뷰스레터 구독자 여러분 안녕하세요, 박원익입니다. 오늘은 미국 캘리포니아주 산호세에서 열린 엔비디아의 연례 기술 콘퍼런스 ‘GTC 2024’ 소식 2탄으로 전해드립니다. 3월 18일부터 나흘간 열린 GTC 2024는 온오프라인으로 약 30만 명이 등록, 역대 최대 규모로 진행됐습니다. 900개 세션, 300여 개 기업이 참여한 전시, 20개 넘는 기술 워크숍과 다양한 네트워킹 이벤트로 현장 열기가 뜨거웠습니다. 개인적으로도 매우 보람 있고 뜻깊었던 일정이었습니다. GTC 2024에 참석한 분들의 생각과 경험을 공유한 ‘K-나이트’ 행사를 개최했고, 젠슨 황 CEO 기자간담회 현장에 참여, 엔비디아의 방향성도 확인할 수 있었습니다. 이번 GTC 2024를 관통한 핵심 화두는 ‘챗GPT 이후 무엇이 등장할까(what’s next)’였습니다. 앞으로 떠오를 생성 AI 기술·산업 트렌드에 따라 삶의 풍경이 빠르게 바뀔 것이기 때문입니다. AI 반도체 등 핵심 산업도 크게 요동칠 수 있습니다.AI 최전선에 있는 과학자, 전문가들의 머릿속엔 무엇이 있을까요?
챗GPT가 촉발한 ‘생성 AI(인공지능) 혁명’의 거대한 물결이 반도체 시장도 예외 없이 흔들고 있다. 지난 2012년 이미지넷(ImageNet)이 주최한 인공지능 대회에서 알렉스넷(AlexNet)은 사진 인식 성능으로 모두를 놀라게 했다. AI 연구에 불을 붙인 알렉스넷은 엔비디아의 게임용 GPU(그래픽처리장치) 칩을 이용해 개발된 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망) 아키텍처였다. 새 알고리듬(CNN)이 제공하는 화상 인식 기술이 주는 가능성에 매료된 산업계는 GPU 같은 범용 AI 반도체보다 전력효율이 뛰어나고, 성능도 뛰어난 CNN 전용 AI 반도체에 뛰어들게 됐다. 대형 클라우드 회사들과 미국·영국 스타트업들이 수천억 원이 넘는 투자를 받았고, 침체해 있던 반도체 생태계에 활력이 생겼다. 이런 반도체의 주요 사용처로서는 자율주행차를 포함한 이미지·영상 인식 분야가 꼽혔다. 대표적인 회사들로는 영국의 그래프코어, 미국 실리콘밸리의 삼바노바 시스템, 세레브라스 등이 있으며, 주요 클라우드 서비스회사들 역시 다 자체적으로 AI 반도체를 개발해 왔다.이들 회사들이 경쟁력으로 주장하는 내용은 “엔비디아의 GPU는 원래 게임 소프트웨어를 위해 개발된 것으로서 AI는 나중에 우연히 발견된 사용 분야다. 처음부터 AI만을 목표로 설계해 최적화한다면 훨씬 적은 전력을 사용하는 고성능의 AI 반도체를 만들 수 있다”는 것이다. 이는 상당히 설득력 있는 주장이었다. 이들은 그들의 주장대로 저전력 고성능의 AI 반도체를 발표해 왔다. 그런데 이런 AI 반도체 회사들이 지금 흔들리고 있다. 발단은 13개월 전에 발표된 챗GPT가 초고속으로 사용자를 늘려가며, 벌써 10억 명이 사용하는 서비스가 됐다는 점이다. 챗GPT는 트랜스포머라는 새로운 알고리듬을 사용한다. 핵심은 이 알고리듬은 물론, 챗GPT 비슷한 AI 알고리듬은 대부분 대용량 메모리 및 GPU가 한 패키지(단위)에 들어가는 AI 반도체를 사용한다는 것이다. 기존 엔비디아를 제외한 AI 반도체들은 전력효율, 가격에 큰 장점이 있는 반면 이런 거대한 알고리듬의 변화에 대응하기에는 유연성이 떨어졌다. 이전 알고리듬에만 최적화돼 있어 수년간 수천억 원의 투자를 하면서 개발해 온 반도체 설계방향이 거대한 유턴을 해야만 하는 상황이 됐다. 결과적으로 자금 사정이 어려워진 회사들도 생겨나게 됐다. 그렇다면 엔비디아는 이러한 거대한 변화에 어떻게 대응하면서 성공할 수 있었을까?
최근 발표된 한 AI 기술 논문에 대한 애런 레비(Aaron Levie) 박스(Box) CEO의 평가다. 이 논문에 기술된 방식으로 AI 모델을 설계하고 작동하면 챗GPT(ChatGPT), GPT-4가 보여준 성과를 뛰어넘는 놀라운 일이 벌어질 수 있다는 것이다. 지난 19일 발표된 ‘RMT를 이용해 트랜스포머 확장하기(Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT)’ 논문이 실리콘밸리 기술업계 및 글로벌 AI업계의 주목을 받고 있다. 보다 적은 컴퓨팅 자원을 활용해 훨씬 많은 일을 처리할 수 있는 AI 모델의 출현 가능성을 내포하고 있기 때문이다.
이동률(다니엘 리) 코넬대 전기·컴퓨터 공학과(Electrical and Computer Engineering) 교수는 재미한인과학기술자협회(KSEA)가 주최한 ‘과학, 기술, 사회를 위한 AI(AI for Science, Technology, and Society)’ 웨비나에서 “생성형 AI 대한 기대감이 매우 높아졌다”며 이같이 말했다. 최근 챗GPT(ChatGPT, 단어 생성), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion, 이미지 생성) 같은 생성형 AI 모델이 주목을 받으며 학계와 산업계 전반에 영향을 주고 있다는 설명이다. 이 교수는 ‘아이비 리그’로 불리는 미국 동부 명문 코넬 공대 교수이자 삼성리서치 글로벌 AI센터장을 지낸 AI·로보틱스 분야 권위자다. 하버드 대학에서 물리학 학사, MIT에서 물리학 박사학위를 취득했고, 펜실베이니아대 전기공학과 교수를 지냈다. AI 분야 학회인 신경정보처리시스템(NIPS), 인공지능발전협회(AAAI) 의장이자 미국전기전자학회(IEEE) 펠로우(Fellow)이기도 하다.