그래서 바크셔 해서웨이가 결국 구글에 베팅한 것이다
저자: 마루이루이
출처: 우샤오보 채널 CHANNELWU
버핏은 과거 "이해할 수 없는 기업에는 절대 투자하지 마라"고 말했다. 그러나 '주식의 신' 시대가 저물어가는 지금, 버핏은 자신의 '가훈'을 어기는 결정을 내렸다. 바로 약 40배의 높은 프리캐시플로 할인율로 구글 주식을 매수한 것이다.
맞다. 버핏이 처음으로 산 것은 'AI 관련주'였다. OpenAI도, 엔비디아도 아닌 구글이다. 모든 투자자들이 한 가지 질문을 던진다. 왜 하필 구글인가?
2022년 말로 돌아가 보자. 그때 ChatGPT가 등장하면서 구글 경영진은 '레드 알림'을 발령했다. 회의를 반복했고, 심지어 두 창립자를 급히 소환하기까지 했다. 하지만 당시의 구글은 느린 움직임과 관료주의에 사로잡힌 공룡처럼 보였다.
급하게 출시한 챗봇 Bard는 데모 중 사실 오류를 범하며 주가가 폭락했고, 하루 만에 천억 달러 이상의 시가총액을 증발시켰다. 이후 AI 팀을 통합해 멀티모달 모델 Gemini 1.5를 출시했다.
하지만 이 '결승용 무기'로 여겨졌던 제품조차 기술계에서 몇 시간의 논란을 일으킨 후, OpenAI가 발표한 영상 생성 모델 Sora에 모든 관심을 빼앗기며 금세 잊혀졌다.
약간 어색한 점은, 이번 AI 혁명의 견고한 이론적 기반을 마련한 핵심 연구 논문이 바로 2017년 구글 연구원들에 의해 발표된 것이라는 사실이다.
논문 《Attention Is All You Need》
제안된 트랜스포머(Transformer) 모델
경쟁자들은 구글을 조롱했다. OpenAI CEO 샘 알트먼은 구글의 미학을 비하하며 "OpenAI와 구글 사이의 미학적 차이를 생각하지 않을 수 없다"고 말했다.
구글 전 CEO도 회사의 게으름을 비판했다. "구글은 항상 경쟁에서 승리하는 것보다 일과 삶의 균형을 더 중요하게 여겼다."
이러한 일련의 난맥상은 구글이 AI 경쟁에서 뒤처졌다는 의심을 불러일으켰다.
그러나 변화가 드디어 찾아왔다. 11월, 구글은 대부분의 벤치마크 지표에서 경쟁사, 심지어 OpenAI를 앞선 Gemini 3를 출시했다. 더욱 중요한 것은, Gemini 3가 구글이 자체 개발한 TPU 칩으로 훈련되었다는 점이며, 이 칩들은 이제 엔비디아 GPU의 저렴한 대체재로 정의되어 외부 고객에게 본격적으로 판매되고 있다.
구글은 두 개의 전선에서 날카로운 존재감을 드러냈다. 하나는 Gemini 3 시리즈로 OpenAI의 소프트웨어 전선에 맞서는 것이고, 다른 하나는 TPU 칩으로 엔비디아의 장기적인 지배를 받는 하드웨어 전선에 도전하는 것이다.
발로는 OpenAI를 걷어차고, 주먹으로는 엔비디아를 타격한다.
알트먼은 이미 지난달부터 압박을 느꼈다. 내부 서한에서 그는 구글이 "우리 회사에 일시적인 경제적 역풍을 가져올 수 있다"고 언급했다. 그리고 이번 주 대기업들이 TPU 칩을 구매한다는 소식에 주가가 장중 7% 폭락한 엔비디아는 시장을 안정시키기 위해 직접 성명을 발표해야 했다.
