엔비디아,tsmc,메타,노보노디스크,테슬라,일리아릴리 보세오

ㅇㅇ · 2024.09.26 18:46:25

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[애플경제 전윤미 기자] AI칩 시장의 80~90%를 장악하고 있는 엔비디아에 도전하는 경쟁사들이 많다. 엔비디아 역시 이들 맹렬한 경쟁사들을 따돌리는 ‘수성(守城)’ 전략에 부심하고 있다. 최근 이 회사의 제품 출시 흐름과 가격 정책은 이를 시사하고 있다. 그럼에도 불구하고, 시장에선 “엔비디아를 따라잡는 건 현재로선 불가능한 일”이라는 분위기가 선명해지고 있다.

특히 많은 기술매체들은 “경쟁업체들이 자체 칩을 개발하는 등 엔비디아 독식체제에 도전하고 있지만, 품질과 활용도 등 모든 면에서 엔비디아 제품을 쓰지 않을 수 없는 상황”이라고 진단했다. 그 중 비즈니스 인사이더는 “그 어떤 경쟁업체들도 엔비디아의 승승장구에 지장을 줄 만큼 뚜렷한 성과는 거두지 못하고 있는 시정”이라고 했다.

“품질, 활용도 등 ‘엔비디아’ 만한 제품 없어”

한 발 나아가서 엔비디아 아성을 결코 무너뜨리지 못할 것이란 전망도 나온다. 대표적으로 ‘월스트리트저널’은 “경쟁자들 가운데 자체 칩을 개발한 아마존은 지금까지 거의 성공하지 못하고 있다고 봐야 한다”고 했다. 뿐만 아니다. 마이크로소프트, 메타, 구글 모두가 자체 AI칩을 개발하긴 했지만, 아직은 실전에 이를 적용하지 못하고 있다. 역시 엔비디아의 GPU 등 소프트웨어를 따라갈 수가 없기 때문이다.

또 다른 VC 투자자는 “엔비디아와 경쟁하려는 시도조차 매우 어리석은 투자가 될 것”이라까지 비즈니스 인사이더에 밝혔다.

그럼에도 불구하고 수많은 스타트업이 엔비디아 아성에 도전하고 있다. 이들은 그러나 아직은 그 힘이 미미한 수준이다. 대부분은 엔비디아의 유명한 SW플랫폼 ‘쿠다(CUDA)’의 일부 필요한 기능을 본따거나, 특정 용도의 컴퓨팅 작업 부하에 맞는 기능을 위해 기존 엔비디아 제품의 기준을 조정하는 수준이다.

자체 칩을 개발한 경쟁사들은 엔비디아 특유의 AI툴 개발을 위한 고가의 집약적인 학습 훈련 요소엔 감히 접근하지 못하고 있다. 워낙에 기술이 탁월하기 때문이다. 그래서 AI추론 작업, 즉 기존이 학습을 기반으로 질문에 답하거나 결론을 도출하고 결과를 모니터링하는 수준의 제품에 머무르고 있다.

AMD 등 엔비디아 신경쓰이는 적수도 있어

물론 엔비디아로서도 경쟁업체들의 도전이 크게 신경이 쓰이긴 한다. 특히 모건 스탠리는 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 사촌 리사 수가 경영을 맡고 있는 AMD(Advanced Micro Devices)에 대해 크게 우려하고 있다고 전했다. 이에 따르면 엔비디아는 최근 AMD를 염두에 두고, 시장 점유율을 지키기 위해 로드맵 흐름을 가속화하며, 더욱 공격적인 가격정책을 구사하고 있다. 이는 “AMD가 가장 위협적인 존재로 특히 엔비디아의 신경을 건드린 결과”라는 해석이다.

더욱이 모건 스탠리에 따르면 엔비디아의 칩 공급이 증가함에 따라 AMD도 덩달아 분발하고 있다. 특히 단기적으론 전원 공급 장치가 GPU와 전반적인 AI 컴퓨팅 성능을 제한하는 요소가 되면서 엔비디아는 새로운 도전에 직면하고 있다는 분석이다.

엔비디아 CEO 젠슨 황. (출처=비즈니스 인사이더)

그럼에도 엔비디아와 AMD의 격차는 여전히 비교조차 하기 힘들 정도다. 엔비디아는 2024년 1분기에 260억 달러의 매출을 올렸고, AMD는 55억 달러를 기록하는데 그쳤다. 그러나 AMD는 수많은 클라우드를 통해 자사 제품을 공급함으로써 결코 만만한 상대가 아니라는 분석이다. Nvidia와 마찬가지로 AMD는 클라우드에 구애받지 않지만, 아마존이나 마이크로소프트와 같은 클라우드 제공업체에서 개발 중인 많은 GPU는 내부 클라우드 서비스와 호환되지 않는다.

