Nvidia가 지배하는 시장에 도전하는 AMD

 

올해 주식 시장의 핫한 주제는 A.I.입니다. 얼마 전까지 ChatGPT였는데요. A.I. 에 관련된 주식들은 모두 급반등 하고 있는 추세인데요. 그중에서 GPU를 만들고 있는 NVIDIA를 필두로 그에 경쟁하는 AMD의 부상이 관전 포인트입니다. AMD가 새로운 A.I. 칩을 선보이는데요. 이를 알아보고 주가향방에는 어떤 변수로 나타낼지도 살펴보겠습니다. 

 

 

 

 

Nvidia가 지배하는 시장에 도전하는 AMD

이번주 AMD가 새로운 A.I를 공개했습니다. AMD는 화요일 인공지능을 위한 가장 진보된 GPU인 MI300X가 올해 말에 일부 고객에게 배송을 시작할 것이라고 말했습니다. 앞서 말씀드린데로 GPU시장을 리더하고 있는 것은 NVIDIA입니다. 이번 새로운 AMD의 발표는 현재 80% 이상의 시장 점유율로 AI 칩 시장을 장악하고 있는 엔비디아에 대한 가장 강력한 도전이라고 볼수 있습니다. AMD의 MI300X가 제대로 동작을 한다면 시장 점유율이 양분화될 것이고 가격 경쟁 또한 불가피할 것으로 보여 NVIDIA의 주가에도 영향을 미칠 것으로 판단됩니다. 하지만 AI시장이 이제 초기단계라고 볼 수 있고 향후 기하급수적으로 성장할 것으로 보이기에 매출의 증대는 확실할 것으로 보이며 Growth Margin 역시 꾸준히 신제품을 출시하면서 계속 좋은 결과를 이어나갈 것으로 보입니다. 

 

 

 

반도체, 미국주식 - 엔비디아 지포스, GPU 및 주가 향방 - 2/2

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AMD MI300X의 성능

대부분의 생성 AI는 GPU를 기반으로 하여 다수의 반도체 소자를 사용하여 데이터 센터의 서버에서 개발 및 운영됩니다. AMD의 CEO 리사 수는 MI300X가 현재의 어떤 NVIDIA 제품보다 더 많은 192기가바이트의 메모리 용량을 가지고 있다고 발표하였습니다. 또한, 더 많은 메모리 용량을 통하여 대화형 AI인 Chat GPT와 같은 서비스를 실행하는 대형 모델을 처리하는 능력이 경쟁사인 엔비디아보다도 뛰어나다고 발표했습니다.

 

 

 

 

AI용 반도체 가격

AI용 반도체는 현재 개당 가격이 수만 달러에 달합니다. 예를 들어, 채팅 GPT를 개발한 미국 스타트업 오픈AI 경우에는 약 1만 대의 GPU를 사용해 서비스를 개발 중인 것으로 알려져 있는데 GPU만을 계산해도 엄청남 투자비용이 들어가며 GPU를 구동하기 위한 주변 반도체 소자를 합치게 되면 어머어마한 투자금액이 필요합니다. 엔비디아가 주도하는 GPU시장에서 AMD가 양반화를 한다면 GPU 반도체 가격이 자연히 하락하게 될 것이고 전체 AI 개발 비용이 떨어져 서비스 시장 진출이 쉬워지며 결과적으로는 이를 사용하는 유저에게도 혜택이 돌아갈 것입니다. 

 

 

▼ AMD 주식 방향 - 야후 파이낸스 

 

 

 

AMD는 어떤 회사인가요?

AMD는 인텔이 지배하던 CPU 시장을 후발주자로서 본인의 기술을 중심으로 인텔의 시장 점유율을 빼앗아 성장했습니다. 후발주자로서 선두주자를 앞지르는 방식을 토대로, 이번에는 엔비디아의 강점인 GPU 시장에 본격 진출하고 있습니다. AMD는 이미 컴퓨터 시장의 GPU를 만들고 있었으며 이제는 AI에 사용되는 GPU를 톡화하여 개발하고 있습니다. ChatGPT와 클라우딩 서비스를 위한 데이터센터 시장에 적용되고 있는 반도체 관련 시장이 2023년 300억 달러에서 2027년 1500억 달러 이상으로 5배 이상 성장할 것으로 

반도체, 미국주식 - 어드밴스드 마이크로 디바이스, AI란, 주가향방

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CPU와 GPU 차이

이 둘의 차이는 작업 처리 방식을 비교해 보면 쉽게 알 수 있습니다. 하나의 CPU는 직렬 처리에 최적화된 몇 개의 코어로 구성되어 있으며, GPU는 병렬 처리용으로 설계된 수 천 개의 보다 소형이고 효율적인 코어로 구성되었습니다.

CPU는 GPU 보다 더 적은 코어를 갖고 있지만 각각의 코어가 GPU 보다 더 강력한 컴퓨팅 파워를 갖고 있습니다. 따라서 CPU는 순차적인 작업 (Sequential task)에 더 강점이 있습니다. 보통, 인텔의 x코어라고 보셨을 겁니다. 예를 들어, 4개의 코어가 있다면 이들은 직렬로 연결되어 있다고 보시면 이해가 쉽습니다.

GPU는 CPU 보다 코어수는 훨씬 많지만 각각의 코어가 CPU 보다 더 성능이 낮아서 병렬적인 작업 (Paralell task)에 더 강점 있습니다.

즉, 이 둘은 사용하는 방식이 틀리게 만들었기에 무엇이 좋다고는 할 수 없으나, 최근 AI나 자동차의 자율주행경우 한 번에 많은 정보를 받아서 동시에 처리를 하는 것이 필요하기에 GPU가 사용되고 있습니다. 

 

▼ CPU와 GPU의 차이 동영상 보기