(브랜드 스토리) 엔비디아(NVDIA)

 

NVIDIA: 4차 산업혁명을 선도하는 기업
2023년, NVIDIA는 인공지능(AI), 자율주행, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등 4차 산업혁명의 핵심 기술을 지원하는 기업으로 주목받았습니다. 주가는 230% 이상 상승하며 전 세계 투자자들의 관심을 받았고, 그 배경에는 NVIDIA가 걸어온 혁신의 역사가 있었습니다. 또한 데이터센터용 칩의 선두주자로 급부상하며, 인공지능 및 자율주행 기술 개발에 있어서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 배경에서, NVIDIA는 2024년 시가총액 3조 3천억 달러를 넘기며 마이크로소프트를 제치고 세계에서 가장 가치 있는 상장 기업으로 성장했습니다.  

NVIDIA는 단순한 GPU 제조사에서 벗어나 다양한 산업에 걸쳐 영향력을 확대해 왔습니다. 특히 자율주행차, 게임, 미디어 및 엔터테인먼트, 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC)과 같은 다양한 분야에서 기술 혁신을 이루어냈으며, 그중에서도 인공지능(AI) 기술을 활용한 GPU 개발이 주목받고 있습니다. 이로 인해 NVIDIA는 4차 산업혁명의 선도자로 불리고 있으며, 앞으로의 성장이 더욱 기대되고 있습니다.

젠슨 황(Jensen Huang)의 창업 이야기
NVIDIA의 창립자는 젠슨 황(Jensen Huang)입니다. 대만에서 태어나 어릴 적 가족과 함께 미국으로 이민을 갔던 그는 어려운 환경 속에서도 학업에 매진해, 오리건 주립대에서 전기공학을 전공한 후 스탠포드 대학원에서 박사 과정을 밟았습니다. 그 후 그는 AMD와 LSI 로직에서 경력을 쌓으며 컴퓨터 칩 설계와 엔지니어링의 전문성을 갖췄습니다.

1993년, 젠슨 황은 두 명의 동료와 함께 NVIDIA를 설립하게 됩니다. 당시 컴퓨터 산업은 CPU 중심의 발전을 이루고 있었지만, 젠슨 황은 멀티미디어와 그래픽 처리 기술이 미래 컴퓨팅의 핵심이 될 것이라고 판단했습니다. 이러한 비전을 바탕으로, 그는 GPU라는 새로운 개념을 도입하며 컴퓨터 그래픽 하드웨어 분야에서 혁신을 이루기 시작했습니다.

① NVIDIA의 첫 도전: MV1과 MV2
NVIDIA의 첫 번째 그래픽 카드 제품인 MV1은 2D 및 3D 그래픽 처리를 가속화하는 기술을 선보였으나, 시장에서 큰 성공을 거두지 못했습니다. 이 제품은 당시 주류였던 마이크로소프트의 DirectX와 호환성 문제로 인해 소비자들에게 외면받았습니다. 이후 NVIDIA는 세가(Sega)와 협력해 비디오 콘솔용 그래픽 가속기인 MV2를 개발했으나, 이 역시 실패로 돌아가며 회사는 큰 위기에 처하게 됩니다.

②  리바 128과 지포스 256: 그래픽 업계의 리더로
1997년, NVIDIA는 '리바 128'이라는 제품으로 첫 성공을 거두게 됩니다. 리바 128은 2D와 3D 그래픽 가속을 단일 칩에 통합한 혁신적인 제품이었으며, 시장에서 높은 평가를 받았습니다. 특히 HP와 협력해 빠른 데이터 전송을 제공함으로써 경쟁사인 3dfx, ATI 등과 경쟁할 수 있었습니다.

그러나 NVIDIA의 진정한 도약은 1999년 지포스 256의 출시와 함께 이루어졌습니다. 지포스 256은 세계 최초의 GPU(Graphics Processing Unit)로, 기존의 CPU보다 훨씬 효율적인 병렬 연산을 통해 복잡한 그래픽 작업을 처리할 수 있었습니다. 이로 인해 게임과 같은 고성능 3D 응용 프로그램에서 NVIDIA의 GPU는 핵심적인 역할을 하게 되었습니다.

GPU는 대규모 병렬 처리를 지원하는 특징 덕분에, 이후 딥러닝과 AI 연구에서도 중요한 도구로 자리 잡게 되었습니다. 이는 기존 CPU가 순차적인 처리 방식을 사용하는 것과 달리, GPU는 동시에 여러 연산 작업을 수행할 수 있어 복잡한 그래픽 처리와 AI 연산에서 큰 효율성을 발휘할 수 있었기 때문입니다.

