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안녕하세요. 미라클러님. 젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난 5일부터 9일까지 4박5일로 한국을 찾았습니다. 지난해 1박2일 짧은 일정으로 머문 것이 아쉬웠는지 이번에는 긴 시간을 보냈습니다. 저는 실리콘밸리에 있으면서 엔비디아를 취재할 기회가 많아서 엔비디아에 관한 책까지 쓰게되었는데요. 한국에 귀국해서도 그의 두 차례 방문을 취재할 수 있었습니다.
그래서 오늘은 엔비디아라는 회사를 좀더 깊게 이해할 수 있는 레터를 하나 써보려고 합니다.
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오늘의 요약 |
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젠슨 황이 일론 머스크의 오픈AI에 1호 DGX-1을 전달하는 결정적인 순간입니다. <일론 머스크 X> 게임회사에서 AI회사로 엔비디아의 짧은 역사 엔비디아는 어떻게 돈을 벌까요? 우리가 알고있는 것은 반도체 GPU를 팔아서 돈을 번다는 것 입니다. 반도체라고 하면 우리는 반도체 공장(팹)에서 웨이퍼를 가공해서 나온 작은 칩을 떠올리지만 엔비디아는 사실 한번도 '반도체 칩'만을 판매한 적이 없습니다. AI 가 부상하기전 엔비디아의 주력 제품은 게임용 그래픽카드였는데요. 이 그래픽카드에는 칩 외에 메모리 반도체, 전원장치, 그리고 냉각 시스템이 들어있습니다. 그런데 이 하드웨어가 끝이 아닙니다. 이 그래픽카드를 작동시키는 소프트웨어가 필요합니다. 우리가 사용하는 개인용 컴퓨터. CPU를 중심으로 하는 이 하드웨어에는 윈도우라는 OS가 있고, 이 위에서 다양한 소프트웨어가 돌아가죠. 아이폰의 경우 애플 A 칩을 기반으로 OS는 iOS이고, 그 위에 여러 소프트웨어가 돌아갑니다. 엔비디아 GPU의 경우에는 그 소프트웨어에 해당하는 것이 CUDA 입니다. CUDA는 AI가 부상하기도 전에 존재했습니다. 하지만 2012년 캐나다 토론토대학교의 연구진이 엔비디아 그래픽카드를 인공지능(AI) 딥러닝 학습용도에 쓰기 시작한 것을 계기로 GPU와 CUDA는 각각 AI를 가능하게 만들어 준 하드웨어와 소프트웨어가 됩니다. 엔비디아는 소비자용 그래픽카드였던 지포스를 서버용 제품으로 개발하게되는데요. 이것이 2016년 세상에 나온 DGX-1 입니다. 8개의 GPU와 128GB용량의 HBM2(by 삼성)를 탑재했습니다. 예전에는 연구자들의 개인용 컴퓨터에서 학습을 시키던 AI가 이제는 서버에 탑재되어, 더 큰 모델을 사용해 더 큰 데이터를 학습시킬 수 있게되었습니다. 엔비디아는 이때부터 소비자용 그래픽카드를 만드는 B2C 회사에서, AI를 개발하는 테크기업을 고객으로 하는 B2B 기업으로 변모합니다. 물론 그전에도 B2B 사업은 있었지만 AI 서버 시장이 커지면서 지금은 B2B가 전체 매출의 90%이상을 차지합니다. |
