요약 — 글로벌 AI 경쟁의 중심에는 엔비디아(Nvidia)가 있지만, 상위 10대 기업 중 하나인 브로드컴(Broadcom)이 2026년에는 AI 전용 맞춤형 칩(ASIC)을 통해 시장 선두권으로 부상할 가능성이 있다는 전망이 제기된다. 브로드컴의 맞춤형 AI 칩은 하이퍼스케일 데이터센터 주요 고객과의 직접 협력을 통해 개발되고 있으며, 회사 경영진은 AI 반도체 매출이 다음 분기(1분기)에 전년 대비 두 배로 증가할 것으로 기대한다.
2026년 2월 7일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, 지난 3년간 AI 시장을 주도해 온 기업은 엔비디아(NASDAQ: NVDA)였으나, 브로드컴(NASDAQ: AVGO)이 2026년에 중요한 전환점을 맞이할 수 있다는 분석이 나온다. 보도는 브로드컴의 AI 컴퓨팅 유닛이 엔비디아의 범용 GPU와는 다른 틈새를 공략하고 있으며, 향후 성장 동력으로 작용할 가능성이 크다고 지적했다.
브로드컴의 제품은 엔비디아와 다른 역할을 수행한다 — 브로드컴은 다양한 사업을 영위하지만, 시장의 관심은 특히 맞춤형 AI 칩(ASIC)에 집중되어 있다. 엔비디아의 GPU는 범용(General-Purpose) 컴퓨팅 유닛으로 다양한 워크로드에 적용할 수 있었고, 이는 AI 초기 단계에서 핵심적 역할을 했다. 그러나 AI 애플리케이션의 형식이 점차 표준화되면서 특정 워크로드에 최적화된 맞춤형 칩의 수요가 증가하고 있다. 이 영역에서 브로드컴은 하이퍼스케일 AI 사업자(hyperscalers)와 직접 협력해 고객 맞춤형 ASIC을 설계하고 있다.
전문용어 설명(ASIC, TPU, 생성형 AI 등) — 독자가 이해하기 쉽도록 핵심 용어를 덧붙인다. ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)은 특정 용도에 최적화된 집적 회로로, 설계한 목적에 맞게 워크로드를 구성하면 범용 칩보다 더 높은 성능과 비용 효율을 제공할 수 있다. 반면 TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 개발한 AI 전용 ASIC의 대표 사례로, 생성형 AI와 같은 특정 추론(inference) 워크로드에서 GPU보다 우수한 성능을 보였다. 생성형 AI(Generative AI)는 입력 데이터로부터 텍스트, 이미지, 음성 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 분야를 뜻하며, 여기서 ‘추론(또는 추론 단계)’은 이미 학습된 모델을 바탕으로 실서비스에서 결과를 생산하는 단계를 의미한다. 반대로 ‘학습(Training)’은 모델을 대규모 데이터로 훈련하는 과정으로 입력의 다양성과 연산 요구가 매우 크다.
맞춤형 칩의 장단점과 적용 범위 — ASIC의 장점은 동일한 워크로드에 대해 높은 성능과 낮은 비용을 제공한다는 점이다. 그러나 단점은 특정 설계에 고정된 만큼, 그 칩에 맞지 않는 워크로드에는 유연성이 떨어진다는 점이다. 때문에 ASIC은 입력 형식이 비교적 표준화된 추론(inference) 작업에 적합하다. 학습(training) 작업은 입력의 다양성이 크므로 범용 GPU가 여전히 유리한 경우가 많다.
구글의 TPU는 2025년 동안 생성형 AI 추론 성능을 높이며 구글의 경쟁력을 회복시키는 데 기여했고, 앞으로 구글이 TPU를 외부에 판매할 가능성도 제기된다. 만약 TPU가 상업적으로 널리 채택된다면 이는 엔비디아의 고가 GPU에 대한 대체 옵션으로 작용할 뿐 아니라, 브로드컴이 설계·공급하는 맞춤형 AI 칩의 매출 증대에도 간접적으로 영향을 미칠 수 있다.
