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조심스럽게 안 66번사물함에 지금 하기엔 메어 너무젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난달 31일 경북 경주시 경주예술의전당에서 열린 ‘APEC CEO 서밋’ 마지막 특별 세션에서 연설하는 모습. [경주 = 한주형 기자]



엔비디아가 역사상 최초로 시가총액 5조달러를 돌파한 배경에는 젠슨 황 최고경영자(CEO)의 비전과 불확실한 상황에서도 투자를 멈추지 않은 결단력이 있었다.

황 CEO는 2012년 전 세계 최대 이미지 인식 경진대회인 ‘이미지넷’을 계기로 인공지능(AI)이 세상을 바꿀 것이라 확신했고 연구개발(R&D)에 모든 역량을 쏟았다. 이 결단이 그래픽처리장치(GPU)를 ‘게임용 칩’에서 ‘AI의 엔진’으로 진화시키며 오늘의 엔비바다이야기게임방법
디아를 만들어냈다.
2012년 AI의 역사는 완전히 새 국면에 들어섰다. 이미지넷에 등장한 한 AI 모델이 기존 패러다임을 통째로 바꿨기 때문이다. 제프리 힌턴 교수와 일리야 수츠케버(오픈AI 공동창업자) 캐나다 토론토대 연구진이 개발한 ‘알렉스넷’은 사람이 일일이 윤곽선이나 색상 같은 특징을 지정하던 전통적인 기계학습 방식을 버렸다. 그영인프런티어 주식
대신 AI가 이미지 수백만 장을 스스로 학습하며 패턴을 인식하는 ‘심층 신경망(딥러닝)’ 구조를 도입했다.




수츠케버는 알렉스넷에 게임용 GPU를 사용했다. GPU는 원래 3D 그래픽 처리를 위해 수천 개 연산을 동시에 수행하도록 설계된 병렬 컴퓨팅 칩이다.ELW사이트
그는 아마존에서 GPU 2개를 구입해 알렉스넷을 학습시켰고 그 결과 학습 속도와 정확도가 비약적으로 향상된다는 것을 확인했다. 중앙처리장치(CPU)가 순차적 연산에 특화됐다면 GPU의 병렬 구조는 딥러닝이 바라는 연산 요구 조건과 정확히 맞아떨어졌던 것이다. 알렉스넷은 이미지넷에서 오류율 16%를 기록해 2위(26%)를 무려 10%포인트 차이로 따돌리며 전함야마토
압도적인 성적을 냈다.

이 사건은 ‘딥러닝 혁명’의 기폭제가 됐다. AI 연구의 중심이 딥러닝으로 옮겨갔고 GPU는 AI 연구의 필수품으로 자리 잡기 시작했다. 그러나 당시 엔비디아 내부에서도 이 변화를 확신한 사람은 많지 않았다. 엔비디아의 한 개발자는 “황 CEO조차 이러한 보고를 처음엔 믿지 않았다”며 “딥러닝이라해외펀드추천
는 개념이 생소하던 시절이었던 만큼 어쩌면 당연한 반응이었다”고 말했다.




하지만 AI 학계를 중심으로 GPU 수요가 늘고 연구 현장의 목소리를 들은 뒤 황 CEO는 생각을 바꿨다. 그는 과거 인터뷰에서 “새로운 기술이 지난 30년의 컴퓨터 비전 연구를 뛰어넘는다면 한 걸음 물러서서 왜 그런지 물어야 했다”며 “이것이 확장 가능한지, 중요한 일인지에 관한 질문을 끊임없이 던졌다”고 회고했다.

이 과정에서 황 CEO는 딥러닝을 ‘보편적으로 사고하는 기계’라고 정의하고 GPU를 단순한 그래픽칩이 아닌 인간 학습을 모사하는 두뇌형 컴퓨터로 바라보기 시작했다. 2012년 황 CEO는 직원들에게 “우리는 더 이상 게이밍 회사가 아니라 AI 컴퓨팅 회사”라고 이메일을 보냈고 GPU를 AI 데이터센터의 칩으로 전환하는 작업에 착수했다.
당시 AI 칩 시장을 황 CEO는 ‘0조달러 시장’이라고 표현했다. 아직 시장은 없지만 열리기만 한다면 수조 달러 가치를 지녔다고 판단했기 때문이다. 수익도, 수요도 불확실했지만 황 CEO는 여기에 회사의 미래를 걸었다.



젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난달 31일 경북 경주시 경주예술의전당에서 열린 ‘APEC CEO 서밋’ 마지막 특별 세션에서 연설하는 모습. [경주 = 한주형 기자]



이는 황 CEO가 강조하는 ‘미래 성공 조기 지표(EIOFS)’와도 맞물린다. 황 CEO는 “진정한 핵심성과지표(KPI)는 미래의 긍정적인 결과를 빠르게 예측할 수 있어야 한다”며 “이런 지표는 회사가 올바른 방향으로 가고 있다는 신호를 제공한다”고 강조했다. 그는 이처럼 단기적인 성과보다는 미래에 큰 영향력을 미칠 수 있는 일에 투자해왔다.

엔비디아의 쿠다(CUDA) 개발이 대표적이다. 2000년대 중반에도 학계에서는 금융 모델링이나 컴퓨터 시뮬레이션 등에 GPU를 사용하곤 했다. 당시 연구자들은 자신들이 개발한 알고리즘을 GPU에서 쉽게 실행할 수 있는 언어가 필요하다고 요청했고, 황 CEO는 시장조차 없던 CUDA 개발 프로젝트를 승인했다. 그렇게 2006년 출시된 CUDA는 현재 AI 산업의 표준 플랫폼으로 자리 잡았다. 황 CEO는 “언젠가 GPU가 학습의 기본 언어가 될 것이라 믿고 CUDA 개발을 승인했다”고 설명했다.
AI 회사로 선회한 엔비디아는 2013년 12월 테슬라에 제공할 칩을 개발한 데 이어 2017년 AI 연산에 최적화된 GPU ‘볼타’를 내놓으며 시장을 개척해나갔다. 그리고 2022년 오픈AI의 챗GPT가 세상을 뒤흔들었을 때 폭증하는 GPU 수요에 대응할 수 있던 기업은 전 세계에서 엔비디아뿐이었다. 인텔, AMD, 구글 등 그 어떤 빅테크 기업도 AI 시대의 도래와 AI 칩 시장을 예측하지 못했다.
조대곤 연세대 경영대학 교수는 “EIOFS와 같이 미래를 예측하려 노력하고 단기적 성과를 좇지 않는 것은 일반적인 기업이 따라 하기 어려운 행동”이라며 “엔비디아의 성공 요인을 1~2개로 설명할 수 없겠지만, 황 CEO의 미래를 내다본 과감한 결단력과 장기적인 투자는 분명 지금의 성공에 큰 영향을 미쳤다”고 설명했다. 조 교수는 이어 “경쟁 기업들이 나타나고 있지만 현재 상황을 보면 엔비디아의 독주가 당분간 이어질 수밖에 없다”고 강조했다.
[실리콘밸리 = 원호섭 특파원]