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엔비디아는 기존의 AI 데이터센터가 아니라 AI 팩토리라는 용어를 사용합니다. <엔비디아> B2B와는 다른 B2C의 공식 이런 엔비디아의 발전 과정에서 달라지지 않은 비즈니스 모델이 있다면, 엔비디아는 하드웨어를 판매하는 기업이라는 점입니다. CUDA는 공짜이지만, CUDA는 엔비디아 GPU에서 돌아가기 때문에 결국 엔비디아 GPU를 사야합니다. 엔비디아의 로봇 학습 플랫폼을 사용하려면, 엔비디아의 로봇용 GPU를 사야합니다. 엔비디아는 그 어떤 회사보다 더 빨리 새로운 기술을 개발하고, 이에 대한 소프트웨어를 내놓습니다. 예를 들어 엔비디아는 네모트론이라고 하는 거대언어모델(LLM)을 오픈소스로 내놓고 있는데요. 그 성능이 아주 좋습니다. 그런데 이 네모트론은 꼭 엔비디아 GPU에서 사용해야합니다. 이것이 엔비디아의 사업모델입니다. 그래픽카드나 서버용 DGX를 만들던 시절, 엔비디아는 큰 플랫폼에 종속적인 입장에 있었습니다. 그래픽카드일때는 CPU를 만드는 인텔, OS를 만드는 윈도우에 종속되어있었죠. 서버시장에서도 역시 인텔의 영향력 아래에 있었습니다. 사람들이 서버를 구매하는 목적은 GPU가 아니었기 때문입니다. 하지만 2022년 11월 챗GPT가 떠오르고, 사람들이 엔비디아 GPU를 구매하려고 하면서 힘의 균형은 완전히 달라졌습니다. 고객들은 그냥 데이터센터가 아니라 AI를 가동시키기 위한 AI데이터센터를 구매하고 싶어했기 때문에 GPU와 이를 작동시키는 CUDA가 중심에 섰습니다. 처음에는 서버에 들어가는 하나의 랙(DGX-1)을 만들던 엔비디아는 지금은 랙이 모인 서버, 서버컴퓨터가 모인 데이터센터 전체를 만들고 '시스템'을 구성하는 회사가 됐습니다. 심지어 엔비디아는 데이터센터라는 말이 아니라 새로운 용어를 만들어냈습니다. 바로 ‘AI팩토리’. 기존의 데이터센터가 데이터를 저장하고, 기본적인 연산을 처리하는 목적인 반면, AI팩토리는 데이터를 넣으면 돈이 되는 결과물이 나오기 때문에 이제는 '공장'이라고 불러야 한다는 것이 젠슨 황의 설명이죠. 사람들이 코딩을 위해 아낌없이 돈을 지불하고, 기업들이 개인용 생성형AI 서비스를 대량 구독하기 시작하며서 'AI 데이터센터'가 실제로 돈을 버는 수단이 될 가능성이 커졌습니다. 삼성그룹은 최근 전 계열사에 '생성형 AI' 서비스를 도입하기로 했는데요. 약 40만명이 '챗GPT' '제미나이' 같은 서비스를 구독하고 이를 회사에서 사용하게된다는 의미입니다. |
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엔비디아는 DSX 라는 AI 팩토리 생태계를 구축했습니다. <엔비디아> 엔비디아는 AI생태계를 만든 장본인 엔비디아는 데이터센터에 들어가는 많은 구성요소를 직접 설계하고 만듭니다. 핵심은 물론 병렬연산을 하는 GPU죠. 하지만 지난 GTC 타이베이2026에서 자세하게 공개된 베라처럼 AI팩토리용 CPU도 직접 만듭니다. 네트워크 처리 반도체(DPU), 데이터 이동 케이블(인피니밴드)까지도 직접 만들죠. 이를 수직계열화 전략이라고 하죠. 하지만 엔비디아가 모든 것을 직접 만드는 것에는 한계가 있고, 많은 기업들이 납품업체로 엔비디아 공급망에 참여합니다. 엔비디아의 공급망에 들어와서 대표적으로 잘 되는 회사가 있습니다. 바로 TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 같은 반도체 회사들입니다. 