[AI 인사이트] 엔비디아 GPU 26만 장의 의미

한국이 엔비디아 GPU 26만 개를 확보한다는 소식은 그 자체만으로 기술업계의 판도를 흔들기에 충분하다. 이는 단순한 기술 투자나 기업 업그레이드가 아니라, 한국 산업 전반을 AI 중심으로 재편하려는 국가적 전략이다. 반도체·자동차·로봇·배터리·조선·통신 등, 인공지능이 큰 변화를 가져올 수 있는 산업을 두루 갖춘 나라는 많지 않다. 한국은 바로 그 드문 국가 중 하나다. 이러한 산업 기반 위에 세계 최고 수준의 GPU 인프라가 얹힌다면, 한국 산업은 한 단계 도약할 가능성이 있다.   정부와 산업계의 구체적 계획을 들여다보면, 이 움직임이 단순한 과장이 아님을 알 수 있다. 정부는 약 5만 개의 GPU를 국가 AI 컴퓨팅 허브로 삼아 대학·연구기관·스타트업이 고성능 컴퓨팅 자원을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 삼성전자와 SK는 반도체 설계 자동화 등 제조 원천 기술 혁신을 목표로 하고, 현대차는 자율주행·로봇·스마트팩토리 중심의 물리세계 AI 개발에 집중하고 있다. 네이버는 6만 개 GPU를 기반으로 아시아권 AI 클라우드 허브가 되는 것을 목표로 한다. 이 모든 움직임은 각 산업 현장에서 즉각적인 성과를 낼 수 있는 ‘산업 AI’에 초점을 맞춘 것에 가깝다.   이 전략의 성공 가능성을 크게 평가하는 이유는 단순하다. AI 도입 효과가 가장 큰 산업들을 한국은 이미 갖추고 있으며, 이들 기업의 실행력은 세계적 수준이다. 결정이 내려지면 조직 전체가 빠르게 움직이고, 필요한 자금과 인력, 설비가 순식간에 투입되는 한국 대기업의 속도는 큰 장점이다. 엔비디아와의 협력도 다른 나라와 비교해 상당히 밀접하다. 엔비디아는 한국을 단순한 고객이 아니라 전략적 파트너로 보고 있으며, GPU 클러스터 설계부터 데이터센터 운영, 패브릭 최적화, 기업 맞춤형 AI 모델 개발까지 적극적으로 지원한다. AI 전문 인력이 부족한 국가라도 엔비디아의 기술 지원을 통해 상당 부분을 보완할 수 있다는 점에서, 한국은 상당한 경쟁 우위를 가진다. 여기에 한국 제조업 전반에 쌓여 있는 방대한 공정 데이터와 품질 데이터는, 미국 빅테크조차 쉽게 흉내 낼 수 없는 자산이다.       하지만 이 모든 장밋빛 전망에도 불구하고 위협 요인은 현실적이고 크다. 가장 큰 문제는 부족한 인프라다. GPU가 아무리 많아도 이를 수용할 전력과 냉각 시스템, 대규모 데이터센터가 없다면 활용률은 급격히 떨어질 수밖에 없다. 현재 수도권 전력망은 이미 포화 상태에 가깝고, AI 전용 데이터센터는 인허가 과정이 복잡하고 시간이 오래 걸린다. 데이터센터 건립에 필수적인 냉각 시스템 기술도 부족하다. 이 속도라면 확보한 GPU의 20~40%만 활용되는 상황도 배제할 수 없다.   두 번째 문제는 고급 AI 인력 부족이다. 특히 초대형 GPU 클러스터를 효율적으로 관리할 고성능 컴퓨팅 전문가나 시스템 아키텍트는 세계적으로도 부족하며, 한국은 그 중에서도 경쟁력이 약하다. 일반 AI 고급 인력도 부족하고, 대규모 GPU 클러스터를 운영할 수 있는 인력도 부족하다. 정부와 기업이 해외 인재 영입과 국내 엔지니어 재교육에 나서고 있지만, 임금 경쟁력 등 한국적 상황에서는 고급 인력 확보가 쉽지 않아 GPU 도입 속도를 따라가기엔 여전히 턱없이 느리다. 더구나 한국의 데이터 규제는 지나치게 엄격해 산업 AI 모델 개발에 불리한 측면이 많고, 에너지 정책과 규제 역시 장기적 일관성이 부족하다는 지적이 끊이지 않는다.   이 모든 요소를 고려하면, 엔비디아 GPU 확보를 활용한 한국의 AI 전략은 성공 가능성이 존재하지만, ‘절반은 기회, 절반은 위험’에 가까운 상태라고 보는 것이 정확하다. 산업 AI-특히 제조, 반도체, 자동차 분야-에서는 한국이 높은 수준의 성과를 낼 확률이 높다. 그러나 국가 전체 AI 인프라 구축이나 초대형 모델 개발 분야에서는 성공을 보장할 수 없다.     성공 가능성이 높은 분야와 낮은 분야가 극명하게 갈리는 구도다.   결국 한국이 AI 전략에서 성공할지 여부는 앞으로 2~3년 동안 전개될 ‘속도전’에 달려 있다. 전력 인프라 확충, 데이터센터 건립, 해외 인재 영입, 데이터 규제 개혁 같은 핵심 과제를 얼마나 빨리 해결하느냐가 GPU 투자 규모보다 훨씬 중요하다. 이 중 한두 가지라도 해결되지 않는다면 전체적인 실패로 이어질 수 있다. 지금 한국이 서 있는 지점은 거대한 기회와 위험이 공존하는 갈림길이며, 어느 방향으로 나아갈지는 앞으로 한국이 얼마나 빠르게 혁신할 수 있는지에 달려 있다. 김선호 / USC 컴퓨터 과학자AI 인사이트 엔비디아 의미 엔비디아 gpu 한국 산업 gpu 인프라

