엔비디아 복호화 AI왕 주가 급등 비결 6가지 핵심 포인트 240% (1부)

NVIDIA 스토리

머리말

'생성 AI 원년'으로 꼽히는 2023년, 기술 대기업들은 다음과 같은 AI 무기를 잇달아 출시했다. 마이크로소프트 코파일럿, 빙, 구글 제미니, 아마존 베드록…, Elon Musk조차도 Tesla 전기 자동차를 만드는 슈퍼 두뇌로 발표했습니다.도장 슈퍼컴퓨터, AI는 거대 기술 기업을 위한 새로운 게임을 열었습니다.
속담처럼, 전쟁 중에 가장 수익성이 좋은 사람들은 골드러시 시대에 가장 수익성이 높은 사람들은 삽 판매자였습니다.
이것이 현재 NVIDIA Huida의 존재입니다.

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삽(GPU) 구매를 서두르는 거대 기술 기업들

가장 강력한 AI 무기 딜러: NVIDIA

최근에 이 사진을 다들 보셨을 거라 믿습니다!
NVIDIA의 현재 시장 가치는 오른쪽에 있는 세계적으로 유명한 8개 반도체 회사의 합과 같습니다.!
2023년에는NVIDIA 주가 급등 239% ,
시가총액도 이런 AI 열풍을 이용해 아마존과 알파벳(구글의 모회사)을 제치고 시가총액 기준으로 마이크로소프트와 애플에 이어 미국 3위 기업이 됐다.

도대체 NVIDIA가 왜 있는 걸까요?

NVIDIA의 주요 제품인 GPU는생성적 AI(GenAI) 훈련 필요한 무기.
더 빠른 컴퓨팅 성능과 더 짧은 교육 시간으로 인해 기술 회사는 컴퓨팅 성능 없이는 살아갈 수 없습니다.

그런데 GPU란 정확히 무엇입니까? NVIDIA에는 다른 경쟁자가 없나요? 이 회사의 특별한 점은 무엇입니까? 

오늘은 여러분과 공유해 볼까요 엔비디아 후이다당신의 이야기!

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1분밖에 시간이 없다면 3가지 테이크아웃

1. NVIDIA의 GPU 기술:

NVIDIA는 강력한 GPU 기술로 시장을 장악하고 있습니다. 특히AI와 게임 분야를 장악하라.

지포스 시리즈 GPU 게임 그래픽의 정교함을 향상시켰으며,
텐서 코어이를 통해 AI 모델의 훈련 및 학습 속도가 크게 향상될 것입니다.
그리고 일치 CUDA 플랫폼GPU의 적용 범위를 확장합니다.

2. AI 열풍:

생성 AI가 폭발적으로 증가하면서 NVIDIA의 GPU는 AI 모델 훈련을 위한 핵심 도구가 되었습니다.
Microsoft, Google, AWS와 같은 거대 기술 기업들은 AI 컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 NVIDIA의 GPU를 사용하기 위해 서두르고 있습니다.
동시에 빠르고 효율적인 교육을 위해 NVIDIA 칩을 사용하는 수천 개의 AI 스타트업이 시장에 나와 있습니다.AI의 물결은 NVIDIA의 시장 가치를 크게 증가시켰습니다.

3. GPU 외에도 NVIDIA는 훌륭한 비즈니스 모델을 가지고 있습니다.

NVIDIA는 순수 GPU 공급업체에서종합 시스템 제공업체.
훈련에 필요한 데이터센터 기술 Spectrum-X부터 훈련 플랫폼 Hopper, 운영 플랫폼 Blackwell까지 완벽한 AI 솔루션을 제공함으로써,기업에 종합 솔루션 판매.

NVIDIA는 수많은 개발자와 기업 고객을 끌어들이는 강력한 플랫폼 생태계를 구축했습니다.
영향력과 규모를 최대한 활용하는 것이 NVIDIA의 지속적인 경쟁 우위의 비결입니다.

NVIDIA 창립 배경

NVIDIA는 설립된 지 30년이 넘었습니다.다음은 NVIDIA의 성장 역사를 10년 단위로 분석해 보겠습니다..

휴대용 게임부터 우주 화성 시뮬레이션까지 30년을 거쳐 마침내 인공 지능에 도달했습니다.

