4조 달러 규모의 TPU를 목표로 하는 구글이 블록체인 분야에 큰 영향을 미칠 수 있는 방법은 무엇일까?

편집자: Tim, PANews

PANews 편집자 주: 11월 25일, 구글의 시가총액은 3조 9,600억 달러로 사상 최고치를 기록했습니다. 이러한 주가 급등에는 새롭게 출시된 가장 강력한 AI 칩인 제미니 3와 자체 개발한 TPU 칩이 기여했습니다. TPU는 AI 외에도 블록체인 기술에서도 중요한 역할을 할 것입니다.

현대 컴퓨팅의 하드웨어 이야기는 주로 GPU의 등장으로 정의되었습니다.

게임에서 딥 러닝에 이르기까지 NVIDIA의 병렬 아키텍처는 업계에서 인정받는 표준이 되었고, 이로 인해 CPU가 점차 공동 관리 역할로 전환되고 있습니다.

그러나 AI 모델이 확장 병목 현상에 직면하고 블록체인 기술이 복잡한 암호화 애플리케이션으로 이동함에 따라 새로운 경쟁자인 텐서 프로세서(TPU)가 등장했습니다.

TPU는 종종 구글의 AI 전략 프레임워크 내에서 논의되지만, 그 아키텍처는 블록체인 기술의 차세대 이정표 인 양자 암호화 의 핵심 요구 사항과 예상치 못하게 일치합니다.

이 글에서는 하드웨어의 발전 과정을 살펴보고 아키텍처적 특징을 비교함으로써 양자 공격에 저항하는 분산 네트워크를 구축할 때 양자 이후 암호화 에 필요한 집약적인 수학 연산을 처리하는 데 TPU(GPU보다)가 더 적합한 이유를 설명합니다.

하드웨어 진화: 직렬 처리에서 맥동 아키텍처로

TPU의 중요성을 이해하려면 먼저 TPU가 해결하는 문제를 이해해야 합니다.

중앙처리장치(CPU): 모든 기능을 갖춘 장치로 직렬 처리와 논리적 분기 연산에 뛰어나지만, 방대한 수학 연산을 동시에 수행해야 할 때 그 역할은 제한됩니다.
그래픽 처리 장치(GPU): 병렬 처리의 핵심 요소로서, 원래 픽셀 렌더링을 위해 설계되었기 때문에 많은 수의 동일한 작업을 동시에 실행하는 데 탁월합니다(SIMD: Single Instruction Multiple Data). 이러한 특성 덕분에 GPU는 인공지능 초기 폭발적 성장의 주축이 되었습니다.
텐서 프로세서(TPU): 구글이 신경망 컴퓨팅 작업을 위해 특별히 설계한 특수 칩입니다.

맥동 건축의 장점

GPU와 TPU의 근본적인 차이점은 데이터 처리 방법에 있습니다.

GPU는 계산을 위해 메모리(레지스터, 캐시)에 반복적으로 접근해야 하는 반면, TPU는 맥동 구조를 사용합니다. 이 구조는 마치 심장이 혈액을 펌핑하는 것처럼 데이터가 대규모 컴퓨팅 셀 그리드를 규칙적으로 맥동하며 흐르도록 합니다.

https://www.ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

계산 결과는 메모리에 다시 기록될 필요 없이 다음 계산 장치로 직접 전달됩니다. 이러한 설계는 메모리와 프로세서 간의 반복적인 데이터 이동으로 인해 발생하는 지연 시간인 폰 노이만 병목 현상을 크게 완화하여 특정 수학 연산의 처리량을 10배 이상 향상시킵니다.

포스트 양자 암호화의 핵심: 블록체인에 TPU가 필요한 이유는 무엇인가?

블록체인 분야에서 TPU의 가장 중요한 응용 분야는 채굴이 아니라 암호화 보안입니다.

