핸드폰으로 QR 스캔하고
모바일로 더욱 편리하게 보세요.
모바일로 더욱 편리하게 보세요.
카메라 앱-QR 스캔-홈 화면에 추가
INVESTMENT / The Sage Investor
2024. 06. 05
엔비디아의 비상,
AI 반도체의 역사를 쓰다!
AI 반도체의 역사를 쓰다!
엔비디아의 발자취
인공지능 반도체 시장을 장악한 엔비디아가 지난해 4분기 영업이익을 1년 전보다 무려 10배 이상 끌어올리며 ‘어닝 서프라이즈’를 기록했다. 테크 분야의 독보적 강자로 자리매김한 엔비디아의 발자취를 따라가 봤다.
엔비디아의 매출은 주로 게임, 데이터센터, 특수 비주얼 분야, 파운드리 및 자율주행 등 5대 시장에서 발생한다. 이 중 가장 큰 비중은 게임과 데이터센터 사업이 차지하고 있다. 전체 매출에서 두 분야의 비중은 2014년 50.7%에서 2022년 89.2%까지 늘었고, 2023년 2분기에 다시 93.4%까지 늘었다. 이런 강력한 성장에 힘입어 2013~2022년 엔비디아의 매출액과 순이익은 각기 5.5배와 8.9배까지 증가했다.
자기자본이익률ROE은 9.8%에서 19.8%로 상승했고 2023년 2분기에는 29.9%까지 높아졌다. 퀄컴과 AMD 등과 같은 반도체 회사는 자기자본이익률의 변동성이 상대적으로 심한 데 반해, 엔비디아는 장기간 20% 내외의 안정된 모습을 보여서 현금인출기라는 별명까지 얻었다. 그리고 2023년 4분기에는 1년 전보다 무려 10배 이상 증가한 136억 달러의 영업이익으로 어닝 서프라이즈를 기록했다.
자기자본이익률ROE은 9.8%에서 19.8%로 상승했고 2023년 2분기에는 29.9%까지 높아졌다. 퀄컴과 AMD 등과 같은 반도체 회사는 자기자본이익률의 변동성이 상대적으로 심한 데 반해, 엔비디아는 장기간 20% 내외의 안정된 모습을 보여서 현금인출기라는 별명까지 얻었다. 그리고 2023년 4분기에는 1년 전보다 무려 10배 이상 증가한 136억 달러의 영업이익으로 어닝 서프라이즈를 기록했다.
2021년 12월부터 2022년 9월까지 미국 반도체 시장을 대표하는 필라델피아 반도체 지수SOX.GI가 40% 하락했다. 게임 산업의 위축과 코인 채굴 산업의 급격한 축소로 엔비디아의 게임 사업 분야 매출은 44%, 특수 비주얼 분야 매출은
20% 하락했다. 또한 파운드리와 기타 사업 매출도 11%까지 하락했다. 지난 10년동안 최악의 실적을 기록한 2019년 2분기에 이어 두 번째로 부진한 분기 실적을 기록한 것이다.
그러나 반전은 2022년 11월에 나타났다. 생성형 AI의 붐과 함께 엔비디아의 시대가 열린 셈이다. 2022년 11월 말 미국의 하이테크 기업 오픈AI가 선보인 챗GPT가 폭발적인 인기를 끌자, 다른 하이테크 기업들도 잇따라 AI 모델을 출시했다. 여기에는 컴퓨팅파워 증강에 필수적인 엔비디아의 고성능 GPU, A100과 H100이 필수적이었다. AI 열풍 때문에 엔비디아의 제품 수요가 폭증하자 가격이 급등했다. 엔비디아의 실적이 3분기 연속 성장하게 된 배경이다.
그러나 반전은 2022년 11월에 나타났다. 생성형 AI의 붐과 함께 엔비디아의 시대가 열린 셈이다. 2022년 11월 말 미국의 하이테크 기업 오픈AI가 선보인 챗GPT가 폭발적인 인기를 끌자, 다른 하이테크 기업들도 잇따라 AI 모델을 출시했다. 여기에는 컴퓨팅파워 증강에 필수적인 엔비디아의 고성능 GPU, A100과 H100이 필수적이었다. AI 열풍 때문에 엔비디아의 제품 수요가 폭증하자 가격이 급등했다. 엔비디아의 실적이 3분기 연속 성장하게 된 배경이다.
AI의 훈풍에 힘입어 엔비디아의 주가도 급등하고 있다. 2022년 10월 말부터 2023년 6월 13일까지 엔비디아 주가는 주당 112달러에서 400달러로 치솟아 처음으로 ‘시가총액 1조 달러 클럽’에 진입했다. 2023년 8월 31일 주가는 494달러로 사상 최고치를 기록했고, 시가총액은 1조 2천억 달러에 달하며 ‘시가총액 1조 달러 클럽’ 중, 2023년 주가 상승폭이 가장 큰 기업이 되었다.
대주주인 블랙록BlackRock과 뱅가드Vanguard는 평균 주식 보유기간이 10년이 넘고 총 보유 주식은 2017년 말 11.3%에서 2022년 말 기준 15.5%로 증가했다. 대형 기관의 주식 보유 기간은 대부분 투자 수익률과 정비례하는 것을 생각해 볼 때 어마어마한 수익을 냈다는 걸 짐작할 수 있다.
엔비디아의 실적과 주가 상승은 글로벌 컴퓨팅 산업의 구조적인 전환을 대변한다. 컴퓨팅 파워 분야는 비용이 높은 일반 컴퓨팅 분야에서 프로그래밍 속도가 빠른 고속 컴퓨팅 분야로 넘어가는 과도기에 있다. 엔비디아의 창립자이자 CEO인 젠슨 황은 “컴퓨팅 산업에서 일어나고 있는 구조적인 변화는 하나의 전환점이 될 전망이다. 세계 각지의 데이터 센터는 그 전환점을 따라 변하고 있는 중이다”라고 말했다.
대주주인 블랙록BlackRock과 뱅가드Vanguard는 평균 주식 보유기간이 10년이 넘고 총 보유 주식은 2017년 말 11.3%에서 2022년 말 기준 15.5%로 증가했다. 대형 기관의 주식 보유 기간은 대부분 투자 수익률과 정비례하는 것을 생각해 볼 때 어마어마한 수익을 냈다는 걸 짐작할 수 있다.
엔비디아의 실적과 주가 상승은 글로벌 컴퓨팅 산업의 구조적인 전환을 대변한다. 컴퓨팅 파워 분야는 비용이 높은 일반 컴퓨팅 분야에서 프로그래밍 속도가 빠른 고속 컴퓨팅 분야로 넘어가는 과도기에 있다. 엔비디아의 창립자이자 CEO인 젠슨 황은 “컴퓨팅 산업에서 일어나고 있는 구조적인 변화는 하나의 전환점이 될 전망이다. 세계 각지의 데이터 센터는 그 전환점을 따라 변하고 있는 중이다”라고 말했다.
생성형 AI가 글로벌 경제 성장에 기여하는 부분을
돈으로 환산하면 7조 9천억 달러에 이른다.
고성능 AI 반도체 분야에 여전히
성장할 여지가 많이 남아 있다는 방증인 셈이다.
돈으로 환산하면 7조 9천억 달러에 이른다.
고성능 AI 반도체 분야에 여전히
성장할 여지가 많이 남아 있다는 방증인 셈이다.
이 변화의 과정에서 기업이 데이터 처리량, 에너지 효율 및 비용 효율을 높이기 위해 선택할 수 있는 최적의 방법은 컴퓨팅 속도의 제고와 생성형 AI에 투자하는 것이다. 맥킨지의 연구에 따르면, 생성형 AI가 매년 글로벌 경제 성장에 기여하는 부분을 돈으로 환산하면 7조 9천억 달러에 이른다. 고성능 AI 반도체 분야에 여전히 성장할 여지가 많이 남아있다는 방증인 셈이다.
