Dec. 2, 2025 11:00 am ET
최근 AWS가 Trainium3 칩을 공개했다. Nvidia 대비 AI 모델 학습/운영 비용을 최대 50% 절감할 수 있다고 한다.
이 소식을 접하며 든 생각은, '결국 독점은 오래가지 않는구나'였다.
Nvidia는 지난 몇 년간 AI 칩 시장을 압도적으로 장악했다. GPU 시장 점유율이 워낙 높아서, AI 기업들은 선택의 여지가 거의 없었다. 가격이 비싸도, 납기가 길어도, Nvidia 칩을 쓸 수밖에 없었다.
그런데 지금은 다르다. Meta는 Google의 TPU 구매를 논의 중이고, OpenAI는 AMD/Broadcom과 손잡았다. Anthropic은 AWS Trainium2 칩을 100만 개 이상 사용 중이다. (동시에 Nvidia에도 100억 달러를 투자받긴 했지만)
흥미로운 점은, AI 기업들이 Nvidia를 버리는 것이 아니라는 점이다. 오히려 '분산'을 선택하고 있다. Nvidia도 쓰고, AWS도 쓰고, Google도 쓰는 전략이다.
왜일까?
공급망 리스크 때문이다. 한 곳에 의존하면, 가격 협상력도 떨어지고, 공급 불안정 시 타격이 크다. 그래서 대안을 확보하는 것이다.
더 중요한 건, 이제 대안의 성능이 충분히 좋아졌다는 점이다. Decart라는 스타트업은 Trainium3로 전환 후 영상 생성 속도가 4배 빨라졌다고 한다. 과거에는 1.5~2초만 버티다 화면이 깨졌는데, 이제는 실시간 렌더링이 가능해졌다.
기술이 성숙하면, 독점은 깨진다. 그리고 고객은 선택권을 갖게 된다.
Nvidia는 여전히 강력하다. 한 세대 앞서있다고 주장하고, 실제로도 그럴 것이다. 다만, '유일한 선택지'에서 '여러 선택지 중 하나'로 변하고 있다.
한국의 스타트업/기업들도 비슷한 고민을 하고 있을 것이다. 특정 기술/플랫폼/파트너에 과도하게 의존하고 있진 않은지? 대안을 확보하고 있는지?
의존도가 높아질수록, 협상력은 떨어진다. 그래서 늘 Plan B를 준비해야 한다.
독점 시장은 결국 경쟁 시장이 된다. 시간이 걸릴 뿐이다. 그리고 그 변화의 신호는, 지금 이 순간에도 조용히 나타나고 있다.