2025년 9월 04일·7분
젠슨 황과 엔비디아의 AI 백본 전략
젠슨 황이 엔비디아를 게이밍 GPU 회사에서 AI 인프라 플랫폼으로 전환시킨 전략—플랫폼 베팅, CUDA, 데이터센터 제품화, 파트너십과 제조 제약이 어떻게 붐을 이끌었는지.
젠슨 황이 엔비디아를 게이밍 GPU 회사에서 AI 인프라 플랫폼으로 전환시킨 전략—플랫폼 베팅, CUDA, 데이터센터 제품화, 파트너십과 제조 제약이 어떻게 붐을 이끌었는지.
사람들이 엔비디아를 ‘AI의 백본’이라고 할 때, 단지 빠른 칩을 칭찬하는 것이 아닙니다. 이는 많은 현대 AI 시스템이 모델을 학습하고 제품에 적용하며 경제적으로 확장하기 위해 의존하는 일련의 구성 요소들을 가리킵니다.
평어로 백본은 다른 부분들이 의존하는 것입니다. AI에서 보통 네 가지 요소가 함께 작동합니다:
이 중 하나라도 부족하면 AI 진전은 둔화됩니다. 빠른 실리콘이 사용 가능한 소프트웨어 없이 실험실에 머무르고, 훌륭한 도구가 하드웨어 용량 부족으로 막히기도 합니다.
이 이야기는 종종 엔비디아의 공동창업자 겸 CEO인 젠슨 황을 통해 전해집니다—그가 단독 천재로 묘사되는 것이 아니라 플랫폼식 베팅을 반복적으로 선택한 리더로서입니다. 엔비디아는 GPU를 단일 제품으로 다루지 않고, 다른 회사들이 그 위에 구축할 수 있는 기초로 바꾸기 위해 일찍부터 투자했습니다. 이는 긴 소프트웨어 투자 주기와 개발자, 클라우드 제공자, 기업들과의 관계 구축을 수반했으며, 보상이 명확해지기 전에도 지속적으로 밀고 나가는 태도를 필요로 했습니다.
다음 섹션은 엔비디아가 그래픽스에서 범용 컴퓨팅으로 어떻게 이동했는지, 왜 CUDA가 중요했는지, 딥러닝이 수요를 어떻게 재형성했는지, 그리고 시스템 엔지니어링·파트너십·제조 제약이 시장을 어떻게 형성했는지를 나눠 설명합니다. 목표는 엔비디아를 신화화하는 것이 아니라, 부품을 인프라로 바꾼 전략적 움직임을 이해하는 것입니다.
엔비디아는 처음부터 ‘AI 회사’로 시작하지 않았습니다. 초기 정체성은 그래픽스였으며, 게이머와 디자이너를 위해 3D 세계를 매끄럽게 렌더링하는 GPU를 만드는 데 집중했습니다. 이 초점은 나중에 결정적으로 중요한 한 능력을 키우게 했습니다—동시에 많은 작은 수학 연산을 처리하는 능력입니다.
게임의 한 프레임을 그리려면 수백만 픽셀의 색상, 조명, 텍스처, 기하학을 계산해야 합니다. 중요한 점은 많은 픽 계산이 서로 의존하지 않는다는 것입니다. 픽 #1과 픽 #1,000,000을 동시에 처리할 수 있습니다.
그래서 GPU는 소수의 강력한 코어 대신 많은 작은 코어를 가지고 큰 배치의 데이터에 걸쳐 단순 작업을 반복하도록 진화했습니다.
간단한 비유:
엔지니어들이 동일한 병렬 패턴이 게임 밖에서도 나타난다는 것을 깨닫자—물리 시뮬레이션, 이미지 처리, 비디오 인코딩, 과학 계산 등—GPU는 틈새 부품에서 ‘많은 수학을 한 번에 처리하는 범용 엔진’으로 보이기 시작했습니다.
이 전환은 엔비디아의 기회를 재구성했습니다: 단순히 소비자용 그래픽카드를 파는 것이 아니라 병렬 컴퓨팅에 보상하는 워크로드를 위한 플랫폼을 구축하는 일이 된 것입니다—나중에 딥러닝이 요구할 무대를 마련한 셈입니다.