2020년부터 2022년까지 글로벌 GPU 시장의 규모는 각각 254억 1천만 달러, 334억 7천만 달러, 448억 3천만 달러로 연평균성장률이 32.8%에 달한다. 이 성장률을 따라 보수적으로 추정하면, 2030년의 글로벌 GPU 시장 규모는 4,337억 달러 즉, 8년간 10배 성장 가능하다는 계산이 나온다. 추후 출시될 대형 GPU 모델과 생성형 AI의 보급이 시너지를 이룬다면 시장은 더욱 커질 것으로 보인다.
2분기 실적 발표 후, 젠슨 황은 “현재 전 세계 데이터센터의 가치는 1조 달러에 달하고, 대부분 CPU 프로세서를 사용하고 있다. 향후 4~5년간 생성형 AI의 트렌드를 반영하면 데이터센터 대부분이 CPU를 GPU로 교체할 텐데 그렇게 되면 얼마나 큰 시장이 열리는 지 상상이 가는가?” 라는 발언을 했다. 엔비디아는 이런 성장의 과실을 누구보다 먼저 확보하려는 야심을 숨기지 않고 있다.
2020년부터 2022년까지 글로벌 GPU 시장의 규모는 각각 254억 1천만 달러, 334억 7천만 달러, 448억 3천만 달러로 연평균성장률이 32.8%에 달한다. 이 성장률을 따라 보수적으로 추정하면, 2030년의 글로벌 GPU 시장 규모는 4,337억 달러 즉, 8년간 10배 성장 가능하다는 계산이 나온다. 추후 출시될 대형 GPU 모델과 생성형 AI의 보급이 시너지를 이룬다면 시장은 더욱 커질 것으로 보인다.
2분기 실적 발표 후, 젠슨 황은 “현재 전 세계 데이터센터의 가치는 1조 달러에 달하고, 대부분 CPU 프로세서를 사용하고 있다. 향후 4~5년간 생성형 AI의 트렌드를 반영하면 데이터센터 대부분이 CPU를 GPU로 교체할 텐데 그렇게 되면 얼마나 큰 시장이 열리는 지 상상이 가는가?” 라는 발언을 했다. 엔비디아는 이런 성장의 과실을 누구보다 먼저 확보하려는 야심을 숨기지 않고 있다.
젠슨 황은 크리스 말라초스키Chris Malachowsky, 커티스 프리엠Curtis Priem과 함께 1993년 엔비디아를 설립했다. 회사명 ‘NVIDIA’는 질투를 의미하는 라틴어에서 차용했고, 회사 로고도 질투를 의미하는 녹색 눈을 사용하고 있다. 이름대로 2023년 엔비디아는 그야말로 사람들이 부러워하는 기업이 되었다. GPU의 주요 구매 고객인 테슬라의 CEO 머스크조차 “모든 사람들과 심지어 강아지조차 GPU를 사고 싶어하는데, GPU를 확보하는 것이 마약을 구하는 것보다 훨씬 어렵다”고 말한 적이 있을 정도다.
엔비디아 발전 과정을 두 단계로 압축하면, 2013년 이전은 ‘사업 구조 구축을 위한 역량 축적 단계’이고 2013년부터 지금까지는 ‘AI를 통한 발전 단계’로 나눌 수 있다. 2005년 폭발적인 PC 판매와 2006년 쿠다CUDA 연구 개발의 시작은 엔비디아의 사업 기반 구축을 위한 핵심 전환점이 되었다. 쿠다는 엔비디아의 자사 플랫폼 사용을 위해 개발·보급한 인터페이스이다.
글로벌 PC 판매량이 2억 1,850만 대에 달한 덕에 사업의 규모를 확고히 다질 수 있었고, 쿠다 연구 개발은 소프트웨어로 향한 시장의 문을 열어 주었다. 이로 인해 산업 디자인과 산업 모델링을 비롯해 영화, 고화질 방송, 의료 이미징까지 거의 모든 산업을 석권하기에 이르렀다.
엔비디아 발전 과정을 두 단계로 압축하면, 2013년 이전은 ‘사업 구조 구축을 위한 역량 축적 단계’이고 2013년부터 지금까지는 ‘AI를 통한 발전 단계’로 나눌 수 있다. 2005년 폭발적인 PC 판매와 2006년 쿠다CUDA 연구 개발의 시작은 엔비디아의 사업 기반 구축을 위한 핵심 전환점이 되었다. 쿠다는 엔비디아의 자사 플랫폼 사용을 위해 개발·보급한 인터페이스이다.
글로벌 PC 판매량이 2억 1,850만 대에 달한 덕에 사업의 규모를 확고히 다질 수 있었고, 쿠다 연구 개발은 소프트웨어로 향한 시장의 문을 열어 주었다. 이로 인해 산업 디자인과 산업 모델링을 비롯해 영화, 고화질 방송, 의료 이미징까지 거의 모든 산업을 석권하기에 이르렀다.
엔비디아의 성장에서 마이크로소프트를 빼놓을 수 없다. 2005년 당시 마이크로소프트의 순이익은 전년대비 50% 증가했고, 2006년 매출은 400억 달러를 돌파했다. 시가총액이 2,600억 달러를 넘어서면서 시가총액 글로벌 TOP 10 기업 중 유일한 테크 기업이 된 것이다. 마이크로소프트의 훈풍에 힘입어 엔비디아의 DirectX 9.0 GPU가 그래픽 프로세서 시장을 독점하게 되었다. DirectX 9.0 GPU는 엔비디아의 GPU와 마이크로소프트의 DirectX 9.0 고급 셰이딩 언어를 결합한 제품이다. 고화질 디지털 영상과 디지털 사진 이미지를 효율적으로 처리 및 편집할 수 있게 해 마치 영화와 같은 시각적 효과를 얻을 수 있다.
엔비디아와 마이크로소프트의 본격적인 협력은 2000년 3월부터 시작되었다. 그해에 엔비디아는 마이크로소프트의 가정용 비디오 게임 콘솔인 엑스박스Xbox의 독점 그래픽 공급업체가 된다. 같은 해 6월에는 “비즈니스 위크”에 의해 글로벌 1위 반도체 기업으로 선정되었고, 11월에는 경쟁사인 ‘3Dfx’의 핵심 자산을 인수하여, 그래픽 프로세서 업계에서 최대 규모의 회사가 되었다.
2001년부터 2003년 엔비디아의 연평균성장률은 61%이다. 급속한 실적 증가로 게임 사업의 달콤함을 처음 맛본 후 엔비디아는 GPU 하드웨어를 메인 라인업으로 하는 사업 발전 루트를 확고히 다졌다. 2004년에는 지포스 6800과 6600 GPU를 양산하며 호환 그래픽 프로세서 분야의 시장점유율을 21%에서 67%까지 높였다. 상승세를 탄 엔비디아는 기술 분야를 더욱 확장해 2005년 6월 발표한
지포스 7800의 시장점유율을 79%까지 끌어올렸다. GPU 시장의 최대 공급업체가 된 것이다. 고객 수요를 만족시키기 위해 개발한
지포스 시리즈는 엔비디아의 인기시리즈 중 하나가 되었다.
1990년대 실리콘 밸리에서 그래픽 프로세서 전문 연구 기업들이 대거 탄생했다는 점은 주목할 만하다. 하지만 이들 대부분은 기술 세대 교체의 격랑 속에 침몰했고 엔비디아는 끝까지 살아남아 세계 최고의 GPU 기업으로 성장했다. 엔비디아 입장에서 또 다른 중요한 초석은 하드웨어에서 더욱 광활한 소프트웨어 시장으로의 진출이었다. 이를 위한 가장 중요한 도구는 구글의 안드로이드와 유사한 쿠다CUDA였다.
