인공지능의 중심 플레이어가 된 엔비디아에 대해 알아보겠습니다.
컴퓨터 칩 제조회사 엔비디아의 주가는 지난주 급등하여 회사 가치가 1조 달러를 넘어섰습니다. 이는 빅 테크 애플, 아마존, 알파벳, 마이크로소프트와 함께 1조 달러 규모의 미국 기업들의 엘리트 클럽에 가입한다는 것을 의미합니다.
급등은 최근 발표된 분기 실적에 의해 촉발되었습니다. 엔비디아는 “급증하는 수요”를 충족시키기 위해 칩 생산량을 늘리고 있다고 말했습니다.
엔비디아는 인공 지능(AI) 시스템에 사용되는 칩 시장을 장악하게 되었습니다. 인공지능 분야에 대한 관심은 지난 11월 챗GPT가 공개된 후 열광적인 수준에 도달했으며, 이는 기술 산업을 훨씬 넘어서는 충격을 주었습니다. 연설 지원에서 컴퓨터 코딩 및 요리에 이르기까지 챗GPT는 매우 가능성 있는 AI 애플리케이션임이 입증되었습니다.
챗GPT가 무엇인가요?
이 모든 것은 강력한 컴퓨터 하드웨어 특히 엔비디아의 컴퓨터 칩 없이는 불가능합니다. 원래 컴퓨터 게임을 위해 그래픽을 처리하는 유형의 컴퓨터 칩을 만드는 것으로 알려진 엔비디아 하드웨어는 오늘날 대부분의 AI 애플리케이션을 지원합니다.
AI 인공지능의 중심 플레이어가 된 엔비디아
엔비디아의 시장 평가
Gartner의 반도체 산업 분석가인 Alan Priestley는 엔비디아에 대해 “인공 지능이라는 새로운 것을 가능하게 하는 선도적인 기술 업체입니다.”라고 말합니다. TechInsights의 분석가인 Dan Hutcheson은 “AI에 대한 엔비디아의 의미는 PC에 대한 Intel의 의미와 거의 비슷합니다.”라고 덧붙입니다. 챗GPT는 마이크로소프트 소유의 슈퍼컴퓨터에 엔비디아 그래픽 처리 장치(GPU) 10,000개를 사용하여 훈련되었습니다.
널리 사용되는 A100 GPU의 비용은 $10,000 이상입니다.
엔비디아의 가속 컴퓨팅 부문 총괄 책임자이자 부사장인 Ian Buck은 “그것은 다양한 과학 및 AI 사용 사례를 위해 Nvidia GPU로 구축된 많은 대중에게 공개된 슈퍼컴퓨터 중 하나입니다.”라고 말했습니다.
CB Insights의 최근 보고서에 따르면 Nvidia는 머신 러닝용 GPU 시장의 약 95%를 점유하고 있습니다. 데이터 센터용으로 설계된 시스템에서도 판매되는 엔비디아 AI 칩의 가격은 개당 약 10,000달러(8,000파운드)이지만 가장 강력한 최신 버전은 훨씬 더 비싸게 판매됩니다.
엔비디아는 어떻게 AI 혁명의 중심 플레이어가 되었을까요?
간단히 요약하면 자체 기술에 좋은 타이밍을 더한 과감한 베팅이라고 할 수 있습니다.
엔비디아의 CEO 젠슨 황은 1993년 창립자 중 한 명이었습니다. 당시 Nvidia는 게임 및 기타 응용 프로그램을 위해 더 나은 그래픽을 만드는 데 집중했습니다. 1999년에는 컴퓨터의 이미지 디스플레이를 향상시키기 위해 GPU를 개발했습니다. GPU는 병렬 처리로 많은 작은 작업을 동시에 처리하는 데 탁월합니다. (예: 화면에서 수백만 개의 픽셀 처리)
2006년 스탠퍼드 대학의 연구원들은 GPU가 일반 칩이 할 수 없는 방식으로 수학 연산을 가속화할 수 있다는 또 다른 용도가 있다는 것을 발견했습니다. 우리가 알고 있는 AI의 발전에 결정적인 역할을 한 결정을 내린 것은 바로 그 순간이었습니다. 그는 Nvidia의 리소스를 GPU를 프로그래밍 가능하게 만드는 도구를 만드는 데 투자하여 그래픽 이외의 용도로 사용할 수 있는 병렬 처리 기능을 열었습니다.
이 도구는 Nvidia의 컴퓨터 칩에 추가되었습니다. 컴퓨터 게임 플레이어에게는 필요하지 않은 기능이었고 아마 인식조차 하지 못했을 것입니다. 하지만 연구원들에게는 이 기능이 소비자 하드웨어에서 고성능 컴퓨팅을 수행하는 새로운 방법이었습니다. 현대 AI의 초기 혁신을 촉발시킨 것은 바로 그 기능이었습니다.
