구글 TPU와 NVIDIA GPU의 비용 효율성 논쟁을 실제 수치와 방법론으로 분석합니다. 단순 토큰당 비용과 TCO 관점에서 어떻게 다른 결론이 나오는지, 하이퍼스케일 서비스부터 스타트업까지 상황별로 어떤 칩 선택이 합리적인지 비교합니다.
TPU가 더 싸다는 분석들
SemiAnalysis 분석에 따르면 TPU V5e가 A100, H100보다 연산 능력과 대역폭에서 우수하며 가격 대비 성능이 훨씬 좋습니다. 구글 클라우드는 Jetstream 인퍼런스 엔진 사용 시 1달러당 3배 더 많은 인퍼런스를 지원하며, 100만 토큰당 비용이 $0.30(기존 $1.10 대비 감소)이라고 주장합니다.
TPU V6e는 특정 워크로드에서 H100 GPU 대비 4배 더 나은 성능을 제공합니다. Midjourney는 GPU에서 TPU로 마이그레이션 후 인퍼런스 비용 65% 절감, Cohere는 3배 처리량 증가를 경험했습니다.
GPU가 더 싸다는 주장들
TPU는 GCP에서만 사용 가능한 제약이 있는 반면, GPU는 구매, 렌탈, 다양한 클라우드 플랫폼에서 사용 가능합니다. CUDA 생태계가 이미 성숙하여 개발자 커뮤니티가 광범위하며, TPU 사용을 위해서는 CUDA 코드를 XLA로 컨버전하는 작업이 필요합니다.
엔지니어 인건비, 디버깅 시간, 유지보수 비용까지 고려하면 GPU가 더 경제적일 수 있습니다. 모델 구조가 자주 바뀌는 경우 컴파일 시간으로 인해 TPU가 오히려 느릴 수 있습니다.
비용 비교의 두 가지 축
100만 토큰당 비용: 하드웨어 가격, 전력 효율, 처리량을 단일 값으로 표현하며 대규모 서비스에서 직접적으로 운영 비용에 반영됩니다. CloudExpat 분석에 따르면 TPU V5e가 H100 대비 약 3배 저렴합니다.
TCO(Total Cost of Ownership): 하드웨어 비용, 전력 비용, 클라우드 요금, 엔지니어 인건비, 소프트웨어 라이센스, 간접비, 디버깅 비용을 모두 포함합니다. 특정 워크로드에 최적화된 칩이 가장 낮은 TCO를 제공합니다.
상황별 최적 선택
빅테크 하이퍼스케일러: 월 수십억~수조 단위 토큰을 소비하고 모델이 안정화된 경우 TPU가 유리합니다. 100만 토큰당 비용 차이가 연간 수천억 원 규모로 누적됩니다.
중형 SaaS 기업: 월 수억~수십억 토큰을 사용하고 모델이 자주 파인튜닝되는 경우 상황에 따라 다릅니다. TPU로 잘 최적화하면 인프라 비용 절감이 가능하지만, 모델이 자주 바뀌면 GPU가 더 효율적입니다.
스타트업, 연구실: 토큰 사용량이 적고 모델 코드 구조가 자주 변경되는 경우 GPU가 유리합니다. CUDA 생태계가 성숙하여 개발 편의성이 높습니다.
엔터프라이즈, 규제 산업: 특정 클라우드에 완전히 종속되기 어려운 경우 GPU + TPU 혼합 사용 또는 GPU 중심으로 유연성을 확보합니다.
TPU 발전의 의미와 시장 영향
TPU가 엔비디아 급으로 올라온 것은 기업들이 GPU 협상에서 레버리지를 확보할 수 있다는 의미입니다. OpenXLA, 멀티 백엔드 구조로 전환되면서 하드웨어 종속성이 감소하고 있습니다.
엔비디아 GPU 부족 상황에서 TPU가 대안으로 부상하고 있으며, TSMC 파운드리, HBM 메모리, 첨단 패키징 수요가 GPU와 TPU 모두에 분산되고 있습니다. 한국 메모리 반도체 업체가 HBM, GDDR 수요 증가로 큰 수혜를 받고 있습니다.
핵심 인사이트
- “어느 칩이 더 싸다”는 일반화할 수 없는 질문입니다. 토큰 볼륨, 시간, 조직 구조라는 3차원 좌표에서 기업의 위치에 따라 최적 선택이 달라집니다.
- 대규모 서비스는 토큰당 비용이, 소규모 조직은 TCO(인건비 포함)가 더 중요한 지표입니다.
- TPU의 부상은 엔비디아 대체가 아닌 AI 인프라 전체 시장을 키우고 공급망을 다변화하는 과정입니다.
- AI 인프라의 규칙과 공급망을 누가 장악하느냐의 관점에서 엔비디아 독점에서 빅테크들이 주도권을 분산시키는 흐름입니다.