Are Surging TPU Supply Checks More Evidence of a Budding TPU Sales Strategy?

1126일 MS 리포트

Google이 TPU를 외부에 판매하는 것이 GOOGL과 반도체 시장에 어떤 의미인가?

• 현황 및 주요 수치

  • Google(GOOGL)이 외부 데이터 센터에 TPU 판매를 시작할 수 있다는 보도가 나옴.

  • Nvidia(NVDA)가 연간 약 800만 개의 칩을 판매하는 상황에서, TPU가 연간 50만~100만 개의 판매량을 확보할 수 있을지 여부가 관건임. 가능성은 있음.

  • 50만 개가 판매될 때마다 2027년 Google Cloud 매출의 약 10%, 2027년 EPS(주당순이익)의 3%가 추가되며 멀티플 상승을 견인할 것으로 분석됨.

• 발생한 상황 (What Happened)

  • Google이 Meta 및 기타 클라우드 고객들과 그들의 데이터 센터에서 Google의 TPU를 구동하는 것에 대해 논의 중이라는 보도가 있음.

  • 특히 Meta는 2027년에 자신의 데이터 센터에서 TPU를 사용하기 위해 수십억 달러를 지출하는 방안과, 내년에 Google Cloud로부터 TPU를 임대하는 방안을 논의 중임.

  • 주목할 점은 Meta가 기존의 추론(inference) 워크로드뿐만 아니라 학습(training) 용도로 TPU를 사용하는 것에 대해 Google과 논의했다는 것임.

  • 이는 Google이 고객들이 TPU를 더 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 'TPU 커맨드 센터(TPU command center)' 소프트웨어를 개발한 시점과 맞물림.

  • 고객들은 Pytorch를 사용하여 TPU 서버 클러스터를 제어하는 TPU 커맨드 센터 소프트웨어와 상호작용할 수 있음.

  • 이 소식은 최근 Anthropic이 Google로부터 약 100만 개의 TPU에 접근하기로 합의했다는 뉴스에 뒤이어 나온 것임.

• TPU 1P(자사) 판매 50만 개당 2027년 EPS 3% 상승 여력

  • Anthropic과의 합의와 Meta와의 논의 보도는 Google이 약 12년가량 축적한 TPU 혁신을 활용해 외부 판매 및 배포를 확대하려는 진전된 신호임.

  • Broadcom이 2025년에 Google을 위해 약 180만 개의 TPU를 생산한 것으로 추정되며, 이 중 대다수는 내부적으로 사용됨.

  • 반도체 팀은 생산량이 확대되어 2027년에는 약 300만 개에 이를 것으로 예상함.

  • 보도대로 외부 판매가 확대된다면 2027년 TPU 구매가 추가로 늘어날 수 있어 모니터링이 필요함.

  • Google이 1P(자사) 모델을 통해 TPU를 판매하는 규모는 실적에 유의미한 영향을 줄 수 있음. 민감도 분석 결과, 외부 판매 50만 개당 2027년 Google Cloud 매출 추정치(시장 컨센서스 상회)에 130억 달러(약 11%)의 상승 여력이 생기고, 2027년 EPS에는 3%(0.37달러)의 상승 여력이 생김.

  • Google Cloud의 빠른 성장과 이 시장으로의 확장은 지난 몇 달간 관찰된 것처럼 Google에 높은 멀티플을 부여하거나 지지하는 요인이 될 것임.

  • NVDA 팀이 2027년에 약 800만 개의 GPU를 출하할 것으로 예상하는 상황에서, 1) 생산 능력이 가용하고 2) Google TPU가 개발자 친숙도 부족 및 코딩 유연성 부족이라는 과거의 약점을 지속적으로 극복하고 있다는 점을 고려할 때, 50만~100만 개의 판매량은 비합리적인 수치가 아님.

Exhibit 1 - 외부 판매 50만 개당 매출 130억 달러 상승 시나리오 테이블

Exhibit 2 - 2027년 EPS 상승폭 테이블

• Google의 외부 TPU 전략에서 모니터링해야 할 3가지 핵심 불확실성

  • 1. TPU 비즈니스 모델:

    • Google은 고객의 상황에 맞춰 TPU에 대한 접근을 제공하기 위해 유연한 방식(GCP 임대, 라이선스, 칩 판매, 리스 등)을 취할 의사가 있음을 시사함.

    • 이는 거래가 궁극적으로 매출로 인식되는 방식과 Google이 인식할 잠재적 마진 및 Capex(설비투자)에 영향을 미침.

    • 위의 계산은 Google이 Meta의 데이터 센터 사용을 위해 칩을 직접 판매한다고 가정했으나, 정확한 가격 모델, 계약 형태, TPU에 부가되는 추가 서비스 등은 아직 미지수임.

  • 2. TPU 가격 책정:

    • 칩의 총마진(Gross Margin) 범위는 넓음. Nvidia는 약 75%, AMD는 약 50% 수준임.

    • 이는 Google의 TPU 가격 책정에 영향을 줌. 민감도 분석에서는 Google이 초기 고객 확보와 제품 입증을 위해 경쟁사 대비 낮은 마진 범위에서 가격을 책정한다고 가정함.

    • 또한, 매출 추정은 칩 당 계산을 기반으로 했으나, 만약 Google이 Meta에 랙(rack) 단위의 제품을 판매한다면 가격 구조가 달라질 수 있음.

  • 3. TPU 워크로드:

    • Meta가 학습(training) 용도로 TPU 사용을 고려하는 것은 주목할 만하지만, 학습 과정은 여러 부분으로 나뉠 수 있음.

    • Meta가 Llama 모델 학습을 지원하기 위해 TPU에 어느 정도까지 의존할지는 불분명함.

    • 만약 TPU가 Llama 학습 인프라의 필수적인 부분이 된다면, 주요 5대 LLM 중 2개가 TPU로 학습되는 것이므로 매우 중요한 사안이 됨.

• 이것이 Meta에게 의미하는 것: 더 비용 효율적인 컴퓨팅을 위한 잠재적 방법

  • Meta는 최첨단 LLM 구축과 핵심 서비스 개선을 위해 투자하면서 Capex/Opex(설비투자/운영비용) 증가를 관리하려고 노력해 옴.

  • TPU의 달러당 강력한 성능은 Meta가 해당 칩에서 워크로드를 실행하기로 결정하는 핵심 촉매제로 보임.