AI 시대, 전 세계 AI가 엔비디아로 몰리는 이유!
AI 시대, 전 세계 인공지능은 왜 엔비디아에만 의존하고 있을까요?
“AI 시대의 절대 강자”, “엔비디아 GPU 없이는 AI도 없다” 는 말까지 나오죠.
그렇다면 자연스럽게 이런 의문이 생깁니다.
👉 구글은 왜 GPU가 아닌 TPU를 선택했을까?
👉 AMD도 GPU를 만드는데, 왜 엔비디아만 독주할까?
이 차이를 이해하면,
전 세계 AI가 왜 엔비디아로 몰리는지
단번에 납득하게 됩니다.
1. AI 칩을 ‘주방’으로 보면 이해가 쉽다
AI 칩은 AI 학습과 추론에서 쓰이는 엔비디아 GPU, 구글 TPU, AMD GPU처럼 종류는 달라도 역할은 비슷합니다.
AI가 하는 일은 의외로 단순합니다.
아주 쉬운 계산을 엄청나게 많이, 동시에 처리하는 것이죠.
이걸 요리에 비유해 보면 이렇습니다.
① 엔비디아 GPU = 만능 요리사 군단
엔비디아 GPU는 수천 명의 요리사가 한 주방에 있는 모습과 같습니다.
각자 칼을 들고 동시에 요리를 하죠.
- 고기 굽기, 채소 손질, 설거지까지 모두 가능
- 메뉴가 바뀌어도 바로 대응 가능
👉 AI 학습, 영상 처리, 게임, 과학 계산까지
못하는 일이 거의 없는 ‘만능형 칩’입니다.
② 구글 TPU = 라면 전용 자동 기계
구글 TPU는 오직 AI 계산만을 위해 만든 특수 기계입니다.
라면 하나만큼은 세상에서 가장 빠르게 끓입니다.
하지만 문제가 있습니다.
라면 말고 다른 요리를 시키면?
👉 기계를 다시 만들어야 합니다.
그래서 구글 TPU는
✔ 구글 내부 서비스에는 최적
✔ 범용으로 쓰기엔 불편
③ AMD GPU = 가성비 좋은 요리팀
AMD도 엔비디아와 비슷한 요리사 팀을 가지고 있습니다.
성능 대비 가격이 좋은 편이죠.
다만 요리법(소프트웨어 환경)이
아직 엔비디아만큼 익숙하지 않습니다.
👉 “성능은 좋은데, 쓰기가 살짝 불편한 상태”
2. 엔비디아가 선택받는 진짜 이유 ‘CUDA’
많은 사람들이 엔비디아가 강한 이유를
“칩 성능 때문”이라고 생각합니다.
하지만 진짜 핵심은 CUDA입니다.
CUDA는 쉽게 말해
👉 AI 개발자들이 쓰는 ‘ 공식 언어 ’입니다.
- 전 세계 AI 개발자들이 10년 넘게 CUDA로 개발
- 기존 연구, 코드, 라이브러리가 모두 CUDA 기준
이 상황에서 AMD나 TPU로 바꾸면?
✔ 코드 다시 짜야 함
✔ 오류 위험 증가
✔ 개발 속도 느려짐
그래서 개발자들은 말합니다.
“괜히 모험하지 말고, 엔비디아 쓰자.”
3. 어디서나 바로 쓸 수 있는 ‘범용성’
또 하나의 차이는 사용 환경입니다.
- 구글 TPU → 구글 클라우드 중심
- 엔비디아 GPU → PC, 서버, 데이터센터, 클라우드 어디든 OK
AI 프로젝트는 환경이 자주 바뀝니다.
그때마다 설정을 바꿔야 한다면 큰 부담이죠.
👉 꽂기만 하면 바로 돌아가는 GPU
이 점이 엔비디아를 ‘기본값’으로 만들었습니다.
4. AMD와 구글 TPU, 반격은 가능할까?
AMD는 최근 AI 전용 GPU 성능을 빠르게 끌어올리고 있습니다.
특히 메모리가 커서 대형 AI 모델에 유리하다는 평가도 나옵니다.
하지만 여전히 숙제가 있습니다.
👉 CUDA만큼 편한 개발 환경을 만들 수 있느냐
구글 TPU 역시
특정 목적에서는 최고지만
범용 시장을 장악하기엔 한계가 분명합니다.
5. AI 시대의 승부는 ‘기술 + 생태계’
엔비디아의 압도적인 승리는 단 하나의 공식으로 요약됩니다.
- 범용성 높은 GPU: 어디서든 즉시 활용 가능한 하드웨어 파워
- 글로벌 표준 개발 환경: 'CUDA'라는 독점적 소프트웨어 생태계
- 견고한 시장 지배력: 경쟁자가 넘볼 수 없는 이미 굳어진 생태계
결국 AI 시장에서는 단순히 '최고 성능'을 넘어, '즉시 활용 가능한 완벽한 환경'을 갖춘 선택만이 살아남습니다.
"현재 AI 분야에서 엔비디아는 '선택'이 아닌 '필수'가 되었으며, 이 독주 체제는 당분간 흔들리지 않을 것입니다."