엔비디아 GPU 극심한 공급 부족에 빅테크들 ‘맞춤형 칩’으로 눈돌려
핵심 요약
- 엔비디아 H200 수요 200만개 vs 공급 70만개, 2026년 GPU 공급 부족 정점 도달 전망
- 구글·아마존 등 자체 ASIC 성장률 44.6%로 GPU(16.1%)의 3배, AI 인프라 전략 전환 가속화
- TSMC 패키징 병목 현상으로 리드타임 6~9개월까지 증가, AI 칩 공급 체계 전면 재편 신호
2026년 AI 반도체 시장이 역사상 가장 심각한 공급 부족 사태를 맞을 것으로 전망된다. “지금 주문하면 언제 받을지 모른다”는 말이 현실이 되면서, 글로벌 빅테크 기업들이 일제히 엔비디아 GPU 의존도를 낮추는 전략적 전환에 나섰다.
주문 200만개 vs 공급 70만개, 극심한 수급 불균형
시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2026년 AI 가속기 H200 주문 규모는 최대 200만개에 달하지만, 실제 확보 가능한 물량은 70만개에 불과한 것으로 나타났다. 수요의 35% 수준밖에 공급하지 못하는 초유의 사태다.
공급 부족의 핵심 원인은 TSMC의 첨단 패키징 생산능력 한계다. AI 가속기 생산에 필수적인 CoWoS(칩온웨이퍼온서브스트레이트) 패키징 공정은 TSMC가 사실상 독점하고 있는데, 현재 월간 생산능력 7만5000장으로는 폭증하는 수요를 감당할 수 없다. TSMC는 2026년 말까지 월 9만장, 2027년 13만장으로 증설 계획이지만, 급격히 늘어나는 주문량과 실제 출하 가능 물량 사이의 격차는 더욱 벌어질 전망이다.
테크인사이츠 반도체 부문 애널리스트 마니시 라와트는 “중국이 H200 구매에 참여하게 되면 글로벌 공급 구조가 빠르게 긴장될 것”이라며 “중국 클라우드 업체의 공격적 선제 주문으로 향후 2~3개 분기 동안 공급 부족이 심화될 것”이라고 전망했다. 실제로 미국 정부가 25% 수출세를 부과하는 조건으로 H200의 중국 수출을 허용하면서, 리드타임이 6~9개월까지 늘어날 수 있다는 분석이 나온다.
ASIC 성장률 44.6% vs GPU 16.1%, 시장 판도 전환
공급망 위기 속에서 빅테크들은 GPU 대안으로 ASIC(맞춤형 반도체)에 주목하고 있다. 트렌드포스는 2026년 클라우드 서비스 기업의 자체 ASIC 수요 성장률이 44.6%를 기록해 GPU 성장률 16.1%를 압도할 것으로 예상했다.
구글의 TPU(텐서처리장치)가 대표적이다. 제미나이3 AI 모델을 엔비디아 GPU 없이 개발해 성능을 입증한 구글은 최신 7세대 TPU ‘아이언우드’에서 HBM 용량을 이전 세대 대비 6배(192GB) 증가시켰다. 전력 효율 측면에서도 GPU가 700~1000W를 소비하는 반면 TPU는 175~250W에 불과해 데이터센터 운영비를 대폭 절감할 수 있다.
아마존웹서비스(AWS)도 전력 소비를 40% 줄인 ‘RA 트레이니엄3’를 공개하며 엔비디아에 도전장을 내밀었다. AWS는 이 칩을 활용하면 엔비디아 GPU 대비 AI 모델 훈련 및 운영 비용을 최대 50% 절감할 수 있다고 밝혔다. 추론용 칩 ‘인퍼렌시아’와 함께 클라우드 고객들에게 ‘엔비디아 외의 선택지’를 제공하며 영향력을 확대하고 있다.
모건스탠리 분석에 따르면 엔비디아 블랙웰 GPU 2만4000개 설치 비용은 약 8억5200만달러(1조2564억원)인 반면, 같은 규모의 구글 TPU 비용은 약 9900만달러에 불과한 것으로 추산된다. 초기 개발 비용은 크지만, 장기적으로는 성능 대비 전력 효율과 총소유비용(TCO) 측면에서 ASIC이 압도적으로 유리한 셈이다.
2030년까지 ASIC 시장 28% 연평균 성장 전망
시장조사업체 모도르 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 부문이 2030년까지 연평균 28%의 성장률을 기록할 것으로 예상했다. 크리덴스 리서치 역시 생성형 AI ASIC 시장 규모가 2024년 249억달러에서 2032년 1867억달러로 성장하며 연평균 28.6%의 성장률을 보일 것으로 전망했다.
업계에서는 2026년이 ASIC 시장 성장의 중요한 분기점이 될 것으로 보고 있다. AWS 관계자는 “이번 공급 부족은 단기적 현상이지만, 의사결정에는 장기적인 영향을 남긴다”며 “GPU는 더 이상 안정적인 기본재가 아니라 외부 변수에 따라 흔들릴 수 있는 전략 자산이 됐다”고 밝혔다.
SK하이닉스는 구글의 최신 TPU 7세대에 HBM3E 8단을 우선 공급하고 있으며, 다음 세대에는 HBM3E 12단을 독점 공급할 것으로 전해졌다. 삼성전자도 구글의 차세대 TPUv8 적용을 위한 HBM4 시스템 인 패키지 테스트에서 최고 성적을 거뒀다는 소식이 전해지며, 국내 메모리 반도체 기업들의 HBM 수요처 다변화가 가속화되고 있다.
전문가들은 ASIC 기술 발전으로 AI 칩 시장이 GPU와 ASIC가 역할을 분담하는 혼합 생태계로 변화할 것으로 예상한다. GPU는 다양한 연산을 처리해야 하는 AI 학습 단계에서, ASIC는 실제 서비스에 투입되는 추론 단계에서 비중이 확대될 전망이다. AI 인프라 투자 계획에서 GPU 의존도를 낮추고 ASIC 비중을 높이는 시나리오가 현실적인 대안으로 떠오르고 있다.
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