- 엔비디아는 지포스 시리즈를 통해 그래픽 처리장치 시장에서 확고한 리더십을 구축했으며, AMD 라데온 시리즈와 경쟁을 통해 지속적 기술혁신을 이루어냄. 또한 칩셋과 모바일 프로세스 시장으로의 다각화를 통해 사업영역을 확장했으며, 쿠다와 GPGPU 기술을 통해 GPU의 활용범위를 고성능 컴퓨팅, 과학연구, 인공지능 등으로 확장하는 데 성공.
엔비디아의 이런 기술혁신은 단순히 그래픽 처리기술을 넘어, 전세계 컴퓨팅 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하는 핵심기업으로 성장하게 만든 원동력이 됨.
엔비디아와 AMD의 경쟁은 GPU시장의 발전을 이끈 주요 요인이었다.
- 쿠다를 능가할 대안이 나오지 않는 이상 엔비디아의 독주는 지속될 것으로 전마오딤. 23년 미국 스타트업 모듈러가 쿠다의 대안 소프트웨어 개발에 대한 투자유치를 진행한다는 보도가 나옴. AI개발자가 AMD, 인텔, 구글 등 엔비지아가 아닌 다른 기업에서 설계한 반도체에서 쉽게 AI학습이 가능하도록 소프웨어를 개발한다는 계획에 세계의 이목이 집중됨. 모듈식 구성요소로 파이토치나 텐서플로 같은 주요 AI프레임워크의 프론트엔드를 통합해 GPU프로그래밍을 지원할 것으로 알려졌는데 아직 새로운 업데이트 소식은 없다.
페이스북 운영사 메타와 생성형인공지능 챗GPT로 세상을 떠들썩하게 했던 오픈AI등이 잧체 AI반도체를 개발하고 있지만, 최소 5년간 엔비디아의 글로벌 독주가 지속될 것이라는 전망. 특히 AI산업분야에서 엔비디아 GPU 핵심프레임워크인 쿠다의 지배력이 유지되는 한 당분간 엔비디아 GPU의 경쟁력은 계속 유지될 것이라는 분석이다.
- NPU는 인간의 두뇌를 모방한 반도체임. 뇌에서 수많은 신경세포가 서로 연결돼 신호를 주고받는 것과 같은 원리로 작동. 통신망 없이 실시간으로 빠르게 데이터를 처리할 수 있어 딥러닝에 최적화된 기술이다. 엔비디아 GPU는 고용량 데이터 병렬 연산에 강점을 보여 챗GPT등 초거대 AI를 구동할 때 필수 인프라다. 다만 GPU기반 AI칩은 가격이 비싸고 구동시 소음과 전력 소모가 심하다는 단점이 있다. NPU는 범용성은 다소 부족하지만 딥러닝 연산에 특화된 기술. GPU보다 빠른 연산이 가능하고 전력효율도 높음. 이런 강점을 바탕으로 국내 팹리스 스타트업들이 엔비디아에 도전장을 낸 것이다.
- 추론용 AI반도에가 주목받는 이유는 우선 엔비디아의 AI반도체 가격과 공급상황 때문. AI반도체는 성능과 용도에 따라 학습용과 추론용으로 구분. 학습용 반도체는 GPT나 제미나이 같은 거대언어모델을 학습시키고 개발할 때 주로 사용됨. GPU가 들어가는 엔비디아 AI가속기가 대표적. 방대한 데이터를 단순 연산으로 처리하는 데 최적화돼 있다고 평가됨. 학습용 반도체는 초창기 AI개발에 있어 뛰어난 성능을 발휘하지만, 엔비디아 칩은 가격이 비싼 데다 전력소모가 많고 높은 수요로 공급시일이 걸리는 등의 문제로 AI기업에서는 대체품을 찾고 있음. 향후 AI에 특화된 저비용, 저전력의 새로운 AI반도체가 주목받을 가능성이 높은 이유다. 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 AI반도체 기업은 엔비디아 AI반도체의 단점을 파고들어 시장경쟁력을 높인다는 방침. 추론용 반도체는 개발된 AI모델을 바탕으로 챗봇이나 이미지생성 등 실제 서비스나 앱을 구동할 때 쓰임. 연산기능은 학습용에 비해 다소 떨어지지만 비용과 전력효율이 뛰어나 엔비디아 AI반도체의 대체재로 자리매김할 가능성이 충분히 있다.