엔비디아의 결정적 전략적 베팅은 단지 ‘더 빠른 GPU를 만들자’가 아니었습니다. 그것은 ‘개발자들이 선택하고 지속적으로 선택하도록 GPU를 플랫폼으로 만들자’는 것이었습니다. 소프트웨어 경험은 시간이 지날수록 복리로 작용하기 때문입니다.
그래픽 칩은 사양으로 쉽게 비교할 수 있습니다: 코어, 대역폭, 전력, 가격. 플랫폼은 교체하기 어렵습니다. 일관된 프로그래밍 모델에 일찍 투자함으로써 엔비디아는 구매 결정을 ‘올해 어떤 칩이 가장 빠른가’에서 ‘우리 팀이 향후 5년간 어떤 스택 위에서 구축할 것인가’로 바꾸려 했습니다.
CUDA는 GPU를 특화된 그래픽 프로세서에서 다양한 계산에 사용할 수 있는 대상으로 바꿨습니다. 개발자들이 그래픽 API 관점으로 생각하도록 강요하는 대신, CUDA는 GPU 가속 코드를 직접 작성할 수 있는 더 직관적인 방식을 제공했고, 컴파일러, 디버깅 도구, 성능 프로파일링으로 뒷받침되었습니다.
이 ‘다리’는 새로운 워크로드를 시도하는 마찰을 낮췄습니다. 개발자들이 빠른 시뮬레이션, 분석, 이후 딥러닝에서 성과를 경험하자 머물 이유가 생겼습니다.
하드웨어 리더십은 일시적일 수 있습니다; 소프트웨어 생태계는 복리로 작동합니다. 툴링, 라이브러리, 튜토리얼, 커뮤니티 지식은 벤치마크에 보이지 않는 전환 비용을 만듭니다. 시간이 지남에 따라 팀들은 내부 코드베이스를 쌓고 CUDA 경험자를 채용하며 최적화된 빌딩 블록 집합에 의존하게 됩니다.
CUDA에는 단점도 있습니다. 학습 곡선이 있고 GPU 프로그래밍은 특수한 성능 사고방식을 요구할 수 있습니다. 이식성 문제도 존재합니다: 코드와 워크플로우가 엔비디아 생태계에 묶이면 일부 조직은 표준화 계층이나 추상화로 위험을 분산하려고 합니다.
딥러닝은 ‘좋은 하드웨어’의 의미를 바꿨습니다. 이전 세대의 머신러닝은 모델이 작고 학습 시간이 짧아 CPU로도 충분한 경우가 많았습니다. 현대 신경망—특히 비전, 음성, 언어 모델—은 학습을 거대한 숫자 연산 작업으로 바꾸었고, 이는 GPU가 원래 잘하던 영역과 정확히 맞아떨어졌습니다.
신경망 학습은 대규모 행렬 곱셈과 관련된 선형대수를 반복하는 작업이 지배적입니다. 이 연산들은 고도로 병렬화할 수 있어 많은 작은 조각으로 나눠 동시에 처리할 수 있습니다.
GPU는 처음부터 병렬 워크로드에 맞춰 설계되었습니다(원래는 그래픽스를 위해). 수천 개의 작은 코어가 병렬로 많은 곱셈을 처리할 수 있어, 수십억~수조 회의 연산을 할 때 큰 차이를 만듭니다. 데이터셋과 모델 크기가 커지면서 이 병렬 속도 향상은 ‘있으면 좋은’ 수준을 넘어서 학습을 며칠 내에 끝낼지 몇 주가 걸릴지를 가르는 요소가 되었습니다.
초기 채택 주기는 실용적이었습니다. 대학과 연구실의 연구자들이 달러당 더 많은 연산이 필요해 GPU를 실험하면서 시작했습니다. 결과가 개선되자 이러한 아이디어는 공유 코드와 재현 가능한 학습 레시피로 퍼졌습니다.
그다음 프레임워크가 이를 더 쉽게 만들었습니다. TensorFlow와 PyTorch 같은 인기 툴이 기본적으로 GPU 지원을 제공하자 팀들은 저수준 GPU 코드를 직접 작성하지 않아도 혜택을 볼 수 있었습니다. 마찰이 낮아져 학생들은 더 큰 모델을 학습할 수 있었고, 스타트업은 빠르게 프로토타입을 만들었으며, 기존 기업들도 GPU 서버에 투자할 명분이 생겼습니다.