또, 엔비디아의 서버를 조립하는 회사도 있습니다. 폭스콘, 위윈, 콴타컴퓨터 같은 회사들입니다. 엔비디아 GPU가 들어있는 서버를 구성해 이를 빅테크 기업들에게 팔아서 돈을 버는 회사들도 있습니다. 델 컴퓨터나 HPE같은 회사입니다. 이는 엔비디아가 지금의 AI 인프라 생태계라는 것을 처음 만들었고, 지금도 그것을 이끌고 있기 때문이죠. 최근 엔비디아는 AI데이터센터에서도 표준을 만들고 생태계를 구축하고 있습니다. 이른바 DSX AI 팩토리 플랫폼입니다. 데이터센터 운영에 필요한 소프트웨어, 전력기술, 디자인하는 것까지 엔비디아가 주도하겠다는 것이죠. 각자 독자적인 데이터센터 플랫폼을 가진 하이퍼스케일러들에 맞서서 생태계를 구축한 것으로 보입니다. |
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엔비디아 최데 고객이 가장 큰 라이벌이라는 것이 아이러니 입니다. <챗GPT로 생성> 최대 고객이 최대 경쟁자 하이퍼스케일러가 뭐하는 회사냐구요? 이것도 엔비디아를 이해하는데 아주 중요한 개념입니다. 대규모 데이터센터 인프라를 전세계에 구축하는 기업. 이들이 하이퍼스케일러인데요. 이들은 엔비디아의 경우 큰 고객이면서, 동시에 경쟁자이기도 합니다. 하이퍼스케일러는 대개 퍼블릭 클라우드업체인 경우가 많습니다. 퍼블릭 클라우드란 마치 전기회사처럼 '컴퓨팅'을 종량제로 판매하는 회사들인데, 퍼블릭 클라우드 업체들은 AI도 사용량에 비례해서 판매합니다. 하이퍼스케일러들이 구축한 AI인프라를 바탕으로 오픈AI(챗GPT), 구글(제미나이), 앤스로픽(클로드) 같은 'AI 모델 개발사'들이 거대언어모델(LLM)을 학습시키고, 이를 고객들에게 서비스합니다. AWS, 마이크로소프트, 구글이 빚까지 내고, 유상증자까지 하면서 AI인프라 투자에 나서는 것은 클라우드 컴퓨팅 경쟁에서 밀리고 싶지 않기 때문입니다. 물론 업체마다 특수한 상황도 있습니다. 구글의 경우 자신들이 직접 개발한 LLM인 제미나이를 자신들의 클라우드에서만 서비스합니다. 오픈AI 같은 회사는 오라클 같이 빅3가 아닌 클라우드 업체와 손을 잡고 AI 인프라를 구축한 후, 이를 장기간 사용하겠다는 계약을 맺기도 합니다. 하이퍼스케일러들은 엔비디아의 GPU를 사서 AI 데이터센터를 구축합니다. 하지만 이 회사들은 자신들이 직접 만든 AI가속기도 가지고 있습니다. GPU와 직접적으로 경쟁하는 제품이죠. 이 AI가속기를 기반으로 AI데이터센터를 만들면 엔비디아 GPU를 사는 것보다 훨씬 싸게 데이터센터를 구축할 수 있습니다. 대표적으로 AWS 인퍼런시아, 구글 TPU, 마이크로소프트 마이아 같은 것이 있습니다. 엔비디아 입장에서는 제일 중요한 고객이 제일 무서운 경쟁자인 셈입니다. 오픈AI, 앤스로픽 같은 회사들에게는 3대 클라우드 회사말고도 대안이 있습니다. 바로 소규모 AI 데이터센터 업체들을 사용하는 것인데요. 이런 기업들은 '네오 클라우드'라고 불리며, '코어위브'가 대표적인 회사입니다. 이런 네오 클라우드 회사는 엔비디아 GPU를 구매하는 중요한 고객들이기도 한데요. 특정 국가내에서 '로컬 AI 클라우드'사업자로 활동하는 경우가 많습니다. 해당 국가의 이동통신 사업자들이 AI 클라우드 사업자인 경우도 많습니다. SK텔레콤이나 LG유플러스 같은 회사들이 AI 데이터센터를 운영하는거죠. 이는 기존 퍼블릭 클라우드 시장과 달리 AI 클라우드라는 신규시장에서는 하이퍼스케일러들과 경쟁을 해볼만하기 때문입니다. |
