TPU vs Maia vs Blackwell: 빅테크 3사의 AI 서버 칩 스펙과 거대한 서버 전력
Օ 구글·MS·오픈AI는 어떤 서버로 돌릴까? 핵심 스펙과 전력 효율 비교
Օ AI는 전력을 먹는 하마? 구글과 MS가 원자력 발전(SMR)에 투자하는 이유
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메모리: 칩당 32GB HBM, 1.6 TB/s 대역폭 Google Cloud 문서.
확장성: 주피터(Jupiter) 네트워킹을 통해 하나의 포드(Pod)에 최대 10만 개의 칩을 연결할 수 있습니다 Trillium 출시 안내.
TPU v5p: 학습 최적화 칩으로, 단일 슬라이스에서 최대 6,144개, 멀티슬라이스로 18,432개 칩까지 확장 가능합니다 TPU v5p 상세 사양.
메모리: 64GB HBM2E, 1.8 TB/s 대역폭 Maia 100 기술 분석.
특징: 설계 전력(TDP)은 최대 700W이나, 실운용 시 500W로 최적화하여 전력 효율을 높였습니다.
Azure Cobalt 100 (CPU): 128개 Arm Neoverse N2 코어를 탑재하여 일반 연산 및 AI 제어를 담당하며, 기존 대비 40% 이상의 성능 향상을 제공합니다 Azure Cobalt 출시 정보.
클러스터 규모: 하나의 데이터 센터에 세계 최대 규모인 40만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 인프라 구축을 추진 중입니다 OpenAI GPU 클러스터 뉴스.
서버 사양(B200 기준): 칩당 192GB HBM3e 메모리를 탑재하여 이전 세대(H100) 대비 메모리 용량과 대역폭이 증가했습니다 H100 vs B200 비교.
구글과 마이크로소프트(MS)의 AI 인프라는 거대한 데이터 센터 단위로 운영되기에 정확한 개별 서버의 소비 전력을 특정하기는 어려우나, 학습(Training)과 추론(Inference) 단계에서 공개된 수치를 통해 규모를 가늠할 수 있습니다.
제미나이 (Google): 구체적인 학습 총량은 비공개이나, 이전 모델 대비 효율이 30배 개선된 TPU(Ironwood)를 사용하여 동일 성능 대비 전력 소모를 크게 낮춘 것으로 알려져 있습니다.
투자 규모 및 목표: 총 500MW 규모의 전력을 확보하기 위해 6~7개의 원자로를 건설할 예정입니다. 첫 번째 원자로는 2030년 가동을 목표로 하며, 2035년까지 전체 시스템 완성을 목표로 합니다.
기술적 특징: 물 대신 용융염(Fluoride Salt)을 냉각재로 사용하는 4세대 원자로 기술을 채택하여 효율성과 안전성을 높였습니다.
소스:The New York Times
투자 규모: 약 160억 달러(약 21조 원) 규모의 초대형 계약으로 평가받으며, 원전 명칭도 '크레인 클린 에너지 센터(Crane Clean Energy Center)'로 변경되었습니다.
가동 시점: 2027~2028년경 가동을 시작해 약 835MW의 전력을 MS 데이터 센터에 독점 공급할 예정입니다.
기타 투자: SMR 분야에서도 빌 게이츠가 설립한 테라파워(TerraPower)와 협력하거나, 핵융합 스타트업인 헬리온 에너지(Helion Energy)와 전력 구매 계약을 맺는 등 공격적인 행보를 보이고 있습니다.
소스:Australian Broadcasting Corporation
Օ AI는 전력을 먹는 하마? 구글과 MS가 원자력 발전(SMR)에 투자하는 이유
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Օ AI 주권 전쟁: 자체 인프라를 가진 자가 AI 시대를 지배한다
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구글, 마이크로소프트, 오픈 ai 서버 스펙
Google, Microsoft, and OpenAI Server Specifications구글, 마이크로소프트, 오픈AI의 AI 서버 인프라는 자체 설계 칩(ASIC) 중심의 수직 계열화와 엔비디아 GPU 기반 대규모 클러스터 구축이라는 두 가지 경로로 진화하고 있습니다.
2026년 기준 각 사의 핵심 서버 사양 정리.