하드웨어에만 공을 돌리는 것은 과장입니다. 알고리즘 혁신, 더 나은 학습 기법, 더 큰 데이터셋, 향상된 소프트웨어 툴링이 함께 진보를 이끌었습니다. GPU가 중심에 선 이유는 새로운 워크로드의 형태와 맞아떨어졌고, 주변 생태계가 이를 접근 가능하게 만들었기 때문입니다.
게이머에게 그래픽 카드를 파는 일은 주로 최고 프레임률과 가격에 관한 것입니다. 데이터센터에 컴퓨트를 판매하는 일은 다릅니다: 구매자는 가동시간, 예측 가능한 공급, 지원 계약, 3년 후 플랫폼이 어떻게 보일지 등을 신경 씁니다.
데이터센터 고객—클라우드 제공자, 연구소, 기업—은 취미용 PC를 조립하는 것이 아닙니다. 이들은 수익에 직접적인 영향을 주는 서비스를 운영하며, 단일 노드의 실패가 SLA 위반과 실질적 손실로 이어질 수 있습니다. 따라서 대화는 ‘빠른 칩’에서 ‘신뢰할 수 있는 시스템’으로 이동합니다: 검증된 구성, 펌웨어 규율, 보안 업데이트, 명확한 운영 지침 등입니다.
AI 학습과 추론에서 단순 속도도 중요하지만, 단위 전력·공간당 얼마나 많은 작업을 처리할 수 있는지 또한 중요합니다. 데이터센터는 랙 밀도, 냉각 용량, 전기료 같은 제약 조건 안에서 운영됩니다.
엔비디아의 제안은 데이터센터 친화적 지표로 진화했습니다:
GPU만으로 배포 문제를 해결할 수 없습니다. 데이터센터 구매자는 전체적이고 지원되는 생산 경로를 원합니다: 서버 환경에 맞춘 하드웨어, 시스템 수준의 레퍼런스 설계, 안정적인 드라이버·펌웨어 릴리스, 하드웨어를 효율적으로 사용할 수 있게 하는 소프트웨어 등입니다.
바로 여기서 엔비디아의 ‘풀스택’ 프레이밍이 중요합니다—하드웨어와 이를 둘러싼 소프트웨어·지원이 고객의 위험을 줄여줍니다.
기업들은 유지·관리될 것이라고 믿는 플랫폼을 선택합니다. 장기 로드맵은 오늘의 구매가 사장되지 않을 것임을 알리고, 기업용 신뢰성(검증된 부품, 예측 가능한 업데이트 주기, 신속한 지원)은 운영상의 불안을 줄입니다. 시간이 지나면 GPU는 교체 가능한 부품에서 데이터센터가 표준화할 수 있는 플랫폼 결정으로 바뀝니다.
엔비디아는 GPU를 ‘누군가의 서버에 끼워 넣는 부품’으로만 보지 않았습니다. 회사는 성능을 칩, 보드, 복수 GPU 간 통신, 전체 스택의 배포 방식이 결합된 시스템 결과로 점점 더 바라보았습니다.
현대의 AI ‘GPU’ 제품은 종종 메모리 구성, 전력 공급, 냉각, 보드 레이아웃, 검증된 레퍼런스 설계라는 결정들의 패키지입니다. 이러한 선택들은 고객이 몇 주간 문제 없이 클러스터를 최대 속도로 운영할 수 있는지 여부를 결정합니다.
엔비디아는 사전 테스트된 보드와 서버 설계를 제공함으로써 OEM, 클라우드 제공자, 기업 IT 팀의 부담을 줄였습니다.
대규모 모델 학습은 통신이 지배적입니다: GPU들은 지속적으로 그라디언트, 활성화, 모델 파라미터를 교환합니다. 그 트래픽이 느려지면 고가의 연산 자원이 유휴 상태가 됩니다.
GPU 간의 고대역폭·저지연 링크와 잘 설계된 스위칭 토폴로지는 훈련을 ‘빠른 하나의 박스’에서 ‘하나처럼 작동하는 다수의 박스’로 확장하게 해줍니다. 실무적 결과는 더 나은 활용률과 모델 성장에 따른 단축된 학습 시간입니다.
