PC 게임을 좋아한다면 엔디비아 로고 한 번쯤은 보았을 것입니다. 그동안 고성능 그래픽 카드는 게임을 즐기기 위한 필수적인 부품으로만 여겨왔지만 근래에는 게임 외에 가상화폐, 메타버스, 자율주행 연산까지 다양한 곳에서 범용적으로 사용되고 있습니다. GPU는 단순 연산 작업에서 CPU 보다 효율성이 좋고, 모바일 환경, 인공지능 및 메타버스, 자율주행까지 4차 산업 혁명에서 없어서는 안 되는 핵심 부품으로 자리 잡고 있습니다. 이런 엔비디아의 성공 스토리에는 창업자 젠슨 황있습니다.
역사
대만에서 미국으로 이주하게 된 어린 소년. 젠슨 황은 아시안이라는 이유로 인종차별로 힘든 시간을 보내왔지만, 영특했던 그는 오리건 고등학교를 졸업 후, 오리건 주립대학에서 전자공학을 전공하고 스탠퍼드 대학원에서 박사 학위까지 취득합니다. 대학 졸업 이후 에는 AMD에서 CPU를 설계하다가 1993년 동료들과 엔비디아를 설립하여 그래픽 카드(VGA)를 개발합니다.
당시의 컴퓨터는 사무 관련 업무용으로 사용되었지만, 다가올 미래에는 오피스 업무뿐만 아니라 멀티미디어, 게임, 영상 등, 더 많은 영역에서 폭넓게 사용될 것이라고 생각했습니다. 젠슨 황은 VGA를 GPU 그래픽 처리장치로 명칭을 변경하고, CPU만큼이나 중요한 부품이라는 것을 강조하였습니다.
차츰 3D 게임 시장의 규모가 커짐에 따라 엔비디아의 그래픽카드 지포스는 소비자들에게 큰 호응을 불러일으키며, 동시에 엔비디아도 폭발적인 성장을 하게 됩니다. GPU 분야가 각광을 받기 시작하면서 많은 경쟁자들이 생겨났고, 도전장을 내민 기업들이 생겨나기 시작했습니다. 하지만 후발 주자로서 엔비디아를 상대로 GPU 시장을 탈환한다는 것은 쉬운 일이 아니 였으며, 동종 업계 1인자가 된 지포스는 지금도 경쟁자를 찾아보기 힘들 만큼, 인지도와 기술면에서 인정받고 있습니다.
위기와 극복
2008년 세계 금융위기 발생으로 엔비디아도 큰 타격을 입게 되고, 경제적 혼란으로 주력 상품인 GPU 매출 하락을 피할 수는 없었습니다. 이때 젠슨 황은 스스로 자처하여 연봉을 1달러로 동결하고, 임원들의 연봉을 삭감하는 등 경제적 위기에 필사적으로 대응하였습니다. 하지만 어려운 시기에도 인재 영입에는 투자를 아끼지 않고, 기술 경쟁력을 확보하기 위한 노력을 아끼지 않았습니다.
회사의 성장은 젠슨 황의 리더십이 있었기에 가능했습니다. 직원 및 고객들과 소통을 통해 의견을 경청하고 받아들였으며, 고객사인 게임 회사들에게 지원을 아끼지 않았습니다. 엔비디아의 가장 강력한 역량은 직원들을 파견하여 현장에서의 경험으로 향후 출시할 제품들을 지속적으로 업그레이드하여, 서로 도움을 주는 존재로서 발전해 나가는 전략을 펼쳤습니다.
새로운 변화
기술의 발전으로 인해 IT 시장에서는 새로운 변화의 바람이 불게 됩니다. 2007년 애플은 아이폰을 출시하면서, 시장의 판도를 바꿔 놓은 것입니다. PC에서 모바일로 세상은 빠르게 변화했을 뿐 아니라, 미래에는 PC가 사라질 수도 있다는 전망까지 나오기 시작하였습니다. 손 안의 PC라고 불리는 스마트 폰에는 작고, 가벼우며 발열이 적은 CPU가 필요했습니다. 이 당시 애플은 스마트폰에 들어갈 주요 부품의 집약체인 모바일 AP를 핵심 부품으로 사용하게 됩니다.
모바일 AP란, 애플리케이션 프로세서라고 부르며, CPU, GPU, 캐시 메모리, GPS 모듈 등 앱 구동을 위한 핵심 부품들을 하나의 칩에 적용한 스마트 폰의 두뇌라고 불리는 시스템 반도체입니다. 이때 애플이 선택한 ISA는 X86 아키텍처에 비해, 상대적으로 가벼운 ARM을 선택하면서, 인텔은 모바일 시장 주도권을 빼앗기게 되었습니다.
4차 산업의 기대주
세상은 또 한 번의 변화를 겪게 되는데요. AI가 세상에 공개되면서 무한 연산에 가까운 머신러닝의 중요도가 올라가게 되면서 CPU의 처리용량의 한계를 느끼게 됩니다. 이때 CPU의 한계를 극복하기 위한 대책으로 GPU가 급부상하기 시작합니다. GPU는 코어가 아주 많았기 때문에 그래픽 관련 작업뿐만 아니라 많은 연산을 동시에 병렬로 처리할 수 있었기 때문에 CPU보다 효율적이었습니다. 머신러닝의 경우 단순한 곱과 합의 연산으로 이루어져 GPU에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다. 이로 인해 GPU와 CUDA는 인공지능 개발의 표준이 되었고, AI로 인한 인공지능과 머신러닝의 수요 증가로 “A100”의 수요가 많아지게 되었습니다.
또한 병렬로 연산 작업하는 GPU는 이더리움 채굴에 효과적인 일뿐 아니라, 사물을 인식하는 반응속도와 연산속도가 빠르다는 장점을 활용해 자율주행을 연구하고 있습니다. 가장 기대되는 분야는 3D 가상세계인 메타버스입니다. 메타버스에서 사람들은 실시간으로 소통하고 협업하며, 현실 세계와 같은 경험을 나눌 수 있습니다.
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