현재 블록체인 시스템은 타원 곡선 암호 또는 RSA 암호화에 의존하는데, 이는 쇼어 알고리즘을 처리할 때 치명적인 취약점을 가지고 있습니다. 즉, 충분히 강력한 양자 컴퓨터가 등장하면 공격자는 공개 키에서 개인 키를 유추하여 비트코인이나 이더리움의 모든 암호화폐 자산을 휩쓸어버릴 수 있습니다.

해결책은 포스트 양자 암호에 있습니다. 현재 주류 PQC 표준 알고리즘(예: Kyber 및 Dilithium)은 모두 Lattice 암호에 기반합니다.

TPU의 수학적 적합성

이것이 바로 GPU에 비해 TPU의 장점입니다. 격자 암호화는 주로 다음을 포함한 대규모 행렬과 벡터에 대한 집약적인 연산에 크게 의존합니다.

행렬-벡터 곱셈: As + e (여기서 A는 행렬이고, s와 e는 벡터임).
다항식 연산: 일반적으로 수론 변환을 사용하여 구현되는 링 기반의 대수 연산입니다.

기존 GPU는 이러한 계산을 범용 병렬 작업으로 처리하는 반면, TPU는 하드웨어 수준의 고정 행렬 계산 장치를 통해 전용 가속을 구현합니다. 격자 암호화의 수학적 구조와 TPU 맥동 배열의 물리적 구조는 거의 완벽한 위상 매핑을 형성합니다.

TPU와 GPU의 기술적 싸움

GPU가 여전히 모든 거래 분야에서 업계의 왕좌를 차지하고 있지만, TPU는 특정 수학 집약적 작업을 처리할 때 확실한 이점을 가지고 있습니다.

결론: GPU는 다재다능성과 생태계 측면에서 뛰어난 반면, TPU는 AI와 현대 고급 암호화의 핵심 수학 연산인 집약적 선형 대수 계산 효율성 측면에서 유리합니다.

TPU는 제로 지식 증명과 분산형 AI라는 내러티브를 확장합니다.

양자 암호화 외에도 TPU는 Web3의 두 가지 다른 핵심 영역에서도 응용 잠재력을 보여주었습니다.

영지식 증명

Ethereum의 확장 솔루션인 ZK-Rollup(Starknet 또는 zkSync 등)은 주로 다음을 포함하여 증명 생성 프로세스에서 엄청난 양의 계산을 요구합니다.

고속 푸리에 변환: 데이터 표현 형식을 빠르게 변환할 수 있습니다.
다중 스칼라 곱셈: 타원 곡선에 대한 점 연산 구현.
FRI 프로토콜: 다항식 검증을 위한 암호화 증명 시스템

이러한 유형의 연산은 ASIC이 뛰어난 해시 계산이 아니라 다항식 연산입니다. 범용 CPU와 비교했을 때 TPU는 FFT 및 다항식 커밋 연산을 상당히 가속화할 수 있습니다. 또한 이러한 알고리즘은 예측 가능한 데이터 흐름 특성을 가지고 있기 때문에 TPU는 일반적으로 GPU보다 더 높은 효율의 가속을 달성할 수 있습니다.

Bittensor와 같은 분산형 AI 네트워크의 등장으로 네트워크 노드는 AI 모델 추론을 실행할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다. 범용 대규모 언어 모델을 실행하는 것은 본질적으로 대규모 행렬 곱셈 연산을 수행하는 것과 같습니다.

GPU 클러스터와 비교했을 때, TPU는 분산형 노드가 더 낮은 에너지 소비로 AI 추론 요청을 처리할 수 있도록 하여 분산형 AI의 상업적 실행 가능성을 향상시킵니다.

TPU 생태계

CUDA가 널리 채택되어 대부분의 프로젝트가 여전히 GPU에 의존하고 있지만, 다음 영역에서는 TPU 통합이 가능하며, 특히 양자 이후 암호화와 제로 지식 증명의 내러티브 프레임워크 내에서 그렇습니다.