1990년대: 컴퓨터 게임 산업에 집중

NVIDIA는 1993년 Jensen Huang, Chris Malachowsky 및 Curtis Priem이 공동 창립한 회사로 처음부터 게임 그래픽을 더욱 세련되고 아름답게 만드는 데 중점을 두었습니다.그래픽 처리 장치(GPU)
(걱정하지 마세요. GPU가 무엇인지 나중에 설명하겠습니다!)
설립 첫 해에 세쿼이아캐피탈 등 벤처캐피털로부터 2000만 달러의 투자를 유치했고, 설립 6년 만에 성공적으로 상장됐다.

2000년대: 게임 외에 화성 시뮬레이션, 자동차용 칩도 만들어야 함

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2000년대에 NVIDIA가 화성을 시뮬레이션하는 장면을 찾을 수 없어서 XD 대신 AI를 사용하여 회로도를 생성했는데 정말 현실적이었습니다! !

이 기간 동안 NVIDIA는 게이밍 칩의 주요 공급업체로서의 입지를 확고히 한 후 다음과 같은 활동을 시작했습니다.자동차 산업은 물론 우주 공간까지 촉수를 확장하세요!
2003년에 NVIDIA는 다양한 Audi 자동차의 그래픽 칩 공급업체가 되어 고품질 이미지 디스플레이를 갖춘 차량 내 네비게이션 시스템을 지원했습니다.
동시에 NVIDIA는 NASA와도 협력하여그래픽 처리 기술은 우주비행사가 가상 화성에서 훈련할 수 있도록 현실적인 화성 환경을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.

2010년대: GPU는 인공지능 훈련에 완벽합니다!

NVIDIA의 핵심 사업은 원래 게임용 GPU였지만 사람들은 GPU의 '멀티 코어' 특성으로 인해 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어 빠른 병렬 컴퓨팅이 필요한 작업에 매우 적합하다는 것을 점차 알게 되었습니다. 그 중 하나는 바로 AI 훈련입니다!

인기 있는 과학 교실:

  • 병렬운전이란?

한 명의 셰프가 처음부터 끝까지 요리를 담당하는 대신 여러 명의 셰프가 다양한 요리를 담당하는 중앙 주방이 있어 식사가 더 빨리 완료될 수 있다고 상상해 보세요.
GPU의 "멀티 코어" 구조는 이 "멀티 셰프" 주방과 같습니다.여러 컴퓨팅 작업을 병렬로 처리하고 전체 속도를 높이는 능력이 병렬 컴퓨팅의 개념입니다.

  • 병렬컴퓨팅과 AI 인공지능은 어떤 관계가 있나요?

병렬 연산은 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있으며, AI를 훈련할 때 AI가 빠르게 학습할 수 있도록 많은 양의 데이터 계산도 필요하므로 병렬 연산을 사용하여 AI를 훈련할 수 있습니다!

CUDA 플랫폼

NVIDIA는 인공지능 교육 외에도 2006년에 CUDA 플랫폼(Unified Computing Device Architecture)도 개발했습니다.GPU가 그래픽 처리뿐만 아니라 비그래픽 계산도 수행하도록 하세요.

CUDA 플랫폼이란 무엇입니까?

계속해서 주방에 비유해 보겠습니다.

GPU는 요리사로 구성된 팀입니다. 원래는 감자튀김이나 생선 튀김과 같은 특정 요리를 요리하는 일을 담당했던 요리사입니다.
CUDA는 주방 관리 시스템으로,이 요리사를 더욱 다재다능하게 만드십시오.:
CUDA를 사용하면 요리사는 자신이 잘하는 요리를 요리할 뿐만 아니라 동시에 다른 요리 작업도 처리할 수 있습니다.
야채 자르기, 젓기, 수프 만들기 등

2020년대: GPU 노력의 30년, 인공 지능에서 유익한 결과 수확

2022년,OpenAI가 ChatGPT가 10,000개의 NVIDIA GPU에 대한 훈련 결과라고 발표했을 때나중에 Microsoft 및 Google과 같은 거대 기술 기업은 AI를 더욱 강력하게 훈련하기 위해 NVIDIA 칩을 서둘러 구매했습니다(투자자들은 NVIDIA 주식 XD를 구매하기 위해 몰려들었습니다).
이는 또한 시작 부분의 뉴스를 설명합니다. 2023년에 NVIDIA 주가는 239%만큼 상승할 수 있으며, 시장 가치가 Amazon 및 Alphabet을 추월한 이유 중 하나입니다.

엔비디아 비즈니스 모델

NVIDIA 비즈니스 모델의 비결은 무엇인가요?

