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  • 젠슨 황이 “딥시크? 문제 없어!” 외치는 이유

    젠슨 황이 “딥시크? 문제 없어!” 외치는 이유

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    딥시크 등장에도 젠슨 황이 괜찮은 이유

    #엔비디아

    #딥시크

    #젠슨황

    딥시크 논란, 엔비디아 괜찮을까?
    지난주에 국내에서 딥시크의 신규 다운로드가 중단됐지? 이용자 개인정보가 중국 SNS인  틱톡 모회사 ‘바이드트댄스’로 넘어가고 있다는 사실이 알려졌기 때문이었어.
    딥시크가 등장으로 엔비디아 주가가 떨어지기도 했지? 그동안 엔비디아가 만드는 고성능 GPU가 대량으로 들어가야만, 챗GPT같은 뛰어난 AI를 만들 수 있다고 생각했단 말야. 그런데  저렴한 비용의 중국산 GPU를 조금 썼는데도 딥시크 R1같은 모델이 나오자 시장의 반응이 ‘헐?’했던 거지. 다들 ‘엔비디아가 만드는 칩이 아니어도 된다는 건가?’라는 생각을 했을 테니까.




    Jensen Huang, co-founder and chief executive officer of Nvidia Corp

    딥시크 영향으로 시가총액 증발한 엔비디아
    실제로 딥시크의 R1이 공개되자마자 엔비디아의 주가는 하루만에 16.0% 하락했어. 3일 만에 엔비디아 시가총액의 6천억 달러(우리 돈으로 800조 원)이 날아가버렸지.
    최근 인터뷰에서 젠슨 황이 딥시크와 엔비디아에 대해서 직접적으로 언급했길래, 관련된 내용을 좀  알아봤어. 모 인터뷰에서 직접 딥시크의 R1이 아주 흥미로운 모델이라고 인정한거지. 다만, R1이 등장하면서 이제 엔비디아가 만드는 고성능 GPU가 더이상 필요없어질 거라고 생각하겠지만, 사실은 아니라고 설명했어. 오히려 AI 산업이 더 흥하는 계기가 만들어졌다는 거지. 시장 자체가 더 커지고 활성화되면서 엔비디아 제품이 꾸준히 필요해질 거라는 전망이야.




    TSMC 아닌 기업에 생산 맡길 수도…젠슨 황 깜짝 발언 | 한국경제젠슨 황이 여유부릴 수 있는 이유
    황의 말을 그대로 정리해볼게.
    “R1이 나오고 다들 ‘AI는 이제 끝났어’, 했지만 사실은 그 정반대다. 그동안 우리가 생각했던 것보다 훨씬 효율적인 모델을 만들 수 있는 기회가 열린 것이다. AI 시장은 더 확장될 것이고, 모든 산업에 AI 적용이 가속화 될 것으로 보인다. 딥시크의 AI 모델이 큰 발전을 이뤄냈음은 사실이다. 그럼에도 더 깊이 있는 추론 능력에 더 높은 연산 자원(엔비디아가 만드는)이 필요하다.’


    딥시크, 오픈 소스 사상 최대 규모 LLM 출시..."GPT-4o 따라 잡았다" < 산업일반 < 산업 < 기사본문 - AI타임스
     
    젠슨 황의 말이 맞는 걸까?  
    딥시크 충격 이후 한 달이 흘렀어. 그동안 엔비디아의 주가는 손실을 거의 회복했지. 조만간 4분기 실적 발표가 있을 텐데, 여기서 엔비디아의 자세한 논평이 나올 듯 해.
    한편, 딥시크의 등장으로 챗GPT가 수혜를 입었다는 말이 나오고 있어. 딥시크가 이용자들의 정보를 중국 모기업으로 넘긴다는 사실이 알려진 직후 챗GPT 이용량이 더 늘어났거든. 아마 정부 뿐 아니라 공공기관 중심으로 보안 이슈 때문에 딥시크를 사용금지하니까, 챗GPT가 반사 이익을 본 것 같아. 인공지능이라는 주제 자체에 쏠린 사회적 관심이 챗GPT에 대한 수요로 반응한 게 아닐까 짐작해.

