엔비디아 시총 1조 달러 돌파하며 전례 없는 매출 급증을 예상해 AMD 및 다른 경쟁사들이 추격에 나섰습니다. 매출 급증 예상에 기술계를 충격에 빠트린 3주 동안 월가는 AI 붐의 혜택을 받을 수 있는 다른 칩 회사를 찾고 있었습니다. 그러나 투자자들의 기업분석이 계속되는 와중에도 엔비디아와 나머지 칩 산업 간의 격차는 더 커졌습니다.
엔비디아 시총 1조 달러 돌파, 추격하는 AMD
엔비디아를 따라잡기 위한 시도 중 가장 기대되는 하나는 경쟁사인 AMD에서 선보인 새로운 AI 칩 MI300X입니다. 이 칩에는 원래 엔비디아 성공의 핵심인 비디오 게임용으로 설계된 제품인 GPU와 두 프로세서에 데이터를 공급하는 보다 범용적인 CPU 및 내장 메모리가 포함되어 있습니다.
이 설계는 생성 AI에 사용되는 대규모 모델을 교육하고 적용하는 데 필요한 대량의 데이터를 처리하는 가장 효율적인 방법을 찾기 위해 서로 다른 기술을 결합하려는 칩 제조업체의 시도를 반영합니다.
AMD는 여러 측면에서 Nvidia의 플래그십 H100을 능가할 것이라고 밝혔습니다. 그러나 칩을 고려하고 있는 잠재 고객을 지적할 수 없었습니다. Nvidia의 급증하는 매출의 배경이 된 머신러닝이라는 더 까다로운 작업보다는 사전 훈련된 AI 모델을 적용하는 제품의 AI 추론 처리 능력만 강조했습니다. 또한 올해 마지막 분기까지 새로운 칩의 생산을 시작하지 않을 것이라고 말했습니다.
Bernstein의 분석가인 Stacy Rasgon은 AMD의 새 칩이 내년 상반기에 일반 공급될 때까지 엔비디아의 H100이 시장에 출시되어 엄청난 우위를 점하게 될 것이라고 말했습니다. AMD는 “훨씬 뒤처져 있기 때문에 AI 시장의 찌꺼기만 얻을 수 있습니다. 그러나 그것만으로도 충분할 것입니다.”라고 그는 말했습니다.
무어 인사이트 앤 스트래티지(Moor Insights & Strategy)의 패트릭 무어헤드 분석가는 AI를 둘러싼 칩 전쟁에 대해 “이번 라운드에서 엔비디아는 자유롭고 명확하다”라고 덧붙였다.
AI 반도체 경쟁 기업들
월스트리트는 생성 AI에서 힘을 얻을 수 있는 여러 칩 회사를 선정했습니다. AMD, Broadcom 및 Marvell의 합산 주식 가치의 합계는 지난 달 엔비디아의 놀라운 매출 예측 이후 이틀 동안 약 20% (990억 달러 상당) 증가했습니다. 하지만 이들의 AI 관련 매출은 엔비디아가 장악한 시장에서 나오지 않을 것으로 예상됩니다.
예를 들어 Broadcom은 데이터 통신 제품에 대한 수요 증가와 TPU로 알려진 사내 데이터 센터 칩을 설계하는 구글과의 협력으로 이익을 얻을 수 있습니다. 이달 초 브로드컴은 AI 관련 사업이 지난해 매출의 10%에서 2024년 매출의 약 4분의 1을 차지할 것이라고 예측했습니다.
그러나 대형 AI 모델을 교육하고 적용하는 데 사용되는 프로세서의 수요는 크게 급증하고 주식 시장의 열광을 불러일으키고 있습니다. AMD의 새로운 칩이 월스트리트를 압도하면서 엔비디아의 주식 가치는 2주 전에 처음 도달한 수준인 1조 달러 이상으로 다시 상승했습니다.
AMD CEO 리사 수는 “가까운 미래에 AI가 실리콘 소비의 핵심 동력이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.”라고 말했습니다. GPU 및 기타 특수 칩인 AI 가속기는 훈련 및 실행에 필요한 데이터 집약적인 처리 속도를 높이기 위해 설계되었습니다. AI 가속기 시장이 올해 300억 달러에서 2027년에는 1,500억 달러 이상으로 급증할 것이라고 예측했습니다.
· 인텔과 AMD
AMD 및 인텔과 같은 회사들은 가장 진보된 AI 칩에서 엔비디아와 경쟁하기 위해 고군분투하고 있습니다. 또한 다른 유형의 프로세서 수요를 높이기 위해 생성 AI 시장의 진화를 기대하고 있습니다. 그들은 OpenAI의 GPT-4와 같은 대규모 모델이 기술의 초기 단계를 지배했다고 합니다. 하지만 최근 더 작고 더 전문화된 모델 사용이 폭발적으로 증가하면서 조금 덜 강력한 칩의 매출 증가로 이어질 수 있다고 주장합니다.
인텔의 부사장인 Kavitha Prasad는 “기업 데이터로 모델을 훈련시키려는 많은 고객들도 대규모 AI 모델을 제공하는 회사에 정보를 넘겨주는 위험을 감수하기보다는 집 근처에서 정보를 보관하기를 원할 것”이라고 말했습니다. 그녀는 훈련에 투입할 데이터를 준비하는 모든 컴퓨팅 작업과 함께 인텔이 만든 CPU와 AI 가속기가 더 많은 작업을 처리하게 만들 것이라고 말했습니다.
그러나 ChatGPT와 같은 서비스의 급증으로 인해 데이터 센터에 대한 수요 또한 급변하게 됩니다. 이렇게 되면서 칩 제조업체는 시장이 어떻게 발전할지 예측하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Rasgon은 데이터 센터 고객이 AI 가속기에 지출을 쏟아붓고 있기 때문에 향후 몇 년 동안 CPU 판매가 감소할 수도 있다고 말했습니다.
시장 선점의 효과
급증하는 엔비디아의 AI 사업을 뺏어오려는 경쟁자들은 소프트웨어 부분에서도 큰 도전에 직면해 있습니다. 엔비디아의 칩이 AI 및 기타 애플리케이션에서 널리 사용되는 것은 비디오 게임용으로 설계된 GPU를 Cuda 소프트웨어를 사용하여 다른 작업에 쉽게 프로그래밍할 수 있기 때문입니다.
AMD는 AI 칩에 더 많은 개발자를 끌어들이기 위해 널리 사용되는 AI 프레임워크인 PyTorch와 협력하려는 노력을 강조했습니다. 그러나 Cuda 용으로 이미 개발된 많은 소프트웨어 라이브러리 및 애플리케이션과 일치하려면 아직 갈 길이 멀다고 Rasgon은 말했습니다. 경쟁업체가 엔비디아의 소프트웨어를 따라잡을 수 있으려면 “10년이 걸릴 것”이라고 그는 말했습니다.
무어헤드는 “어느 누구도 지배적인 업체가 있는 산업을 원하지 않습니다. 그러나 현재로서는 생성 AI를 처리할 수 있는 칩의 호황은 엔비디아의 것입니다.”라고 말했습니다.
< 참고 : Nvidia’s rivals struggle to gain ground in generative AI chip war >
