AI는 PC 산업의 새로운 변수가 되고 있다.
최근 AMD, 인텔 등은 자사 프로세서에 NPU (신경처리장치) 유닛을 통합해 AI 처리 능력을 강화하고 있다.예를 들어 인텔이 최근 발표한 코어 울트라 시리즈 프로세서는 NPU, CPU, GPU (그래픽 프로세서) 를 결합해 34TOPS의 AI 전체 계산력을 제공한다.AMD는 이달 초 전체 계산력은 39TOPS, 내장 NPU 계산력은 16TOPS인 신형 8040 시리즈 AI PC 프로세서를 발표했다.
AI PC의 발전 추세에 대해 업계와 제3자 기관은 모두 비교적 낙관적인 태도를 가지고 있다.IDC에 따르면 내년 AI PC 침투율은 55%로 급성장하고 2027년에는 85%에 이를 것으로 예상된다.전체 단말기에서 AI 단말기가 차지하는 비중도 올해 41%에서 2027년 79%로 늘어난다.내년에 대량의 AI PC가 출시됨에 따라 PC 전체 판매가는 크게 향상될 것이다.반면 카운터포인트에 따르면 AI PC는 내년에 새로운 출하 반등을 추진하고 2026년 이후 PC 시장을 주도할 가능성이 높으며, 그 때 침투율이 과반을 차지할 것으로 예상된다.
그러나 인텔, AMD 등 프로세서 업체들이 NPU를 통합해 AI를 볼륨화하려 할 때 또 다른 GPU 거물인 엔비디아의 경쟁에 대비해야 한다.
'무어의 법칙은 죽었다'의 고취자인 황인훈 엔비디아 CEO는 CPU의 장기적인 전망을 낙관하지 않고 있다.그는 CPU가 성능 한계에 부딪혀 과거 같은 전력 소비량에서 5년마다 성능이 10배씩 향상되는 법칙은 더 이상 적용되지 않으며, 업계는 GPU로 구동되는 가속 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 방식이 필요하다고 주장했다.
GPU는 전자와 컴퓨터 게임을 위해 처음 만들어진 칩으로 복잡하고 사실적인 그래픽을 처리하기 위해 3D 모델, 라이트 섀도우 등 화면 디테일을 처리해야 한다.순차적으로 계산되는 CPU보다 대량의 단순 계산을 동시에 병행할 수 있는 GPU가 이런 계산 부하에 더 적합하다.
2018년 RTX 시리즈 GPU가 출시된 이후 엔비디아는 자사의 제품이 광선 추적, DLSS 하이퍼샘플링 등 AI 기술 능력을 갖추고 있다고 강조했다: 한편으로는 게임, 그래픽 렌더링 등 응용 장면에서 더 좋은 화면 렌더링 능력을 가져올 수 있다;다른 한편으로 DLSS와 같은 기술은 도형처리에 따른 계산력수요를 낮추고 화면성능, 전력소비의 균형을 실현했다.
현재 엔비디아의 소비자용 GPU 제품 아키텍처는 Ada Lovelace로 업그레이드되었으며, 그래픽 카드의 종합 성능은 4배 향상되었다고 한다. 그 중 중요한 성능 향상은 모두 AI 처리 유닛이 참여한다. 예를 들어 DLSS3 기술은 게임에 프레임을 꽂아 화면의 유창함을 향상시킬 수 있다.3D 디자인 용도에서 엔비디아판'메타 우주'옴니버스는 DLSS 기술로 4K 고해상도 화면 등을 출력할 수 있다.
그래픽 처리 외에도 GPU의 새로운 시장은 과학 컴퓨팅, 데이터 처리 등의 분야로 확대되었는데, 이 중 엔비디아가 2006년에 발표한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA가 중요한 역할을 했다.CUDA는 GPU 자원을 사용하는 소프트웨어 도구로, 일련의 개발 도구가 포함되어 있다.CUDA가 없기 전에 개발자는 이미지 렌더링을 위해 설계된 GPU를 가속 계산에 사용하려면 복잡한 디버깅과 컴파일이 필요하다.10여 년의 발전을 거쳐 CUDA는 이미 일종의 AI 인프라, 즉 기본 AI 개발 플랫폼이 되었으며, 누구나 CUDA를 지원하는 엔비디아 GPU 컴퓨터를 장착하기만 하면 어떠한 AI 관련 소프트웨어도 개발할 수 있다.
예를 들어, Steam의 AI 변성 소프트웨어인'VoiceMelody'는 음성 속의 음소 정보를 통합하여 사용할 수 있으며, 음성 품질이나 언어에 관계없이 자연스럽게 음성 변환을 할 수 있지만, 그래픽 카드가 CUDA를 지원한다는 전제가 있다.
황인훈에 따르면 지난 한 해 동안 CUDA 소프트웨어 다운로드는 2500만 건에 달했고, 역대 다운로드는 4000만 건이었다.
예술 창작 분야에서 중국인 예술가 조은철은 인터페이스 뉴스에 기술 문턱과 공업화 프로세스 등 방면의 제한으로 인해 창작자는 과거에는 개념 설계와 최종 표현 사이에서 타협할 수밖에 없었지만, 지금은 엔비디아 GeForce RTX 그래픽 카드의 큰 계산력과 Stable Diffusion, RUNWAY 등 AI 창의 도구를 빌어 개념 디자이너는 이미 창작 분야의 제한을 돌파할 수 있다고 말했다.단 몇 초 안에 많은 실현 가능성을 시도한다.
생성식 AI에 대해 GPU는 여전히 선발적인 우세를 가지고 있으며, 현재 주류 대형 모델 응용은 GPU 구동의 가속 계산 위에 세워져 있다.소프트웨어 도구와 지원에서도 엔비디아는 Stable Diffusion과 같은 애플리케이션에 적합하고 최적화되어 있습니다.
황인훈은 PC 업계가 다시 태어날 기회를 맞고 있다고 진단했다.향후 10년 동안 새로운 AI PC는 전통적인 PC를 대체할 것이며, 시장 가치는 1조 달러에 달할 것이다.그러나 현재 각 대기업이 엔비디아로부터 시장 점유율을 빼앗으려면 하드웨어 계산력이 더 강해야 할 뿐만 아니라 소프트웨어 생태에 더 큰 공을 들여야 하며, 동시에 AI 배치, 추리 속도, 운행 안정과 호환성에서 가장 잘해야 한다.