엔비디아(Nvidia), 모두가 GPU를 주목할 때…
엔비디아(Nvidia)가 AI 시대를 지배하는 거인이라는 사실에 이견은 거의 없습니다. H100, B200 같은 고성능 GPU가 연일 헤드라인을 장식합니다. 시장은 엔비디아의 다음 하드웨어 혁신에 모든 촉각을 곤두세우고 있습니다.
그러나 엔비디아의 진정한 경쟁력은 단순히 반도체 칩에만 있지 않습니다. 이는 경쟁자들이 쉽게 넘볼 수 없는 ‘경제적 해자(Economic Moat)’와 같습니다. 그 본질은 바로 CUDA입니다. 15년 이상 공들여 쌓아 올린 견고한 소프트웨어 생태계입니다.
CUDA, GPU의 잠재력을 해방시킨 열쇠
CCUDA는 엔비디아가 2007년 선보인 병렬 컴퓨팅 플랫폼입니다. 본래 GPU는 그래픽 처리를 위해 설계되었습니다. 수천 개 코어로 병렬 연산 처리에 특화되었습니다. CUDA는 GPU의 막대한 연산 능력을 다른 분야에 쓸 수 있도록 길을 열었습니다.
이는 AI 연구의 패러다임을 바꾼 결정적 계기였습니다. 딥러닝 모델 학습에는 방대한 병렬 연산이 필수적이기 때문입니다. 개발자들은 C++, 포트란 등 친숙한 언어로 GPU를 활용하게 되었습니다. 이것이 GPGPU(범용 컴퓨팅)입니다.
CUDA 등장 이후, AI 연구는 폭발적으로 성장했습니다. 슈퍼컴퓨터로 수개월 걸렸을 계산이 며칠, 혹은 몇 시간 만에 가능해졌습니다.
엔비디아(Nvidia), 15년의 시간이 만든 ‘넘을 수 없는 벽’
경쟁사들이 더 빠른 칩을 만들 수는 있습니다. 하지만 15년 이상 축적된 CUDA 생태계를 단기간에 따라잡는 것은 거의 불가능합니다. 이것이 바로 엔비디아의 가장 강력한 경쟁 우위입니다.
압도적인 개발자 기반과 높은 전환 비용
1. 압도적인 개발자 기반과 높은 전환 비용입니다. 전 세계 수백만 AI 개발자들은 CUDA 기반으로 코드를 작성하는 데 익숙합니다. TensorFlow, PyTorch 등 주요 딥러닝 프레임워크도 CUDA를 최우선으로 지원합니다.
만약 다른 회사의 GPU를 쓰려면 어떻게 될까요? 기존의 코드와 작업 방식을 모두 새로 배워야 합니다. 이는 엄청난 시간과 비용을 유발하는 ‘전환 비용’으로 작용합니다.
2. 풍부하고 성숙한 라이브러리 생태계입니다. 엔비디아는 다양한 라이브러리를 끊임없이 제공합니다. cuDNN(딥러닝), TensorRT(추론 최적화) 등이 대표적입니다.
개발자들은 이 라이브러리를 활용해 손쉽게 최고 성능을 끌어냅니다. 복잡한 하드웨어 제어에 신경 쓸 필요가 없는 것입니다. 이는 잘 닦인 고속도로와 같아서, 개발자들이 굳이 다른 길을 택할 이유가 없습니다.
하드웨어와 소프트웨어의 완벽한 시너지
결론적으로 엔비디아의 지배력은 완벽한 시너지에서 나옵니다. 최첨단 GPU는 강력한 ‘몸’이고, CUDA는 지능적인 ‘신경망’입니다. 엔비디아는 하드웨어 성능을 100% 끌어내는 소프트웨어를 직접 설계합니다. 그리고 그 소프트웨어를 중심으로 거대한 생태계를 구축합니다. 이 전략이 개발자들을 묶어두는(Lock-in) 효과를 만듭니다.
따라서 엔비디아의 가치를 평가할 때, 눈에 보이는 반도체 칩만 봐서는 안 됩니다. 그 이면의 소프트웨어 생태계의 깊이와 넓이를 함께 주목해야 합니다. AI 시대의 진정한 승자는 하드웨어와 소프트웨어, 두 축을 모두 지배하는 자일 것입니다. 그리고 엔비디아는 이미 그 길을 걷고 있습니다.
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