NVIDIA의 30년간의 위대한 업적을 살펴본 후, NVIDIA의 비즈니스 모델에 대해 이야기해보겠습니다!

2016년 4월 NVIDIA 투자자 관계 컨퍼런스에서 Jensen Huang은 다음과 같이 언급했습니다.
NVIDIA의 비즈니스 모델은 주로 두 가지 핵심 요소에 의해 주도됩니다.
"플랫폼 및 생태계" 및 "레버리지 및 규모 효과".

플랫폼과 생태계

이 모델의 핵심은 개발자를 유치하고 사용자를 NVIDIA 생태계에 머물게 하는 플랫폼을 만드는 것입니다.

그렇다면 NVIDIA는 생태계를 어떻게 구축합니까?

  1. 개발자 끈기를 높이기 위한 추가 도구를 제공합니다.
    NVIDIA는 GameWorks SDK(게임 개발자가 NVIDIA의 GPU를 활용하여 게임 그래픽을 더욱 세련되고 사실적으로 만드는 데 도움이 되는 도구)와 같은 간단한 도구를 제공하여 개발자 게임의 품질을 향상시킵니다.
  2. 시장 범위 확장 및 더 많은 고객 유치:
    NVIDIA는 딜러와 협력하여 GeForce GPU(컴퓨터 그래픽을 더 매끄럽게 만들고 더 나은 게임 경험을 제공할 수 있는 GPU)를 게이머에게 판매함으로써 시장 영향력을 확대합니다.
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NVIDIA의 제품 선순환: 기술 진보는 더 많은 사용자와 개발자를 끌어들이고, 거대한 사용자 기반을 형성하며, 이는 결국 기술 혁신과 시장 확장을 촉진합니다.
  1. 폐쇄 루프 생태계 만들기:
    GameWorks SDK를 사용하여 개발자가 개발한 게임은 GeForce GPU에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 원활한 게임 경험은 더 많은 플레이어의 구매를 유도하고 더 많은 개발자가 NVIDIA 플랫폼을 사용하도록 유도합니다.지속적인 추진력으로 선순환을 형성합니다.

이 모델은 NVIDIA가 자율 주행, 데이터 센터 등 다른 분야에도 복사했습니다.

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활용 및 확장 효과

이 모델의 본질은 동일한 기술의 활용을 극대화하고 동일한 핵심 기술을 다른 시장에 적용하는 것입니다.
효과적인 규모와 비용 공유를 달성할 수 있습니다.

NVIDIA가 레버리지 효과를 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

  1. 다중 시장 애플리케이션:

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NVIDIA는 동일한 GPU 아키텍처를 다양한 시나리오에 적용합니다.
예를 들어 GeForce는 게임에, Quadro는 사무실에, Iray는 가상 현실(VR)에, DRIVE는 자율 주행에, A100과 H100은 데이터 센터에 집중합니다.

  1. 비용을 절감하다:

NVIDIA는 여러 시장에서 동일한 기술 아키텍처를 사용함으로써 R&D 비용을 분산하고 제품의 단가를 낮출 수 있습니다.

  1. 다양한 시장은 자체 생태계를 구축했습니다.

각 시장에는 고유한 요구 사항과 애플리케이션이 있습니다. 이러한 요구 사항에 맞는 제품을 개발함으로써 NVIDIA는 점차적으로 각 시장에 맞는 생태계를 형성할 것입니다.

이 두 가지 핵심 비즈니스 모델은 NVIDIA를영구 운동 기계 작동,
보다 발전된 GPU 컴퓨팅 기술 개발에 집중할 수 있지만, 좋은 비즈니스 모델과 생태계를 구축하면 NVIDIA가 수익성과 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

NVIDIA의 세 가지 주요 제품 라인 소개

그렇다면 NVIDIA는 GPU를 판매하는 것만으로 그렇게 강력합니까?

앞서 언급했듯이 NVIDIA의 주요 초점은 강력한 그래픽 처리 장치(GPU)입니다.
이러한 GPU는 게임, 인공지능 훈련, 대용량 데이터 처리 등 다양한 목적으로 사용됩니다.

이제 NVIDIA의 주요 기능을 간단히 소개하겠습니다.세 가지 주요 제품 라인:

1. GeForce 시리즈 게이밍 GPU

오늘날의 온라인 게임이 점점 더 현실적으로 변하는 이유는 무엇입니까? 현장에 있는 듯한 느낌은 어디서 오는 걸까요?

