✨ Google의 TPU가 대규모 AI의 경제성을 어떻게 재편하고 있는지
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10년 넘게 Nvidia의 GPU는 현대 AI의 거의 모든 주요 발전을 뒷받침해 왔습니다. 이제 그 입장이 도전받고 있습니다. Google의 Gemini 3 및 Anthropic의 Claude 4.5 Opus와 같은 프론티어 모델은 Nvidia 하드웨어가 아닌 Google의 최신 Tensor 처리 장치인 Ironwood 기반 TPUv7에서 교육되었습니다. 이는 GPU 중심 AI 스택에 대한 실행 가능한 대안이 이미 도착했다는 신호입니다. 이는 프론티어 규모 훈련의 경제성과 아키텍처에 실질적인 영향을 미칩니다. GPU의 대규모 병렬
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10년 넘게 Nvidia의 GPU는 현대 AI의 거의 모든 주요 발전을 뒷받침해 왔습니다. 이제 그 입장이 도전받고 있습니다. Google의 Gemini 3 및 Anthropic의 Claude 4.5 Opus와 같은 프론티어 모델은 Nvidia 하드웨어가 아닌 Google의 최신 Tensor 처리 장치인 Ironwood 기반 TPUv7에서 교육되었습니다. 이는 GPU 중심 AI 스택에 대한 실행 가능한 대안이 이미 도착했다는 신호입니다. 이는 프론티어 규모 훈련의 경제성과 아키텍처에 실질적인 영향을 미칩니다. GPU의 대규모 병렬 아키텍처에 대한 액세스를 제공하는 플랫폼인 Nvidia의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)와 주변 도구는 많은 사람들이 “CUDA 해자”라고 부르는 것을 만들었습니다. 팀이 CUDA에 파이프라인을 구축한 후에는 Nvidia의 소프트웨어 스택에 대한 종속성으로 인해 다른 플랫폼으로 전환하는 데 엄청난 비용이 듭니다. 이는 Nvidia의 선점자 이점과 결합되어 회사가 75%의 총 마진을 달성하는 데 도움이 되었습니다.