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| 구글-TPU-업체-리스트 |
3줄 요약
- 구글 TPU는 단일 기업이 아닌 반도체–메모리–패키징–네트워크–스토리지 생태계가 함께 만든다.
- 핵심 공급사는 TSMC·Broadcom·삼성·SK하이닉스·ASE/Amkor·Cisco/Arista·Seagate/WD 등 총 7곳.
- AI 인프라 투자를 이해하려면 TPU 공급망 구조를 파악하는 것이 필수다.
구글 TPU 공급망은 어떻게 구성될까?
구글 TPU(텐서 프로세싱 유닛)는 단일 업체가 아닌 칩 설계–파운드리–메모리–패키징–테스트–네트워크–스토리지 등 다중 공급망의 조합으로 생산된다.
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| 반도체 설계부터 생산·패키징·네트워킹·스토리지까지의 공급망 흐름을 정리한 이미지입니다. |
TPU는 대규모 데이터센터에 배치되기 때문에 GPU 대비 더 높은 전력 효율과 처리량을 요구하며, 이를 충족하기 위해 고급 공정·HBM·고성능 네트워크가 함께 필요하다. 이러한 구조 때문에 구글은 특정 기업에 과도하게 의존하지 않고 글로벌 파트너를 통해 위험을 분산한다. 그래서 구글에서 삼성전자와 협력을 하여 제조한다. 그런 점에서 향후 큰 매출로 이어질수 있어면 주가에도 긍정적인 영향을 줄거라 생각된다.
왜 TPU가 중요한가: GPU와 다른 점 정리
TPU는 행렬 연산 처리에 최적화된 ASIC 기반 칩으로, 대규모 모델 학습/추론에서 높은 효율을 제공한다. GPU는 범용 연산에 강하지만 TPU는 특정 신경망 연산에 초점을 맞춰 전력 대비 처리량(TOPS/W)이 더 높다. 특히 구글 내부 서비스(검색·광고·YouTube)에 TPU가 직접 투입되기 때문에 공급망의 안정성과 확장성이 사업성과 직결된다.
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| 행렬 연산용 AI 가속기와 범용 GPU를 미래적 조명 효과로 비교해 보여주는 이미지입니다 |
구글 TPU 핵심 파트너 7곳 빠르게 보기
아래는 TPU 공급망을 구성하는 주요 업체와 담당 역할이다.
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| 중앙 AI 가속기를 기준으로 파운드리·ASIC·메모리·패키징·네트워킹·스토리지가 연결된 구조를 보여주는 이미지 |
| 기업 | 역할 | 요약 |
|---|---|---|
| TSMC | 파운드리 | TPU 칩 생산(첨단 공정) |
| Broadcom | ASIC 공동 개발 | 설계·인터커넥트 기술 |
| Samsung | HBM/DDR 공급 | 메모리 축 1 |
| SK하이닉스 | HBM 주요 공급 | HBM3/3E 중심 |
| ASE/Amkor | 패키징·테스트 | CoWoS류 고급 패키징 |
| Cisco/Arista | 네트워크 인프라 | AI 클러스터 스위칭 |
| Seagate/WD | 스토리지 | TPU 클러스터 저장장치 |
파트너 ① TSMC: TPU 칩 생산을 담당하는 핵심 파운드리
TSMC는 구글 TPU 생산의 사실상 유일한 파운드리다. 최신 TPU는 7nm~5nm 계열 공정을 적용하며, AI 연산 성능을 위해 대규모 행렬 연산 유닛과 고대역폭 인터커넥트가 요구된다. 구글은 내재화보다 외부 파운드리를 활용해 개발 속도를 높이고 위험을 줄이는 전략을 선택한다. AI용 칩이 미세공정을 선호하는 만큼 TSMC 기술력은 TPU 로드맵의 핵심 기반이다.
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| 최첨단 EUV 장비와 나노미터급 웨이퍼 공정을 하이퍼리얼 스타일로 묘사한 반도체 제조 현장 |
파트너 ② Broadcom: TPU 설계·ASIC 개발의 전략적 협력사
Broadcom은 네트워크·ASIC 설계 역량을 바탕으로 TPU 개발 초기부터 구글과 협력해왔다. 특히 인터커넥트·패브릭·ASIC 설계 부문에서 깊은 역할을 맡는다. TPU는 단일 칩보다 Pod 단위의 집적 성능이 중요하기 때문에 고속 인터커넥트 기술은 필수다. Broadcom의 시너지로 TPU는 세대별로 처리량·전력 효율을 지속적으로 개선하고 있다.
