안녕하세요 뷰스레터 구독자 여러분, 새로운 스핀오프 레터, [비저너리(Visionary)]로 찾아뵙는 김세진입니다.약 4년 전이었습니다. 홍콩에서 날아온 한 암호화폐 거래소 대표 A씨가 자신이 산업을 재편할 거래소를 만들고 있다며 저에게 접촉했습니다. 당시(그리고 지금도) 업계엔 거래소 외 이렇다 할 비즈니스모델이 없는 상태였죠. 그가 내뱉은 거래소란 단어에 “또 거래소야?”라는 생각이 먼저 들었습니다. 그런데 그가 말한 건 당시 유행하던 일반 거래소나 탈중앙 거래소(DEX, 운영 주체 없이 스마트계약 시스템으로 구동되는 거래소)가 아니었습니다. 파트너사끼리 거래량을 공유하면서 현지에 맞는 컴플라이언스(준법감시)를 탑재한 거래소 제작 솔루션이었죠. 크립토 사업모델에도 ‘클라우드’ 컨셉을 도입한 점이 흥미로웠습니다. 4년이 지난 지금 그의 소식은 더 이상 들리지 않습니다. 고객사를 끌어들여 유의미한 거래량을 확보하는 건 다른 얘기였으니까요. 중요한 건 기술 세계에서 클라우드는 지금도 ‘힙한’ 아이템이라는 것입니다. 분산형 클라우드, 소버린AI같이 약간 말은 다르지만요.
미국의 반도체 '르네상스'가 시작됐습니다. 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 한국 기업과 TSMC, 인텔 등 모든 반도체 기업이 미국 투자를 확대하며 AI칩 시장 경쟁에 돌입했습니다. 특히 SK하이닉스는 39억달러를 투자해 인디애나주에 첨단 패키징 공장을 건설할 예정입니다. 이는 인디애나 주의 단일 기업으로는 최대 규모의 투자입니다.문제는 인력입니다. 기업들의 공격적인 투자가 이뤄지고 있지만, 뚜렷한 인력확보 대책이 없다는 점이 리스크 요인으로 떠오르고 있습니다. 미국에 투자하는 반도체 기업들이 늘어나고 있기 때문에 경쟁사들간 인력 충원 경쟁도 피할 수 없게 됐습니다. '인력 스틸' 경쟁이 벌어질 판입니다. 업계에서도 첨단 패키징 제조 공장을 운영하려면 수백 명의 엔지니어가 필요하다고 입을 모으고 있습니다. 기업들은 일단 투자, 진출하는 지역의 대학들과 협력하는 방식으로 인력을 확충할 전망입니다. SK하이닉스는 일단 인근 퍼듀 대학교와 반도체 연구개발과 인력 양성 분야에서 협력하기로 했습니다. 또 앞서 텍사스주 테일러시에 진출한 삼성전자도 텍사스대학교(UT)에 370만달러를 지원하면서 반도체 인력을 확보할 계획을 세웠습니다. 👉 2033년 제조업 인력 190만 명 부족... 바이든 정부도 지원책 반도체 분야에만 국한되는 상황은 아닙니다. 최근 컨설팅 기업인 딜로이트와 제조업 인스티튜트(MI)가 내놓은 보고서에 따르면 2024년부터 오는 2033년까지 제조 부문에 최대 380만 명의 노동력이 필요한 것으로 조사됐습니다. 만약 현 상태가 유지된다면 190만 명의 관련 인력이 부족할 수 있는 것으로 나타났습니다. 반도체 육성법과 같은 주요 법안들이 미국 제조업에 대한 투자를 강화하면서 산업 근로자에 대한 필요성이 커진 탓입니다. 많은 제조사들이 자동화와 숙련된 인력 충원이라는 두 마리 토끼를 쫓고 있습니다. 자동화 역시 새로운 기술을 확보한 인력이 뒷받침되어야 하는데요. 지난 5년 동안 제조 부문에서 시뮬레이션과 소프트웨어 기술에 대한 수요가 75%나 급증했습니다. 일부 제조업체들은 재소자 출신들을 고용하고 있다. 오하이오주에 있는 느헤미야 제조업(Nehemiah Manufacturing)은 전직 수감자 출신 직원 고용을 통해 인력조달 어려움을 해결했다. 타이드 휴대용 펜, 세탁얼룩제 제거, 세제 등을 생산하는 이 업체는 170명의 전직 수감자들에게 제 2의 인생을 살 수 있는 기회를 제공하고 있다. 포춘지에 따르면 전체 직원의 70%에 해당하는 인력이다. 이 회사는 직원들을 '존중'하는 기업문화를 기반으로 이직율을 크게 낮췄다. 제조업 표준인 40%를 크게 밑도는 15%에 불과한 것으로 조사됐다. 또 평균 근로자 근속 기간은 7년이었다. 업계 평균은 5년에 불과하다. 회사 측은 "낮은 이직률로 인해 온보당 비용을 연간 31만 5000~52만 5000달러까지 낮출 수 있었다"고 밝혔다. 배터리 부문에서는 바이든 행정부가 손을 쓰고 있는 것으로 보입니다. 미 에너지부(DOE)는 노동부(DOL)와 협력해 지난달 배터리 노동력 이니셔티브(BWI)의 배터리 머신 조작 교육을 위한 국가 지침 표준을 발표했습니다. 새 표준에 따라 에너지부의 국립에너지 기술 연구소는 4월부터 관련 교육을 시작하며, 아르곤 국립연구소도 올여름부터 인력 양성에 나선 계획입니다.