2025.11.25. 19:53

[글로벌 아이] 젠슨 황의 키노트를 돌려보는 이유

“1000달러짜리 개인용컴퓨터(PC)에 500달러짜리 GeForce 그래픽처리장치(GPU)를 추가하면 성능이 비약적으로 향상됩니다. 데이터센터도 마찬가지입니다. 10억 달러 규모의 데이터센터에 5억 달러 상당의 GPU를 보태면 순식간에 인공지능(AI) 공장이 됩니다.”   지난 2일 오후 타이베이의 국립대만대 체육관. 청중 6500여 명 앞에서 AI 구동 원리를 설명하던 젠슨 황(61) 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 곧 영업사원으로 변신했다.   “속도는 100배 빨라지지만 비용은 1.5배 증가합니다. 더 많이 (엔비디아 GPU를) 구매할수록 당신은 더 많은 돈을 아끼게 됩니다. 정확하지는 않지만, 꼭 들어맞는 CEO의 셈법입니다.”   이날 젠슨 황의 영어 강연 ‘새로운 산업혁명의 새벽’은 유튜브로 생중계됐다. 중국은 예외였다. 엔비디아는 행사 뒤 한글·중국어·일본어 자막을 서비스했다. 일주일 만에 500만 명 넘게 시청했다.   하이라이트는 2026년 출시할 코드네임 ‘루빈’을 소개할 때였다. 대만 TSMC 등 파트너사를 한계까지 밀어붙여 만들겠다고 했다. 천체의 회전속도를 계산해 암흑 물질을 발견한 미국 천문학자 루빈의 이름을 따 올해 말 출시할 ‘블랙웰’과 연결했다.   시장은 환호했다. 강연 다음 날 나스닥의 엔비디아 주가는 4.9% 급등했다. 시가총액은 3조 달러를 돌파했다. 블룸버그는 미국의 대장 주 마이크로소프트·엔비디아·애플 등 3개사의 시총 9조2000억 달러는 중국 증권거래소의 전체 시총 9조 달러를 제쳤다고 집계했다. 황의 재산은 140조 원대로 불었다. 세계 13위 자산가가 됐다.   이날 황은 옴니버스·토큰·물리적 AI·로보틱스 등 미래를 이야기했다. 타이베이의 지인은 “대만은 요즘 양안(兩岸·중국과 대만) 문제는 관심 없이 온통 엔비디아와 AI에 푹 빠졌다”라며 “반도체 관련 업체들이 똘똘 뭉쳐 세계 반도체 거물들과 네트워킹에 몰두했다”고 현지 분위기를 전했다.   중국은 초조하다. 5~7일 난징(南京)에서 ‘2024 세계반도체대회’를 열었다. 대만 국제컴퓨터전(Computex) 맞불 행사다. 참여사는 지난해 300개 사에서 200곳으로 줄었다. 인텔·퀄컴 총수는 타이베이를 택했다. 심지어 양안을 가른 황의 세계 AI 지도에도 당국은 꿀 먹은 벙어리다.   한국 기업의 총수는 타이밍을 놓쳤다. 한국발 뉴스의 앞자리는 의정 갈등과 풍선 공방 등이 차지했다. AI의 신세계를 주도하는 황의 키노트(keynote)를 계속 돌려보게 되는 이유다. 신경진 / 한국 중앙일보 베이징 총국장글로벌 아이 키노트 젠슨 엔비디아 gpu 엔비디아 창업자 엔비디아 주가

