AI 경쟁 분야
빅테크 기업간의 경쟁이 이렇게 다양하고 치열할때가 있었을까 싶다. 인터넷과 스마트폰 모두 IT기술의 발달과 함께 치열한 경쟁이 있었지만, 인터넷은 모두에게 기회였던 것에 반해, 스마트폰은 이미 애플이 주도권을 틀어쥔 상태에서 빠르게 대응했던 기업만 살아남으며 다른 양상을 보였다.
AI는 모두에게 기회가 있는 것처럼 보이지만, 하드웨어와 인재를 확보한 빅테크 기업들만 참전할 수 있고, 오픈AI가 주도권을 쥐고 있는 것처럼 보이지만, 엔비디아에 의존하며 AI반도체의 독립을 원하고 있다(관련 기사)
AI반도체를 중심으로 한 H/W부터 LLM을 필두로 한 생성형 AI, 그리고 온디바이스AI 같은 확장영역까지 산업 전반에 걸쳐 경쟁이 이루어지고 있다.
왜 엔비디아만 쓸까?
구글과 인텔, 메타플렛폼(관련기사), 그리고 국내에선 대기업과 스타트업까지 도전(관련 기사)하는 AI반도체 시장에서 왜 유독 엔비디아만 사용할까? 대중들에게는 GPU로만 알려진 엔비디아가 어떻게 MS와 애플에 이은 시총 3위까지 올라서게 만들었을까?
AI반도체관련 기사에 나오는 "무주공산", 그리고 엔비디아보다 "가성비 높은" 반도체가 나올 것이라는 표현은 시장을 정확하게 파악하지 못했거나 투자자들을 현혹하기 위한 표현처럼 보인다.
먼저, 왜 "무주공산"이라고 하는지 알아보자.
AI전용 반도체 시장은 아직 제대로 시작조차 안되었으니 무주공산이라는 표현은 맞을지도 모르겠다. 단, AI(실행) 전용 반도체에 한해서만 무주공산이다.
AI는 실행보다 학습에 훨씬 더 많은 장비가 투입된다. 일례로 GPU 100장으로 학습된 AI라도 실행에는 1장만 있어도 충분하다. 학습 하는 동안에는 수 많은 파라미터를 조정해가며 연산을 해야하지만, 실행할 때는 이미 학습된 모델을 돌리기만 하기 때문에 훨씬 적은 GPU를 사용해도된다.
엔비디아 제품이 고성능 GPU에 치중해 있으니, 저전력에 가벼운 제품을 실행에만 사용한다면 충분히 일리 있는 이야기다. 단, 현재로써는 클라우드 기반 AI가 훨씬 안정적인 성능을 내고 있으므로 AI 반도체는 온디바이스에 치중할수 밖에 없다.
그럼, "가성비 높은" 반도체는 뭘 말하는 걸까?
물건을 고를 때 가성비는 당연히 중요한 포인트다. 특히, 실리적인 선택을 해야하는 기업에게 순위는 좀 떨어져도 효율적인 제품을 선택하는 경우는 많다.
하지만, AI 반도체의 "가성비"는 엔비디아가 지원하는 AI학습 SW를 잘 모르고 하는 발언이다. 엔비디아가 GPU시장의 80%를 차지하는 절대강자가 된 건 단순히 값싸고 성능좋은 GPU를 제공해서가 아니라 CUDA라는 안정적인 SW를 제공하기 때문이다.
최근에는 CUDA에 대응하려는 스타트업(관련 기사)도 있지만, 학습하기 시작하면 돌이키기 어려운 AI개발과정에서 불안정한 소프트웨어를 도입하는 건 무모한 도전이다. 구하기 좀 어렵다 뿐이지 CUDA와 H100이라는 안정적인 조합을 버리고 언제 단종될지 모르는 제품을 쓰면 "가성비"를 쫒다 더 큰 비용을 날릴지도 모른다.
네이버는 왜 인텔과 협업하는가?
인텔, "엔비디아 H100 너무 비싸다"…대항마 '가우디3' 공개
4.11일자 기사에서는 인텔이 신형 AI반도체 가우디3를 공개하고 네이버와 가우디기반 AI생태계조성을 협력한다는 기사를 발표하였다. 인텔과 네이버의 만남은 얼마전 애플이 구글과 협력한 것처럼 마이너의 치열한 도전처럼 보인다.
하지만, 다른 기사를 보면 클라우드를 이용할 뿐이라고 선을 그어, 이번 건은 사실상 인텔의 제품 출시에 맞춰 적당히 대응 해준 것으로 해석된다. (관련기사: 네이버 "인텔 '가우디2' 기반 생성 AI 생태계 구축 목표")
좀 더 다양한 시장으로 성장
뒤늦게 출발했지만, 갤럭시와 안드로이드가 없었다면, 아이폰 사용자도 비싼 수수료와 작은 화면에 만족해야 했을지도 모르듯이 기업의 경쟁은 소비자들에게 삶과 지갑을 풍요롭게 해주는 중대한 문제다. 게다가 직업마저 사라질지 모르는 AI에 있어서 독점기업의 존재는 굉장히 위험하다.
네이버와 인텔의 협업은 엔비디아에 대한 견제를 먹적으로 한 느슨한 협력일 수는 있지만, 선택의 다양성을 만들어주는 기업으로 성장하길 바란다.
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