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이것이 바로 전 세계 수억 명의 게이머들이 즐겨 사용하는 기기입니다. 지포스 그래픽 카드입니다. 이것이 내부에 있는 칩입니다. 거의 30년 동안 엔비디아의 칩은 게이머들의 선망의 대상이었으며, 그래픽의 가능성을 재정립하고 GeForce 256 으로 '그래픽 처리 장치'라는 용어를 대중화한 이후 전체 시장을 장악해 왔습니다. 이제 엔비디아의 칩은 완전히 다른 분야에 활용되고 있습니다. Chad TBT가 매우 열띤 논쟁을 불러일으켰습니다 . 그는 그것이 아이폰 이후 가장 혁신적인 발명품이라고 생각한다 . AI 스타트업에 대한 벤처 캐피털의 관심이 급증했다.
이 분야에 종사하는 우리 모두는 언젠가는 더 넓은 세상이 이 기술의 중요성을 이해하게 될 것이라고 낙관해 왔는데, 실제로 그런 일이 일어나기 시작해서 정말 기쁩니다. 채팅 GPT와 같은 대규모 언어 모델의 핵심 엔진인 엔비디아는 마침내 AI 투자에 대한 결실을 거두고 있습니다. 이는 다른 반도체 대기업들이 미·중 무역 긴장과 반도체 공급 부족 완화로 인한 수요 감소 속에서 어려움을 겪는 상황과는 대조적입니다. 하지만 캘리포니아에 본사를 둔 이 칩 설계 회사는 거의 모든 칩을 대만 반도체 제조 회사에 의존하고 있어 취약한 상태에 놓여 있습니다.
가장 큰 위험은 사실상 미중 관계와 TSMC의 잠재적 영향입니다. 제가 엔비디아의 주주라면, 그게 제가 밤잠을 설치게 하는 유일한 걱정거리일 겁니다. 엔비디아가 불확실한 신흥 시장의 선두에 서 있는 듯한 상황에 놓인 것은 이번이 처음이 아닙니다. 창립자이자 CEO인 젠슨 행이 불가능해 보이는 사업에 회사를 걸었을 때, 이 회사는 역사상 몇 차례 파산 직전까지 갔었습니다. 모든 회사는 실수를 저지르고, 저도 실수를 많이 합니다. 아시다시피, 어떤 실수들은 회사를 위험에 빠뜨리기도 하는데, 특히 초창기에는 더욱 그랬습니다. 왜냐하면 우리는 작은 회사였고, 매우 큰 회사들과 경쟁해야 했으며, 완전히 새로운 기술을 개발하려고 노력했기 때문입니다 .
우리는 엔비디아의 실리콘 밸리 본사에서 홍 대표를 만나 이번 최신 혁신을 어떻게 이뤄냈는지, 그리고 게임뿐 아니라 훨씬 더 많은 분야에 어떻게 활용되는지에 대한 비하인드 스토리를 들어봤습니다 . 현재 세계에서 가장 가치 있는 기업 10위권 안에 드는 엔비디아는 창립 30년이 지난 지금도 창업자가 경영권을 쥐고 있는 보기 드문 실리콘 밸리 거대 기업 중 하나입니다 . 저는 인공 지능이 처음 개발되었을 때, 인공지능 슈퍼컴퓨터 내부에 이 장치의 첫 번째 버전을 전달했습니다. 이건 반도체 사업이 아닙니다. 이 사업은 모든 것을 처음부터 끝까지 파악하는 사업입니다 .
하지만 처음에는 그 미래가 전혀 보장되지 않았습니다. 솔직히 처음에는 활용도가 그렇게 높지 않았습니다. 그리고 우리는 현명하게도 완벽한 조합 하나를 선택했습니다 . 컴퓨터 그래픽이었고, 우리는 그것을 비디오 게임에 적용했습니다 . 엔비디아는 빠른 시각 효과 렌더링 기술로 게임과 할리우드 업계를 혁신한 것으로 유명합니다 . 엔비디아는 1997년에 최초의 고성능 그래픽 칩을 설계했습니다. 하지만 제조는 하지 않았는데 , 그 이유는 황 회장이 엔비디아를 훌륭한 칩 회사로 만들고자 하는 목표가 있었기 때문입니다 . 칩 제조에 드는 막대한 비용을 TSMC에 아웃소싱함으로써 자본 지출을 대폭 줄였습니다.
