe 카드 또는 단일 서버(Single Server) 내에서의 효율성에 집중합니다. 데이터센터의 엣지(Edge)나 온프레미스(On-premise) 환경에서 합리적인 비용으로 적정 성능을 내는 것이 목표이므로, Groq과 같은 '하이퍼스케일 전용 솔루션'과 직접적인 폼팩터 경쟁을 하지는 않을 것입니다.

보이지 않는 위협: H100의 가격 하락과 낙수 효과

제가 가장 우려하는 시나리오는 기술적 경쟁이 아닌 '시장 경제적 파급 효과'입니다. Groq 기반의 랙 솔루션이 빅테크 기업들의 'Latency-Critical'한 대규모 추론 수요(검색, 실시간 비서 등)를 대거 흡수한다고 가정해 봅시다. 이렇게 되면, 기존에 해당 워크로드를 담당하던 NVIDIA H100/H200의 재고 가용성이 높아질 것입니다.

NVIDIA 입장에서는 최상위 티어는 Groq 기반 시스템으로 방어하고, 그 아래 티어인 H100의 가격을 인하하여 시장 점유율을 유지하려 할 가능성이 큽니다. H100은 여전히 단일 칩/서버 환경에서도 강력한 성능을 발휘하며, CUDA 생태계라는 막강한 소프트웨어 해자를 가지고 있습니다. 만약 가격이 저렴해진 H100이 시장에 풀린다면 어떻게 될까요? 국산 NPU들이 그토록 강조해 온 '가성비(Price Performance)'라는 이점은 순식간에 희석될 수 있습니다. Groq이라는 거인이 아니라, 그 거인이 밀어낸 H100이라는 '베테랑'과 가격 경쟁까지 해야 하는 최악의 상황이 닥칠 수 있습니다.

Conclusion: 긴장의 끈을 놓을 수 없는 이유

결국 이번 인수로 NVIDIA는 HBM 의존도를 낮추면서 추론 시장의 지배력을 강화하는 '양손잡이'가 되었습니다. 국산 NPU 기업들에게 Groq은 직접적인 경쟁자가 아닐지 모르지만, NVIDIA가 재편할 가격 정책과 시장 구조는 그 어느 때보다 위협적입니다. 이제는 단순히 하드웨어 스펙을 자랑할 때가 아닙니다. 국산 NPU 기업들은 변화하는 생태계에서 H100과 차별화될 수 있는 버티컬 특화 솔루션이나 소프트웨어 스택의 최적화 등, 이 파고를 넘을 구체적이고 치밀한 생존 전략을 고민해야 할 시점입니다.