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🔮 NVIDIA의 AI 독주, 앞으로는 더 커질까?

johnchung 2025. 6. 22. 19:58

최근 NVIDIA는 AI 덕분에 시가총액 1위 기업으로 올라섰고, 그 배경에는 몇 가지 핵심 전략이 있어요.

NVIDIA 주가
주가추이 제공 인베스팅닷컴

 

📈 1. AI 전용 칩셋: H100 → B100 → Blackwell

NVIDIA는 일반 그래픽카드(RTX)만 파는 게 아니에요.

  • A100: GPT-3 훈련할 때 많이 쓰였던 모델
  • H100: ChatGPT-4에 쓰인 최신 서버용 칩
  • B100 / Blackwell: 2024~25년 출시, H100보다 2배 이상 빠름
  • Grace Hopper: CPU + GPU 통합 AI 칩

💡 이 칩들은 클라우드 서버, 슈퍼컴퓨터, 데이터센터에서 AI 학습용으로 사용됩니다. 일반 소비자는 못 씁니다!

 

🤖 2. AI 슈퍼컴퓨터와 데이터센터 장악

NVIDIA는 단순히 GPU만 파는 게 아니라, 이제는 아예 AI 슈퍼컴퓨터 전체를 구성해서 기업에 팝니다.

  • DGX 시스템: H100 수십 개를 묶은 AI 서버 팩
  • NVIDIA SuperPOD: 세계에서 가장 빠른 AI 클러스터 중 하나
  • AI 클라우드 업체와 협업: Microsoft Azure, Google Cloud, AWS 등과 직접 통합 중

이제는 단순한 부품 회사가 아니라, AI 인프라 플랫폼 기업으로 성장 중이에요.

 

🧠 3. 소프트웨어 생태계도 점령 중

하드웨어뿐만 아니라, AI 소프트웨어도 NVIDIA가 꽉 잡고 있어요.

소프트웨어역할비고
CUDA GPU 연산 API 모든 AI 프레임워크의 핵심
cuDNN 딥러닝 최적화 라이브러리 PyTorch, TensorFlow에서 필수
TensorRT 추론 최적화 AI 서비스 배포에 활용
NeMo / BioNeMo LLM(대형 언어 모델) 훈련 플랫폼 기업용 GPT 개발 가능
Omniverse AI 기반 디지털 트윈, 3D 시뮬레이션 제조/로보틱스에 활용
 

💡 이제는 “AI로 뭐 하겠다” 싶으면, 자연스럽게 NVIDIA 도구부터 쓰게 되는 상황이에요.

 

📊 4. NVIDIA의 주가 & 산업 영향력도 급상승

  • 2023~2024: 매 분기 매출이 AI 서버 판매로 사상 최고
  • 2024년 6월 기준: 시가총액 3조 달러 돌파, Apple, Microsoft도 추월
  • AI 관련 반도체 시장 점유율: 약 80~90% 독점

💡 애플이 스마트폰 혁명을 이끌었듯, NVIDIA는 지금 AI 혁명을 주도하고 있습니다.

 

🚀 요약: NVIDIA, 앞으로는 ‘AI의 인텔’이 될 가능성도

AI를 하려면 결국 “NVIDIA 칩 + CUDA 소프트웨어”가 필요하게 만들어버린 전략.
이게 너무 강력해서 AMD나 Intel이 단기적으로는 따라잡기 어려운 구조가 되었어요.

앞으로 3~5년간은 NVIDIA가 AI 산업을 이끌 거라는 전망이 우세합니다.

 

🧩 정리: AI 시작하려면 무조건 NVIDIA여야 할까?


목적 NVIDIA 필요도 대체가능?
대형 AI 학습 (GPT 훈련 등) 🟥 필수 ❌ 불가능
소형 AI 학습 🟧 권장 🔁 가능 (AMD 등)
모델 추론 (돌리기만) 🟨 유리 ✅ 가능 (Intel, Apple 등)
모바일/앱 AI 🟩 불필요 ✅ CoreML, DirectML 사용

 

추가: AI의 학습 즉 Fine-tuning 은 무엇일까?

 

 
Fine-tuning은 사전 학습된 AI 모델의 가중치를 조정하여 특정 작업이나 도메인에 맞게 최적화하는 과정을 의미합니다. 
즉, 이미 일반적인 지식을 학습한 모델을 특정 분야나 작업에 특화된 정보로 다시 훈련시켜 성능을 향상시키는 방법입니다. 
 
Fine-tuning의 주요 개념:
사전 학습 모델: 대규모 데이터셋으로 훈련된 범용적인 AI 모델 (예: GPT, BERT 등). 
미세 조정 (Fine-tuning): 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞춰 재훈련하는 과정. 
전이 학습 (Transfer Learning): 사전 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 개념. Fine-tuning은 전이 학습의 한 방법. 
 