엔비디아와 마이크로소프트의 본격적인 협력은 2000년 3월부터 시작되었다. 그해에 엔비디아는 마이크로소프트의 가정용 비디오 게임 콘솔인 엑스박스Xbox의 독점 그래픽 공급업체가 된다. 같은 해 6월에는 “비즈니스 위크”에 의해 글로벌 1위 반도체 기업으로 선정되었고, 11월에는 경쟁사인 ‘3Dfx’의 핵심 자산을 인수하여, 그래픽 프로세서 업계에서 최대 규모의 회사가 되었다.
2001년부터 2003년 엔비디아의 연평균성장률은 61%이다. 급속한 실적 증가로 게임 사업의 달콤함을 처음 맛본 후 엔비디아는 GPU 하드웨어를 메인 라인업으로 하는 사업 발전 루트를 확고히 다졌다. 2004년에는 지포스 6800과 6600 GPU를 양산하며 호환 그래픽 프로세서 분야의 시장점유율을 21%에서 67%까지 높였다. 상승세를 탄 엔비디아는 기술 분야를 더욱 확장해 2005년 6월 발표한
지포스 7800의 시장점유율을 79%까지 끌어올렸다. GPU 시장의 최대 공급업체가 된 것이다. 고객 수요를 만족시키기 위해 개발한
지포스 시리즈는 엔비디아의 인기시리즈 중 하나가 되었다.
1990년대 실리콘 밸리에서 그래픽 프로세서 전문 연구 기업들이 대거 탄생했다는 점은 주목할 만하다. 하지만 이들 대부분은 기술 세대 교체의 격랑 속에 침몰했고 엔비디아는 끝까지 살아남아 세계 최고의 GPU 기업으로 성장했다. 엔비디아 입장에서 또 다른 중요한 초석은 하드웨어에서 더욱 광활한 소프트웨어 시장으로의 진출이었다. 이를 위한 가장 중요한 도구는 구글의 안드로이드와 유사한 쿠다CUDA였다.
엔비디아가 GPU 시장을
독점할 수 있게 만든 일등 공신은 ‘쿠다’이다.
쿠다는 고객사의 특정 요구사항과 처리 과제를 GPU에 맞추어
프로그래밍할 수 있게 했다.
독점할 수 있게 만든 일등 공신은 ‘쿠다’이다.
쿠다는 고객사의 특정 요구사항과 처리 과제를 GPU에 맞추어
프로그래밍할 수 있게 했다.
2003년 스탠퍼드 대학교 박사과정에 있던 이안 벅Ian Buck(현 엔비디아 가속 컴퓨팅 총괄)이 엔비디아에 인턴으로 입사했다. 그가 소속된 팀은 마이크로소프트가 제작한 응용 프로그램 인터페이스 다이렉트XDirectX의 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 노력 중이었다. 이때 이안 벅이 엔비디아에 공식 합류하면서 GPU 기반 소프트웨어 프로그래밍 플랫폼 쿠다를 개발했다. 쿠다는 GPU의 병렬 컴퓨팅 엔진을 활용하여 집약적 응용 프로그램의 계산 속도를 더욱 빠르게 해주었다.
2007년 엔비디아는 모든 GPU 제품에 쿠다를 탑재했다. 쿠다는 당시 가장 많이 사용되던 C 언어를 기반으로 다양한 고객사의 특정 요구사항과 처리 과제를 GPU에 맞추어 프로그래밍할 수 있게 했다. 이 응용 프로그램은 그 편의성 덕분에 프로그래머들 사이에서 빠르게 인기를 모았다. 그러나 CPU 제조사 입장에서 엔비디아는 반갑지 않은 존재였다. 엔비디아는 제조사의 이익을 나누어 가지는 결과를 초래해 CPU 대기업의 연합 공격에 직면하게 된다.
2006년 엔비디아에서 GPU의 90%를 구입한 AMD는 54억 달러에 GPU 공급업체 ATI를 인수하고, CPU와 GPU의 통합을 위한 새로운 솔루션을 만들었다. 인텔은 2007년 물리 가속 엔진 업체인 하복Havok을 인수해 CPU에 GPU를 통합한 라라비Larrabee 시스템을 출시하고자 했다.
2007년 엔비디아는 모든 GPU 제품에 쿠다를 탑재했다. 쿠다는 당시 가장 많이 사용되던 C 언어를 기반으로 다양한 고객사의 특정 요구사항과 처리 과제를 GPU에 맞추어 프로그래밍할 수 있게 했다. 이 응용 프로그램은 그 편의성 덕분에 프로그래머들 사이에서 빠르게 인기를 모았다. 그러나 CPU 제조사 입장에서 엔비디아는 반갑지 않은 존재였다. 엔비디아는 제조사의 이익을 나누어 가지는 결과를 초래해 CPU 대기업의 연합 공격에 직면하게 된다.
2006년 엔비디아에서 GPU의 90%를 구입한 AMD는 54억 달러에 GPU 공급업체 ATI를 인수하고, CPU와 GPU의 통합을 위한 새로운 솔루션을 만들었다. 인텔은 2007년 물리 가속 엔진 업체인 하복Havok을 인수해 CPU에 GPU를 통합한 라라비Larrabee 시스템을 출시하고자 했다.
엔비디아는 2023년 한 해 동안 80조원이 넘는 매출을 올린 것으로 집계됐다.
CPU 제조사들의 압박에 경제 위기가 더해지자 2008년 9월, 실적 압박을 받은 엔비디아는 직원의 6.5%를 해고하기에 이르렀다. 엔비디아의 2009년 3분기 실적은 형편없었다. 매출은 20% 하락했고, 순이익은 74% 줄어든 6천만 달러로 2000년 수준으로 되돌아갔다. 2008년과 2009년은 엔비디아가 상장 이후 유일하게 적자를 기록했던 기간이다. 주가는 1년 동안 85%나 증발했다. 실적과 시가 총액 하락의 이중고는 젠슨 황의 창업 경력에서 잊을 수 없는 실패의 기억으로 각인되었다.
결국 엔비디아는 모바일 시장을 포기하고 PC 제품에 집중했다. 2010년 모바일 사업을 시작하면서 페르미Fermi 시스템을 기반으로 하는 차세대 쿼드로Quadro GPU를 출시했다. 이 GPU의 3D 애플리케이션의 성능은 이전 세대 쿼드로 제품보다 5배, 컴퓨팅 시뮬레이션 기능은 8배 빨랐다.
실적이 저조했던 기간에도 엔비디아는 기술 업그레이드를 위한 발걸음을 멈추지 않았다. 방열 압력으로 인한 완성도 저하 문제를 해결하기 위해 3년간 26억 달러를 투자해서 제품 성능과 전력소비율을 크게 높였다는 점은 주목할 만하다.
엔비디아의 GPU와 시스템의 발 빠른 세대교체는 다시 한번 시장에 변화를 초래했다. 2009년 말 경쟁사인 인텔은 라라비Larrabee 시스템의 출시를 무기한 연기했고, 2011년 1월 다시 엔비디아와 6년간의 특허 교차 승인 계약을 체결했다. 인텔이 철수하면서 GPU 분야에서 엔비디아와 AMD의 과점 구도는 지금까지 유지되고 있다.
