하지만 우리가 알아야 할 것은 이런 단순한 수치가 아니다. 이제부터는 엔비디아로 인해 달라질 미래를 알아야 한다. “엔비디아≒AI반도체”라는 공식이 앞으로 10년 후, 혹은 더 먼 미래의 일을 어떻게 바꿀지 생각해봐야 할 때다! 이 책은 반도체 업계를 40년 이상 취재해온 국제 기술 저널리스트가 쓴 엔비디아의 과거‧현재‧미래, AI‧반도체 업계 현황, 그리고 향후 AI 세계의 모습이 담겨 있다.

한국외국어대학교 통번역대학원 한일과 석사학위를 취득하고 통역사 겸 바른번역 소속 번역가로 활동하고 있다. 옮긴 책으로는 『다 안다고 착각하는 과학 상식』, 『회사에서는 어떻게 말해야 하나요?』, 『한 번 읽으면 절대 잊을 수 없는 영단어 교과서』 등이 있다.

Chapter 3_세계 반도체 업계의 왕좌에 오르다

뱅크 오브 아메리카의 매그니피센트 7 / 2023년, 세계 반도체 기업 1위로 급부상 / 세계 반도체 기업 연매출 비교 / 공장 유무에 따라 달라지는 관점 / 126%라는 파괴적인 급성장 / 반도체와 AI, 양쪽을 다 갖춘 것이 성장 요인 / AI 기술 개발의 결실 

Chapter 4_공장 없이 설계에 특화된 팹리스 기업

1985년부터 등장한 혁신적인 기업들 / 적은 돈으로 시작할 수 있는 비즈니스 / 매출액 상위 10위의 팹리스 기업 / How to make에서 What to make로 / 성장률이 더 높은 팹리스 / 공장에 너무 집착한 일본 / 브랜드를 고집한 것도 실패 요인 / 팹리스 성장을 뒷받침한 VLSI 설계의 교과서 / 팹리스의 최대 장점, 운신의 폭 / 그외의 팹리스 기업들 

Chapter 5_반도체란 무엇인가

반도체는 원래 재료 이름 / n형+p형=전류 제어 / 트랜지스터의 탄생 / 트랜지스터 개발 계기 / 집적회로로의 발전 / 영국의 수학자가 고안한 컴퓨터 개념 / 컴퓨터의 보급과 반도체 / 반도체 IC를 사용한 제품 보급 / 전기를 사용하는 모든 제품에 들어가는 반도체 / 모래 속에 있는 실리콘 원료 

Chapter 6_주목해야 할 기업과 반도체 공급망

미국은 컴퓨터, 일본은 소형 라디오와 전자계산기 / 메모리를 만드는 데 주력한 일본 기업 / 팹리스, 파운드리, IDM, EMS, 그리고 각국의 기업 / 설계에서 주목받는 EDA 벤더 기업 / 소재와 장비 분야에서도 강한 일본 / 웨이퍼 완성 후 제조는 TSMC로 / 미국은 왜 반도체에 힘을 쏟는가 / 사이버 테러 대책과 대중국 수출규제 강화 / TSMC 유치와 일본 라피더스의 향방 

Chapter 7_엔비디아가 주력해온 GPU란 무엇인가

다각형 조합으로 곡선도 자연스럽게 / 색깔 섞기도 결국 곱셈 누적 연산 / 미분 방정식과 복잡한 수치 계산에 강점 / AI에도 활용 가능한 MAC 연산기 / GPU 성능 극대화에 몰두 

Chapter 8_창업 이후 엔비디아가 AI에 도달하기까지의 여정

3인의 엔비디아 창업자 / 데니스의 CEO와 젠슨 황 / 힌트가 된 일본의 커다란 파도 / TSMC CEO에게 보낸 편지 / 자동차 대시보드에 도전 / 테그라2 / 그림이 살아 움직이는 Xoom / 저소비전력을 실현하는 테그라2 / 소비전력 최대한 낮추기 / AI의 등장 이후 두 가지 부문으로 변경한 주력 사업 / 데이터센터, 게임 시장, 자동차 부문 등 / 소프트웨어 쿠다의 생태계 구축 / 전기 및 유체역학에 도움이 되는 수치 계산 / 슈퍼컴퓨터 TOP 500 상위 10개사 중 6곳이 채택 / 위력을 발휘하는 슈퍼컴퓨터로의 응용 

