작성자 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널은 Anthropic이 Alphabet 및 Broadcom과 함께 TPU를 확장하는 것이 하이퍼스케일러 규모에서 의미 있는 대안으로서 맞춤형 ASIC를 검증하며, 이는 Broadcom과 Google Cloud에 이익이 된다는 데 동의합니다. 그러나 일정(2027년 배포)과 Nvidia GPU 및 Amazon Trainium의 지속적인 사용은 Nvidia의 리더십이 단기적으로 도전받을 가능성이 낮다는 것을 시사합니다.
리스크: 테이프아웃/수율에 대한 실행 위험 및 Alphabet의 불분명한 수익/마진 확보
기회: 맞춤형 실리콘 모멘텀 가속화 및 하이퍼스케일러 자본 지출을 NVDA GPU에서 다각화
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
Anthropic은 맞춤형 AI 칩을 위해 Broadcom 및 Alphabet과의 파트너십을 확장하고 있습니다.
Nvidia는 여전히 Anthropic의 AI 훈련 계획에서 큰 부분을 차지합니다.
Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL)과 Broadcom (NASDAQ: AVGO)은 얼마 전 엄청난 소식을 발표했습니다. 선도적인 생성형 인공지능(AI) 모델 중 하나인 Claude의 제작사인 Anthropic은 2027년부터 차세대 텐서 처리 장치(TPU)를 배포할 것이라고 발표했습니다.
TPU는 Broadcom과 Alphabet이 설계한 맞춤형 AI 칩이므로, 이 두 회사가 Anthropic과의 파트너십을 확장하는 것을 보는 것은 특히 Anthropic의 일부 모델의 성공을 고려할 때 매우 중요한 일입니다.
AI가 세계 최초의 조만장자가 될까요? 저희 팀은 방금 Nvidia와 Intel 모두에게 필요한 핵심 기술을 제공하는 "필수 독점"으로 불리는 잘 알려지지 않은 회사에 대한 보고서를 발표했습니다. 계속 »
하지만 이는 세계 최대 기업인 Nvidia (NASDAQ: NVDA)에 대한 큰 물음표를 남깁니다. Nvidia는 AI 모델 훈련에 가장 좋은 선택지로 흔히 여겨졌으며, 그 GPU와 주변 생태계는 경쟁자가 없었습니다. Anthropic이 TPU를 배포함에 따라, Alphabet과 Broadcom은 자신들의 게임에서 Nvidia를 이김으로써 체크메이트를 선언한 것일까요? 살펴보겠습니다.
Broadcom은 AI 컴퓨팅 분야의 떠오르는 별입니다. 고객 사양에 맞춰 설계된 AI 칩을 제공함으로써 이 분야에 독특한 접근 방식을 취하고 있습니다. Alphabet과 Broadcom의 TPU는 이러한 협업의 가장 좋은 예이며, 향후 몇 년 안에 Broadcom이 설계한 맞춤형 칩 출시를 앞둔 여러 다른 AI 하이퍼스케일러들이 있습니다.
Broadcom은 이 모든 것을 예상했으며, 가장 최근 실적 발표에서 투자자들에게 앞으로 엄청난 성장이 있을 것이라고 알렸습니다.
2026 회계연도 1분기(2월 1일 마감) 말 기준, Broadcom의 AI 반도체 매출은 84억 달러로 전년 동기 대비 106% 증가했습니다. 맞춤형 AI 칩은 해당 그룹의 일부이지만, Broadcom의 CEO인 Hock Tan은 맞춤형 AI 칩만으로도 2027년 말까지 1,000억 달러 이상의 매출을 창출할 것이라고 믿고 있습니다. 이는 폭발적인 성장이며, 향후 몇 년 동안 Broadcom을 최고의 AI 투자 중 하나로 만들 것입니다.
덜 명확한 것은 Alphabet에 미치는 영향입니다. Alphabet이 이러한 컴퓨팅 장치 판매에서 얼마를 차지할지, 그리고 Alphabet의 실적에서 어디에 계상될지는 알려지지 않았습니다. 이미 뛰어난 매출 성장을 기록한 Google Cloud에 나타날 수 있습니다. 4분기에 Google Cloud의 매출은 전년 동기 대비 48% 증가했으며, 이는 3분기 34% 성장보다 훨씬 높은 수치입니다. Google Cloud의 매출이 계속해서 빠르게 가속화되는 것을 본다면, 이러한 TPU 판매가 많은 신용을 받을 것이라고 생각합니다.
