**구글(Google)**이 자사 대규모 언어모델 **제미니(Gemini)**의 일부 아키텍처를 칩 설계 단계에서 직접 실리콘에 새겨 넣는 서버용 AI 칩을 개발 중인 것으로 전해졌다. 목표는 기존 대비 전력당 토큰 처리량을 6~10배까지 끌어올리는 것이다.
핵심 포인트
- 프로젝트에 참여 중인 엔지니어들은 ‘Frozen v2’로 불리는 이 프로세서가 구글 최신 텐서 프로세싱 유닛(TPU) 대비 전력당 6~10배 더 많은 토큰을 처리할 수 있을 것으로 추산하고 있다.
- 상용화 목표 시점은 이르면 2028년으로, 구글은 해당 프로젝트의 존재 자체를 공식 인정하지 않고 있다.
- 알파벳 주가는 2분기 실적 발표를 하루 앞둔 월요일 약 3% 상승 마감했다.
‘Frozen v2’, 제미니 아키텍처를 실리콘에 고정
관련 소식은 월요일, 프로젝트에 직접 관여한 두 소식통이 ‘Frozen v2’로 불리는 칩을 언급하면서 수면 위로 올라왔다. 이들에 따르면 Frozen v2는 구글 최신 TPU 세대보다 전력당 6~10배 많은 토큰을 처리할 수 있을 것으로 내부에서 추정하고 있다. 상용 투입 시점은 빠르면 2028년으로 잡혀 있지만, 모델의 어느 수준까지를 하드웨어에 실을지에 대해서는 아직 결론이 나지 않았다.
구글은 이 프로젝트의 존재를 인정도 부인도 하지 않고 있다.
구글 대변인은 다른 보도에서, 자사 팀들이 항상 새로운 아이디어를 연구하고 실험하지만 모든 시도가 실제 제품으로 이어지지는 않는다고만 언급했다.
이번 칩은 현재 제미니와 구글 클라우드 워크로드를 처리하는 TPU를 대체하기보다는 별도의 제품 라인으로 병행 운영하는 방안이 검토되고 있다. 생산 규모도 TPU 수준에는 한참 미치지 못할 것으로 알려졌다. 회사는 여전히 이 프로젝트를 탐색 단계로 분류하고 있으며, 주요 설계 방향 중 상당수가 미정인 상태다.
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유연성 줄이고 효율 높이는 제미니 전용 아키텍처
일반적인 AI 가속기는 모델 전체를 메모리에 올린 뒤, 질의가 들어올 때마다 데이터가 메모리와 연산 유닛 사이를 오가는 구조다. 이 과정에서 전력과 시간이 크게 소모된다. Frozen v2는 이와 달리 제미니의 구조적 설계를 칩 회로 안에 고정해, 매 응답마다 필요한 연산과 데이터 이동량을 대폭 줄이겠다는 구상이다.
다만 학습을 통해 얻어진 모델의 가중치(숫자 파라미터)는 계속 업데이트할 수 있도록 남겨둔다.
초기 구상 단계에서는 가중치까지 하드웨어에 태워 넣는 방안도 검토됐던 것으로 전해진다. 하지만 아키텍처 자체가 칩에 고정되는 만큼, 구글이 기본 구조를 유지하지 않는 한 이후 등장할 차세대 제미니 모델을 완전한 형태로 지원하기는 어렵다는 한계도 안게 된다.
2분기 실적 앞두고 움직인 알파벳 주가
알파벳(Alphabet) 주가는 관련 보도가 나온 월요일 약 3% 상승, 장중 한때 356달러 선에 근접했다가 다음 거래일에 일부 상승분을 반납했다. 투자자들은 이를, 구글 클라우드가 외부 고객 일부를 거절할 정도로 심각해진 AI 연산 캐퍼시티 부족 문제에 대한 부분적 해법으로 받아들이는 분위기다.
회사는 미국 증시 마감 후 수요일에 2분기 실적을 발표할 예정이며, 애널리스트들은 주당 2.95달러, 매출 약 1,170억 달러 수준의 실적을 기대하고 있다.
알파벳은 올해 초 2026년 설비투자(CapEx) 전망을 최대 1,900억 달러로 상향 조정했으며, 1분기 매출은 클라우드 부문 63% 성장에 힘입어 전년 동기 대비 22% 늘어난 1,099억 달러를 기록했다. 그 사이 구글은 차세대 Gemini Pro 공개가 지연되는 악재를 겪었고, 미국 기업들의 토큰 사용량 중 중국계 모델이 차지하는 비중은 이미 약 45%에 달하는 것으로 집계된다.