AI 서버 사양은 Google, Microsoft, OpenAI가 자체 설계 칩(ASIC)을 중심으로 수직 계열화하거나 엔비디아 GPU 기반 대규모 클러스터를 구축하는 두 가지 방식으로 발전하고 있습니다. 다음은 2026년 기준 각 회사의 핵심 서버 사양입니다.1. Google: TPU 시리즈 및 AI 하이퍼컴퓨터
Google은 자체 가속기(TPU) 생태계를 갖추고 있으며, 이를 통해 Gemini 모델을 최적화합니다 TPU v6e 가이드. TPU v6e (Trillium):성능: 이전 세대(v5e) 대비 칩당 컴퓨팅 성능이 4.7배 향상되었습니다 Google Cloud Blog.메모리: 칩당 32GB HBM, 1.6 TB/s 대역폭 Google Cloud 문서.
확장성: 주피터(Jupiter) 네트워킹을 통해 하나의 포드(Pod)에 최대 10만 개의 칩을 연결할 수 있습니다 Trillium 출시 안내.
TPU v5p: 학습 최적화 칩으로, 단일 슬라이스에서 최대 6,144개, 멀티슬라이스로 18,432개 칩까지 확장 가능합니다 TPU v5p 상세 사양.
2. Microsoft: Azure Maia & Cobalt
Microsoft는 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 운영 효율을 높이는 데 집중하며, 자체 칩 비중을 늘리고 있습니다 Azure Maia 기술 정보. Azure Maia 100 (AI 가속기):공정: TSMC 5nm 공정, 1,050억 개의 트랜지스터 집적 Azure Maia 나무위키.메모리: 64GB HBM2E, 1.8 TB/s 대역폭 Maia 100 기술 분석.
특징: 설계 전력(TDP)은 최대 700W이나, 실운용 시 500W로 최적화하여 전력 효율을 높였습니다.
Azure Cobalt 100 (CPU): 128개 Arm Neoverse N2 코어를 탑재하여 일반 연산 및 AI 제어를 담당하며, 기존 대비 40% 이상의 성능 향상을 제공합니다 Azure Cobalt 출시 정보.
3. OpenAI: 엔비디아 기반 슈퍼컴퓨팅 클러스터
OpenAI는 자체 칩보다는 엔비디아의 최신 GPU를 대량으로 활용하는 하이퍼스케일 클러스터를 구축합니다 NVIDIA GB200 소개. GPU 인프라: GPT-5 등 차세대 모델 학습을 위해 엔비디아 H100, H200을 사용하며, 서비스 추론에는 GB200(Blackwell) NVL72 시스템을 도입했습니다 NVIDIA Data Center 페이스북.클러스터 규모: 하나의 데이터 센터에 세계 최대 규모인 40만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 인프라 구축을 추진 중입니다 OpenAI GPU 클러스터 뉴스.
서버 사양(B200 기준): 칩당 192GB HBM3e 메모리를 탑재하여 이전 세대(H100) 대비 메모리 용량과 대역폭이 증가했습니다 H100 vs B200 비교.
요약 비교
제미나이 vs GPT-4 vs copilot 서버는 각각 총 소비 전력?
구글과 마이크로소프트(MS)의 AI 인프라는 거대한 데이터 센터 단위로 운영되기에 정확한 개별 서버의 소비 전력을 특정하기는 어려우나, 학습(Training)과 추론(Inference) 단계에서 공개된 수치를 통해 규모를 가늠할 수 있습니다.
1. 모델 학습 시 총 소비 전력 (Training)
모델을 처음 만드는 '학습' 단계에서는 수만 개의 가속기가 수개월간 동시에 가동되어 막대한 전력을 소모합니다.GPT-4 (MS/OpenAI): 약 50GWh (5,000만 kWh) 이상을 사용한 것으로 추정됩니다. 이는 샌프란시스코 전체가 약 3일간 사용할 수 있는 전력량과 맞먹습니다.제미나이 (Google): 구체적인 학습 총량은 비공개이나, 이전 모델 대비 효율이 30배 개선된 TPU(Ironwood)를 사용하여 동일 성능 대비 전력 소모를 크게 낮춘 것으로 알려져 있습니다.
2. 서비스 운영 시 소비 전력 (Inference - 질의 1회당)
사용자의 질문에 답하는 '추론' 단계의 전력 효율은 구글이 가장 높습니다.제미나이: 1회 질의당 0.24Wh. 전자레인지를 약 1초간 돌리는 전력량입니다.
GPT-4o: 1회 질의당 약 0.34~0.42Wh. 제미나이보다 약간 높지만 이전 모델에 비해 효율이 대폭 개선되었습니다.
코파일럿: 1회 질의당 약 0.42Wh 이상. 윈도우 OS나 오피스 프로그램과의 통합 연산이 추가되어 단순 챗봇보다 전력 소모가 큽니다.
