상위 8개 CSP의 2026년 합산 설비투자(CapEx)는7,100억 달러를 넘어설 것으로 전망(2026.02.26)

2026.02.26

DRAMeXchange - 【Market View】Combined CapEx of Top Eight CSPs to Exceed $710 Billion in 2026; Google Leads ASIC Deployment with TPUs, Says TrendForce

 

TrendForce의 최신 AI 서버 시장 분석에 따르면, 글로벌 주요 클라우드 서비스 사업자(CSP)들이 AI 배포 확대와

인프라 고도화를 위해 투자를 대폭 늘리고 있습니다.

 

구글, AWS, 메타, 마이크로소프트, 오라클, 텐센트, 알리바바, 바이두 등 상위 8개 CSP의 2026년 합산 설비투자(CapEx)는

7,100억 달러를 넘어설 것으로 전망되며, 이는 전년 대비 약 61% 증가한 규모입니다.

 

이들 기업은 NVIDIA와 AMD GPU 플랫폼을 지속적으로 도입하는 동시에,

AI 워크로드에 최적화하고 데이터센터 비용 효율을 높이기 위해 ASIC 투자도 확대하고 있습니다.

 

알파벳(Alphabet)의 2026년 설비투자는 1,783억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 전년 대비 95% 증가한 수치입니다.

 

구글은 동종 기업들보다 일찍 자체 ASIC 개발에 착수해 연구개발 측면에서 상당한 경쟁 우위를 확보했습니다.

올해 TPU 로드맵은 차세대 v8 플랫폼으로 전환될 것으로 보입니다.

 

Google Cloud Platform과 Gemini AI 애플리케이션 수요 확대에 힘입어, 2026년 구글에 출하되는 AI 서버 가운데 TPU 기반 시스템 비중은 약 78%에 이를 것으로 전망됩니다. 이에 따라 GPU 기반 시스템과의 격차는 더욱 벌어질 것으로 보입니다.

 

구글은 주요 CSP 가운데 유일하게 ASIC 기반 서버 비중이 GPU 기반 서버보다 더 높은 기업입니다.

 

아마존은 최근 NVIDIA GB300 및 V200 랙 스케일 시스템 도입을 확대하며, 더 높은 전력과 집적도를 갖춘 GPU 플랫폼 배치를 가속화하고 있습니다. 2026년 AWS AI 서버 구축에서 GPU 기반 시스템 비중은 약 60%에 이를 것으로 예상됩니다.

 

ASIC 측면에서는 Trainium 2/2.5에 이어 차세대 Trainium 3가 2026년 2분기부터 양산에 돌입할 것으로 보입니다.

다만 소프트웨어 완성도와 시스템 검증이 진행됨에 따라 출하 모멘텀은 하반기에 더 뚜렷해질 가능성이 있습니다.

 

메타의 2026년 설비투자는 1,245억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 전년 대비 77% 증가할 전망입니다. 메타의 AI 서버는 여전히 NVIDIA와 AMD GPU에 크게 의존할 것으로 보이며, GPU 기반 시스템 비중이 80%를 넘을 것으로 추정됩니다.

 

메타는 단위 연산 비용 절감과 공급업체 의존도 축소를 위해 자체 MTIA ASIC 플랫폼을 고도화하려 하고 있으나,

공급망 소식에 따르면 소프트웨어-하드웨어 튜닝 문제로 실제 출하량은 초기 기대치보다 제한될 가능성이 있습니다.

 

마이크로소프트는 대규모 모델 학습 및 추론 수요에 대해 장기적으로 낙관적인 입장을 유지하며, AI 서버 배치를 위해 NVIDIA 랙 스케일 시스템 도입을 지속하고 있습니다. 또한 고효율 AI 추론을 목표로 자체 Maia 200 칩도 공개했습니다.

 

오라클은 Stargate 및 OpenAI와 연계된 AI 데이터센터 프로젝트를 지원하기 위해

GPU 랙 스케일 시스템 도입을 확대하고 있습니다.

 

중국 측에서는 바이트댄스가 2026년 설비투자 세부 계획을 공개하지는 않았지만, TrendForce는 전체 투자금의 절반 이상이 AI 칩 조달에 투입될 것으로 추정합니다.

 

미국·중국 규제 환경에 따라 NVIDIA H200이 주요 솔루션으로 활용될 전망이며,

동시에 Cambricon 등 중국산 AI 칩 채택도 확대하고 있습니다.

 

텐센트는 클라우드 및 생성형 AI 서비스를 지원하기 위해 NVIDIA GPU를 계속 도입하는 한편, 네트워킹, 데이터센터 인프라, 온라인 AI 애플리케이션 분야에서 자체 ASIC 솔루션을 개발해 연산 자원을 다변화하고 통합 유연성을 강화하고 있습니다.

 

알리바바와 바이두 역시 자체 ASIC 개발을 적극 추진하고 있습니다. 알리바바는 T-head와 Alibaba Cloud를 통해 퍼블릭 클라우드 및 AI 인프라 서비스를 제공하는 동시에, Qwen 대형언어모델과 기업·소비자용 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

 

바이두는 2026년 이후 차세대 Kunlun 칩을 출시해 대규모 AI 학습 및 추론 워크로드를 겨냥할 계획입니다. 동시에 수백 개의 AI 칩을 연결해 시스템 수준의 연산 성능을 끌어올리는 Tianchi AI 서버 클러스터 플랫폼도 고도화하고 있습니다.