Nvidia, Groq CEO까지 데려온 20조 원 딜의 진짜 의미
인공지능(AI) 칩 시장에서 라이벌로 불리던 두 회사가 손을 잡았습니다.
GPU 황제 Nvidia가 AI 칩 도전자 Groq의 기술을 라이선스하고, 아예 Groq의 창업자이자 CEO인 조나단 로스를 비롯한 경영진까지 자사로 데려가기로 한 것입니다12.
겉으로는 “회사 인수는 아니다”라고 선을 그었지만, CNBC 보도 기준으로 거래 규모는 약 200억 달러, 우리 돈 20조 원 수준23. Nvidia 역사상 최대 규모의 딜입니다. 경쟁자의 기술을 사 오고, CEO까지 뽑아오는 이 거래는 AI 칩 판도를 어떻게 바꿀까요?
이 글에서는 다음을 중심으로 풀어보겠습니다.
Nvidia–Groq 딜의 구조와 ‘인수 아닌 인수’ 전략
GPU, TPU, LPU가 어떻게 다른지, 그리고 왜 Groq 기술이 중요한지
개발자·스타트업·투자자 입장에서 이 딜이 의미하는 변화
Nvidia–Groq 딜, 도대체 ‘인수는 아닌’ 인수가 뭐길래?
이번 딜이 헷갈리는 이유부터 정리해 보겠습니다.
Groq는 공식 블로그에서 이번 거래를 “비독점 라이선스 계약”이라고 표현했습니다. Nvidia가 Groq의 추론(인퍼런스) 기술을 라이선스하고, 조나단 로스와 사장 써니 마드라 등 핵심 인력을 Nvidia가 고용한다는 내용입니다34.
중요한 포인트는 세 가지입니다.
첫째, 법적으로는 ‘회사 인수’가 아니다
Nvidia CFO도 “Groq를 회사로서 인수하는 건 아니다”라고 선을 그었습니다3.
하지만 CNBC 보도에 따르면 Nvidia는 Groq의 자산 대부분을 200억 달러에 사들이고, Groq 클라우드 사업만 별도 회사로 남기는 구조입니다2. 사실상 “법적 껍데기만 남긴 인수”에 가깝습니다.
둘째, 규제(반독점) 리스크 피하기 위한 전형적인 빅테크 전략
Nvidia는 이미 데이터센터 AI 가속기 시장에서 90% 안팎의 점유율을 차지하고 있다는 분석이 나올 정도로 압도적입니다5.
이런 상황에서 경쟁 칩 스타트업을 통째로 인수하면, 전 세계 규제 당국이 칼을 빼들기 딱 좋습니다.
그래서 메타, 구글, 마이크로소프트가 하는 것처럼 “기술 라이선스 + 핵심 인재 대규모 채용” 방식으로 구조를 짠 겁니다46.
형태는 라이선스, 실질은 인수(= acqui-hire)라는 평가가 나옵니다5.
셋째, Groq는 ‘명목상’ 독립 회사로 살아남는다
Groq의 CFO가 새 CEO를 맡고, GroqCloud라는 추론 클라우드 서비스는 계속 운영됩니다3.
하지만 핵심 아키텍처를 설계한 창업자와 핵심 엔지니어, 그리고 LPU 관련 지적재산(IP)의 권리 상당 부분이 Nvidia 쪽으로 넘어가게 됩니다57.
한마디로 정리하면 이렇습니다.
“Nvidia가 경쟁자를 정면으로 인수했다고 말하지 않으면서도,
그 회사의 두뇌와 기술은 몽땅 품 안에 넣은 딜”
그래서 어떤 애널리스트는 “경쟁이 살아 있는 척하는 구조”라고 비판하기도 했습니다6.
GPU vs TPU vs LPU: 왜 Nvidia가 굳이 Groq를 20조나 주고 데려왔나
Nvidia가 이미 세계 최강 GPU를 갖고 있는데, 왜 굳이 새로운 칩 아키텍처인 LPU를 사들였을까요? 이 질문에 답하려면 GPU, TPU, LPU의 차이를 아주 간단히 짚고 넘어가야 합니다87.
GPU: 모든 걸 다 잘하지만, ‘AI 전용’은 아니다
GPU는 원래 게임 그래픽을 처리하려고 만든 칩입니다. 수천 개의 작은 코어가 동시에 수많은 연산을 처리하는 구조라, 어느 순간부터 딥러닝에도 딱 맞다는 게 밝혀졌죠.
장점은 명확합니다.
