메타, 자체 AI 칩 테스트 돌입… 엔비디아 의존도 낮춘다

메타(META)가 자사 AI 인프라 구축을 위한 자체 칩 개발에 속도를 내고 있다. 최근 메타는 첫 번째 자체 AI 훈련 칩의 테스트를 시작했으며, 이 칩이 성공적으로 검증될 경우 본격적인 양산에 돌입할 계획이다.

이번 테스트는 메타가 엔비디아(NVDA) GPU 의존도를 낮추고, AI 처리 비용을 절감하기 위한 전략의 일환으로 진행되고 있다. 메타는 2025년 AI 인프라 확충을 위해 총 1,140억~1,190억 달러(약 164조~171조 원)를 투자할 계획이며, 그중 약 650억 달러(약 94조 원)가 AI 관련 설비 투자에 쓰일 것으로 예상된다.

현재 세계적인 테크 기업들은 자체 AI 칩 개발을 가속화하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)와 구글 클라우드(GOOGL)는 이미 맞춤형 AI 프로세서를 성공적으로 대량 생산 중이며, 오픈AI(OpenAI) 역시 자체 AI 칩 개발을 추진하고 있다. 메타는 이번 테스트를 위해 대만 반도체 제조업체 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.)와 협력하고 있으며, 해당 칩은 대규모 언어 모델(LLM) 훈련 전용 AI 가속기로 설계되었다.

업계에서는 메타의 자체 AI 칩 개발이 성공할 경우 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 낮추는 것은 물론, AI 트레이닝 비용 절감에도 기여할 것으로 보고 있다. 메타는 이미 AI 추론(추천 알고리즘) 작업을 위한 자체 MTIA 시리즈 칩을 개발해 적용한 경험이 있으나, 이번 훈련용 AI 칩은 보다 대규모 AI 연산에 특화된 것이 특징이다.

한편, 메타의 거대 AI 투자 전략에 대한 의문도 제기되고 있다. 일부 AI 연구자들은 단순히 더 많은 컴퓨팅 자원과 데이터를 투입하는 방식이 AI 성능 향상으로 직결되지 않을 수 있다고 지적한다. 특히 최근 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 엔비디아의 최상급 GPU 없이도 높은 성능을 보이는 AI 모델을 개발하면서, 기존 AI 훈련 방식에 대한 논란이 일고 있다.

메타가 현재 진행 중인 칩 테스트에서 긍정적인 결과를 얻는다면, 향후 자체 칩을 이용해 AI 모델 '라마(LaMa)'의 차세대 버전을 훈련하는 데 활용할 계획이다. 이를 통해 엔비디아 GPU 의존도를 줄이고, AI 모델 개발 프로세스의 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다.