엔비디아의 플랫폼 접근은 다음 계단으로 보면 더 쉽게 이해됩니다:
각 레벨은 다음 레벨과 깔끔하게 통합되도록 설계되어 고객이 용량을 확장할 때 모든 것을 재설계할 필요가 없게 합니다.
고객 입장에서는 이 시스템 패키징이 AI 인프라를 조달하기 쉬운 제품에 가깝게 만듭니다: 명확한 구성, 예측 가능한 성능, 빠른 롤아웃. 이는 배포 리스크를 낮추고 채택을 가속화하며 AI 확장을 실험적이 아닌 운영적인 일로 만듭니다.
벤치마크 차트는 헤드라인을 얻는 데 도움이 되지만 개발자 마음을 얻는 것이 수년을 좌우합니다. 무엇을 프로토타입하고 무엇을 출시할지 결정하는 팀은 보통 ‘가장 빠르고, 가장 안전하며, 가장 잘 지원되는’ 옵션을 선택합니다—다른 칩이 원시 성능에서 근접해도 말입니다.
GPU는 그 자체로 가치를 만들지 않습니다; 개발자가 가치를 만듭니다. 엔지니어가 이번 주에(다음 분기가 아닌) 작동하는 결과를 얻을 수 있다면, 그 옵션은 다음 프로젝트의 기본 선택지가 됩니다. 그 습관은 회사 내부에서 복리로 작동합니다: 내부 사례, 재사용 가능한 코드, ‘여기서는 이렇게 한다’는 관행이 벤치마크만큼 설득력이 있습니다.
엔비디아는 소프트웨어 신뢰를 쌓는 비화려한 부분들에 많이 투자했습니다:
팀의 모델, 파이프라인, 채용 계획이 특정 스택에 맞춰지면 전환은 ‘카드를 교체하는’ 문제가 아닙니다. 엔지니어 재교육, 코드 재작성, 결과 검증, 운영 플레이북 재구성이 필요합니다. 그 마찰은 해자가 됩니다.
간단한 예: 행렬 연산과 메모리 사용을 수주 동안 수작업으로 최적화하는 대신, 팀은 공통 레이어와 어텐션 커널을 위한 기성 라이브러리를 사용해 며칠 안에 작동 결과를 얻을 수 있습니다. 더 빠른 반복은 실험을 늘리고 제품 주기를 단축하며 플랫폼에 남아 있을 이유를 강화합니다.
엔비디아는 칩을 따로 파는 것으로 AI를 이기지 못했습니다. 사람들이 이미 컴퓨트를 사거나 빌리고 배우는 장소—클라우드 플랫폼, 엔터프라이즈 서버, 대학 연구실—에 등재됨으로써 승리했습니다. 유통이 원인만큼이나 중요했습니다.
많은 팀에게 결정적 요소는 ‘어떤 GPU가 최고인가’가 아니라 ‘이번 주에 켤 수 있는 옵션이 무엇인가’였습니다. AWS, Azure, Google Cloud 등이 엔비디아 인스턴스를 기본 옵션으로 제공하자 채택은 긴 인프라 프로젝트가 아니라 조달 체크박스가 되었습니다.
동일한 패턴이 Dell, HPE, Lenovo, Supermicro 등 OEM 파트너를 통한 기업 채널에서도 나타났습니다. GPU가 드라이버와 지원 계약이 정렬된 검증된 서버 안에 도착하면 IT가 승인하기 훨씬 수월해집니다.
파트너십은 대규모로 공동 최적화를 가능하게 했습니다. 클라우드 제공자들은 GPU 중심 워크로드에 맞춰 네트워킹, 스토리지, 스케줄링을 튜닝할 수 있었습니다. 엔비디아는 하드웨어 기능과 소프트웨어 라이브러리를 고객들이 실제로 사용하는 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, CUDA 라이브러리, 추론 런타임)에 맞춰 정렬하고, 대규모 모델 학습, 파인튜닝, 고처리량 추론 같은 공통 패턴에서 성능을 검증했습니다.
이 피드백 루프는 미묘하지만 강력합니다: 실제 프로덕션 트레이스가 커널에 영향을 주고, 커널이 라이브러리에 영향을 미치며, 라이브러리가 개발자가 다음에 무엇을 만드는지에 영향을 줍니다.