샘 알트만 오픈AI 최고경영자(CEO)는 동부서주하고 있습니다. 그의 빅픽쳐 중 하나는 인공지능(AI) 서비스의 핵심인 반도체부터 에너지, 데이터센터 용량 확대를 위한 글로벌 연합입니다. 이를 위해 각국 정부 및 민간 리더들을 만나고 있죠.11일(현지시각) 블룸버그에 따르면 알트만 창업자는 최근 아랍에미리트(UAE)를 찾아 투자자와 정부 관리들을 만나 대규모 AI 인프라 지원 방안에 대해 논의할 것으로 알려졌습니다. 앞서 서방 국가 관계자들과도 이 사안을 논의했고, 조만간 미국 워싱턴D.C에서도 회의를 개최할 예정입니다. 최근에는 지나 러몬도 미국 상무부 장관도 만났습니다.알트만과 전 세계 관계자들의 잇단 회동은 이전에 알려진 것보다 더 광범위하게 AI 동맹이 형성되고 있음을 의미합니다. 알트만은 이른바 AI '올인원' 계획을 위해 단순 소프트웨어에 그치지 않고 산업에 필요한 반도체 핵심칩, 그리고 거기에 필요한 에너지 발전소까지 직접 구축하고 있죠. 이에 그는 글로벌 투자자들로부터 수십억달러를 모금하려는 계획을 갖고 있습니다. 여기서 모은 자금은 반도체 제조 공장 네트워크를 구축하는 데 사용할 계획입니다. 👉 AI동맹 확산 가운데 일본, 아시아 맹주로 부상샘 알트만 CEO는 이런 구상을 현실화하기 위해 중동과 아시아 각국을 돌며 손정의 소프트뱅크 회장, 세계 최대 국부펀드 중 하나인 싱가포르 테마섹 등과 만나 투자 논의에 나서는 등 AI왕국 건설에 박차를 가하고 있습니다. 알트만은 “에너지 및 데이터센터 용량 공급 확대를 위해 혁신적인 에너지원이 필요하다”면서 "더 저렴한 태양광 발전이나 핵융합 기술이 AI 개발을 촉진할 수 있다"고 제안한 것으로 알려졌습니다.이때 중국·러시아에 대항하는 미국과 일본의 밀월 관계도 눈에 띕니다. 일본은 최근 미국 빅테크 기업들을 공격적으로 유치하고 있죠. 오픈AI는 이달 중 도쿄에 아시아 최초로 지사를 설치하고 본격적인 기업 맞춤형 서비스를 제공할 계획입니다. 엔비디아는 작년 말 조인트벤처를 통해 일본에 반도체 공장을 설립하겠다는 뜻을 밝힌 데 이어 사쿠라인터넷과 소프트뱅크 등 일본 기업에 그래픽처리장치(GPU)를 제공할 예정이죠. 마이크로소프트(MS)는 일본 내 데이터센터 확충에 2년간 29억 달러(약 3조9000억원)를 투자할 것으로 알려졌습니다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI와 클라우드 인프라를 지원하고자 2027년까지 일본에 별도로 150억 달러를 투자할 예정이고, 구글과 MS는 AI 기반 모델을 개발하는 일본 기업에 컴퓨팅 리소스를 제공할 것이라고 밝혔습니다.왜 미국 빅테크 기업들은 기술 인프라와 인력, 그리고 스타트업 생태계가 우수한 한국이 아닌 일본으로 향하고 있는 것일까요? AI 패권 전쟁이 본질적으로 '미국과 중국'의 대결이기 때문입니다. 미국의 비즈니스 리더들은 여야 구분없이 "중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르고 있기 때문에 더 투자 해서 이겨야 한다"고 입을 모으고 있는 상황입니다. 여기에 2024년들어 핵심이 서비스보다 'AI 칩' 등 인프라 경쟁으로 흐르고 있습니다. 한국은 북한 이라는 지정학적 리스크가 크고 일본보다는 중국 경제 의존도가 크다고 판단하고 있는 것입니다. 하지만 지정학적 리스크에서는 이스라엘도 만만찮은데 빅테크 기업들이 이스라엘 투자는 꺼리지 않는다는 점에서 한국의 경쟁력과 AI 패권전쟁 전략을 재검토할 필요가 있어 보입니다.
