AMD 엔비디아 이길 수 있을까?

작년만 하더라도 AMD가 엔비디아를

제대로 추격하고 있다는 기사가 많이 나왔는데

25년부터는 완전히 뒤바뀌었다.

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AMD가 엔비디아를 이기지 못하는 주된 이유는

기술적 우위와 생태계의 차이,

그리고 마케팅 및 시장 점유율(=선점효과)에서의 차이 때문이다.

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이런 상황에서 후발주자인 AMD가 겪는 고통은..

너무나 당연하다.

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AMD는 가성비와 게임 GPU에서 강점이 있지만,

소프트웨어와 데이터센터 시장에서 격차가 있습니다.

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엔비디아는 GPU 하드웨어와 함께 강력한 소프트웨어 생태계(CUDA)로

AI와 데이터센터 시장을 지배하고 있습니다.

위 표만 보더라도 엔비디아가

확실히 AMD를 앞서는 것을

체크할 수 있다.

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세부적으로 보자...

엔비디아는 GPU 아키텍처와 소프트웨어 기술에서 앞서 있습니다.

특히, 딥러닝과 AI 연산에 특화된 CUDA 플랫폼은 엔비디아의 가장 큰 경쟁 우위 중 하나입니다.

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AMD도 ROCm이라는 플랫폼을 제공하지만,

시장 점유율과 생태계 지원에서 뒤처지고 있습니다.

하지만 쿠다도 영원할 수 없겠지만

이 세상에 영원한 게 얼마 잇겠는가..

많은 AI개발자들이 쿠다를 택했기에

쿠다의 인기가 많다.

엔비디아는 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 최적화에서도 강점을 가지고 있습니다.

딥러닝, 자율주행, 데이터센터에 필요한 도구와 라이브러리를

엔비디아가 주도적으로 제공합니다

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반면, AMD는 하드웨어 성능은 경쟁력을 갖췄지만

소프트웨어 생태계가 충분히 성숙하지 못했습니다.

엔비디아의 GPU는 AI 훈련과 추론 작업에 있어서 표준처럼 자리 잡았고,

클라우드 제공업체와 협력하며 강력한 기반을 쌓았습니다.

AMD는 이러한 분야에서 초기 시장 진입이 늦었습니다.

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1) 지배적 위치: 엔비디아는 데이터센터 GPU 시장에서 압도적인 점유율을 보유하고 있습니다.

특히 AI 워크로드(딥러닝 훈련, 추론)에서 표준으로 자리 잡은 CUDA 플랫폼 덕분에

데이터센터용 GPU 수요를 독점하고 있습니다.

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2) 클라우드 제공업체와 협력: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은

주요 클라우드 서비스 제공업체들이 엔비디아

GPU를 사용해 AI 및 데이터센터 서비스를 구축합니다.

*엔비디아가 필수적이라는 뜻

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3) 성장 동력: AI 모델의 복잡성과 크기가 증가함에 따라 더 강력한 GPU가 필요하며,

엔비디아는 이를 충족시키는 최신 기술을 지속적으로 제공합니다.

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반대로 AMD는

EPYC칩이 성장하고 있지만 여전히 GPU에서는 점유율 미미.

소프트웨어 생태계에서도

엔비디아에게 밀린다.

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이런 면에서 선점효과의 중요성을 또 느낀다.

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1) CDNA 아키텍처 강화: 데이터센터와 AI 워크로드에 특화된

CDNA 아키텍처 기반의 GPU(예: MI300 시리즈)를 출시하며

경쟁력 있는 하드웨어 개발에 집중하고 있습니다.

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2) ROCm 생태계 확장: 엔비디아의 CUDA와 경쟁하기 위해 오픈소스 기반의

ROCm 소프트웨어 생태계를 확장하고, AI 연구자와 기업들이

AMD GPU를 쉽게 사용할 수 있도록 지원을 강화하고 있습니다.

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3) CPU+GPU 통합 솔루션 제공: EPYC CPU와 GPU를 결합한 통합 솔루션으로

데이터센터와 HPC(고성능 컴퓨팅) 시장에서 경쟁력을 높이고 있습니다.

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4) 클라우드 파트너십 강화: 주요 클라우드 업체(AWS, Azure 등)와 협력하여

AMD 기반 GPU의 접근성을 높이고, 고객 유입을 확대하고 있습니다.

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5) R&D 투자 증가: GPU와 AI 관련 기술 개발에 대한 투자 규모를 대폭 늘려

장기적인 기술 격차를 좁히고 있습니다.

결론만 말하면 영원한 것은 없지만

현재 시점에서는 단단한 지배력을 갖고 있다.

엔비디아는 AI 시대에서 GPU 기술과 소프트웨어 생태계(CUDA)를

기반으로 사실상 독점적 지위를 확보하며 핵심적인 파워를 가지고 있다.

=즉 AI시대에 필수 불가결인 존재..

그러나 엔비디아와 함께 맞물리는 반도체 생태계나

전력망 등도 필수적이다.

또한 AI 서비스를 녹여내는 서비스 기업들도

다수 등장하여 AI시대를 이끄는 것도 중요하다.

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아래는 장점들이다.

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1) AI GPU 시장 점유율: 데이터센터 AI GPU 시장에서

약 90% 이상의 점유율을 기록하며

절대적 리더로 자리 잡고 있습니다.

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2) CUDA 생태계: 딥러닝과 AI 모델 개발의 표준으로 자리 잡아,

개발자와 기업들의 의존도가 매우 높습니다.

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3) R&D 투자: 매년 약 $10B 이상을 AI와 데이터센터 기술 개발에

투자하며 기술적 우위를 강화 중입니다.

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4 ) 확장성: 자율주행, 의료, 로봇 공학 등 AI 활용 분야를 선점하며

다양한 산업에서 영향력을 확대하고 있습니다.