엔비디아 시장 장악력 날로 커지고 있어
삼성ㆍSK 등 국내 메모리 기업에는 호재
엔비디아에 종속될 수 있다는 우려도 나와
![▲이해진 네이버 글로벌투자책임자(GIO)와 최수연 네이버 대표, 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 기념사진을 찍고 있다. (사진제공=네이버 인스타그램)](https://img.etoday.co.kr/pto_db/2024/06/600/20240627164845_2043587_716_857.png)
인공지능(AI) 시장에서 엔비디아의 장악력이 날로 커지고 있다. 국내에는 대표 정보통신(IT) 기업인 네이버와 ‘소버린 AI’ 구축을 위해 협력하고 있다. 엔비디아의 생태계 확장은 기본적으로 메모리 반도체를 대량 공급하는 우리나라 기업에게는 호재다. 다만 일각에서는 자칫 사업 자체가 엔비디아에 종속될 것을 우려하는 목소리도 나온다.
20일 업계에 따르면 엔비디아와 네이버 간 협업 관계가 점차 가시화고 있다. 하정우 네이버클라우드 센터장은 16일 부산 윈덤그랜드 호텔에서 열린 ‘2024 반도체공학회 하계학술대회’에서 기자들과 만나 엔비디아와의 협업 시점에 관해 “높으신 분들이 대면했으니 구체화를 점점 해나가야 하는 상황”이라고 설명했다.
앞서 이해진 네이버 글로벌투자책임자(GIO)와 최수연 네이버 대표는 지난달 25일(현지시간) 미국 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 젠슨 황 최고경영자(CEO)를 만나 소버린 AI 구축을 위한 논의를 진행한 바 있다.
소버린 AI란 자주·주권을 의미하는 소버린(sovereign)과 AI의 합성어다. 한 국가의 데이터와 인프라를 활용해 그 지역의 언어, 문화, 가치관 등을 반영한 거대언어모델(LLM)을 기반으로 만든 AI를 말한다.
현재 생성형 AI는 대부분 영어권 데이터를 기반으로 운영되기 때문에 자연스럽게 서구권의 문화와 가치관이 녹아들어 있다. 다른 문화권 사용자에게는 편향된 정보를 제공하거나 문화 자체를 왜곡시킬 우려가 있는 셈이다.
네이버는 자사의 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 소버린 AI 생태계를 전 세계로 확장해 나가고 있다. 엔비디아 역시 신규 시장 확보를 위해 소버린 AI 중요성을 강조하고 있다. 각 지역에 맞는 소버린 AI를 구축하기 위해서는 결국 그만큼 데이터센터도 많아져야 하기 때문이다. 엔비디아는 현재 AI 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있다.
네이버는 현재 인텔을 포함해 여러 기업과도 협력하고 있는데, 사업 속도와 효율성 측면에서 엔비디아가 가장 우위에 있다고 판단한 것으로 보인다.
하 센터장은 “다른 곳들은 소프트웨어 생태계를 구축하는 데 시간이 좀 더 걸린다. (소버린 AI는) 당장 시작을 해야 하는 프로젝트이기 때문에 엔비디아와 손잡고 구축하려는 것”이라며 “향후 인텔 등 다른 곳들도 생태계가 갖춰지면 조금씩 섞어서 진행해볼 수 있다”고 말했다.
![▲젠슨 황 엔비디아 CEO가 삼성 HBM3E에 친필 사인을 남겼다. (자료출처=한진만 삼성전자 부사장 SNS)](https://img.etoday.co.kr/pto_db/2024/03/20240321115600_2002223_500_347.jpg)
이러한 엔비디아의 시장 장악력 확대 추세는 메모리 반도체 강국인 우리나라로서는 기본적으로 호재인 상황이다.
엔비디아 AI 칩에는 최근 시장에서 주목받는 고부가 반도체인 고대역폭 메모리(HBM)가 탑재된다. 현재 엔비디아 주력 제품인 H100에는 HBM3(4세대)가 5개, H200에는 HBM3E(5세대)가 6개 각각 탑재된다. 3분기 출시될 차세대 솔루션 B100에는 HBM3E 탑재량이 8개로 늘어난다.
SK하이닉스는 엔비디아에 HBM3 독점 공급에 HBM3E도 대량 납품하고 있다. 삼성전자 역시 HBM3E 12단 제품에 관해 퀄테스트(품질 검증)를 진행하고 있다. 업계에선 퀄테스트 결과 발표가 임박해 이르면 다음 달 나올 것이란 전망도 나온다. 폭증하는 수요에 대응하기 위해서는 엔비디아가 결국 삼성전자 제품도 사용할 수밖에 없게 될 것이라는 게 업계 중론이다.
다만 일각에서는 엔비디아에만 집중하면 종속돼 다른 시장에는 대응이 어렵게 될 수도 있다는 우려의 목소리도 나온다.
유회준 반도체공학회장은 “엔비디아 그래픽처리장치(GPU)는 전력 소모가 커 연속성이 없다. 결국 신경망처리장치(NPU) 등 AI 프로세서로 추세가 바뀔 텐데 여기에는 HBM이 더 이상 필요하지 않게 된다”며 “3D 메모리 등 다양한 메모리 개발이 필요하고, 여러 고객 맞춤형 솔루션을 개발하는데도 신경을 써야 한다”고 제언했다.