엔비디아 세계 최강 반도체 기업이 만드는 2040 AI 세계

Chapter 1_엔비디아는 어떤 회사인가
반도체 기업 최초 1조 달러 클럽 가입 / 유능한 직원에게 베팅하는 엔비디아 / 우리 회사에 보스는 없다 / TSMC가 보는, 일하지 않는 일본인 / 벌거벗은 임금님이 되지 않도록 / 수많은 제휴와 협업으로 완성되는 엔비디아의 세계 / 폴리곤 그래픽을 그대로 구현한 본사 사옥 지붕

Chapter 2_AI 기술 개발과 각국 기업
2016년, AI 기업으로의 방향 전환 / 영국 ARM 인수 실패 / 혁신적인 아이디어는 영국에서 탄생한다 / 실시간 레이 트레이싱 기술을 개발 / 독일 지멘스와 만드는 디지털 트윈 공장 / 청정에너지 핵융합에 도전 / 핵융합, 불가능한 꿈이 아니다

Chapter 3_세계 반도체 업계의 왕좌에 오르다
뱅크 오브 아메리카의 매그니피센트 7 / 2023년, 세계 반도체 기업 1위로 급부상 / 세계 반도체 기업 연매출 비교 / 공장 유무에 따라 달라지는 관점 / 126%라는 파괴적인 급성장 / 반도체와 AI, 양쪽을 다 갖춘 것이 성장 요인 / AI 기술 개발의 결실

Chapter 4_공장 없이 설계에 특화된 팹리스 기업
1985년부터 등장한 혁신적인 기업들 / 적은 돈으로 시작할 수 있는 비즈니스 / 매출액 상위 10위의 팹리스 기업 / How to make에서 What to make로 / 성장률이 더 높은 팹리스 / 공장에 너무 집착한 일본 / 브랜드를 고집한 것도 실패 요인 / 팹리스 성장을 뒷받침한 VLSI 설계의 교과서 / 팹리스의 최대 장점, 운신의 폭 / 그외의 팹리스 기업들

Chapter 5_반도체란 무엇인가
반도체는 원래 재료 이름 / n형+p형=전류 제어 / 트랜지스터의 탄생 / 트랜지스터 개발 계기 / 집적회로로의 발전 / 영국의 수학자가 고안한 컴퓨터 개념 / 컴퓨터의 보급과 반도체 / 반도체 IC를 사용한 제품 보급 / 전기를 사용하는 모든 제품에 들어가는 반도체 / 모래 속에 있는 실리콘 원료

Chapter 6_주목해야 할 기업과 반도체 공급망
미국은 컴퓨터, 일본은 소형 라디오와 전자계산기 / 메모리를 만드는 데 주력한 일본 기업 / 팹리스, 파운드리, IDM, EMS, 그리고 각국의 기업 / 설계에서 주목받는 EDA 벤더 기업 / 소재와 장비 분야에서도 강한 일본 / 웨이퍼 완성 후 제조는 TSMC로 / 미국은 왜 반도체에 힘을 쏟는가 / 사이버 테러 대책과 대중국 수출규제 강화 / TSMC 유치와 일본 라피더스의 향방

Chapter 7_엔비디아가 주력해온 GPU란 무엇인가
다각형 조합으로 곡선도 자연스럽게 / 색깔 섞기도 결국 곱셈 누적 연산 / 미분 방정식과 복잡한 수치 계산에 강점 / AI에도 활용 가능한 MAC 연산기 / GPU 성능 극대화에 몰두

Chapter 8_창업 이후 엔비디아가 AI에 도달하기까지의 여정
3인의 엔비디아 창업자 / 데니스의 CEO와 젠슨 황 / 힌트가 된 일본의 커다란 파도 / TSMC CEO에게 보낸 편지 / 자동차 대시보드에 도전 / 테그라2 / 그림이 살아 움직이는 Xoom / 저소비전력을 실현하는 테그라2 / 소비전력 최대한 낮추기 / AI의 등장 이후 두 가지 부문으로 변경한 주력 사업 / 데이터센터, 게임 시장, 자동차 부문 등 / 소프트웨어 쿠다의 생태계 구축 / 전기 및 유체역학에 도움이 되는 수치 계산 / 슈퍼컴퓨터 TOP 500 상위 10개사 중 6곳이 채택 / 위력을 발휘하는 슈퍼컴퓨터로의 응용

Chapter 9_확장되는 기술, 각국 기업과 폭넓은 연계
꾸준히 증가하는 엔비디아의 파트너들 / 독일 SAP와의 협업 / 미국 시스코 시스템즈와의 협업 / 유럽 디지털 은행 번크와의 협업 / TSMC의 고객이자 공급사인 엔비디아 / 필요한 모든 솔루션 제공 / 자율주행 시스템의 모든 것을 제공 / 의료·헬스케어용 플랫폼 / 메타버스로의 응용 / 많이 보급될수록 더 잘 팔리는 GPU / 엔비디아의 강점은 플랫포머 / 고객이 원하는 기능 구현 / 엔비디아의 토털솔루션 제공 / 엔비디아는 무엇이 다른가? / 엔비디아를 뛰어넘는 기업이 나타날까?