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현대차그룹은 엔비디아 출신의 박민우 씨를 AVP 본부장으로 임명했습니다. <현대차그룹> 엔비디아의 미래는 피지컬AI 지금의 AI팩토리는 AI 모델 학습보다는 서비스(추론)를 하는 것이 더 중요해진 인프라로 진화하고 있습니다. 중요한 AI 워크로드를 모두 AI팩토리에서 처리된다는 가정하에서 존재합니다. 그런데 일시적으로 데이터센터와 연결이 끊기는 것만으로 큰 피해가 발생하나, 중요한 개인정보를 데이터센터를 보낼 수 없을 때는, 해당 디바이스에서 직접 AI 워크로드를 처리하는 것이 필요합니다. 우리가 게임을 할때, PC에 꽂혀있던 엔비디아 지포스에서 그래픽 처리 연산이 이뤄지는 것과 비슷합니다. 그래서 엣지 AI(혹은 온디바이스AI)가 계속 주목을 받게됩니다. 이런 엣지AI가 가장 유용한 영역이 바로 자율주행차와 로보틱스입니다. 자율주행차의 경우 자동차에 탑재된 반도체가 스스로 급박한 상황을 판단해서 차를 조작해야하기 때문이고, 로보틱스는 로봇이 사람의 생명과 관련이 있는 일을 하고 있을 수 있기 때문이죠. 엔비디아는 일찌감치 엣지AI에 발을 들여놓았습니다. 자율주행차와 로보틱스에 쓰일 GPU를 만들고 있고, 이를 위한 생태계도 키우고 있죠. 이 두 가지에 스마트 공장에 AI를 도입하는 것까지 포함해서 '피지컬AI(물리적AI)'가 구성되어있습니다. 흥미롭게도 이번 젠슨 황 CEO의 방한에 함께한 그의 딸과 아들이 모두 엔비디아의 '피지컬AI' 사업부에서 일하고 있습니다. 엔비디아의 현재가 'AI팩토리'라면 미래가 '피지컬AI'라는 말이 나오는 이유입니다. 앞서 말씀드린 긴 내용을 정리해보자면 이렇습니다. 첫째, 엔비디아는 칩이 아니라 하드웨어를 판매하는데, 소프트웨어가 하드웨어의 일부로 판매됩니다. 둘째, 엔비디아는 AI인프라 생태계의 정점에 있는 기업으로 새로운 기술의 도입은 물론 전체적인 공급망을 좌지우지 하는 '초 갑'기업입니다. 셋째, 엔비디아는 자사의 고객이 경쟁자인 경우가 많으며, 클라우드 서비스 기업 외에도 피지컬AI 영역의 기업들이 새롭게 떠오르 고객입니다. |
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젠슨 황 CEO는 한국에 와서 SK, LG, 네이버, 현대차, 두산의 수장들을 만났습니다. <연합뉴스> 엔비디아가 한국에서 총수들을 만난 이유 엔비디아 입장에서 기업들은 아래와 같은 네개의 그룹으로 나눌 수 있습니다. AI팩토리 고객 피지컬AI 고객 엔비디아가 우위에 있는 공급사 엔비디아가 열위에 있는 공급사 그런데 한국은 특이한 시장입니다. 보통 엔비디아의 '고객'이거나 '납품사'이거나 둘 중 하나일텐데, 한국은 거대기업집단이 산업을 이끌고 있기 때문에 이 기업집단 내에는 엔비디아의 고객인 기업도 있고, 엔비디아에 납품을 하는 기업도 있습니다. 삼성그룹을 예로 들자면, 삼성SDS는 엔비디아 GPU를 대량으로 구입할 수 있는 AI팩토리 분야 고객이고, 삼성전자는 엔비디아의 로봇 제품을 사용할 수 있는 피지컬AI 분야 고객입니다. 