Gemini 3.0이 단순한 성능 발표를 넘어 상징적인 사건으로 받아들여진 이유는 그 구현 방식에 있습니다. 이 모델은 GPU, NVLink, CUDA라는 엔비디아 중심 스택을 완전히 배제한 상태에서 만들어졌습니다. 대신 TPU, 자체 네트워크인 토마호크, XLA 컴파일러 그리고 텐서플로를 기반으로 구현되었습니다. 이 조합은 "엔비디아 없이도 최신 AI 모델을 만들 수 있다"는 메시지를 분명히 전달합니다.
-알라딘 eBook <한눈에 보는 AI 반도체 산업> (MrTrigger 지음) 중에서 - P210
AI 산업 전반을 놓고 보면 TPU, ASIC, NPU는 각자의 역할을 분명히 확장해가고 있습니다. TPU는 기술적으로는 ASIC의 한 종류이지만 학습 영역까지 침투한 거의 유일한 특수 사례로서 예외적인 가능성을 보여주었고, 일반적인 ASIC은 여전히 비용과 효율을 중심으로 한 내부 최적화 수단에 머물러 있습니다. 한편 NPU는 실시간 추론이라는 전혀 다른 문제를 풀어내고 있습니다. 그럼에도 불구하고 범용성과 유연성이 동시에 요구되는 학습 영역의 중심에는 여전히 GPU가 자리하고 있습니다.
-알라딘 eBook <한눈에 보는 AI 반도체 산업> (MrTrigger 지음) 중에서 - P218