엔비디아의 공식 답변: 구글의 AI 발전을 축하하는 한편, 자사의 선두적 위치를 강조합니다. 구글의 AI(특히 제미니 3 모델과 TPU 칩 최적화) 분야에서의 급속한 발전은 엔비디아의 우위에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다. 엔비디아는 긍정적이면서도 자신감 넘치는 어조로 대응하며, 표면적으로는 경쟁사를 칭찬하면서도 실제로는 자사 GPU 플랫폼의 탁월한 장점을 강조했습니다. 구글에 대한 찬사: 엔비디아는 "기쁨"을 표하며 구글의 AI "큰 발전"을 인정하고, 두 회사 간의 지속적인 협력을 강조하는 것으로 시작합니다. 엔비디아는 구글에 하드웨어를 계속 공급하고 있습니다. 이는 엔비디아의 전략적 성숙도를 보여줍니다. 제로섬 경쟁을 피하고 "독점 기업"으로 인식되는 것을 피하기 위해 생태계 파트너로 자리매김하는 것입니다. 엔비디아의 핵심 경쟁력은 "한 세대 앞서 나간다"는 주장에 있습니다. 엔비디아의 GPU 플랫폼은 "모든 AI 모델을 실행하고 컴퓨팅이 이루어지는 모든 곳에 배포할 수 있는" 유일한 솔루션입니다. 반면, ASIC(구글의 TPU와 같은 주문형 반도체)은 특정 AI 프레임워크나 작업에 최적화되어 있지만, 다재다능함이 부족합니다. 성능 비교: NVIDIA는 자사 제품이 "성능", "다재다능함", "대체 가능성" 측면에서 포괄적인 리더십을 갖추고 있다고 강조합니다. ASIC은 효율적이지만 "특정 목적에 맞춰 설계"되었으며 모델 반복이나 프레임워크 변경에 취약하여 유연성이 부족합니다. 이는 AI 학습/추론 시나리오에서 매우 중요하며, 특히 트랜스포머에서 멀티모달 모델로 모델이 다양화되는 현재 상황에서 더욱 그렇습니다. 이 글을 읽고 느낀 점은 다음과 같습니다. GPU는 규모와 용도 측면에서 더 폭넓은 응용 분야를 가진 범용 아키텍처입니다. 개인 사용자뿐 아니라 대규모 기업 클러스터에서도 사용할 수 있습니다. TPU는 시스템, 아키텍처, 툴체인 측면에서 Google에 의해 특별히 최적화되었으며, 대규모 클러스터의 성능에 더욱 최적화되어 있습니다. 하지만 소규모 사용자에게는 적합하지 않습니다. DeepMind나 Anthropic과 같은 대규모 애플리케이션에서만 그 장점을 입증할 수 있습니다. 따라서 GPU와 TPU는 직접적인 하드웨어 판매 경쟁 관계에 있지 않은 것으로 보입니다. TPU는 구글 클라우드를 통해 대중에게 제공될 예정이며, 이는 클라우드 컴퓨팅 파워 경쟁입니다.