반면 삼성전자의 메모리 사업부는 엔비디아가 열위에 있는 공급사이고, 삼성전자의 파운드리 사업부는 엔비디아가 우위에 있는 공급사 입니다. 그래서일까요? 엔비디아는 자신의 이런 위치를 영업 레버리지로 사용하는 것처럼 보입니다. 즉, 나에게 부품을 공급하는 회사에게 엔비디아의 하드웨어를 판매합니다. 하지만 이는 내가 100을 주면 너도 100을 주는 식의 거래관계는 아니고, 포괄적인 의미의 협력관계라고 말할 수 있을 것 같은데요. 이런 접근은 엔비디아의 납품사들이 대부분인 대만 기업들에게도 비슷합니다. TSMC나 폭스콘 같은 엔비디아의 핵심 공급사들은 엔비디아의 GPU를 구매해서, 스마트 공장, 반도체 개발등에 사용합니다. |
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젠슨 황이 등장한 유퀴즈 온더 블락 올해 최고 시청률 달성! <유퀴즈 인스타> 엔비디아 스치기만 해도 오른다? 여기에 하나의 층위가 더해지는데요. 바로 엔비디아 자체가 '우위에 있는 공급사'라는 것이죠. 엔비디아의 GPU를 사기 위해 많은 기업들이 줄을 서있습니다. 누구에게 먼저 줄지는 엔비디아가 결정합니다. 뿐만 아니라 엔비디아가 전체 AI인프라 생태계의 리더십을 갖고 있기 때문에, 엔비디아와 같이 일한다는 것만으로도 큰 후광을 얻게됩니다. 심지어 내가 GPU를 구매하는 '고객'임에도 불구하고 엔비디아의 '덕'을 보는 것입니다. 구체적인 예가 일론 머스크의 xAI 같은 기업입니다. 이 회사는 엔비디아 GPU를 우선적으로 공급받으면서 빠르게 AI 인프라를 구축했고, 후발 AI 모델인 그록은 빠른 속도로 선발주자들을 추격하고 있습니다. 회사 자체는 너무 많은 적자때문에 스페이스X와 합병해버렸지만, 이때 구축한 인프라를 바탕으로 지금은 구글과 앤스로픽에 클라우드 서비스를 합니다. 스페이스X가 '네오 클라우드'기업이 되버린 것입니다. 피지컬AI 분야도 비슷합니다. 유니트리, 보스턴다이나믹스 같은 기업들은 엔비디아의 반도체를 직접 구매하거나, 서비스를 사용해서 지금의 기술을 구축했습니다. 엔비디아의 제품을 사용한다는 것만으로 이 업체들의 기술은 신뢰를 받을 수 있었습니다. 이런 점에서 한국과 엔비디아의 관계는 다층적입니다. 엔비디아의 AI 인프라 공급망에 진입해 이를 매출과 이익으로 만들어내야 하지만, 동시에 엔비디아의 AI 기술을 이용해 스스로를 혁신시키고, 이를 사업으로 만들어내야합니다. 젠슨 황 CEO가 한국에 올 때마다 개별 기업 CEO가 아니라 이른바 총수들을 만난 것도 이해가 됩니다. 그들에게 '힘'이 있기 때문이기도 하지만, 더 중요한 것은 이들이 '비전'을 제시하기 때문이죠. |
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미라클레터 X 오너스 일잘러들의 계획 습관! 디지털 플래너 특별 할인 이벤트 학생 혹은 직장인 미라클러님들을 위해 미라클레터와 28만 구독자를 보유한 직장인 크리에이터 오너스(go.ownos)가 준비했습니다!  바로 디지털 플래너인데요. 무려 30% 할인된 가격으로 오직 미라클러님들께만 드리는 특별한 선물이랍니다. 이번에 소개해드릴 디지털 플래너는 오너스님께서 직접 만드신 플래너예요. 