시대를 앞서간 쿠다 시스템 설계는 2010년이 되어서야 효력을 보이기 시작했다. 그해에 A I의 선구자 앤드류 응Andrew NG은 AI 프로그램으로 고양이 한 마리를 인식하는 데 1만 6천 개의 CPU 프로세서를 사용했다. 하지만 CPU를 GPU로 교체하자 12개의 GPU만으로도 충분했다고 밝혔다. 2012년 대규모 시각 인식 대회인 이미지넷ImageNet 대회에서 컨볼루션 신경망CNN;Convolutional Neural Network모델인 알렉스 넷Alex Net은 2위 대비 10% 이상 높은 정확도로우승을 차지했는데, 이 모델은 엔비디아 GPU의 컴퓨팅 능력을 사용해 복잡한 모형 문제를 해결한 것으로 알려졌다.
그때부터 엔비디아의 GPU는 딥 러닝에 적합하다는 평가를 받으며 GPU와 쿠다가 엔비디아 성공스토리의 핵심이 되었다. 이후 엔비디아의 주요 개발 라인업은 기술의 수직적 세대 교체와 수평적 애플리케이션 확장에 집중하면서 매출 끝자리에 ‘0’을 계속 추가했다.
결국 엔비디아는 모바일 시장을 포기하고 PC 제품에 집중했다. 2010년 모바일 사업을 시작하면서 페르미Fermi 시스템을 기반으로 하는 차세대 쿼드로Quadro GPU를 출시했다. 이 GPU의 3D 애플리케이션의 성능은 이전 세대 쿼드로 제품보다 5배, 컴퓨팅 시뮬레이션 기능은 8배 빨랐다.
실적이 저조했던 기간에도 엔비디아는 기술 업그레이드를 위한 발걸음을 멈추지 않았다. 방열 압력으로 인한 완성도 저하 문제를 해결하기 위해 3년간 26억 달러를 투자해서 제품 성능과 전력소비율을 크게 높였다는 점은 주목할 만하다.
엔비디아의 GPU와 시스템의 발 빠른 세대교체는 다시 한번 시장에 변화를 초래했다. 2009년 말 경쟁사인 인텔은 라라비Larrabee 시스템의 출시를 무기한 연기했고, 2011년 1월 다시 엔비디아와 6년간의 특허 교차 승인 계약을 체결했다. 인텔이 철수하면서 GPU 분야에서 엔비디아와 AMD의 과점 구도는 지금까지 유지되고 있다.
시대를 앞서간 쿠다 시스템 설계는 2010년이 되어서야 효력을 보이기 시작했다. 그해에 A I의 선구자 앤드류 응Andrew NG은 AI 프로그램으로 고양이 한 마리를 인식하는 데 1만 6천 개의 CPU 프로세서를 사용했다. 하지만 CPU를 GPU로 교체하자 12개의 GPU만으로도 충분했다고 밝혔다. 2012년 대규모 시각 인식 대회인 이미지넷ImageNet 대회에서 컨볼루션 신경망CNN;Convolutional Neural Network모델인 알렉스 넷Alex Net은 2위 대비 10% 이상 높은 정확도로우승을 차지했는데, 이 모델은 엔비디아 GPU의 컴퓨팅 능력을 사용해 복잡한 모형 문제를 해결한 것으로 알려졌다.
그때부터 엔비디아의 GPU는 딥 러닝에 적합하다는 평가를 받으며 GPU와 쿠다가 엔비디아 성공스토리의 핵심이 되었다. 이후 엔비디아의 주요 개발 라인업은 기술의 수직적 세대 교체와 수평적 애플리케이션 확장에 집중하면서 매출 끝자리에 ‘0’을 계속 추가했다.
생성형 AI는
‘빅데이터, 대규모 컴퓨팅 파워, 강력한 알고리즘’이
결합된 산물이다.
엔비디아는 A100, H100과 같은 고성능 반도체로
생성형 AI 모델 핵심 부품의 자리를 꿰찼다.
‘빅데이터, 대규모 컴퓨팅 파워, 강력한 알고리즘’이
결합된 산물이다.
엔비디아는 A100, H100과 같은 고성능 반도체로
생성형 AI 모델 핵심 부품의 자리를 꿰찼다.
기술 업그레이드는 핵심 기술을 개발하는 데 도움이 되었다. 2016년 엔비디아는 텐서 코어 & NV링크Tensor Core & NVLink 고속 상호접속 기술을 도입하여 초강력 컴퓨팅 파워를 위한 하드웨어 기반을 마련했다. 2022년에는 GPU 통신 지연을 대폭 줄이고 이를 통해 생성형 AI 모델의 고속 병렬 컴퓨팅에서 데이터 동기화 효율을 향상시켰다. 딥 러닝 분야에서 GPU의 강력한 진입장벽을 구축한 것이다.
핵심 기술 혁신으로 엔비디아의 반도체는 대규모 반도체 클러스터로 확장되었다. 2022년 말 GPU 그래픽 카드의 쿠다 코어CUDA Core 수량이 2007년 대비 30배 이상 증가하며 데이터센터는 게임을 넘어서는 가장 큰 수익원이 되었다.
핵심 기술 혁신으로 엔비디아의 반도체는 대규모 반도체 클러스터로 확장되었다. 2022년 말 GPU 그래픽 카드의 쿠다 코어CUDA Core 수량이 2007년 대비 30배 이상 증가하며 데이터센터는 게임을 넘어서는 가장 큰 수익원이 되었다.
엔비디아의 게임 사업과 데이터센터는 매출의 핵심이었다. 이 두 분야의 매출 비중은 2014년 50.7%에서 2023년 2분기에 93.4%까지 증가했다. 이런 변화는 게임 산업과 AI 산업에서 GPU 수요가 나날이 증가한 것에 기인했고, 시장 동향의 변화는 엔비디아의 주요 매출 구조 전환에 직접적으로 반영되었다.
2014~2021년 게임 제품의 매출은 20억 5,800만 달러에서 124억 6,200만 달러까지 증가했다. 지난 20년간 꾸준히 글로벌 3A/3D 게임이 등장하며 발생한 GPU 프로세서의 수요 덕분이다. 전 세계 수억명의 플레이어가 고성능 3D 그래픽 렌더링을 PC 제조사의 차별화 포인트로 요구하고 있었고, GPU는 이에 부합하는 핵심 부품이 되었다. 따라서 PC OEM 공장은 엔비디아에게 최종 사용자와 프로그램 개발사 및 장비 제조사의 GPU 수요를 충족하는 솔루션을 요구했다.
초기 게임인 ‘레지던트 이블Resident Evil’, ‘토탈 워Total War’, ‘메달 오브 아너Medal of Honor’부터 ‘월드 오브 워크래프트World of Warcraft’, ‘리그 오브 레전드Leage of Legends’, ‘펜타 스톰Honor of Kings’에 이르기까지 게임은 아주 긴 라이프 사이클을 갖고 있다.
2022년 글로벌 게임 시장의 매출은 1,844억 달러였고, 온라인 게임 시장 매출액은 1,326억 달러로 72%를 차지했다. 주로 PC 사용자를 대상으로 했던 엔비디아는 이 같은 폭발적인 성장에 데스크톱과 노트북 게임용 지포스 RTX와 지포스 GTX GPU, 저전력 장치로 PC 게임을 즐길 수 있는 지포스 NOW, 고품질 스트리밍 미디어용 쉴드SHIELD, 게임 콘솔용 칩 시스템SOC과 개발 서비스용을 포함한 4대 제품군을 개발했다. 온라인 게임을 즐기지 않는 사람은 그래픽 카드 구성의 중요성을 이해하기 어렵다. 하지만 제품을 비교해 보면 엔비디아 그래픽 카드의 세대 교체의 필요성을 확인할 수 있다.