파트너 ③ Samsung: 메모리(HBM/DDR) 공급 축
삼성전자는 TPU에 필요한 HBM(고대역폭 메모리) 및 DDR 메모리를 공급한다. AI 학습에서 메모리는 병목을 결정하는 핵심 요소로, HBM의 성능은 TPU 전체 처리량에 영향을 준다. 삼성은 HBM3 이후 제품군을 중심으로 구글 데이터센터의 안정적인 공급선을 맡아 AI 인프라 확장성을 지원한다.
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| 고대역폭 메모리(HBM) 모듈이 AI 가속기 칩 위에 적층된 미래형 반도체 구조를 표현한 이미지 |
파트너 ④ SK하이닉스: 차세대 HBM 고성능 메모리 공급사
SK하이닉스는 HBM 시장 점유율 1위를 꾸준히 유지하고 있으며, 구글 TPU에도 HBM3·HBM3E 공급사로 깊게 관여한다. 학습 모델이 커질수록 HBM의 대역폭·용량·발열 관리가 TPU 성능을 좌우하기 때문에 SK하이닉스의 기술 경쟁력은 구글 TPU 성능 향상에 직접적인 영향을 준다.
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| HBM3E 고대역폭 메모리가 방열 구조와 함께 적층된 형태를 깨끗한 3D 기술 모델로 나타낸 이미지 |
파트너 ⑤ ASE/Amkor: 패키징·테스트를 담당하는 OSAT 주요 기업
TPU는 고대역폭 메모리와 칩을 가까이 배치해야 효율이 높기 때문에 CoWoS·2.5D/3D 패키징 기술이 필수다. ASE와 Amkor는 이 고급 패키징을 담당하며, 생산 수율·발열 관리·신뢰성 검증을 통해 TPU의 대량생산 가능성을 결정한다. AI 칩일수록 패키징 비중이 커지고 있어 OSAT의 역할도 확대되는 추세다.
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| 실리콘 인터포저·마이크로범프·칩 적층 구조를 명확한 기술 아트 스타일로 나타낸 이미지 |
파트너 ⑥ Cisco/Arista: 데이터센터 네트워크 인프라 파트너
TPU는 칩 자체 성능보다 클러스터링 규모가 중요하며, 이를 위해 고성능 네트워크 스위치가 필요하다. Cisco와 Arista는 Google Cloud 데이터센터용 네트워크 장비를 공급하며, 대규모 AI 학습 환경에서 레이턴시·대역폭·확장성 문제를 해결한다. 특히 대형 LLM 학습에서는 네트워크 효율이 전체 학습 시간을 크게 단축한다.
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| 고성능 스위치와 빛나는 광섬유 라인이 연결된 AI 데이터센터의 인터커넥트 패브릭을 시네마틱하게 묘사한 이미지 |
파트너 ⑦ Seagate/Western Digital: TPU 클러스터용 스토리지 공급사
AI 학습에는 대량의 데이터가 필요하므로, TPU 클러스터와 연결되는 고성능 스토리지도 핵심이다. Seagate와 Western Digital은 대규모 HDD/SSD·스토리지 어레이 등을 제공해 Google Cloud의 AI 파이프라인을 뒷받침한다. 데이터 로딩 속도는 학습 속도와 직결되기 때문에 스토리지 성능 역시 TPU 인프라의 중요한 축이다.
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| 대용량 HDD·SSD 모듈로 구성된 현대적 데이터센터 스토리지 어레이를 파란 조명 포인트로 깨끗하게 묘사한 이미지 |
Key Takeaways
- TPU는 단일 칩이 아닌 통합 공급망으로 만들어진다.
- TSMC·Broadcom이 칩/ASIC 축이라면 삼성·SK하이닉스는 HBM 메모리 축이다.
- ASE/Amkor는 고급 패키징 필수 파트너이며 Cisco/Arista는 AI 네트워크를 담당한다.
- Seagate/WD는 AI 학습의 바탕이 되는 스토리지 인프라를 제공한다.
FAQ
Q1. 구글 TPU는 직접 제조하지 않나요?
A. 아닙니다. 구글은 설계 중심이며 생산은 TSMC 등 파운드리에 위탁합니다.
Q2. TPU와 GPU 중 어느 쪽이 더 빠른가요?
A. 범용성은 GPU, 특정 행렬 연산 효율은 TPU가 우위입니다. 용도에 따라 달라집니다.
Q3. HBM이 TPU 성능에 중요한 이유는?
A. AI 연산은 메모리 대역폭이 병목이 되기 쉬워 HBM 성능이 직접적인 처리량을 결정합니다.
Q4. 네트워크 장비가 TPU 학습 속도에 왜 영향을 주나요?
A. 대규모 모델은 수천 개의 칩이 동시에 통신하므로 네트워크 지연이 학습 시간을 좌우합니다.
Q5. 파트너사 구성이 바뀔 가능성도 있나요?
A. 네, 생산 공정·메모리 수요·공급 안정성에 따라 협력사는 조정될 수 있습니다.