오너스님은 SNS 채널 운영은 물론 대학원, 운동까지 다양한 루틴을 꾸준히 이어가고 계신데요. 이 모든 활동을 지속할 수 있었던 비결로 '플래너'를 꼽았습니다. 1. 오늘 할 일을 한눈에 정리하고, 2. 내가 실제로 쓸 수 있는 시간을 확인하고, 3. 매일 반복하고 싶은 행동을 따로 적어두고, 4. 하루를 회고하는, 오너스님은 "이 네가지의 루틴을 매일 한 번에 관리할 수 있는 양식이 있으면 좋겠다" 라는 생각에 직접 플래너를 만드셨는데요. 아이패드나 태블릿에서 쉽게 사용 가능하며, 분기별, 월간별, 주간별, 심지어 데일리까지 한 번에 관리할 수 있도록 구성되어 있어요. 디지털 플래너가 궁금하신 분들께서는 하단의 링크를 통해 바로 보실 수 있어요! 플래너 사용법 영상도 있답니다! 자기계발에 진심인 분들, 계획을 체계적으로 세우고 싶은 분들, 커리어를 한 단계 성장시키고 싶은 분들께 도움이 될 것 같아 오너스님과 함께 이번 이벤트를 준비했습니다. 이벤트는 6월 8일(월)부터 6월 12일(금)까지 진행됩니다. 미라클레터 독자분들만을 위한 30% 할인 혜택도 놓치지 마세요! 팀 미라클레터는 독자 여러분의 성장과 도전을 늘 응원합니다. | ||
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이 지도가 표시하는 정보는 정확하지 않으며, 향후 건설될 것들을 표시하고 있습니다. <챗GPT로 생성> 한국에 이렇게 많은 AI팩토리가 필요할까 앞으로 20년. AI가 가져올 변화가 2010년대 모바일 혁명과 비슷하다고 가정해보겠습니다. 그렇게 가정한다고 해도 한국 기업들 입장에서는 어느정도의 AI 인프라 투자가 필요한지 확실하지 않습니다. 모바일 혁명의 경우 이동통신사 들이 인프라 투자를 했습니다. 하지만 AI 시대에 필요한 투자의 규모는 모바일 혁명에서의 투자에 비해서 어마어마하게 큽니다. AI데이터센터는 엔비디아 GPU같은 AI가속기 들이 탑재돼 AI 워크로드에 적합한 데이터센터를 말합니다. 직장에서 더 많은 사람들이 챗GPT, 제미나이 같은 생성형 AI를 많이 쓸수록, 더 많은 사람들이 AI 코딩 툴로 코딩을 할수록, 스마트공장에서 AI를 더 많이 사용할수록, AI데이터센터는 더 많이 필요합니다.
그래서 이미 많은 AI 데이터센터 건설계획이 발표되고 있습니다. 삼성, SK, LG가 각각 AI 데이터센터 건설 계획을 발표했고, 네이버도 AI 클라우드 사업자로 변신을 앞두고 있습니다. 현대차도 새만금에 데이터센터를 세울 예정이고, NHN 도 AI 데이터센터를 구축했으며, 신세계 그룹도 AI 데이터센터를 세운다고 합니다. 이처럼 대규모 AI 인프라 투자의 긍정적인 선순환은 AI 사용비용 (토큰) 하락 -> AI에 기반한 새로운 어플리케이션과 서비스의 등장 -> 경쟁력있는 한국 기업의 탄생으로 이어질 수 있습니다. 만약 인프라 투자의 양과 속도가 부족하다면, 한국의 AI 전환 속도는 느려질 수 밖에 없고, 마치 전력이 부족하면 공장이 세워질수 없는 것처럼 한국의 장기적인 경쟁력은 뒤쳐질 수 밖에 없습니다. 젠슨 황 CEO는 한국이 디지털화(초고속 인터넷, e스포츠)로 성공을 거둔 것처럼, AI에서도 동일한 성공사례를 만들 수 있다고 설파하고 있습니다. 물론 반대의 상황이 발생할 수도 있습니다. 막대한 AI 인프라 투자에 비해, 인프라 사용량이 적다면 투자에 쏟은 돈을 다 날려버릴 수도 있습니다. AI라는 방향성이 맞았다고 해도 이를 사용할 한국 기업들이 경쟁에서 밀려 다 망해버리는 것도 가능한 실패 시나리오입니다. 어떤 선택이 옳았는지는 아마도 10년 후면 밝혀지겠지요. |