    [출처]
    techcruch: Nvidia CEO Jensen Huang says market got it wrong about DeepSeek’s impact
    SBS: 딥시크 이용 금지 파장?…챗GPT 국내 주간이용자 200만 넘어
     

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    ‘AI 시대’ 왜 반도체 기업 엔비디아가 뜰까

    #ai

    #엔비디아

    #GPU

    지난해 말 엔비디아(NVIDIA) 주가는 1주당 495.22달러로 마감했습니다. 1년 새 238.86% 상승한 건데요. 지금 주가도 연초보다 2배가량 뛰었습니다. 시가총액은 2조 달러를 웃도는 상황. 한화로 3000조원 수준입니다. 대화형 인공지능(AI) 서비스인 챗GPT가 뜨니 엔비디아가 더 크게 주목받는 모습인데요. 평범한 반도체 회사인 줄 알았던 엔비디아가 도대체 AI와 어떤 연관성이 있는 걸까요?

    마약보다 구하기 어려워? 불티나게 팔리는 엔비디아 GPU

    엔비디아의 주력 상품은 고성능 GPU(그래픽처리장치)입니다. AI를 학습시키고 운용하는 데 가장 적합한 반도체로 알려졌습니다. 챗GPT 같은 생성형 AI를 개발하고 구동하는데 필수품으로 꼽히며 판매량이 급증했습니다. 

    구글과 아마존, 메타 등 미국의 주요 빅테크 기업들도 엔비디아의 GPU를 사기 위해 수개월씩 기다리는 상황. 특히 품귀 현상을 빚은 엔비디아의 최고 사양 GPU인 ‘H100’은 6개월을 기다려야 받아볼 수 있다고 합니다.

    출처: NVIDIA 홈페이지

    엔비디아의 GPU는 뭐가 다를까요. 먼저 GPU와 CPU(중앙처리장치)의 차이를 이해해야 합니다. 컴퓨터의 뇌 역할을 하는 CPU는 명령어를 해독하고 실행하는 장치입니다. 그동안 PC(개인용 컴퓨터) 시장에서 월등한 판매 점유율을 보였죠. 

    GPU는 컴퓨터 그래픽 처리 특화 반도체입니다. ‘병렬 처리’ 방식으로 수천개의 코어를 동시 작동해 그래픽을 빠르게 처리합니다. 다양한 이미지 픽셀에 명령어를 보내 동시에 모니터에 출력하는 게임용으로 개발됐습니다.

    GPU는 다량의 단순 업무를 동시에 처리할 때 유용한데요. 유튜브의 영상 추천과 구글의 광고, 인스타그램 피드 등이 모두 GPU 활용 알고리즘으로 작동합니다. 2010년 이후 AI 산업이 가파르게 성장한 배경으로 꼽힙니다. AI 연구 개발의 필수재로서 명실상부 인공지능 반도체로 불리고 있습니다. 수많은 기업들이 AI용 반도체를 만들고 있지만 현재까지 엔비디아의 적수는 없는 상황입니다.

    ‘AI 반도체’ 점유율 80%… 시장 뜨며 엔비디아 시대 열려

    엔비디아는 AI 반도체 시장 점유율은 80%를 웃돕니다. AI 시장 성장의 과실을 고스란히 엔비디아가 따먹는 구조인데요. 이는 실적에서도 고스란히 드러납니다. 엔비디아의 지난해 매출은 609억 달러(약 81조7900억원), 영업이익은 329억 달러(약 44조1800억원) 규모입니다. 각각 전년보다 125%, 311% 증가했는데요. 4분기(11~1월) 영업이익은 전년보다 무려 983%나 치솟았습니다. 미국 언론은 “엔비디아가 AI붐의 중추기업으로 완벽하게 변모했다”고 평가했습니다.

    애초 엔비디아는 비디오게임용 GPU라는 틈새시장의 강자였습니다. 하지만 이제는 세계에서 가장 유명한 기술 기업입니다. 지난해 AI 열풍으로 빅테크 기업은 물론 자동차·금융·의료 등 다양한 분야에서 엔비디아의 GPU를 ‘더 더 많이’ 요구하고 있기 때문인데요. 

    미국뿐 아니라 일본과 캐나다, 프랑스 등에서도 자체 AI 모델을 만들며 엔비디아의 주문량은 쌓여만 가고 있습니다. 지난해 4분기 엔비디아의 영업이익률은 66.7%였는데요. 40%대인 인텔이나 AMD 등을 크게 뛰어넘은 수치입니다. 비싸도 살 수밖에 없는 건 독보적인 경쟁력 덕분이겠죠.