하지만 이것이 Nvidia에 대해 무엇을 말해줄까요?
현실은 Nvidia의 컴퓨팅 용량이 2027년까지 매진되었거나 거의 매진되었을 가능성이 높다는 것입니다. 따라서 Anthropic은 더 많은 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 확보해야 했고, 이를 제공하기 위해 Alphabet과 Broadcom으로 눈을 돌렸습니다.
같은 보도 자료에서 Anthropic은 Claude 생성형 AI 모델을 훈련하기 위해 세 가지 칩을 사용한다고 언급했습니다. Google의 TPU, Nvidia의 GPU, 그리고 Amazon Trainium 칩(Amazon이 맞춤 설계한 것)입니다. 따라서 Anthropic이 Broadcom 및 Alphabet과의 계약을 늘린다고 발표했다고 해서 Nvidia와의 거래를 완전히 중단하는 것은 아닙니다.
어쨌든 이것은 어리석은 행동일 것입니다. 왜냐하면 Anthropic이 Broadcom과 Alphabet의 TPU만 사용하도록 제한된다면, 이 두 회사는 거의 무제한적인 가격 결정력을 가질 것이기 때문입니다. 전환하기가 매우 어렵기 때문입니다. 균형 잡힌 사용 접근 방식을 유지함으로써 Anthropic은 모든 컴퓨팅 장치 공급업체를 통제할 수 있습니다.
이러한 뉴스는 Nvidia의 성장 전망에 전혀 영향을 미치지 않았습니다. 월스트리트 분석가들은 다가오는 분기에 79%, 전체 회계연도에 71%의 매출 성장을 예상하고 있습니다. 이는 Nvidia 제품에 대한 수요를 나타내는 엄청난 성장률입니다.
Nvidia는 여전히 훌륭한 AI 투자 선택이지만, 다른 대안도 합리적입니다. 저는 AI 관련 주식들이 올해 다시 급등할 것이라고 생각하며, 이는 최고점에서 하락한 지금 매수하기에 현명한 주식으로 만듭니다.
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Keithen Drury는 Alphabet, Amazon, Broadcom 및 Nvidia 주식을 보유하고 있습니다. The Motley Fool은 Alphabet, Amazon, Broadcom 및 Nvidia 주식을 보유하고 있으며 추천합니다. The Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있습니다.
여기에 표현된 견해와 의견은 저자의 견해와 의견이며 Nasdaq, Inc.의 견해와 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"이것은 Nvidia 킬러 이야기가 아니라 Broadcom 이야기입니다. AVGO의 맞춤형 실리콘 파이프라인이 부분적으로라도 실현된다면, 2027년까지 매출이 두 배가 되는 사건을 나타내며 시장은 이를 과소평가하고 있을 수 있습니다."
헤드라인은 의도적으로 도발적이지만 기사 자체는 조용히 핵심을 묻습니다. Anthropic은 Nvidia를 대체하는 것이 아니라 다중 공급업체 스택에 TPU를 *추가*하고 있습니다. 실제 이야기는 Broadcom(AVGO)입니다. Hock Tan의 2027년 말까지 1,000억 달러 맞춤형 AI 칩 매출 예측은 엄청납니다. AVGO의 전체 FY2025 매출은 약 510억 달러였으므로, 해당 수치는 맞춤형 실리콘만으로도 현재 총 매출을 초과할 수 있음을 시사합니다. 약 28배의 미래 수익률에서 AVGO는 상당한 성장을 가격에 반영하고 있지만, 만약 두세 개의 하이퍼스케일러 맞춤형 칩 프로그램이 동시에 규모를 달성한다면, 상승 잠재력 계산은 매력적입니다. Alphabet 측면은 더 불분명합니다. Google Cloud 내부의 TPU 경제성은 불투명하며 GOOGL의 3500억 달러 매출 기반에 영향을 미치지 않을 수 있습니다.
Broadcom의 1,000억 달러 예측은 CEO의 가이던스이며 독립적인 검증이 아닙니다. Hock Tan은 TAM을 과대 광고할 동기가 있으며, 맞춤형 칩 일정은 정기적으로 12-24개월 지연됩니다. 더 중요하게는, 만약 Nvidia의 Blackwell 공급이 2027년까지 완화된다면, 하이퍼스케일러들은 맞춤형 실리콘의 통합 복잡성을 우선순위에서 제외하고 GPU로 돌아갈 수 있습니다.
"TPU와 같은 맞춤형 실리콘의 등장은 Nvidia의 독점 가격 결정력을 약화시키는 GPU 독점에서 파편화된 ASIC 시장으로의 전환을 나타냅니다."
