[인공지능/AI] 엔비디아와 브로드컴은 반도체 시장에서 어떤 차별점을 가지고 있을까?

안녕하세요! 요즘 핫이슈가 인공지능(AI) 잖아요

저는 미국이슈에 관심이 많은편이라 barron's나 뉴욕타임즈, 블룸버그 같은 언론정보매체를 통해 자주 정보를 살펴보고있어요.
기사내용이 조금 어려워서 보는데 오래걸리긴 하지만 그래도 노력하며 읽어보려 하고 있답니다. 

오늘은 대표적인 주요종목!

엔비디아와 브로드컴은 어떤회사이며, 

인공지능 반도체 시장에서

어떤 공통점과 차별점을 가지고 있는지 알아보려고 해요.

 

먼저 엔비디아와 브로드컴 어떤회사인지 알고 계ㅣ신가요?

간단하게 짚고 넘어가보도록 하겠습니다.

 

1. 엔비디아

AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 젠슨 황이 크리스말라초스키, 커티스 프리엠과 함께 1993년 설립했습니다. 처음에는  다른회사들과 마찬가지로 CPU생산에 초점을 맞추었지만, 해당시장은 워낙 빵빵한 기업들이 많아 진입이 어렵다고 판단내렸다고 합니다. 그래서 집중하게 된부분이 그래픽 칩셋 인데요. 점유율이 높은 인텔의 CPU시장을 어떻게 점령할까 했지만 2021년 4월, 엔비디아가 최초로 독자적으로 개발한 데이터 센터용 ARM기반 CPU를 발표를 하면서, 인텔과 정면돌파하겠다고 밝혔죠. 이 발표는 엔비디아가 CPU 시장에 참여하겠다는 이야기로 특히 엔비디아 CPU+GPU 조합이 인텔보다 10배 더 빠르다고 홍보를 하면서 인텔의 제대로된 경쟁자로 부상했습니다. 업계에서도 TSMC나 삼성전자를 누르고 게임체인저가 되어 반도체 패권에 도전할수 있을까 주목하고 있었습니다.

 

2023년에는 OpenAI-마이크로소프트와 구글의 생성형 인공지능 전쟁으로 인하여 엔비디아가 수혜를 입었으며, 5월 실적 발표에서는 압도적인 2분기 가이던스를 전망하는 등 어닝 서프라이즈를 일으키며 하루만에 주가가 25% 가량 폭등하였고, 5월 30일 프리마켓에서 시가총액 1조 달러를 돌파하며 신고가를 또 한 번 갱신했다.

 

2023년 6월, 무스타파 슐레이만과 리드 호프먼이 세운 Inflection AI에 투자했다. 이 기업은 창업 1년만에 무려 13억 달러 투자를 유치하며 400억 달러 기업가치를 인정 받았다고 한다. 투자의 일환으로 자사 H100 GPU 22,000개를 공급하겠다고 했습니다. 

 

2. 브로드컴

 

UCLA 출신인 (회장이자 CTO인) 헨리 사무엘리 교수와 제자였던 헨리 T. 니콜라스 3세가 1991년에 브로드컴코퍼레이션 을 공동 창립했습니다. 

브로드컴(Broadcom)이라는 회사 이름이 의미하는 회사가 두 가지인데, 먼저 Broadcom Corporation은 미국 캘리포니아 산호세에 UCLA 출신의 헨리 사무엘리와 헨리 니콜라스가 반도체 개발을 목적으로 1991년 설립한 미국의 기업이고, Broadcom Limited는 싱가포르의 또 다른 반도체 기업 Avago Technologies가 전자의 브로드컴을 370억 달러(현금 170억 달러, 주식 200억 달러)을 투입하여 인수합병한 뒤 이름을 바꾼 것입니다. 즉 2015년 인수합병 이후 현재 존재하는 브로드컴은 싱가포르 아바고의 후신이다.

기본적으로 통신용 반도체 70% 이상을 TSMC 공정으로 생산한다.퀄컴과 함께 네트워크용 시스템 반도체 분야에서 수위를 다투는 기업이다. 아바고와 구 브로드컴의 합병으로 유무선을 아우르는 더욱 견고한 포트폴리오를 갖추는데 성공했다.