2024.06.12. 21:48

[투자의 경제학] AI 생태계

지금 증권시장에서 가장 인기 있는 종목을 꼽으라면 아마도 반도체 업체 엔비디아(Nvidia)일 것이다.     엔비디아는 인공지능 개발에 필수적인 GPU 프로세서를 생산하는 업체다. 일반 투자자들의 인공지능 생태계에 관련된 지식은 이 정도수준 이상 더 깊이 파고들지 않게 된다.     투자자들이 인공지능 업계가 증시를 리드하고 있는 이 환경에서 엔비디아 이외에 어디에 투자해야 하는지 궁금해하고 있고 향후 어떤 종목이 엔비디아만큼의 투자 효과를 누릴 수 있는지 파악하고 싶을 것이다.     먼저 엔비디아가 압도적으로 장악하고 있는 GPU 프로세서는 과연 타 반도체 업체는 경쟁할 수 없을까. 지금 마이크로 소프트, 알파벳(구글), 메타(페이스북) 등 여러 대형 테크놀로지 기업들은 엔비디아에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체내 AI 칩 개발에 박차를 가하고 있다.     물론 엔비디아의 경쟁사인 AMD도 첨단의 GPU 프로세서를 시장에 내놓고 있다. 엔비디아가 GPU 프로세서의 경쟁에서 우위를 점유하고 있고 당분간 그 자리를 내놓지 않을 이유는 엔비디아 GPU의 핵심 소프트웨어인 쿠다(CUDA)에 있다.     설사 타 반도체 회사가 성능 좋은 GPU를 개발한다 해도 쿠다에 익숙해진 AI 개발업자들이 엔비디아 생태계를 떠나는 것이 어렵기 때문이다.  AI 붐은 엔비디아에만 호재로 작용하는 것은 아니다. AI 개발에서 GPU에 버금갈 만큼 중요한 부품으로 떠오르는 것이 메모리 반도체이다. 좀 더 자세히 얘기하자면 HBM(고대역폭메모리)이다.     HBM은 DRAM 여러 개를 수직으로 연결해 정보 처리 능력을 증가시킨 제품이다. DRAM 시장의 1위인 삼성과 2위 SK Hynix, 3위 Micron이 HBM 업계의 강자이다.     현재 이 시장의 최대 강자는 HBM 시장의 50% 정도를 장악하고 있는 것으로 보이는 SK Hynix이지만 현 HBM3에서 HBM3E, HBM4로 연결되는 개발 경쟁이 치열하기 때문에 선두주자는 앞으로 바뀔 수 있다.     이 밖에도 투자자들이 AI 생태계를 연구해 보면 엔비디아 이외에도 투자 대상을 찾을 수 있을 것이다. 또한 선두 주자들의 시장 점유율이 감소한다 해도 AI 시장 전체가 커지는 과정에 있기 때문에 당분간은 여러 회사가 동반 성장을 하는 데는 무리가 없을 것이다.     단지 인공지능의 발전 속도가 이미 경악할 정도로 빨라 모르는 것에 대한 두려움이 생기는 것도 관련 자료를 공부할수록 지우기 힘든 감정인 것 같다.   ▶문의: (213)434-7787   김세주 / Kadence Advisors, LLC투자의 경제학 생태계 증권시장 엔비디아 생태계 엔비디아 gpu 인공지능 생태계

2024.03.27. 18:17