블랙웰과 그 이후: AI 하드웨어 가속의 다음 시대를 향한 진로

• 시장 개요: AI 하드웨어의 변화하는 역학
• 기술 동향: 가속화를 위한 혁신
• 경쟁 환경: 주요 선수들과 전략적 움직임
• 성장 예측: AI 하드웨어 확장을 위한 전망
• 지역 분석: 글로벌 핫스팟 및 투자 패턴
• 미래 전망: AI 가속의 진화를 예측하다
• 도전 과제 및 기회: 위험을 탐색하고 잠재력을 발휘하기
• 출처 및 참고자료

“NVIDIA의 블랙웰은 2022년의 호퍼(H100) 및 2020년의 암페어(A100) 아키텍처에 이어 회사의 최신 GPU 아키텍처입니다. nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (출처)

시장 개요: AI 하드웨어의 변화하는 역학

AI 하드웨어 가속 시장은 생성 AI, 대형 언어 모델 및 엣지 애플리케이션에 대한 고성능 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 빠른 변화를 겪고 있습니다. 2024년 3월에 블랙웰 GPU 아키텍처를 발표한 NVIDIA는 이 진화의 중요한 이정표를 세웠습니다. B200 GPU와 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 갖춘 블랙웰 플랫폼은 최대 20 페타플롭의 FP4 성능과 2080억 개의 트랜지스터를 제공하여, 개선된 에너지 효율성으로 트릴리언 매개변수 모델의 교육을 가능하게 합니다 (NVIDIA).

블랙웰의 출시는 NVIDIA의 우위를 강화할 것으로 예상되며, 현재 NVIDIA는 AI 칩 시장의 80% 이상을 차지하고 있습니다 (CNBC). 그러나 경쟁 환경은 심화되고 있습니다. 2023년 말에 출시된 AMD의 MI300X 가속기는 마이크로소프트와 메타와 같은 하이퍼스케일러들 사이에서 인기를 얻고 있으며, 최대 192GB의 HBM3 메모리와 경쟁력 있는 성능-와트 비율을 제공합니다 (AMD). 한편, 2024년 4월에 발표된 인텔의 가우디 3 AI 가속기는 특정 작업 부하에서 NVIDIA의 H100보다 50% 더 나은 추론 성능을 주장하고 있습니다 (인텔).

GPU 외에도 맞춤형 실리콘이 시장을 재편하고 있습니다. 구글의 TPU v5p, 아마존의 트레니엄2, 마이크로소프트의 마이아 AI 가속기는 하이퍼스케일 AI에 맞춤화되어 특정 작업 부하에 대한 비용 및 에너지 이점을 제공합니다 (데이터 센터 다이내믹스). RISC-V 기반 가속기와 세레브라스, 그래프코어와 같은 스타트업과 같은 오픈 소스 하드웨어의 부상은 생태계를 더욱 다양화하고 있습니다.

앞을 내다보면, AI 하드웨어 가속의 미래는 다음과 같은 특징으로 정의될 것입니다:

• 이종 아키텍처: CPU, GPU, FPGA 및 맞춤형 ASIC을 결합하여 작업 부하 최적화 성능을 제공합니다.
• 메모리 및 인터커넥트 혁신: HBM4, CXL 및 NVLink와 같은 기술은 모델 크기 및 처리량 확장을 위해 필수적입니다.
• 에너지 효율성: AI 모델이 성장함에 따라 전력 소비는 주요 제약 요소가 되어, 더 효율적인 가속기에 대한 수요를 촉진합니다.
• 엣지 AI: 장치 내 추론을 위한 전문 칩이 증가하고 있어 스마트폰, 차량 및 IoT 장치에서 실시간 AI를 가능하게 하고 있습니다.

요약하자면, 블랙웰이 새로운 기준을 세우며 AI 하드웨어 가속 시장은 새로운 플레이어와 아키텍처, 사용 사례가 등장함에 따라 더 많은 혼란을 겪을 준비가 되어 있습니다. 이는 지능형 컴퓨팅의 다음 시대를 형성할 것입니다.

기술 동향: 가속화를 위한 혁신

AI 하드웨어 가속의 풍경은 빠르게 변화하고 있으며, NVIDIA의 블랙웰 아키텍처가 중요한 도약을 나타내고 미래 혁신의 무대를 마련하고 있습니다. 2024년 3월에 발표된 블랙웰 GPU 아키텍처는 생성 AI, 대형 언어 모델 및 고성능 컴퓨팅 작업 부하를 위한 전례 없는 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 플래그십 B200 GPU는 예를 들어 최대 20 페타플롭의 AI 성능과 2080억 개의 트랜지스터를 자랑하여 현재 세계에서 가장 강력한 AI 칩이 되었습니다 (NVIDIA).