리사 수 박사는 AMD의 CEO이자 의장이다. AMD(Advanced Micro Devices)는 세계에서 가장 빠르게 성장하는 반도체 회사 중 하나다. 리사 수 박사는 2012년 AMD에 합류했다.그녀는 다른 빅테크 실리콘밸리 임원들처럼 유명 인사는 아니다. 하지만 10년 넘게 AMD를 이끌며 조용히 미국 기술 업계의 최고 자리에 올랐으며 최근 다시 주목받기 시작했다. 이번 달 발표된 포브스의 연례 억만장자 명단에 새로이 이름을 올렸기 때문이다. 그녀는 생성 AI 붐으로 억만장자가 됐으며, 현재 순자산은 약 13억 달러로 추정된다. 수 CEO의 영향력은 AMD를 넘어섰다. 협업, 혁신, 전략적 사고에 중점을 둔 그녀의 리더십 스타일은 널리 찬사를 받고 있다. 글래스도어 조사에 따르면, CEO로써 그녀에 대한 직원들의 지지율은 99%를 기록하며 압도적인 지지를 받고 있다. 수 CEO는 반도체 엔지니어링 전문가로서도 존경받는다. 산업 현장에 몸 담그고 있으면서 40편 이상의 기술 논문을 발표했으며, 2009년에는 전자전기공학회의 펠로우로 선정됐다.지난 2018년에는 미국 공학한림원 회원으로 선출됐으며, 글로벌 반도체 협회의 모리스 창 박사 모범 리더십 상을 수상했다. 2020년에는 포춘이 선정한 '올해의 비즈니스 인물' 2위에 선정됐다. 미국 예술과학 아카데미에 선출되어 그레이스 호퍼 기술 리더십 아비상을 수상했다. 2021년에는 IEEE로부터 반도체 분야 최고 영예인 로버트 노이스 메달을 수상했으며, 바이든 대통령으로부터 대통령 과학기술자문위원회 위원으로 임명되었다. 2020년 1월부터 시스코 시스템즈의 이사회 멤버이자 미국 반도체 산업 협회 이사회에서도 활동하고 있다.리사 수는 전통적으로 남성이 지배적인 '반도체' 분야에서 성차별의 장벽을 허물며 STEM 분야의 여성들에게 롤모델이 되고 있는 인물이다. 보이지 않는 유리 천장을 깨고 글로벌 반도체 대기업의 수장이 된 것에 비유해 ‘실리콘 천장’을 깼다는 평가를 받는다.리사 수 CEO는 어떻게 이 자리에 오르게 되었을까? 그녀가 내다보는 AI 산업의 미래는 어떤 모습일까?
구글이 새로운 자체 개발 칩을 선보이며 AI 군비 경쟁에 불을 지폈다. 자체 개발 AI 칩을 바탕으로 인텔, 엔비디아 등 외부 반도체 전문업체에 대한 의존도를 줄이고, 생성 AI 개발을 지원하는 구글 클라우드 인프라의 역량을 강화할 수 있을 것이란 관측이 나온다. 구글 클라우드는 9일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘넥스트 2024(Next ’24)’에서 Arm 아키텍처 기반의 새로운 자체 개발 CPU(중앙처리장치) ‘액시온(Axion)’을 처음으로 공개했다. 구글에 따르면 액시온은 기존 구글 클라우드에서 서버용으로 주로 활용되던 x86 아키텍처 기반 CPU보다 성능은 50%, 에너지 효율은 60% 높인 제품이다. 구글은 성능 극대화, 에너지 절약을 원하는 구글 클라우드 사용 기업 고객이 액시온을 선택할 수 있도록 컴퓨팅 옵션 형태로 칩을 제공할 예정이다.