최근 팟캐스트에서 구글 CEO 선다르 피차이는 직원들에게 말했다. "우리는 이제 좀 더 잘 자야 한다. 외부에서 보면 우리는 침묵하거나 뒤처진 것처럼 보였겠지만, 실제로는 모든 기반 요소를 단단히 다지고 있었으며, 이를 바탕으로 전력 질주하고 있었다."
현재 상황은 이미 역전됐다. 피차이는 말했다. "우리는 이제 전환점을 맞이했다."
이제 막 ChatGPT가 발표된 지 정확히 3주년이다. 이 3년 동안 AI는 실리콘밸리 자본의 잔치와 세력 결합을 이끌었고, 그 잔치 아래에서는 거품 우려가 드러나며 업계가 전환점을 맞이했는가?
역전
11월 19일, 구글은 최신 인공지능 모델 Gemini 3를 발표했다.
테스트 결과에 따르면, 전문 지식, 논리 추론, 수학, 이미지 인식 등 거의 모든 항목에서 Gemini 3는 ChatGPT를 포함한 타사 최신 모델들을 명백히 앞섰다. 유일하게 프로그래밍 능력 테스트에서만 약간 뒤처져 2위를 기록했다.
월스트리트 저널은 "미국 차세대 최정상급 모델이라 불러도 좋겠다"고 평가했다. 블룸버그는 "드디어 구글이 깨어났다"고 했다. 머스크와 알트먼도 이를 칭찬했다. 일부 네티즌들은 농담으로 이것이 알트먼이 꿈꾸던 GPT-5라고 말했다.
클라우드 콘텐츠 관리 플랫폼 Box의 CEO는 Gemini 3를 사전 체험한 후 성능 향상 폭이 너무 커서 평가 방법에 오류가 있는지 의심할 정도였다고 밝혔다. 하지만 반복 테스트 끝에 모든 내부 평가에서 두 자릿수 이상의 우위를 확인했다.
Salesforce의 CEO는 "ChatGPT를 3년간 사용했지만, Gemini 3는 단 두 시간 만에 내 인식을 완전히 바꿔놓았다. '성당의 신이시여... 다시는 돌아갈 수 없다. 이건 진짜 질적 도약이다. 추론, 속도, 이미지 및 영상 처리... 모두 더 예리하고 빨라졌다. 세상이 다시 한번 뒤바뀐 느낌이다'"라고 말했다.
Gemini 3
Gemini 3의 성능이 왜 이렇게 두드러질까? 구글은 무엇을 했을까?
Gemini 프로젝트 책임자는 포스트에서 "간단하다. 전처리 훈련과 사후 훈련을 개선했다"고 설명했다. 분석에 따르면, 이 모델의 전처리 훈련은 여전히 스케일링 법칙(Scaling Law)을 따르고 있으며, 더 큰 규모의 데이터, 더 효율적인 훈련 방식, 더 많은 파라미터 등을 통해 모델 성능을 향상시켰다.
Gemini 3의 비밀을 가장 궁금해하는 사람은 바로 알트먼이다.
지난달 Gemini 3 출시 전, 그는 OpenAI 직원들에게 보낸 내부 서한에서 경계를 늦추지 말 것을 당부했다. "어떤 관점에서 보더라도 구글의 최근 작업은 매우 훌륭하다", 특히 전처리 훈련에서의 진전이 회사에 "일시적인 경제적 역풍을 초래할 수 있다", "앞으로一段时间 동안 외부 분위기는 상당히 엄중할 것"이라고 했다.
사용자 수 기준으로 보면 아직도 ChatGPT가 Gemini를 크게 앞서지만, 격차는 좁혀지고 있다.
이 3년간 ChatGPT의 사용자 수는 급증했다. 올해 2월 주간 활성 사용자가 4억 명이었는데, 이번 달에는 8억 명으로 뛰어올랐다. Gemini는 월간 활성 사용자 수를 공개했는데, 7월에는 4.5억 명, 이번 달에는 6.5억 명으로 증가했다.
