7월 16일, 제3회 중국 국제 공급망 촉진 박람회가 개막했습니다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 황런쉰이 개막식에서 연설을 했습니다 . 황런쉰의 연설을 살펴보면, 연설 전반의 주제가 AI임을 알 수 있습니다. 웹 3.0 인프라에 중점을 둔 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 PowerVerse는 황런쉰의 연설을 바탕으로 분석해 보겠습니다.

황런쉰은 연설에서 엔비디아의 개발 역사를 간략하게 살펴보았습니다. 그는 2006년 CUDA가 탄생하여 GPU를 범용 컴퓨팅 엔진으로 전환하고 AI 시대의 도래를 촉진했다고 언급했습니다. " 10년 전, 엔비디아 GPU 기반 AlexNet의 작동은 AI 폭발적인 성장을 촉발했습니다. 과거에는 소프트웨어가 수작업으로 작성되고 CPU에서 구동되었지만, 이제 AI는 데이터를 통해 학습하고 GPU에서 구동됩니다. 사람이 작성한 논리에서 머신러닝을 통한 지능으로의 이러한 변화는 칩과 컴퓨터 산업을 완전히 변화시키고 있습니다. "

과거에는 소프트웨어가 사람이 작성한 규칙에 의존하여 중앙 처리 장치(CPU)에서 실행되었습니다. 프로그램의 모든 단계는 명확한 논리와 엄격한 구조를 바탕으로 사람이 정의했습니다. 그러나 이 모델의 한계는 점차 드러났습니다. 점점 더 복잡해지는 현실 세계의 문제에 대처하기 어렵고, 데이터에서 규칙을 자동으로 추출할 수 없으며, 끊임없이 변화하는 환경에 적응할 수 없습니다.

인공지능의 발전, 특히 딥러닝의 부상은 새로운 컴퓨팅 패러다임을 가져왔습니다 . 사람이 논리를 작성하는 대신, 기계가 방대한 데이터로부터 지능을 "학습"할 수 있게 된 것입니다. 이러한 변화의 이면에는 컴퓨팅 요구 사항의 근본적인 변화가 있습니다.

기존 프로그램은 결정론적 문제를 다루는 반면, 인공지능은 방대한 데이터에 숨겨진 패턴과 확률적 관계를 다룹니다. 이러한 변화는 전례 없는 컴퓨팅 성능 요구, 특히 대규모 병렬 컴퓨팅에 대한 의존도를 가져왔습니다. CPU는 복잡한 논리 처리에는 뛰어나지만, AI에 필요한 행렬 연산에는 대처할 수 없습니다. 수천 개의 소형 코어를 갖춘 그래픽 처리 장치(GPU)는 병렬 작업을 효율적으로 수행하고 AI 학습의 핵심 하드웨어로 빠르게 자리 잡을 수 있습니다. 결과적으로 칩 산업은 CPU 중심 모델에서 GPU와 전용 AI 칩이 주도하는 새로운 모델로 전환하기 시작했습니다.

동시에 칩 설계 논리 또한 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 과거에는 칩이 다재다능함과 호환성을 추구했지만, AI의 부상으로 칩 제조업체들은 특정 작업에 최적화하는 것이 범용 칩보다 훨씬 높은 효율성을 달성할 수 있다는 것을 깨닫게 되었습니다. 그 결과, 텐서 처리 장치(TPU), 신경망 처리 장치(NPU), 그리고 AI 가속 칩이 등장했습니다. 이러한 칩들은 컴퓨팅 정밀도를 낮추고, 메모리 대역폭을 최적화하며, 전용 명령어 세트를 설계함으로써 AI 컴퓨팅의 효율성과 에너지 효율을 크게 향상시켰습니다.

"일반"에서 "특수"로의 이러한 변화는 칩 산업 전체에 혁신의 물결을 일으켰습니다.

뿐만 아니라, 이러한 변화는 컴퓨터 아키텍처 자체의 재구축을 촉진했습니다. 기존의 폰 노이만 아키텍처는 컴퓨팅과 저장을 분리하여 AI 컴퓨팅에서 빈번한 데이터 전송이 성능 병목 현상을 야기했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 아키텍처 개념인 메모리 컴퓨팅(Computing-in-Memory)이 등장했습니다. 메모리 컴퓨팅은 컴퓨팅 장치를 저장 장치 바로 안이나 근처에 내장하여 데이터 전송으로 인한 지연 시간과 에너지 소비를 크게 줄이며, 미래 고성능 컴퓨팅의 중요한 방향으로 자리 잡았습니다.