- NV링크를 주목해야 한다. 엔비디아 GPU의 미래를 바라볼 때 단순 GPU성능만 생각해서는 안됨. 엔비디아가 가아할 수 밖에 없는 또 다른 이유는 NV링크가 있기 때문. NV가 없던 기존 환경에서는 GPU와 GPU간 데이터를 교환하려면 CPU를 거쳐야 했듬. NV링크는 CPU를 거치지 않고 GPU끼리 데이터를 교환할 수 있도록 연결해주는 플랫폼이다. NV링크 덕에 빠른 속도로 데이터를 주고받는 것이 가능해짐. 여기에 더해 NV링크 스위치는 수많은 GPU간 주고받는 데이터가 중간에서 길을 잃고 헤매거나 얽히지 않도록 교통정리를 해준다.
덕분에 AI시스템의 규모가 커져도 데이터 속도나 성능이 떨어지는 일이 거의 없다. 이는 엔비디아가 GPU최적성능을 지원하기 위해 NV링크, 스위치 등 맞춤 인프라를 갖춘 덕분이다.
- 젠슨 황은 2000년대 초중반 매사추세츠 병원 의사들이 CT재구성에 GPU를 활용한다는 것을 우연히 깨닫는다. 젠슨 황은 그때 양자화학 등 전혀 다른 분야에서도 GPU를 병렬로연결해 슈퍼컴처럼 사용하고 있다는 사실을 알게 됨. 게임시장을 넘어 의료, 화학 등 다양한 분야에서 확장할 수 있다는 가능성을 본 순간이다.
고성능 컴퓨터의 가능성을 본 이후 06년 젠슨황과 엔비디아는 기존의 게임용 GPU구조를 병렬연산작업을 최적화하는 방식으로 바꿈. 엔비디아 칩으로 슈퍼컴퓨팅을 할 수 있도록 도와주는 소프트웨어 쿠다가 07년 탄생한 배경이기도 함. 게임용 GPU회사가 고성능 슈퍼컴퓨터 회사로 변신했다. 우연히 깨닫게 된 가능성을 지나치지 않은 젠슨 황은 엔비디아는 이후 개발한 프로그래밍 플랫폼 쿠다에서 전략을 극대화함.
09년 비트코인 탄생은 GPU의 수요를 대폭 확대. 암호화폐 커뮤니키에서 비트코인 채굴에 CPU보다 GPU가 효율적이란 인증 글들이 게재되면서부터. 여기에 2010년대 초반 신경망과 기계학습 알고리즘을 기반으로 AI물결이 들이닥침. 2012년 딥러닝의 대부 제프리 힌턴 교수와 그의 제자 일리야 수츠키버가 엔비디아 칩을 이용해 딥러닝의 가능성을 세상에 내보임. 2015년엔 오픈AI가 등장. 젠슨황은 물이 들어올 때 노를 저었다. 기회를 잡기 위해 걷지 말고 뛰어라, 라는 그의 말처럼 늘 가능성이 보이면 제때 포착해 바로 실행에 옮김. 2023년 챗GPT 바람까지 타고 엔비디아는 시총 3조달러 기업으로 올라섬.
- 젠슨황은 세콰이어 캐피털 팟캐스트에서 "누구도 스위스 군용칼을 사러 가게에 가지 않는다. 크리스마스에 받는 선물이다." 라면서 "창업 후 3년간 우리가 저지른 실수만으로도 책 한권을 쓸 수 있다."라고 말했다. NV1은 철저하게 실패했다.
젠슨황은 실패를 통해 시장적합성의 중요성을 깨달았다. 엔비디아의 두번째 작품 NV2개발 방향을 재빠르게 바꿀 수 있었던 것도 이 깨달음 덕분. 엔비디아는 당시 일본의 대표적 콘솔 게임기 회사인 세가와 함께 일할 수 있는 기회를 얻는다. 당시 세가는 버추얼 파이터, 데이토나 같은 3D기반 게임을 만들고 있었던 게임업계 선구자였다. 세가는 차세대 콘솔기기에 들어갈 그래픽 카드가 필요했고, 엔비디아는 그것을 제공해 줄 수 있었다.
