AI 서비스, 플랫폼 폭발적으로 늘어나면서 고성능 AI 반도체로 전 세계의 관심 몰려

빅테크 기업, 미래 먹거리 좌우할 AI 반도체 개발 경쟁 돌입

본 해외시장뉴스는 2부작으로 1부에서는 AI 반도체 시장에 대해서 알아보고, 2부에서 국내 반도체 기업의 미국 시장 진출 전략과 시사점을 살펴볼 예정이다.

실리콘밸리의 AI 반도체 대장, 엔비디아(NVIDIA)에 몰리는 세계의 관심

AI 반도체를 대표하는 글로벌 기업, 엔비디아는 최근 폭발적인 실적에 힘입어 시가총액 2조 달러를 넘었다. 엔비디아는 애플, 마이크로소프트, 알파벳에 이어 시가총액 2조 달러를 달성한 네 번째 기업이 됐다. 1999년 1월에 상장한 엔비디아는 2023년 5월에 시가총액 1조 달러를 돌파했다. 24년 만이다. 하지만 1조 달러에서 2조 달러로 오르는 데는 불과 270일밖에 걸리지 않았다. 최근 생성형 AI를 필두로 한 AI 기술과 이를 처리할 수 있는 첨단 반도체에 대한 수요가 급증했기 때문이다.

엔비디아의 실적을 견인하는 주인공은 데이터센터 AI 반도체 H100이다. 현재 H100 데이터센터 AI 반도체에 대한 수요는 매우 높은 상태로, 블룸버그통신에 따르면 주문 고객 중 일부는 제품을 수령받을 때까지 최대 6개월을 기다려야 하는 것으로 나타났다. H100의 본질은 그래픽 프로세서(GPU)다. 그래픽 프로세서는 본래 컴퓨터 그래픽을 처리하는 데 사용돼 게이머가 현실에 가까운 시각적 경험을 얻는 데 핵심적인 역할을 한다. 이를 위해 그래픽 프로세서는 병렬 처리 능력, 고성능, 에너지 효율성, 확장성 등의 특징을 갖는데 덕분에 그래픽 프로세서는 방대한 양의 데이터를 빠른 속도로 처리하는 데 최적화된 환경을 제공한다.

기술 분야에서 2023년은 생성형 AI의 해였다고 해도 과언이 아니다. 텍스트 기반 생성작업에 특화된 대규모 언어모델인 ChatGPT가 본격적으로 서비스를 개시하면서 생성형 AI의 잠재성을 확인한 기업과 소비자들은 AI의 발전을 가속화하고 있다. 생성형 AI를 비롯한 AI 플랫폼은 사용자가 많아져 데이터가 쌓일수록 자연어를 더 능숙하게 인식하고 더 좋은 결과물을 내기 때문이다. AI는 스스로 시행착오를 통해 학습하고 발전하며, 이를 위해 수십억 번의 시도를 하고 그 과정에서 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 한다. 엔비디아는 H100이 이전 모델인 A100보다 대규모 언어모델(LLM)을 훈련하는데 4배 빠르며, 사용자 프롬프트에 응답하는 속도가 30배 향상됐다고 밝혔다. AI 기술을 도입하고자 하는 기업의 입장에서 이러한 성과 우위는 매우 중요할 수 있기 때문에 엔비디아는 말 그대로 전 세계에서 쏟아지는 관심을 받고 있다.

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