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엔비디아 CEO 젠슨 황, AI에 7조 달러는 필요하지 않다며 지난 10년간 AI 성능 100만 배 향상 언급
엔비디아는 GPU의 성능을 계속해서 빠르게 발전시킬 것으로 예상하고 있습니다
OpenAI의 대표인 샘 알트먼이 칩 벤처를 설립한다는 소식을 처음 들었을 때, 저희는 인상적이었지만 기성 프로세서를 사용하는 대신 맞춤형 실리콘을 채택한 또 다른 일반적인 사례로 생각했습니다. 그러나 그가 잠재적 투자자들과 만나 AI 칩용 팹 네트워크를 구축하기 위해 5조~7조 달러를 모금할 계획이라고 보도된 것은 전 세계 반도체 산업이 연간 약 1조 달러 규모로 추정된다는 점을 감안할 때 극단적인 사례라고 할 수 있습니다. 엔비디아의 젠슨 황은 AI만을 위한 대체 반도체 공급망을 구축하는 데 많은 투자가 필요하다고 생각하지 않습니다. 그 대신 업계는 지속적인 성능 향상을 위해 GPU 아키텍처 혁신을 계속해야 하며, 실제로 황은 지난 10년 동안 엔비디아가 이미 AI 성능을 100만 배 향상시켰다고 주장합니다.
“컴퓨터가 더 이상 빨라지지 않는다고 가정한다면 이 모든 것에 연료를 공급하려면 14개의 다른 행성과 3개의 다른 은하, 4개의 태양이 더 필요하다는 결론에 도달할 수 있습니다”라고 세계 정부 정상 회담에서 젠슨 황이 말했습니다.
AI 데이터 센터에 충분한 칩을 구축하기 위해 수조 달러를 투자하면 향후 3~5년 내에 칩 부족 문제를 확실히 해결할 수 있습니다. 그러나 엔비디아의 수장은 AI를 위한 대체 반도체 공급 산업을 만드는 것이 어느 시점에서는 칩 공급 과잉과 심각한 경제 위기로 이어질 수 있기 때문에 정확히 최선의 아이디어가 아닐 수 있다고 믿습니다. AI 프로세서 부족은 부분적으로 아키텍처 혁신을 통해 결국 해결될 것이며, 사내에서 AI를 사용하려는 기업은 수십억 달러 규모의 데이터 센터를 구축할 필요가 없습니다.
“아키텍처의 성능도 동시에 향상될 것이므로 단순히 컴퓨터를 더 구입할 것이라고 가정할 수는 없다는 점을 기억하십시오”라고 젠슨 황은 말했습니다. “또한 컴퓨터가 더 빨라질 것이라고 가정해야 하며, 따라서 필요한 총량이 그만큼 많지 않을 것입니다.”
실제로 엔비디아의 GPU는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 성능 측면에서 매우 빠르게 진화하고 있습니다. 2018년 엔비디아의 V100 데이터센터 GPU의 반정밀 컴퓨팅 성능은 125 TFLOPS에 불과했지만, 최신 H200은 1,979 FP16 TFLOPS를 제공합니다.
“가장 큰 공헌 중 하나는 바로 혁신의 속도입니다.”라고 황은 말했습니다. “우리가 이룬 가장 큰 공헌 중 하나는 지난 10년 동안 컴퓨팅을 발전시키고 AI를 100만 배나 발전시킨 것이므로, 앞으로 세상을 움직일 수요가 무엇이든, [컴퓨터] 역시 [향후 10년 동안] 100만 배 더 빨라질 것이라는 사실을 고려해야 합니다.”라고 말합니다.