③ 전문 GPU 제품군과 소비자 시장 공략
NVIDIA의 제품군은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 소비자 시장을 겨냥한 '지포스(GeForce)' 시리즈입니다. 지포스 GPU는 주로 영상 편집, 3D 렌더링, PC 게임 등에서 사용되며, 성능이 뛰어난 그래픽 카드로 게이머들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 2023년 2분기 기준, NVIDIA는 외장형 데스크톱 GPU 시장에서 80.2%의 점유율을 차지하며, 이 시장에서의 독보적인 위치를 유지하고 있습니다.

두 번째는 기업 및 산업용 제품군으로, NVIDIA의 테슬라(Tesla), 쿼드로(Quadro), 에이100(A100)과 같은 고성능 GPU가 포함됩니다. 이들 제품은 슈퍼컴퓨터, 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 자율주행차나 과학 연구 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 에이100(A100)GPU는 데이터 센터와 클라우드 환경에서 AI 및 머신러닝 작업을 가속화하는 데 특화된 제품으로, 4차 산업혁명 시대의 주요 기술들을 지원하는 중요한 역할을 하고 있습니다.

④ CUDA와 슈퍼컴퓨팅 시장에서의 역할
NVIDIA는 GPU 설계 및 제조 외에도, GPU를 활용한 대규모 병렬 연산 프로그램을 생성할 수 있는 **CUDA**라는 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. CUDA는 GPU의 병렬 연산 능력을 활용해 고성능 컴퓨팅, AI, 딥러닝, 물리 시뮬레이션, 그리고 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 특히, CUDA 플랫폼은 전 세계 슈퍼컴퓨팅 센터에서 광범위하게 사용되며, NVIDIA는 이를 통해 슈퍼컴퓨팅 시장에서의 지배력을 강화하고 있습니다.

⑤ 딥러닝과 AI: NVIDIA의 미래 비전
2010년대 초반부터 NVIDIA는 인공지능과 딥러닝 시장에서의 가능성을 주목하기 시작했습니다. 2012년, 머신러닝 대회에서 '알렉스넷(AlexNet)'이 NVIDIA의 GPU를 사용해 놀라운 성과를 거두면서, 딥러닝 연구자들은 GPU의 병렬 연산 능력을 적극적으로 활용하게 되었습니다. NVIDIA는 이 기회를 놓치지 않고 딥러닝 연구에 특화된 GPU 제품을 개발하기 시작했으며, '테슬라 K40'과 같은 제품을 출시하면서 AI 연구와 개발을 지원했습니다.

특히 2017년 NVIDIA는 딥러닝 계산을 가속화하도록 설계된 '텐서 코어(Tensor Core)'가 포함된 '볼타(Volta) 아키텍처'를 발표하며, AI 가속화 분야에서 큰 혁신을 이루었습니다. 이 기술은 이후 '지포스 RTX' 시리즈와 '엔비디아 쿼드로(Quadro)' 시리즈에도 적용되며, 게임 그래픽과 AI 연산 모두에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 되었습니다.

2023년, NVIDIA는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 모델을 훈련하는 데 필수적인 GPU를 제공하면서, AI 산업의 중심에서 활약하게 되었습니다. 이로 인해 NVIDIA는 AI 최대 수혜주로 떠올랐으며, 시가총액이 1조 달러를 돌파하면서 전 세계에서 7번째로 시총 1조 달러 클럽에 가입한 기업이 되었습니다.

⑥ ARM 인수 실패와 데이터 센터 시장 공략
2020년, NVIDIA는 소프트뱅크에서 ARM을 인수하기 위한 계획을 발표했으나, 규제 당국의 반대에 부딪혀 2022년 2월 인수 거래가 최종적으로 중단되었습니다. ARM 인수는 성공하지 못했지만, NVIDIA는 그 이후에도 지속적으로 성장하며 AI 및 데이터 센터용 칩 시장에서 강력한 입지를 다졌습니다. 특히 2024년, 시가총액 3조 3천억 달러를 돌파하면서 마이크로소프트를 제치고 세계에서 가장 가치 있는 상장 기업으로 등극했습니다.

NVIDIA의 데이터 센터용 GPU는 AI 기능을 갖춘 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅, 자율주행차, 그리고 딥러닝 연구 등에 필수적인 기술을 제공하며, 이 분야에서의 시장 점유율을 꾸준히 확대해 나가고 있습니다.