브로드컴, OpenAI용 맞춤형 AI 칩 개발…2027년까지 1000억 달러 매출 목표

브로드컴이 OpenAI를 위한 맞춤형 인공지능 칩을 설계하고 있다. 이는 브로드컴이 이미 약 70%의 점유율로 지배하고 있는 하이퍼스케일러 맞춤형 반도체 시장에 대한 가장 깊은 진출을 의미한다.

브로드컴은 OpenAI를 위한 맞춤형 AI 가속기를 개발 중이며, 2027 회계연도까지 1.3GW 규모의 인프라를 구축할 계획이다. 이를 통해 회사는 연간 1000억 달러의 매출을 창출할 수 있는 맞춤형 칩 시장에서의 입지를 더욱 공고히 할 전망이다.

"이번 파트너십은 단일 고객의 특정 워크로드를 위해 처음부터 칩을 설계하는 XPU 모델의 가치를 입증하는 것"이라고 혹 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 컨퍼런스 콜에서 밝혔다.

브로드컴은 이미 구글, 메타, 앤트로픽을 포함한 6개 주요 고객사와 협력하고 있다. 맞춤형 AI 칩 매출은 1분기에 전년 동기 대비 약 140% 증가한 107억 달러를 기록했으며, 102테라비트 토마호크 6 스위치를 기반으로 하는 AI 네트워킹 부문이 전체의 약 40%를 기여했다. 회사의 AI 관련 백로그는 약 730억 달러에 달한다.

이번 OpenAI 딜은 브로드컴이 연간 2000억 달러 이상 규모의 AI 인프라 구축 시장에서 더 큰 점유율을 차지할 수 있는 위치를 확보하게 해주며, 엔비디아의 범용 GPU와 직접 경쟁하게 된다. 올해 주가가 약 40% 상승한 브로드컴의 주식은 투자자들이 맞춤형 반도체로의 전환을 가격에 반영하면서 선행 주가수익비율(P/E) 약 28배에 거래되고 있다.

하이퍼스케일러들이 맞춤형 반도체로 이동하는 이유

주문형 반도체(ASIC)의 매력은 효율성에 있다. 광범위한 AI 워크로드를 처리하는 엔비디아의 표준화된 GPU와 달리, 맞춤형 칩은 단일 고객의 특정 아키텍처와 사용 사례에 맞게 설계된다. 이는 OpenAI의 GPT와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하거나 구글 검색 및 유튜브 추천을 위한 추론을 실행하는 경우를 모두 포함한다.

개발 과정은 길어서 브로드컴과 고객 간 18~24개월의 공동 엔지니어링이 필요하다. 일단 칩이 설계되어 배포되면 전환 비용이 높아 다른 설계사로 이동하려는 파트너는 전체 칩을 처음부터 다시 설계해야 한다. 이는 엔비디아의 표준화된 GPU 모델이 복제할 수 없는 고착성(sticky) 반복 매출을 창출한다.

브로드컴의 맞춤형 칩은 대만 반도체 제조 회사(TSMC)의 첨단 공정 노드에서 제조되며, 엔비디아가 H100 및 블랙웰 GPU에 사용하는 것과 동일한 첨단 패키징 기술인 CoWoS(칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트) 기술을 사용해 패키징된다. 이러한 공급망 중복은 두 회사가 TSMC의 동일한 희소 생산 능력을 놓고 경쟁하게 만든다.

1000억 달러 매출 목표

혹 탄 CEO는 2027 회계연도까지 AI 칩 매출 1000억 달러라는 야심 찬 목표를 설정했다. 참고로 브로드컴은 1분기(회계 기준)에만 총 반도체 매출(칩 + 네트워킹) 84억 달러를 기록했다. 2분기 가이던스는 총 매출 220억 달러(전년 대비 약 47% 성장), 주당순이익 2.40달러(전년 대비 52% 증가)를 제시하고 있다.

OpenAI 파트너십은 구글, 메타, 앤트로픽 및 이름이 공개되지 않은 여섯 번째 파트너와 함께 브로드컴의 고객 명단에 다섯 번째 주요 AI 고객을 추가했다. 구글과 브로드컴의 관계는 가장 깊다. 두 회사는 거의 10년 동안 텐서 처리 장치(TPU)에서 협력해 왔으며, 공급 계약은 2031년까지 연장된 것으로 알려졌다.

네트워킹 측면에서 브로드컴의 토마호크 스위치와 제리코 라우터는 AI 클러스터 내 수천 개의 칩을 연결하는 데이터 센터 패브릭을 제공한다. 2027년 출시 예정인 차세대 토마호크 7은 이미 초당 102테라비트를 처리하는 현재 토마호크 6의 스위칭 대역폭을 두 배로 늘릴 예정이다.

엔비디아에 미치는 영향

엔비디아는 여전히 전체 AI 가속기 시장의 약 80%를 장악하고 있으며, CUDA 소프트웨어 플랫폼은 강력한 생태계 락인(lock-in) 효과를 창출한다. 그러나 맞춤형 반도체로의 전환은 가속화되고 있다. 아마존(트레이니움 칩), 구글(TPU), 메타(MTIA)를 포함한 하이퍼스케일러들은 모두 특정 워크로드에 대해 더 나은 에너지 효율성과 낮은 총소유비용(TCO)을 제공하는 사내 또는 맞춤형 설계 대안에 투자하고 있다.

브로드컴의 맞춤형 칩이 모든 시나리오에서 엔비디아 GPU를 대체하지는 않는다. 범용 훈련에는 여전히 엔비디아의 아키텍처가 유리하다. 그러나 챗봇 응답, 검색 순위, 광고 타겟팅과 같은 대규모 추론 작업의 경우 ASIC은 극히 일부의 전력과 비용으로 비교 가능한 성능을 제공할 수 있다.

엔비디아 주가는 최근 실적 발표 이후 투자자들의 관심이 ASIC 붐으로 이동하면서 하락했다. 최근 분기 데이터 센터 매출 356억 달러는 여전히 압도적이지만, 하이퍼스케일러들이 칩 조달을 다각화하면서 성장률은 둔화되고 있다.

최근 시가총액이 2조 달러를 돌파한 브로드컴은 투자자들에게 단일 칩 아키텍처를 넘어선 다각화된 AI 인프라 베팅을 제공한다. VMware 소프트웨어 사업은 배당금과 자사주 매입을 모두 지원하는 고마진의 반복 매출 스트림을 추가한다. 회사는 15년 연속 배당금을 인상해 왔다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.