전 세계 검색 시장에서 약 90%의 점유율을 가진 구글은 자연스럽게 AI 모델을 보급할 핵심 채널을 장악하고 있어, 방대한 사용자층에 직접 접근할 수 있다.
OpenAI의 현재 기업 가치는 5000억 달러로, 전 세계에서 가장 높은 가치를 지닌 스타트업이다. 매출도 2022년 거의 제로에서 시작해 올해 약 130억 달러로 급성장한 역사상 가장 빠르게 성장한 기업 중 하나다. 하지만 AGI(범용 인공지능)를 실현하기 위해 앞으로 몇 년간 1000억 달러 이상을 지출할 것으로 예상되며, 수천억 달러를 들여 서버를 임대해야 한다. 즉, 추가 자금 조달이 필요하다.
구글이 간과할 수 없는 강점은 더 두꺼운 자금력이다.
구글의 최신 분기 재무제표에 따르면, 매출은 사상 처음으로 천억 달러를 돌파해 1023억 달러를 기록했고, 전년 동기 대비 16% 증가했다. 이익은 350억 달러로 33% 증가했다. 자유 현금흐름은 730억 달러이며, AI 관련 자본 지출은 올해 900억 달러에 달할 전망이다.
또한 AI에 의해 검색 사업이 침식될 가능성도 당분간 우려하지 않아도 된다. 검색과 광고 부문은 여전히 두 자릿수 성장을 보이고 있으며, 클라우드 사업도 호조를 보이고 있다. 심지어 OpenAI조차 구글의 서버를 임대하고 있다.
자체 현금 창출력 외에도, 구글은 OpenAI가 따라잡을 수 없는 자산을 보유하고 있다. 예를 들어 모델 훈련과 최적화에 활용할 수 있는 방대한 실시간 데이터와 자체 구축한 컴퓨팅 인프라 등이다.
11월 14일, 구글은 새로운 데이터센터 건설을 위해 400억 달러를 투자한다고 발표
OpenAI는 다양한 파트너십을 통해 1조 달러 이상의 컴퓨팅 파워 계약을 체결했다. 따라서 구글이 Gemini로 빠르게 접근할수록 투자자들의 의문은 더욱 커진다. OpenAI가 제시한 성장 전망이 정말로 적자를 메울 수 있을까?
균열
한 달 전, 엔비디아의 시가총액이 5조 달러를 돌파하며, 시장의 AI 열기가 이 'AI 군수업체'를 새로운 정점으로 밀어올렸다. 하지만 구글 Gemini 3가 사용하는 TPU 칩은 엔비디아의 견고한 요새에 균열을 만들어냈다.
이코노미스트는 투자 리서치 회사 버스타인의 자료를 인용해, 일반적인 AI 서버 랙에서 엔비디아 GPU가 전체 비용의 2/3 이상을 차지한다고 전했다. 반면 구글의 TPU 칩은 동등한 성능의 엔비디아 칩 가격의 10~50%에 불과하다. 이러한 비용 절감 효과는 누적되면 상당하다. 제퍼리스 은행은 구글이 내년에 약 300만 개의 칩을 생산할 것으로 예상하며, 이는 엔비디아 생산량의 절반에 육박한다고 분석했다.
지난달, 유명 AI 스타트업 Anthropic은 구글의 TPU 칩을 대규모로 도입할 계획이라고 밝혔으며, 거래 규모는 수백억 달러에 이를 것으로 전해졌다. 11월 25일 보도에 따르면, 테크 거물 Meta도 2027년까지 자사 데이터센터에 TPU 칩을 도입하는 방안을 논의 중이며, 그 가치는 수십억 달러에 이를 전망이다.
구글 CEO 선다르 피차이, TPU 칩 소개
실리콘밸리의 인터넷 거물들도 모두 칩에 베팅하고 있으며, 자체 개발하거나 칩 회사와 협력하고 있지만, 어느 누구도 구글만큼의 진전을 이루지 못했다.