Fine-tuning의 필요성:
작업 특화:
사전 학습 모델은 일반적인 지식을 가지고 있지만, 특정 분야 (예: 의료, 법률, 금융 등)나 작업 (예: 텍스트 요약, 감정 분석, 기계 번역 등)에 대한 전문성은 부족할 수 있습니다. Fine-tuning을 통해 이러한 전문성을 향상시킬 수 있습니다. 
성능 향상:
특정 데이터셋에 맞게 모델을 조정하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 특히 데이터셋의 규모가 크고 품질이 높을수록 Fine-tuning 효과가 커집니다. 
비용 절감:
처음부터 모든 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 것보다, 사전 학습된 모델을 Fine-tuning하는 것이 계산 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 
새로운 도메인 적응:
새로운 도메인의 데이터로 Fine-tuning하여 해당 도메인에 특화된 모델을 만들 수 있습니다. 
Fine-tuning과 Prompt-tuning 비교:
Fine-tuning:
모델의 가중치를 직접 수정하여 학습하는 방식. 모델의 구조와 파라미터를 변경할 수 있습니다. 
Prompt-tuning:
모델의 가중치는 변경하지 않고, 입력 프롬프트 (입력 텍스트)를 조정하여 원하는 결과를 얻는 방식. 프롬프트를 통해 모델의 동작을 제어합니다. 
Fine-tuning의 예시:
의료 분야:
의료 이미지 분석 모델을 Fine-tuning하여 특정 질병 진단 정확도를 높이는 연구. 
금융 분야:
금융 뉴스 데이터로 Fine-tuning하여 주식 시장 예측 모델을 개발하는 연구. 
챗봇 개발:
특정 분야에 대한 질문 답변 챗봇을 만들 때, 해당 분야의 데이터로 Fine-tuning하여 정확하고 유용한 답변을 생성하도록 하는 연구. 
Fine-tuning을 위한 데이터 준비:
데이터셋 크기:
충분한 양의 데이터가 필요합니다. 너무 적은 데이터로는 Fine-tuning 효과를 얻기 어렵습니다. 
데이터 품질:
데이터의 품질이 중요합니다. 잡음이 많거나 편향된 데이터는 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 
레이블링:
지도 학습의 경우, 데이터에 레이블이 지정되어야 합니다. 
전처리:
데이터를 모델에 적합한 형태로 변환해야 합니다. 
결론:
Fine-tuning은 AI 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 강력한 기술입니다. 사전 학습된 모델을 활용하여 비용과 시간을 절감하고, 특정 분야나 작업에 특화된 성능을 향상시킬 수 있습니다. 

 

 

MORE: What is AI's learning, i.e. Fine-tuning?

Fine-tuning refers to the process of optimizing for a specific task or domain by adjusting the weights of pre-trained AI models.
In other words, models that have already learned general knowledge are retrained with information specific to a specific field or task to improve performance.

Key concepts of Fine-tuning:
Pre-trained models: Universal AI models trained on large datasets (e.g., GPT, BERT, etc.).
Fine-tuning: the process of retraining pre-trained models to specific tasks.
Transfer Learning: the concept of leveraging the knowledge of a pre-trained model for new tasks. Fine-tuning is a method of transfer learning.

Need for Fine-tuning:
Task Specialization:
While pre-learning models have general knowledge, they may lack expertise in specific fields (e.g., healthcare, law, finance, etc.) or tasks (e.g., text summarization, emotion analysis, machine translation, etc.). Fine-tuning can improve this expertise.
Improved performance:
Adjusting the model to a particular dataset can lead to significant performance improvements, especially the larger and higher quality of the dataset, the greater the Fine-tuning effect.
Reduce costs:
Rather than training the model using all the data from scratch, fine-tuning the pre-trained model can save computational cost and time.
New Domain Adaptation:
Fine-tuning can be done with data from a new domain to create a model specific to that domain.
Fine-tuning과 Prompt-tuning 비교:
Fine-tuning:
A way to learn by directly modifying the weight of the model. You can change the structure and parameters of the model.
Prompt-tuning:
A method of adjusting the input prompt (input text) to obtain the desired result without changing the weight of the model. Controls the behavior of the model through the prompt.
Examples of Fine-tuning:
Healthcare:
A study that increases the accuracy of diagnosis of certain diseases by fine-tuning medical image analysis models.
Financial sector:
A study that develops a stock market forecasting model by fine-tuning with financial news data.
Chatbot Development:
When creating a question-answering chatbot for a specific field, a study that fine-tunes with data from that field to produce accurate and useful answers.
Prepare data for fine-tuning:
Dataset Size:
You need a sufficient amount of data. Too little data will make it difficult to achieve the Fine-tuning effect.
Data Quality:
The quality of the data is important; noisy or biased data can degrade the performance of the model.
Labeling:
For supervised learning, the data must be labeled.
Pre-processing:
The data must be transformed into a form suitable for the model.
Conclusion:
Fine-tuning is a powerful technique for optimizing AI models for specific tasks. It can leverage pre-trained models to reduce cost and time, and improve performance specific to a specific field or task.

 

https://johnchung.tistory.com/33

 

💡 요즘 핫 한 AI! 그런데 왜 다들 NVIDIA만 쓸까? GPU 대안은 없을까?

출처: 위키미디어 안녕하세요!요즘 AI가 엄청 뜨겁죠?ChatGPT, 이미지 생성 AI, 음성 비서까지…그런데 이런 AI를 만들고 돌리는 데 **필수적인 게 GPU(그래픽카드)**라는 사실, 알고 계셨나요?오늘은

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