블랙웰의 발전은 단순히 계산 능력에 국한되지 않습니다. 아키텍처는 2세대 트랜스포머 엔진, 고급 NVLink 인터커넥트 및 기밀 컴퓨팅을 통한 향상된 보안과 같은 새로운 기능을 도입하고 있습니다. 이러한 혁신은 수조 개의 매개변수를 가진 모델의 더 빠른 교육 및 추론을 가능하게 하며, 데이터 센터가 증가하는 전력 수요에 대처하는 데 있어 중요한 요소인 에너지 효율성을 개선합니다 (AnandTech).

블랙웰을 넘어 AI 하드웨어 가속의 미래는 여러 주요 동향에 의해 형성되고 있습니다:

• 전문화된 AI 칩: 구글(TPU v5p), AMD(MI300X) 및 인텔(가우디3)과 같은 기업들은 NVIDIA와 경쟁하기 위해 도메인 특화 가속기를 개발하고 있으며, 각기 다른 AI 작업 부하를 목표로 하고 있습니다 (Tom's Hardware).
• 칩렛 아키텍처: 블랙웰에서 볼 수 있는 모듈형 칩 설계는 더 큰 확장성과 유연성을 제공하여 제조업체가 최적의 성능과 비용 효율성을 위해 구성 요소를 조합할 수 있도록 합니다.
• 에너지 효율성: AI 모델이 성장함에 따라 그들의 에너지 발자국도 성장합니다. 냉각, 전력 관리 및 저정밀 컴퓨팅의 혁신은 하드웨어 설계의 중심이 되고 있습니다 (데이터 센터 다이내믹스).
• 엣지 AI 가속: 엣지에서의 AI 보급이 증가함에 따라 새로운 하드웨어가 데이터 소스와 더 가까운 곳에서 추론 기능을 제공하도록 개발되고있으며, 지연 시간과 대역폭 요구 사항을 줄입니다.

요약하자면, 블랙웰은 AI 하드웨어의 전환점이지만 가속 경쟁은 이제 시작에 불과합니다. 다음 혁신의 물결은 전문화, 모듈성 및 지속 가능성에 초점을 맞추어 AI 하드웨어가 AI 모델과 애플리케이션의 기하급수적인 성장에 발맞추도록 보장할 것입니다.

경쟁 환경: 주요 선수들과 전략적 움직임

AI 하드웨어 가속을 위한 경쟁 환경은 급속히 진화하고 있으며, NVIDIA의 블랙웰 아키텍처는 성능과 효율성의 새로운 기준을 세우고 있습니다. 2024년 3월에 발표된 블랙웰 GPU 플랫폼은 B200 및 GB200 칩을 특징으로 하여 최대 20 페타플롭의 FP4 계산과 2080억 개의 트랜지스터를 제공하며, 대규모 생성 AI 및 LLM 작업을 목표로 하고 있습니다 (NVIDIA). NVIDIA의 우위는 강력한 소프트웨어 생태계(CUDA, TensorRT) 및 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 하이퍼스케일러들과의 깊은 통합에 의해 강화됩니다.

하지만 AI 하드웨어 가속 시장은 정체되지 않고 있습니다. AMD는 MI300X 가속기를 통해 강력한 대안으로 자리매김하고 있으며, 192GB의 HBM3 메모리와 경쟁력 있는 성능-와트 지표를 자랑합니다 (AMD). AMD의 오픈 ROCm 소프트웨어 스택과 주요 클라우드 제공업체와의 파트너십은 특히 공급업체 다양성을 추구하는 기업들 사이에서 입지를 강화하는 데 기여하고 있습니다.

인텔은 2024년 4월에 출시된 가우디3 AI 가속기로 노력을 강화하고 있습니다. 가우디3는 특정 LLM 벤치마크에서 NVIDIA의 H100보다 최대 50% 더 나은 추론 성능을 주장하며, 인텔은 제조 규모와 오픈 소프트웨어 접근 방식을 활용하여 클라우드 및 기업 고객을 유치하고 있습니다 (인텔).

