구글 신규 AI칩 ‘프로즌 v2’, 제미나이 정조준

구글이 제미나이에 최적화된 차세대 자체 AI 칩 ‘프로즌 v2(Frozen v2)’를 개발 중인 것으로 알려졌다. 결론부터 말하면, 이는 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 자사 AI 모델의 학습과 추론 비용을 동시에 줄이려는 전략이다. 구글은 이미 TPU(텐서 처리 장치) 시리즈를 오랫동안 운영해 왔고, 프로즌 v2는 그 다음 세대로 해석된다.

구글은 2015년부터 TPU를 자체 개발해 왔다. 초기에는 검색과 번역 같은 내부 서비스에 주로 쓰였지만, 최근에는 제미나이 같은 대규모 언어 모델 학습과 추론에도 핵심 인프라로 쓰이고 있다. 프로즌 v2라는 이름은 아직 코드네임 단계이며, 정식 발표 시 다른 이름으로 바뀔 가능성도 있다.

왜 구글은 자체 칩을 고집하는가

이유는 명확하다. 첫째, 비용이다. 엔비디아 GPU는 여전히 공급이 부족하고 가격도 비싸다. 둘째, 전력 효율이다. 데이터센터 운영비의 상당 부분이 전력비이기 때문에, 특정 모델에 맞춘 칩은 범용 GPU보다 와트당 성능이 높을 수 있다. 셋째, 공급망 통제다. 외부 업체에 의존하지 않으면 물량과 일정을 스스로 조율할 수 있다.

제미나이와의 궁합

프로즌 v2는 범용 연산이 아니라 제미나이 아키텍처에 맞춰 회로 설계 단계부터 최적화되는 것으로 전해진다. 예를 들어 대규모 언어 모델의 어텐션 연산이나 멀티모달 처리처럼 반복적으로 쓰이는 연산 구조를 하드웨어 수준에서 가속하는 방식이다. 이런 접근은 애플이 자사 실리콘을 iOS에 맞춰 설계하는 방식과 비슷하다.

업계 경쟁 구도

자체 AI 칩 개발은 구글만의 흐름이 아니다.

• 마이크로소프트: 자체 AI 가속기 ‘마이아(Maia)’ 시리즈 개발
• 아마존: AWS용 ‘트레이니엄(Trainium)’, ‘인퍼렌시아(Inferentia)’ 운영
• 메타: 자체 추론 칩 ‘MTIA’ 시리즈 확대

빅테크 대부분이 같은 방향으로 움직이는 이유는 하나다. 엔비디아에만 의존하면 원가 구조와 로드맵을 스스로 통제할 수 없기 때문이다.

프로즌 v2, 무엇이 다른가

항목	내용
목적	제미나이 학습·추론 전용 최적화
핵심 이점	전력 효율 개선, 엔비디아 GPU 의존도 완화
적용 위치	구글 데이터센터, 클라우드 인프라
공개 상태	개발 진행 중, 공식 사양 미공개

다만 아직 공식 사양이나 출시 일정은 공개되지 않았다. 개발 초기 단계인 만큼 세부 내용은 바뀔 가능성이 크다.

실제로 개발자나 기업 입장에서 체감할 변화는 크게 두 가지다. 하나는 구글 클라우드에서 제미나이 API를 호출할 때 응답 속도가 빨라지는 것이고, 다른 하나는 대량 추론을 돌릴 때 비용이 낮아지는 것이다. 두 요소 모두 서비스 운영 원가에 직결되기 때문에, 관련 소식은 계속 확인할 필요가 있다.

정리

프로즌 v2는 구글이 제미나이라는 자사 AI 생태계를 하드웨어 단까지 통제하겠다는 의지를 보여주는 사례다. 다음 구글 I/O나 클라우드 넥스트 행사에서 관련 발표가 나올지 지켜볼 만하다.