저자: 미상 · 한국인
요약 보기
엔비디아는 GPU 기술력과 병렬연산 강점으로 AI·자율주행 시대 최대 수혜주. 데이터센터 매출 확대와 테슬라 등 자율주행 협업이 성장 동력. 반면 CPU 매출 편중에 따른 실적 변동성, 인텔 뉴로모픽 반도체 위협, ARM 인수 실패 리스크를 지적.
다듬은 글
엔비디아의 출발: 그래픽 카드에서 병렬 연산까지
안녕하세요. 첨단 기업의 환경을 분석해 드리는 '경제를 말하다'입니다. 오늘은 팬데믹과 맞물려 가장 큰 수혜를 입은 반도체 기업 중 하나인 엔비디아를 살펴보겠습니다. 엔비디아라는 이름은 많이 들어보셨을 텐데요, 컴퓨터에 들어가는 외장 그래픽 카드를 만드는 회사입니다.
엔비디아의 그래픽 카드는 단순한 그래픽 처리뿐 아니라 그래픽과 관련된 여러 연산을 수행하는 처리 장치, 즉 GPU 개념도 함께 가지고 있습니다. 이 개념을 처음 이름 붙인 회사가 바로 엔비디아였습니다. 그래서 엔비디아를 외장 GPU의 아버지라고 부르는 이유가 여기에 있습니다. 외장 GPU 영역에서 엔비디아는 독보적인 1위를 차지하고 있습니다.
암호화폐 광풍과 병렬 연산의 힘
엔비디아를 단순한 그래픽 카드 업체에서 반도체 업계의 큰 손으로 올려놓은 결정적 계기가 있었습니다. 바로 암호화폐 광풍입니다. 암호화폐는 전기를 사용해 복잡한 해시 함수라는 문제를 풀어낸 대가로 주어지는 일종의 디지털 화폐입니다. 이 화폐가 미래를 바꿀 것이라는 기대와 함께 관련 시장이 폭발적으로 커졌습니다.
이 최대 수혜자가 바로 엔비디아였습니다. 해시 함수를 풀기 위해서는 수많은 값을 일일이 대입해 정답을 찾아야 하는, 말 그대로 디지털 노가다가 필요했습니다. CPU 하나로 처리하기에는 연산량이 너무 많았죠. 여기서 필요했던 방식이 바로 병렬 연산입니다. 한 개의 메인 CPU로 연산을 수행하기보다, CPU만큼은 아니지만 그래픽 처리를 위한 연산 기능을 가진 여러 개의 GPU를 병렬로 연결해 해시 함수를 푸는 방식이 훨씬 효율적이었습니다. 이 때문에 고성능 GPU를 병렬로 연결한 채굴 장비 수요가 폭발했고, 엔비디아는 암호화폐 광풍의 최대 수혜자로 떠올랐습니다.
하지만 각국 당국의 규제 지침이 빠르게 세워지면서 암호화폐 열기는 급속히 식었습니다. 시장을 낙관하고 물량을 크게 늘렸던 엔비디아의 GPU는 악성 재고로 남았고, 엔비디아는 큰 위기를 맞아 주가가 반토막 나기도 했습니다.
코로나19 이후의 반등
그런데 엔비디아에게 기회가 다시 찾아옵니다. 코로나19 팬데믹이 그 계기였습니다. 물론 그 전에도 인공지능의 발전과 데이터센터 투자 확대를 통해 엔비디아는 저점을 찍고 서서히 회복하고 있었습니다. 팬데믹은 비대면 수요를 폭발적으로 늘렸고, 이는 데이터센터 투자 확충으로 이어졌습니다. 병렬 연산을 돕기 위해 탑재되는 GPU 수량이 급증하면서 엔비디아는 화려하게 재도약할 수 있었습니다.
이후 엔비디아는 게이밍 및 일반 PC용 GPU에서도 성과를 냈습니다. RTX 30 시리즈가 대표적입니다. 삼성 파운드리 8나노 공정으로 생산된 이 제품은 품귀 현상을 빚으며 화제가 되기도 했습니다. 이를 통해 엔비디아는 서버뿐 아니라 PC 시장에서도 최강자임을 증명했습니다.
엔비디아의 강점: GPU 중심의 매출 구조
엔비디아의 강점은 병렬 연산을 기반으로 한 인공지능 역량입니다. 엔비디아 매출 구조를 보면, 2020년 기준 게이밍 GPU와 프로페셔널 비주얼 솔루션을 합쳐 62%에 달하고, 데이터센터 매출 27%를 더하면 GPU 관련 매출이 89%에 이릅니다. 거의 모든 매출이 GPU에서 나온다고 해도 과언이 아닙니다.
외장 GPU 시장에서 엔비디아의 점유율은 80%에 가깝습니다. 외장과 내장을 모두 합친 전체 GPU 시장에서도 인텔의 19%, AMD의 18%를 훌쩍 넘는 약 60%를 차지하고 있습니다. GPU 기술력과 점유율에서 세계 최강인 엔비디아는 병렬 컴퓨팅 기술을 바탕으로 자율주행과 인공지능 시대를 이끌고 있습니다.
