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무어의 법칙, 엔비디아, 그리고 AI
애자일그로스 AI 도입 비즈니스 사례 분석 시리즈 - ②
‘왜 아무도 사용하지 않는 분야에 투자하는 것입니까?’
수년 전, GPU 개발로 성공적인 매출 궤적을 그리던 엔비디아가 *CUDA에 투자를 감행합니다.
이와 같은 행보에 월스트리트는 우려 섞인 질문을 던지지 않을 수 없었습니다.
우여곡절 끝에 시장에 진입하여 상승 가도를 달리고 있는 엔비디아에게,
CUDA는 주력 사업에 집중해야 할 에너지를 분산시키는 존재라고 판단한 것이죠.
그리고 2023년 3월 30일 엔비디아는 시가총액 6823억 달러를 기록하며,
워렌 버핏의 *버크셔 해서웨이를 추월하는 기염을 토했습니다.
이와 같은 성과는 최근 불어닥친 생성형 AI의 열풍과도 무관하지 않은데요.
*팹리스(반도체 설계 전문 기업) 기업인 엔비디아가 AI 비즈니스의 구심점으로 떠오르기까지,
어떠한 선택과 기술적 배경이 뒤따른 것일까요?
엔비디아의 시작과 오늘을 조망하며,
AI와 비즈니스를 결합하기 위해 축적해 온 시간들을 따라가 보겠습니다.
*CUDA : 엔비디아에서 개발한 병렬형 컴퓨팅 시스템.
*버크셔 해서웨이 : 워렌 버핏이 투자 목적으로 설립한 지주회사
*팹리스: 반도체 설계 전문 기업. 생산 라인을 갖춘 종합 반도체 회사 인텔과 대조적.
엔비디아의 소실점, GPU
엔비디아는 ‘기술의 압도적 우위’라는 풍운을 안고 출발한 회사입니다.
팹리스 기업 AMD의 엔지니어 출신인 ‘젠슨 황’은,
그가 속한 업계에서 높은 지위를 차지하고 있는 인텔과 AMD를 앞지르겠다는,
원대한 포부를 품고 *무어의 법칙이 지배하는 시장에 도전장을 던집니다.
젊은 엔지니어의 패기 어린 출사표에는 나름의 이유가 존재했습니다.
젠슨 황은 ‘앞으로의 PC는 멀티미디어와 연계되어 지속적인 발전을 도모할 것’이라고 예견했는데요.
따라서 그는 마치 *APU(CPU와 GPU를 합쳐 놓은 반도체)를 연상시키는 모델을 계획했지만,
이미 CPU 시장을 장악한 인텔의 압도적 우위에 백기를 들 수밖에 없었습니다.
하지만 그에 못지않은 핵심적인 역할을 수행할 반도체를 내세우며,
새로운 시장에서 압도적 우위를 꿈꾸게 됩니다.
바로 엔비디아의 소실점이 될 GPU가 탄생하는 시점인 것이죠.
하지만 출시 초반의 GPU가 직면한 환경은 험난하지 그지없었습니다.
당시 GPU는 CPU처럼 필수적으로 필요한 제품이 아니었기에,
‘젠슨 황’이 꿈꾸던 압도적 우위를 가져오기엔 다소 부족한 반도체로 인식된 것입니다.
더군다나 야심 차게 준비한 엔비디아의 첫 GPU *NV1은,
높은 가격과 호환성 문제를 안고 시장의 외면을 받게 되죠.
이렇게 젠슨 황의 위대한 포부는 한여름 밤의 꿈과 같이 사라지는 듯했습니다.
그러나 젠슨 황이 예측했던 시대는 빠르게 다가오고 있었습니다.
기술의 발전에 따라 멀티미디어 콘텐츠의 수요도 함께 상승되면서,
컴퓨터 및 그래픽 관련 산업 내에서 GPU의 수요는 점층적으로 늘어갔고,
포기하지 않고 제품 개발을 이어나갔던 엔비디아는 나름의 시장을 구축할 수 있었죠.
