기존의 NVIDIA에서 새로운 NVIDIA로 전략을 전환


NVIDIA는 한때 PC 그래픽에 특화된 칩 기업이었습니다. 그러나 현재 NVIDIA는 분명히 다른 비즈니스 전략으로 움직이고 있습니다. 시장이 서버 및 임베디드로 넓어졌을 뿐만 아니라 수직형 파트너 칩 공급 외에도 자체 브랜드를 통한 일반 소비자용 제품 판매까지 파트너 전략도 바뀌었습니다. NVIDIA는 전혀 다른 회사로 바뀌려 하고 있습니다.

 

NVIDIA의 젠슨 황(Co-founder, President and CEO)은 이전의 NVIDIA와 새로운 NVIDIA가 전략의 근본이 변화하고 있음을 강조합니다.

 

"예전의 NVIDIA는 칩을 만들어 (그래픽카드나 PC 등의) OEM에 판매하고, OEM이 어떤 제품을 만들어 시장에 판매했습니다. 그것이 기존의 NVIDIA였지요. 그러나 최근 10년 동안 NVIDIA는 근본적으로 (비즈니스 모델을) 바뀌었습니다. 현재 새로운 NVIDIA는 시장을 스스로 창조하고 있습니다. 그리고 우리의 파트너 OEM이 그 새로운 시장에서 우리의 기술을 사용한 제품을 제공합니다. 기본부터 변화하고 있는 것입니다.

 

지금도 우리는 근원이었던 PC 용 GPU 사업을 계속하고 있습니다. 그러나 우리는 비주얼 컴퓨팅 플랫폼을 PC 뿐만 아니라 클라우드, 그리고 IoT(The Internet of Things) 및 모바일 디바이스까지 폭넓게 제공할 수 있는 역사상 유일한 그래픽 기업이 되었습니다. 우리는이 세 플랫폼 모두에 주력할 것을 약속하고 있습니다."

 

NVIDIA는 사업 대상을 PC 클라이언트 뿐만 아니라 클라우드 측의 서버 시스템과 모바일 및 IoT 형 임베디드 시스템에서 그래픽을 필요로 하는 시장까지 확대했습니다. PC, 클라우드, IoT가 3대 주요 시장이 됐으며 오직 PC만 공략하던 상황에서 벗어났습니다. 이러한 움직임은 다른 대형 PC 칩 제조사, 예를 들면 인텔이나 AMD와 공통점이 있습니다. 모두 PC에만 주력하지 않고 새로운 시장에 힘을 쓰고 있지요.

 

그러나 NVIDIA의 경우 핵심이 되는 전략이 비주얼 컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅이라는 점에서 다릅니다. IoT라고 해도 NVIDIA는 소형 임베디드 디바이스에 관심이 없습니다.

 

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자동차를 비롯해 새로운 시장을 강조하는 NVIDIA의 젠슨황(Co-founder, President and CEO)


 

수많은 소형 SoC 시장은 공략하지 않는다

 

"대부분의 사람들은 IoT라고 하면 매우 작은 장치를 생각합니다. 예를 들면 블루투스 헤드셋 수준의 크기를 지닌 장치가 인터넷 기능을 갖고 있는 것 말이지요. 이러한 장치에 사용되는 칩은 크기는 매우 작아도 엄청난 수가 팔립니다. 몇조 혹은 그 이상이 될 것입니다.

 

그러나 NVIDIA의 목표에서 IoT는 그러한 일반적인 견해의 IoT와 다릅니다. 우리의 IoT는 자동차 수준이거나 더 클 것입니다. 작은 SoC 칩은 우리의 사업(기회)가 아니며 큰 기업이 진출할 필요가 없을 것이라고 생각합니다".

 

IoT에 내장되는 초소형 SoC는 NVIDIA가 손을 대지 않습니다. 노하우로 보거나 비주얼 컴퓨팅 기업의 장점을 활용한다는 점에서도 매리트가 없다고 생각하는 듯 합니다. NVIDIA가 목표로 하는 것은 분명 일정 이상의 기능을 지녀 디스플레이와 조합하는 장치이거나 고급 병렬 컴퓨팅 기능을 필요로하는 장치입니다. 따라서 자동차 나 스마트 TV 등이 NVIDIA의 IoT 카테고리가 됩니다.

