엔비디아 독점 맞서 뭉쳤다: MS·구글·AMD 등 AI 칩 연결 표준 'UALink' 결성

수천 개의 GPU를 묶어 인공지능을 학습시킬 때 성능을 가르는 진짜 병목은 칩 자체의 속도가 아니라 칩들 사이의 연결망입니다.

현재 데이터센터 시장의 연결 규격은 엔비디아의 독점 기술이 꽉 잡고 있습니다. 이에 위기감을 느낀 빅테크 기업들이 마침내 공동 전선을 구축했습니다.

인텔, 구글, 마이크로소프트, 메타, AMD, 브로드컴, 시스코, HPE 등 주요 기술 기업들은 5월 30일 데이터센터 내 AI 가속기를 연결하는 새로운 개방형 표준을 마련하기 위해 'UALink 프로모터 그룹'을 결성했다고 발표했습니다.

1,024개 가속기를 묶는 '오픈 고속도로'

이 연합이 내놓은 첫 번째 규격은 'UALink 1.0'입니다. 단일 컴퓨팅 포드 내에서 최대 1,024개의 AI 가속기(1.0 버전은 GPU 전용)를 서로 연결할 수 있도록 설계되었습니다.

이 표준은 AMD의 인피니티 패브릭 등 개방형 기술을 기반으로 삼았습니다. 가속기에 부착된 메모리 간에 직접 읽기와 쓰기를 허용해, 기존 규격 대비 데이터 전송 지연 시간을 줄이고 대역폭 속도를 크게 끌어올리는 구조입니다.

연합은 3분기에 공식 컨소시엄을 출범시켜 회원사에 1.0 규격을 제공하고, 4분기에는 대역폭을 한층 높인 1.1 규격을 내놓을 계획입니다. 다만 AMD 관계자에 따르면 실제 상용 하드웨어 제품이 시장에 나오기까지는 앞으로 2~3년 정도 걸릴 전망입니다.

명단에서 빠진 독점 기업과 AWS의 관망

이번 연합에서 가장 눈에 띄는 대목은 AI 가속기 시장의 80~95%를 장악한 엔비디아와 클라우드 1위 기업인 아마존 AWS의 부재입니다.

엔비디아는 최근 분기 데이터센터 매출이 전년 동기 대비 400% 이상 폭증할 정도로 시장 지배력이 막강하며, 이미 독자적인 인터커넥트 생태계를 쥐고 있어 굳이 라이벌들의 규격에 동참할 이유가 없습니다.

AWS 역시 자체 칩을 개발하면서도 엔비디아 GPU를 대량 공급하는 위치에 있어 상황을 지켜보는 쪽을 택한 것으로 풀이됩니다.

반면 매년 수십억 달러를 엔비디아 칩 구매에 쏟아붓고 있는 마이크로소프트, 구글, 메타는 사정이 급합니다. 구글의 TPU, 마이크로소프트의 마이아 등 자체 개발한 AI 칩을 대규모 클러스터로 묶어내려면 엔비디아의 손을 타지 않는 표준 통로가 반드시 필요하기 때문입니다.

왜 중요한가

일반 개발자나 기업 사용자 입장에서 당장 쓸 수 있는 기술은 아닙니다. 상용 칩과 장비가 시장에 풀리기까지는 아직 몇 년의 시간이 더 필요합니다.

하지만 장기적으로는 AI 인프라 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터센터 구축 시 특정 칩 제조사의 폐쇄적인 연결망에 종속되지 않고, 여러 벤더의 가속기를 섞어 쓸 수 있는 길이 열리기 때문입니다.

산업 전체로 보면 AI 패권 다툼이 개별 반도체의 연산 능력을 넘어, 수천 개 칩을 엮어내는 '인터커넥트 아키텍처'로 번졌음을 보여줍니다.

우리는 빅테크가 AMD의 기존 기술을 발판 삼아 빠르게 표준을 세운 점은 매우 영리한 전략이라고 봅니다. 다만 하드웨어 협의체 특유의 느린 제품화 속도가 문제입니다. 2~3년 뒤 첫 제품이 양산될 즈음이면, 독자 개발로 치고 나가는 엔비디아가 이미 몇 세대 앞선 독점 기술을 구축해 놓았을 가능성이 큽니다.