과거에는 얼마나 빠르고 정확하게 연산하느냐가 컴퓨터 성능을 좌우하는 지표였습니다. 하지만 전자기기에 인공지능이 도입되면서, 정해진 답을 내는 단순 연산보다 데이터를 학습해 최적의 답을 추론하는 방식이 대세가 되었습니다. 이 추론 방식은 수많은 데이터를 대입하는 과정이 필요하고, 이를 효과적으로 처리하는 방식이 바로 병렬 연산입니다. 많은 데이터를 병렬로 연결된 GPU에 나눠 할당해 함께 연산하는 방식은 대규모 데이터가 필요한 인공지능 연산에 최적화되어 있습니다.
인공지능을 관장하고 데이터를 축적하는 서버에는 소량의 CPU와 다수의 GPU가 조합되어 들어갑니다. 인텔의 CPU 한 대가 팔릴 때 엔비디아의 GPU는 100대가 팔린다는 말이 나올 정도입니다. 팬데믹으로 늘어난 데이터센터 투자의 최대 수혜 기업이 된 것입니다.
엔비디아가 맞이한 기회: 자율주행
엔비디아가 맞이하는 기회는 인공지능과 자율주행 시대가 빠르게 도래하고 있다는 점입니다. 테슬라는 지난해 10월 완전 자율주행 프로토타입인 FSD를 공개했고, 올해 들어 자율주행 상용화가 빠르게 진행되고 있습니다.
자율주행 시대의 도래는 엔비디아에게 크게 두 가지 기회를 줍니다. 첫째, 자율주행 데이터를 처리하고 축적할 데이터센터가 필요합니다. 데이터센터 투자가 늘면 엔비디아 GPU 매출이 증가하는 것은 자명합니다. 둘째, 엔비디아는 게이밍 GPU나 프로페셔널 그래픽 카드, 클라우드용 GPU에만 머물지 않고 자율주행 인공지능 솔루션을 제공하는 플랫폼 기업으로 성장하려 하고 있습니다.
엔비디아는 매년 연구개발 투자를 꾸준히 늘려 역량을 강화하고 있습니다. 또한 테슬라와의 협업 경험도 있고, 자동차 자율주행 전문 솔루션인 엔비디아 드라이브 플랫폼을 갖추고 있습니다. 메르세데스 벤츠와 협업해 자율주행 레퍼런스 칼을 출시할 예정이라는 소식도 있습니다. 아직 표준화된 자율주행 플랫폼이 자리 잡지 않은 상황에서 엔비디아와 벤츠가 만드는 플랫폼이 성공한다면, 장기적으로 기존 자동차 소프트웨어 경쟁에서 유리한 위치를 차지할 것으로 기대를 모으고 있습니다.
인공지능 분야도 마찬가지입니다. 인공지능을 구현하는 핵심 기술은 딥러닝입니다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모방해 컴퓨터 내부에 수많은 인공신경망을 만들고, 이를 바탕으로 기계에 학습 능력을 부여하는 기술입니다. 인공신경망을 유지하기 위해서는 내부에서 단순 연산이 끊임없이 반복되어야 하는데, 이 반복 처리에는 CPU보다 GPU가 월등히 유리합니다. 병렬 연산 방식 덕분입니다. GPU를 활용한 범용 병렬 연산, 즉 GPGPU를 통해 엔비디아 GPU는 인공지능 연산에서 강력한 성능을 발휘하고 있습니다.
인텔의 FPGA 진영, 그리고 엔비디아와 AMD 등 CPU 회사를 중심으로 한 GPU 진영이 인공지능 반도체 경쟁을 펼치고 있는데, 지금까지는 엔비디아의 GPGPU가 강력한 연산 성능으로 주도권을 잡고 있습니다. 인공지능의 강자로 떠오르며 엔비디아는 미국 반도체 대장주가 되었습니다.
엔비디아의 약점
하지만 엔비디아에게도 약점은 있습니다. 전체 사업에서 GPU가 차지하는 비중이 매우 높기 때문에, GPU 시장 상황에 따라 회사 가치의 변동성이 크다는 단점이 있습니다. 이는 메모리 반도체 기업이 가진 아킬레스건과도 닮은 면이 있습니다.
이 약점이 가장 단적으로 드러난 사건이 바로 암호화폐 버블 붕괴였습니다. 암호화폐 광풍이 식고 채굴 장비 투자가 급격히 줄어들면서 엔비디아 GPU 수요가 꺾였습니다. 재고가 쌓이기 시작했고, 신제품 RTX 30 시리즈에서는 발열과 성능 이슈까지 불거졌습니다. 판매량이 떨어지자 주가는 급락했고, 엔비디아는 극심한 위기를 겪어야 했습니다.
