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Anthropic, 자체 AI 칩 설계 검토…연매출 300억 달러 돌파와 맞닿은 전략

클로드 개발사, 엔비디아 의존 탈피 위한 반도체 내재화 논의 시작…메타·오픈AI와 같은 행보

한서진··5 min de lectura·
Anthropic, 자체 AI 칩 설계 검토…연매출 300억 달러 돌파와 맞닿은 전략
Resumen
  • •Anthropic이 자체 AI 칩 설계를 검토 중이며, 연간 환산 매출이 300억 달러를 돌파했다.
  • •Google·Broadcom을 통해 3.5GW 컴퓨팅을 확보했으나 엔비디아 의존 탈피가 과제다.
  • •메타·오픈AI에 이어 AI 기업의 반도체 내재화 흐름이 본격화되는 양상이다.

Anthropic, 자체 칩 설계 가능성 공식 검토 중

인공지능(AI) 스타트업 Anthropic이 자체 AI 칩 설계를 검토하고 있다고 로이터통신이 복수의 내부 소식통을 인용해 9일(현지시간) 보도했다. 회사의 연간 환산 매출(ARR, Annual Recurring Revenue)이 90억 달러에서 300억 달러 이상으로 세 배 이상 급증한 시점에서 나온 행보로, 외부 칩 공급업체 의존도를 낮추기 위한 전략적 포석으로 풀이된다. 다만 현재는 초기 논의 단계에 불과하며, 구체적인 설계안이 확정되거나 전담 팀이 구성된 것은 아니라고 두 명의 소식통은 밝혔다.

왜 지금인가 — 컴퓨팅 수요 폭발과 공급망 리스크

이번 검토의 배경에는 AI 모델 학습과 추론(Inference)에 필요한 컴퓨팅 자원의 폭발적 수요가 있다. Anthropic은 현재 Google과 반도체 기업 Broadcom을 통해 3.5기가와트(GW) 규모의 컴퓨팅 용량을 확보한 상태다. 그러나 엔비디아(NVIDIA) H100, B200 등 최첨단 GPU(그래픽처리장치)에 대한 업계 전반의 쟁탈전이 심화되면서, 공급망 불안이 장기적 성장의 병목이 될 수 있다는 위기감이 커지고 있다.

자체 칩 설계는 단순한 비용 절감 이상의 의미를 지닌다. 모델 아키텍처에 최적화된 전용 하드웨어를 확보하면 학습 효율과 추론 속도를 동시에 끌어올릴 수 있다. Google이 TPU(텐서처리장치)로, Amazon이 Trainium과 Inferentia로 독자 노선을 걷는 것도 이 같은 이유에서다.

이전과 무엇이 달라졌나 — Anthropic의 현재 위치

항목과거현재변화
연간 환산 매출(ARR)약 90억 달러300억 달러 이상약 3.3배 성장
컴퓨팅 확보 방식외부 구매 중심Google·Broadcom 3.5GW 계약장기 확보 전략 전환
칩 전략엔비디아 GPU 의존자체 설계 검토 시작내재화 논의 착수
전담 팀없음없음 (초기 단계)미구성

현재 Anthropic은 엔비디아 GPU와 Google의 클라우드 인프라에 의존하는 구조다. 자체 칩 설계가 현실화될 경우, 이는 회사의 기술 스택과 공급망 전략 모두를 근본적으로 바꾸는 대형 프로젝트가 된다.

이 흐름은 언제부터 — 빅테크의 반도체 내재화 역사

빅테크의 자체 칩 설계 경쟁은 2010년대 중반부터 본격화됐다. Apple이 2020년 M1 칩으로 인텔 의존을 끊어낸 것이 하나의 분수령이 됐다. AI 분야에서는 Google이 2016년 TPUv1을 발표하며 신호탄을 쐈고, Amazon은 2018년 Inferentia를 공개했다.

생성형 AI(Generative AI) 붐이 시작된 2022~2023년 이후로는 이 흐름이 AI 스타트업으로까지 확산됐다. Meta는 자체 AI 학습 칩 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)를 개발 중이며, OpenAI는 2023년부터 자체 반도체 개발 프로젝트를 가동한 것으로 알려졌다. Sam Altman 오픈AI 최고경영자(CEO)는 수천억 달러 규모의 반도체 투자를 직접 진두지휘하며 글로벌 파운드리(반도체 위탁생산) 확장을 추진하고 있다.

Anthropics의 이번 검토는 이 같은 산업 전체의 '반도체 내재화' 메가트렌드에 합류하는 움직임으로 해석된다. 2024년 기준으로 AI 칩 시장의 80% 이상을 점유하는 엔비디아에 대한 의존도를 분산시키려는 전략적 필요성이 업계 전반에서 동시다발적으로 표출되고 있는 것이다.

경쟁사 자체 칩 전략 비교

기업자체 칩 이름현황주요 파트너
Google DeepMindTPUv5상용화 완료TSMC
Amazon AWSTrainium 2, Inferentia 3상용화 완료TSMC
MetaMTIA 2세대개발 중TSMC
OpenAI미공개개발 중TSMC, Samsung
MicrosoftAzure Maia 100일부 배포TSMC
Anthropic미정검토 단계Google, Broadcom

[AI 분석] 앞으로 어떻게 될까

Anthropics의 칩 내재화 전략이 현실화되기까지는 상당한 시간과 투자가 필요할 가능성이 높다. 칩 설계에서 양산까지의 사이클은 통상 3~5년이 소요되며, 전담 인력 확보와 파운드리 파트너십 구축이 선행돼야 한다.

단기적으로는 자체 칩 개발보다 Google의 TPU나 Broadcom과의 공동 설계(Co-design) 방식을 택할 가능성이 높다. Anthropic이 이미 Google과 긴밀한 파트너십을 유지하고 있고, Broadcom은 구글 TPU 설계에 참여한 경험을 보유하고 있어 협업 구도가 자연스럽게 형성될 수 있다.

장기적으로는 ARR 300억 달러를 돌파한 Anthropic의 재무적 체력이 대규모 반도체 R&D 투자를 뒷받침할 수 있을 것으로 보인다. 자체 칩이 실현될 경우, 추론 비용 절감 → 클로드(Claude) API 가격 인하 → 고객 확대라는 선순환 구조가 만들어질 가능성이 높다.

한편 이번 보도가 Anthropic의 기업공개(IPO) 준비 신호로 해석될 수 있다는 시각도 있다. 하드웨어 내재화는 투자자들에게 장기적 수익성 확보 의지를 보여주는 지표로 작용한다. 2026년 AI 반도체 경쟁은 단순한 성능 경쟁을 넘어 공급망 주도권 싸움으로 전환되고 있으며, Anthropic의 이번 행보는 그 흐름의 일부가 될 가능성이 높다.

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댓글 (188)

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