우리 모두를 대표해서, 당신은 나의 영웅입니다. 감사합니다. 엔비디아가 오늘날 이 자리에 있을 수 있었던 것도, 그리고 다른 수많은 훌륭한 반도체 회사들도 TSMC의 선구적인 노력이 없었다면 불가능했을 것입니다 . 1999년, 엔비디아는 대부분 의 직원을 해고하고 파산 직전까지 몰린 끝에 세계 최초의 공식 GPU라고 주장하는 지포스 256을 출시했습니다. 이는 사용자 지정 셰이딩 및 조명 효과를 지원하는 최초의 프로그래밍 가능한 그래픽 카드였습니다. 2000년까지 엔비디아는 마이크로소프트의 첫 번째 Xbox에 그래픽 카드를 독점 공급하는 업체가 되었습니다.
마이크로소프트가 Xbox를 개발한 시기는 우리가 프로그래밍 가능한 공유기라는 것을 발명한 시기와 정확히 일치하며, 이는 오늘날 컴퓨터 그래픽이 구현되는 방식을 정의했습니다. 엔비디아는 1999년에 상장했고, 주가는 팬데믹 기간 동안 수요가 폭발적으로 증가하기 전까지는 대체로 변동이 없었습니다 . 2006년, 이 회사는 CUDA라는 소프트웨어 툴킷을 출시했는데, 이것이 결국 이 회사를 인공지능 붐의 중심으로 이끌게 되었습니다. 이는 본질적으로 NVIDIA GPU의 작동 방식을 직렬 컴퓨팅에서 병렬 컴퓨팅으로 바꾸는 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다.
병렬 컴퓨팅이란 훨씬 작은 컴퓨터를 사용하여 작업을 동시에 처리할 수 있게 해주는 기술입니다. 오른쪽? 그러니까 마치 한 번에 한 명씩 모든 일을 훌륭하게 해낼 수 있는 거대한 병사 한 명을 보유한 군대와, 문제를 정확하게 파악 하고 동시에 처리할 수 있는 수천 명의 병사로 구성된 군대의 차이와 같습니다. 그래서 이는 완전히 다른 컴퓨팅 접근 방식입니다. 엔비디아의 큰 발걸음들이 항상 올바른 방향으로만 나아간 것은 아닙니다. 2010년대 초반, 마이크로소프트는 테그라 프로세서 제품군을 통해 스마트폰 시장에 진출했지만 성공하지 못했습니다 .
아시다시피, 그들은 스마트폰 시장이 자신들에게 맞지 않다는 것을 금방 깨달았습니다. 그래서 그들은 바로 그곳에서 나갔습니다. 2020년 엔비디아는 오랫동안 염원했던 데이터센터 칩 회사 멜라녹스를 70억 달러에 인수하는 계약을 체결했습니다. 하지만 엔비디아는 작년에 상당한 규제 문제를 이유로 ARM을 400억 달러에 인수하려던 계획을 포기해야 했습니다 . ARM은 아이폰과 아이패드용 애플, 킨들용 아마존, 그리고 여러 주요 자동차 제조업체에 자사의 대표적인 ARM 아키텍처를 라이선스하는 것으로 유명한 주요 CPU 회사입니다. 빅뱅 순간.
2012년 유명 이미지 인식 대회에서 경쟁자들을 압도한 것은 놀라울 정도로 정확한 새로운 신경망이었습니다. 실감 나는 그래픽을 만드는 데 필요한 병렬 처리 방식이 프로그래머의 코드에 의존하지 않고 컴퓨터가 스스로 학습하는 딥러닝에도 이상적이라는 사실이 밝혀졌습니다 . 우리는 전 직원이 그 일을 지지하도록 하는 현명한 판단을 내렸습니다. 우리는 십여 년 전쯤 이러한 소프트웨어 개발 방식이 모든 것을 바꿀 수 있다는 것을 일찌감치 알아차리고, 회사를 밑바닥부터 꼭대기까지, 그리고 측면까지 완전히 바꿔놓았습니다. 우리가 만든 모든 칩은 인공지능에 초점을 맞추고 있었습니다.
브라이언 코토노는 6년 전 엔비디아 딥러닝 팀의 최초이자 유일한 직원이었습니다 . 현재 인원은 50명이며 계속 늘어나고 있습니다. 지난 10년 동안 월가는 엔비디아에게 "왜 이런 투자를 하는 겁니까? 아무도 사용하지 않는데."라고 물었습니다. 그리고 그들은 우리 시가총액에서 해당 자산을 0달러로 평가했습니다. CUDA가 출시된 지 10년이 지난 2016년경이 되어서야 비로소 사람들이 이것이 컴퓨터 프로그램을 작성하는 완전히 다른 방식이며, 인공 지능 분야에서 획기적인 속도 향상을 가져오는 혁신적인 기술이라는 것을 이해하기 시작했습니다.