TPU의 역사는 10여 년 전으로 거슬러 올라간다. 당시 구글은 검색, 지도, 번역 서비스의 실행 효율을 높이기 위해 내부 전용 가속 칩 개발을 시작했다. 2018년부터는 클라우드 컴퓨팅 고객에게 TPU를 판매하기 시작했다.
그 후 TPU는 구글 내부의 AI 개발 지원에도 사용되었다. Gemini 등의 모델 개발 과정에서 AI 팀과 칩 팀은 상호작용했다. 전자는 실제 요구사항과 피드백을 제공하고, 후자는 이를 바탕으로 TPU를 맞춤 최적화하여 다시 AI 개발 효율을 높였다.
엔비디아는 현재 AI 칩 시장의 90% 이상을 점유하고 있다. 그들의 GPU는 원래 게임 화면을 현실감 있게 렌더링하기 위해 설계되었으며, 수천 개의 연산 코어로 병렬 처리를 수행하는 아키텍처 덕분에 인공지능 분야에서도 압도적인 우위를 차지하고 있다.
반면 구글이 개발한 TPU는 소위 'ASIC'(전문 집적 회로)으로, 특정 연산 작업에 특화된 '전문가'다. 일정 부분의 유연성과 적용성을 포기함으로써 에너지 효율을 높였다. 엔비디아의 GPU는 '통합형 인재'처럼 기능이 유연하고 프로그래밍이 가능하지만, 그 대가로 높은 비용이 든다.
하지만 현재 단계에서 구글을 포함한 어떤 기업도 엔비디아를 완전히 대체할 수는 없다. TPU 칩이 이미 7세대까지 개발되었지만, 구글 역시 엔비디아의 대고객이다. 명백한 이유는 구글 클라우드 사업이 전 세계 수만 명의 고객에게 서비스를 제공해야 하며, GPU의 연산 능력을 활용해 고객의 만족도를 유지해야 하기 때문이다.
TPU를 구매하는 기업조차 엔비디아를 포용해야 한다. Anthropic은 구글 TPU와의 협력을 발표한 지 얼마 지나지 않아, 또 다른 대규모 엔비디아 거래를 발표했다.
월스트리트 저널은 "투자자, 애널리스트, 데이터센터 운영자들은 구글의 TPU가 AI 컴퓨팅 시장에서 엔비디아의 지배적 위치에 가장 큰 위협 중 하나라고 말하지만, 엔비디아를 도전하려면 구글은 외부 고객에게 칩을 더 널리 판매하기 시작해야 한다"고 지적했다.
구글의 AI 칩은 엔비디아 칩의 드문 대안 중 하나가 되었고, 이는 엔비디아 주가를 직접적으로 끌어내렸다. 엔비디아는 TPU로 인한 시장 불안을 진정시키기 위해 직접 포스트를 올렸다. "구글의 성과를 기쁘게 생각한다"면서도, 엔비디아는 이미 업계를 한 세대 앞서 있으며, 하드웨어는 TPU를 포함한 특정 작업용 칩보다 더 범용적이라고 강조했다.
엔비디아의 압박은 시장의 거품에 대한 우려에서도 비롯된다. 투자자들은 막대한 자본 투입과 수익 전망이 맞지 않을까 걱정한다. 투자 심리도 언제든지 변할 수 있으며, 엔비디아의 사업이 뺏길까 걱정하는 동시에 AI 칩이 팔리지 않을까도 걱정한다.
미국의 유명한 '숏셀러' 마이클 버리는 엔비디아 등 테크 기업 10억 달러 이상을 숏 포지션에 걸었다고 밝혔다. 그는 2008년 미국 주택 시장을 공매도해 이름을 알렸으며, 그의 이야기는 이후 고평가 영화 <대공황>(The Big Short)으로 제작되었다. 그는 오늘날의 AI 광풍이 21세기 초반의 인터넷 거품과 유사하다고 말했다.
