인공지능 모델 클로드를 개발한 앤트로픽이 삼성전자와 자체 AI칩 생산을 논의 중인 것으로 알려졌다. 연합뉴스가 인용한 미 IT 전문매체 디인포메이션 보도에 따르면 앤트로픽은 자체 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며, 잠재적 제조 파트너로 삼성전자와 협의하고 있다. 아직 설계 확정이나 시험 제조 단계에 이른 것은 아니지만, AI 기업들의 인프라 경쟁이 반도체 제조 파트너십으로 빠르게 확장되고 있음을 보여주는 대목이다.
보도에 따르면 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노 제조 공정과 첨단 패키징 시설을 활용하는 방안을 검토하고 있다. 2나노 공정은 회로 선폭을 줄여 집적도와 전력 효율을 높이는 차세대 공정으로 꼽힌다. 첨단 패키징은 연산 칩과 메모리 사이의 데이터 이동 거리를 줄여 병목을 완화하는 기술로, 대규모 AI 모델 학습과 추론에서 중요성이 커지고 있다.
AI 기업의 자체 칩 전략이 빨라지는 배경
앤트로픽이 자체 칩을 검토하는 배경에는 막대한 연산 비용이 있다. 생성형 AI 모델을 학습하고 서비스하려면 대규모 GPU와 데이터센터 전력이 필요하다. 엔비디아 GPU는 여전히 핵심 자원이지만, 특정 공급사와 범용 칩에 대한 의존도가 커질수록 비용과 조달 리스크도 함께 커진다. AI 개발사들이 맞춤형 칩을 검토하는 이유는 성능을 자사 워크로드에 맞추고 전력 효율을 높이기 위해서다.
앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 라운드에서 삼성전자를 비롯한 주요 메모리 반도체 기업들이 전략적 인프라 파트너로 참여했다고 밝힌 바 있다. 당시 앤트로픽은 메모리, 저장장치, 로직 칩 공급의 중요성을 언급했다. 업계에서는 로직 칩 생산 능력을 가진 파운드리 사업부를 보유한 곳이 삼성전자라는 점에 주목하며, 삼성의 수주 가능성을 예상해왔다.
삼성전자 입장에서는 앤트로픽이 실제 고객사로 이어질 경우 파운드리 사업 회복의 중요한 신호가 될 수 있다. 삼성은 첨단 공정과 메모리, 패키징을 동시에 보유한 종합 반도체 기업이라는 강점을 갖고 있다. AI칩은 고성능 연산 칩과 고대역폭 메모리, 패키징을 함께 묶어 최적화해야 하기 때문에 이런 포트폴리오가 경쟁력이 될 수 있다.
엔비디아 의존 낮추려는 흐름
글로벌 AI 기업들은 이미 자체 칩 또는 맞춤형 칩 전략을 강화하고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치 개발 경험을 오래 쌓아왔고, 오픈AI도 브로드컴과 협업해 첫 추론 칩을 공개한 바 있다. 이런 흐름은 엔비디아를 대체한다기보다, 특정 용도에서 비용과 전력 효율을 개선하고 공급망 선택지를 넓히려는 성격이 강하다.
앤트로픽도 현재 엔비디아 GPU, 구글 TPU, 아마존웹서비스의 트레이니엄 칩 등이 앞으로도 연산 자원의 중심 역할을 한다는 취지로 설명하면서도 향후 계획의 구체적 내용은 밝히지 않았다. 삼성전자 역시 관련 보도에 대해 논평을 거절했다. 따라서 이번 논의가 실제 계약으로 이어질지, 어떤 공정과 설계가 적용될지는 추가 확인이 필요하다.
그럼에도 이번 보도는 AI 산업의 경쟁 축이 모델 성능에서 인프라 통제력으로 이동하고 있음을 드러낸다. 모델 기업이 직접 칩 설계와 제조 파트너를 고르는 시대에는 소프트웨어 역량뿐 아니라 전력, 패키징, 공급망, 생산 수율이 경쟁력의 일부가 된다. 특히 대형 모델의 추론 수요가 늘어날수록 단위 비용을 낮추는 하드웨어 전략은 더 중요해질 전망이다.
삼성에 대한 시장의 관심도 이 지점에 있다. 대형 AI 고객 확보는 첨단 공정 신뢰도와 생태계 확장성을 동시에 보여주는 계기가 될 수 있다. 앤트로픽과의 논의가 아직 초기 단계라는 점은 분명하지만, AI 기업과 반도체 제조사의 협력이 앞으로 더 촘촘해질 것이라는 방향성만큼은 뚜렷해지고 있다.
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