엔비디아는 계속 상승할것 같습니다. 인프라가 답이다

엔비디아는 계속 상승할것 같습니다. 인프라가 답이다

엔비디아가 다시 고점을 뚫으려고 하는 
움직임을 보이고 있습니다. 
2주전 엔비디아 그리고 구글로부터 시작해 
다양한 테크 CEO들이 모여 인도총리를 만났습니다. 

이때 잠시 앞에서 인터뷰를 하게된 
엔비디아CEO 젠슨황 아주 짧은시간에 정확하게 
엔비디아가 어떤 회사인지 설명을 해주는데요. 
엔비디아는 풀스텍AI 인프라를 구축한다고 합니다. 

이 문장을 제대로 생각해보니 
엔비디아는 지금 막 시작한 AI시대의 
가장 중심에 위치할수밖에 없다는 생각이 듭니다. 
오늘은 엔비디아가 계속 강조하고 있는 
플랫폼과 인프라에 대해서 알아보려고 합니다.

풀스택컴퍼니라는 엔비디아 
간단히 말해서 생산하는것을 빼고는 
모든것을 통합해 맡고 있죠. 
GPU는 당연한 것이고. 
네트워킹 소프트웨어 
소프트웨어가 잘 운영될수 있게 해주는 알고리즘 
애플리케이션 또 심지어 데이터센터에 들어가게될 
쿨링시스템까지 자체설계를 합니다. 
문자 그대로 아까 말씀드렸다시피 
생산 빼고는 모든것을 맡아가고 있다는 것인데요. 

지금 엔비디아가 투자자들에게 보여준 
로드맵에서 단연 중요한 것은 최고성능의 
GPU하드웨어는 기본이고 
NIM이라는 생태계에 관한 내용일것이고 
이 새로운 생태계를 이야기하기전에 
엔비디아가 구축해놨던 생태계 바로 쿠다가 있죠. 

간단히 말해서 GPU를 사용해 개발하는 작업에 있어 
쿠다는 표준으로 자리잡고 있습니다. 
데이터 USA에 집계하는 미국내 소프트웨어 개발자가 
140만명정도라 하는데 
쿠다생태계 사용자가 540만명이라는 것을보면 
엔비디아가 2007년 1년부터 구축해온 이 생태계는 
단연 글로벌 GPU업계에서의 표준이며 
쿠다에 이미 수많은 라이브러리가 구축되어 있으니 
GPU소프트웨어 개발을 하는 개발자라면 
쿠다에 있는 수년간의 라이브러리를 누리며 
쾌적하게 개발하는것이 당연한 수순일것입니다. 

그리고 이 쿠다생태계에서 구축되고 있는 
쿠다-X 라이브러리는 단연 몇수앞을 내다보며 
움직이는 엔비디아의 수입니다. 
모든 산업에서 쓰일수 있는 다양한 라이브러리 템플릿을 
확보해나가고 있고 이 생태계의 특징이라는 것은 
GPU의 병렬처리로 
매우 많은 부분들을 해결해나갈 수 있다는 것을 알게된 지금 

엔비디아의 쿠다-X 라이브러리에서 
각자의 상황에 맞는 템플릿을 가져와 사용하며 
적용해 나가는 것입니다. 

특히 제가 유망하게 보고 있는
유전자 편집쪽에서 쓰이게 되는 Parabricks같은 경우는
2018년 엔비디아가 인수해
개발자들에게 배포해 주었으며

아직은 노이즈에 취약해 
정확한 결과를 내주기엔 무리가 있는 양자 컴퓨터 
NISQ 시대를 나아가고 있는 상황에 필수적인 
고정 컴퓨터를 같이 사용하는 방식의 
하이브리드 퀀텀 컴퓨터 알고리즘의 라이브러리는 
엔비디아의 큐퀀텀에서 계속 개발되고 있을 것입니다. 

 

그 다음으로는 NIM입니다. 
쿠다라는 생태계가 있어 
GPU업계를 독점할수 있었던 젠슨황은 
그 누구보다 생태계구축의 중요성을 알고 있습니다. 
그리고 그 방향은 최근 GTC에서 
또 엔비디아의 AI 서밋에서도 비춰졌는데요. 

NIM의 경우에는 각 기업이 에이전트 AI를 배포해주는 
마켓 플레이스와도 비슷합니다. 
여기서 등장하는 에이전트 AI 4가지의 키워드 
인지, 사고, 행동 그리고 학습으로 설명됩니다. 
각 기업의 상황을 말그대로 에이전트 AI에게 
이해를 시켜 더 나은 결정을 
할수있게끔 유도하는 것인데요. 