범용성: 학습, 추론, 그래픽, 과학 계산까지 다 가능
생태계: CUDA를 중심으로 한 소프트웨어·툴·라이브러리 생태계가 사실상 업계 표준
확장성: GPU 여러 개를 묶어 거대한 클러스터를 만들기 쉬움
하지만 태생이 범용 프로세서다 보니, AI 추론만을 위해 설계된 칩보다는 메모리 대역폭·지연 시간·에너지 효율에서 손해를 볼 수밖에 없습니다87.
TPU: 구글의 ‘텐서 수학 전용’ 칩
Google TPU는 이름부터 다릅니다. 아예 “텐서 연산 전용 ASIC(특정 용도 특화 칩)”입니다87. 대규모 행렬 곱셈을 반복적으로 수행하는 딥러닝 연산에 최적화돼 있죠.
특징을 정리하면:
대규모 배치(한 번에 많은 데이터)를 처리할 때 극도로 효율적
구글 클라우드에서만 빌려 쓸 수 있고, 칩 자체를 사는 건 불가능8
소프트웨어는 TensorFlow·JAX 중심으로 최적화
그래서 TPU는 대형 모델 학습이나 대규모 서비스 인퍼런스에는 강하지만,
소규모·실시간 응답이 중요한 시나리오에서는 한계가 있습니다.
LPU: Groq의 ‘언어 처리 특화’ 초고속 칩
이제 Groq의 LPU(Language Processing Unit)입니다. 이름부터 “LLM 추론에 올인했다”는 느낌이죠.
가장 큰 차이는 메모리 구조입니다57.
GPU/TPU: 칩 밖에 있는 HBM(고대역폭 메모리)에 데이터를 보관하고, 필요할 때마다 ‘불러오기’ 때문에 그 사이에 지연이 생깁니다.
LPU: SRAM을 칩 안에 직접 집어넣고, 여기에 필요한 데이터를 미리 다 올려둔 뒤, 정해진 루트대로 흘려보내는 구조입니다.
SRAM은 HBM보다 훨씬 빠른 대신 용량이 작습니다. 그래서 Groq는 과감하게 이렇게 설계합니다7.
“메모리 용량은 포기하되, 속도를 극단까지 끌어올린다”
“하드웨어가 알아서 하는 게 아니라, 컴파일러가 모든 연산의 타이밍과 경로를 미리 결정한다(결정론적 구조)”
이 결과가 놀랍습니다.
LLM 추론 속도: 다른 칩 대비 2배 이상 빠른 벤치마크 결과5
토큰 생성 속도: GPU가 초당 수십 토큰을 내놓을 때, LPU는 수백 토큰 수준까지 뽑아낸 사례 보고7
에너지 효율: 데이터 이동에 쓰는 에너지가 GPU 대비 10배 정도 적다는 분석7
Groq는 자사 LPU가 “GPU보다 10배 빠르고, 에너지는 1/10만 쓴다”고 주장해 왔습니다. 구조적으로 과장이 심한 얘기는 아닙니다. 다양한 테스트에서 LPU가 실제로 매우 낮은 지연 시간과 높은 토큰 속도를 보여준 것도 사실입니다59.
물론 단점도 있습니다.
단일 칩 메모리가 230MB 수준이라, 최신 70B 파라미터 LLM 하나를 돌리려면 LPU를 수백 개 묶어야 합니다7.
모델이 커질수록, LPU 수와 서버 랙이 빠르게 늘어나 데이터센터 공간과 배선 비용이 올라갑니다.
아키텍처가 너무 ‘결정론적’이라, 동적으로 구조가 변하는 차세대 모델에는 유연성이 떨어질 수 있습니다7.
그래도 Nvidia 입장에서는 이런 생각이 들 수밖에 없습니다.
“AI의 미래가 실시간 에이전트와 초저지연 추론으로 가는데,
그 부분에서 GPU가 100점이 아니라면 LPU 같은 아키텍처를 품어야 한다.”
결국 이번 딜은 “학습은 GPU, 초고속 추론은 LPU”라는 조합으로
Nvidia의 AI 팩토리(데이터센터) 포트폴리오를 완성하려는 한 수라고 볼 수 있습니다25.
20조 원을 지불하게 만든 세 가지 전략적 이유
이 정도 규모의 딜이면 단순히 “좋은 기술이네, 사와볼까?” 수준이 아닙니다. Nvidia가 Groq에 거액을 지불한 배경에는 세 가지 전략적 포인트가 숨어 있습니다.
1. 에너지·HBM·쿨링 병목을 한 번에 완화
AI가 커질수록 한계는 칩 성능이 아니라 전력, 메모리 수급, 냉각 인프라에서 생깁니다.
HBM은 전 세계 몇 업체만 만들고, 2026년 물량까지 사실상 선점됐다는 말이 나옵니다7.
최신 GPU는 대부분 액침·액체 냉각을 요구하는 수준의 발열과 전력을 먹습니다.
