모든 AI 칩 · 추적 중
모든 제조사, 모든 파운드리의 모든 AI 칩. 스펙, 전력, 클라우드 가격, 알려진 구매자, 실시간 공급 긴장도 · 파운드리, 메모리 공급업체, 랙, 데이터센터, 학습된 모델과 교차 연결됩니다.
- 가중 타이트니스68
- 리드타임 배수2.09×
- 설비투자 가속 요인1.85×
- 프런티어 홀드아웃 프리미엄+60
New since Apr 14, 2026
verified on the source page · specs added after review- Zhenwu M890Alibaba T-Headannounced2026-05-20source
T-Head formally debuted the Zhenwu M890 as its latest AI training and inference processor for datacenter use.
- TPU 8tGoogleannounced2026-04-22source
Google announced TPU 8t as its training-focused eighth-generation TPU for AI workloads.
- TPU 8iGoogleannounced2026-04-22source
Google announced TPU 8i as its inference-focused eighth-generation TPU for AI workloads.
등급 래더
프론티어 · 메인스트림 · 특수 · 레거시 · 분기별 평가
하이퍼스케일러에 대량 공급되는 최신 세대 플래그십 칩입니다. 현재 가장 큰 모델을 학습시키는 칩입니다.
와트당 성능
FP16 TFLOPs 대 TDP · 로그 스케일 · 버블 크기 = HBM 용량
왼쪽 위로 갈수록 우수합니다. 다음 선 위에 있는 칩은 4 T/W 효율 프런티어입니다 · 하이퍼스케일에서 전력 예산 싸움이 결정되는 지점입니다. 웨이퍼 스케일과 멀티 다이 슈퍼칩은 전력을 투입해 처리량을 얻기 때문에 오른쪽 위에 위치합니다.
칩 수요 래더
현재 공급이 얼마나 빠듯한지 · 주문 현황과 실적 발표를 바탕으로 직접 선별
공급 메모
- GB200Sold out through 2027 · Oracle, Microsoft, Meta competing
- GB300xAI Memphis + Stargate phase 2
- B200CoWoS-L packaging capacity is the bottleneck
- Ascend 910CChina export-ban alternative · SMIC N7 constrained
- WSE-3G42 Condor Galaxy absorbing most wafers
- B300Ultra variant ramping Q4 2025
이것은 칩별 미리보기이며, 전체 지수는 AI 컴퓨트 수요 지수 에서 확인할 수 있습니다: /compute · 100 이상은 상한이 없으며 시장이 과열되면 250 이상까지 올라갑니다. 하이퍼스케일러 주문 현황과 실적 공시를 바탕으로 매주 업데이트됩니다.
최적 용도
실시간 스펙 데이터에서 산출된 6개 큐레이트 목록
최고 FP16 처리량
FP16/BF16 TFLOPs 상위 5개 · 가격과 전력은 무시 · 순수 연산 성능
최고 효율 (TFLOPs/W)
와트당 FP16 TFLOPs 최고 · 데이터센터 전력 예산을 맞춰 주는 칩
최대 HBM 용량
4000억 이상 파라미터 모델을 단일 노드에 담기 위한 최대 메모리
전체 순위표
Gecko 점수 기준 정렬 · 등급, 최신성, 채택도, 성능 밀도의 복합
| # | 칩 | 제조사 | 점수 |
|---|---|---|---|
| 1 | NVIDIA | 94 | |
| 2 | NVIDIA | 86 | |
| 3 | 83 | ||
| 4 | AWS | 78 | |
| 5 | NVIDIA | 75 | |
| 6 | AMD | 75 | |
| 7 | Huawei | 75 | |
| 8 | 71 | ||
| 9 | NVIDIA | 70 | |
| 10 | AMD | 68 | |
| 11 | AMD | 65 | |
| 12 | Cerebras | 60 | |
| 13 | Intel | 57 | |
| 14 | NVIDIA | 55 | |
| 15 | NVIDIA | 55 | |
| 16 | Meta | 52 | |
| 17 | 49 | ||
| 18 | Microsoft | 42 | |
| 19 | Groq | 34 | |
| 20 | NVIDIA | 31 |
제조사별
기업 10곳 · 파운드리 3곳 · 국가 2곳
자주 묻는 질문
실시간 데이터셋에서 추출 · 매일 업데이트
현재 FP16 TFLOPs가 가장 높은 AI 칩은 무엇인가요?
NVIDIA GB300(Grace Blackwell Ultra)이 슈퍼칩당 약 5000 TFLOPs로 밀집 FP16 처리량 1위이며, GB200이 4500 TFLOPs로 뒤를 잇습니다. Cerebras WSE-3는 웨이퍼당 125000 TFLOPs에 달하지만 근본적으로 다른 아키텍처입니다 · 웨이퍼 하나에 GPU 약 50개에 해당하는 연산 자원이 들어 있습니다.
와트당 효율이 가장 높은 AI 칩은 무엇인가요?
출하 중인 칩 가운데 Google TPU v7(Ironwood)과 NVIDIA B200이 와트당 FP16 TFLOPs에서 선두입니다. Trillium(TPU v6e)이 바짝 뒤따릅니다. 추론 중심 설계(Ironwood, Groq LPU)는 학습 전용 회로를 생략하기 때문에 와트당 성능에서 우세한 경향이 있습니다.
NVIDIA 외에 AI 칩을 제조하는 회사는 어디인가요?
BenchGecko에서 추적하는 양산형 AI 가속기 제조사는 10곳입니다 · NVIDIA, AMD, Google, AWS, Intel, Microsoft, Meta, Huawei, Cerebras, Groq 등. NVIDIA가 외부 판매를 주도하지만, 하이퍼스케일러들은 의존도를 낮추기 위해 자체 설계 실리콘(Trainium2, TPU v7, Maia 100, MTIA)의 출하를 늘리고 있습니다.
AI 칩은 어느 파운드리에서 생산하나요?
추적 중인 칩의 90%가 TSMC에서 생산됩니다. GlobalFoundries는 Groq의 14nm LPU를 담당합니다. SMIC는 미국 수출 규제에 대한 주된 대응으로 N7 공정에서 Huawei의 Ascend 910C를 생산합니다. TSMC의 첨단 공정(N5/N4/N3)은 현세대 NVIDIA, AMD, AWS, Google, Microsoft 실리콘의 병목 구간입니다.
어떤 칩을 "프런티어" 등급으로 분류하는 기준은 무엇인가요?
프런티어는 2025-2026년에 출하되고 하이퍼스케일러가 대량 주문하는 현세대 플래그십을 뜻합니다. 메인스트림은 현세대 비플래그십 또는 아직 배치 중인 이전 세대 플래그십(H100, H200, MI300X)입니다. 특수 목적은 웨이퍼 스케일, LPU, MTIA 등 맞춤 설계입니다. 레거시는 단종되었거나 단계적으로 퇴출 중인 칩(A100, V100)입니다. 등급은 분기마다 검토합니다.
BenchGecko는 칩 데이터를 어디서 가져오나요?
사양은 제조사 데이터시트, 구매처 공시는 SEC 10-K 제출 문서와 실적 발표 녹취록, 시간당 가격은 클라우드 제공업체 API 가격, 출시일은 공개 보도자료를 기준으로 합니다. 모든 칩 상세 페이지에 출처 링크가 포함됩니다. 유료 장벽 데이터 없음 · 벤더 후원 순위 없음 · 모든 내용을 재현할 수 있습니다.
관련 항목
Compute 그래프를 계속 탐색하십시오