 

브로드컴은 본사를 미국으로 옮기고 5G 기술에서 미국의 리더십을 유지하기 위해 15억 달러를 투자해 미국인 엔지니어를 양성하겠다고 발표했지만, 결국 도널드 트럼프 대통령은 2018년 3월 12일 보로드컴의 퀄컴 인수 금지 행정명령에 서명하면서 브로드컴은 퀄컴의 인수를 포기했다.

 

 

일단 이 두 회사의 반도체는 인공지능 분야 중 딥러닝 분야에서 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있어요.

• 딥러닝이란? : 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고, 새로운 데이터에 대해 에측이나 분류하는 등 인공 신경망을 사용하여 다양한 작업을 수행. (예를 들면 이미지 및 비디오 인식, 음성 인식, 언어 처리, 기계 번역, 게임 플래이, 의료 진단 등 포함)

딥러닝 작업은 대체로 많은 병렬처리를 필요로 한다고해요. 
이유는 각각의 뉴런과 연결들이 독립적으로 계산될 수 있기 때문에 병렬처리가 되어있으면, 대규모 연산을 빠르게 처리할 수 있어요. 
 

그렇다면 두 기업의 반도체가 가지는 차별점은 무엇일까요?

 
 
먼저,

<엔비디아(티커명:NVDA) - GPU를 이용한 딥러닝 분야에서 뛰어난 성능>

• GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 처리 장치로, 일반적으로는 게임이나 영상처리에 사용.

그렇다면, 엔비디아의 GPU가 딥러닝 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 이유는 무엇일까요?

엔비디아의 GPU는 병렬처리가 뛰어나서 대용량 데이터 처리도 빠르게 할수있다고 합니다. 예를들면,
자율주행 자동차, 얼굴 인식 기능, 음성 비서, 추천 시스템, 의료 영상 분석 등과 같은 딥러닝 분야에서 높은 성능을 발휘하고 있어요. 

 
 
반면,
 

<브로드컴(티커명:AVGO) - CPU를 이용한 딥러닝 분야에서 강점>

• CPU(Central Processing Unit)는 중앙처리장치로, 일반적으로 컴퓨터의 모든 계산을 담당.

브로드컴의 CPU가 딥러닝 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 이유는 무엇일까요?

브로드컴의 CPU도 병렬 처리를 사용해 대용량 데이터 처리를 빠르게 할수 있어요.

하지만 엔비디아의 GPU와는 달리 CPU를 활용한 딥러닝분야는 딥러닝 파이프라인의 일부분에서는 여전히 중요하다고해요. 
 

데이터의 전처리, 네트워크 통신, 디스크I/O 등의 작업은 CPU가 더 효율적으로 처리할 수 있기 때문이죠.
예를들면,
금융시장의 분석, 날씨 예측, 공급망 최적화, 온라인 쇼핑, 음악 및 동영상 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 플랫폼
검색 엔진, 대화형 개인비서, 실시간 번역 서비스, 감성분석 등 이 있답니다. 
 

또 CPU는 일반적으로 GPU에 비해 더 많은 메모리를 가지고 있어서, 아주 큰 데이터 세트를 다루는데 매우 유용하답니다. 
 

그렇다면 엔비디아와 브로드컴 중 어느 것이 더 좋을까요?

 
이 질문에 대한 답은 선택하기 어려울 것 같아요. 
 
일부작업에서는 브로드컴의 CPU의 효율성과 유연성을 활용하는 것이 좋을 수 있고
그외 작업에서는 엔비디아의 GPU를 활용해 대용량 병렬 데이터 처리가 필요한 딥러닝 분야에서는 또 효율적으로 처리할 수 있겠죠?
 
대부분의 딥러닝 분야에서는 CPU와 GPU를 모두 사용하기 때문에, 엔비디아의 GPU도 브로드컴의 CPU도 매우 중요한 역할을 합니다.
사용하는 분야 즉, 딥러닝 작업의 특성과 필요성에 따라 달라질수 있기 때문에 사용하고자 하는 목적을 빠르게 파악하는게 중요합니다.
 

결론적으로,

엔비디아와 브로드컴은 각자의 분야에서 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있으며,

차별점은 사용하는 기술에 따라 다르기 때문에,

어떤 기술을 사용하는지에 따라 선택해야 하는것이 좋다고 볼수 있어요.

 
이번 포스트가 여러분들에게 도움이 되었기를 바라면서 마치도록 하겠습니다.^^