AI 하드웨어 경쟁: NVIDIA 이후의 세계

AI 하드웨어: NVIDIA 이후의 전쟁

NVIDIA가 AI 학습 GPU 시장의 80% 이상을 점유하고 있지만, 도전자들이 속속 등장하고 있습니다.

AMD MI300X: HBM3 192GB로 NVIDIA H100에 도전. 가격 경쟁력이 강점입니다.

Google TPU v5p: 자체 AI 워크로드에 최적화. Gemini 학습에 사용되었습니다.

AWS Trainium 2: Amazon의 커스텀 AI 칩. 클라우드 비용 절감에 초점.

Groq LPU: 추론 속도에 특화된 새로운 아키텍처. 초당 수백 토큰을 생성합니다.

NVIDIA는 Blackwell B200 GPU로 대응하며, H100 대비 학습 성능 4배, 추론 성능 30배를 달성했습니다. CUDA 생태계의 lock-in 효과도 여전히 강력합니다.

삼성전자의 HBM3E, SK하이닉스의 HBM4 개발이 진행 중이며, AI 메모리 시장에서의 한국 기업 지배력은 더욱 강화되고 있습니다.

AI 하드웨어 경쟁은 곧 AI 서비스 비용 하락으로 이어집니다. 이는 더 많은 기업이 AI를 도입할 수 있게 만드는 선순환 구조입니다.