'체크메이트' 서사는 과장이지만 구조적 변화는 현실입니다. Anthropic의 2027년 TPU에 대한 약속은 성숙한 모델을 위한 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 지배력으로의 전환을 강조합니다. Broadcom(AVGO)은 Nvidia의 CUDA와 같은 소프트웨어 생태계를 유지하는 오버헤드 없이 고마진 맞춤형 실리콘 수익을 확보하는 진정한 승자입니다. Nvidia(NVDA)는 범용 훈련의 왕으로 남아 있지만, Anthropic이 사용하는 '다각화된 컴퓨팅' 전략(Google TPU, Amazon Trainium, Nvidia GPU 활용)은 하이퍼스케일러들이 Nvidia의 가격 결정력을 깨뜨리기 위해 하드웨어 계층을 성공적으로 상품화하고 있음을 증명합니다. Alphabet(GOOGL)은 수직적으로 이익을 얻고 자체 자본 지출을 줄이는 동시에 클라우드 테넌트를 확보합니다.
만약 Nvidia의 다가오는 Blackwell 또는 Rubin 아키텍처가 맞춤형 ASIC보다 훨씬 높은 에너지 효율성을 달성한다면, TPU의 비용 절감 주장은 사라지고 Anthropic은 열등한 하드웨어에 갇히게 될 것입니다. 더욱이, 세 가지 다른 칩 아키텍처에 걸쳐 코드베이스를 유지하는 복잡성은 하드웨어 할인으로 상쇄될 수 있는 '소프트웨어 세금'을 만들 수 있습니다.
"Anthropic과의 Broadcom의 TPU 승리는 Broadcom의 장기적인 AI TAM을 실질적으로 개선하지만, 소프트웨어 생태계, 용량 및 전환 비용이 적어도 중기적으로 Nvidia의 지배력을 유지하기 때문에 Nvidia를 즉각적으로 또는 확실하게 체크메이트하는 것은 아닙니다."
이 소식은 의미가 있지만 Nvidia에게 결정적인 타격은 아닙니다. Anthropic이 Alphabet/Broadcom과 함께 TPU를 확장하는 것은 하이퍼스케일러 규모에서 의미 있는 대안으로서 맞춤형 ASIC를 검증하며 Broadcom과 Google Cloud에 장기적으로 긍정적입니다. 그러나 일정(2027년 배포 시작), Anthropic의 Nvidia GPU 및 Amazon Trainium의 지속적인 사용, 그리고 Nvidia가 누리는 막대한 소프트웨어/생태계 이점(CUDA, 라이브러리, 모델 허브)은 Nvidia가 2024-2027년 기간 동안 리더십을 잃을 가능성이 낮다는 것을 의미합니다. 기사가 간과하는 주요 위험: 테이프아웃/수율에 대한 실행 위험, Alphabet의 불분명한 수익/마진 확보, 그리고 Nvidia에서 대규모 모델 및 도구 체인을 포팅하는 데 드는 높은 전환 비용.
만약 Broadcom+Alphabet이 규모에 맞는 뛰어난 성능 대비 가격을 제공하고 하이퍼스케일러들이 맞춤형 ASIC를 대규모로 채택한다면, Nvidia는 2027년 훨씬 이전에 가속화되는 시장 점유율 손실과 가격 하락 압력에 직면할 수 있습니다.
"Anthropic의 TPU와 같은 맞춤형 칩 거래는 2027년 이후 Nvidia의 독점 가격 결정력을 약화시키는 구조적 변화를 신호합니다."
Anthropic의 AVGO 및 GOOG와의 2027년 TPU 출시로 맞춤형 실리콘 모멘텀이 가속화되고 있으며, 이는 Broadcom CEO Hock Tan의 2027년까지 연간 1,000억 달러 이상의 맞춤형 AI 칩 매출 예측(2026 회계연도 1분기 총 AI 반도체 매출 84억 달러, 전년 동기 대비 106% 증가)을 뒷받침합니다. 이는 하이퍼스케일러의 자본 지출을 NVDA GPU에서 다각화하여, Anthropic과 같은 다중 공급업체 전략(TPU + GPU + Trainium)이 확산됨에 따라 장기적으로 Nvidia의 가격 결정력을 억제합니다. 기사는 TPU의 추론/훈련 효율성 이점을 간과합니다. 만약 확인된다면 NVDA 마진이 압축될 것입니다. AVGO 실행에 대해 강세, GOOG Cloud(4분기 +48%), 단기 중립/장기 약세 NVDA.