학계 프로그램과 연구실은 강의와 논문에서 엔비디아 툴링을 표준화하는 데 기여했습니다. 학생들은 CUDA 지원 시스템에서 배우고, 이후 그 습관을 스타트업과 기업 팀으로 가져갑니다—수년에 걸쳐 복리로 작용하는 채널입니다.
강한 파트너십이 배타성을 의미하는 것은 아닙니다. 클라우드 제공자와 대기업은 비용, 공급 리스크, 협상력을 관리하기 위해 대체 옵션(다른 GPU, 맞춤 가속기, 다른 벤더)을 실험하는 경우가 많습니다. 엔비디아의 장점은 채널 전반에서 ‘가장 쉬운 예스’가 되는 것이었고—그럼에도 매 세대마다 갱신을 증명해야 했습니다.
AI 컴퓨팅 수요가 급등하면 일반 소비자 전자제품 수요와 다르게 작동합니다. 대규모 AI 배포는 수천 대의 GPU와 이를 뒷받침하는 네트워킹·전력 장비를 한꺼번에 필요로 할 수 있습니다. 이는 ‘덩어리’ 구매를 만듭니다: 한 프로젝트가 평소 여러 소규모 고객에게 할당될 물량을 흡수할 수 있습니다.
AI용 GPU는 선반에서 바로 꺼내 쓰는 것이 아닙니다. 파운드리 용량을 잡고, 테스트하고, 조립한 뒤 서버에 들어갈 준비를 하는 데 여러 달이 걸립니다. 수요가 계획된 용량보다 빠르게 증가하면 각 단계가 자체 대기열을 가지므로 리드타임은 몇 주에서 수개월로 늘어날 수 있습니다.
칩 자체를 양산할 수 있을 때에도 나머지 프로세스가 출력을 제한할 수 있습니다. 현대 AI 프로세서는 고급 제조 노드와 점점 복잡해지는 패키징(실리콘 조각, 메모리, 인터커넥트를 결합하는 방식)에 의존합니다. 패키징 능력, 특수 기판, 고대역폭 메모리 가용성은 병목이 될 수 있습니다. 간단히 말하면: 단순히 ‘칩을 더 많이 만드는’ 문제가 아니라, 여러 희소 부품을 동시에 높은 품질로 더 많이 만드는 문제입니다.
공급을 유지하려면 체인 전반의 회사들이 예측과 장기 약정에 의존합니다—생산 슬롯을 예약하고, 자재를 선주문하며, 조립 능력을 계획합니다. 이는 미래를 완벽히 예측하는 것이 아니라 공급자가 투자하고 용량을 할당하도록 리스크를 줄이는 행위입니다.
성장하는 시장은 공급이 확장된 이후에도 팽팽할 수 있습니다. 새로운 데이터센터, 새로운 모델, 더 넓은 채택이 생산 확장 속도만큼 빠르게 수요를 밀어올릴 수 있습니다. 또한 AI 하드웨어는 대량으로 구매되므로 계획된 생산과 실제 수요 사이의 작은 불일치도 지속적인 부족으로 느껴질 수 있습니다.
AI 컴퓨트 시장이 한 기업의 전유물은 아니었습니다. 인프라를 평가하는 팀들은 보통 엔비디아를 다른 GPU(특히 AMD, 일부 세그먼트의 인텔), 거대 클라우드의 맞춤 AI 칩(예: 구글 TPU, AWS Trainium/Inferentia), 그리고 다양한 스타트업들이 만든 목적별 가속기와 비교합니다.
실제로 ‘올바른’ 칩은 수행하는 일에 따라 달라집니다:
많은 조직은 학습용, 서빙용, 엣지용으로 하드웨어를 혼합해 사용합니다.
팀들이 여전히 엔비디아를 선택한 공통적 이유는 소프트웨어 호환성과 성숙도였습니다. CUDA, cuDNN 같은 라이브러리, 그리고 넓은 생태계 덕분에 많은 모델·프레임워크·성능 기법이 이미 테스트되고 문서화되어 있었습니다. 이는 엔지니어링 시간, 디버깅 리스크, 포팅의 ‘깜짝 비용’을 줄입니다.
또한 채용·운영 측면도 있습니다: 엔비디아 툴링 경험이 있는 엔지니어를 찾기 쉽고, 기존 스크립트·컨테이너·모니터링 관행을 재사용하기도 쉽습니다.
