젠슨 황의 GPU공급 의미와 한국의 AI 방향

엔비디아의 GPU 26만 장 공급의 의미와 한국의 AI꿈

엔비디아( NVIDIA : New Version + invidia(질투, 라틴어)와 한국의 만남,  피지컬 AI

엔비디아의 역사

1. 창업 3인방 : 잰슨 황, 말라촙스키, 커티스 프리엠

* 3인의 만남

- PC에 들어가는 3D가속 그래픽카드를 만들자는 아이디어는 말라촙스키와 커티스 프리엠(썬 마이크로시스템즈 출신)이 창안

- 기업용 워크스테이션을 만들던 썬 마이크로가 이 둘의 제안을 거부, 협력사인 LSI의 젠슨 황을 만나서 제안, 임팩트가 있었던 잰슨 황을 CEO로 1993년 설립

2. 엔비디아의 역사

1. 1995년 그래픽 칩셋 'NV1' 출시 : 폭망(고가+별다른 성능 없음) => 인력 축소(100명에서 35명), 고비용의 프로토타입 없이 디지털 설계도만으로 대량 생산체제 확립

2.  세가의 미국지사의 만남 => 'NV2'  개발

cf. 95년 MS에서 'Direct X'발표 => 96년 Direct 3D 출시(3찬원 그래픽 렌더링 특화, 삼각 폴리곤 선택=대세화)

3. 젠슨황이 미국 세가 CEO였던 '이리마지리 쇼이치로'에게 읍소 : 500만 달러 투자 => 'NV3(RIVA 128)' 탄생

4. 98년 '스타크래프트 블루드 워' 출시, 한국의 PC방 성업=> 그래픽 카드 대량 구입(첫 시장)

5. 99년 1월 상장

6. 2004년 'CUDA 프로젝트' : 기존 GPU를 게임뿐 아닌 과학자들도 사용할 수 있도록 호환,  2006년 출시=> 시장 반응 미미

7. 2012년, 인공지능의 혁명인 AlexNet 시작

8. 2013년, 투자펀드 'Starboard Value'가 지분 매수=> 배당 위주의 편재 요구, 젠슨 황에 대한 압박=> 미래 가치 투자

9. 2020년, 직원들의 아이디어로 기존 GPU 폐기=> '트랜스포머 컴파일러' 도입

10. 챗GPT, AI 활성화, 엔비디아 승승장구, 시가총액 1위

 

엔비디아와 한국의 만남, 피지컬 AI

1. 중국과의 한계, 한국으로 대신한다. 

잰슨 황은 지난 'APEC경주'에 와 삼성의 이재용과 현대차의 정의선과 함께 '깐부치킨'을 먹고, 한국에 26만 장의 GPU를 제공하겠다고 선언한다. 이는 장당 5천만 원으로 전체 구입액은 13조 원에 이르는 큰 금액이기는 하지만, 불투명한 중국 시장에 대안국으로 한국을 채택했다고 보아진다. 미국이 중국과 AI경쟁에 나서면서, 관련 칩이나 모델 수출에 제한을 걸었기에 중국으로의 유입은 한계가 있다고 보고, 한국을 선택한 측면도 있다. 

 

2. 제조업 강국 한국의 양질의 데이타로 '피지컬 AI'를 만들어 낸다. 

AI는 현재의 챗봇을 넘어 '피지컬 AI'로의 도약이 필요하다. 즉, 컴퓨터 안에서 자율주행차와 로봇 등 물리 세계로 확장하여 다양한 산업분야에서 AI를 접목해 효율을 개선하고, 비용 절감형으로 간다는 것을 젠슨 황은 파악했을 것이다. 미국은 소프트웨어는 최고 수준이나 제조가 안되고, 중국은 미국이 경계하는 상대국이고, 이런 '피지컬 AI'를 도입하기 위한 제조와 소프트웨어 환경을 가장 잘 갖추고 있는 나라가 '한국'이라고 판단한 것이다. 여기서 또한 중요한 것이 '양질의 데이터'인데, 산업영역에 활용할 데이터는 인터넷에는 없다는 것이다. 즉 웹에서 긁어올 수 있는 것은 한계가 있고, 각각의 생산라인에서 필요한 온도, 습도, 압력, 기계상태 등에 따른 제조 데이터는 제조업체만 가지고 있다. 그런 제조 데이터를 확보하고 있는 곳이 제조 강국인 한국이라 본 것이다.