그렇다면 NVIDIA의 AI는 실제 어떤 분야에서 활용될 수 있을까요? 의료 서비스는 매우 큰 분야입니다. 몇 주가 걸리던 신약 개발 과 DNA 염기서열 분석이 몇 시간 만에 완료되는 훨씬 빠른 속도를 상상해 보세요. 저희는 유전체 염기서열 분석 기술을 활용하여 이 환자들을 진단하고, 임상 시험에 참여한 환자 중 한 명인 13세 소년에게 심장 이식을 시행하여 기네스 세계 기록을 달성했습니다 . 그 결과, 소년은 현재 건강하게 잘 지내고 있습니다. 그리고 또, 간질 발작을 일으키는 3개월 된 아기에게 항경련제를 처방할 수 있었던 것도요.
그리고 NVIDIA AI로 구동되는 예술 작품도 있는데, 라피키 아노돌레의 작품처럼 건물 전체를 뒤덮는 작품들도 있습니다. 암호화폐 붐이 일기 시작하면서 엔비디아의 GPU는 디지털 화폐 채굴에 가장 많이 사용되는 도구가 되었지만 , 이는 권장되는 사용법은 아닙니다. 하지만 그게 문제를 야기했죠. 아시다시피 암호화폐 채굴은 호황 또는 불황 주기를 겪어왔으니까요. 그래서 게임용 그래픽 카드가 품절되고 가격이 폭락하다가 암호화폐 채굴 붐이 붕괴되면서 게임 시장 전체가 크게 침체되는 겁니다 . 엔비디아가 채굴 전용으로 설계된 간소화된 GPU를 출시했지만 , 암호화폐 채굴자들이 게임용 GPU를 사재기하면서 가격이 폭등하는 것을 막지는 못했습니다.
비록 그 공급 부족 사태는 끝났지만, 엔비디아는 작년에 새로운 40 시리즈 GPU를 이전 세대보다 훨씬 높은 가격에 출시하여 일부 게이머들에게 큰 충격을 안겨주었습니다 . 현재 공급 과잉 상태이며, 최근 발표된 분기별 게임 매출은 전년 대비 46% 감소했습니다 . 하지만 엔비디아는 마이크로소프트와 구글 같은 거대 기술 기업들이 Chat GPT와 같은 대규모 언어 모델을 학습시키는 데 사용되는 엔진인 NVIDIA A100을 데이터 센터에 수천 대씩 배치하면서 인공지능(AI) 붐이 일자 최근 실적 보고서에서 예상치를 뛰어넘는 성과를 거두었습니다 .
저희는 제품을 배송할 때, 1개씩 포장하지 않고 8개씩 묶음으로 배송합니다 . 약 20만 달러의 권장 소비자가를 가진 엔비디아의 DGX A100 서버 보드는 8개의 암페어 GPU를 탑재하고 있으며, 이 GPU들은 채팅 GPT의 엄청나게 빠르고 놀랍도록 사람 같은 응답과 같은 기능을 구현하기 위해 함께 작동합니다. 저는 방대한 텍스트 데이터셋으로 훈련을 받았기 때문에 다양한 주제에 대한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다 . 생성형 AI 분야에서 경쟁하기 위해 안간힘을 쓰는 기업들이 자사가 얼마나 많은 NVIDIA A100을 보유하고 있는지 공개적으로 자랑하고 있다.
예를 들어 마이크로소프트는 10,000개의 데이터를 사용하여 Chat GPT를 학습시켰습니다 . 엔비디아 제품은 사용하기 매우 쉽고 컴퓨팅 용량을 추가하는 것도 간편합니다. 그리고 일단 컴퓨팅 용량을 추가하면, 현재 실리콘 밸리에서 컴퓨팅 용량은 사실상 화폐와 같습니다. 앰피어 호퍼의 차세대 제품은 이미 출시되어 생성형 AI의 몇 가지 활용 사례를 보여주고 있는데, 실시간 번역과 즉각적인 텍스트-이미지 변환 등이 있습니다. 하지만 이 기술은 소름 끼치 도록 정교하고, 어떤 이들은 위험하다고까지 말하는 딥페이크 비디오, 텍스트, 오디오 제작에도 사용됩니다.
엔비디아는 사람들이 가지고 있는 이러한 큰 우려에 대비하거나 안전장치를 마련하고 있는 방법이 있을까요? 네, 저는 인공지능이 어떻게 사용될지에 대해 업계 차원에서 구축하고 있는 안전장치들이 매우 중요하다고 생각합니다. 우리는 영상이 실제로 현실 세계에서 제작된 것인지 아니면 가상 세계에서 제작된 것인지를 확인할 수 있도록 콘텐츠의 진위 여부를 인증하는 방법을 찾고 있습니다. 텍스트와 오디오의 경우도 마찬가지입니다.
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