2012년에는 이미지를 분류할 수 있는 AI인 Alexnet이 공개되었습니다. Alexnet은 Nvidia의 프로그래밍 가능한 GPU 중 2개만 사용하여 교육을 받았습니다. 훈련 과정은 훨씬 더 많은 수의 일반 처리 칩에서 몇 달이 걸릴 수 있는 것이 단지 며칠밖에 걸리지 않는 결과를 보여줬습니다. GPU가 신경망 처리를 엄청나게 가속화할 수 있다는 발견이 컴퓨터 과학자들 사이에 퍼지기 시작했고, 그들은 이 새로운 유형의 워크 로드를 실행하기 위해 GPU를 구입하기 시작했습니다.
엔비디아는 AI에 더 적합한 새로운 종류의 GPU 개발과 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 더 많은 소프트웨어를 개발하는 데 투자함으로써 우위를 점했습니다. 10년 후 질문에 인간의 반응과 소름 끼칠 정도로 비슷한 챗GPT가 등장했습니다.
2021년 Metaphysic은 Tom Cruise 딥 페이크로 헤드라인을 장식했습니다.
AI 스타트업 Metaphysic은 인공지능 기술을 사용하여 유명인 등의 사실적인 동영상을 제작합니다. 톰 크루즈의 딥 페이크는 2021년에 파문을 일으켰습니다. 모델을 훈련하고 실행하기 위해 수백 개의 Nvidia GPU를 사용하며 일부는 구입하고 다른 일부는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 통해 액세스합니다. 엔비디아 공동 창립자이자 CEO인 Tom Graham은 “우리가 하는 일을 할 수 있는 대안이 없으며, 우리는 경쟁자보다 훨씬 앞서 있습니다.”라고 말합니다.
엔비디아 AI 경쟁기업 분석
그러나 Nvidia의 지배력이 현재로서는 확실해 보이지만 장기적으로는 예측하기 어렵습니다. TIRIAS Research의 또 다른 업계 분석가인 Kevin Krewell은 “Nvidia는 모두가 무너뜨리려는 목표를 등에 업고 있는 회사입니다.”라고 말합니다.
AMD와 Intel은 중앙 처리 장치(CPU)를 만드는 것으로 더 잘 알려져 있지만 AI 애플리케이션용 전용 GPU도 만듭니다. (Intel은 최근에야 경쟁에 합류했습니다.) 구글은 검색 결과뿐만 아니라 특정 기계 학습 작업에도 사용되는 Tensor Processing Unit(TPU)이 있으며 아마존에는 AI 모델 훈련을 위한 맞춤형 칩이 있습니다.
마이크로소프트도 AI 칩을 개발 중인 것으로 알려졌으며, 메타는 자체 AI 칩 프로젝트를 갖고 있습니다. 또한 수십 년 만에 처음으로 Cerebras, SambaNova Systems 및 Habana(Intel에서 인수)를 비롯한 컴퓨터 칩 신생 기업도 등장했습니다. 그들은 인공지능을 위한 GPU의 더 나은 대안을 만드는데 전념하고 있습니다.
영국에 본사를 둔 그래프코어는 인텔리전스 처리 장치(IPU)라고 하는 범용 AI 칩을 제조하는데, 이 칩은 GPU 보다 연산 능력이 더 뛰어나고 저렴합니다. 2016년에 설립된 Graphcore는 거의 7억 달러(5억 6천만 파운드)의 자금을 받았습니다. 이 회사의 고객 중에는 미국 에너지부 국립 연구소 네 곳이 포함되어 있으며, 영국 정부에 새로운 슈퍼컴퓨터 프로젝트에 자사 칩을 사용하도록 압력을 가하고 있습니다.
회사의 공동 설립자이자 CEO인 나이젤 툰(Nigel Toon)은 “[그래프코어]는 현재 존재하고 시간이 지남에 따라 진화할 AI를 수행하기 위한 프로세서를 구축했습니다.”라고 말합니다. 그는 Nvidia와 같은 거대 기업에 맞서는 것이 도전적이라는 것을 인정합니다. Graphcore에도 기술에 액세스할 수 있는 소프트웨어가 있지만 전 세계가 Nvidia GPU에서 실행되도록 AI 제품을 구축한 경우 스위치를 조정하기가 어렵습니다.
Mr Toon은 시간이 지남에 따라 AI가 최첨단 실험에서 상업적 배치로 이동함에 따라 비용 효율적인 계산이 더욱 중요해지기 시작할 것이라고 기대합니다.
Nvidia로 돌아가서 Ian Buck은 경쟁에 대해 지나치게 걱정하지 않습니다. “지금은 누구나 AI가 필요합니다. 어디에 기여할 것인지를 결정하는 것은 다른 사람들에게 달려 있습니다.”라고 그는 말합니다.
< 참고 : Nvidia: The chip maker that became an AI superpower, BBC >
