AI 반도체 전쟁

신정규 래블업(Lablup) 대표는 19일 “2023년 이후 3만 개 이상의 새로운 파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정) 모델이 등장했다”며 이같이 말했다. 이날 ‘더웨이브 서울 2024’ 컨퍼런스 연사로 나선 신 대표는 라마의 등장을 ‘베를린 장벽 붕괴’에 비유했다. 소련 중심의 사회주의 몰락의 시작인 베를린 장벽 붕괴가 갑작스레 시작된 것처럼 메타의 라마도 지난 2023년 3월 의도치 않은 유출로 공개되면서 AI 산업 전반에 큰 변화를 일으켰다는 것이다.실제 라마는 메타가 자체 거대언어모델(LLM)인 '라마'를 처음부터 오픈소스로 풀겠다는 의지를 갖고 있던 것은 아니었다. 하지만 구글과 오픈AI 사이에서 생존을 고민하던 메타가 연구목적의 대학과 연구소에 모델을 무료로 공개하면서 퍼지기 시작했으며 깃허브에 소스가 올라가면서 사실상 '오픈소스'가 되버린 것이다. 이후 마크 저커버그 메타 CEO가 공식적으로 라마의 오픈소스를 공식적으로 선언했다. 이후 라마를 미세조정한 모델이 우후죽순 쏟아지며 갑자기 'LLM 르네상스'를 맞이하게 됐다. 신 대표는 이처럼 생성AI 혁명의 시작은 오픈AI가 지난 2021년 11월 챗GPT를 선보이면서 이지만 실제 각 분야로 넓게 퍼지며 촉발된 것은 메타가 라마를 오픈소스로 공개하면서 부터라고 의미부여했다. 이후 라마를 미세조정해 새로운 AI 모델을 개발하는 방식이 확산하면서 AI 모델 개발 비용이 크게 감소했다. 또 개인용 장비·기기에서 AI 모델을 활용하는 ‘온디바이스AI(On-device AI)’가 동시에 부상하게 됐다.  신 대표는 “AI 모델을 기기 자체에서 실행하면 지연 시간이 짧고, 인터넷 없이 사용할 수 있다”며 “사용자 데이터가 외부로 나가지 않는다는 장점도 있다. 프라이버시 보호가 중요한 음성 비서, 헬스케어, 스마트홈 기기 등에서 많이 활용되는 추세”라고 강조했다. 

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엔비디아의 시가총액이 시가총액 기준 세계 2위 기업인 애플에 근접한 수준으로 불어났다. AI 반도체 및 관련 산업의 폭발적 성장과 미래에 대한 기대감에 주가가 빠르게 상승하며 애플을 턱밑까지 추격하는 모양새다. 엔비디아는 7일(현지시각) 주가가 4.47% 상승하며 역대 최고가인 926.69달러에 거래를 마쳤다. 7일 종가 기준 시가총액은 2조3170억달러를 기록하며 애플(2조6130억달러)과의 격차를 3000억달러 이내로 좁혔다. 8일 개장가는 951.38달러로 전날 대비 더 상승하며 금방이라도 애플을 제칠 기세였다. 미국 동부 기준 오전 10시 30분 즈음에는 장 중 거래가가 974달러를 터치하기도 했다. 엔비디아는 8일 기준으로 최근 6거래일 연속 상승, 사우디 아람코(Aramco)까지 제치는 기염을 토하며 세계 시가총액 3위로 등극했다. 전문가들은 엔비디아의 주가 변동성이 커졌다는 걸 인정하면서도 상승 기세가 강력해 시가총액이 더 커질 가능성도 있다고 예측하고 있다. 리차드 메클러 체리 레인 인베스트먼트 파트너는 로이터와의 인터뷰에서 “엔비디아의 상승세는 (AI 반도체라는) 현재 비즈니스 모델의 강력한 펀더멘털(기초체력)을 반영한다”며 “롱(long, 매수 포지션) 옵션 매수자들 사이에서 강력한 투기적 지지를 받고 있다”고 말했다. 반면 애플은 최근 중국에서의 아이폰 판매 둔화로 어려움을 겪고 있다. 지난 1월에는 2021년 이후 처음으로 세계 시가총액 1위 기업 자리를 마이크로소프트에 내주고 2위로 내려앉은 상태다.

