CPU의 성능 향상률이 낮아짐에 따라 AI 연산을 위한 도메인 특화 아키텍처(DSA)가 핵심 경쟁 분야로 떠오르고 있습니다. NVIDIA의 GPU는 CUDA 생태계와 SIMT 구조를 통해 높은 프로그래밍 가능성을 제공하며, Google TPU는 Systolic Array와 XLA 컴파일러를 활용해 연산 효율을 극대화합니다. AMD Instinct는 강력한 HBM 용량과 칩렛 패키징 기술에 집중하고 있으며, Cerebras WSE는 웨이퍼 전체를 하나의 거대한 칩으로 사용하는 독특한 방식을 채택했습니다. Groq LPU는 결정론적 스케줄링을 통해 낮은 지연 시간을 구현하고, AWS Trainium은 클라우드 환경에 최적화된 수직 통합 모델을 보여줍니다. 현재 AI 칩 시장의 경쟁은 단순한 연산 성능(FLOPS)을 넘어 메모리 대역폭, 시스템 토폴로지, 그리고 소프트웨어 생태계의 완성도로 이동하고 있습니다.