Chapter 9_확장되는 기술, 각국 기업과 폭넓은 연계

꾸준히 증가하는 엔비디아의 파트너들 / 독일 SAP와의 협업 / 미국 시스코 시스템즈와의 협업 / 유럽 디지털 은행 번크와의 협업 / TSMC의 고객이자 공급사인 엔비디아 / 필요한 모든 솔루션 제공 / 자율주행 시스템의 모든 것을 제공 / 의료·헬스케어용 플랫폼 / 메타버스로의 응용 / 많이 보급될수록 더 잘 팔리는 GPU / 엔비디아의 강점은 플랫포머 / 고객이 원하는 기능 구현 / 엔비디아의 토털솔루션 제공 / 엔비디아는 무엇이 다른가? / 엔비디아를 뛰어넘는 기업이 나타날까? 

Chapter 10_AI 기술의 진화는 반도체 진화

마이크로소프트가 투자하고 오픈AI가 개발한 챗GPT / 칩의 성능 향상을 이끄는 생성형 AI / 생성형 AI의 시장성 / 요약·번역 용도와 기업용 용도 / 전용 AI에서 범용 AI로 / 일주일 만에 돈 버는 주식거래 기술 / 챗GPT는 범용 AI인가 / 엣지 AI 시장의 확대 / 챗GPT에 물어보다 / 생성형 AI의 활용은 이제부터 / 신입사원 연수에도 활용하는 생성형 AI / AI 어시스턴트로 진화하는 생성형 AI / 환자에게 맞는 최적의 약을 신속 개발 / 뭐든지 학습한다 

Chapter 11_과거의 AI, 현실의 AI, 미래의 AI

AI 제대로 이해하기 / AI, 만능열쇠가 아니다 / i am ai로 살펴보는 여러 용도별 AI / 분야마다 있는 AI / 밝은 미래를 반영하는 현실의 AI / AI로 교통체증을 해소하는 신호기 / 어린이 차량 방치 사고 예방 / 개인 맞춤형 의료에 필수적인 AI / 윤리를 바탕으로 한 학습 수행 / 젠슨 황, 10년 단위로 생각하는 사람 / 캘리포니아공대 졸업식 축사에서 말한 미래 지향 / agreement가 아니라 alignment / AI 분야에서 승기를 잡으려면 / 엔지니어를 열광시켜라 / 가족에 감사하고 깊은 애정을 가져라 / 실리콘밸리는 분지 / 세상에서 가장 차별이 없는 지역 / 걷지 말고 뛰어라 

에필로그

자료 출처

제조 관련 소프트웨어를 개발하는 독일의 글로벌 그룹 지멘스는 엔비디아의 GPU에 주목했다. 지멘스의 소프트웨어는 CAD(컴퓨터 지원 설계)로 영상을 만들어 낼 수는 있었으나, 컴퓨터 그래픽 영상이라는 티가 너무 많이 나서 사실적이지는 않았다([자료 2-2] 위). 소프트웨어를 아무리 파고들어도 시뮬레이션 속도에 한계가 있었기 때문이다. 그러자 지멘스는 계산 속도가 빠른 하드웨어, 즉 GPU를 컴퓨팅 리소스로 만드는 편이 더 빠르겠다고 판단했다.

일본은 팹리스와 파운드리라는 분업화 흐름에 전혀 동참하지 못했다. 팹리스의 성장률이 더 높다는 데이터를 보았을 텐데도 IDM 방식에 강한 집착을 보였다. 필자도 “세계는 그럴지 몰라도 일본에는 일본만의 방식이 있다”라는 말을 귀에 못이 박힐 정도로 들었다. 그 결과 많은 일본 반도체 업체가 계속 뒤처지고 있다는 사실을 눈치채지 못했다. 공장 소유에 너무 매달린 탓에 유지 비용을 감당하지 못해 공장을 처분하는 방향으로 구조조정을 하기 시작했다. 반도체의 가치가 설계 쪽으로 옮겨가고 있다는 사실을 알면서도 왜 공장에 계속 집착했는지 하는 점이 최대 의문으로 남는다.

GPU에는 MAC 연산기가 대량으로 집적되어 있는데, 이것을 동시에 계산하게 작동시켜 한 장의 그림을 단시간에 완성해낼 수 있다. 게임에서는 영화처럼 사실적인 영상이 필요하다. 영상을 만들려면 30fps(1초당 30장의 프레임)가 필요하다고 한다. 30장의 사실적인 그림을 1초 만에 움직이게 하면 사실적인 영상이 된다. 여기에는 대량의 사실적인 그림을 그려낼 초고속 칩 성능이 요구된다.