플랫폼을 비교할 때 팀들은 보통 다음을 고려합니다:
이 모든 요소가 엔비디아가 항상 최선의 선택이라는 보장은 아니지만, 많은 구매자에게 채택 총비용과 결과의 예측 가능성이 원가만큼 중요하다는 점을 설명합니다.
엔비디아의 우위에는 명백한 트레이드오프가 있습니다. 구매자들은 성능과 소프트웨어 성숙도를 칭찬하면서도 비용, 의존성, 수요 급증 시 하드웨어 소싱의 어려움을 지적합니다.
비용: 고급 GPU는 파일럿을 비싸게 만들고 대규모 운영에서는 네트워킹, 전력, 냉각, 숙련된 운영자 비용을 더해 생산 비용이 더 높아집니다.
락인: CUDA, 라이브러리, 튜닝된 모델 코드가 ‘중력’을 만들 수 있습니다. 스택이 엔비디아 특정 최적화에 의존할수록 다른 가속기로 옮기기가 어려워집니다.
가용성 및 복잡성: 리드타임, 클러스터 통합, 빠르게 바뀌는 제품 주기는 팀을 늦출 수 있습니다. 대규모에서는 신뢰성 엔지니어링, 스케줄링, 활용률 관리가 별도의 프로젝트가 됩니다.
많은 조직이 엔비디아를 완전히 버리지 않으면서 위험을 분산합니다:
GPU 선택은 일회성 부품 구매가 아니라 장기 플랫폼 결정으로 다뤄야 합니다.
AI 칩은 수출 통제, 공급망 집중, 국가 안보 관심의 교차점에 있습니다. 정책 변화는 특정 지역에서 어떤 하드웨어가 이용 가능한지, 판매 방식, 배송 속도에 영향을 줄 수 있으며—그 결과는 어느 한 회사가 완전히 통제할 수 없습니다.
AI 인프라를 평가한다면 GPU를 장기 플랫폼 결정의 일부로 취급하세요: 총 ‘올인(all-in)’ 비용을 모델링하고, 이식성을 초기에 테스트하며, 확장 전에 모니터링·스케줄링·용량 계획 같은 운영 기술을 확보하세요.
젠슨 황 아래에서의 엔비디아 부상은 단순히 더 빠른 칩의 이야기가 아닙니다—지속 가능한 AI 플랫폼을 만드는 반복 가능한 패턴의 이야기입니다. 핵심 아이디어: 하드웨어는 한 순간을 이기고, 플랫폼은 한 시대를 이깁니다.
첫째, 기술을 제품이 아니라 플랫폼으로 다루라. CUDA는 소프트웨어 경로를 쉽고 예측 가능하게 만들어 GPU를 ‘기본 선택’으로 만드는 데 기여했습니다.
둘째, 필요해지기 전에 생태계에 투자하라. 도구, 라이브러리, 문서, 커뮤니티 지원은 채택 마찰을 줄이고 실험 비용을 낮춥니다—어떤 AI 케이스가 남을지 불확실할 때 특히 중요합니다.
셋째, 시스템으로서 확장을 설계하라. 실제 AI 성능은 네트워킹, 메모리, 오케스트레이션, 신뢰성에 달려 있습니다—단순한 연산 능력만이 아닙니다. 승자는 한 워크로드에서 여러 워크로드로, 한 서버에서 클러스터로 쉽게 확장할 수 있게 만듭니다.
프로젝트를 계획할 때 플랫폼 렌즈를 빌려오세요:
추가로(자주 간과되는 질문): 실제로 커널 수준 최적화만큼 많은 커스텀 소프트웨어를 빌드·운영할 필요가 있는가? 일부 제품에서는 Koder.ai 같은 vibe-coding 플랫폼(챗으로 웹/백엔드/모바일 앱을 만들고 소스 내보내기 및 배포 가능)이 더 빠른 경로일 수 있고, 희소한 GPU 용량은 진정으로 차별화하는 모델 작업에 예약하는 편이 나을 수 있습니다.
제품 납품이 병목이라면, Koder.ai 같은 도구는 보일러플레이트 엔지니어링에 쓰는 시간을 줄여 GPU 중심 인프라 결정을 보완할 수 있습니다.