- 3D 그래픽 카드 시장도 하나 둘 경쟁사가 들어서기 시작, 당시 엔비디아는 사각형 기반 그래픽을 렌더링하는 반도체를 개발중이었는데, 50여개 경쟁사들은 모두 삼각형 기반으로 그래픽을 렌더링하는 반도체를 개발하고 있었다. 문제는 95년 윈도우95와 함께 윈도우용 종합 라이브러리 다이렉트X를 내놓은 마이크로소프트는 삼각형기반 아키텍처를 지원했다는 것.
삼각형이 업계 표준으로 자리잡은 시점에서 엔비디아만 엉뚱한 길로 가고 있었다. 멈추어야 했다. 문제는 세가와의 계약. 콘솔에 들어가는 그래픽카드인 NV2를 만들어주기로 했는데 이를 기존방식 그대로 만들면 2년을 엉뚱한 방향으로 가야했다. 이렇게 가다간 회사가 망할 길이라는 게 불보듯 했다. 그는 당시 세가 사장 쇼이치로 이리마지리를 만나 솔직하게 털어높음.
현재 우리가 당신과 함께 개발하고 있는 사각형 기반 그래픽 방식은 틀렸고, 약속대로 NV2를 만들려면 엔비디아는 망할 수 밖에 없다. 이리마지리 사장은 젠슨 황에게 무엇을 원하는지 물었고, 황은 그래픽카드 개발계획은 중단하지만 개발지원금만은 그대로 달라고 했따. 세가 입장에서는 아무 실익도 없는 제안. 이리마지리 사장은 며칠간 고민 끝에 젠슨황을 도와줌. 계약은 해지하지만 500만불은 지원했다. 남은 돈 5백만불, 이돈을 쓰고 나면 엔비디아는 바로 문을 닫을 수 밖에 없었다.
젠슨황은 입버릇처럼 "우리가 망할 날이 30일 밖에 남지 않았다"라는 말을 입에 달고 살았다. 5백만불은 겨우 새로운 반도체 하나를 만들 수 있는 금액이었다. 설계를 마친 반도체를 제조공정에 보내더라도 최종 생산까지 1년 반 정도 더 걸렸다. 완벽한 한방으로 성공적 반도체를 설계하고 만들어야 했다.
- 젠슨황은 완성된 반도체를 에뮬레이션 할 수 있는 장비를 만드는 회사가 있다는 사실을 알게 된다. 에뮬레이션은 가상으로 소프트웨어를 검증할 수 있는 장치로, 실제 하드웨어로 구현해보지 않고도 가상으로 검증하는 유일한 방법이었다. 하지만 에뮬레이션 장비를 만드는 Lcos라는 회사는 이미 폐업한 상태였다. 젠슨황은 회사를 직접 찾아가 창고에 쌓여 있는 냉장고 크기의 에뮬레이션 재고를 사온다. 엔비디아 초기 투자자 마크 스티븐슨는 "위기의 시기에는 진정한 자질을 갖춘 CEO들이 모습을 드러낸다. 이때 우리는 투자자이자 이사회로서 젠슨황의 위기관리 방식이 정말 독특하다는 것을 발견했다."고 말했다.
- 엔비디아는 이 반도체 에뮬레이터로 7개월만에 세번째 제품 리바128을 개발했고, 테이프아웃을 한 칩은 바로 정상적으로 작동. 바로 이렇게 탄생한 제품이 엔비디아의 첫히트작 리바128 NV3였다. 97년 세상에 나온 리바128은 출시 4개월만에 100만대가 팔리며 게임용 그래픽 카드시장에 파장을 일으킴.
'경영' 카테고리의 다른 글
성공하는 리더들의 철학공부 (1) | 2025.04.11 |
---|---|
사소한 아이디어의 힘 (0) | 2025.03.28 |
검소한 이노베이션 (0) | 2025.03.25 |
입소스 마켓트렌드 2025 (0) | 2025.03.23 |
메이커스 랩 (0) | 2025.03.23 |