시장 점유율이 70%에서 90% 사이인 엔비디아로서도 분명 적극 방어에 나서야 할 만큼 시장은 변하고 있다. 특히 가격에 더욱 민감해질 수 밖에 없는 상황이다. 총 마진이 70%가 넘는 엔비디아는 앞으로 단가를 낮출 여지가 있긴 하다. 그러나 엔비디아의 최대 공급업체인 대만의 TSMC가 곧 제조 원가를 올릴 수 있다고 밝힌 바가 있어, 엔비디아의 부담도 증가할 수 밖에 없다.

TSMC 원가부담 불구, “예정대로 신제품 출시”

그럼에도 엔비디아는 예정된 스케줄대로 연간 신제품 출시 계획을 실행할 것으로 보인다. 이것이야말로 가장 분명한 방어책으로 보고 있기 때문이다. 업계 전문가들은 특히 엔비디아의 신제품 ‘블랙웰’을 주시하고 있다. ‘블랙웰’ 출시가 엔비디아에 도전하고 있는 경쟁사들에게 미칠 영향, 그리고 이에 대한 투자자들의 기대가 가장 큰 변수로 떠오르고 있다.

젠슨 황은 앞서 “블랙웰은 엔비디아의 차세대 칩으로서, 현재 생산 중이며 올해 말에 출시될 예정”이라고 밝힌 바가 있다. 모건 스탠리에 따르면 블랙웰이 예상보다 빨리 출시되면서, 경쟁사들과의 격차를 더 벌일 수도 있다.

분명 현재로선 엔비디아가 가장 주목하고 있는 경쟁사는 AMD다. 그러나 AI 컴퓨팅에 대한 시장의 요구수준은 AMD의 GPU를 뛰어넘는다는 관측이다. 오히려 최근 더욱 눈길을 끄는 것은 브로드컴(Broadcom)이다. 이 역시 엔비디아에게 타격을 줄만한 경쟁자는 아니지만, 만만찮은 기술력으로 주목을 받고 있다.

최근엔 AMD보다 브로드컴이 더 위협적

이 회사는 아주 뛰어난 품질의 GPU를 공급하지는 않지만, 프로세서 간 대량의 고속 데이터 이동을 가능하게 하는 네트워킹 구성 요소를 제공한다. 이를 통해 AI에 필요한 대량의 병렬 컴퓨팅이 가능해진다.

사실 이런 기능 때문에 엔비디아가 지난 2019년에 ‘멜라녹스’를 인수한 바 있다. 이는 엔비디아가 좀더 원대한 비전을 실현하기 위해 꼭 필요한 AI 데이터 센터를 실현하기 위한 중요한 요소로 꼽힌다. 그런 기술을 다름 아닌 브로드컴이 갖고 있어 더욱 엔비디아로선 주목할 수 밖에 없다.

이에 모건 스탠리는 “엔비디아에 비해 AMD의 역량은 여전히 불확실한 반면, 브로드컴은 나름대로 시장 점유율을 높일 수도 있을 것”이라고 내다봤다. 이 말을 뒤집어보면, 여전히 엔비디아의 아성을 돌파할 만한 경쟁자는 나타나지 않고 있다는 뜻이기도 하다.

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인공지능(AI) 기술의 발전은 앞으로 얼마나 더 이뤄질까. 챗GPT 열풍이 계속되는 가운데 개발사 오픈AI가 더 창의적인 언어모델 GPT-4를 내는가 하면, 마이크로소프트는 자연어 명령만으로 문서 작업을 해주는 ‘마이크로소프트 365 코파일럿(Copilot)’을 공개했다. 이처럼 무서운 속도로 등장하는 AI 신기술은 인류에게 놀라움과 두려움을 함께 안겨주는 상황.

그런데 이 AI를 이야기하면서 빼놓을 수 없는 기업이 하나 있다. 바로 미국 실리콘밸리에 있는 엔비디아라는 반도체 설계업체다. 처음 엔비디아는 좀 더 실감나고 재미있게 게임을 하기 위한 그래픽 카드를 개발하면서 시작했다. 그 기술이 토대가 돼 지금은 거의 모든 AI 기술을 뒷받침하는 IT 기업으로 자리매김했다. 시장조사업체 딜로이트에 따르면, 엔비디아는 AI반도체 시장의 97%를 차지하고 있다.