제로 지식 증명 및 확장 솔루션

TPU를 선택해야 하는 이유는 무엇일까요? ZK 증명 생성에는 다항식 연산의 대규모 병렬 처리가 필요하며, 특정 아키텍처 구성에서는 TPU가 이러한 작업을 처리하는 데 있어 범용 GPU보다 훨씬 효율적이기 때문입니다.

Starknet(2계층 확장 방식): STARK 증명은 고속 푸리에 변환과 고속 리드-솔로몬 대화형 오라클 증명에 크게 의존하며, 이러한 계산 집약적 연산은 TPU의 계산 논리와 매우 호환됩니다.
zksync(2계층 스케일링 솔루션): Airbender 증명기는 대규모 FFT 및 다항식 연산을 처리해야 하는데, 이는 TPU가 해결할 수 있는 핵심 병목 현상입니다.
스크롤(2층 확장 방식): Halo2와 Plonk 증명 시스템을 채택했으며, 핵심 동작인 KZG 커밋먼트 검증과 다중 스칼라 곱셈은 TPU의 펄스 아키텍처와 완벽하게 일치할 수 있습니다.
Aleo(개인정보 보호 공개 체인): zk-SNARK 제로 지식 증명 생성에 중점을 두고 있으며, 핵심 연산은 TPU의 전용 컴퓨팅 처리량과 높은 호환성을 갖춘 다항식 수학적 특성에 의존합니다.
Mina(경량 퍼블릭 블록체인): 재귀적 SNARK 기술을 채택합니다. 증명을 지속적으로 재생성하는 메커니즘은 다항식 연산의 반복적인 실행을 요구합니다. 이러한 특징은 TPU의 고효율 컴퓨팅 가치를 강조합니다.
Zcash(프라이버시 코인): 고전적인 Groth16 증명 시스템은 다항식 연산에 의존합니다. 초기 기술이지만, 높은 처리량 하드웨어 덕분에 여전히 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
Filecoin(DePIN, 저장소): 복제 증명 메커니즘은 제로 지식 증명과 다항 코딩 기술을 통해 저장된 데이터의 유효성을 검증합니다.

분산형 AI 및 에이전트 컴퓨팅

왜 TPU를 선택해야 할까요? 이는 TPU의 기본 애플리케이션 시나리오와 정확히 일치하며, 신경망 머신 러닝 작업의 속도를 높이기 위해 특별히 설계되었습니다.

Bittensor의 핵심 아키텍처는 분산형 AI 추론으로, TPU의 텐서 컴퓨팅 기능과 완벽하게 일치합니다.
Fetch(AI 에이전트): 자율 AI 에이전트는 지속적인 신경망 추론을 사용하여 결정을 내리고, TPU는 이러한 모델을 더 낮은 지연 시간으로 실행할 수 있습니다.
Singularity(AI 서비스 플랫폼): 인공지능 서비스 거래 시장인 Singularity는 TPU를 통합하여 기본 모델 실행의 속도와 비용 효율성을 크게 향상시킵니다.
NEAR(퍼블릭 체인, AI 전략적 변환): 온체인 AI 및 신뢰할 수 있는 실행 환경 프록시로의 변환, 이를 기반으로 하는 텐서 연산에는 TPU 가속이 필요합니다.

포스트 양자 암호 네트워크

TPU를 선택해야 하는 이유는 무엇일까요? 포스트 양자 암호의 핵심 연산은 종종 격자에서 가장 짧은 벡터를 찾는 문제와 관련이 있습니다. 고밀도 행렬 및 벡터 연산을 필요로 하는 이러한 작업은 계산 아키텍처 측면에서 AI 워크로드와 매우 유사합니다.