삼성전자가 미국 텍사스주 테일러시에 440억달러를 투자해 반도체 공장을 지을 예정이라고 월스트리트저널(WSJ)이 5일(현지시간) 보도했습니다. 이는 기존에 발표한 투자액 170억달러를 두 배나 뛰어넘는 금액인데요. 경쟁사인 대만의 파운드리 생산업체 TSMC가 투자하기로 한 400억달러를 훌쩍 넘는 규모입니다. 삼성전자가 건설 중인 공장은 최첨단 파운드리 생산 단지인데요. 추가 투자를 통해 새로운 칩 제조 공장과 AI칩을 생산할 수 있는 고급 패키징 및 연구개발 시설 확장이 이뤄질 것으로 보입니다. 업계에서는 삼성의 이번 투자가 AI 열풍으로 인한 관련 칩 생산 경쟁을 위해 승부수를 던진 것으로 보고 있습니다. 👉 TSMC, 인텔 등 미국 투자 러시... SK하이닉스도 HBM 공장 투자 얼마 전까지 우리 기업들은 미국의 추가 투자에 대해 속도조절에 나서고 있었습니다. 오는 11월로 다가온 미국 대선 결과에 따른 불확실성 때문이었는데요. 그러나 최근 삼성전자와 SK하이닉스와 같은 우리 기업들이 과감한 대미투자를 이어가고 있습니다. 원인은 '칩 전쟁' 때문입니다. 현재 TSMC는 애리조나에 두 개의 칩 공장을 건설 중이며, 예상 투자액은 400억 달러입니다. 인텔은 향후 5년 동안 미국 내 총 1조 달러가 넘는 투자를 계획하는 등 AI발 칩 경쟁은 '점입가경입니다. AI반도체 시장은 엔비디아 같은 팹리스 기업의 설계대로 GPU 칩을 만들어주는 파운드리와 GPU, 고대역폭 메모리(HBM) 등 고성능 D램을 묶는 최첨단 패키징으로 구성되는데요. 삼성전자의 이번 투자는 테일러 지역에 추가 투자를 통해 파운드리와 최첨단 패키징으로 이어지는 '원스톱 서비스'를 제공하겠다는 전략으로 풀이됩니다. 앞서 SK하이닉스는 38억 7000만달러를 투자해 미국 인디애나주에 차세대 고대역폭 메모리(HBM) 생산기지를 짓겠다고 발표했죠. 메모리 반도체에서 가장 주목받는 HBM은 인공지능(AI) 반도체 핵심으로 꼽힙니다. SK하이닉스는 HBM 시장 점유율 1위를 차지하고 있는데요. HBM3는 엔비디아에 사실상 독점 공급하고 있습니다. AI 시장이 확대되고 HBM을 비롯한 초고성능 메모리 수요가 급증하면서 전략적인 투자의 필요성을 느낀 SK하이닉스가 공격적인 투자에 나선 것으로 풀이됩니다.
대만을 강타한 강진이 특정 지역 기반 업체에 지나치게 의존하는 반도체 산업의 취약성을 드러냈다. 3일(현지시각) 발생한 지진으로 대만에 위치한 세계 최대 반도체 파운드리(Foundry, 위탁생산 전문업체) TSMC의 일부 공장의 가동이 중단된 것이다. 고성능 AI 반도체 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)가 TSMC에서 생산되며 자체적으로 반도체를 개발하는 애플도 TSMC의 최대 고객사 중 하나다. AP통신 등 주요 외신에 따르면 이날 대만 동부 화롄시 인근에서 규모 7.4의 강진이 발생, 9명이 사망하고 1000명 이상의 부상자가 발생했다. 건물이 무너지고 정전이 발생하는 등 관련 피해가 속출했으며 2300만 명이 거주하는 타이베이 전역의 기차 운행이 중단됐다. 대만 당국은 이번 지진이 1999년 9월 21일 발생한 지진 이후 가장 큰 규모라고 밝혔다.