반면 Groq LPU는 칩 구조상 전력 효율이 좋고, 공랭 데이터센터에서도 충분히 운영 가능한 설계를 지향합니다7.
Nvidia 입장에서 보면,
최첨단·고성능·액체 냉각 GPU는 그대로 밀고,
그렇지 못한 기존 공랭 데이터센터에는 LPU 기반 솔루션을 넣을 수 있습니다.
즉, 지금까지는 “너무 뜨거워서 못 쓰던 공간”에, Groq LPU를 통해 AI 인퍼런스 수요를 실어버릴 수 있는 겁니다. 이는 Nvidia가 더 많은 데이터센터 영역을 커버할 수 있다는 뜻이고, 곧 성장 여력 확장으로 이어집니다.
2. 진짜 위협이 되기 시작한 ‘AI 추론 스타트업’을 미리 눌렀다
Groq는 2025년 9월에 7억 5,000만 달러를 투자받으며 기업가치 69억 달러를 인정받았습니다3.
그리고 불과 몇 달 사이에, 200억 달러 규모 딜을 이끌어냈습니다2. 투자자 입장에서는 거의 3배에 가까운 프리미엄입니다5.
이 프리미엄의 핵심은 “성장 속도”에 있습니다.
Groq의 AI 앱 플랫폼을 쓰는 개발자는 1년 사이 약 35만 6,000명에서 200만 명 이상으로 5배 넘게 증가했습니다7.
LPU 기반 추론 클라우드는 “가장 빠른 LLM 응답 속도”라는 입소문을 타며, 실험적인 서비스에서 본격 실전 워크로드로 넘어가던 시점이었습니다5.
Nvidia 입장에서 보면 이런 시나리오가 떠오릅니다.
만약 Groq가 계속 성장해서 대형 클라우드와 손잡으면?
혹은 Meta·Amazon 같은 빅테크가 Groq에 전략 투자하고, “GPU 의존도를 줄이자”고 나서면?
지금은 점유율이 미미하지만, 추론 시장의 상당 부분을 잠식할 수 있는 잠재적 위협입니다.
그래서 Nvidia는 Groq를 “우리 편으로 데려와서, 남에게 가지 못하게 만드는” 쪽을 선택했습니다5.
결과적으로 이번 딜은
“위협이 될 수 있는 아키텍처 + 팀을 아예 우리 생태계에 흡수해서
GPU 제국의 방어선을 더 두껍게 만드는 전략적 방어 투자”
라고 볼 수 있습니다.
3. CUDA 제국에 ‘LPU 옵션’을 붙이는 순간, 생태계는 더 잠긴다
지금 AI 개발자 대부분은 Nvidia CUDA 생태계 안에서 모델을 만들고 서비스합니다.
만약 Nvidia가 Groq의 LPU 아키텍처를 CUDA 기반 “AI 팩토리”에 통합해 버리면 어떤 일이 생길까요?
개발자는 여전히 익숙한 CUDA·PyTorch·TensorRT를 사용합니다.
하지만 백엔드에서는 워크로드 특성에 따라 GPU, LPU, 혹은 둘의 조합을 자동으로 선택해 줄 수 있습니다.
개발자 입장에서는 “더 빠르고, 더 싸졌네?” 정도만 느끼고, 하드웨어 스택의 다양성은 오히려 줄어듭니다.
이 구조가 완성되면, Nvidia는 이렇게 말할 수 있습니다.
“학습부터 초저지연 추론까지, GPU와 LPU를 모두 갖춘 풀스택 환경은 우리뿐이다.”
경쟁사 입장에서 보면 최악의 그림입니다.
AMD·AWS Trainium·구글 TPU는 각각의 장점이 있지만,
“하나의 API와 툴 체인으로 GPU+LPU까지 통합 제공”은 Nvidia만 가능한 조합이 됩니다57.
이건 단순한 성능 경쟁을 넘어, 생태계 락인 강화 전략에 가깝습니다.
우리에게 무엇을 의미하나: 개발자·스타트업·투자자 관점
이제 AI 칩을 직접 만들지 않는 ‘우리’에게, 이 뉴스가 어떤 의미인지 정리해 보겠습니다.
개발자·엔지니어라면
당장 체크해야 할 포인트는 두 가지입니다.
“초저지연 추론” 시대를 전제로 한 아키텍처 설계
에이전트, 실시간 음성 비서, 인터랙티브 게임, 금융 트레이딩 봇처럼 지연에 민감한 서비스가 크게 늘어날 가능성이 큽니다.
이런 서비스용 백엔드는 LPU·TPU·특화 ASIC 같은 인퍼런스 전용 칩을 고려하는 방향으로 진화할 수 있습니다.
