[CBC뉴스] 방한한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 만나기 위해 국내 주요 기업 총수들이 잇따라 접촉에 나서고 있다. 글로벌 인공지능(AI) 인프라의 핵심 기업으로 부상한 엔비디아와의 협력 강화를 모색하기 위한 행보다.

엔비디아는 1993년 설립 이후 PC용 3D 그래픽과 게임용 그래픽처리장치(GPU) 설계에 주력해왔다. 그러나 생성형 AI 확산을 계기로 위상이 급변했다. 2022년 OpenAI의 ChatGPT 공개 이후 AI 모델 학습과 데이터센터 구축 과정에서 엔비디아 기술은 사실상 필수 인프라로 자리 잡았다.

전환점은 2006년 공개된 쿠다(CUDA)였다. 황 CEO는 GPU의 대규모 병렬 연산 구조에 주목해 그래픽 처리용 칩을 과학 연산과 머신러닝 영역으로 확장하는 프로그래밍 환경을 구축했다. 당시에는 ‘딥러닝’ 개념조차 생소해 회의론이 컸고, 2008년 금융위기와 PC 시장 둔화로 실적 압박도 거셌다. 그럼에도 황 CEO는 소프트웨어와 개발자 생태계를 묶는 플랫폼 전략을 고수했다.

딥러닝 확산의 분기점은 2012년이다. 세계 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 ‘알렉스넷’이 기존 모델을 압도하며 우승했고, 해당 모델은 GeForce GTX 580 GPU 두 대로 학습됐다. 이를 계기로 연구계 전반에 GPU 기반 학습 체계가 확산됐다. 알렉스넷 개발을 주도한 일리야 수츠케버는 이후 오픈AI에 합류해 GPT 계열 거대언어모델 개발을 이끌었다.

현재 글로벌 AI 연구자 수백만 명이 쿠다 기반 환경을 사용하면서 강력한 생태계 효과가 형성됐다. 개발자들이 표준처럼 사용하는 플랫폼이 된 만큼 경쟁 칩으로 전환하는 데 따른 비용 부담도 상당하다는 평가다.

빅테크 기업들의 도전에도 엔비디아의 우위는 견고하다. GPT, Gemini 등 주요 대형언어모델(LLM) 역시 엔비디아 가속기를 기반으로 학습·운영된다. 데이터센터용 AI 가속기 시장에서 점유율은 80%를 웃도는 것으로 추정된다.

엔비디아는 H100·H200에 이어 차세대 ‘블랙웰’ 아키텍처를 선보이며 성능 경쟁을 이어가고 있다. 단일 칩을 넘어 네트워크와 소프트웨어를 통합한 ‘AI 팩토리’ 전략도 강화하는 모습이다.

국내 기업과의 이해관계도 맞물려 있다. SK하이닉스와 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 공급을 통해 엔비디아와 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있다. 네이버와 LG 역시 데이터센터 고도화와 ‘소버린 AI’ 구축을 위해 협력을 확대하는 상황이다.

황 CEO는 최근 인터뷰에서 국가 단위의 독자적 AI 시스템 구축 필요성을 강조했다. 업계에서는 이번 방한을 글로벌 AI 인프라 공급망 안정과 국내 기업의 경쟁력 확보라는 이해관계가 교차하는 계기로 보고 있다.

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 하영수 기자