나스닥, 미국에서 가장 중요한 회사는 엔비디아
"2020년 상반기 엔비디아 AI 매출 28억달러 넘어섰다"
신경망 학습의 90% 이상이 엔비디아 GPU를 통해 시행
인공지능(AI)은 최근 산업분야에서 가장 많이 쓰이는 말이다. 그야말로 유행어라고 할 수 있다.
블룸버그에 따르면, 840개의 주요 미국 기업들이 최근의 실적 보고서에서 적어도 한 번은 AI를 언급했다. 투자자들의 돈을 확보하기 위해 기업들이 꼭 하는 말 중 하나가 됐다는 것.
19일(현지시간) 미국 장외주식시장인 나스닥은 ETF 트렌드 뉴스에서 "현실은 이런 회사들 중 AI 시스템을 구축하고 있는 회사가 거의 없다는 것"이라고 지적했다. 벤처 캐피털 회사인 MMC 벤처스가 최근 2830개의 AI 창업을 연구한 자료 중 40%의 사례에서 AI가 비즈니스의 중요한 부분이라는 증거를 찾지 못했다.
이어 나스닥은 "가짜를 가려내기 위해 한 가지 간단한 질문만 하면 된다"며
그들의 매출의 몇 %가 AI에서 오는가?"라고 설명했다. 그 결과 극소수의 기업만이 AI로 수익을 얻고 있는 것으로 알려졌다.
나스닥에 따르면 AI 비즈니스 호황을 누리고 있는 가장 큰 회사는 엔비디아(NVIDIA)다.
나스닥은 "엔비디아가 우연히 AI에 걸렸지만, 일찍이 그것이 엄청난 기회라는 것을 깨달았다"며 "곧 머신러닝에 특별히 최적화된 칩을 만들기 시작했습니다. 그리고 2020년 상반기 AI 관련 매출은 28억달러를 넘어섰다"고 말했다.
나스닥에 따르면, AI 시대에 엔비디아는 '미국에서 가장 중요한 회사' 실제로 현재 신경망 학습의 90% 이상이 엔비디아 GPU를 통해 시행되고 있기 때문이다.
엔비디아의 최신 GPU인 A100은 최근 '상자 안의 AI 슈퍼컴퓨터'로 묘사된다. 540억개 이상의 트랜지스터로 가장 강력한 AI 파워를 보이기 때문이다.
A100은 300개의 기존 데이터센터 서버와 동일한 컴퓨팅 성능을 제공하며, 1/10의 비용으로 1/60의 공간을 차지하며, 일반적인 서버의 1/20의 전력 소비로 운영된다. 단일 A100으로 전체 데이터센터를 하나의 랙(서버보관대)으로 줄일 수 있다는 것.
◆ 현재의 AI 혁신은 GPU로 이뤄진 것
인공지능이라는 용어는 1954년 다트머스에서 세계 최초의 AI 컨퍼런스에서 만들어졌다. 이후 MIT AI 연구소를 설립한 마빈 민스키는 "3~8년 안에 우리는 인간의 지능을 갖춘 기계를 갖게 될 것"이라고 말했다. 이후 스탠포드는 "10년 안에 완전히 지능적인 기계를 만들겠다"는 목표로 AI 프로젝트를 시작했다.
신경망이 처음 만들어진 것은 1950년대 말이었다. 뇌를 모방한 컴퓨터 프로그램이 그때 만들어졌다는 것이다. 하지만 당시 과학자들의 생각은 옳았지만 자원이 부족했다.
AI는 데이터를 분석하면서 배운다. 머신러닝을 위해서는 정말 엄청난 양의 데이터를 제공해야 된다. 60년대와 70년대에는 그렇게 많은 데이터가 없었다.
데이터는 책과 문서로 현실 세계에만 존재했으며 당시 그것을 디지털로 변환하는 데는 엄청난 비용이 들었다.
인터넷은 우리에게 거의 무제한에 가까운 양의 데이터를 줬다.
최근 IBM의 한 보고서에 따르면 전 세계 데이터의 90%가 지난 2년 사이에 생성됐다. 페이스북에서 공유된 290억장 이상의 사진에서부터 수백만개의 전자책, 수십억개의 온라인 기사, 이미지 등 이제 신경망을 위한 무한한 데이터를 구할 수 있게 됐다.
하지만 데이터 부족이 AI의 가장 큰 장애물은 아니었다. 신경망을 작동하기 위한 컴퓨터 성능도 필요했다. 1995년에 만들어진 초고속 컴퓨터 '117 선 마이크로시스템'은 토이스토리 제작을 위해서는 7주의 시간동안 랜더링 작업을 쉬지 않고 진행했다.
현재의 스마트폰은 당시의 슈퍼컴퓨터보다 강력한 컴퓨팅 성능을 가졌다. 117 선 마이크로시스템은 10억개의 트랜지스터를 가지고 있었지만, 최신 아이폰은 87억개가 들어있다.
지난 10년간 신경망 구축을 위한 전용 하드웨어가 생겼다. 바로 GPU다. GPU는 수천개의 계산을 한번에 수행한다.
2006년 스탠포드 연구원들은 GPU가 AI 훈련에 병렬 처리 능력에 슈퍼컴퓨터가 적합하다는 것을 깨달았다. 스탠포드 연구진은 GPU 12개로 고양이와 사람을 구분하는 학습을 하는 기계를 만들었다. GPU 12개가 2000개의 기존 칩과 동일한 데이터 처리 능력을 보였다.
GPGPU가 본격적으로 AI에 등장한 것이다. 이후 엔비디아는 나스닥의 표현처럼 '미국에서 가장 중요한 기업'이 됐다.
AI타임스 양대규 기자 yangdae@aitimes.com
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