AMD가 엔비디아를 인공지능(AI) 강국으로 만들 수 있을까요?
레오 선(Leo Sun) – 2024년 2월 23일 오전 6시 24분
AMD는 Nvidia에 도전하기 위해 데이터 센터 GPU를 출시하고 있습니다.
AMD는 더 저렴한 칩으로 틈새시장을 개척할 수 있습니다.
그러나 AMD는 아마도 곧 Nvidia를 AI 킹핀으로 추월하지는 않을 것입니다.
약체 칩 제조업체는 AI 시장에서 고성장 틈새시장을 개척할 수 있을 것입니다.
엔비디아(NVDA 16.40%)는 기계 학습 및 인공지능(AI) 작업을 위한 고급 데이터 센터 GPU를 개발하여 지난 2년 동안 고속 성장 주식으로 만들었습니다.
ChatGPT의 개발자인 OpenAI, 마이크로소프트, 알파벳의 구글, 아마존 등 세계 유수의 AI 기업들이 모두 엔비디아 GPU를 사용합니다.
엔비디아의 선두주자 우위와 의미 있는 경쟁자들의 부족은 인공지능 시장의 확장으로부터 이익을 얻는 가장 쉬운 방법들 중 하나였습니다.
하지만 게임용 GPU 시장에서 엔비디아의 가장 큰 경쟁자인 AMD (10.70%)도 인공지능 시장으로 시선을 돌리고 있습니다. AMD가 결국 인공지능 칩의 선두주자로서 엔비디아를 끌어내릴 수 있을까요?
AMD와 엔비디아의 경쟁
AMD는 2006년 ATI를 56억 달러에 인수하면서 GPU 시장에 뛰어들었습니다.
이후 ATI의 라데온 브랜드를 확장하여 게임용 PC용 개별 GPU에서 엔비디아에 도전장을 내밀었고, 이 기술을 활용하여 CPU와 GPU를 하나의 다이에 묶는 APU를 PC와 게임 콘솔용으로 만들었습니다.
CPU 시장에서 인텔(INTC -1.13%)에 도전하는 자사의 접근 방식을 반영한 AMD의 엔비디아에 대한 주요 전략은 시장 리더의 칩보다 저렴한 칩을 지속적으로 판매하는 것이었습니다.
AMD의 GPU는 종종 엔비디아의 칩에 필적하는 게임 성능을 제공할 수 있었지만, 효율성이 떨어지는 디자인을 사용했기 때문에 일반적으로 더 많은 전력을 소비했습니다.
존 페디 리서치(Jon Peddie Research)에 따르면 엔비디아(Nvidia)는 지난해에도 이산 GPU 시장의 약 80%를 점유한 반면 AMD는 17%의 점유율로 1위를 유지했습니다.
나머지 작은 점유율은 인텔(Intel)이 차지하며 2022년 이산 GPU 시장으로 돌아왔습니다.
엔비디아는 지난 10년 동안 자체 실수를 통해 PC CPU 시장의 상당 부분을 AMD에 넘겨준 인텔과 같은 실수를 하지 않았습니다. 대신 엔비디아는 저가 게이머를 겨냥한 저렴한 칩으로 AMD를 막았습니다.
AI 시장에서 AMD의 장점
대부분의 칩을 자체 파운드리에서 생산하는 인텔과 달리 AMD와 엔비디아는 모두 팹리스 칩 제조업체로, 계약 칩 제조업체인 대만 반도체 제조(TSM 2.98%)에 생산을 아웃소싱합니다.
따라서 이들의 칩 설계(크기와 전력 효율 측면)는 결국 TSMC의 기술적 한계에 제약을 받습니다.
이러한 제약은 AMD가 데이터 센터용 동등한 GPU로 엔비디아를 따라잡는 것을 더 쉽게 만들 수 있습니다.
AMD는 2017년에 인스팅트 GPU의 첫 번째 배치(MI6, MI8 및 MI25)를 출시했으며 그 후 몇 년 동안 더 많은 7 나노미터 및 6nm MI 칩을 출시했습니다.
최신 업계 벤치마크에서 자사의 최상위 MI300X는 실제로 생성 AI 작업을 처리하는 데 널리 사용되는 엔비디아의 H100을 원시 처리 능력과 메모리 대역폭 측면에서 능가합니다.
더 중요한 것은 데이터 센터 운영자가 실제로 4개의 MI300 GPU를 단일 H100 GPU 가격으로 구입할 수 있다는 것입니다. Nvidia는 수요를 충족할 수 있는 충분한 칩을 제공하기 위해 고군분투하고 있기 때문에 비용이 40,000달러가 넘습니다.
Nvidia는 H100이 최적화된 소프트웨어에서 실행될 때 여전히 MI300X보다 성능이 뛰어나다고 주장하지만, 막대한 가격 차이, 좁은 성능 차이, 지속적인 공급망 제약으로 인해 더 많은 고객이 AMD로 향하게 될 수 있습니다.
AMD는 자체 틈새 시장을 개척할 수 있는 좋은 위치에 있습니다
Microsoft, Meta Platforms, Oracle, Dell 및 Hewlett Packard Enterprise와 같은 기술 대기업은 이미 Nvidia의 칩에 대한 비용 효율적인 대안으로 Instinct GPU를 테스트하거나 실행하고 있습니다.
AMD는 또한 인텔의 제온 CPU와 경쟁하는 Epyc 서버 CPU와 (자일링스 인수를 통해) 프로그래밍 가능한 칩을 판매합니다.
이 칩들을 데이터 센터를 위한 비용 효율적인 패키지로 인스팅트 GPU와 번들링 할 수 있습니다.
1월 AMD의 4분기 컨퍼런스 콜에서 CEO 리사 수(Lisa Su)는 자사의 MI300 배포가 "가속화되고 있다"며 회사 역사상 "어떤 제품보다 가장 빠른 매출 증가"가 될 것이라고 말했습니다.
수는 또한 AMD의 데이터 센터와 임베디드 칩(Epyc, Instinct, Xilinx 및 게임용 APU 포함)을 합친 매출이 2023년 12억 달러 증가했으며 연간 매출의 50% 이상을 차지했다고 지적했습니다.
이러한 건전한 성장률은 AMD가 AI 시장에서 고성장 틈새시장을 개척할 수 있음을 시사합니다.
카운터포인트 리서치에 따르면 글로벌 데이터 센터 CPU 시장에서 AMD의 점유율은 이미 2021년 12%에서 2022년 20%로 성장했으며 리사 수(Lisa Su)는 지난해 인터뷰에서 약 25%까지 상승한 것으로 추정했습니다.
하지만 실제로 Nvidia를 AI 리더에서 끌어내릴 수 있을까요?
AMD의 Instinct 사업은 향후 몇 년 동안 확장될 가능성이 높지만, 아마도 엔비디아를 제치고 시장 1위를 차지하지는 못할 것입니다.
엔비디아가 공급망 제약을 해결함에 따라 가격이 안정화되어야 하며, 많은 데이터 센터 운영자들은 단일 공급업체에 전념하는 대신 두 경쟁사와 자사의 제1자 칩 제조 사업부의 칩을 혼합하여 사용할 수 있습니다.
그래서 게임용 GPU와 데이터센터용 GPU 시장으로 확장한 것처럼 AMD도 AI 시장에서 고성장 틈새를 개척할 것이라고 생각합니다.
하지만 그것이 엔비디아를 대신해 AI 킹핀이 될 것이라고는 생각하지 않습니다.