다들 잘 아시겠지만, 
팔란티어를 투자해온 저로써는 AI모델이 기업에 실질적인 변화를 
가져다주기 위해선 해당기업의 정확한 온톨로지 
즉 그 의미를 유기적으로 구축해주는것이 
얼마나 중요한지를 알고 있습니다. 
명칭은 다르지만 팔란티어의 온톨로지 접근방식과 
다름없다고 생각되는 중간에 보이는 이 AI 데이터 플라이얼 사이클 

 

이 슬라이더의 제목에는 각 기업은 
각자만이 가지고 있는 데이터 플라이휠이 필요하다고 합니다. 
매우 팔란티어스럽다고 느껴졌는데요. 
각 기업이 가지고 있는 특성과 상황을 에이전트 AI에게 
피드백 해주고 고객도 이를 이해하며 
더 나은 답변이 나와줌으로써 더 좋은 상호작용이 발생되고 
이것이 다시 에이전틱 AI에게 피드백 되는 
지속해서 발전한 형태의 데이터 학습입니다. 

그것도 각 기업에 맞는 맞춤형 학습이 지속 진행되는 방식이죠. 
고객과의 상호작용을 통해 
기업의 데이터 플라이휠 즉 AI모델이 
해당기업에 대해 가지고 있는 이해도가 지속돼서 
업그레이드 되는 것인데 
팔란티어의 온톨로지와 명칭만 다를뿐 
기본적인 접근방식 자체는 유사하다고 추측된다는 것이죠. 

엔비디아는 여기서 차이가 있다면 
NIM이라는 마켓 플레이스를 통해 
다양한 고객들에게 이 에이전트식 AI모델들이 배포가 되고 
쿠다에서 개발자들이 모여 더 나은 솔루션을 찾아가고 
다양한 산업군에 적용될수 있는 방향들로 지속 발전해 나가니 
엔비디아는 개발자들이 마음껏 뛰어놀수있는 
놀이터를 제대로 구축해준것이나 다름없다는 생각입니다. 

여기서 엔비디아가 돈을 벌수있는 파이프는 
단연 엔비디아의 GPU를 사용해야만 
접근할수있는 이 매력적인 NIM 생태계 또한 
해당 모델을 각 기업에 배포시켰을때 발생하는 토큰에 대한 수수료 청구 등
하드웨어의 구매유도뿐만 아니라 
생태계에서의 부수적인 수익까지 
앞으로 AI시대가 도래하게 되면서 개발자와 최종사용자를 이어주는 
플랫폼의 구축을 시작하고 있습니다. 

빅데이터라는것을 처음으로 시장에 알린 구글이라는 기업은 
사용자의 행동 데이터를 수집해 
이를 시스템에 반영시켜 더 나은 검색결과 
그리고 또 이는 더 많은 사용자에 어필되어 
구글은 더 많은 행동데이터를 확보하게 되면서 
행동데이터 가치의 재투자 싸이클이라는 지속적으로 나아지는 
검색시스템을 우리에게 선보였습니다. 

엔비디아는 이와같은 접근방식을 
AI시대의 새로운 플랫폼 쿠다-X와 NIM에 
적용시키고 있다고 보여집니다. 
해당 발표를 맡은 엔비디아 기업 플랫폼 부회장 
다페티는 질문합니다. 
우리가 더 할수있는 것이 무엇인가 
그리고 당신들이 겪고 있는 문제점들은 무엇인가 
쿠다-X는 각 산업군에서 겪고있는 다양한 문제를 
엔비디아의 쿠다 개발자들이 달려들어 GPU병렬처리로 
해결해 나가기 위해 개발한 라이브러리가 계속해서 발전되는 형태 

즉 더 복잡한 문제를 해결할수있는 
더 나은 솔루션의 라이브러리 
이는 더 다양한 곳에 적용되며 
더 많은 개발이 이어지는 사이클을 가지고 있고 
NIM도 아까 봤던 슬라이드 자료에서와 같이 
계속해서 가치가 재투자되며 해당기업에 맞는 
데이터플라이휠이 구축되어 기업에 더 알맞는 솔루션들이 나오게 되는 
선순환 사이클을 가지고 있습니다. 

쿠다라는 생태계를 만들어 표준화시켜 
GPU업계를 독점할수 있었던 젠슨황은 
그 누구보다 생태계 구축과 표준화에 대한 이해가 있기에 
이를 구축해 나가려고 기민하게 움직이고 있습니다. 
감사합니다.