제품 성능은 지속적으로 향상되었지만 2021년 이후 엔비디아의 게임 사업 매출은 급락했다. 연례 보고서에서 그 이유를 ‘글로벌 거시 경제와 중국 게임 시장 수요 감소의 영향’이라고 설명했다. 게임 사업 위축 이후 엔비디아의 주축이 된 것은 데이터센터다. 엔비디아의 GPU와 관련된 소프트웨어의 대규모 병렬 컴퓨팅 시스템은 딥 러닝, 머신 러닝, 고성능 컴퓨팅에 적합해서 AI 시대의 대규모 컴퓨팅을 지원했다. 가속 연산 기능을 통해 엔비디아는 AI 시대에 고속 발전을 이룰 수 있게 되었는데, 다음의 세 가지 트렌드를 놓치지 않았기 때문에 가능했다.
2014~2021년 게임 제품의 매출은 20억 5,800만 달러에서 124억 6,200만 달러까지 증가했다. 지난 20년간 꾸준히 글로벌 3A/3D 게임이 등장하며 발생한 GPU 프로세서의 수요 덕분이다. 전 세계 수억명의 플레이어가 고성능 3D 그래픽 렌더링을 PC 제조사의 차별화 포인트로 요구하고 있었고, GPU는 이에 부합하는 핵심 부품이 되었다. 따라서 PC OEM 공장은 엔비디아에게 최종 사용자와 프로그램 개발사 및 장비 제조사의 GPU 수요를 충족하는 솔루션을 요구했다.
초기 게임인 ‘레지던트 이블Resident Evil’, ‘토탈 워Total War’, ‘메달 오브 아너Medal of Honor’부터 ‘월드 오브 워크래프트World of Warcraft’, ‘리그 오브 레전드Leage of Legends’, ‘펜타 스톰Honor of Kings’에 이르기까지 게임은 아주 긴 라이프 사이클을 갖고 있다.
2022년 글로벌 게임 시장의 매출은 1,844억 달러였고, 온라인 게임 시장 매출액은 1,326억 달러로 72%를 차지했다. 주로 PC 사용자를 대상으로 했던 엔비디아는 이 같은 폭발적인 성장에 데스크톱과 노트북 게임용 지포스 RTX와 지포스 GTX GPU, 저전력 장치로 PC 게임을 즐길 수 있는 지포스 NOW, 고품질 스트리밍 미디어용 쉴드SHIELD, 게임 콘솔용 칩 시스템SOC과 개발 서비스용을 포함한 4대 제품군을 개발했다. 온라인 게임을 즐기지 않는 사람은 그래픽 카드 구성의 중요성을 이해하기 어렵다. 하지만 제품을 비교해 보면 엔비디아 그래픽 카드의 세대 교체의 필요성을 확인할 수 있다.
제품 성능은 지속적으로 향상되었지만 2021년 이후 엔비디아의 게임 사업 매출은 급락했다. 연례 보고서에서 그 이유를 ‘글로벌 거시 경제와 중국 게임 시장 수요 감소의 영향’이라고 설명했다. 게임 사업 위축 이후 엔비디아의 주축이 된 것은 데이터센터다. 엔비디아의 GPU와 관련된 소프트웨어의 대규모 병렬 컴퓨팅 시스템은 딥 러닝, 머신 러닝, 고성능 컴퓨팅에 적합해서 AI 시대의 대규모 컴퓨팅을 지원했다. 가속 연산 기능을 통해 엔비디아는 AI 시대에 고속 발전을 이룰 수 있게 되었는데, 다음의 세 가지 트렌드를 놓치지 않았기 때문에 가능했다.
첫 번째 트렌드는 딥 러닝이다. 2016년 3월 구글의 로봇 알파고AlphaGo가 바둑 세계 챔피언이자 프로 9단인 이세돌을 꺾으면서 딥 러닝이 전 세계의 관심을 끌었다. 그 후 구글, 마이크로소프트 등 과 같은 기업은 전 세계 개발자가 장벽 없이 사용할 수 있도록 자사의 딥 러닝 플랫폼 소스 코드를 오픈했다. 그 결과 다량의 데이터를 딥 러닝에 반영한 AI의 진화가 이루어졌다. 엔비디아는 이에 맞는 프로그램을 개발해
딥 러닝과 데이터 사이언스 분야의 스타트업을 지원했고, 2016년 GPU 사업 매출은 전년대비 39% 성장했다.
두번째 트렌드는 2021년 암호화폐 ‘채굴’ 산업의 부활이었다. 엔비디아는 채굴 할 때 필요한 대규모 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 CMPCryptocurrency Mining Processors(암호화폐 프로세서)의 공급을 확대했다. 2021년 1분기 1억 5,500만 달러, 상반기 4억 2,100만 달러의 매출을 기록하며 게임 시장의 부진으로 인한 실적을 일부 상쇄할 수 있었다.
세 번째 트렌드는 2022년 11월 생성형 AI 시대의 도래를 촉진한 것이다. 그해 11월 30일 오픈AI는 챗GPT를 출시했고, 5일 만에 등록 사용자 수가 100만 명을 넘었다. 두 달 만에 월간 활성화 사용자 수가 1억 명을 돌파하면서 역사적으로 가장 빠르게 성장한 애플리케이션이 된 것이다. 이후 전 세계적으로 인공지능 챗봇과 생성형 AI 연구개발 트렌드가 급물살을 타게 되었다.
딥 러닝과 데이터 사이언스 분야의 스타트업을 지원했고, 2016년 GPU 사업 매출은 전년대비 39% 성장했다.
두번째 트렌드는 2021년 암호화폐 ‘채굴’ 산업의 부활이었다. 엔비디아는 채굴 할 때 필요한 대규모 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 CMPCryptocurrency Mining Processors(암호화폐 프로세서)의 공급을 확대했다. 2021년 1분기 1억 5,500만 달러, 상반기 4억 2,100만 달러의 매출을 기록하며 게임 시장의 부진으로 인한 실적을 일부 상쇄할 수 있었다.
세 번째 트렌드는 2022년 11월 생성형 AI 시대의 도래를 촉진한 것이다. 그해 11월 30일 오픈AI는 챗GPT를 출시했고, 5일 만에 등록 사용자 수가 100만 명을 넘었다. 두 달 만에 월간 활성화 사용자 수가 1억 명을 돌파하면서 역사적으로 가장 빠르게 성장한 애플리케이션이 된 것이다. 이후 전 세계적으로 인공지능 챗봇과 생성형 AI 연구개발 트렌드가 급물살을 타게 되었다.
인공지능 챗봇은 ‘빅데이터, 대규모 컴퓨팅 파워, 강력한 알고리즘’이 결합된 산물이다. 대규모 컴퓨팅 파워가 기초 인프라이다. 엔비디아는 호퍼Hopper와 앰피어Ampere 시스템을 기반으로 출시한 A100와 H100 등과 같은 고성능 반도체로 생성형 AI 모델의 핵심 부품 자리를 꿰찼다.
AMD의 CEO 리사 수Lisa Su는 2023년 글로벌 데이터센터에서 AI의 잠재된 시장 가치가 총 300억 달러에 달할 것으로 예상하며, 2027년까지 1,500억 달러를 넘어서 연평균성장률이 50%를 넘을 것이라고 내다봤다. 이는 엔비디아의 데이터센터 매출이 성장할 여지가 매우 크다는 것을 의미한다.
다양한 업계에서 점점 더 많은 기업과 스타트업이 엔비디아의 GPU와 소프트웨어를 활용하여 자신이 구축한 제품과 서비스를 자동화하고 있다. 디자이너가 GPU와 소프트웨어를 활용하여 영화에서 시각적 효과를 만들고, 휴대폰에서 상업용 항공기에 이르는 제품 전반을 디자인하는 것이 대표적인 예다. 교통운송 산업 분야에서 자율주행 플랫폼을 구축할 때도 GPU가 필요하고, 의료 산업에서는 증강 의학 이미징을, 금융 서비스 업계는 위조를 감지하는 데에도 엔비디아의 기술을 활용한다.