Nvidia의 CUDA 생태계는 막대한 전환 비용을 부과하여, 맞춤형 칩이 특정 작업을 처리하더라도 다양한 AI 워크로드에 필수적이며, 2027년까지 매진된 용량은 단기 지배력을 유지합니다.
"Hock Tan의 1,000억 달러 수치는 연간 실행률이 아닌 누적 다년 목표일 가능성이 높으며, 이를 AVGO의 궤적에 대한 근접한 검증으로 취급하는 것은 기본 계약 파이프라인의 확실성을 과장합니다."
Grok의 1,000억 달러 예측 프레임워크는 면밀히 검토해야 합니다. Hock Tan의 수치는 2027년까지의 연간 실행률이 아니라 여러 고객에 걸친 누적 수익 목표입니다. 이를 AVGO의 현재 84억 달러 분기별 AI 반도체와 혼동하는 것은 3-4개의 추가 하이퍼스케일러 승리가 대규모로 발생하지 않는 한 수학적으로 불가능한 궤적을 시사합니다. 이를 검증으로 취급하기 전에 누군가는 물어야 합니다. 해당 수치를 뒷받침하는 실제 계약 수는 얼마나 되며, 파이프라인 추측은 얼마나 됩니까?
"다중 공급업체 하드웨어 전략의 운영 복잡성은 맞춤형 실리콘의 단위 비용 절감을 능가할 수 있습니다."
Claude는 Hock Tan의 1,000억 달러를 면밀히 조사하는 것이 옳지만, 모두가 Gemini가 잠시 언급한 '소프트웨어 세금'을 무시하고 있습니다. Claude를 TPU, Trainium 및 Blackwell에 동시에 포팅하는 것은 막대한 R&D 부담을 발생시킵니다. Anthropic은 단순히 칩을 구매하는 것이 아니라 세 개의 별도 컴파일러 스택을 유지하기 위해 엔지니어링 오버헤드를 세 배로 늘리고 있습니다. 이러한 파편화가 모델 출시 속도를 늦춘다면, 하드웨어 절감액은 LLM 경쟁에서 시장 점유율 손실에 비해 무시할 수 있는 수준입니다.
"상호 연결, 스토리지 IO 및 클러스터 재설계 비용(단순 소프트웨어 포팅뿐만 아니라)은 대규모 훈련을 TPU/ASIC로 이동하는 데 있어 주요 숨겨진 장벽입니다."
Gemini는 '소프트웨어 세금'을 지적했지만, 그것이 가장 심각한 숨겨진 비용은 아닙니다. 아키텍처를 전환할 때 상호 연결 및 IO가 주요 병목 현상이 됩니다. 모델 포팅은 무겁지만 XLA/ONNX 및 자체 컴파일러 작업을 통해 처리 가능합니다. 실제 자본 및 시간 소모는 TPU/ASIC 규모의 훈련을 지원하기 위해 클러스터를 재설계하는 것입니다(호스트 메모리, 네트워크 패브릭, 스토리지 처리량). 이는 예상되는 토큰당 비용 이점을 무효화하고 생산 일정을 지연시킬 수 있습니다.
"Google의 성숙한 TPU 상호 연결은 Anthropic에 대한 대규모 클러스터 재설계 비용 주장을 약화시킵니다."
ChatGPT는 상호 연결 병목 현상에 집착하지만, Google의 TPU v5p 포드는 이미 1.2 Tbps ICI 대역폭으로 8,960개의 칩을 상호 연결하며 10만 개 이상의 칩으로 확장성이 입증되었습니다. Anthropic을 위해 전체 클러스터 재설계가 필요하지 않습니다. 언급되지 않은 점: TPU 전력 효율성(추론에서 NVDA의 2배)은 Blackwell 수율이 실망스러울 경우 2027년 이전에 NVDA 가격 인하를 강요할 수 있으며, 마진을 압축할 수 있습니다.
패널은 Anthropic이 Alphabet 및 Broadcom과 함께 TPU를 확장하는 것이 하이퍼스케일러 규모에서 의미 있는 대안으로서 맞춤형 ASIC를 검증하며, 이는 Broadcom과 Google Cloud에 이익이 된다는 데 동의합니다. 그러나 일정(2027년 배포)과 Nvidia GPU 및 Amazon Trainium의 지속적인 사용은 Nvidia의 리더십이 단기적으로 도전받을 가능성이 낮다는 것을 시사합니다.
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