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GPU 범용성 인지하고 '쿠다' 개발…자체 생태계 구축
매출 27% 연구개발…차세대 AI칩 개발에 100억달러 투자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 18일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 진행된 엔비디아 주최 연례 개발자 회의 'GTC 2024'에서 생성형 인공지능(AI) 모델을 겨냥한 차세대 그래픽처리장치(GPU) 블랙웰(제품명 B200)을 공개하고 있다.2024.3.18.ⓒ AFP=뉴스1 ⓒ News1 김성식 기자 
(서울=뉴스1) 박주평 기자 = 미국의 팹리스(반도체 설계) 기업 엔비디아는 인공지능(AI) 붐을 맞아 급성장하면서 시가총액 3조 달러를 달성하는 등 세계적으로 가장 뜨거운 기업이다.현실에 안주하지 않고 미래를 대비한 막대한 투자로 기술력을 갖춘 엔비디아는 AI 시대 경쟁 업체들과 압도적인 격차를 벌렸다.
삼성전자(005930)와 SK하이닉스(000660) 등 우리 반도체 기업들도 미국과 중국,일본,대만 등 기업들과 경쟁이 치열해지는 상황에서 미래 가능성과 성장성을 고려한 의사결정이 필요한 시점이다.
30일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 공동 창립자 겸 CEO(최고경영자)는 지난 26일 엔비디아 주주총회에서 "엔비디아가 AI 칩에서 우위를 점한 이유는 10여 년 전 내린 판단 덕분"이라며 "AI 관련해 수십억 달러를 투자했고,더블 히트 카지노 - 무료 동전수천 명의 엔지니어로 팀을 구성했다"고 말했다.
젠슨 황이 스스로 밝혔듯이 엔비디아의 성공은 미래를 내다보고 과감하게 단행한 투자 덕분이라는 평가를 받는다.단지 GPU(그래픽처리장치)가 생성형 AI를 구현하기 위한 필수 부품으로 주목받으면서 어부지리로 얻은 성과가 아니다.
GPU는 복잡한 연산을 수행하기 위해 명령어를 입력 순서대로 처리하는 CPU(중앙처리장치)와 달리 명령어를 동시에 처리해 반복 연산을 효율적으로 수행할 수 있다.생성형 AI가 학습하는 데이터양이 방대한 만큼 구글,MS 등이 짓는 데이터센터의 서버·시스템에 고성능 GPU가 탑재된다.
엔비디아의 GPU 시장 경쟁 업체인 인텔과 AMD를 비교해보면 엔비디아의 성과가 잘 드러난다.시장조사업체 테크인사이트에 따르면 2023년 AI 칩 시장규모는 177억 달러로 엔비디아의 점유율은 65%에 달했고,인텔과 AMD는 각각 22%,더블 히트 카지노 - 무료 동전11%에 그쳤다.시가총액 역시 엔비디아는 3조 달러 규모로,더블 히트 카지노 - 무료 동전AMD(2621억 달러)의 11.4배,인텔(1311억 달러)의 22.8배다.
이런 차이는 엔비디아의 적기 투자와 연구개발이 결정적으로 작용했다.엔비디아는 지난 2006년 GPU를 탑재한 게임용 그래픽카드를 개발하는 과정에서 반복 연산에 효율적인 GPU를 다양한 용도로 사용할 수 있다고 보고 100억 달러(약 13조8000억 원)를 들여 소프트웨어 '쿠다(CUDA)'를 개발해 무료로 배포했다. 대만 타이베이 컴퓨터 전시회에 전시된 엔비디아 사의 로고다.2017.05.30 ⓒ 로이터=뉴스1 ⓒ News1 임여익 기자 
AI,더블 히트 카지노 - 무료 동전자율주행 등 대량의 데이터를 처리해야 하는 개발자들은 쿠다를 사용하고,쿠다로 만든 프로그램은 엔비디아 GPU에서만 구동하기 때문에 쿠다 사용이 확대될수록 GPU 판매량도 늘었다.결과적으로 엔비디아는 GPU 시장의 80%를 점유하게 됐다.
엔비디아는 AI 가속기의 성능에서도 경쟁업체를 압도한다.AI 작업을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 특수 하드웨어인 AI 가속기는 GPU,고대역폭메모리(HBM) 등을 구성품으로 한다.
엔비디아는 2023 회계연도 기준 연간 매출(270억 달러)의 27%인 74억 달러를 연구개발비로 사용했다.2024 회계연도에는 더 많은 연구개발비(87억 달러)를 지출했으나 매출(609억 달러)이 크게 늘면서 매출에서 차지하는 비중은 14.2%로 줄었다.
특히 올해 3월 기존 제품(H100)보다 성능이 몇 배 뛰어난 차세대 AI 가속기인 '블랙웰'을 공개하면서 개발비용 100억 달러를 투입했다고 밝혔다.
젠슨 황은 주주총회에서 "엔비디아의 AI 칩은 가장 적은 총소유비용(TCO)을 제공한다"고 강조했다.총소유비용은 제품 구매부터 사용 기간에 발생하는 모든 운용 비용을 뜻한다.구매 가격이 비싸도 성능 등을 고려할 때 엔비디아의 AI 칩을 구매하는 것이 더 효율적이라는 것이다.실제 MS,구글 등 빅테크들이 H100을 앞다퉈 대량 주문하면서 5000만 원이 넘는 가격을 형성했다.
AMD,인텔뿐 아니라 엔비디아의 고객사인 빅테크들도 AI 칩 설계에 나서고 있지만 엔비디아의 경쟁력이 워낙 뛰어나 당분간 엔비디아의 독주가 계속될 것이라는 전망이 나온다.