마이클 버리
엔비디아는 분석가들에게 7페이지 분량의 문서를 배포하며 버리 등의 비판을 반박했다. 그러나 이 문서는 논란을 잠재우지 못했다.
모델
구글은 AI 거품 속에서 주가가 반등하며 달콤한 시기를 맞이하고 있다. 버핏의 회사는 3분기에 구글 주식을 매수했고, Gemini 3는 긍정적인 반응을 얻었으며, TPU 칩은 투자자들의 기대를 높였다. 이러한 요소들이 모두 구글을 고점으로 밀어올리고 있다.
지난 한 달간 엔비디아, 마이크로소프트 등 AI 관련주들이 10% 이상 하락한 반면, 구글의 주가는 약 16% 상승했다. 현재 구글은 3.86조 달러의 시가총액으로 세계 3위를 기록하며, 엔비디아와 애플에 이어 있다.
애널리스트들은 구글의 인공지능 모델을 수직 통합(vertical integration)이라고 부른다.
기술 업계에서 보기 드문 '전 스택 자가 제작' 플레이어로서, 구글은 전 과정을 자체적으로 통제한다. 구글 클라우드에 자체 개발한 TPU 칩을 배치하고, 이를 통해 자체 AI 대규모 모델을 훈련시키며, 이 모델들을 검색, YouTube 등 핵심 사업에 원활하게 통합한다. 이 모델의 장점은 명백하다. 엔비디아에 의존하지 않으며, 효율적이고 저비용의 연산 주권을 갖춘다.
또 다른 모델은 비교적 흔한 느슨한 동맹 모델이다. 거물 기업들이 각자의 역할을 수행한다. 엔비디아는 GPU를 담당하고, OpenAI, Anthropic 등은 AI 모델 개발을, 마이크로소프트 같은 클라우드 거물들은 칩 업체의 GPU를 구매해 AI 연구소 모델을 호스팅한다. 이 네트워크 안에서는 절대적인 동맹도, 적대도 없으며, 협력할 때는 함께 이익을 나누고, 충돌할 때는 망설이지 않는다.
참여자들은 자금이 소수의 테크 거물들 사이에서 폐쇄 순환하는 '순환 구조'를 형성한다.
일반적으로 순환 펀딩 구조는 다음과 같다. A사는 B사에 돈을 지불한다(예: 투자, 대출, 임대). B사는 이 돈을 다시 A사의 제품이나 서비스를 구매하는 데 사용한다. 이 '시동 자금'이 없다면 B사는 아마도 그것을 살 수 없었을 것이다.
예를 들어, OpenAI가 오라클에 3000억 달러를 들여 컴퓨팅 파워를 구매하고, 오라클은 그 돈으로 수십억 달러를 들여 엔비디아 칩을 구매해 데이터센터를 건설하며, 엔비디아는 그 수익으로 OpenAI에 최대 1000억 달러를 재투자한다. (조건: 계속해서 자사 칩을 사용할 것.) (OpenAI가 오라클에 3000억 달러 지불 → 오라클이 그 돈으로 엔비디아 칩 구매 → 엔비디아가 번 돈으로 OpenAI에 재투자)
이러한 사례들은 미로처럼 복잡한 자금 흐름도를 만들어냈다. 모건스탠리는 10월 8일 보고서에서 실리콘밸리 AI 생태계의 자본 흐름을 사진 한 장으로 묘사했다. 애널리스트는 정보의 불투명성으로 인해 투자자들이 실제 위험과 수익을 명확히 파악하기 어렵다고 경고했다.
월스트리트 저널은 이 사진을 평가하며 "서로를 연결하는 화살표들이 마치 이탈리아 국수 접시처럼 복잡하게 얽혀 있다"고 말했다.
자본의 추진으로 거대한 존재의 윤곽이 형성되기 위해 기다리고 있으나, 그 실체는 아무도 모른다. 누군가는 공포를 느끼고, 누군가는 놀라움을 느낀다.
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