따라서 엔비디아는 GPU 중심 구조에서 벗어나 새로운 수익원을 꾸준히 발굴하고, 이를 의미 있는 규모로 키워야 한다는 과제를 안고 있습니다. 대안으로 제시되는 오토모티브 사업은 전체 매출에서 차지하는 비율이 약 6%에 불과합니다. 이 분야를 더 폭발적으로 키울 필요가 있습니다. 물론 자율주행 시장이 본격화되면 오토모티브 매출도 자연스럽게 늘어나겠지요. 그래서 이는 위기이자 동시에 기회이기도 합니다.
엔비디아의 잠재적 위기
엔비디아는 자율주행과 인공지능 시대를 맞아 최고의 전성기를 누리고 있지만, 잠재적 위기도 존재합니다. 오늘은 두 가지만 살펴보겠습니다.
첫 번째 위기는 뉴로모픽 반도체의 등장입니다. 뉴로모픽 반도체는 쉽게 말해 인간 뇌 수준의 추론과 연산 능력을 극대화한 인공지능 반도체입니다. 인텔은 2016년 뉴럴 비타나를 인수했고, 2018년에는 로이히와 함께 뉴로모픽 칩 기반의 인공지능 가속기 로이히를 개발했습니다. 인간의 뇌에서 힌트를 얻은 뉴로모픽 칩의 등장은 향후 인공지능의 방향이 뉴로모픽으로 향하게 될 것이라는 중요한 전환점입니다. 아직 연구 단계이며, 인텔은 뉴로모픽 개발의 한계를 인지하고 뉴바나 프로젝트를 중단하는 등 시행착오를 겪고 있습니다. 하지만 반도체 업계에서 가장 진보한 뉴로모픽 기술을 보유한 곳이 바로 인텔입니다. FPGA 가속기나 GPGPU 병렬 연산이 주류였던 인공지능 시장에서 뉴로모픽이 판도를 바꾸는 게임 체인저가 될 가능성이 매우 높습니다. 인텔이 뉴로모픽 반도체를 본격적으로 상용화한다면, 엔비디아가 인텔을 추격하기는 쉽지 않을 것입니다.
두 번째 잠재적 위기는 인텔을 견제하고 뛰어넘기 위해 엔비디아가 추진하고 있는 ARM 인수가 발목을 잡을 수 있다는 점입니다. 엔비디아는 인공지능 역량을 강화하고, 데이터센터용 CPU 시장에 진입하며, 테그라 실패의 교훈을 살려 모바일 시장에서도 성공하기 위해 ARM 인수라는 초강수를 던졌습니다.
만약 엔비디아가 현재 격렬하게 반대하고 있는 영국과 중국 당국의 반대를 이겨내고 ARM 인수에 성공한다면, ARM의 CPU 설계 역량과 엔비디아의 GPU, AP 개발 역량이 시너지를 내 인공지능 진영의 강력한 다크호스로 떠오를 가능성이 큽니다. 지금도 막강하지만 더 막강해지는 것이지요. 그러나 ARM 인수에 투입되는 약 45조 원은 한 기업이 감당하기 벅찬 금액입니다. 영국과 중국의 집요한 반대에 부딪혀 끝내 인수에 실패한다면, 막대한 위약금을 지불할 뿐 아니라 인공지능 분야의 로드맵에도 큰 차질이 생길 가능성이 높습니다. 엔비디아에게 ARM 인수는 양날의 검과도 같다고 할 수 있습니다.
정리
엔비디아는 강력한 GPU 기술력을 바탕으로 인공지능과 자율주행 시대의 최강자로 떠올랐습니다. 엔비디아 GPU의 병렬 연산 기술은 단순 반복 연산을 통해 최적의 값을 도출하는 인공지능 메커니즘에 최적화된 연산 방식입니다. 게임 그래픽이나 프로페셔널 작업을 넘어 인공지능 시대의 최대 수혜자가 된 것입니다.
하지만 엔비디아 매출은 여전히 GPU에 크게 의존하고 있어, GPU 시장 변화에 따라 실적이 크게 흔들리는 약점이 있습니다. 따라서 엔비디아는 GPU 역량을 바탕으로 사업을 확장하고, 새로운 수익원을 발굴해 발전시켜야 합니다. 데이터센터 시장에서는 의미 있는 성과가 나오고 있지만, 자율주행 솔루션의 매출 비중은 아직 매우 작아 이 분야에 대한 적극적인 투자가 필요합니다.
엔비디아가 GPU 중심 기업에서 체질을 개선한다면, 누구도 쉽게 건드릴 수 없는 강력한 반도체 기업이 될 것입니다. 지금도 강력하지만 말이죠. 인공지능 시대 반도체 기업 엔비디아의 성장과 발전을 응원합니다. 이 정보가 조금이라도 유용하셨다면 구독, 좋아요, 그리고 알림 설정 부탁드립니다. 감사합니다.
Comments 0