‘빅 3’를 넘어, 전문 스타트업과 하이퍼스케일러들이 AI 하드웨어의 미래를 형성하고 있습니다:

• 구글은 TPU 아키텍처를 지속적으로 발전시키고 있으며, TPU v5e 및 v5p는 훈련 및 추론 모두를 목표로 하고 있습니다 (Google Cloud).
• 아마존은 AWS 고객을 위한 비용 및 성능 최적화를 위해 트레니엄 및 인퍼렌티아와 같은 맞춤형 실리콘에 투자하고 있습니다 (AWS).
• 스타트업인 Cerebras와 Graphcore는 각각 웨이퍼 스케일 및 IPU 기반 설계를 통해 니치 워크로드 및 연구 응용 프로그램을 목표로 하여 새로운 경계를 넘어 가고 있습니다.

앞을 내다보면, AI 하드웨어 가속의 미래는 이종 아키텍처, 더 긴밀한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 및 점점 더 대형 모델을 지원하기 위한 경쟁에 의해 정의될 것입니다. 블랙웰이 새로운 기준을 세우면서 경쟁자들은 그들의 로드맵을 가속화하고 있으며, 향후 수년간 역동적이고 혁신적인 시장을 보장하고 있습니다.

성장 예측: AI 하드웨어 확장을 위한 전망

AI 하드웨어 가속의 미래는 NVIDIA의 블랙웰 아키텍처와 이후에 있을 것으로 예상되는 발전의 도입으로 인해 상당한 변화를 겪을 준비가 되어 있습니다. 2024년 3월에 공개된 블랙웰은 생성 AI, 대형 언어 모델 및 과학 컴퓨팅과 같은 대규모 AI 작업 부하를 목표로 성능과 효율성이 도약합니다. NVIDIA에 따르면, 블랙웰 GPU는 최대 20 페타플롭의 FP4 AI 성능을 제공하며, 두 번째 세대 트랜스포머 엔진을 특징으로 하여 더 빠르고 에너지 효율적인 교육 및 추론을 가능하게 합니다 (NVIDIA 블랙웰).

시장 분석가들은 AI 하드웨어 분야의 강력한 성장을 전망하고 있습니다. Gartner에 따르면, 2024년에 전 세계 반도체 수익은 6,240억 달러에 이를 것으로 예상되며, AI 가속기는 주요 성장 동력이 될 것입니다. GPU, TPU 및 맞춤형 가속기를 포함하는 AI 하드웨어 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 37%로 성장하여 2030년 말까지 2,630억 달러에 이를 것으로 예상됩니다 (Grand View Research).

블랙웰을 넘어, 업계는 더 발전된 아키텍처를 준비하고 있습니다. NVIDIA는 다음 세대 루빈 플랫폼에 대해 언급했으며, 2025년에 출시될 것으로 예상되며 AI 모델의 크기와 복잡성의 한계를 더욱 밀어붙일 것입니다 (Tom's Hardware). 한편, AMD 및 인텔과 같은 경쟁자들도 자신들의 AI 하드웨어 로드맵을 가속화하고 있으며, AMD의 MI300 시리즈와 인텔의 가우디3 칩은 유사한 고성능 AI 작업을 목표로 하고 있습니다 (AnandTech).

• 데이터 센터 수요: 하이퍼스케일러와 클라우드 제공업체는 AI 인프라를 빠르게 확장하고 있으며, AI 하드웨어에 대한 자본 지출은 2027년까지 2천억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다 (블룸버그).
• 엣지 AI 가속: 성장은 데이터 센터에 국한되지 않으며, 엣지 장치와 자율 시스템이 실시간 처리를 위해 전문 AI 가속기를 점점 더 채택하고 있습니다 (MarketsandMarkets).

요약하자면, AI 하드웨어 가속 시장은 블랙웰이 증폭 성장과 혁신의 무대를 마련한 다음 새로운 시대에 접어들고 있습니다. 다음 아키텍처의 물결은 성능, 효율성 및 확장성을 더욱 높일 것으로 예상되며, AI 하드웨어가 미래의 기술 혁신의 중요한 요소로 남을 수 있도록 보장할 것입니다.

지역 분석: 글로벌 핫스팟 및 투자 패턴

AI 하드웨어 가속을 위한 글로벌 풍경은 급속히 진화하고 있으며, NVIDIA의 블랙웰 아키텍처가 새로운 기준을 설정하고 주요 지역에서 투자와 혁신을 촉진하고 있습니다. AI 작업 부하의 복잡성과 규모가 증가함에 따라 고성능 가속기에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이는 지역 핫스팟과 투자 흐름을 형성하고 있습니다.

