구글이 엔비디아의 인공지능(AI) 칩 GPU를 가장 많이 보유한 것으로 알려졌다. 반면 신생 스타트업이나 오픈 소스 그룹은 GPU 확보에 어려움을 겪는 등 'GPU 빈부격차'가 심해진다는 지적이다.
비즈니스인사이더는 28일(현지시간) 조사분석 업체인 세미애널리틱스를 인용, 기술 산업군을 ‘GPU-푸어(GPU–poor)’와 ‘GPU-리치(GPU–rich)’ 그룹으로 구분했다.
이에 따르면 GPU-푸어 그룹에는 대부분 제한된 GPU 공급으로 어려움을 겪는 신생 스타트업이나 오픈 소스 연구진이 속했다. 유럽 스타트업이나 '쥘 베른'과 같은 정부 지원 슈퍼컴퓨터가 대표적이다. “이들은 AI 분야에서 경쟁력이 거의 없다고 봐야 한다”는 평이다.
심지어 허깅페이스나 데이터브릭스, 투게더같은 스타급 오픈 소스 AI 회사들도 푸어 그룹으로 분류했다.
또 엔비디아에서 GPU를 대량 확보했지만, 수익을 얻지 못한 기업들은 '중간 그룹'으로 구분했다.
GPU-리치의 기준은 엔비디아의 'A100' 및 'H100' GPU를 2만개 이상 보유한 기업이다. 여기에는 오픈AI, 구글, 앤트로픽, 일론 머스크의 X, 메타, 인플렉션 등이 있다. 연구원당 컴퓨팅 자원 비율도 가장 높다.
이 중 현재 GPU 최다 보유 기업으로 구글을 꼽았다. 구글을 "탁월할 정도로 효율적인 아키텍처를 갖춘, 세계에서 가장 컴퓨팅 자윈이 풍부한 회사"로 표현했다.
특히 구글은 'GPT-4'를 능가하는 ‘제미니(Gemini)’라는 새 대형언어모델(LLM)을 개발 중이다. 이로 인해 구글은 올해 말까지 'GPT-4'의 사전학습보다 5배나 빠른 속도로 모델을 학습 중인 것으로 알려졌다.
또 GPU 대량 확보로 인한 지속적인 인프라 추가를 고려하면, 내년 말까지 제미니 학습 속도는 GPT-4의 20배나 가깝게 올라갈 가능성도 있다고 분석했다. 학습 속도는 결국 LLM의 성능을 좌우하게 된다.
한편 '2위 GPU 부자'는 지난해 말부터 대규모 데이터센터 구축에 나선 메타로 알려졌다. 이 밖에도 리치 그룹의 일부 회사와 중국 빅테크가 2024년 말까지 10만개 이상의 GPU를 확보한 것으로 추정했다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
