마이크로소프트가 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩인 Maia 200을 공개하면서 엔비디아(Nvidia)의 소프트웨어 생태계에 정면으로 도전장을 냈다. 회사는 함께 제공되는 소프트웨어 도구들을 통해 개발자 생태계에서 엔비디아가 가진 주요 경쟁 우위를 축소하려는 전략을 제시했다.
2026년 1월 26일, 로이터 통신의 보도에 따르면, Maia 200은 이번 주 중 아이오와(Iowa)에 있는 데이터센터에서 가동을 시작하며, 애리조나(Arizona)에 두 번째 가동 장소를 마련할 계획이라고 마이크로소프트가 밝혔다. 이 칩은 마이크로소프트가 2023년 처음 공개한 AI 칩 Maia의 두 번째 세대 제품이다.
마이크로소프트는 Maia 200과 함께 칩을 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어 패키지도 제공한다고 밝혔다. 여기에는 오픈소스 소프트웨어 도구인 Triton이 포함되며, 해당 도구에는 ChatGPT 제작사인 OpenAI의 주요 기여가 결합돼 있다. Triton은 엔비디아의 대표적인 소프트웨어인 CUDA와 유사한 역할을 수행하며, 월가의 많은 분석가들이 엔비디아의 최대 경쟁 우위로 지목하는 소프트웨어 생태계와 직접 경쟁한다.
Maia 200은 엔비디아가 이달 초 공개한 차세대 플래그십 칩 Vera Rubin과 마찬가지로 대만 TSMC(타이완 반도체 제조사)의 3나노미터(3nm) 공정으로 제조되며 고대역폭 메모리(HBM)를 사용한다. 다만 마이크로소프트는 이번 제품이 엔비디아가 예정한 칩에 비해 구형이자 상대적으로 속도가 느린 세대의 HBM을 채용했다고 설명했다.
마이크로소프트는 또한 일부 경쟁사들이 채택한 설계를 부분적으로 수용해 SRAM(정적 임의 접근 메모리)을 대량으로 탑재했다. SRAM은 다수 사용자로부터의 요청을 처리하는 챗봇과 기타 AI 시스템에서 응답 속도를 높이는 데 유리한 특성이 있다. 이 기술은 Cerebras Systems와 같은 기업들이 중점적으로 활용하고 있으며, Groq와 같은 스타트업도 SRAM 중심 설계를 통해 성능 우위를 추구해왔다.
원문은 마이크로소프트와 함께 클라우드 시장의 주요 사업자들인 구글(Alphabet의 Google)과 아마존(Amazon Web Services)이 자체 AI 칩을 생산하면서 엔비디아와 점차 경쟁 구도를 형성하고 있다고 지적했다. 특히 구글은 메타 플랫폼스(Meta Platforms)와의 협력을 통해 엔비디아와의 소프트웨어 간극을 줄이려는 움직임으로 업계의 주목을 받고 있다.
기술 용어 설명
Triton은 오픈소스 기반의 소프트웨어 도구로, AI 모델을 칩에 맞춰 효율적으로 실행하도록 돕는 런타임 및 컴파일러 계열의 툴을 뜻한다. Triton은 여러 하드웨어에서의 최적화를 목표로 설계되어 있으며, 마이크로소프트는 OpenAI의 기여가 포함된 이 도구를 통해 개발자들이 Maia 200을 포함한 비(非)-엔비디아 하드웨어 상에서도 상대적으로 수월하게 모델을 구현하도록 지원하겠다는 의도를 밝혔다.
CUDA는 엔비디아가 제공하는 프로그래밍 모델 및 툴체인으로, GPU 위에서 병렬연산을 효율적으로 수행하도록 설계돼 있다. 업계에서는 CUDA가 하드웨어 이상의 생태계적 장점을 제공해 엔비디아 제품 선택의 중요한 요인으로 작용한다고 평가해 왔다.
SRAM은 DRAM에 비해 빠른 응답 속도를 제공하는 메모리 유형이다. 다만 단위 집적도나 비용 측면에서 불리할 수 있어, 대량 탑재는 설계 상의 트레이드오프를 필요로 한다. 마이크로소프트는 Maia 200에 SRAM을 충분히 탑재함으로써 다중 동시 요청 처리에서의 지연(latency) 저감을 기대하고 있다.
시장 및 산업적 의미
이번 발표는 클라우드 사업자들의 ‘자체 반도체화’가 가속되는 경향을 보여준다. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 대형 고객들이 직접 칩 설계와 소프트웨어 스택을 통합하면, 엔비디아의 전통적 수요 기반에 변화가 생길 수 있다. 다만 엔비디아는 강력한 소프트웨어 생태계와 폭넓은 고객 기반, 그리고 지속적인 제품 세대교체를 통해 높은 시장지배력을 유지할 가능성이 크다.
단기적으로는 각사 간의 경쟁이 서버용 AI 칩 가격 구조와 데이터센터 운영비(전력·냉각·장비비 등)에 미치는 영향이 관전 포인트다. 만약 클라우드 제공사들이 자체 칩을 통해 동일 수준의 성능을 더 낮은 비용으로 제공하거나, 특정 워크로드에 최적화된 솔루션을 갖추게 된다면 엔비디아에 대한 수요 조정 압력이 발생할 수 있다. 반대로 엔비디아가 칩 성능과 소프트웨어 생태계를 동시에 고도화할 경우, 경쟁사의 진입에도 불구하고 가격 방어와 마진 유지가 가능할 것이다.
중장기적으로는 다음과 같은 가능성이 점쳐진다. 첫째, 클라우드 사업자들의 비용 구조 개선이다. 자체 칩 도입이 설계 및 운영 효율성 제고로 이어진다면 클라우드 서비스의 단가 및 AI 서비스 가격 경쟁력이 달라질 수 있다. 둘째, AI 인프라 공급망의 다변화이다. TSMC 같은 파운드리와의 협력을 통해 여러 업체가 고성능 칩을 공급받는 구조가 정착될 경우, 특정 업체 의존 리스크가 완화될 수 있다. 셋째, 소프트웨어 표준 경쟁의 심화다. Triton 대 CUDA 같은 대체 소프트웨어 스택의 발전은 개발자들의 플랫폼 선택 기준을 변화시킬 것이다.
전문적 통찰 및 전망
Maia 200 공개는 기술적 진화뿐 아니라 생태계 경쟁을 겨냥한 전략적 포석으로 해석된다. 소프트웨어 계층을 포함한 전체 스택을 제공함으로써 마이크로소프트는 개발자와 고객의 전환 비용을 낮추려 한다. 다만 실제 채택은 성능, 호환성, 기존 투자(예: CUDA 기반 소프트웨어)와의 전환 비용, 그리고 에코시스템 지원 수준에 좌우될 것이다.
투자자와 시장 관계자들은 다음 지표들을 주목할 필요가 있다: Maia 200의 실사용 벤치마크(특히 지연시간·동시성 처리능력), Triton의 널리퍼짐(유지보수·라이브러리·도구 연동성), 그리고 대형 클라우드 고객들의 도입 여부다. 이들 요소가 결합돼 실제 수요로 이어질 경우, 하드웨어 및 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 구조적 변화가 발생할 수 있다.
요약하면, 마이크로소프트의 Maia 200과 Triton 패키지는 엔비디아 중심의 AI 생태계에 중요한 도전을 제기한다. 다만 시장의 최종 판도는 성능·비용·생태계 지원의 상호작용에 의해 결정될 것이다.