하드웨어 추상화 레벨에서 생각하는 연습
앞으로는 “GPU 전제”에서 코드를 짜기보다,
“훈련은 GPU, 추론은 여러 타입의 칩 중 알아서 선택”하는 구조를 지원하는 프레임워크가 늘어날 겁니다.
즉, CUDA나 Triton 같은 저수준 최적화뿐 아니라, 하드웨어 불문 추론 최적화에 대한 이해가 점점 더 중요해집니다.
스타트업·서비스 사업자라면
이번 딜은 다음과 같은 신호를 줍니다.
“AI 추론”만 잘해도 10조 단위 회사로 인정받을 수 있다
Groq는 범용 클라우드가 아니라, 인퍼런스 특화 클라우드로 차별화했습니다.
결국 Nvidia에게 20조짜리 전략 자산으로 인정받은 셈입니다.
그러나 ‘출구’를 염두에 두지 않은 하드웨어 독립 노선은 더 위험해졌다
Nvidia가 단순 경쟁을 허용하기보다, 성장하는 스타트업을 일찍 흡수하는 전략을 강화하고 있기 때문입니다.
반대로 말하면, 아예 Nvidia·AMD·빅테크와의 전략적 정렬을 초기에 설계하는 것도 현실적인 선택지가 됩니다.
투자자라면
이 딜은 두 가지 메시지를 던집니다.
Nvidia는 “GPU만으로는 AI 미래를 장악하기 어렵다”는 사실을 스스로 인정하고 있습니다79.
동시에, AI 인퍼런스 특화 하드웨어(ASIC, LPU 계열)가 생각보다 빨리 의미 있는 비즈니스가 될 수 있다는 시장의 컨센서스를 보여줍니다57.
즉, 장기적으로는
“훈련용 GPU 제국 + 특화 인퍼런스 칩 생태계”
이 둘의 밸류 체인을 함께 보는 포트폴리오 구성이 필요해지고 있습니다.
시장을 조금 과장해서 표현해 보겠습니다.
2010년대: “GPU가 세상을 먹어치우던 시대”
2020년대 전반: “GPU vs TPU, 누가 더 빨리 학습시키나 경쟁하던 시대”
2020년대 후반: “누가 더 싸고, 빠르고, 에너지 효율 좋은 추론을 제공하느냐가 승부처가 되는 시대”
Nvidia의 Groq 딜은, 이 세 번째 시대로 이미 접어들었음을 공식 선언하는 20조 원짜리 신호탄에 가깝습니다.
이제 질문은 하나입니다.
“당신의 AI 서비스·비즈니스·기술 스택은
이 ‘초저지연 추론 시대’를 전제로 설계되어 있는가?”
이걸 먼저 고민하는 팀이, 다음 AI 사이클에서 한 발 앞서게 될 가능성이 큽니다.
참고
1[CNBC] Nvidia buying AI chip startup Groq's assets for about $20 billion in its largest deal on record](https://www.cnbc.com/2025/12/24/nvidia-buying-ai-chip-startup-groq-for-about-20-billion-biggest-deal.html)
2[CNBC] Nvidia-Groq deal is structured to keep 'fiction of competition alive,' analyst says](https://www.cnbc.com/2025/12/26/nvidia-groq-deal-is-structured-to-keep-fiction-of-competition-alive.html)
3[Reuters] Nvidia, joining Big Tech deal spree, to license Groq technology, hire executives](https://www.reuters.com/business/nvidia-buy-ai-chip-startup-groq-about-20-billion-cnbc-reports-2025-12-24/)
4Nvidia Strikes a Deal With Groq, an A.I. Chip Start-Up](https://www.nytimes.com/2025/12/24/business/nvidia-groq-chips-deal.html)
5Nvidia's $20B Groq Deal: Strategy, LPU Tech & Antitrust](https://intuitionlabs.ai/articles/nvidia-groq-ai-inference-deal)
6Nvidia's Groq deal underscores how the AI chip giant uses its massive balance sheet to 'maintain dominance'](https://finance.yahoo.com/news/nvidias-groq-deal-underscores-how-the-ai-chip-giant-uses-its-massive-balance-sheet-to-maintain-dominance-183347248.html)
7The $20 Billion Admission: Why NVIDIA Just Bought Into the ASIC Revolution with Groq](https://www.uncoveralpha.com/p/the-20-billion-admission-why-nvidia)
8Explained: Difference between Nvidia GPU and Google TPU](https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/explained-difference-between-nvidia-gpu-and-google-tpu/articleshow/126204209.cms)
9Groq: Nvidia’s $20 Billion Bet on AI Inference](https://www.eetimes.com/groq-nvidias-20-billion-bet-on-ai-inference/)