• 북미: 미국은 AI 하드웨어 혁신 및 배포의 중심지로 남아 있습니다. NVIDIA의 블랙웰 플랫폼은 2024년에 발표된 이후 마이크로소프트, 구글, 아마존과 같은 하이퍼스케일러들에 의해 빠르게 채택되고 있습니다. Statista에 따르면, 북미는 2023년 235억 달러의 글로벌 AI 하드웨어 시장에서 40% 이상을 차지했으며, 2027년까지 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.
• 아시아 태평양: 중국과 대만은 제조 및 배포에 있어 중요한 플레이어로 등장하고 있습니다. 중국의 기술 대기업인 알리바바와 바이두는 미국 기술에 대한 의존도를 줄이기 위해 자국 AI 칩 개발에 대규모 투자를 하고 있으며, 이는 수출 통제에 의해 촉발되었습니다. 대만의 TSMC는 블랙웰 GPU에 동력을 공급하는 고급 AI 칩을 위한 세계 최고의 파운드리로 남아 있습니다 (TSMC). 아시아 태평양 지역은 2028년까지 AI 하드웨어 투자에서 35%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다 (Mordor Intelligence).
• 유럽: EU는 유럽 프로세서 이니셔티브와 반도체 R&D에 대한 증가된 자금 지원과 같은 이니셔티브를 통해 독립적인 AI 능력을 구축하기 위한 노력을 강화하고 있습니다. 규모 면에서 미국 및 중국에 뒤떨어져 있지만, 유럽은 에너지 효율적인 AI 가속기와 엣지 컴퓨팅에 집중하고 있습니다 (유럽 위원회).

블랙웰 너머를 바라보면, 차세대 AI 하드웨어를 위한 경쟁이 심화되고 있습니다. 스타트업과 기존 플레이어들이 맞춤형 ASIC, 광자 가속기 및 신경형 칩과 같은 대안을 탐색하고 있습니다. 2023년에 AI 하드웨어 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자액은 전 세계적으로 61억 달러에 달했으며 (CB Insights), 이 분야의 미래에 대한 강력한 신뢰를 나타냅니다. AI 모델이 점점 더 큰 규모로 성장함에 따라 지역적 경쟁과 협력이 하드웨어 가속의 다음 혁신 breakthroughs를 형성할 것입니다.

미래 전망: AI 가속의 진화를 예측하다

AI 하드웨어 가속의 미래는 NVIDIA의 블랙웰 아키텍처로 인해 변혁적인 성장을 할 준비를 하고 있으며, 이는 중요한 이정표를 세우고 더 발전된 솔루션들의 무대를 마련하고 있습니다. 2024년 3월에 발표된 블랙웰 GPU 플랫폼은 최대 20 페타플롭의 AI 성능을 제공하도록 설계되어, 트릴리언 매개변수 모델 및 실시간 생성 AI 애플리케이션을 가능하게 합니다 (NVIDIA 블랙웰). 이 아키텍처는 두 번째 세대 트랜스포머 엔진, 고급 NVLink 인터커넥트 및 향상된 에너지 효율성과 같은 혁신을 도입하여 대형 언어 모델(LLM) 및 생성 AI의 증가하는 계산 요구를 충족합니다.

블랙웰을 넘어, AI 하드웨어의 풍경은 더욱 다양화되고 심화될 것으로 예상됩니다. NVIDIA는 2025년에 출시될 차세대 루빈 아키텍처를 미리 언급했으며, 이는 성능과 효율성의 경계를 더욱 밀어붙일 것으로 예상됩니다 (Tom's Hardware). 한편, 경쟁자들인 AMD와 인텔도 AI 중심의 하드웨어 로드맵을 가속화하고 있습니다. AMD의 MI300 시리즈와 인텔의 가우디 가속기는 하이퍼스케일 데이터 센터에서 점점 더 큰 인기를 얻고 있으며, 대안 아키텍처를 제공하고 경쟁적인 생태계를 촉진하고 있습니다 (AnandTech).

구글의 TPU v5p와 AWS 트레니엄과 같은 클라우드 제공업체의 맞춤형 실리콘은 특정 작업 부하에 최적화되어 비용-성능 비율을 개선하며 미래를 형성하고 있습니다 (Google Cloud). 오픈소스 하드웨어 이니셔티브의 부상과 칩렛 기반 설계의 Adoption은 고성능 AI 가속에 대한 접근성을 더욱 민주화할 것으로 예상됩니다 (The Next Platform).