NVIDIA의 GeForce GPU 시리즈는 이러한 유형의 게임에 적합합니다.핵심 원동력!
GeForce 시리즈 GPU는 특별한 그래픽 처리 기술을 사용하여 게임 그래픽을 더욱 빠르고 아름답게 만듭니다.
빛과 그림자 효과가 더욱 사실적입니다. 예를 들어, 레이싱 게임을 플레이할 때 GeForce RTX의 레이 트레이싱 기능을 통해 생성된 햇빛이 자동차 창문에 반사되는 것을 볼 수 있습니다!

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2. AI GPU 그래픽 프로세서

현재 ChatGPT 로봇이 왜 그렇게 강력한가요? 사진을 인식하고 명령을 이해하며 메모리와 개인 설정을 동시에 가질 수 있나요?

이 로봇들 중주요 원동력NVIDIA의 AI GPU 프로세서 H100입니다.
(이 유형의 프로세서는 이전 단락에서 언급한 AI 훈련에 사용되는 GPU입니다!)

H100 프로세서에는 800억 개의 트랜지스터가 있어 AI가 데이터를 더 빠르게 학습하고 처리할 수 있습니다.
예를 들어 ChatGPT에 정보 검색을 요청하면 NVIDIA AI GPU의 강력한 지원 덕분에 원하는 정보를 빠르게 검색하고 컴파일할 수 있습니다.

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3. Arm 아키텍처 CPU

먼저 ARM 아키텍처가 무엇인지 설명해보자.
ARM 아키텍처의 설계는 컴퓨터 프로세서보다 전력을 더 절약하고 오래 지속되므로 요구 사항에 적합합니다.장시간 실행되는 휴대용 장치:휴대폰, 태블릿, 스마트 시계 등

그렇다면 NVIDIA의 Arm 아키텍처 CPU의 장점은 무엇일까요?
NVIDIA의 최신 프로세서 Grace를 예로 들어 보겠습니다. Grace는 인공 지능을 위해 특별히 설계된 프로세서로 컴퓨터의 컴퓨팅 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

예: AI 모델을 교육할 때 Grace는 대량의 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 교육 시간을 단축하며 작업 중에 전력을 덜 소비할 수 있습니다.

이러한 유형의 CPU는 위에서 언급한 GeForce 시리즈 GPU와 함께 작동하여 사진을 보다 원활하게 실행할 수도 있습니다. 동시에 Grace CPU는 슈퍼컴퓨터를 더 빠르고 전력 효율적으로 만들 수도 있습니다.많은 과학 실험실에서는 Grace CPU를 사용하여 매우 다재다능한 슈퍼컴퓨터를 구축합니다!

엔비디아 고객

NVIDIA 자금 제공자 아버지: NVIDIA 제품을 구매하는 사람은 누구입니까?

위의 제품 소개를 읽고 나면 어떤 회사가 NVIDIA 제품을 찾고 싶어할지 추측하는 것이 어렵지 않을 것입니다!

NVIDIA의 주요 고객 그룹은 다음 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 거대 기술 기업

AWS(Amazon Web Service), Meta, Microsoft, Google 등의 고객

이러한 대규모 고객은 NVIDIA 제품으로 무엇을 합니까?

  • AWS NVIDIA의 GPU 기술을 사용하여 클라우드 컴퓨팅 성능을 개선하고 AI 훈련 및 배포 속도를 높이며 AWS 고객이 보다 효율적인 클라우드 서비스를 사용할 수 있도록 합니다.
  • 메타 24,000개 이상의 NVIDIA H100 GPU를 사용하여 차세대 대형 언어 모델 Llama 3을 훈련합니다.
  • 마이크로소프트 NVIDIA GPU를 사용하여 Azure AI 제품의 작동을 가속화하세요. Microsoft 고객이 Azure에서 자체 AI를 더 쉽게 개발할 수 있도록 하세요.

수익 공유: FAANG(Apple 제외)이 NVIDIA를 가져옴 40% 수익!

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2023년에 NVIDIA H100 칩을 구매하는 고객. Microsoft와 Meta는 정말 큰 금융 기관입니다!

2. 인공지능 AI 스타트업

다음과 같은 고객 OpenAI, DeepMind, Anthropic 및 Cohere 기다리다.

