🥊 구글부터 메타까지, 빅테크 AI 칩 경쟁시대

지난주에는 유난히 테크 기업들의 자체 AI 칩 발표 소식이 많았습니다. 이런 상황에서 엔비디아의 입지는 어떻

2024. 4. 14.

지난주에는 유난히 테크 기업들의 자체 AI 칩 발표 소식이 많았습니다. 이런 상황에서 엔비디아의 입지는 어떻게 변화할 것인가 하는 점이 가장 큰 관심사라고 생각합니다. 특히 챗GPT 이후로 AI 칩 경쟁이 심화된 것은 인지하고 있었습니다만, 기술적인 내용이 많아 쉽게 이해하기 어려운 것도 사실입니다. 그래서 최소한의 상황파악을 위해 '매그니피센트7' 기업들의 칩 경쟁구도를 공부해서 간단히 정리해봤습니다.

아래의 내용은 최근 반년사이의 소식을 중심으로 AI와 직접적 관련이 있는 칩만 선별해서 정리했습니다. 관련 내용은 파고들면 워낙 방대해서, 향후 지속적으로 관련 내용을 업데이트하며 발전시켜 나가보겠습니다.

🤔 엔비디아의 GPU 왜 필요한걸까?

엔비디아의 GPU는 대규모 AI 모델의 훈련과 추론에 필요한 높은 성능과 대역폭을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 계산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한, GPU 하드웨어와 함께 CUDA 등 AI 개발에 특화된 소프트웨어 프레임워크와 라이브러리를 함께 제공합니다. 이를 통해 개발자들은 복잡한 저수준 프로그래밍 없이도 엔비디아 GPU의 강력한 병렬 연산 능력을 쉽게 활용할 수 있습니다. 또한, 엔비디아의 소프트웨어 생태계는 텐서플로, 파이토치 등 주요 AI 프레임워크와의 호환성도 뛰어나, 개발자들이 자신에게 익숙한 도구를 사용하면서도 엔비디아 GPU의 장점을 최대한 활용할 수 있도록 해줍니다.

📌 경쟁 간단 정리

현재 빅테크들은 AI 가속기, CPU, 온디바이스 칩 분야에서 AI 칩 경쟁을 펼치고 있는 것으로 파악됩니다. 그중에서도 AI 가속기 칩 개발이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이는 데 직접적인 영향을 줄 것으로 보입니다. 다만 현재까지는 엔비디아의 대체가 아닌, 의존도를 낮추기 위한 목적으로 칩 개발이 진행되고 있습니다. 뿐만 아니라 각 기업들은 전력 효율을 높이는 데에도 크게 힘쓰고 있으며, 이를 위해 각자의 사업에 특화된 맞춤 칩 개발이라는 전략을 채택하고 있습니다. 그리고 그 과정에서 가장 큰 수혜를 입는 기업은 TSMC와 Arm이 아닐까 싶습니다.

🤼 왜 구글 TPU만 엔비디아의 GPU와 직접경쟁일까?

목표 시장과 기술적 초점에서 볼 때, 각자의 사업과 환경에 최적화된 대부분의 AI 가속기와 달리 구글의 TPU만이 AI 훈련 및 추론을 포함한 다양한 머신러닝 작업을 목표로 하여 설계되었기 때문이라고 합니다.

📌 (한국시간 기준)금주의 실적발표 일정

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