brunch

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

by Brian 손주부 Dec 21. 2024

엔비디아가 살아남기 위해 해야할 일은?

요약

브로드컴의 ASIC 칩이 특정 워크로드에서 훨씬 높은 효율을 보여준다면, 엔비디아 입장에서는 분명히 위협적일 수밖에 없습니다. 


이에 엔비디아는 (1) 차세대 GPU 아키텍처 성능 및 효율 개선, (2) CUDA 생태계를 비롯한 소프트웨어 강점 극대화, (3) 빅테크·서버 제조사와의 파트너십 강화, (4) 필요 시 자체 ASIC/SoC 혹은 MCM 전략, (5) 가격·공급망 전략 조정 등을 통해 대응할 것으로 예상됩니다.


결국 엔비디아의 핵심 경쟁력인 범용 GPU + 소프트웨어 스택 + 에코시스템을 최대한 강화하고, 시장 변화에 맞춰 고성능 ASIC, CPU, DPU 등 다양한 형태의 칩을 유연하게 공급함으로써 AI 가속기 선두주자로서의 지위를 지키려 할 것으로 보입니다.




브로드컴이 빅테크와 협업해 ASIC 인공지능 칩을 개발한다면, 엔비디아(NVIDIA)는 아래와 같은 방식으로 대응할 가능성이 높습니다.


1. GPU 아키텍처 성능 및 효율 극대화 및  차세대 GPU 아키텍처 조기 출시


 브로드컴의 ASIC이 특정 AI 워크로드(예: 대규모 언어 모델 추론 등)에서 매우 높은 효율을 보일 경우, 엔비디아는 이를 뛰어넘거나 최소한 대등한 효율을 낼 수 있는 GPU 아키텍처를 조기에 개발・출시할 수 있습니다.


전력/성능 비율 개선


 ASIC 대비 상대적으로 불리한 GPU의 전력 효율 문제를 개선하기 위해, 엔비디아는 기존보다 더 세밀한 공정(예: 3nm 이하) 적용, 칩렛(Chiplet) 아키텍처 도입, 메모리 구조 최적화 등을 통해 성능 대비 전력 소모를 최소화하려 할 것입니다.


2. AI 소프트웨어 생태계 강점 극대화 (CUDA, 라이브러리, SDK) 및 소프트웨어 전략 강화


 엔비디아는 하드웨어뿐 아니라 CUDA 생태계, 각종 딥러닝 프레임워크 최적화, HPC(고성능 컴퓨팅) 솔루션 등에 깊은 노하우를 보유하고 있습니다. ASIC은 특정 용도에는 압도적으로 효율적일 수 있지만, 범용성 면에서는 GPU와 소프트웨어 스택의 통합력이 아직은 미흡할 가능성이 큽니다. 따라서 엔비디아는 이 점을 더욱 부각시켜 GPU가 다양한 AI·HPC 워크로드에서 통합적·범용적

으로 활용될 수 있음을 강조할 것입니다.


개발자 지원 및 생태계 확장


 엔비디아는 개발자 커뮤니티(CUDA 개발자, Omniverse 개발자 등)를 적극적으로 지원하며, 소프트웨어 개발 키트(SDK)·라이브러리·툴체인을 지속적으로 업데이트해 개발 진입장벽을 낮출 것입니다. 이는 AI 개발 및 배포 전 과정을 돕는 ‘원스톱(One-Stop)’ 플랫폼을 더욱 견고히 하는 전략입니다.


3. 협업·파트너십 강화 (클라우드, 서버 OEM 등)   빅테크(클라우드 업체)와의 긴밀한 협력


 엔비디아 또한 AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 이미 오랜 협력 관계를 맺고 있습니다. 브로드컴의 ASIC이 주목받더라도, 엔비디아는 CSP들에게 GPU 기반 AI 인프라, 컨테이너 오케스트레이션, 소프트웨어 툴체인, 에코시스템 등 ‘완성도 높은 통합 솔루션’을 계속 제공

함으로써 시장 지위를 사수하려 할 것입니다.


서버 OEM 및 ODM 업체들과의 강력한 파트너십


 Dell, HPE, Lenovo, Supermicro 같은 서버 제조사들은 엔비디아 GPU 기반 AI 서버를 이미 대거 공급하고 있습니다. 엔비디아는 이들 파트너사와의 R&D 협력, 마케팅, 기술 지원 등을 더욱 확대해 고객사가 GPU 서버로 쉽게 전환할 수 있도록 유도할 것입니다.


4. 자체 ASIC/SoC 혹은 멀티칩 전략 도입 가능성   커스텀 ASIC/SoC 개발


 엔비디아도 오랫동안 GPU 기반 칩만 고수한 것은 아닙니다. 최근에는 Grace CPU, BlueField DPU(데이터처리장치), 그리고 GPU를 칩렛(Chiplet) 형태로 결합하여 특정 워크로드에 최적화한 SoC

를 만들려는 시도를 하고 있습니다. 향후 브로드컴이 ASIC으로 경쟁력을 갖추면, 엔비디아 또한 CPU+DPU+GPU를 하나로 묶는 멀티칩 모듈(MCM)이나 커스텀 AI ASIC을 일부 분야에서 개발・적용할 여지가 있습니다.


IP(지적재산권) 인수·합병(M&A)을 통한 기술 보강


 엔비디아는 필요하다면 유망한 AI 하드웨어 스타트업이나 ASIC IP를 보유한 기업을 인수해 관련 기술을 빠르게 흡수할 수도 있습니다(과거 Mellanox, Cumulus, Arm 인수 시도 등).


5. 가격·공급 전략 조정   공급망·생산 능력 확충


 AI 칩 수요가 폭증하는 상황에서, 충분한 물량을 공급하지 못하면 경쟁사에게 시장을 뺏길 수 있습니다. 이미 TSMC 등 파운드리와 긴밀하게 협업하여 물량 확보

에 주력하고 있으며, 향후에도 안정적인 공급망을 유지하기 위한 전략적 투자를 지속할 것입니다.


가격 책정 및 고객 유연성 강화


 전 세계 AI 서버 수요가 급증하면서 엔비디아 GPU 가격이 상당히 올라간 상태입니다. 만약 브로드컴 ASIC이 가격 경쟁력을 갖춘다면, 엔비디아는 일정 수준 가격 인하

나 고객 맞춤형 솔루션

을 통해 고객사의 이탈을 최소화하려 할 것입니다.


자료출처 : Chat gpt o1 pro


브런치는 최신 브라우저에 최적화 되어있습니다. IE chrome safari