Chapter 10_AI 기술의 진화는 반도체 진화
마이크로소프트가 투자하고 오픈AI가 개발한 챗GPT / 칩의 성능 향상을 이끄는 생성형 AI / 생성형 AI의 시장성 / 요약·번역 용도와 기업용 용도 / 전용 AI에서 범용 AI로 / 일주일 만에 돈 버는 주식거래 기술 / 챗GPT는 범용 AI인가 / 엣지 AI 시장의 확대 / 챗GPT에 물어보다 / 생성형 AI의 활용은 이제부터 / 신입사원 연수에도 활용하는 생성형 AI / AI 어시스턴트로 진화하는 생성형 AI / 환자에게 맞는 최적의 약을 신속 개발 / 뭐든지 학습한다

Chapter 11_과거의 AI, 현실의 AI, 미래의 AI
AI 제대로 이해하기 / AI, 만능열쇠가 아니다 / i am ai로 살펴보는 여러 용도별 AI / 분야마다 있는 AI / 밝은 미래를 반영하는 현실의 AI / AI로 교통체증을 해소하는 신호기 / 어린이 차량 방치 사고 예방 / 개인 맞춤형 의료에 필수적인 AI / 윤리를 바탕으로 한 학습 수행 / 젠슨 황, 10년 단위로 생각하는 사람 / 캘리포니아공대 졸업식 축사에서 말한 미래 지향 / agreement가 아니라 alignment / AI 분야에서 승기를 잡으려면 / 엔지니어를 열광시켜라 / 가족에 감사하고 깊은 애정을 가져라 / 실리콘밸리는 분지 / 세상에서 가장 차별이 없는 지역 / 걷지 말고 뛰어라

에필로그
자료 출처

그동안 시총 1위 자리를 지키던 기업은 마이크로소프트였다. 마이크로소프트는 PC 운영 체제인 윈도우를 내놓으면서 PC 열풍을 이끈 중심 주자였는데, 최근 들어 클라우드 서비스에 주력하며 높은 시가총액을 유지하고 있었다. 몇 년 전에 들은 바에 따르면, 마이크로소프트는 30여 개국 50여 곳에 캠퍼스라 불릴 정도로 넓은 면적의 데이터센터를 두고 있다고 한다. 데이터센터란 서버라 불리는 고성능 컴퓨터를 수백 대, 수천 대 설치한 곳을 말한다. 마이크로소프트는 자체 선박으로 광섬유 케이블을 설치해 전 세계의 수많은 컴퓨터를 연결한 클라우드 컴퓨터 서비스를 제공하고 있다. 이제 단순히 윈도우만 파는 회사가 아니라는 얘기다. 그런데 이런 마이크로소프트를 누르고 세계 정상에 올라선 엔비디아는 도대체 어떤 기업일까?
_제1장 엔비디아는 어떤 회사인가

제조 관련 소프트웨어를 개발하는 독일의 글로벌 그룹 지멘스는 엔비디아의 GPU에 주목했다. 지멘스의 소프트웨어는 CAD(컴퓨터 지원 설계)로 영상을 만들어 낼 수는 있었으나, 컴퓨터 그래픽 영상이라는 티가 너무 많이 나서 사실적이지는 않았다([자료 2-2] 위). 소프트웨어를 아무리 파고들어도 시뮬레이션 속도에 한계가 있었기 때문이다. 그러자 지멘스는 계산 속도가 빠른 하드웨어, 즉 GPU를 컴퓨팅 리소스로 만드는 편이 더 빠르겠다고 판단했다.
_제2장 AI 기술 개발과 각국 기업

일본은 팹리스와 파운드리라는 분업화 흐름에 전혀 동참하지 못했다. 팹리스의 성장률이 더 높다는 데이터를 보았을 텐데도 IDM 방식에 강한 집착을 보였다. 필자도 “세계는 그럴지 몰라도 일본에는 일본만의 방식이 있다”라는 말을 귀에 못이 박힐 정도로 들었다. 그 결과 많은 일본 반도체 업체가 계속 뒤처지고 있다는 사실을 눈치채지 못했다. 공장 소유에 너무 매달린 탓에 유지 비용을 감당하지 못해 공장을 처분하는 방향으로 구조조정을 하기 시작했다. 반도체의 가치가 설계 쪽으로 옮겨가고 있다는 사실을 알면서도 왜 공장에 계속 집착했는지 하는 점이 최대 의문으로 남는다.
_제4장 공장 없이 설계에 특화된 팹리스 기업