세계한인무역협회(이하 월드옥타) 이영중 이사장은 지난 23일(현지 시간) 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 한미경제포럼 위원회 출범식에서 한국인 전용 전문직 취업비자(E-4) 신설의 필요성을 강조하면서 이같이 말했다. 이 이사장은 이날 오전 미국 조지아주 사바나 인근에 건설되고 있는 현대자동차의 전기차 공장을 둘러봤다면서 "3000 에이커의 부지에 역대 최대 규모의 공장이 세워지는 것을 보고 감격했다. 미국 동남부의 엄청난 변화와 발전을 우리 기업들이 주도하고 있다는 것을 느끼고 왔다"라고 말했다. 그는 "한미 경제 동맹에도 가장 시급한 사안인 취업비자(H-1B)와 E-4(한국인 전용 전문직 취업비자) 비자 문제가 여전히 해결 기미를 보이지 않고 있다"라고 말했다. 그는 "한국 유학생의 경우 전체 유학생의 5%만이 H-1B 추첨에 선발되고 있는데, 중국, 인도, 필리핀과 같은 다른 나라와 비교해 월등히 낮은 수치"라며 정부, 기업, 커뮤니티가 힘을 모아 비자 문제 해결에 힘을 쏟아야 미국에 진출한 우리 기업들이 성공적으로 시장에 안착할 수 있을 것이라며 목소리를 높였다.
젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난 18일부터 20일까지 3일간 미 산호세 컨벤션센터에서 열린 GTC2024에서 꺼낸 중요한 화두입니다. 그는 쉬지 않고 기조연설 2시간, 기자간담회 1시간 동안 열정적으로 새로운 제품을 소개하고 회사의 방향성, 아니 전세계 산업이 앞으로 어디로 갈지 머릿속에 있는 생각과 비전을 쏟아냈습니다. 저는 기조연설 시간에 '게스트 스피커'가 나올줄 알았습니다. 아니면 애플, 구글처럼 직원들이 나와서 제품을 소개할 수도 있죠. 하지만 젠슨 황은 기조연설 2시간 동안 거의 쉬지 않고 열정적으로 발표했습니다. 기자간담회도 마찬가지였습니다. 중간에 "너무 말을 많이 해서 머리가 아프다"고 할 정도로 성실하게 대화에 임했습니다. 거의 모든 질문에 빠짐없이 답을 했습니다.
오픈AI의 챗GPT가 발표된 이후 대다수 비즈니스가 일제히 생성AI를 자사의 제품과 서비스에 접목하면서 인공지능(AI) 모델 훈련의 핵심 재료인 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 반도체칩 수요가 급증하고 있다. 이에 엔비디아는 반도체 기업 사상 처음으로 시가총액 2조달러를 넘어섰다. 아마존과 구글 모회사 알파벳을 제치고 애플과 마이크로소프트에 이어 세 번째로 큰 회사다. 업계 전문가들은 엔비디아가 AI 기술, 산업 분야에서 독보적인 지위를 갖고 있다고 입을 모은다. 게임용 그래픽칩 제조 업체였던 엔비디아는 어떻게 AI 산업에 없어선 안될 기업이 됐을까? 엔비디아의 시작은 약 14년전 게이머를 위한 그래픽카드였다. 당시 프로세서는 일종의 부업이었다. 이제 이들의 AI 프로세서는 산업 자체를 움직인다.그 비결은 쿠다(CUDA)라는 인프라를 제공한 대신 신기술 흐름이라는 정보를 얻은 데 있다. 엔비디아는 당초 과학자들이 천문학적인 숫자의 과학 연산을 할 수 있도록 자사 병렬프로그래밍 모델 쿠다를 제공했는데, 이때 대부분 과학자들이 엔비디아 GPU를 사용해 연구한 덕분에 엔비디아는 AI 기술의 변화를 가장 빠르게 알 수 있었다.엔비디아는 당초 게이머를 위해 GPU를 설계했으나 매우 많은 픽셀에 단순한 연산을 동시에 대량으로 하는 연산 구조가 인공지능의 대량 정보 학습에 좋은 구조를 가지고 있다는 것을 깨달았다. 당시 주류던 중앙처리장치(CPU)는 메모리로부터 전송받은 데이터를 한 번에 하나씩 처리할 수 있는 구조다. AI와 딥러닝으로 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나자 CPU 병목현상이 생겼다. 