엔비디아, AI 칩 성능 향상 속도 '무어의 법칙' 초월

엔비디아의 CEO 젠슨 황은 자사의 AI 칩 성능이 무어의 법칙을 뛰어넘는 속도로 발전하고 있다고 자신감을 드러냈다. 무어의 법칙은 반도체 칩의 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 증가한다고 규명한 이론이다. 황은 엔비디아의 최신 데이터센터 슈퍼칩이 이전 세대와 비교해 AI 추론 작업 속도가 30배 이상 향상되었다고 발표했다.

아키텍처부터 알고리즘까지 총체적 혁신

황은 엔비디아가 아키텍처, 칩 디자인, 시스템, 라이브러리, 알고리즘 등 기술 스택 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있다고 강조했다. 이러한 전방위적 기술 개선이 무어의 법칙 이상의 성장을 가능케 한다는 것이다. 그는 또한 AI의 세 가지 확장 법칙—사전 학습, 사후 학습, 시험 시 계산(compute)—을 언급하며, 이러한 접근 방식이 AI 성능의 비약적 발전을 이끌어낼 것이라 확신했다.

비용 절감을 이끄는 AI 추론 성능 강화

엔비디아는 GB200 NVL72 칩을 통해 그들의 기술적 우위를 입증하고 있다. 이 칩은 이전 제품보다 30~40배 더 빠른 성능을 자랑하며, AI 추론의 경제성을 크게 개선할 수 있는 열쇠로 평가된다. 황은 컴퓨팅 성능의 증가가 AI 모델 실행 비용을 낮추는 데 필수적이라고 주장하며, 오늘날 엔비디아 AI 칩이 10년 전과 비교해 무려 1,000배 더 뛰어난 성능을 보이고 있다고 설명했다. 이는 전통적인 IT 발전 지표를 완전히 새롭게 정의하는 수치이다.

의견

젠슨 황의 발표는 AI 기술의 급속한 발전과 엔비디아의 기술 리더십을 잘 보여준다. 특히, 무어의 법칙 한계를 초과한 성능 혁신은 AI 산업에 새로운 변화를 예고한다. AI 추론 비용의 감소 또한 대규모 상용화를 촉진하는 중요한 요소로 작용할 것이다. 이는 단순한 칩 성능 향상에 그치지 않고 AI 기술 접근성을 더욱 확대할 잠재력을 가진 긍정적 발전이라 판단된다.