Ironwood TPU: 강력한 경쟁자
구글의 7세대 TPU 칩인 Ironwood의 공개는 특히 주목할 만합니다.
- 각 TPU는 192GB의 HBM 메모리를 장착하고 있으며, 대역폭은 7.2~7.4TB/s로 HBM3E 기술을 활용했을 가능성이 높습니다. 이는 8TB/s의 대역폭을 제공하는 엔비디아의 B200 칩과 비교했을 때 견줄 만합니다.
- 각 액체 냉각 방식의 TPU v7은 4.6 페타플롭스의 조밀한 FP8 컴퓨팅 파워를 달성할 수 있습니다. 이는 B200의 20 페타플롭스보다는 다소 적습니다.
- 그러나 구글의 Jupiter 데이터 센터 네트워크는 최대 40만 개의 칩 또는 43개의 TPU v7x 클러스터를 지원하도록 확장할 수 있습니다. 구글의 서버 기술 전문성은 단일 칩 성능 지표를 경시할 수 있게 합니다.
- 결정적으로 구글은 GenAI 모델 배포의 유연성을 향상시키는 전용 AI 런타임 환경인 Pathways를 도입하여 서비스 클러스터 영역에서 자사의 강점을 더욱 공고히 하고 있습니다.
- Ironwood는 특정 워크로드에 맞춰 256개 칩 또는 9216개 칩의 두 가지 클러스터 구성으로 제공됩니다. 단일 클러스터는 42.5 엑사플롭스의 컴퓨팅 파워를 달성할 수 있습니다. 구글은 이 성능이 세계 최대 슈퍼컴퓨터인 El Capitan을 24배 능가한다고 주장합니다. 그러나 이 수치는 FP8 정밀도로 측정되었으며 AMD의 El Capitan은 아직 FP8 정밀도 데이터를 제공하지 않았습니다. 구글도 이를 인정하여 직접적인 비교가 어렵습니다.
폐쇄형 GenAI 생태계 수용
구글은 GenAI 분야에서 포괄적인 폐쇄형 생태계를 추구하고 있습니다. 오픈 소스 Gemma도 장점이 있지만 구글은 폐쇄형 솔루션에 자원을 집중하고 있습니다.
AI 에이전트에 대한 관심이 급증함에 따라 구글은 컨퍼런스에서 Anthropic의 MCP와 경쟁하기 위해 50개의 주요 벤더를 참여시켜 A2A 프로토콜을 발표했습니다.
OpenAI는 대규모 모델 기능을 통합한 Agents SDK를 오픈 소스로 공개했지만, 구글은 ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform 및 Kubeflow로 Vertex AI를 확장하여 다양한 모델 기능을 주입하고 있습니다.
그러나 GPT-4o의 이미지 생성과 Gemini 2.0 Flash의 동등한 기능을 비교할 때 구글의 제품은 야심적이지만 완성도가 부족할 수 있습니다. 수많은 모델, 서비스 및 도구를 통합하는 것은 경쟁에 유익하지만 시기상조일 수 있습니다. 시장은 성숙하고 잘 통합된 다중 모드 대규모 모델과 모델 내 서비스를 필요로 합니다.
AI 분야에서 Gmail, Chrome 및 Google 모델 복제
Gmail, Chrome 및 ‘3단계 로켓’ 접근 방식으로 거둔 구글의 성공은 전 세계 기술 시장을 지배할 수 있게 했습니다. 이 전략은 GenAI 분야에서 빠르게 구현되고 있습니다. 그러나 과거 오픈 소스를 옹호했던 것과는 달리 구글은 폐쇄형 개발을 점점 더 수용하고 있습니다.
구글은 특정 영역에서 지배적인 생태계를 구축한 다음 통행세를 부과하여 오픈 소스를 사실상 폐쇄형 소스로 전환하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 개발자로부터 점점 더 많은 비판을 받고 있습니다.
구글의 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크인 TensorFlow와 Jax는 전 세계적으로 성공을 거두었습니다. 그러나 새로운 Pathways 런타임 환경은 폐쇄형이며 엔비디아의 CUDA 개발 도구까지 격리합니다.
구글 vs. 엔비디아: AI 지배력을 위한 전투
엔비디아가 Physical AI를 옹호하고 오픈 소스 휴머노이드 로봇 일반 모델인 Isaac GR00T N1을 도입함에 따라 구글 DeepMind는 Gemini 2.0을 기반으로 한 Gemini Robotics 및 Gemini Robotics-ER로 시장에 진입하고 있습니다.