특히 한국의 산업현장은 로봇으로 자동화를 상당히 갖춰놓은 환경이다. 한국의 로봇 밀도는 직원 1만 명당 로봇 1012대로 압도적 1위이다(세계 평균 162대의 6배가 넘는 수준) 이런 환경에 엔비디아의 플랫폼이 결합한다면, 생산라인은 바로 AI팩토리로 전환될 수 있다는 것이다. 여기서 얻어지는 양질의 제조 데이터들이 엔비디아의 학습모델과 검증에 사용되는 것이다. 세계 최고의 반도체 공정, 자동차, 조선, 가전 등의 공정을 확보하면, 한국기업들과 엔비디아는 독일, 일본, 스웨덴, 싱가포르 등의 제조업 강국들을 상대로 매출은 자연스럽게 확대해 갈 수 있다. 

 

3. 한국의 과제, 소비전력량의 확보와 양질의 제조 데이타를 잘 지켜야 한다.  

GB200 GPU 26만장의 소비전력량은 2,700W로 알려져 있다. 이걸 모두 돌린다면 702MW이고, 추가적으로 냉각 등의 전력 등을 감안하면 800MW가 필요하다. 원전 1기의 발전용량이 1,000MW라서, 필요한 전력을 안정적으로 제공할 추가적인 변전소 등이 확보되어야 한다. 

중국은 자체적으로 AI소프트웨어와 제조업을 결합해 나가고 있기에 한국의 제조 데이터는 엔비디아에게는 매우 필요한 상황이라 할 수 있다. 엔비디아뿐 아니라, AI팩토리 사업에는 구글과 AWS 같은 빅테크 기업들은 무상으로 제공하겠다고 공언할 정도로 한국의 제조 데이터는 소중한 자료이다. 여기서 우리는 이런 제조 데이터를 어떻게 주체적으로 지키며 활용할 것인지 매우 중요한 과제를 같이 풀어내야 한다. 이를 통해 제조업과 ICT를 기반으로 물류, 교통, 국방 등 다양한 산업분야로 빠르게 확산될 것으로 기대하고 있다. 

 

---

26만장의 각각의 사용처 및 용도(괄호 안)

공공 5만장(국가 AI컴퓨팅센터), 네이버 6만 장(클라우드), 삼성 5만 장(반도체), SK 5만 장(반도체), 현대차 5만 장(자율주행과 로봇)을 구입

 

생성형 AI 순위

1위 : 미국(MS, 구글, AWS 등 빅테크 기업들)

2위 : 중국(싱가폴 등의 경로를 통한 구입)

3위에서 7위는 싱가포르, 영국, 프랑스, 독일, UAE, 사우디 아라비아 등과 함께 한국도 여기에 포함되는 것으로 보이는데, 5~7위로 보는 곳도 있고, H100연산능력으로는 4위로 보는 견해도 있다. 

3위 : 싱가포르

4위 : 영국

5위 : 프랑스

6위 : 한국

 

피지컬 AI 순위? 세계적 회사들

미국을  1위로 보는 편인, 중국이 빠르게 추격하고 있고 아직은 초기 단계로 봐야 한다. 생성형 AI가 PC기반, 인터넷 기반으로 한정적인데 반해, 순서적으로 피지컬 AI로 가는 단계이고, 세계 최고의 제조업 기반 한국이 다량의 GPU를 확보함에 따라, 여기에서 1위로 진입하기 위해 노력해야 한다. 

1. 미국 회사 : 애질리티 로보틱스, 엔비디아, 오픈 AI 등

2. 중국 회사 : 유니트리, 샤오펑, 갈봇, 로봇에라, 푸리에

3. 한국 회사 : 보스턴 다이내믹스(현재차), 두산로보틱스, 네이버, 삼성전자,  LG전자 , 마음 AI, 크라우드웍스 등

4. 노르웨어 회사 : 1x

5. 독일 회사 : 뉴라로보틱스

6. 캐나다 회사 : 생츄어리 AI