현재 엔비디아의 솔루션 비즈니스는 여섯 개의 영역으로 이루어져 있다. ① AI, ② 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅, ③ 디자인 및 시뮬레이션, ④ 로보틱스 및 엣지 컴퓨팅, ⑤ 하이 퍼포먼스 컴퓨팅, ⑥ 자율주행 차량이다. AI나 컴퓨터는 다양한 업계에서 활용된다. 제조, 금융, 사회 인프라 사업, 운송·교통, 통신, 의료·헬스케어, 교육, 환경, 경제, 기상 정보 등 거의 모든 산업에서 필요로 한다. 이렇다 보니 엔비디아의 블로그 홈페이지를 열어 보면 파트너십을 체결했다는 뉴스가 줄을 잇는다.

엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장인 레브 레바레디언(Rev Lebaredian)은 다음과 같이 말한다. “그래픽 기술의 가능성에 강한 확신을 가졌던 젠슨 황이라는 리더가 있었기 때문이다. 그는 10년 단위로 생각하는 능력을 갖추고 있다. 당시엔 자율주행 차량을 예상하지 못했고 AI 시대가 오리라는 것도 몰랐겠지만, 그래픽 컴퓨팅에는 강한 확신이 있었다.” 정말로 거의 10년마다 상황이 크게 변하고 있다. 지금의 AI 기술은 2012년의 알렉스넷을 계기로 발전했고, 10년 뒤인 2022년에는 대량의 데이터를 학습시킨 생성형 AI 챗GPT가 등장했다. 그렇다면 다음 10년 후에는 또 어떤 미래가 기다리고 있을까?

『엔비디아: 세계 최강 반도체 기업이 만드는 2040 AI 세계』는 엔비디아라는 기업을 이해하고, AI‧반도체 업계 현황 및 전망, 그리고 엔비디아와 협력하고 경쟁하는 전 세계 수많은 기업들에 대해 이야기한다. 이 책의 저자 츠다 켄지는 국제 기술 저널리스트이자 40년 이상 반도체 업계를 취재해온 기자이다. 그는 20년 전부터 엔비디아의 행보를 추적하면서 얻은 정보를 바탕으로 이 책을 집필했다. 

“소프트웨어를 중요하게 여긴다면 하드웨어도 직접 만들어야 한다”

-앨런 케이-

2011년, 미국의 유명 소프트웨어 개발자 마크 앤드리슨은 “왜 소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있나?”라는 칼럼을 <월스트리트 저널>에 게재하면서, 소프트웨어의 중요성을 말했다. 하지만 여전히 세상은 강력한 하드웨어를 가진 기업이 흐름을 주도하고 있다. PC의 아버지 앨런 케이가  “소프트웨어를 중요하게 여긴다면 하드웨어도 직접 만들어야 한다”고 말한 것은 아직도 유효하다. 이런 앨런 케이의 말을 대변하는 것이 바로 엔비디아다. 이 책에서 저자는 ‘소프트웨어+하드웨어+통합 솔루션’을 제공하는 엔비디아가 플랫폼 개발자인 플랫포머로서 어떤 역할을 하는지 정리한다. AI 개발을 위한 하드웨어 GPU와 소프트웨어 쿠다(CUDA), 그리고 그 외에 필요한 기술을 패키지로 제공하는 그들의 강점을 자세하게 소개하고 있다. 특히 어떤 AI든 그 성능이 높아지면 높아질수록 그를 뒷받침 하기 위한 반도체 기술은 필연적으로 발전할 수밖에 없다. 이런 상황에서 엔비디아가 고성능 반도체 수요를 어떻게 충족시키고 있고, 그들이 전 세계 AI를 어떻게 이끌지 전망하고 있다.

이 책은 총 11장으로 이루어져 있다. 엔비디아의 역사, 반도체 업계 현황 등이 하나의 스토리처럼 어우러져 쉽게 읽을 수 있게 구성되어 있다. 어려운 용어보다는 스토리 위주이기 때문에 ‘엔비디아+AI+반도체’를 하나로 묶어 요점 정리를 할 수 있을 것이다. 왜 전 세계가 AI와 반도체, 엔비디아로 시끄러운지 이 책을 통해 이해할 수 있을 것이다.