AI 왕좌의 게임, 엔비디아 자리를 노리고 있다 Challengers Are Coming for Nvidia’s Crown

도전자들이 AI의 왕좌의 게임에서 엔비디아의 왕좌를 노리고 있습니다. 

엔비디아의 AI 지배력을 과장하기는 어렵습니다. 1993년에 설립된 엔비디아는 당시 새로운 개인용 컴퓨터용 그래픽 처리 장치(GPU) 분야에서 처음 두각을 나타냈습니다. 하지만 엔비디아를 세계에서 가장 가치 있는 기업 반열에 올려놓은 것은 PC 그래픽 하드웨어가 아닌 이 회사의 AI 칩입니다. 엔비디아의 GPU도 AI에 탁월한 것으로 나타났습니다. 그 결과, 2019 회계연도 매출이 약 120억 달러에서 2024년 600억 달러로 급증했으며, AI 강자의 주가는 사막의 물만큼이나 희소하고 원하는 수준입니다.

GPU에 대한 접근성은 "AI 연구자들에게 매우 많은 우려 사항이 되었기 때문에 연구자들은 매일 이 문제에 대해 생각합니다. 그렇지 않으면 최고의 모델을 가지고 있어도 재미있게 놀 수 없기 때문입니다."라고 Google DeepMind의 AI 데이터 책임자인 제니퍼 프렌디키는 말합니다. 프렌디키는 구글이 자체 홈스펀 AI 인프라를 보유하고 있기 때문에 대부분의 기업보다 Nvidia에 대한 의존도가 낮습니다. 하지만 Microsoft와 Amazon과 같은 다른 거대 기술 기업들은 Nvidia의 최대 고객 중 하나이며, GPU가 생산되는 즉시 계속 구매하고 있습니다. 언론 보도에 따르면 정확히 누가 그리고 왜 GPU를 확보했는지는 미국 법무부의 반독점 조사 대상입니다.

머신 러닝 자체의 폭발적인 성장과 같은 엔비디아의 AI 지배력은 최근의 변화입니다. 하지만 이는 그래픽 렌더링 외에도 많은 작업에 유용한 일반 컴퓨팅 하드웨어로 GPU를 구축하려는 수십 년간의 노력에 뿌리를 두고 있습니다. 이러한 노력은 AI 워크로드를 가속화하는 데 능숙한 '텐서 코어'를 포함하도록 진화한 엔비디아의 GPU 아키텍처뿐만 아니라 개발자가 하드웨어를 활용할 수 있도록 돕는 소프트웨어 플랫폼인 Cuda에도 적용됩니다.

무어 인사이트 앤 스트래티지의 수석 데이터 센터 애널리스트인 매트 킴볼은 "그들은 대학에서 나오는 모든 컴퓨터 과학 전공자들이 교육을 받고 CUDA를 프로그래밍하는 방법을 알고 있는지 확인했습니다."라고 말합니다. "그들은 도구와 교육을 제공하고 연구에 많은 비용을 지출합니다."

2006년에 출시된 CUDA는 개발자가 Nvidia GPU의 많은 코어를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이는 최신 세대 AI를 포함하여 고도로 병렬화된 컴퓨팅 작업을 가속화하는 데 필수적입니다. 엔비디아가 CUDA 생태계를 구축하는 데 성공하면서 하드웨어는 AI 개발에 대한 저항이 가장 적은 경로가 되었습니다. 엔비디아 칩의 공급이 부족할 수 있지만, AI 하드웨어보다 찾기 어려운 것은 숙련된 AI 개발자뿐이며, 많은 사람들이 CUDA에 익숙합니다.

그렇다고 해서 엔비디아는 비즈니스를 방어할 수 있는 깊고 넓은 해자를 확보하고 있지만, 그렇다고 해서 성을 공격할 준비가 된 경쟁사가 없다는 의미는 아니며 전략도 매우 다양합니다. AMD(Advanced Micro Devices)나 인텔과 같은 수십 년 된 기업들은 자체 GPU를 사용하여 엔비디아와 경쟁하려고 하지만, 세레브라스나 삼바노바와 같은 신생 기업들은 생성 AI 훈련과 추론의 효율성을 크게 향상시키는 급진적인 칩 아키텍처를 개발했습니다. 이들은 엔비디아에 도전할 가능성이 가장 높은 경쟁사입니다.

AMD: The other GPU maker

Pro: AMD GPUs are convincing Nvidia alternatives

Con: Software ecosystem can’t rival Nvidia’s CUDA

Intel: Software success

Cerebras: Bigger is better

SambaNova: A transformer for transformers

Challengers Are Coming for Nvidia’s Crown

https://spectrum.ieee.org/nvidia-ai

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