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유니트리는 사람들의 공학적 호기심에서 시작해 이를 저비용으로 만드는 방법을 구축했습니다. <유니트리> 한국이 중국 로봇 기업들과 경쟁할 수 있을까 젠슨 황 CEO는 한국의 미래가 로보틱스, 즉, 피지컬AI에 있다는 말을 반복해서 했습니다. 그런데 사실 지난 GTC 타이베이에서 엔비디아는 중국 휴머노이드 로봇 기업 '유니트리' 및 로봇손 기업 '샤르파'와 손잡고 레퍼런스 휴머노이드를 만든다고 발표했습니다. 로봇의 뇌에 해당하는 반도체나 소프트웨어를 제외한 하드웨어 기술에서 유니트리를 비롯한 중국 기업들이 가장 앞서있음을 인정하는 것이었죠. 그런데 왜 엔비디아는 한국 로보틱스 산업을 키우려고 하는 걸까요? 여기서부터는 개인적인 상상인데요. 지금 중국은 AI데이터센터용 반도체를 시작으로 미국 의존에서 벗어난 독립적인 생태계를 구축하려고 하고 있습니다. 황 CEO는 최근 트럼프 미국 대통령의 방중 사절단에 참여했습니다. 여기서 미국 정부가 중단시켰던 엔비디아 GPU의 중국에 대한 수출을 수출을 재개하겠다는 메시지가 전달되었지만, 중국은 큰 관심을 보이지 않았습니다. 왜냐면 중국은 화웨이 어센드나 캠브리콘 같은 국내 기업들이 개발한 독립적인 GPU를 쓰고, 이를 기반으로 AI 인프라를 구축하려고 하기 때문입니다. 중국은 최근 향후 5년간 전국 AI데이터센터 구축에 2950억달러(약 450조원)를 투입하겠다는 계획을 발표했는데요. 이는 대부분 자국산 GPU와 기술로 구축될 것으로 보입니다. 황 CEO는 중국에서 엔비디아 GPU 시장 점유율이 0%가 됐다고 말하기도 했습니다. 이런 측면에서 지금 중국에서 쓰이고 있는 엔비디아의 피지컬AI 관련 반도체나 기술도 국산화의 길을 갈 가능성이 높다고 황 CEO는 생각하지 않을까요? 중국의 휴머노이드 로봇이나 자율주행차에 쓰이는 엔비디아 칩과 기술이 데이터센터용 GPU와 같이 점유율 0%가 될 수도 있다는 의미입니다. 반대로 미국 휴머노이드 기업들도 'Made in China'에서 벗어난 독립적인 공급망과 제조기지를 구축하려고할 것 같습니다. 군사무기가 될 수 있는 로봇을 중국의 공급망에 의존한다는 것은 미국 입장에서는 결코 고를 수 없는 선택지 입니다. 그런 측면에서 젠슨 황 CEO는 한국이 중국과 미국의 중간에 있는 역할을 해주기를 바라는 것은 아닐까 생각도해봅니다. |
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젠슨 황의 목적대로 한국에 큰 AI 생태계가 생길 수 있을까요? <엔비디아> 지능에 인성이 더해지는 것 최근 유니트리가 상장을 앞두고 제출한 보고서와 이를 분석한 글에 따르면, 중국 외의 기업이 유니트리의 가격경쟁력을 따라가기는 어려워보입니다. 큰 시장에서 만들어지는 규모의 경제, 역동적인 전자산업 공급망 생태계에서 나오는 원가절감 효과, 우수한 엔지니어들이 배출되고 성실히 일하는 문화, 낮은 전기료와 사회적 비용. 