AMD의 CEO 리사 수Lisa Su는 2023년 글로벌 데이터센터에서 AI의 잠재된 시장 가치가 총 300억 달러에 달할 것으로 예상하며, 2027년까지 1,500억 달러를 넘어서 연평균성장률이 50%를 넘을 것이라고 내다봤다. 이는 엔비디아의 데이터센터 매출이 성장할 여지가 매우 크다는 것을 의미한다.
다양한 업계에서 점점 더 많은 기업과 스타트업이 엔비디아의 GPU와 소프트웨어를 활용하여 자신이 구축한 제품과 서비스를 자동화하고 있다. 디자이너가 GPU와 소프트웨어를 활용하여 영화에서 시각적 효과를 만들고, 휴대폰에서 상업용 항공기에 이르는 제품 전반을 디자인하는 것이 대표적인 예다. 교통운송 산업 분야에서 자율주행 플랫폼을 구축할 때도 GPU가 필요하고, 의료 산업에서는 증강 의학 이미징을, 금융 서비스 업계는 위조를 감지하는 데에도 엔비디아의 기술을 활용한다.
AI 트렌드에서 GPU는 우위를 형성하고 있다. AI 모델 교육을 위한 입문 수준의 컴퓨팅 성능을 지원하려면 적어도 A100칩 1천 개가 필요하다. GPT-3 모델 훈련에 적용되는 슈퍼 컴퓨터는 수만 개의 A100 칩을 탑재해야 하고, 업그레이드된 모델에는 더욱 많은 칩이 필요하다. 즉, 인공지능 챗봇 모델을 만들기 위한 첫 번째 진입 장벽은 칩의 개수와 가격이다.
공급이 수요를 따라가지 못하면서 2022년 12월부터 2023년 6월까지 6개월 간 엔비디아 A100의 가격은 거의 70% 상승했고, H100의 단가는 2023년 8월말에 4만 5천 달러를 넘어섰다. 전문 기관은 해당 칩의 원가가 3천 달러 정도로 이익률은 1,400%가 될 거라고 추산하고 있다. 이렇게 이익률이 높은 제품은 가격을 인하해서 판매하면 이익이 급증할 수 있다. 하지만 칩 생산 공정의 복잡성과 완성도 높은 제품의 양산은 반비례하므로, 시장에서 요구하는 만큼 생산하기 어렵다. 이러한 이유에서 산업 체인의 정점에 있는 거대 테크 기업들도 교착 상태에 직면해 있는 것이다.
공급이 수요를 따라가지 못하면서 2022년 12월부터 2023년 6월까지 6개월 간 엔비디아 A100의 가격은 거의 70% 상승했고, H100의 단가는 2023년 8월말에 4만 5천 달러를 넘어섰다. 전문 기관은 해당 칩의 원가가 3천 달러 정도로 이익률은 1,400%가 될 거라고 추산하고 있다. 이렇게 이익률이 높은 제품은 가격을 인하해서 판매하면 이익이 급증할 수 있다. 하지만 칩 생산 공정의 복잡성과 완성도 높은 제품의 양산은 반비례하므로, 시장에서 요구하는 만큼 생산하기 어렵다. 이러한 이유에서 산업 체인의 정점에 있는 거대 테크 기업들도 교착 상태에 직면해 있는 것이다.
엔비디아가
그래픽 카드의 모든 단계에서 제약을 받지 않고 생산능력을 달성한다면
제품의 누적 생산량은 2배가 될 것이고,
원가도 일정 비율만큼 하락할 것이다.
그래픽 카드의 모든 단계에서 제약을 받지 않고 생산능력을 달성한다면
제품의 누적 생산량은 2배가 될 것이고,
원가도 일정 비율만큼 하락할 것이다.
반도체 업계는 모든 하이테크 제조업과 마찬가지로 자산 집약적 통합 모델과 투자가 적은 파운드리 생산 모델을 갖고 있다. 자산 집약적 통합 모델은 인텔이, 파운드리 생산 모델은 엔비디아가 대표격이다. 두 회사의 제품 구조는 다르지만 하이테크 제품 비중의 상승과 생산 규모의 증가에 따라, 2020년부터 엔비디아의 순이익률은 인텔을 넘어섰으며, 2023년 상반기에는 격차가 더욱 벌어졌다.
칩 전문 설계와 판매에 주력하는 엔비디아는 TSMC와 같은 공급업체에 생산을 의존하고 있다. 따라서 칩 제품의 업그레이드가 반복되면서 생산 단계의 복잡성과 생산 공정의 난도가 높아져 전체 공급 체인의 협력 지원, 심지어 공급 체인의 구조 조정이 필요한 상황이다.
아웃소싱을 통한 저비용 파운드리가 생산 효율성 저하 또는 생산 일정 제한 등과 같은 문제에 직면할 경우 납기 지연을 초래할 수 있다. 2012년부터 엔비디아는 제품 공급이 수요를 따라가지 못하는 문제를 겪고 있다. 2012년 1분기 TSMC의 28nm 케플러Kepler GPU의 용량 제한으로 엔비디아는 고급 데스크톱용 GPU 제품의 고객 수요를 충족시킬 수 없게 되어 해당 분기 순이익이 55.3% 하락했다. 또한 2013년 1분기에 수익이 정상 궤도로 돌아올 때까지도 같은 문제는 지속적으로 발생했다.
칩 전문 설계와 판매에 주력하는 엔비디아는 TSMC와 같은 공급업체에 생산을 의존하고 있다. 따라서 칩 제품의 업그레이드가 반복되면서 생산 단계의 복잡성과 생산 공정의 난도가 높아져 전체 공급 체인의 협력 지원, 심지어 공급 체인의 구조 조정이 필요한 상황이다.
아웃소싱을 통한 저비용 파운드리가 생산 효율성 저하 또는 생산 일정 제한 등과 같은 문제에 직면할 경우 납기 지연을 초래할 수 있다. 2012년부터 엔비디아는 제품 공급이 수요를 따라가지 못하는 문제를 겪고 있다. 2012년 1분기 TSMC의 28nm 케플러Kepler GPU의 용량 제한으로 엔비디아는 고급 데스크톱용 GPU 제품의 고객 수요를 충족시킬 수 없게 되어 해당 분기 순이익이 55.3% 하락했다. 또한 2013년 1분기에 수익이 정상 궤도로 돌아올 때까지도 같은 문제는 지속적으로 발생했다.
칩 전문 설계와 판매에 주력하는 엔비디아는 TSMC와 같은 공급업체에 생산을 의존하고 있다.
2023년 1월 기준 TSMC 매출에 기여하는 고객사는 애플, 미디어 텍Media Tek, AMD, 퀄컴, 브로드 밴드, 엔비디아, 마블Marvel,
ST 마이크로 일렉트로닉스, 아날로그 디바이스Analog devices, 인텔이다. 2020년부터 2022년 단일 최대 고객인 애플의 매출은 114억 달러에서 175억 달러로 53% 증가했다. 하지만 TSMC의 매출에서 애플이 차지하는 비중은 25%에서 23%로 하락했다. TSMC는 고객 집중도가 낮아지고 있고, 단일 대형 고객이 TSMC 실적에 특별히 큰 영향을 미치기는 어렵다고 볼 수 있다.
TSMC는 2023년 재무 보고서에서 설계 기술과 기능의 급격한 변화로 일부 고객은 TSMC와 계약을 맺은 후 중간 비용을 지불하는 방식으로 일정 생산량을 확보한다고 밝혔다. TSMC가 생산 계획을 수립하면서 중간 비용 지급을 통해 일부 생산능력을 남겨놓는다는 의미다.