    엔비디아의 성공을 시작으로 전 세계 반도체 시장이 들썩이고 있습니다. 엔비디아의 반도체를 위탁생산하는 대만의 TSMC, 엔비디아에 HBM(고대역폭메모리)을 독점 공급하는 SK하이닉스 등의 주가가 고공행진 중입니다. 

    엔비디아는 공고한 AI 반도체 생태계를 만들었을 뿐만 아니라 프로그래밍 플랫폼 쿠다(CUDA)로 GPU 개발 생태계도 구축했는데요. 20년 이상된 쿠다는 400만명 이상의 개발자들이 AI 프로그램을 만드는데 사용됩니다. 즉 엔비디아의 AI칩에 개발자들을 묶어두는 역할을 톡톡히 하고 있습니다.

    ‘척박한 땅’ 일궈 기회로 만든 이민자 CEO 젠슨 황

    엔비디아의 창업자는 젠슨 황, 1963년 대만 타이난에서 태어났습니다. 자식이 ‘기회의 땅’에서 성장하길 바랐던 아버지 덕에 인생의 대부분을 해외에서 보냈죠. 켄터키주 오네이다에서 초등교육을 받고 모든 가족이 미국으로 이민 온 후엔 오리건주 포틀랜드 외곽에 정착했습니다. 

    학창시절 또래들과 어울리는데 어려움을 겪었지만 학업에는 두각에 나타난 학생이었습니다. 오리건 주립대에서 전기공학 학사 학위를 받은 뒤 실리콘밸리로 이동해 AMD와 LSI 로직에서 회사 경험을 쌓았는데요. 1992년에는 스탠포드대에서 전기 공학 석사 학위를 받았습니다.

    엔지니어 경험을 쌓은 황은 1993년 크리스 말라초스키, 커티스 프리엠 등과 함께 엔비디아를 창업했습니다. 공동창업자들은 썬 마이크로시스템즈와 IBM에서 경험을 쌓은 엔지니어들입니다. 이들은 3차원(3D) 그래픽의 업무 처리 속도를 높이는 GPU를 개발 목표로 삼았는데요.

    출처: NVIDIA 홈페이지

    황은 “자금 조달이 불가능한 아이디어”였다고 회고합니다. 투자자들의 관심이 CPU에 집중돼 있던 상황에서 사실상 너무 앞선 구상이었기 때문입니다. 엔비디아의 최초 그래픽 칩셋 ‘NV1’은 저조한 성능 탓에 처참히 실패했고, 1997년 출시된 ‘RIVA 128’이 두각을 드러냈습니다. 엔비디아가 1999년 미국 증시에 상장할 수 있게 한 동력이었습니다.

    엔비디아는 1999년 공모전을 통해 그래픽카드에 ‘지포스(GeForce)’라는 이름을 지었습니다. 이 직후 선보인 ‘지포스 256’은 최초의 GPU로 꼽힙니다. 경쟁사들의 GPU보다 5배 뛰어난 성능으로 유명했습니다. 지포스 시리즈는 단숨에 게임용 그래픽카드 시장을 평정했는데요. 황은 여기에 그치지 않고 GPU 성능을 계속 발전시켰습니다. 오늘날 GPU는 패턴과 관계를 인식할 뿐만 아니라 추론하고 예측하는 능력을 발휘하고 있습니다.

    GPU 컴퓨팅, AI 시대의 한 축으로

    엔비디아의 GPU는 이미 AI 시대의 한 축을 차지하고 있습니다. 빅데이터 저장 공간이 확보된 데다 딥 러닝 알고리즘이 발명되고 컴퓨터 처리 속도가 가속화되며 AI 시대가 열렸다고 합니다. 자율주행차는 딥 러닝을 사용해 차량이 차지하는 공간과 장애물을 인지합니다. 의료 분야에서는 수백만 개의 의료 관련 이미지로 훈련받은 신경망이 외과적 생체 조직 검사로만 찾을 수 있던 단서를 MRI에서 찾아내기 시작했습니다. AI는 산업혁명 이후 전례 없던 사회적 진보를 촉진할 것으로 보입니다. 앞으로도 과학과 디자인, 예술 등 다양한 분야에서 나타날 AI 활용 기술 혁신이 기대되지 않나요?

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