오피니언

AI 혁명의 진앙지라 할 수 있는 실리콘밸리에 있다보니 많은 사람들이 "AI 공부를 어떻게 해야 하느냐?"고 묻는다. 그럴 때마다 필자는 "AI 공부는 별 의미가 없다"고 답을 한다. AI는 너무 쉽기 때문이다. 채팅창에 질문을 넣는 것에 무슨 공부가 필요할까? AI의 공학적 원리를 이해한다고 해서 더 잘 쓸 수 있는 것도 아니고, GPT 스토어에 많은 GPT들을 활용한다고 AI를 더 잘 활용할 수 있는 것도 아니다. AI를 잘 쓰는 사람이 되려면 자신이 이루고 싶은 큰 사명 의식(미션)이 있어야 한다. 내가 해야 하는 일이 정해진 일을 하는 것이고 내가 이미 익숙한 것이라면, 즉 어제 쓴 코드를 이어서 코드를 완성하는 것이라면, 기존 형식에 맞추어 리포트를 쓰는 것이라면, 많은 경우 AI에게 일을 시키는 것은 오히려 골치아픈 일이 된다. 말도 못 알아듣고 내 상황에 대한 지식도 없어서 일일이 다 이야기를 해 줘야 하는 AI에게 일을 시키는 것보다 그냥 내가 하는 것이 더 효율적일 수 있다.

나우누리를 아시나요? 나우누리는 25년 전에 전화로 접속하던 PC통신 서비스다. 모든 것이 텍스트로 되어 있었다. 그런데 지금 인터넷에서 하는 거의 모든 것을 할 수 있는 공간이기도 했다. 이메일도 되고 채팅도 되고, 커뮤니티도 만들 수 있었다. 모든 것이 가능했다. 하지만 사용자 경험은 당시엔 최선이었겠지만 지금 기술로 돌이켜보면 '추억꺼리' 그 이상도 이하도 아니다. 느린 속도에, 마우스도 안 써도 되고, 화면 디자인은 텍스트로만 되어 있어 매우 조잡했다.오늘날의 최신 기술 챗GPT는 어떤가? PC 통신은 상상할 수 없는 기술이다. 코딩도 하고 글도 쓰고 미래도 예측할 수 있다. 내 일의 많은 부분을 대신해 주고 있다. 그런데 아직 사용자 경험은 거의 텍스트로만 이루어져 있다.PC 통신 '나우누리'는 오래가지 못했다. 인터넷 등장과 함께 사라졌다. 지금은 인터넷 없이는 아무것도 못 하는 세상이 되었다. 이제 AI에도 그러한 시대가 급속히 다가오고 있다.

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?