이들 회사는 주로 NVIDIA GPU를 사용합니다.인공지능 모델의 훈련 및 적용.
예를 들어:

  • OpenAI는 훈련을 위해 NVIDIA GPU를 사용합니다. 자연어 처리를 위한 ChatGPT;
  • DeepMind는 훈련에 NVIDIA GPU를 사용합니다. AlphaGo의 바둑 게임;
  • Anthropic은 안전한 AI 시스템을 훈련하는 데 사용됩니다…

이러한 훈련에는 많은 컴퓨팅 성능이 필요하며, NVIDIA의 GPU는 인공 지능에 적합한 효율적인 컴퓨팅을 제공하여 AI 훈련의 속도와 효율성을 향상시킵니다.

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2024년 4월 25일, NVIDIA CEO Jensen Huang은 많은 기대를 모았던 DGX H200 슈퍼컴퓨터(가장 발전된 Tensor Core GPU 탑재)를 OpenAI에 직접 전달했습니다.

3. 자율주행차 회사

다음과 같은 고객테슬라기다리다.
예: Tesla의 Autopilot 시스템은 NVIDIA의 GPU를 사용하여 대량의 데이터를 처리합니다.교통 데이터를 빠르게 분석하고 운전 결정을 내려 안전하고 정확한 자율 주행을 보장합니다.

NVIDIA의 탄탄한 금융 후원자에 대해 읽은 후에는 NVIDIA의 시장 가치가 급등한 이유를 이해하는 것이 어렵지 않을 것입니다. 이는 모든 기술 거대 기업이 이 AI 전쟁에서 눈을 떴고 제품을 최적화하고 고객을 유지하기 위해 필사적으로 GPU를 구입하고 있기 때문입니다. .

이 내용을 보면 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

NVIDIA의 GPU에는 경쟁업체가 없나요?
제가 구입할 수 있는 다른 회사의 GPU는 없나요?

이 회사는 너무 강해서 앞으로도 항상 직면하게 될 위험이 있지 않습니까?
현재의 리더십 위치를 유지하기 위해 다음에 무엇을 할 예정입니까?

NVIDIA는 오랜 역사와 상대적으로 복잡한 제품 라인을 보유하고 있기 때문에
모든 사람에게 편안하고 몰입하기 쉬운 독서 경험을 제공하기 위해 기사를 두 부분으로 나누기로 결정했습니다.

위에 궁금한 사항이 있으시면 잠금을 꼭 기억해주세요 호건 & 웨이블렛 팬,
우리는 Computex 열풍을 타고 계속해서 흥미로운 NVIDIA 스토리를 제공할 것입니다.
이 글이 도움이 되셨다면, 멋진 NVIDIA 복호화(2부)를 계속해서 확인해 보시기 바랍니다!

마지막으로 이 기사의 세 가지 핵심 사항을 검토해 보겠습니다.


3가지 시사점

1. NVIDIA의 GPU 기술:

NVIDIA는 특히 AI와 게임 분야에서 강력한 GPU 기술로 시장을 장악하고 있습니다.
GeForce 시리즈 GPU는 게임 그래픽의 정교함을 향상시키는 반면 Tensor 코어는 AI 모델의 훈련 및 학습 속도를 크게 높이고 CUDA 플랫폼과 결합하여 GPU 애플리케이션의 범위를 확장합니다.

2. AI 열풍:

생성 AI가 폭발적으로 증가하면서 NVIDIA의 GPU는 AI 모델 훈련을 위한 핵심 도구가 되었습니다.
Microsoft, Google, AWS와 같은 거대 기술 기업들은 AI 컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 NVIDIA의 GPU를 사용하기 위해 서두르고 있습니다.
동시에 빠르고 효율적인 교육을 위해 NVIDIA의 칩을 사용하는 수천 개의 AI 스타트업이 시장에 나와 있습니다. AI의 물결은 NVIDIA의 시장 가치를 크게 증가시켰습니다.

3. GPU 외에도 NVIDIA는 훌륭한 비즈니스 모델을 가지고 있습니다.

NVIDIA는 순수 GPU 공급업체에서 종합 시스템 공급업체로 변모했습니다.
훈련용 데이터센터 기술 Spectrum-X, 훈련 플랫폼 Hopper, 운영 플랫폼 Blackwell까지 완전한 AI 솔루션을 제공함으로써 Total Solutions를 기업에 판매합니다..

NVIDIA는 수많은 개발자와 기업 고객을 끌어들이는 강력한 플랫폼 생태계를 구축했습니다.
잠재력을 최대한 활용하고 규모를 확장하는 것이 경쟁 우위를 지속적으로 유지하는 NVIDIA 능력의 비결입니다.

 

다음 글에서 계속…

 

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