구글이 9월 9일 정부에 꺼낸 말, "TPU 쓰면 비용 절반"입니다 🎓 2026년 9월 9일, 국가인공지능전략위원회의 기술혁신 인프라 분과 회의가 열렸습니다. 그 자리에 구글코리아 측이 앉았습니다. 안건은 구글이 직접 설계한 AI 전용 반도체를 한국에 공급하는 문제였습니다. 서울경제신문이 22일 취재를 종합한 내용입니다. 국내 AI 인프라 논의에서 엔비디아 GPU가 아닌 다른 이름이 정부 회의 안건으로 올라온 장면입니다.
22일 서울경제신문 취재를 종합하면, 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 이달 9일 기술혁신 인프라 분과 회의에서 구글코리아 측과 TPU 사업의 국내 협력 방안을 논의했습니다. TPU는 텐서처리장치의 줄임말로, 구글이 AI 모델을 학습시키고 답을 만들어내는 연산에 쓰기 위해 만든 전용 칩입니다. 하 부위원장은 정부 AI 정책의 컨트롤타워 역할을 맡고 있는 인사입니다.
구글은 올해 상반기 외부 고객에게 TPU를 공급하겠다는 방침을 밝혔습니다. 그전까지 TPU는 사실상 구글이 자사 서비스에 쓰는 칩이었습니다. 이 방침을 밝힌 이후 구글이 한국 정부 고위 인사를 직접 만나 협력을 제안한 것은 9일 회의가 처음입니다. 외부 판매의 문을 연 뒤 한국 정부를 찾는 데까지 걸린 시간이 반년 안쪽이라는 뜻입니다.
구글이 이 자리에서 밝힌 내용은 칩 판매에 그치지 않습니다. 국내 대학·연구소에 TPU 기반 AI 인프라를 제공하고, 이를 활용한 기술 개발부터 로봇·자율주행처럼 현실 공간에서 움직이는 AI의 데이터 활용까지 아우르는 포괄적 파트너십을 구축하겠다는 의사를 밝힌 것으로 파악됐습니다. 한국 AI 생태계에 대한 투자를 확대하고 AI 인재 육성에 기여하겠다는 방침도 함께 설명했습니다.
공급 방식도 한 가지가 아니었습니다. 구글은 자사 클라우드를 통해 TPU를 원격으로 쓰게 하는 방식뿐 아니라, 사용자 측이 직접 구축한 서버에 TPU를 설치하는 온프레미스 방식도 가능하다는 점을 강조했습니다. 데이터를 기관 밖으로 내보내기 어려운 곳까지 대상에 넣을 수 있는 조건입니다. 비용에 대해서는, TPU가 GPU 대비 최대 50% 수준의 AI 인프라 비용 절감 효과를 내는 것으로 알려져 있습니다. 다만 이는 업계에 알려진 수준이며, 조건별로 확정된 수치는 아닙니다.
구글의 제안이 처음 들어온 카드는 아닙니다. 정부는 앞서 엔비디아와 AMD와도 각각 AI 가속기 확보 방안을 논의한 바 있습니다. 특정 업체의 GPU에 대한 의존도를 낮추는 일은 국내 AI 인프라 구축에서 계속 남아 있는 과제였습니다. 구글의 제안이 정부의 이해와 어긋나지 않는 지점이 여기입니다. 제안을 받는 쪽에도 선택지를 늘릴 이유가 있었던 셈입니다.
업계에서는 구글이 TPU 외부 공급 사업의 전략 거점 중 하나로 한국을 택한 것으로 보고 있습니다. 대학·연구소에서 초기 성공 사례를 확보한 뒤, 국내 AI 데이터센터에 TPU 대규모 공급을 추진하는 수순이라는 관측입니다. 엔비디아 GPU가 장악한 AI 인프라 시장에서 TPU 점유율을 끌어올리는 것이 구글의 중장기 전략이라는 해석입니다. 이는 업계의 관측이며, 구글이 공개한 로드맵은 아닙니다.
9일 회의는 협력 방안을 논의한 자리이고, 공급 계약이나 규모가 확정된 단계는 아닙니다. 대학·연구소에서 AI 연구 인프라를 쓰는 입장이라면, 구글이 제안한 TPU 인프라 제공과 파트너십이 실제 프로그램으로 공고되는지를 국가인공지능전략위원회와 구글코리아의 발표를 통해 확인하는 것이 먼저입니다. 9월 9일 회의실에서 나온 것은 제안이고, 그다음 순서가 어디로 가는지는 아직 회의록 밖에 있습니다.
