챗GPT가 공개된 이후 기업들은 산업을 불문하고 제품·서비스에 생성형 AI를 도입하고 있는데요. 생성형 AI는 데이터를 학습해 독창적인 콘텐츠를 만들어내요. “거래처 제안을 정중하게 거절하는 비즈니스 이메일을 써줘” 하면 꽤 괜찮은 텍스트를 뱉어내는 GPT-4가 생성형 AI의 대표적인 예죠. 이걸 빠르게, 효율적으로 개발하기 위해 엔비디아표 GPU와 솔루션이 필요한 거예요.
“데이터센터는 AI 공장이 되고 있다. NVIDIA H100(호퍼 기반 GPU)은 기업들이 AI가 주도하는 비즈니스를 가속화하기 위해 사용하는 세계 AI 인프라의 엔진이다.”
– 젠슨 황 엔비디아 CEO
‘GPU’ 하나로 AI에 데이터센터, 자율주행까지
인텔, 애플, 퀄컴 등 사실 GPU 만드는 회사는 여럿 있습니다만, 엔비디아의 아성을 무너뜨리기에는 역부족이에요. 그나마 엔비디아에 맞붙을만한 상대로 AMD(Advanced Micro Devices)가 꼽히는데, 특히 지난해 GPU 경쟁이 치열했죠. AMD는 엔비디아보다 더 효율적이고 경제적이라며 ‘Instinct MI300’ 시리즈를 야심 차게 선보였는데요. 이런 도전장에도 엔비디아의 시장점유율은 무려 80%로 확고했어요.
그렇다면 전 세계 수요를 빨아들이는 엔비디아의 강력함은 어디서 오는 걸까요? 게다가 데이터센터나 자율주행, 로보틱스 등은 역사가 그리 오래되지 않은 신기술이잖아요. 엔비디아는 어떻게 그렇게 빨리 다양한 분야에 영향을 미칠 수 있었는지 문득 궁금하지 않으신가요?
기업들이 엔비디아 GPU를 선호하는 핵심적인 이유 중 하나는 바로 ‘쿠다(CUDA) 플랫폼’ 때문이에요. 엔비디아는 GPU가 단순히 그래픽만 처리하는 게 아니라 병렬 연산에 강점이 있음을 깨닫고는 2006년 프로그래머가 GPU를 쉽게 활용할 수 있는 쿠다 플랫폼을 출시해요. 세계 400만 개발자가 사용하는 쿠다는 ‘엔비디아 GPU 생태계’를 견고하게 만드는 구심점이 되었고요.
재밌는 점은 초기에는 사람들이 엔비디아 GPU를 딥러닝 모델 훈련에 ‘암암리에’ 사용했다는 거예요. ‘어? 이거 AI 연산에 유용한데?’ 하는 반응이 나오자, 이 기회를 발 빠르게 포착한 엔비디아가 AI에 최적화해 GPU 제품을 재구성하기 시작했고요.