"엔비디아 의존도 낮춘다" MS, 차세대 자체 AI 칩 '마이아 300' 100만 개 투입 - NV뉴스

TSMC 2나노·칩렛 기술 적용… 기존 GPU 대비 전력 효율 40% 개선

마이크로소프트(MS)가 엔비디아 반도체에 대한 의존도를 낮추고 인공지능(AI) 서비스 운영 비용을 획기적으로 절감하기 위해 내년부터 최대 100만 개 이상의 자체 개발 AI 칩을 데이터센터에 전격 투입합니다. MS는 12일(현지시간) 3세대 자체 AI 반도체인 '마이아 300(Maia 300)'을 공개하며, 이를 수 기가와트(GW) 규모의 데이터센터 인프라에 대규모로 배치할 계획이라고 밝혔습니다. 이전 세대인 마이아 200에 이어 선보인 이번 마이아 300은 프로그래밍 코드 작성이나 사용자 대리 업무 등 복잡한 AI 모델 추론 처리에 특화되어 설계되었습니다.

가장 눈에 띄는 강점은 압도적인 전력 대비 연산 효율입니다. MS에 따르면 마이아 300은 기존 주요 그래픽처리장치(GPU) 기반 시스템과 비교해 메가와트당 약 40% 더 많은 AI 연산 작업을 처리할 수 있습니다. 엔비디아 AI 가속기가 거대한 단일 연산 칩을 고대역폭메모리(HBM)로 둘러싸는 방식을 쓰는 것과 달리, 마이아 300은 여러 소형 칩을 결합하는 '칩렛' 구조를 채택했습니다. 특히 핵심 연산부에는 대만 TSMC의 최첨단 2나노미터 공정을, 데이터 전송 등 기타 부품에는 비용이 저렴한 3나노 공정을 혼합 적용해 성능 극대화와 원가 절감을 동시에 이뤄냈습니다.

올해 자본지출만 233조 원… 치열해지는 빅테크 'AI 칩 독립' 경쟁

데이터센터 서버 랙 구성 역시 철저히 고밀도와 효율성에 초점을 맞췄습니다. 마이아 300은 서버 랙 한 대당 96개의 반도체를 탑재해 약 167킬로와트(㎾)의 전력을 소비하는데, 이는 엔비디아의 최신 GB300 서버 랙(72개 탑재, 약 142㎾ 소비)과 비교해 공간 대비 연산 집적도를 한층 끌어올린 형태입니다. MS의 라니 보카 부사장은 전체 시스템 최적화를 통해 전력 1와트, 비용 1달러당 더 많은 AI 연산을 수행하도록 맞춤 설계했다고 강조하며 자체 칩 인프라의 강점을 부각했습니다.

MS가 이처럼 자체 AI 칩 개발과 대규모 양산에 사활을 거는 결정적 이유는 눈덩이처럼 불어나는 인프라 투자 부담 때문입니다. 올해 MS의 연간 자본지출(Capex)은 1,750억 달러(약 233조 6,000억 원)를 넘어설 것으로 전망되며, 이 막대한 비용을 감당하기 위해서는 하드웨어 단가 인하와 전력 효율 향상이 필수적입니다. 구글, 오픈AI 등 주요 글로벌 빅테크 기업들도 앞다투어 자체 칩 고도화에 속도를 내고 있어, 1강 독점 체제를 굳힌 엔비디아 생태계에서 벗어나려는 기술 기업들의 '독립 경쟁'은 더욱 격화될 전망입니다.