브로드컴의 실적 기대와 시장 전망 — 보도에 따르면 브로드컴 경영진은 1분기 AI 반도체 매출이 전년 동기 대비 두 배로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이는 맞춤형 AI 칩이 본격적으로 출하되기 시작했음을 시사하며, 2026년 말까지는 더 많은 고객사가 제품을 채택할 가능성이 있다. 이러한 빠른 성장률은 단기간 내 브로드컴의 매출과 영업이익 개선으로 이어질 수 있어, 성장성 관점에서 엔비디아와 경쟁하는 구도가 형성될 수 있다.
투자 관점의 시사점 — 기업의 맞춤형 ASIC 채택이 확대되면 데이터센터의 총소유비용(TCO: Total Cost of Ownership)과 성능비가 개선돼 클라우드 사업자 및 AI 서비스 제공자의 비용구조에 영향을 미칠 수 있다. 단기적으로는 브로드컴의 AI 반도체 매출 급증이 주가에 긍정적 신호로 작용할 가능성이 있으나, ASIC 특유의 고객 잠김(lock-in)과 표준화되지 않은 워크로드 변화는 중장기 리스크로 남는다. 또한 엔비디아의 생태계(소프트웨어, 라이브러리, 범용성)와의 경쟁, 그리고 구글 등 대형 기술기업의 자체 칩 전략도 경쟁 구도에 변수가 될 수 있다.
시장 영향 분석 — 만약 브로드컴의 맞춤형 AI 칩이 주요 하이퍼스케일 고객사에 널리 채택되면, 데이터센터 하드웨어 구성의 변화가 가속화될 수 있다. 이는 GPU 수요의 구조적 변화를 초래할 가능성이 있으며, GPU에 집중된 공급망과 관련 산업(서버 제조, 쿨링, 전력 인프라 등)에 파급 효과를 낳을 수 있다. 아울러 반도체 업계의 기술 경쟁은 맞춤형 칩 설계 역량과 소프트웨어 최적화(라이브러리·컴파일러)의 결합력이 향후 기업의 경쟁력을 좌우할 전망이다.
증권·추천 서비스 관련 내용 및 과거 성과 — 원문은 투자자 안내 서비스인 Stock Advisor의 추천 리스트와 과거 수익률 사례를 인용하고 있다. 해당 서비스는 브로드컴을 10대 추천 종목에 포함시키지 않았으며, 과거 추천 종목 예시로는 넷플릭스(Netflix)가 2004년 12월 17일 추천 당시 1,000달러를 투자했다면 436,126달러가 되었고, 엔비디아(Nvidia)는 2005년 4월 15일 추천 시 1,000달러가 1,053,659달러가 되었을 것이라는 수치가 제시되었다. 또한 Stock Advisor의 총 평균 수익률은 885%, 비교 지수인 S&P 500의 평균 수익률은 192%로 표기되어 있다. 이 수치들은 2026년 2월 7일 기준으로 명시되어 있다.
작성자 및 이해관계 공시 — 기사 원문 작성자 Keithen Drury는 브로드컴과 엔비디아의 주식을 보유하고 있으며, The Motley Fool은 엔비디아를 보유 및 추천하고 브로드컴을 추천한다고 공시되어 있다. 또한 원문에는 “이 글에 표현된 견해는 작성자의 것으로 나스닥(Nasdaq, Inc.)의 견해를 반드시 반영하지는 않는다”는 문구가 포함되어 있다.
핵심 메시지: 브로드컴의 맞춤형 AI 칩은 특정 추론 워크로드에서 비용과 성능 측면의 경쟁력을 제공할 수 있으며, 2026년에는 이 기술적 전환을 통해 더 넓은 시장 인지도를 확보할 가능성이 크다.
결론적 평가 — 브로드컴은 기술적 차별화(ASIC 설계 역량)와 대형 AI 고객과의 직접 협력을 통해 2026년 성장 모멘텀을 확보할 잠재력이 있다. 그러나 투자 판단 시에는 ASIC 특성에 따른 고객 의존도, 워크로드 표준화 수준, 경쟁사(특히 엔비디아 및 자체 칩 개발을 진행하는 대형 클라우드 사업자)의 전략, 그리고 반도체 공급망의 변동성을 종합적으로 검토해야 한다. 경영진의 1분기 AI 반도체 매출 두 배 증가 전망은 긍정적 시그널이나, 추후 분기 실적과 고객 채택 속도가 실제 주가 및 기업가치에 어떻게 반영되는지 면밀히 모니터링하는 것이 필요하다.