현재 구글의 존재는 데스크톱 AI 컴퓨터 시장에서만 부족합니다. 엔비디아의 DGX Spark(구 Project DIGITS)와 DGX Station은 애플의 Mac Studio와 함께 구글의 클라우드 서비스와 어떻게 경쟁할까요? 이 질문은 컨퍼런스 이후 업계의 초점이 되었습니다.
Google Cloud 및 M3 Ultra 칩에 대한 애플의 의존성
애플은 비용 고려 사항으로 인해 엔비디아 칩 교육 솔루션을 포기하면서도 대규모 모델을 교육하기 위해 Google Cloud의 TPU 클러스터를 활용하고 있는 것으로 알려졌습니다! 소프트웨어 약점에 직면하면서도 애플은 M 시리즈 칩에 집중하고 있습니다. 최신 Mac Studio는 M3 Ultra 칩을 장착하여 최대 512GB의 통합 메모리를 자랑합니다. Google Cloud의 Pathways 기술을 조기에 채택할 가능성이 있는 애플은 구글과 제휴했을 수 있습니다.
독점 금지 요소
근본적인 문제는 독점 금지 우려를 중심으로 전개됩니다. 현재 애플의 비즈니스 모델은 잠재적인 분할에 직면한 마이크로소프트와 구글과 달리 전 세계 독점 금지 소송을 헤쳐나갈 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 구글의 규모는 핵심 Android 운영 체제 및 Chrome 브라우저 사업의 강제 매각 위험에 노출되어 있습니다.
구글은 최근 Android Open Source Project (AOSP)의 유지 관리를 중단하여 AI 시대에 애플 모델로의 전환이 불가피해지고 있습니다. AI 혁신이 등장함에 따라 구글의 전략적 전환은 점점 더 분명해지고 있습니다.
Google의 TPU v7 Ironwood 확장
TPU v7 Ironwood의 사양을 더 자세히 살펴보면 세심하게 설계된 하드웨어를 알 수 있습니다. 192GB의 고대역폭 메모리 (HBM)는 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필수적인 빠른 데이터 액세스를 가능하게 하는 중요한 구성 요소입니다. HBM3E 기술의 예상되는 사용은 메모리 기술의 최첨단 발전을 활용하려는 구글의 약속을 강조합니다. 7.2-7.4TB/s의 대역폭은 인상적인 숫자일 뿐만 아니라 더 빠른 처리 시간과 더 크고 복잡한 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력으로 직접적으로 변환됩니다.
엔비디아가 GPU 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있기 때문에 엔비디아의 B200과의 비교는 불가피합니다. B200은 8TB/s의 약간 더 높은 대역폭을 제공하지만 Ironwood는 구글 생태계 내의 전체 시스템 아키텍처와 통합을 통해 차별화하는 것을 목표로 합니다.
4.6 페타플롭스의 조밀한 FP8 컴퓨팅 파워는 AI 계산의 기본인 부동 소수점 연산을 수행하는 칩의 능력을 측정하는 것입니다. B200의 20 페타플롭스와 비교했을 때의 차이점은 뚜렷한 설계 철학을 강조합니다. 구글은 데이터 센터 인프라 내에서 TPU의 확장성과 통합을 강조하는 반면 엔비디아는 칩 수준에서 원시 컴퓨팅 파워에 집중합니다.
Google의 Jupiter 데이터 센터 네트워크의 중요성
Google의 Jupiter 데이터 센터 네트워크는 광범위한 수의 TPU 칩을 원활하게 연결할 수 있게 해주는 중요한 자산입니다. 최대 40만 개의 칩 또는 43개의 TPU v7x 클러스터를 지원할 수 있는 능력은 구글이 운영하는 규모를 강조합니다. 이 확장성은 구글이 워크로드를 대규모 인프라 전체에 분산시켜 성능과 효율성을 최적화할 수 있게 해주는 핵심 차별화 요소입니다.
서버 기술에 대한 Google의 전문성은 AI 전략의 중요한 요소입니다. 개별 칩 사양보다 시스템 수준 성능을 우선시함으로써 구글은 인프라를 활용하여 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. 이 접근 방식은 상호 연결된 프로세서 네트워크 전체에 계산을 분산하는 기능이 필수적인 대규모 AI 모델 교육의 맥락에서 특히 관련이 있습니다.
Pathways AI 런타임 환경 공개
Pathways의 도입은 GenAI 모델 배포의 유연성과 효율성을 향상시키는 전략적 움직임입니다. 이 전용 AI 런타임 환경을 통해 개발자는 사용 가능한 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 최대한 활용하여 구글의 인프라에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다.