여러가지 복합적인 요소가 결합되어있습니다. 그럼에도 불구하고 젠슨 황 CEO가 계속 한국을 띄워주는 말을 하는 것은 한국이 '중국의 제조업'과 경쟁해서 살아남을 가능성이 있는 유일한 국가이기 때문은 아닐까요. 황 CEO는 귀국전 아래와 같은 말을 남겼습니다. "전 세계에서 한국보다 고난을 잘 견뎌내는 나라는 없습니다. 이것이 여러분의 민족성(국민성)이며, 이를 포용해야 합니다. 이것은 엄청나게 가치 있는 자산입니다. 여러분의 조부모님과 부모님은 그들의 고난과 회복탄력성, 그리고 여러분에게 이 미래를 만들어주겠다는 놀라운 열망을 통해 오늘날 우리가 보는 모든 것을 일구어내셨습니다. 이러한 한국의 민족성을 AI와 결합한다면 믿을 수 없을 만큼 엄청난 일들이 일어날 것입니다. 그것이 제가 오늘 이 자리에 서 있는 이유입니다. 지능에 인성이 더해지는 것, 그것이 한국의 미래가 될 것입니다" |
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샘 올트먼 오픈AI CEO가 15일 삼성전자 수원 디지털 시티를 찾아서 AI에 대한 대화른 나눈다고 해요. 삼성전자의 AI 전환(AX)에 도움이되는 얘기를 해준다고 하는데요. 클로드의 공격을 맞아 반격에 나선 오픈AI의 모습이 기대가 됩니다. 미국 시간으로 12일 나스닥 상장예정인 스페이스X. 무려 700억달러(약 107조원)의 개인 투자자 자금이 몰렸어요. 상장과 함께 시가총액 1조7700억달러를 기록해서 전세계 기업중 7위, 8위 정도를 차지할 예정. 유럽중앙은행이 2023년 이후 처음으로 기준금리를 인상했어요. 0.25%포인트 올려 2.25%가 됐어요. 2024년 6월 기준금리를 인하하면서 하락사이클로 접어들었던 ECB가 금리를 올리면서 전세계가 다시 금리 인상 사이클로 들어가는 모습이에요. 인플레이션 야호! |
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저는 요즘 '한국인이 2000년간 해온 고민'을 다시할 때가 됐다. 라는 생각을 종종하고 있습니다. 중국이라는 거대한 문명의 옆에 지리적으로 있다보니, 한국은 '중국의 옆에서 어떻게 살아야할지'가 역사적으로 가장 큰 고민이었습니다.
고조선때부터 시작된 이 고민은 중국의 힘이 약해지고, 한국이 일본에 강제로 점령당하며, 냉전이 시작된 20세기 동안에는 그렇게 진지하게 할 필요가 없었습니다. 중국이 경제를 개방하고 힘을 키우는 동안에도 그렇게 급하지 않았습니다. 하지만 이제 미국을 위협할 정도로 중국이 강대국이 된 이상, 피할 수 없는 고민이 되어버렸습니다.
테크를 다루는 미라클레터에서 갑자기 웬 역사와 중국이냐고요?
'미중 기술전쟁'이라는 단어가 진부해질 정도로, 이미 인공지능과 반도체는 지정학적 갈등과 일체가 되어버렸습니다. 테크의 세계도 두 개로 나눠지는 것 같은 모습을 보이고 있죠. 미국의 리더십이 흔들리면서 기술 전쟁의 승자는 미국이 될 것 이라는 전망도 낙관하기 어려워졌습니다.
젠슨 황의 4박 5일은 AI 시대에 한국 기업의 미래는 어디인가라는 고민을 던져줬습니다. 그런데 그 미래는 '중국'이라는 변수를 꼭 중요하게 감안해야한다는 것이 제가 감히 드리고 싶은 말씀이었습니다.