중금공사(CICC)는 최근 발표한 연구 보고서를 통해 구글(Google)이 ‘클라우드 넥스트 2026‘에서 선보인 8세대 자체 개발 AI 반도체 TPU 8t와 TPU 8i가 반도체 생태계에 새로운 변화를 불러오고 있다고 분석했다.
구글은 TPU 출시 이래 처음으로 학습 전용 칩인 8t와 추론 전용 칩인 8i를 분리 설계하여 하드웨어 인프라의 효율성을 극대화했다.
중금공사 연구팀은 전문화된 AI 하드웨어의 등장이 LLM의 학습 및 추론 효율을 한층 끌어올릴 것으로 내다봤다.
이는 인프라 공급 비용을 낮추고 서비스 수요를 증대시키는 플라이휠 효과를 강화한다.
구글 8세대 TPU 주요 사양 및 특징
| 구분 | TPU 8t (학습용) | TPU 8i (추론용) |
| 핵심 기술 | RDMA 기술 적용 | MoE 구조 최적화 |
| 메모리 구성 | 클러스터 가동률 최적화 | SRAM 384MB / HBM 288GB |
| 네트워크 성능 | 대역폭 최대 400% 확장 | 저지연 통신 수요 대응 |
| 주요 목표 | 대규모 연산 효율 극대화 | 복잡한 연산 지연 시간 단축 |
학습용 칩인 TPU 8t는 연산 단위를 최적화하고 RDMA 기술을 적용해 클러스터 가동률을 끌어올리는 데 집중했다.
반면 추론용 칩인 TPU 8i는 384MB의 SRAM과 288GB의 HBM을 탑재하여 지연 시간을 줄이는 데 주력했다.
이러한 고난도 칩 설계는 고도화된 위탁 생산 공정을 필요로 하며 이에 따라 글로벌 파운드리 시장의 수혜가 예상된다.
네트워크 부문의 변화도 뚜렷하다. TPU 8t는 대역폭이 기존보다 최대 400%까지 확장되었으며 OCS 장비 사용량도 크게 늘어날 전망이다.
추론용 모델인 MoE 방식이 대세가 되면서 광모듈과 TPU 간의 배치 비율도 더욱 높아진다.
중금공사는 ASIC 아키텍처 내에서 네트워크 투자 비중이 지속적으로 상승하고 있다는 점에 주목했다.
이에 따라 광통신, ASIC 디자인 하우스, 메모리 반도체, 파운드리 분야를 핵심 투자 방향으로 유지했다.
다만 신규 칩의 양산 속도 지연이나 AI 모델 발전 속도 둔화 등의 리스크에는 신중한 접근이 필요하다.
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