• 에너지 효율성: 미래의 가속기는 지속 가능성을 최우선으로 하여 냉각, 전력 관리 및 실리콘 설계의 혁신을 통해 환경 영향을 줄이도록 할 것입니다.
• 확장성: 모듈형 및 조합 가능한 아키텍처는 엣지 장치에서 엑사스케일 데이터 센터에 이르기까지 원활한 확장을 가능하게 할 것입니다.
• 전문화: 도메인 특화 가속기가 증가하여 로봇 공학, 의료 및 자율 차량 등 다양한 응용 프로그램을 목표로 하게 될 것입니다.

요약하자면, 블랙웰 이후 시대는 급속한 혁신, 경쟁 증가 및 지속 가능성, 확장성 및 전문화된 AI 하드웨어 솔루션으로의 전환에 의해 정의될 것입니다. 이는 다음 10년간 AI 가속 풍경을 근본적으로 재편할 것입니다.

도전 과제 및 기회: 위험을 탐색하고 잠재력을 발휘하기

AI 하드웨어 가속의 경관은 빠르게 진화하고 있으며, NVIDIA의 블랙웰 아키텍처가 중요한 이정표를 설정했습니다. 그러나 산업이 블랙웰을 넘어서보면서, 하드웨어 공급업체, 클라우드 제공업체 및 차세대 AI 기능을 활용하려는 기업들에겐 도전과 기회가 동시에 나타나고 있습니다.

• 성능 요구 증가: 2024년에 발표된 블랙웰 플랫폼은 최대 20 페타플롭의 FP4 AI 성능을 제공하며 트릴리언 매개변수 모델을 지원합니다 (NVIDIA). 그러나 GPT-4 및 제미니와 같은 모델 성장은 하드웨어 개선 속도를 초과하고 있으며, 이는 공급업체들에게 메모리 대역폭, 인터커넥트 및 에너지 효율성에서 혁신할 것을 압박하고 있습니다.
• 공급망 및 비용 제약: 고급 GPU에 대한 급증하는 수요는 지속적인 공급 부족과 비용 상승을 초래했습니다. 블랙웰 칩은 TSMC의 4NP 공정에서 제조되고 있으며, 파운드리 용량을 위한 치열한 경쟁에 직면해 있습니다 (Tom's Hardware). 이 병목 현상은 하이퍼스케일러와 스타트업 모두가 대규모 AI 교육 및 추론을 위한 충분한 하드웨어를 확보하기 위해 겪는 도전입니다.
• 에너지 및 지속 가능성 문제: AI 작업 부하가 증가함에 따라 에너지 소비도 증가합니다. 블랙웰의 새로운 NVLink 및 트랜스포머 엔진은 효율성을 개선하려고 하지만, 업계는 데이터 센터의 전력 소비 및 냉각 문제를 더욱 해결해야 합니다 (데이터 센터 다이내믹스).
• 맞춤형 및 경쟁의 기회: NVIDIA의 우위는 하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘(예: 구글 TPU v5e, AWS 트레니엄) 및 스타트업(예: 세레브라스, 그래프코어)에 의해 도전받고 있습니다. 이러한 대안들은 서로 다른 성능, 비용 및 전력 프로필을 제공하며, 보다 다양하고 경쟁적인 생태계를 조성하고 있습니다 (The Next Platform).
• 소프트웨어 및 생태계 성숙도: 하드웨어 발전은 강력한 소프트웨어 스택과 함께 이루어져야 합니다. NVIDIA의 CUDA 및 AI 프레임워크는 산업 표준으로 남아 있지만, 오픈 소스 이니셔티브와 공급업체 간 호환성이 점점 더 중요해지고 있어 신생 기업의 장벽을 낮추고 혁신을 가속화하고 있습니다.

요약하자면, 블랙웰이 AI 하드웨어에 대한 새로운 기준을 설정하지만, 미래는 산업이 공급, 지속 가능성 및 경쟁을 얼마나 잘 탐색하는가에 의해 형성될 것입니다. 이는 AI의 대규모 활용을 위한 새로운 잠재력을 열어줄 것입니다.

출처 및 참고자료

• 블랙웰과 그 이후: AI 하드웨어 가속의 미래
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• 유럽 위원회
• The Next Platform