GPT-4o: 1회 질의당 약 0.34~0.42Wh. 제미나이보다 약간 높지만 이전 모델에 비해 효율이 대폭 개선되었습니다.
코파일럿: 1회 질의당 약 0.42Wh 이상. 윈도우 OS나 오피스 프로그램과의 통합 연산이 추가되어 단순 챗봇보다 전력 소모가 큽니다.
3. 데이터 센터 전체 전력 사용량 (연간)
AI 수요 폭증으로 인해 양사의 연간 총 전력 사용량은 급격히 증가하고 있습니다.구글: 2024년 기준 연간 약 30.8TWh (308억 kWh)를 소비했습니다. AI 서비스 확대로 전년 대비 전력 사용량이 약 27% 증가했습니다.
마이크로소프트: 연간 약 24TWh 이상을 소비 중이며, AI 인프라 확장에 따라 2030년까지 전력 수요가 현재보다 600% 이상 폭증할 것으로 전망됩니다.
요약하자면, 구글은 자체 설계 칩(TPU)의 높은 효율성 덕분에 개별 질의당 전력 소모가 가장 적고, MS는 방대한 사용자 층과 오피스 통합으로 인해 전체 인프라 차원에서의 전력 수요가 매우 가파르게 상승하고 있습니다.
마이크로소프트: 연간 약 24TWh 이상을 소비 중이며, AI 인프라 확장에 따라 2030년까지 전력 수요가 현재보다 600% 이상 폭증할 것으로 전망됩니다.
요약하자면, 구글은 자체 설계 칩(TPU)의 높은 효율성 덕분에 개별 질의당 전력 소모가 가장 적고, MS는 방대한 사용자 층과 오피스 통합으로 인해 전체 인프라 차원에서의 전력 수요가 매우 가파르게 상승하고 있습니다.
구글과 MS가 최근 투자하고 있는 원자력 발전(SMR)
구글과 마이크로소프트(MS)는 AI 데이터 센터의 막대한 전력 수요를 충당하고 탄소 중립 목표를 달성하기 위해 차세대 원자력 발전(SMR)과 기존 원전 재가동에 수조 원 단위의 투자를 단행하고 있습니다. 2026년 현재 양사의 전략은 다음과 같습니다.1. 구글 (Google): 세계 최초 SMR 함대 구축
구글은 기존 대형 원전보다 작고 안전하며 유연한 배치가 가능한 소형 모듈형 원자로(SMR) 도입에 집중하고 있습니다.카이로스 파워(Kairos Power) 협력: 2024년 10월, 세계 최초로 SMR 기반 전력 구매 계약(PPA)을 체결했습니다.투자 규모 및 목표: 총 500MW 규모의 전력을 확보하기 위해 6~7개의 원자로를 건설할 예정입니다. 첫 번째 원자로는 2030년 가동을 목표로 하며, 2035년까지 전체 시스템 완성을 목표로 합니다.
기술적 특징: 물 대신 용융염(Fluoride Salt)을 냉각재로 사용하는 4세대 원자로 기술을 채택하여 효율성과 안전성을 높였습니다.
소스:The New York Times
2. 마이크로소프트 (Microsoft): 전설적인 원전의 부활
MS는 새로운 기술 개발보다는 검증된 대형 원전을 재가동하여 빠르게 대규모 전력을 확보하는 전략을 취하고 있습니다. 스리마일 섬(Three Mile Island) 재가동: 2024년 9월, 컨스텔레이션 에너지(Constellation Energy)와 20년 장기 전력 구매 계약을 맺고 2019년 폐쇄되었던 원전 1호기 재가동에 착수했습니다.투자 규모: 약 160억 달러(약 21조 원) 규모의 초대형 계약으로 평가받으며, 원전 명칭도 '크레인 클린 에너지 센터(Crane Clean Energy Center)'로 변경되었습니다.
가동 시점: 2027~2028년경 가동을 시작해 약 835MW의 전력을 MS 데이터 센터에 독점 공급할 예정입니다.
기타 투자: SMR 분야에서도 빌 게이츠가 설립한 테라파워(TerraPower)와 협력하거나, 핵융합 스타트업인 헬리온 에너지(Helion Energy)와 전력 구매 계약을 맺는 등 공격적인 행보를 보이고 있습니다.
소스:Australian Broadcasting Corporation
요약 비교 (2026년 기준)
이러한 투자는 AI 열풍으로 인해 폭증한 전력 사용량을 감당하면서도, 24시간 가동되는 '탄소 배출 없는' 기저 전력을 확보하기 위한 필수적인 선택으로 분석됩니다
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