 

"우리는 새로운 전략에서 자신있는 응용 프로그램을 먼저 4개 선택했습니다. 하나는 게임으로 3D 게임을 플레이할 수 있는 기능을 장치에 추가하는 것입니다. 예를 들어 3D 게임을 안드로이드 TV에서 할 수 있게 된다면 안드로이드 TV가 좋은 제품이 될 것이라 기대하고 있습니다.

 

다른 3개의 응용 프로그램은 자동차, 클라우드, 전통적인 비즈니스 기업입니다. 자동차도 TV와 마찬가지로 우리의 비주얼 컴퓨팅 기술에 가치를 추가할 기회가 있다고 생각합니다."

 

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NVIDIA의 자동차 솔루션

 

NVIDIA는 이렇게 자사의 기술적인 장점을 살릴 수 있는 시장과 응용 프로그램을 주의 깊게 자사의 선택하고 있습니다. 그래픽이란 장점을 살릴 수 있는 쪽을 선택한 것은, 통신 모뎀과 스마트폰처럼 NVIDIA가 잘 모르는 부분에서 실패했던 경험에서 비롯된 것이라고 생각됩니다.

 

또한 경쟁이 적은 시장, 혹은 지금부터 막 시작되는 시장을 골랐다는 것도 하나의 포인트입니다. 서버는 경쟁이 많을 것이라 생각할 수도 있으나, 실제로는 병렬 컴퓨팅이라는 측면에서 봤을 때 경쟁 기업은 한정돼 있습니다.

 

 

변함없는 파트너는 구글과 게임 개발자

 

PC에서 클라우드와 IoT로 NVIDIA의 비즈니스 모델이 변화하고 파트너도 바뀌어 왔습니다. 기존의 PC OEM 뿐만 아니라 다양한 OEM 파트너와 파트너가 관계를 이루며, 그 중 일부는 PC와 달리 자동차와 같은 수직형 비즈니스 모델 업계의 파트너입니다. 또한 쉴드 제품군처럼 NVIDIA 파트너에게 제조를 위탁해 자체 브랜드로 판매하는 제품도 있습니다.

 

"각 시장에 제공하는 기초 기술은 같지만 NVIDIA가 이를 어떻게 시장에 도입하는지는 응용 프로그램마다 다릅니다. 새로운 시장을 위해 새로운 파트너와 긴밀히 협력해 나갈 필요가 있습니다. 수직형 시장의 경우 제품이 다르면 파트너도 완전히 달라집니다.그러나 소프트웨어는 모두 구글을 파트너로 삼습니다. 그리고 가장 중요한 파트너인 게임 개발자는 어떤 시장에서도 공통됩니다."

 

소프트웨어 파트너로 구글을 선택했음을 NVIDIA는 강조합니다. 그리고 NVIDIA에게 귀중한 자산인 게임 개발자와의 관계는 앞으로도 중시할 것임을 명확하게 하고 있습니다. 구글과 게임 개발자와 파트너쉽을 맺은 결과 NVIDIA는 쉴드 디바이스 제품군을 배출하고 있습니다.

 

 

인류를 위한 OS를 기반으로 한 쉴드

 

"우리는 쉴드를 휴대용 제품에서 시작해 태블릿을 출시했고 지금은 안드로이드 TV로 발전시켰습니다. 우리가 안드로이드를 기반으로 한 쉴드 제품군을 계속 만드는 이유는 안드로이드가 매우 인기 있는 OS이기 때문입니다. 혹자는 안드로이드를 가리켜 인류를 위한 OS(the OS for humanity)라고 표현했습니다(웃음). 사실 안드로이드는 오픈 소스이며 많은 에코시스템이 안드로이드에 존재해 많은 기업이 채택하고 있습니다.

 

그래서 우리는 안드로이드가 강력한 게임 플랫폼으로도 성장할 것으로 믿고 있습니다. PC가 강력한 게임 플랫폼으로 성장하는 것과 마찬가지지요. 특히 안드로이드는 인터넷 OS이며(네트워크를 전제로 한) 지금의 게임에 잘 어울립니다.