이에 엔비디아가 AI가속기, 즉 AI반도체 수요가 생기자 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)로 파고든 것. 회사는 2016년경부터 게임 그래픽카드 사업에서 인공지능 GPU로 전환했다. 이후 주요 사업을 게임용콘솔, PC, 노트북용 GPU 디자인에서 인공지능 컴퓨팅을 위한 디자인으로 바꿨다. GPU는 한 번에 다량의 데이터를 처리하는 병렬 처리 구조다. 한 번에 많은 양의 데이터를 학습하고 처리해야 하는 AI를 구현하기에 적합하다. 과거에는 그저 단순히 실감나는 게임에 대용량의 그래픽 처리를 수월하게 하기 위한 목적으로 GPU가 사용됐지만 AI가 발전하면서 새로운 사용처를 찾게 된 것이다. GPU는 트랜스포머에 좀 더 최적화되기도 했다. 트랜스포머는 문장 속 단어와 어순 간 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경 모델로, 오픈AI의 챗GPT의 근간이 된 모델이다. 이 트랜스포머 알고리듬은 대부분 대용량 메모리 및 GPU가 한 패키지(단위)에 들어가는 AI 반도체를 사용한다. 엔비디아의 GPU H100을 8개 붙인 엔터프라이즈용 가속기 DGX H100은 초거대 AI를 뒷받침하는 서버, 데이터센터에 잘 맞는다. 이미 유연성이 있는 GPU에 새로운 알고리듬을 누구보다 먼저 적용, 이를 지원하는 AI 반도체 설계 역시 경쟁사보다 수년 이상 먼저 시작할 수 있었던 셈이다. 회사 초창기였던 2016년 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 전용 슈퍼컴퓨터 ‘DGX-1’을 오픈AI에 기증, 손수 전달하기도 했다. 당시 오픈AI는 ‘일반인공지능(AGI)’라는 업계에서 인정받지 못하던 목표를 추구하는 회사였다. 챗GPT가 나오기 몇 달 전인 2년 전부터는 벤처투자조직을 만들어 유망한 AI 스타트업들에 본격적으로 투자해 왔다. 그때 투자한 기업들이 유니콘 스타트업인 코히어(Cohere), 허깅페이스(Huging Face), 인플렉션(Inflection) 등이다.인공지능 산업이 획기적인 도약을 보인 시기는 2012년이 꼽힌다. 당시 이미지넷(ImageNet)이 주최한 인공지능 대회에서 알렉스넷(AlexNet)은 사진 인식 성능으로 시장을 놀라게 했고, AI 연구에 불을 붙였다. 알렉스넷은 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 칩을 이용해 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로 개발됐다.반면 알렉스넷이 나왔을 당시 새 알고리듬인 CNN이 제공하는 화상 인식 기술에 매료된 다른 기업들은 당시 GPU 같은 범용 AI 반도체보다 전력효율이 뛰어나고, 성능도 뛰어난 CNN 전용 AI 반도체에 뛰어들었다. 대형 클라우드 기업을 비롯해 영국의 그래프코어, 미국 실리콘밸리의 삼바노바 시스템, 세레브라스 등 스타트업들이 수천억원이 넘는 투자를 받고 자체 개발에 나섰다. 그러나 기존 엔비디아를 제외한 AI 반도체들은 전력효율, 가격에 큰 장점이 있는 반면 이런 거대한 알고리듬의 변화에 대응하기에는 유연성이 떨어진 것으로 보인다.
젠슨 황 엔비디아 CEO는 19일(현지시각) 미국 캘리포니아주 산호세 시그니아 호텔에서 열린 엔비디아 연례 컨퍼런스 ‘GTC 2024’ 기자간담회에서 “GPU는 생성 컴퓨터(generative computer)”라며 이같이 말했다. 고성능 AI 칩 ‘H100’, ‘H200’, 이번에 새롭게 발표한 차세대 칩 ‘B100’, ‘B200’ 같은 GPU가 생성 AI 시대를 가능케 하는 핵심 프로세서라는 주장이다. 디지털 정보를 영상 등 시각적 데이터로 처리(픽셀 정보 계산), 게임용으로만 사용됐던 GPU의 의미와 개념을 완전히 새롭게 정의했다.