칩 경쟁은 심화되고 더 많은 워크로드가 가속기 전반에 걸쳐 분산될 것입니다. 하지만 근본은 남습니다: 개발자를 생산적으로 만드는 플랫폼과 신뢰성 있게 확장하는 시스템이 여전히 AI가 어디서 구축되는지를 규정할 것입니다.
이 문맥에서 “백본”은 많은 AI 팀이 모델을 학습하고, 추론을 실행하며, 안정적으로 확장하는 데 의존하는 기반 스택을 의미합니다. 단순한 GPU뿐 아니라 소프트웨어 스택, 라이브러리, 도구, 그리고 데이터센터 수준에서 시스템을 배송·지원할 수 있는 능력이 포함됩니다.
하나의 계층(하드웨어, 소프트웨어, 도구, 공급)이 약하면 진전이 느려지거나 비용이 크게 증가합니다.
CPU는 소수의 복잡하고 순차적인 작업에 최적화되어 있습니다(제어 로직과 범용 연산에 강함). 반면 GPU는 거대한 병렬 수학 연산에 최적화되어 있습니다.
딥러닝은 행렬 곱셈과 선형대수 중심의 연산이 반복되므로 병렬화가 잘 되는 작업입니다. 따라서 학습과 많은 추론 워크로드에서 GPU는 일반적으로 훨씬 높은 처리량을 제공합니다.
CUDA는 GPU를 비그래픽스 계산에 활용할 수 있게 해주는 엔비디아의 프로그래밍 플랫폼입니다. 성능뿐 아니라 안정적인 개발 경험(컴파일러, 디버깅/프로파일링 도구, 최적화된 라이브러리 생태계)이 핵심 가치입니다.
이 생태계는 관성을 만듭니다: 팀이 코드베이스와 작업흐름을 CUDA에 맞춰 쌓아두면 이후 프로젝트의 마찰이 줄어들고 전환 비용이 커집니다.
반드시 CUDA를 직접 배워야 하는 것은 아닙니다. 많은 팀이 프레임워크와 라이브러리를 통해 CUDA 코드를 직접 작성하지 않고도 GPU 이점을 활용합니다.
일반적 경로:
커스텀 커널을 작성하거나 지연시간을 극도로 줄이려면 CUDA 수준의 작업이 필요합니다.
학습은 종종 계산 + 통신으로 구성됩니다. 모델이 커질수록 GPU 간 그라디언트·활성화·파라미터 교환이 빈번해지고, 네트워킹이 느리면 고가의 연산 자원이 유휴 상태가 됩니다.
따라서 클러스터 설계에서는 다음이 중요합니다:
단순 FLOPS 수치만으로는 빠른 학습 시간을 보장하지 않습니다.
데이터센터 구매자는 예측 가능성 및 라이프사이클 관리를 중시합니다. 단순히 최고 속도만으로는 결정을 내리지 않습니다. 그들이 중요하게 여기는 항목:
따라서 의사결정은 ‘빠른 칩’에서 ‘저위험 플랫폼’으로 이동합니다.
소프트웨어 성숙도는 시작 결과를 얻는 시간(time-to-first-result) 과 운영 리스크를 결정합니다. 약간 더 저렴한 가속기가 있어도 다음과 같은 비용이 발생할 수 있습니다:
실무에서는 신뢰성과 풍부한 문서화가 종종 단가보다 더 중요한 선택 기준이 됩니다.
AI 하드웨어 공급 제약은 칩 제조뿐 아니라 다음과 같은 병목에 의해 자주 발생합니다:
또한 수요가 ‘덩어리’로 몰리는 특성이 있어 큰 프로젝트 하나가 다수의 GPU를 한 번에 사들이면 소량 고객들에겐 긴 대기시간이 발생할 수 있습니다.
예. 워크로드에 따라 최적의 하드웨어가 달라집니다:
실무적 접근은 실제 모델로 벤치마크하고 하드웨어 가격뿐 아니라 엔지니어링 시간까지 총비용에 포함해 비교하는 것입니다.
위험(비용, 락인, 가용성)을 줄이면서도 진전을 멈추지 않으려면 다음 방법을 고려하세요:
GPU 선택은 부품 구입이 아닌 장기 플랫폼 결정으로 다뤄야 합니다.