AI 반도체 개발을 선도하는
글로벌 빅테크
脫엔비디아 움직임 가속화

POINT

- 규제 리스크와 탈(脫)엔비디아 움직임 속에서 경쟁 심화 가능성은 있으나, AI 수요 증가와 글로벌 빅테크의 투자 확대 등으로 AI 반도체 시장 지배력 강화

- 블랙웰 플랫폼을 발표한 지 불과 3개월 만에 성능을 더욱 높인 차세대 AI 그래픽처리장치 플랫폼 ‘루빈’(Rubin)을 공개하며 AI 반도체 시장에서 독보적 지위 확보

- 엔비디아는 GPU, CPU, AI 서버, 소프트웨어 전체를 제공하는 플랫폼 기업으로 도약

POINT

- 최신 AI 반도체인 ‘가우디 3’(Gaudi 3)와 함께 서버용 CPU인 ‘제온 6’(Xeon 6)를 출시하며 반등의 기회로 활용

- 가우디 3를 기반으로 델 테크놀로지, HPE, 슈퍼마이크로 등 글로벌 서버업체들과 협력, 국내에서는 네이버와 기술 협력 진행

- 2024년 2분기 시장 기대치 이하의 실적을 기록하며 1만명 이상 인력 감축, 자본 지출 삭감, 배당금 지급 중단 등 구조조정 추진을 통해 재도약을 위한 노력 가속화

POINT

- 사양과 성능을 대폭 업그레이드한 ‘MI325X’를 2024년 말에 양산하고 2025년 MI350, 2026년 MI400 출시 계획을 밝히며 AI 시장에 대한 장기 전략 제시

- AI 통합 솔루션을 확장하고 맞춤형 지원 역량을 강화해 엔비디아와의 경쟁에서 우위를 확보하기 위해 사일로 AI·ZT시스템스를 잇달아 인수하며 AI 생태계 강화

- AMD는 AI 솔루션 개발 및 AI 인프라 설계 제조 전문 기술력을 확보해 AI 반도체뿐 아니라 이를 구동하는 SW 영역까지 염두에 두고 투자 강화

POINT

- AI 학습과 추론을 위한 자체 설계 칩 ‘마이아 100’(Maia100) 출시

-*MS는 자사 애저 AI 인프라를 위해 엔비디아, AMD 등의 GPU와 자사 마이아 100 활용 중

- 자체 AI 가속 칩 개발로 MS는 애저 클라우드 서비스의 생성 AI 인프라에 대한 수직적 통합을 더 강화

- MS는 오픈 AI에 3차례에 걸쳐 약 130억달러 규모의 투자를 단행했으며 오픈 AI는 모든 서비스를 MS 애플리케이션과 애저 클라우드 플랫폼에 제공해 생성형 AI 시장의 상생 발전 도모

POINT

- AWS의 차세대 AI 가속기인 ‘트레이니엄’(Trainium) 칩과 고성능 머신러닝 추론 칩 ‘인퍼런시아’(Inferentia)를 활용해 대규모 AI 모델을 훈련하고 배포

-*아마존이 연말 공식 출시할 자체 AI 칩 ‘트레이니엄 2’(Trainium2)도 대규모 AI 모델 훈련을 위해 테스트 중

-*애플도 ‘애플 인텔리전스’ 모델을 훈련시키는 데 아마존 트레이니엄 2 칩을 사용 중

- 연말까지 자체 AI 칩의 최신 버전인 트레이니엄 2를 데이터 센터에 적용하는 것을 목표로 제품 개발 속도

- 아마존은 마이크로소프트가 ‘애저AI’(Azure AI)로 오픈 AI의 모델을 제공하듯 AWS가 클로드 모델을 기반으로 AI 경쟁력을 강화하려는 전략

-*생성형 AI 경쟁력을 확보하기 위해 오픈 AI 대항마 앤트로픽에 40억달러(약 5조6,000억원)를 추가 투자(2024. 11. 22.)

POINT

- TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 설계한 AI 반도체 칩

- 자사 AI 전용 반도체인 ‘v5p’의 정식 버전을 출시하고 동제품이 탑재된 AI 하이퍼컴퓨터를 구성해 ‘제미나이’를 고도화

-*제미나이(Gemini): 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델

- 최적화된 AI 인프라를 통해 데이터 센터의 스케일업을 지속적으로 추진