최근 NVIDIA의 CEO는 다양한 기술 거대 기업이 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)를 빠르게 도입하는 것에 대해 우려를 표명했습니다.이러한 특수 칩은 AI 인프라 부문에서 NVIDIA의 강점에 큰 도전이 됩니다.
ASIC은 AI 분야에서 NVIDIA의 지배력에 새로운 과제를 제시합니다.
NVIDIA가 AI 교육 분야에서 주도적인 위치에 있음에도 불구하고, 역사적 추세는 기술 독점이 종종 단명한다는 것을 시사합니다.이 이야기는 NVIDIA 파트너의 ASIC 통합 증가가 Team Green의 지배적인 영향력을 잠재적으로 방해할 수 있음을 시사합니다.DigiTimes 의 보고서에 따르면, NVIDIA CEO Jensen Huang은 ASIC의 잠재적 위협에 대한 문의에 회의적인 태도로 응답하며 ASIC을 “비경쟁적”이라고 분류했습니다.
ASIC에 익숙하지 않은 사람들을 위해 설명하자면, 이 칩은 AI 추론과 같은 특정 작업을 위해 설계되어 매우 효율적입니다. Google, Microsoft, Broadcom, OpenAI와 같은 주요 업체가 맞춤형 칩에 대한 관심이 높아지는 것은 단순히 NVIDIA의 독점에 대한 반발이 아니라 현재 시장 역학 내에서 실행 가능한 대안을 추구하는 것입니다.
황은 선도적인 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 자체 맞춤형 ASIC을 설계하는 데 성공하더라도 대규모 배포에 어려움을 겪을 수 있다고 제안했습니다.이러한 과제는 특정 전문 지식의 필요성에서 비롯되며, 많은 회사가 이 분야에서 상당한 장애물에 부딪혔다고 보고되었습니다.그럼에도 불구하고 인공 지능이 주류를 이루면서 회사는 점점 더 NVIDIA 시스템의 대안을 찾고 있습니다.단일 공급업체에 대한 현재 의존성은 공급망에 부담을 주었고, ASIC 기술이 제공하는 이점을 부각시켰습니다.
Microsoft와 Google과 같은 회사는 맞춤형 AI 칩을 개발함으로써 향상된 운영 효율성을 달성할 수 있습니다. ASIC은 지정된 워크로드에 맞게 조정되어 NVIDIA 시스템으로 구동되는 기존 클러스터에 비해 우수한 성능을 제공합니다.또한 이러한 회사는 공급망을 제어하여 시장 변동 및 배송 지연에 대한 노출을 완화하여 경쟁 환경에서 유리한 위치를 차지합니다.
ASIC은 유망한 대안을 제시하지만, 연구 개발에 상당한 투자가 필요합니다.그 결과, 많은 CSP는 여전히 NVIDIA의 사용자 친화적이고 배포 준비가 된 AI 솔루션을 선호합니다.그러나 ASIC 기술의 지속적인 부상은 NVIDIA의 기존 지배력에 상당한 도전을 제기하고 있으며, 특히 Broadcom과 같은 혁신가가 AI 하드웨어 개발에서 가능한 것의 경계를 적극적으로 넓히고 있습니다.
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