Pathways는 AI 모델을 배포하고 관리하기 위한 통합 플랫폼을 제공하여 AI 소프트웨어 스택에 대한 중요한 투자를 나타냅니다. 배포 프로세스를 간소화함으로써 구글은 개발자의 진입 장벽을 낮추고 AI 서비스 채택을 장려하는 것을 목표로 합니다. 이는 결과적으로 혁신을 주도하고 Google의 AI 플랫폼을 중심으로 활기찬 생태계를 만들 것입니다.
Google의 폐쇄형 전략에 대한 심층적인 통찰력
GenAI 분야에서 Google의 폐쇄형 전략 채택은 AI에 대한 장기적인 비전을 반영하는 신중한 선택입니다. 오픈 소스 Gemma는 AI 커뮤니티에 대한 귀중한 기여였지만 Google은 더 큰 제어 및 사용자 정의 기능을 제공한다는 것을 인식하고 폐쇄형 솔루션을 우선시하고 있습니다.
폐쇄형 개발에 집중함으로써 Google은 특정 작업에 맞게 AI 모델과 인프라를 최적화하여 최대 성능과 효율성을 보장할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 Google은 지적 재산을 보호하고 빠르게 진화하는 AI 환경에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
폐쇄형 접근 방식은 혁신을 저해하고 협업을 제한한다고 주장하는 비판론자도 있습니다. 그러나 Google은 AI 서비스의 품질, 보안 및 신뢰성을 보장하는 데 필요하다고 주장합니다.
A2A 프로토콜과 AI 에이전트 지배력을 위한 전투
AI 에이전트의 등장은 AI 산업에서 새로운 격전지를 만들었으며 Google은 이 분야의 리더가 되기로 결심했습니다. Google Cloud Next 컨퍼런스에서 A2A 프로토콜 발표는 Google의 야망을 분명히 보여줍니다.
50개의 주요 벤더를 참여시켜 A2A 프로토콜을 지원함으로써 Google은 AI 에이전트 통신을 위한 통합 표준을 만들려고 시도하고 있습니다. 이를 통해 서로 다른 플랫폼의 AI 에이전트가 원활하게 상호 작용하여 보다 상호 연결되고 협업적인 AI 생태계를 만들 수 있습니다.
Anthropic의 MCP와의 경쟁은 Google의 AI 에이전트 전략의 핵심 측면입니다. Anthropic은 존경받는 AI 연구 회사이며 MCP 프로토콜은 업계에서 인정을 받았습니다. Google의 A2A 프로토콜은 MCP에 대한 직접적인 도전이며 이 경쟁의 결과는 AI 에이전트의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다.
Vertex AI: 포괄적인 AI 개발 플랫폼
Google의 Vertex AI는 개발자에게 광범위한 도구와 서비스를 제공하는 포괄적인 AI 개발 플랫폼입니다. ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform 및 Kubeflow를 통합함으로써 Google은 AI 개발을 위한 원스톱 상점을 만들고 있습니다.
Vertex AI는 AI 개발 프로세스를 간소화하여 개발자가 AI 모델을 구축, 교육 및 배포하는 것을 더 쉽게 만드는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 또한 광범위한 사전 훈련된 모델 라이브러리에 대한 액세스를 제공하여 개발자가 AI 기능을 애플리케이션에 신속하게 통합할 수 있도록 합니다.
다양한 모델 기능의 통합은 Vertex AI의 핵심 장점입니다. 다양한 모델을 제공함으로써 Google은 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 광범위한 사용 사례를 충족하고 있습니다. 이 포괄적인 접근 방식은 다재다능하고 강력한 AI 개발 플랫폼을 찾는 개발자에게 Vertex AI를 매력적인 선택으로 만듭니다.
Google의 모델 통합: 야망 vs. 실행
수많은 모델, 서비스 및 도구를 통합하려는 Google의 야망은 칭찬할 만하지만 실행에는 추가 개선이 필요할 수 있습니다. 시장은 성숙하고 잘 통합된 다중 모드 대규모 모델과 모델 내 서비스를 요구하고 있습니다. Google의 현재 제품은 유망하지만 이러한 기대를 충족하려면 추가 개선이 필요할 수 있습니다.
다양한 AI 기능을 통합하는 것은 복잡한 작업이며 Google은 다양한 모델과 서비스가 원활하게 함께 작동하도록 보장해야 하는 문제에 직면해 있습니다. 이를 위해서는 세심한 주의와 지속적인 개선 노력이 필요합니다.
궁극적으로 Google의 모델 통합 노력의 성공 여부는 강력하고 직관적인 사용자 경험을 제공하는 능력에 달려 있습니다. 이를 위해서는 사용자 요구 사항에 대한 깊은 이해와 품질에 대한 끊임없는 집중이 필요합니다.