| 항목 | GPU (일반) | TPU (Google) 강점 |
|---|---|---|
| 장애 발생 시 | 30~40분 작업이 글리치 한 번에 전체 재시작 | 장애가 처리를 중단시키지 않도록 설계 |
| 대규모 학습 | 수 주 · 수백만 달러 — 글리치 치명적 | 학습 안정성 확보 |
| 고객 체감 | — | 총 성능·비용 약 30% 개선 |
| 채택 현황 | — | 주요 AI 랩 10곳 중 9곳(xAI·Meta 등) |
| 다음 단계 | — | 추론(inference) 특화 세대 개발 중 |
| 스택 계층 | 한국의 역할 |
|---|---|
| 인프라 | 소버린 워크로드 — Google 칩을 한국 사업자가 자국 데이터센터에서 호스팅(데이터 국내 보장) |
| 하드웨어 부품 | HBM(고대역폭 메모리) 등 핵심 부품 협력 — 한국 제조사 혁신이 곧 Google 제품 개선 |
| 플랫폼/모델 | Kakao Healthcare 예방 의학 모델(혈당·습관 기반 웰니스), 현대차 자율주행 비전 AI |
| 애플리케이션 | K-드라마 등 창작 + Gemini 멀티모달리티 = 새 창작 경험 (삼성·NCSoft 디지털 휴먼·Kakao·Daum) |