H100 등과 같은 고성능 제품에 힘입어 2023년 2분기 엔비디아의 총이익률은 68.2%에 달한다. 직접적인 경쟁사인 인텔과 AMD를 압도하는 이익률이다. 무엇보다 경쟁사를 전율하게 만드는 것은 H100과 A100의 생산능력이 아직 상승하는 단계에 있다는 점이다. 보다 강력한 성능을 갖춘 엔비디아의 신제품이 꾸준히 나오고 있어서 엔비디아의 공세는 더욱 거세질 것으로 보인다.
ST 마이크로 일렉트로닉스, 아날로그 디바이스Analog devices, 인텔이다. 2020년부터 2022년 단일 최대 고객인 애플의 매출은 114억 달러에서 175억 달러로 53% 증가했다. 하지만 TSMC의 매출에서 애플이 차지하는 비중은 25%에서 23%로 하락했다. TSMC는 고객 집중도가 낮아지고 있고, 단일 대형 고객이 TSMC 실적에 특별히 큰 영향을 미치기는 어렵다고 볼 수 있다.
TSMC는 2023년 재무 보고서에서 설계 기술과 기능의 급격한 변화로 일부 고객은 TSMC와 계약을 맺은 후 중간 비용을 지불하는 방식으로 일정 생산량을 확보한다고 밝혔다. TSMC가 생산 계획을 수립하면서 중간 비용 지급을 통해 일부 생산능력을 남겨놓는다는 의미다.
H100 등과 같은 고성능 제품에 힘입어 2023년 2분기 엔비디아의 총이익률은 68.2%에 달한다. 직접적인 경쟁사인 인텔과 AMD를 압도하는 이익률이다. 무엇보다 경쟁사를 전율하게 만드는 것은 H100과 A100의 생산능력이 아직 상승하는 단계에 있다는 점이다. 보다 강력한 성능을 갖춘 엔비디아의 신제품이 꾸준히 나오고 있어서 엔비디아의 공세는 더욱 거세질 것으로 보인다.
2023년 9월, 엔비디아는 블로그를 통해 과거 10년간 엔비디아 GPU의 AI 처리 능력이 천 배 증가했다고 밝혔다. 단기간에 컴퓨팅 파워가 정체되지는 않겠지만, 생성형 AI 모델의 가장 강력한 지원 기업인 엔비디아가 그래픽 카드의 모든 단계에서 제약을 받지 않고 생산능력을 달성한다면 제품의 누적 생산량은 2배가 될 것이고, 원가도 일정 비율만큼 하락할 것이다.
예를 들면 자동차 산업에서 완성차의 제조업체가 생산량을 2배로 늘리면 원가는 15% 줄어든다. 전문가들은 반도체 업계에서 웨이퍼 생산량이 2배가 늘어나면 원가는 약 22% 줄어든다고 말한다. 반도체가 10나노에서 7나노 기술로 대체되는 것처럼 기술의 세대 교체가 이루어질 경우, 프로세서의 납품에 드는 최종 비용은 매년 30~33% 줄어들 수 있다.
예를 들면 자동차 산업에서 완성차의 제조업체가 생산량을 2배로 늘리면 원가는 15% 줄어든다. 전문가들은 반도체 업계에서 웨이퍼 생산량이 2배가 늘어나면 원가는 약 22% 줄어든다고 말한다. 반도체가 10나노에서 7나노 기술로 대체되는 것처럼 기술의 세대 교체가 이루어질 경우, 프로세서의 납품에 드는 최종 비용은 매년 30~33% 줄어들 수 있다.
TSMC의 2023 회계연도 연례 보고서에 따르면, 생산능력이 고도화되어 생산량이 늘어날수록 단위 원가가 낮아진다. 반도체 제조 수율을 높 이기 위해, TSMC는 다수의 웨이퍼 처리 공정을 개발했다. 고객이 마스크 칩 제조 금형을 공유할 수 있게 만들어 시제품 제작 비용을 절감하고 제품 출시 주기를 단축할 수 있게 만든 것이다.
엔비디아와 TSMC 간의 장기 협력 과정은 기술의 업그레이드와 함께 상승하면서 서로가 서로를 대체할 수 없는 이점을 가져왔다. 엔비디아가 AI 반도체 개발 과정에서 수년간 인텔, AMD, 마이크로소프트, 구글 등과 같은 거대 기업에게 추격을 당했지만 여전히 선두를 유지하고 있는 근본적인 이유이자, TSMC가 갈수록 대체하기 어려워지는 이유이기도 하다.
엔비디아와 TSMC 간의 장기 협력 과정은 기술의 업그레이드와 함께 상승하면서 서로가 서로를 대체할 수 없는 이점을 가져왔다. 엔비디아가 AI 반도체 개발 과정에서 수년간 인텔, AMD, 마이크로소프트, 구글 등과 같은 거대 기업에게 추격을 당했지만 여전히 선두를 유지하고 있는 근본적인 이유이자, TSMC가 갈수록 대체하기 어려워지는 이유이기도 하다.
현재 엔비디아의 주요 경쟁자들은 두 종류로 분류할 수 있다. 하나는 AMD, 인텔과 같은 솔루션 제공 업체와 라이선스 제공 업체이고, 다른 하나는 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 대규모 클라우드 서비스 제공 업체이다.
먼저 인텔과 AMD는 모두 2023년에 엔비디아 H100에 대항하는 제품과 쿠다와 경쟁하는 소프트웨어 시스템을 출시했다. 현재 인텔 데이터센터는 인공지능 가속 분야의 가우디Gaudi 시리즈와 사이언스 컴퓨팅 분야의 GPU인 맥스Max 시리즈 2가지 메인 제품을 갖고있다. 2025년 인텔은 이 두 라인업을 통합해 2세대 가우디와 결합한 GPU 제품을 출시할 것으로 예상된다.
먼저 인텔과 AMD는 모두 2023년에 엔비디아 H100에 대항하는 제품과 쿠다와 경쟁하는 소프트웨어 시스템을 출시했다. 현재 인텔 데이터센터는 인공지능 가속 분야의 가우디Gaudi 시리즈와 사이언스 컴퓨팅 분야의 GPU인 맥스Max 시리즈 2가지 메인 제품을 갖고있다. 2025년 인텔은 이 두 라인업을 통합해 2세대 가우디와 결합한 GPU 제품을 출시할 것으로 예상된다.
엔비디아의 HGX H100 인공 지능 슈퍼컴퓨팅 그래픽 처리 장치(GPU).
GPU 회사인 AMD는 2023년 6월 AI와 고성능 컴퓨팅 분야를 위한 인스팅트Instinct MI 300A와 인스팅트 MI 300X 2개의 가속 그래픽 카드를 출시했다. 300A는 세계 최초로 AI와 고성능 컴퓨팅을 위해 제작한 APU 가속 그래픽카드로, AMD가 ‘CPU+GPU+메모리’ 방식을 처음 적용한 통합 제품이다. 300X는 엔비디아의 H100을 벤치마킹하여 생성형 AI용으로 출시한 가속기다.
1,530억 개의 트랜지스터가 내장되어 400억 개의 매개 변수를 가진 인공지능 챗봇 모델을 지원한다. AMD 제품 역사상 H100을 뛰어넘는 최대 용량의 반도체 제품으로 2023년 4분기에 양산할 예정이다.
1,530억 개의 트랜지스터가 내장되어 400억 개의 매개 변수를 가진 인공지능 챗봇 모델을 지원한다. AMD 제품 역사상 H100을 뛰어넘는 최대 용량의 반도체 제품으로 2023년 4분기에 양산할 예정이다.
엔비디아는 GPU 프로세서를 개발하는 데 멈추지 않고 관련 소프트웨어 생태계를 조성하려고 노력하고 있다.