Algorand(공개 블록체인): TPU의 병렬 수학적 컴퓨팅 기능과 높은 호환성을 갖춘 양자 안전 해싱 및 벡터 연산 방식을 채택했습니다.
QAN(양자 저항 공개 체인): 격자 암호화를 채택하는데, 그 기본 다항식 및 벡터 연산은 TPU가 전문으로 다루는 수학적 최적화 분야와 매우 동형입니다.
Nexus(컴퓨팅 플랫폼, ZkVM): 양자 저항성 계산 준비에는 TPU 아키텍처에 효율적으로 매핑할 수 있는 다항식 및 격자 기반 알고리즘이 포함됩니다.
셀프레임(양자 저항 퍼블릭 블록체인): 셀프레임이 사용하는 Lattice 암호화 및 해시 암호화 기술은 텐서와 유사한 연산을 포함하므로 TPU 가속화에 적합한 후보입니다.
아벨리안(프라이버시 토큰): 양자 암호학의 격자 연산에 중점을 둡니다. QAN과 유사하게, 이 기술 아키텍처는 TPU 벡터 프로세서의 높은 처리량을 최대한 활용합니다.
Quantus(공개 블록체인): 양자 이후 암호화 서명은 대규모 벡터 연산에 의존하며, TPU는 표준 CPU보다 이러한 연산을 처리하는 데 있어 훨씬 더 높은 병렬화 기능을 갖추고 있습니다.
Pauli(컴퓨팅 플랫폼): 양자 안전 컴퓨팅에는 수많은 행렬 연산이 포함되는데, 이는 바로 TPU 아키텍처의 핵심 장점입니다.

개발 병목 현상: TPU가 아직 널리 채택되지 않은 이유는 무엇인가?

TPU가 양자 암호화와 제로 지식 증명에서 매우 효율적이라면, 업계에서는 왜 여전히 H100 칩을 구매하기 위해 애쓰는 걸까요?

CUDA Moat: NVIDIA의 CUDA 소프트웨어 라이브러리는 업계 표준이 되었으며, 대다수의 암호화 엔지니어는 CUDA를 기반으로 프로그래밍합니다. TPU에 필요한 JAX 또는 XLA 프레임워크로 코드를 이식하는 것은 기술적으로 어려울 뿐만 아니라 상당한 리소스 투자가 필요합니다.
클라우드 플랫폼 진입 장벽: 고급 TPU는 거의 전적으로 Google Cloud가 독점하고 있습니다. 단일 중앙 집중식 클라우드 서비스 제공업체에 지나치게 의존하는 탈중앙화 네트워크는 검열 위험과 단일 장애점(SPOF)에 직면하게 됩니다.
엄격한 아키텍처: 암호화 알고리즘에 미세 조정(예: 분기 논리 도입)이 필요한 경우 TPU 성능이 급격히 저하됩니다. 반면 GPU는 이러한 불규칙적인 논리를 처리하는 데 있어 TPU보다 훨씬 뛰어납니다.
해시 연산의 한계: TPU는 비트코인 채굴기를 대체할 수 없습니다. SHA-256 알고리즘은 행렬 연산이 아닌 비트 단위 연산을 사용하기 때문에 이 영역에서 TPU는 무용지물입니다.

결론: 계층적 아키텍처가 미래입니다.

Web3 하드웨어의 미래는 승자가 모든 것을 차지하는 경쟁이 아니라 계층적 아키텍처로의 진화입니다.

GPU는 앞으로도 일반 컴퓨팅, 그래픽 렌더링, 복잡한 분기 논리가 필요한 작업 분야에서 주도적인 역할을 할 것입니다.

TPU(및 유사한 ASIC 기반 가속기)는 점차 Web3 "수학 계층"의 표준 구성이 될 것입니다. 이는 특히 제로 지식 증명과 검증된 양자 암호화 서명을 생성하도록 설계되었습니다.

블록체인이 양자 보안 표준으로 이전함에 따라, 거래 서명 및 검증에 필요한 대규모 행렬 연산으로 인해 TPU의 펄스 아키텍처는 더 이상 선택 사항이 아니라 확장 가능한 양자 안전 분산 네트워크를 구축하기 위한 필수 인프라가 될 것입니다.