구글과 미친 하드웨어의 발전
IT 빅 5에 대한 미국의 사회적 관심 1. 하드웨어의 발전과 빅 5
1. 빅 5의 현황
포브스에 따르면 기업 가치 Top 10에 이름을 올린 IT기업은 아래와 같습니다.
'1위 애플, 2위 알파벳(구글), 3위 마이크로소프트, 4위 페이스북, 6위 아마존'입니다.
이들은 지금까지 엄청난 성장세를 보여왔습니다. 몇 번의 위기가 있었다지만 이를 어찌했든 극복하고 세계 경제의 정점에 서 있습니다. (https://www.forbes.com/powerful-brands/list/- tab:rank)
2. 보다 현실적인 논의에 대해서
몇몇 학자들은 이들 기업이 가진 사회적, 경제적 영향력이 미칠 부정적인 것들에 대해 장기간 대응을 모색했지만 현실과는 동떨어진 이야기가 많았습니다. 이들이 주장하는 지역 화폐나 지역 경제 활성화, 투자에 대한 성찰 등은 거시적인 흐름에서 분명 일리가 있지만 당장의 해법이라고 하기에는 제법 괴리가 있습니다.(거시적 흐름을 제시한 글에 대한 예시 http://dangerousminds.net/comments/capitalisms_operating_system_has_gone_off_the_rails_an_intervie w_with_dougl).
보다 현실적인 관점에서 빅 5를 어떻게 대해야 하는지에 대한 논의가 미국에서 활발하게 진행되고 있습니다. 이러한 논의들에 대해 다루어 보겠습니다. 제가 알고 있는 관련 논의를 대략 6개로 나누어 올리겠습니다. 우선 최근 관심이 고조되고 있는 하드웨어적인 측면에서 빅 5가 어떤 연관이 있는지 소개하겠습니다.
3. 어쩌다 빅 5, 다시 주목받는 하드웨어 그리고 그 뒤에 빅 5
:테크의 발전은 아직 끝나지 않았고, 그 시작에는 빅 5가 있다.
컴퓨터 하드웨어의 발전은 CPU가 이끌어 왔습니다. 인텔과 IBM은 아직도 엄청나게 큰 회사입니다. 다만 최근 몇 년 사이 성장세가 꺾였습니다. 사회가 더 이상은 더 나은 컴퓨터 연산 능력을 필요치 않은 듯했습니다. 그런데 최근 AI의 알고리즘의 발전과 더불어 빅데이터를 보다 빠르고 특별하게 처리하는 능력을 가진 새로운 하드웨어가 엄청나게 성장하고 있습니다. 바로 GPU입니다. GPU는 본래 그래픽 연산 전용 하드웨어입니다. 여러 그래픽을 동시에 그릴 수 있는 능력을 탑재한 칩셋입니다. NVIDIA가이 분야의 선두입니다.
업계 지인의 비유를 빌리자면 CPU가 엄청나게 어려운 문제를 뚝딱 해결하는 단 한 명의 슈퍼 교수라면 GPU는 가벼운 문제를 해결할 수 있는 대학생 집단입니다. CPU가 아무리 고도로 빨리 연산한다고 해도 데이터의 양이 크다 보니 시간이나 에너지 효율 부분에 있어 한계가 있습니다. 이러한 문제는 GPU와 CPU를 함께 활용하여 해결할 수 있습니다. CPU가 빅데이터를 개별 GPU가 해결할 수 있는 쉬운 수준으로 쪼개고, 쪼개진 과제를 GPU가 계산하여 데이터를 빠르게 처리하는 것입니다. CPU든 GPU든 연산을 수행하는 핵심 프로세서를 코어라고 부르는데 인텔의 CPU가 현재 기술력으로 28개까지 가능하다면 NVIDA의 GPU는 3584개까지 가능합니다.
현재 NVIDIA는 엄청난 데이터 양을 다룰 수 있는 이 GPU를 연산 목적에 맞게 다양하게 개발했습니다. 우리가 잘 아는 PC 전용 GPU으로서 GeForce가 있고, 슈퍼컴퓨터와 클라우드 전용으로 Tesla 가, 로봇과 드론 전용으로 Jetson이, 자동차 전용으로 DRIVEPX 가 있습니다. (https://blogs.nvidia.com/blog/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/)
도표 출처 (https://blogs.nvidia.com/blog/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/)
NVIDIA가 진출한 영역을 보면 아시겠지만 빅 5가 이미 진출했거나, 진출 예정이거나, 이미 1등이거나 이미 접수를 완료한 영역입니다. 하드웨어의 폭발적인 발전은 사실 이 빅 5와 상호작용인 셈입니다.
구글은 GPU의 가장 큰 소비자입니다. 구글의 무서움은 사실 이 이면에 있습니다. 구글은 현재 빅데이터와 AI 연산을 훌륭하게 해낼 새로운 칩셋을 준비했습니다. Tensor Flow라는 기계학습 엔진을 공개한 지가 길지 않은데 (2015년 공개) 전용 칩셋을 만들었습니다. 그 칩셋의 이름은 TPU입니다. TPU의 능력은 GPU와 CPU와 비교가 되지 않습니다. 연산 능력은 15~30배 빠르며 에너지 효율은 30~80배에 이릅니다. 이 연산을 위해 양자역학의 쿼크와 반직관적 물리학(the counterintuitive physics), 큐비트를 기반한다 합니다. (하하 사실 잘 모르겠습니다. 자세한 건 -https://www.technologyreview.com/s/604242/googles-new-chip-is-a-stepping-stone-to-quantum-computing-supre macy/)
GPU의 발전에 의해서 AI와 빅데이터에 기반한 빅 5의 발전은 보다 더 심화될 것입니다. 하드웨어의 발전이 미비로 빅 5의 성장이 저해되는 일은 없을 것 같습니다.