이 외에도, 엔비디아에 수만 개의 칩을 주문하는 클라우드 운영 업체도 잇달아 자체 AI 칩을 개발하고 있다. 클라우드 서비스는 데이터, 컴퓨팅, AI의 3대 요소를 통합할 수 있는 최적의 모델이다. 마이크로소프트의 AWS, 아마존의 애저Azure, 구글 클라우드 등과 같은 대규모 클라우드 서비스 운영 업체는 컴퓨팅파워와 서비스 사용 비용을 줄이기 위해 자체 칩과 AI 모델을 개발하는 중이다.
그중 마이크로소프트는 오픈AI에 투자하며 도약했다. 빙Bing에서 오피스Office를 거쳐 윈도우Window에 이르기까지 오픈AI의 기술을 자사 제품에 꾸준히 이식하면서 기술 트렌드를 압도했다. 2023년 2분기에 마이크로소프트 클라우드 매출의 글로벌 시장점유율은 26%에 달했다. 2023년 회계연도 기준 동기 대비 222% 증가한 1,116억 달러를 기록했다. 지속 성장하고 있는 마이크로소프트 클라우드는 향후에 시장점유율에서 30%를 갖고 있는 아마존 클라우드를 넘어설 것으로 예상된다. 현재 엔비디아는 거대 테크기업들의 추격을 따돌리기 위해 서비스 체인 확장을 통해 자사 제품 사용을 위한 진입 장벽과 접근성을 낮추는 중이다.
그중 마이크로소프트는 오픈AI에 투자하며 도약했다. 빙Bing에서 오피스Office를 거쳐 윈도우Window에 이르기까지 오픈AI의 기술을 자사 제품에 꾸준히 이식하면서 기술 트렌드를 압도했다. 2023년 2분기에 마이크로소프트 클라우드 매출의 글로벌 시장점유율은 26%에 달했다. 2023년 회계연도 기준 동기 대비 222% 증가한 1,116억 달러를 기록했다. 지속 성장하고 있는 마이크로소프트 클라우드는 향후에 시장점유율에서 30%를 갖고 있는 아마존 클라우드를 넘어설 것으로 예상된다. 현재 엔비디아는 거대 테크기업들의 추격을 따돌리기 위해 서비스 체인 확장을 통해 자사 제품 사용을 위한 진입 장벽과 접근성을 낮추는 중이다.
엔비디아와 TSMC 간의
협력은 서로를 대체할 수 없는 이점을 가져왔다.
엔비디아가 AI 반도체 개발 과정에서 수년간 거대 기업들에게 추격을 당했지만
여전히 선두를 유지하고 있는 근본적인 이유이다.
협력은 서로를 대체할 수 없는 이점을 가져왔다.
엔비디아가 AI 반도체 개발 과정에서 수년간 거대 기업들에게 추격을 당했지만
여전히 선두를 유지하고 있는 근본적인 이유이다.
2020년부터 오픈AI는 최대 후원사인 마이크로소프트가 갖춘 대형 슈퍼 컴퓨터에서 생성형 AI 기술을 개발했다. 이 컴퓨터는 1만 개의 엔비디아 GPU를 사용하고 있다. 현재 이런 수퍼 컴퓨터를 제작하는 데 드는 GPU 비용만 거의 약 2억 7천만 달러에 달한다.
미국 투자은행 번스타인Bernstein 애널리스트 스테이시 라스곤Stacy Rasgon의 분석에 따르면, 챗GPT를 검색할 때마다 약 4센트 비용이 든다. 챗GPT 검색량이 구글 검색량의 1/10까지 증가할 경우 약 481억 달러의 GPU가 필요하고, 운영하는 데 매년 약 160억 달러의 반도체가 필요하다고 밝혔다. 엔비디아의 GPU 공급이 부족하게 되어 가격이 급등하자 오픈AI는 준비 중인 단기 계획들을 어쩔 수 없이 연기했다. 보도에 따르면, 오픈AI는 자체적으로 AI 칩 개발을 모색하고 있고, 반도체 부족으로 인한 장애물을 제거하기 위해 반도체 회사를 인수할 계획이라고 한다.
비용은 높지만 생성형 AI 기술과 서비스가 필요하지 않은 기업은 없다. 성장 잠재력이 거대하다는 의미다. 젠슨 황은 엔비디아가 ‘AI 업계의 TSMC’가 되어 다운스트림 기업들이 대형 AI 모델의 학습 비용을 절감할 수 있도록 인공지능 모델 제조사와 클라우드 공급업체가 협력할 것을 제안했다.
미국 투자은행 번스타인Bernstein 애널리스트 스테이시 라스곤Stacy Rasgon의 분석에 따르면, 챗GPT를 검색할 때마다 약 4센트 비용이 든다. 챗GPT 검색량이 구글 검색량의 1/10까지 증가할 경우 약 481억 달러의 GPU가 필요하고, 운영하는 데 매년 약 160억 달러의 반도체가 필요하다고 밝혔다. 엔비디아의 GPU 공급이 부족하게 되어 가격이 급등하자 오픈AI는 준비 중인 단기 계획들을 어쩔 수 없이 연기했다. 보도에 따르면, 오픈AI는 자체적으로 AI 칩 개발을 모색하고 있고, 반도체 부족으로 인한 장애물을 제거하기 위해 반도체 회사를 인수할 계획이라고 한다.
비용은 높지만 생성형 AI 기술과 서비스가 필요하지 않은 기업은 없다. 성장 잠재력이 거대하다는 의미다. 젠슨 황은 엔비디아가 ‘AI 업계의 TSMC’가 되어 다운스트림 기업들이 대형 AI 모델의 학습 비용을 절감할 수 있도록 인공지능 모델 제조사와 클라우드 공급업체가 협력할 것을 제안했다.
구글과 마이크로소프트 등과 같은 테크 기업의 AI 구도를 보면 클라우드 서비스가 AI 사업 구현의 중요한 출발점임을 알 수 있다. 엔비디아는 클라우드 서비스에 대한 R&D와 협력 및 투자를 지속하고 있다. 주목할 점은 엔비디아가 여전히 노력하고 있다는 것이다. 2023년 5월 생성형 AI 언어 애플리케이션과 추천 시스템, 데이터 분석을 위한 대규모 차세대 모델의 개발을 지원하는 ‘엔비디아 DGX 수퍼 컴퓨터’가 그 노력의 일환이다.
엔비디아는 다운스트림의 AI 테크 기업들과 깊게 연결되어 있다. 향후 시장에서 AI 컴퓨팅 파워를 대체할 수 있는 저가 솔루션이 있을지, 또는 엔비디아의 경쟁 우위에 도전할 만한 AI 기술의 파괴적인 혁신이 등장할지 지켜봐야 할 것이다.
엔비디아는 다운스트림의 AI 테크 기업들과 깊게 연결되어 있다. 향후 시장에서 AI 컴퓨팅 파워를 대체할 수 있는 저가 솔루션이 있을지, 또는 엔비디아의 경쟁 우위에 도전할 만한 AI 기술의 파괴적인 혁신이 등장할지 지켜봐야 할 것이다.
※ 본 원고는 필자 의견으로 당사의 투자 의견과는 무관합니다.
※ 본 원고는 정보 제공 목적으로 특정 종목에 대한 매수(매도) 신호나 추천·투자 권유를 의미하지 않으며, 투자의 최종 판단과 책임은 이용하는 고객에게 있습니다. 따라서 본 자료는 어떠한 경우에도 고객의 증권투자 결과에 대한 법적 책임소재 증빙자료로 사용될 수 없습니다.
출처. 미래에셋투자와연금센터
글. 지징잉(姬婧瑛) | 사진. Getty Images
글. 지징잉(姬婧瑛) | 사진. Getty Images
국내 비즈니스
해외 비즈니스