어렵사리 시장을 개척하고 긍정적인 성과를 축적해가던 젠슨 황은,
대뜸 CUDA라는 소프트웨어 툴킷에 투자를 감행합니다.
이와 같은 젠슨 황의 행보는 보는 이로 하여금 물음표를 띄우게 만들 뿐이었습니다.
‘도대체 왜 지금 CUDA와 같은 병렬 프로그래밍 플랫폼에 목을 매는가?’
이 질문에 대한 대답은 수년 뒤 되돌아옵니다.
‘엔비디아는 일찍부터 AI에 초점을 맞췄다.’
*무어의 법칙 : 인텔의 공동 설립자 ‘고든 무어’의 반도체 기술 발전 속도에 대한 의견.
*APU : GPU 통합형 CPU로써, AMD가 2011년 구현했으며, 젠슨 황의 창업 초기 아이디어이기도 하다.
*nv1 : 엔비디아가 최초로 출시한 그래픽 카드. 호환성과 비용 문제로 주목받지 못했다.
인공지능, 딥러닝, 그리고 GPU
GPU의 연산 방식은 인공지능 시대에 최적화된 방식이라고 해도 과언이 아닌데요.
수많은 코어가 병렬로 계산을 진행하는 연산 방식은,
빠른 연산 속도를 필요로 하는 ‘딥러닝’에 최적화된 반도체의 등장을 의미했기 때문입니다.
젠슨 황은 멀티미디어 기능에 한정되어 성장하는 GPU는 언젠가 한계를 맞이할 것이라고 생각했습니다.
따라서 그는 멀티미디어 기능을 제거하고 연산 기능에 집중한 *GPGPU와,
이를 극대화해줄 기술 개발에 집중합니다.
그리고 인공지능 시대가 도래함에 따라,
차곡차곡 쌓아 올린 엔비디아의 지위는 상상 이상으로 격상되기에 이릅니다.
끊임없이 사업의 지속성을 고민하고 우직한 투자를 이어나간 젠슨 황은,
나날이 발전하는 AI 비즈니스 현장의 길목마다 엔비디아의 프로덕트를 배치하는,
그야말로 몇 곱절의 복리를 얻게 된 것이죠.
이러한 그의 비즈니스 전략은 인공지능 산업의 활황기에도 여전히 현재 진행형입니다.
3월 21일 개최된 *GTC 2023을 통해 작금의 AI 비즈니스를 발전시키기 위한 방향성과 계획을 공유하고,
지금의 시대를 ai의 *iphone moment에 비유하기도 했습니다.
엔비디아와 AI의 약진,
그리고 ‘Iphone moment’가 도래한 시대에 상존하는 ‘가능성’과 '경계심’은,
지금 이 시간에도 수많은 담론을 쏟아내고 있습니다.
*GPGPU : GPU의 성능을 개선하여 고난도 연산에 적합한 목적으로 만들어진 칩.
*GTC 2023 : 엔비디아가 개최한 글로벌 AI 개발자 컨퍼런스
*iphone moment : 아이폰 출시를 기점으로 스마트폰과 앱을 통한 기술적 혁신이 폭발적으로 일어난 순간을 의미.
Agilegrowth with business
기술의 혁신이 몰고 오는 태풍 앞에서,
단단한 지반을 찾아 닻을 내리는 사람들의 이야기는,
소수의 혁신가에게만 허락된 고무적인 스토리텔링은 아닐 것입니다.
애자일그로스는 인공지능 구현을 고민하는 혁신가들의 이야기를 듣고 있습니다.
AI를 비즈니스에 도입하기 위해 필연적으로 마주할 학습 데이터,
고품질 데이터 확보라는 문제에 천착하며 쌓아 올린 애자일그로스의 시간들이,
AI의 iphone moment를 체감하는 혁신가들의 고민을 해결해 줄 것이라고 확신합니다.
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