엔비디아(Nvidia)의 시가총액이 30일(현지시각) 장중 한 때 1조달러(약 1330조원)를 넘어섰다. 반도체 회사로서는 최초로 달성한 대기록이다. 1조달러는 삼성전자의 시가총액 472조원의 약 3배에 육박하는 거대한 액수다. 수년 전 만해도 기업가치 1조달러 이상의 거대 테크회사는 다섯 개뿐이었다. 애플(Apple), 구글(Google), 페이스북(Facebook), 아마존(Amazon), 마이크로소프트(Microsoft) 이 다섯 개 회사는 '그들만의 리그'로 불리며, 다른 어떤 회사도 이들의 시가총액에 근접하는 게 불가능하다고 여겨졌다. 그런데, 그런 회사의 반열에 엔비디아가 들어선 것이다. 1조달러 돌파 이전에 이미 엔비디아는 메타(Meta, 페이스북 모회사)의 시가총액 6720억원을 훨씬 넘어선 바 있다. 거대 테크 기업 중에선 아마존의 1조2500억달러, 구글의 1조5800억달러에 견줄 만한 수준이다. 구글은 현재 직원 수가 19만명이며 아마존은 154만명에 달한다. 이에 비해 엔비디아는 2만5000명의 직원을 고용하고 있다. 비교적 적은 직원 수로 어마어마한 성취를 해냈다. 거기에다 순수 반도체 설계회사로서 1조달러를 넘어선 회사가 나온 것을 보면, 감회가 새롭다. 이전에는 시스템 회사나, 소프트웨어 회사만 이런 기업가치를 만들 수 있다고 생각했었는데, 모든 반도체 산업종사자들에게 큰 울림이 있는 소식이었다. 이제 누구도 인공지능 기업과 반도체 기업의 가능성을 의심하지 못하게 됐다. 많은 주식 분석가들은 거의 3년 전부터 추진, 1년 반 동안 진행한 ARM 인수합병이 엔비디아의 성패에 큰 영향이 있을 것이라고 생각했었으나, 이 거래가 무산됐음에도 엔비디아는 놀라운 성공을 만들어 냈다. 아이러니한 건 이날 ARM과 엔비디아가 전략적 파트너쉽을 발표, AI 기술에 깊이 협력하기로 했다는 점이다. 결국 엔비디아는 원하는 것을 인수합병 없이 얻고 있는듯 하다. 그에 반해 기술·산업계 '미다스의 손'이라고 불리던, 그리고 2019년 한국 방문 때 "첫 째도,둘 째도, 셋 째도 AI"라고 외쳤던 손정의 회장은 수년전 회사가 자금난에 빠졌을 때, ARM이 아닌 엔비디아의 주식을 다 팔아버렸고, 또 다른 유명 투자가인 캐시우드 아크인베스트 대표는 최근 주가가 급등하기 전 엔비디아 주식을 처분, 현 주가에 거품이 있다고 주장하며 평판관리에 들어간 것으로 보인다. 엔비디아의 최근 주가 급등은 챗GPT(ChatGPT)를 중심으로 한 생성형 인공지능 열풍에 기인하고 있는데, 재미있는 사실은 2016년 챗GPT를 만든 회사 오픈AI(OpenAI)에 젠슨 황 엔비디아 CEO가 엔비디아의 첫번째 인공지능 연구용 고성능 컴퓨터인 DGX-1을 무료로 기증했고, 직접 배달했다는 사실이다. 그후 챗GPT는 DGX A100라는 3세대 제품을 사용해 개발됐고, 지금 불티나게 팔리는 4세대 제품인 DGX H100는 회사의 폭발적 매출을 견인하는 주축이 되고 있다. 7년 전 인공지능 업계에선 거의 외인부대로 여겨졌던 오픈AI라는 좋은 토양을 볼 줄 알았고, 거기에 좋은 씨앗을 뿌린 것이 100배의 열매로 돌아왔다.지금 엔비디아 DGX 서버는 인공지능 연구에서는 거의 산업 표준으로 자리잡았다. 참고로 챗GPT의 최신 기반 LLM(대규모 언어 모델)인 GPT-4는 2000대의 DGX 서버가 사용됐다고 한다. 지금 시작된 인공지능 반도체의 폭발적 수요는 대규모 언어모델(LLM)을 지원하는 반도체 수요에 기인한다. 시장이 챗GPT 같은 생성형 인공지능 서비스를 강력히 원하는 것이 확인되며 이를 지원하는 반도체 수요가 폭증했다. 현재로서는 이를 지원할 수 있는, 검증된 반도체를 만들 수 있는 회사는 엔비디아가 유일하다.초고가의 칩 가격 (DGX H100서버 가격은 50만달러로 알려져 있다)에도 불구하고, 생산이 수요를 못 따라가는 실정이다. 그래서, 어떤 이들은 엔비디아가 어떤 회사가 AI 강자가 될 수 있을지 결정하는 '킹 메이커' 역할을 하고 있다고 말하기도 한다.많은 인공지능 반도체 회사에 엔비디아는 희망을 주면서 동시에 부러움의 대상이다. 엔비디아라는 이름을 지을 때 인비디아(invidia, 라틴어로 부럽다는 뜻)을 떠올리며 지었다는데, 그 뜻대로 되고 있다. 꿈꾸는 대로 이뤄지는 현실을 보여주는 회사가 바로 엔비디아다.다른 각도에서 생각해 보면 이는 TSMC의 승리이기도 하다. 초창기부터 엔비디아의 반도체를 생산한 파운드리(반도체 위탁 생산 전문 업체)로서, 이런 거대한 성공은 더 TSMC와 더 일하고 싶게 만드는 역할을 하지 않을까 생각해 본다. 지금 실리콘밸리에서 제일 성공한 반도체 회사 둘, 엔비디아와 AMD(기업가치 2010억달러)는 모두 대만계 미국인이 CEO로서 회사를 이끌고 있으며 두 회사의 반도체 제조 회사가 TSMC인 건 우연만은 아닐 것이다. 한국계 반도체인과 한국의 삼성이 협력해 세계적 반도체 회사를 만드는 것을 꿈꾸는 것은 무리일까?

사티아 나델라 마이크로소프트 CEO가 지난 16일(현지시각) ‘마이크로소프트 365 코파일럿’ 발표 이벤트에서 한 말이다.  마이크로소프트(Microsoft, 이하 MS)는 이날 워드(Word, 문서 작성), 엑셀(Excel, 스프레드시트 작성), 파워포인트(PowerPoint, 슬라이드 작성), 아웃룩(Outlook, 이메일 및 캘린더 관리), 팀즈(Teams, 메신저 및 화상회의)를 포함한 구독형 서비스 ‘MS 365(구 MS 오피스)’에 오픈AI의 거대언어모델(LLM) GPT-4를 적용한다고 밝혔다. GPT-4 기반으로 작동하는 코파일럿 기능을 사용하면 마치 챗GPT(ChatGPT)와 대화하듯 말(text)만으로 다양한 작업을 수행할 수 있다. 나델라 CEO가 이날 코파일럿 발표에 역사적 의미를 부여한 이유는 뭘까? 이날 발표를 통해 얻을 수 있는 시사점, 성공요인을 살펴봤다.