반도체 팹리스(설계 전문) 기업 브로드컴이 양호한 1분기 실적을 발표했다. 전년 동기 대비 매출은 34% 증가했고, 주당순이익(EPS)도 월가 추정치를 웃돌았다. 다만 반도체 사업부 매출이 월가 예측을 밑돌았고, 회사 측이 제시한 2024년 연간 매출 추정치가 시장 예측에 거의 부합하자 나스닥 시장 시간 외 거래에서 주가가 2% 이상 하락 중이다. 더 강력한 매출 증가를 기대했던 투자자들이 일부 수익 실현에 나선 것으로 풀이된다. 브로드컴의 주가는 최근 1년 동안 122.54%, 올해 들어서만 29.63% 상승했다.  

2022년 11월 30일 챗GPT 출시 후 AI 반도체 분야 선두 주자인 엔비디아가 무서운 속도로 성장하고 있다. 챗GPT 출시 하루 전 515조원이었던 시가총액이 13개월이 흐른 2023년 말 3배가 넘는 1616조원으로 뛰었다. 여기에서 그치지 않고 올해에만 추가로 63.63% 더 상승, 2월 23일(현지시각) 종가 기준 1조9700억달러(약 2625조원) 가치를 지닌 회사가 됐다. 엔비디아의 시가총액은 마이크로소프트, 애플에 이은 미국 3위에 해당한다. 2만6000명의 직원으로 직원 수 7배의 구글(18만 명)을 당당히 뛰어넘었다. 정말 미친 것 같은 속도로 수직 상승했다. 상승 배경은 AI에 있다. 엔비디아의 AI 반도체 점유율은 80~90%로서 사실상 AI 반도체 시장에서는 독점 업체에 가깝기 때문이다. 4년 전 엔비디아는 스마트폰용 저전력 칩에 강점을 지닌 IP(설계자산) 회사 Arm을 53조원에 인수(M&A)한다는 계획을 발표하고, 1년 반 동안 추진하기도 했었다. 당시 중국의 반대로 인수가 좌절됐는데, 큰 기회인 Arm 인수에 실패하면 어려움이 있을 것이라는 여론이 지배적이었다. 하지만 그로부터 2년이 지난 지금, 누구도 이 사건을 실패로 기억하지 않는다. 오히려 ARM을 인수하지 않음으로써 핵심 사업에 더 집중, 지금과 같은 거대한 성과를 만들 수 있지 않았을까 하는 생각이 들 정도다. 현재 전 세계 AI의 엔진은 엔비디아라고 말해도 무리는 아닐 것이다. 어떤 이는 이런 성과가 게임용 GPU(그래픽처리장치)를 개발하던 회사에 우연히 찾아온 행운이라고 생각할 수도 있다. 그러나 이는 절반의 진실만 담은 시각이다. 실제로 2012년 침체기를 끝내고, AI 전성기를 시작한 알고리듬 ‘알렉스넷(AlexNet)’은 엔비디아가 자사의 게임용 GPU를 과학기술 연산에 사용할 수 있게 소프트웨어를 제공했기에 가능했다. AI의 새 전성기를 이끄는 오픈AI도 마찬가지다. 회사 초창기였던 2016년 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 전용 슈퍼컴퓨터 ‘DGX-1’을 오픈AI에 기증, 손수 전달했다. 당시 오픈AI은 ‘AGI(범용인공지능)’라는 업계에서 인정받지 못하던 목표를 추구하는 회사였다. 오래전 작은 신생 스타트업의 가능성을 알아보고, 지속해서 지원한 것이 결실을 맺은 것이다. 대부분의 AI 연구자들은 이런 지원에 힘입어 엔비디아 플랫폼(GPU, CUDA·병렬 프로그래밍 모델)에서 첨단 연구를 수행한다. 엔비디아는 어느 누구보다 빠르게 새로운 AI 기술 흐름을 포착하고, 그에 맞는 반도체를 먼저 개발하고, 결과적으로 과학자들이 엔비디아에 더 의존하게 만드는 선순환 구조를 완성한 셈이다.

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?