 

또한 게임의 토대가 되는 OS의 개방성은 매우 중요하다고 생각합니다. 앞으로는 (전용 게임기처럼) 전용 OS를 사용하는 시장은 점점 적어질 것입니다. PC나 스마트폰에 전용 OS가 적은 것처럼 스마트 TV를 포함한 (넓은 의미의) IoT 디바이스에서도 전용 OS의 입지는 점점 줄어든다고 생각합니다. 그리고 IoT 플랫폼의 OS가 게임을 실행시키기 충분하다는 것을 우리는 입증하고자 합니다. 그것이 쉴드 제품군을 만든 이유 이유입니다."

 

물론 전용 OS도 충분히 대중적인 응용 프로그램 플랫폼이 된다면 경쟁력을 갖게 됩니다. 그러나 게임 플랫폼에도 범용 OS의 개념은 점점 강해지고 있습니다. 하드웨어 게임 전용 기종의 장점은 점점 줄어들고 있으며 API에서도 마찬가지입니다.

 

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쉴드 안드로이드 TV

 

물론 NVIDIA가 이렇게 주장하는 배경에는 콘솔 게임 전용기의 GPU가 모두 AMD 독점이란 사정도 있는 게 사실입니다. 그러나 반대로 NVIDIA는 게임을 위한 제품을 자체 브랜드로 출시하는 상황을 만들어 내고 있습니다.

 

 

컴퓨터가 스스로를 프로그램하는 딥 러닝

 

IoT만큼 중요한 또 다른 분야 클라우드에서 NVIDIA의 전략은 어떨까요​. NVIDIA는 3월에 개최한 GPU 컴퓨팅 컨퍼런스 GPU Technology Conference (GTC)'에서 딥 러닝에 철저하게 초점을 맞춘 키노트 스피치를 전개했습니다. 여기에서 NVIDIA가 초점을 어디에 두고 있는지가 명확하게 드러났습니다.

 

"NVIDIA의 GPU는 클라우드에 침투하고 있습니다. GPU 가속 클라우드 컴퓨팅은 우리 사업에서 가장 성장률이 높은 분야로서 연 매출 60~70% 씩 성장하고 있습니다. 그 이유는 빅 데이터 분석에서 GPU가 유용하기 때문입니다.

 

빅데이터 분석에서 가장 흥미로운 응용 프로그램은 딥 러닝 AI입니다. 현재는 막대한 양의 데이터를 초고속 프로세서를 사용하여 처리할 수​​ 있습니다. 이 때 컴퓨터 자체에게 어떻게 프로그램 하는지를 가르칠 수 있습니다. 이것이 딥 러닝 AI에게 아주 좋은 일입니다.

 

우리는 시작 상태의 컴퓨터를 딥 러닝 방법으로 학습시킵니다. 이미지나 음성을 인식하는 프로그램의 경우 컴퓨터 자체에서 스스로 프로그램할 수 있습니다. 컴퓨터는 일단 학습이 끝나면 작업을 스스로 해낼 수 있게 됩니다. 또 컴퓨터를 학습시켜 보다 현명하게 만들 수도 있습니다.

 

현재 딥 러닝으로 알려진 이 기술은 앞으로의 AI에서 매우 중요한 기술이 됩니다. 그리고 비즈니스 측면에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야입니다. NVIDIA의 오늘 전략은 딥 러닝에 게임과 같은 수준으로 주력하는 것입니다."

 

컴퓨터가 스스로를 프로그램하는 건 딥 러닝에서 가끔 쓰이는 것입니다. 딥 러닝에는 엄청난 계산 능력이 필요합니다. NVIDIA는 GPU 컴퓨팅을 통해 깊은 학습을 가속화 할 수 있다는 점을 큰 비즈니스 기회로 보고 있습니다.

 

이것은 중요한 부분입니다. NVIDIA는 그동안 HPC(High Performance Computing) 시장에 진출했지만 일반 데이터 센터에 충분히 진입하진 못했습니다. 딥 러닝은 돌파구가 될 것입니다.

 

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NVIDIA의 딥 러닝 개념

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