김선욱 엔비디아 테크니컬마케팅 이사

쟁쟁한 AI 솔루션과 서비스 기업 사이에서 엔비디아가 목소리를 낸 것도 이 같은 이유에서다. 바이라인네트워크가 16일 서울 과학기술컨벤션센터에서 개최한 ‘챗GPT와 생성AI가 만드는 미래’ 콘퍼런스에서 김선욱 엔비디아 테크니컬마케팅 이사는 엔비디아가 어떻게 AI 세계를 점령해 왔는지 설명했다.

사실 컴퓨터가 돌아가는 구조 자체는 매우 단순하다. 그저 입력된 데이터는 메모리에 임시 저장하고, 중앙처리장치(CPU)는 메모리로부터 전송 받은 데이터를 순차적으로 처리하면 된다. CPU는 한 번에 데이터 하나만을 처리할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 과거에는 이 데이터 규모가 매우 작았기 때문에 별도의 가속기 없이도 사용자가 수월하게 작업을 할 수 있었다.

하지만 기술이 발전하고 AI와 딥러닝이라는 개념이 등장하면서 CPU가 처리해야 할 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어났다. CPU는 한 번에 하나의 데이터만 처리할 수 있기 때문에 병목현상을 피할 수 없었다. 이에 업계는 AI가속기, 즉 AI반도체를 찾기 시작했다. 이 때 주목받은 것이 바로 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)다.

GPU는 한 번에 다량의 데이터를 처리하는 병렬 처리 구조를 가졌다. 한 번에 많은 양의 데이터를 학습하고 처리해야 하는 AI를 구현하기에 적합하다. 과거에는 그저 대용량의 그래픽 처리를 수월하게 하기 위한 목적으로 GPU가 사용됐지만 AI가 발전하면서 새로운, 그것도 성장 가능성이 무한한 사용처를 찾게 된 것이다.

김선욱 이사는 “단순히 실감나는 게임에 사용됐던 GPU는 점차 과학 연구 알고리즘에 사용되기 시작했다”며 “인공지능과 딥러닝 기술의 발전으로 엔비디아도 주목받게 됐다”고 말했다.

그런데 GPU는 그간 사용되던 CPU 시스템과 구조가 다르기 때문에 사용하기가 까다롭다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 엔지니어가 자사 GPU를 사용해 더 많은 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 소프트웨어 풀스택을 라이브러리로 지원한다. 김 이사는 “엔비디아는 GPU 프로그램을 사용하지 못해도 그저 데이터만 집어넣으면 될 정도로 풀스택의 라이브러리를 제공한다”며 “따라서 GPU를 이용해 쉽게 AI 서비스를 구현할 수 있다”고 말했다.

최근 제공하는 GPU는 트랜스포머에 좀 더 최적화했다. 여기서 트랜스포머는 문장 속 단어와 어순 간 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경 모델을 말한다. 엔비디아가 올해 1월 출시한 GPU H100은 트랜스포머 엔진 강화에 적합하다. 엔비디아 H100을 8개 붙인 엔터프라이즈용 가속기 DGX H100은 초거대 AI를 뒷받침하는 서버, 데이터센터에 잘 맞는다.

더 나아가 엔비디아는 그간 개발한 AI 솔루션, 데이터센터 인프라 기술 기반의 AI 가상 세계, 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 지원한다. 옴니버스는 엔비디아의 작업용 메타버스 플랫폼을 말한다. 3D 디자인 협업이나 시뮬레이션이 필요할 때 옴니버스 플랫폼을 사용할 수 있다. 김선욱 이사는 “옴니버스는 현실과 완벽하게 동기화되면서 물리적인 요소를 모두 반영한 AI 지원 가상 시뮬레이션”이라고 강조했다.

이어서 김 이사는 “옴니버스는 다른 데이터와 애플리케이션을 통합하고 완전한 호환을 지원한다”며 “최근 옴니버스를 사용하는 회사들이 늘어나고 있다”고 덧붙였다.

AI의 발전이 얼마나 더 이뤄질 지 묻는다면, 이는 아마 인간이 상상하는 만큼이라고 답할 수 있겠다. AI 기술 자체가 인간이 제공한 데이터를 재료 삼아 인프라 기술로 조리해 만들어진 것이기 때문이다. 하지만 기술이 발전할수록 사람들은 또 상상하고, 이는 또 기술 발전을 불러올 것이다. AI반도체 시장을 제패하고 있는 엔비디아가 이후에도 초거대 AI 시장에서 영향력을 가질 수 있는 이유다.

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