미국 빅테크: 엔비디아 잡아야한다

 

🏢 독점기업은 큰돈을 벌어들입니다. 최근 AI 반도체 시장을 장악한 엔비디아를 보면 느낌이 오죠. 이런 엔비디아의 독주는 단순히 AI 반도체라는 하드웨어 덕만은 아닙니다. AI 개발에 최적화된 소프트웨어 '쿠다(CUDA)'의 역할도 컸죠. 그런데 최근, 구글, 인텔 등의 기업이 여기에 도전장을 던졌습니다.

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부상하는 AI 산업, 거대 공룡 엔비디아

🦖 AI 반도체 거대 공룡 엔비디아

AI 반도체 시장에서 엔비디아의 영향력은 막강합니다. 시장 점유율이 98%에 달한다는 조사까지 나왔는데요. 실적도 고공행진 중이죠. 작년 1분기 0.82달러에 그쳤던 주당순이익(EPS)은 2분기 2.48 달러로 급등했고, 3분기(3.71달러)와 4분기(4.93달러)까지 가파른 상승세를 이어갔습니다.

CUDA 가 뭐야❔

엔비디아의 성장 배경엔 AI 개발 소프트웨어인 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 가 있습니다. AI 연산을 위해서는 엄청나게 많은 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는데요.

 

병렬 연산에 특화된 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)는 여기에 딱 맞는 반도체입니다. 이때 GPU가 AI 연산을 수행하도록 명령을 내려줘야 하는데, CUDA 는 이 프로그램을 만드는 데 필수인 소프트웨어입니다. 이미 AI 개발에 필요한 각종 도구가 CUDA를 기반으로 발전해 왔기 때문이죠.

🥇 엔비디아의 일등 공신

엔비디아는 2006년부터 쿠다를 무료로 배포하면서 개발자를 끌어들였습니다. 당시엔 그래픽 처리에만 활용되던 GPU의 병렬 연산 능력을 다른 분야에도 적용할 수 있도록 만드는 도구로 등장했습니다. 이를 통해 천문학, 물리학 등에 다양한 분야로 GPU 활용처가 넓어졌습니다.

 

이후 수많은 코드가 CUDA 플랫폼에 축적되면서 네트워크 효과를 내기 시작했는데요. 현재는 전 세계 약 400만 명의 개발자가 사용하는 업계 표준으로 자리 잡았습니다. 그런데 쿠다는 엔비디아의 반도체에서만 구동되기 때문에 AI 개발자는 엔비디아 반도체를 쓸 수밖에 없습니다. 마치 애플의 iOS와 아이폰처럼, 쿠다와 엔비디아 GPU를 중심으로 고유한 생태계가 구성되는 겁니다.

 

🔍 네트워크 효과: 상품이나 서비스의 가치가 사용하는 사람이 늘어남에 따라 같이 커지는 효과를 의미합니다. 카카오톡, 인스타그램, 이메일 등 메신저 플랫폼이 네트워크 효과를 누리는 분야입니다.

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엔비디아 독주 막기 위해 뭉친다

💢 엔비디아 칩? 너무 비싸다!

독점적 생태계를 이용해 엔비디아는 큰 이익을 보는 중입니다. 엔비디아의 주력 칩 ‘H100’은 개당 2만5천 달러~4만 달러라는 높은 가격에도 수요가 공급을 압도합니다. 지금 주문해도 1년 후에나 받을 수 있을 정도로 인기가 뜨겁습니다.

🙌 빅테크 연합

이에 구글과 인텔을 중심으로 엔비디아의 생태계에 대항하는 움직임이 감지됩니다. 구글, 인텔, 퀄컴, 삼성전자, ARM 등 주요 기술 기업이 기술 컨소시엄 UXL를 결성하고 CUDA를 대체할 소프트웨어 개발에 착수했는데요.

 

어떤 반도체를 사용하더라도 실행할 수 있는 AI 개발 소프트웨어를 만드는 게 목표입니다. 이들은 아마존, MS 등에도 동참을 요청하며 파트너를 찾아 나섰죠.

 

🙏 인텔-네이버 연합

한편, 인텔은 네이버와도 손을 잡았습니다. 엔비디아 생태계에서 벗어나 별도의 AI 플랫폼을 통해 AI 서비스를 제공하겠다는 의도입니다. AI 칩 역시 엔비디아가 아닌 인텔 제품을 사용할 계획입니다.

중앙일보

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쿠다, 진짜 대체될까?

👊 엔비디아 대항, 성공은 글쎄

다만, 엔비디아 생태계에 균열을 낼 수 있을지는 미지수입니다. 엔비디아의 경쟁사 AMD는 지난 2016년, CUDA 에 대항해 ROCm을 출시했고, 인텔 역시 2020년 12월 원 API라는 소프트웨어를 내놨지만 별다른 반응을 끌어내지 못했던 걸 생각하면, 성공으로 이어질 거란 확답은 어려운 것입니다.

📈 시장은 커질 듯

그래도 성공 여부와 상관없이 반(反) 엔비디아 동맹은 시장 확대에 기여할 것이란 전망도 나옵니다. AI 경쟁에 불이 붙으면 자연스레 전체 시장의 파이가 커진다는 설명이죠. 자동차, 로봇, 가전 등으로의 AI 플랫폼 확대도 AI 수요를 증가시킬 호재로 기대를 모읍니다.