비즈니스 모델 측면에서 AI 서비스의 부상은 컴퓨팅 파워를 시장성 있는 상품으로 만들었습니다. 블록체인, 스마트 계약, 암호화폐, 엣지 컴퓨팅, AI 등의 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 컴퓨팅 리소스를 완전히 상용화하여 분산형 클라우드 컴퓨팅 시장을 형성하고, 컴퓨팅 파워 수요자에게 주문형 AI 컴퓨팅 리소스를 제공할 수 있습니다 . 기업은 고가의 컴퓨팅 센터를 직접 구축할 필요 없이 AI 모델을 학습시키고 배포할 수 있습니다 . 동시에 컴퓨팅 파워 공급업체가 완전히 순환되지 않은 유휴 컴퓨팅 리소스를 완전히 방출할 수 있는 채널을 제공합니다 .

"서비스로서의 컴퓨팅 파워" 모델은 현재 기술 산업을 혁신하는 추세로 자리잡고 있습니다 .

황런쉰은 연설에서 다음과 같이 말했습니다.

AI는 과학 연구와 의료부터 에너지 개발, 운송, 물류 관리까지 모든 산업을 혁신하고 있습니다.

AI는 Tencent의 WeChat, Alibaba의 Taobao, ByteDance의 TikTok 등 중국의 대표적인 플랫폼을 뒷받침합니다 .

AI는 샤오미의 자율주행과 스마트폰을 주도합니다.

AI는 바이두 의 AI 검색과 메이투안의 매우 빠르고 편리한 스마트 배송 서비스를 강화합니다.

AI는 또한 Inferior Medical Technology의 의료 영상 진단 시스템을 지원하여 전 세계 20개국 이상에서 의료 표준을 개선하는 데 기여하고 있습니다.

AI와 그 영향을 받는 분야들이 서로에게 변화를 주도하고 있음을 알 수 있습니다. 한편으로는 AI가 새로운 응용 분야와 산업을 창출하고 있습니다 . 자율주행부터 의료 영상 분석, 스마트 음성 비서부터 콘텐츠 생성까지, AI는 삶의 모든 영역에 침투하고 있습니다 . 다른 한편으로는 AI가 혁신하는 분야들이 고성능 칩과 컴퓨팅 플랫폼에 대한 수요를 더욱 확대하고 있습니다 .

황런쉰은 연설에서 AI 또한 과거의 전기와 인터넷처럼 우리의 기반 시설이라고 말했습니다. AI는 공급망을 재편하고 생산 및 물류 방식을 완전히 변화시키고 있습니다.

AI가 물과 전기처럼 사회 기반 시설이 되고 사회 각계각층의 기본적인 필수품이 될 때, 칩과 컴퓨터는 더 이상 단순한 도구가 아닌 지능형 사회의 핵심 기반 시설이 될 것입니다. PowerVerse 는 황런쉰의 연설이 AI의 변혁적 추세라고 강조하는 바로 이것이라고 생각합니다.

다음 AI 물결은 추론 및 실행 능력을 갖추고 물리적 세계를 이해할 수 있는 로봇 시스템이 될 것입니다. 향후 10년 동안 공장은 소프트웨어와 AI로 구동될 것이며, 로봇 팀은 인간과 협력하여 AI가 주도하는 스마트 제품을 생산할 것입니다. AI는 모든 산업, 기업, 제품 및 서비스의 핵심이 될 것입니다. AI는 새로운 산업 혁명을 촉발하고 중국의 우수한 공급망 생태계에 새로운 성장 기회를 가져왔습니다. 황 회장은 연설을 마무리하며 미래 트렌드를 예측했습니다.

로봇 협업 시스템, AI 기반 로봇 시스템, 그리고 스마트 제품 의 대중화는 흥미로운 시나리오이지만, 인프라가 제공하는 필수적인 지원과 분리할 수 없는 시나리오이기도 합니다. 분산형 클라우드 컴퓨팅은 중요한 역할을 할 것입니다. 이 컴퓨팅 모델은 대규모 로봇에서 발생하는 데이터 처리 및 분석 요구를 지원하는 유연하고 효율적이며 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다 . 분산형 엣지 컴퓨팅 측면에서는 데이터 지연 시간을 줄이고, 로봇의 실시간 의사 결정 속도와 효율성을 향상시키며, 시스템의 안정성과 가용성을 향상시킵니다 . 분산형 아키텍처는 컴퓨팅 작업을 여러 노드에 동적으로 할당할 수 있도록 하여 일부 노드에 장애가 발생하더라도 전체 시스템은 정상 작동을 유지할 수 있도록 합니다 .

시장 관점에서 볼 때, 분산형 클라우드 컴퓨팅 모델은 기업의 운영 비용 절감에 도움이 됩니다. 기업은 실제 필요에 따라 필요한 컴퓨팅 리소스를 유연하게 임대하여 높은 하드웨어 투자 및 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 중국의 우수한 공급망 생태계를 통해 중소기업은 고품질 AI 서비스를 더욱 쉽게 이용할 수 있습니다 .

자원 공유와 협업을 촉진 하고 개방적이고 윈윈하는 산업 생태계를 구축 하는 동시에 , 다양한 기업이 유휴 컴퓨팅 자원을 공유함으로써 상호 이익을 달성하고 기술 혁신과 개발을 더욱 촉진할 수 있습니다.