오늘은 컴퓨터 그래픽과 인공지능 분야에서 선도적인 미국 기업에 대해 얘기해보려 합니다. '엔비디아'라는 회사로, 다양한 분야에서 활용되는 GPU (Graphics Processing Unit)을 개발하고 있는 회사입니다. GPU는 인공지능의 두뇌 역할로 쓰이기 때문에, 챗 GPT와 함께 폭발적으로 증가하고 있는 AI 서비스 수요에 대응하려는 기업들로 인해, 엔비디아의 주가도 치솟았습니다. AI 시장 확대에 따른 수혜를 제대로 받고 있는 엔비디아가 가지고 있는 기술에 대해 좀 더 살펴보겠습니다.
엔비디아 제품과 서비스
엔비디아는 93년에 창립된 미국 회사로, 99년에 최초의 GPU를 출시했습니다. 그 후로도 최초라는 타이틀을 많이 만들어낸 회사인데, 최초의 컴퓨터 Roadrunner 개발, 최초의 클라우드 기반 GPU 인스턴스 출시, 최초의 게임용 Ray Tracking GPU를 만들어낸 대단한 회사입니다. 제품군은 게임, 영화, 가상현실, 인공 지능 등 다양한 분야에서 활용되는 GPU, 모바일 디바이스에서 활용되는 Tegra, 컴퓨터 그래픽 작업에 특화된 Quadro, 고성능 컴퓨터에서 쓰이는 Tesla, 딥러닝을 위한 고성능 서버 DGX, 병렬 컴퓨팅을 위한 개방형 플랫폼 CUDA가 있습니다. 이외에도 다양한 제품과 서비스를 제공하고 있는 회사입니다.
엔비디아의 GPU기술
GPU기술은 그래픽 처리뿐만 아니라 인공지능, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데, 엔비디아의 GPU가 매우 빠르고 병렬 처리를 위한 아키텍처를 갖추고 있기 때문입니다. 그들의 GPU기술의 특징에 대해 얘기해 보겠습니다.
CUDA는 일반적인 CPU와 달리 수천 개의 코어로 구성된 GPU를 활용해 데이터를 처리하기 때문에 속도면에서 월등히 빠른 처리가 가능해 고성능 컴퓨터 분야에서 사용됩니다. Tensor cores는 딥러닝 분야에서 사용되는 연산을 빠르게 처리하기 위한 기술로, 매트릭스 연산을 가속화합니다. Ray Tracing은 빛이 물체에 반사하거나 굴절되는 현상을 묘사해 매우 현실적인 그래픽 묘사가 가능합니다. 물론 게임 분야에서 주목받는 기술입니다. NVLink는 엔비디아 GPU 간 연결을 위한 기술로, 이걸 사용하면 빠른 데이터 전송이 가능해져서, 대용량 데이터 처리를 위한 컴퓨터 분야에서 사용됩니다. 이러한 기술들이 각각의 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다.
엔비디아의 인공지능 기술
거의 AI 독식이라 할 정도로 엔비디아는 인공지능 분야에서 매우 강력한 기술을 갖고 있습니다.
CUDA-X AI, Tensor RT, DGX, Clara, Drive기술이 있습니다. CUDA-X AI는 인공지능 개발 도구로, 딥러닝, 자연어 처리 등의 분야에서 사용되며 인기 있는 딥러닝 프레임워크를 지원합니다. Tensor RT는 딥러닝 모델의 복잡한 연산을 최적화시켜, 최적화된 모델을 만듭니다. DGX는 엔비디아 인공지능 전용 서버입니다. Clara는 의료 영상 분석 분야에서 사용되고 있고, Drive는 이름처럼 자율주행 분야에서 사용되어, 차량의 인지, 판단, 제어 등을 수행합니다. 교육, 글, 영상 및 프로그램 제작 등 점점 그 활용 범위가 넓어지고 있는 가운데, 이미 엄청나게 커진 엔비디아의 몸집이 더 성장할 것으로 보입니다.
엔비디아 주가
2018년에 시가 총액이 디즈니, 넷플릭스와 비슷한 규모까지 올라갔다가 악재가 겹치면서 반타작했지만, 2020년에 코로나가 터지면서 그 수혜를 입었고, 결국 시가총액 2000억 달러까지 도달했습니다. 줄곧 미국의 반도체 회사 1위였던 인텔도 추월했고, 21년 하반기에는 메타버스의 수혜주로 꼽히며 시가 총액 7000억 달러를 돌파했습니다. 그렇게 2021년 최고점을 찍었다가 작년에 다시 많이 떨어지긴 했지만, 작년 10월부터 5개월 만에 다시 두 배 이상 주가가 뛰었습니다. AI 수혜입니다. 인공 지능 시장이 점차 커지면서 2026년에는 약 114조 원 규모로 성장할 것으로 나타났는데, 이 엄청난 AI 반도체 시장을 놓고 엔비디아의 독식을 멈추기 위해 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 해외의 AMD를 비롯해 국내 스타트업 기업들도 뛰어들었는데, 과연 이들이 엔비디아의 독주를 멈출 수 있는 대안이 될 수 있을지는 두고 봐야 알겠습니다.
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