AI 서버 수요 증가로 성장하는 엔비디아, 경쟁 우위 확보(2025.02.11)

2025.02.11

NVIDIA (NVDA) Gains Edge as AI Server Demand Fuels Growth

NVIDIA (NVDA) Gains Edge as AI Server Demand Fuels Growth

AI 서버 수요 증가로 성장하는 NVIDIA(NVDA), 경쟁 우위 확보

 

We recently published a list of 10 AI News Making Waves on Wall Street. In this article, we are going to take a look at where NVIDIA Corporation (NASDAQ:NVDA) stands against other AI news making waves on Wall Street.

 

우리는 최근 "월스트리트를 뒤흔든 10가지 AI 뉴스" 목록을 발표했다.

이 기사에서는 엔비디아(NVIDIA, NASDAQ:NVDA)가 다른 AI 관련 주요 뉴스들과 비교해 어떤 위치에 있는지 살펴볼 것이다.

 

OpenAI has previously been dependent on Nvidia for its chip supply, but it looks like it may not be for long. As reported by Reuters, the artificial intelligence startup is all set to develop its first generation of in-house artificial intelligence silicon.

 

OpenAI는 그동안 엔비디아(Nvidia)에 칩 공급을 의존해 왔지만, 곧 상황이 달라질 것으로 보인다.

로이터(Reuters)에 따르면, 이 인공지능 스타트업은 자체 개발한 1세대 AI 반도체(인공지능 칩)를 선보일 준비를 마쳤다.

 

According to sources, the startup is finalizing the design for its first in-house chip in the next few months. It then plans to send it for fabrication at Taiwan Semiconductor Manufacturing Co in a “taping out” process.

 

소식통에 따르면, 해당 스타트업(OpenAI)은 향후 몇 달 안에 자체 개발한 1세대 칩의 설계를 마무리할 예정이다.

이후, 대만 반도체 제조 기업(TSMC, Taiwan Semiconductor Manufacturing Co)에 칩 제조를 의뢰하는 '테이프아웃(taping out)' 공정을 진행할 계획이다.

 

 

This training-focused chip will be used as a strategic tool to strengthen OpenAI’s negotiating leverage with other chip suppliers. If all goes smoothly, the company will be able to mass-produce its first in-house AI chip and potentially test an alternative later this year.

 

이번에 개발된 트레이닝(훈련)용 칩은 OpenAI가 다른 칩 공급업체들과 협상할 때 전략적인 도구로 활용될 예정이다.

만약 모든 과정이 순조롭게 진행된다면, OpenAI는 올해 말 자체 개발한 첫 번째 AI 칩을 대량 생산하고, 이후 대체 옵션을 테스트할 가능성도 있다.

 

Meanwhile, big tech companies have struggled to produce satisfactory chips over the years. Nevertheless, DeepSeek has raised questions about whether fewer chips will be needed in developing powerful models in the future.

 

한편, 대형 테크 기업들은 오랫동안 만족스러운 성능의 칩을 개발하는 데 어려움을 겪어왔다.

그럼에도 불구하고, DeepSeek은 미래의 강력한 AI 모델을 개발하는 데 필요한 칩의 수가 줄어들 가능성이 있는지에 대한 의문을 제기했다.

 

Google DeepMind boss Demis Hassabis has recently dismissed DeepSeek’s claims that its popular chatbot and AI model is using far less money than US rivals.

 

구글 딥마인드(DeepMind) CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 최근 DeepSeek의 주장에 대해 일축했다.

DeepSeek은 자사의 인기 있는 챗봇 및 AI 모델이 미국 경쟁사들보다 훨씬 적은 비용으로 운영되고 있다고 주장했지만, 하사비스는 이를 부정했다.

 

DeepSeek “seems to have only reported the cost of the final training round, which is a fraction of the total cost.” – Hassabis told Bloomberg Television.

 

그는 "DeepSeek은 전체 비용 중 극히 일부에 불과한 최종 훈련 단계의 비용만을 보고한 것으로 보인다."라고 블룸버그 텔레비전(Bloomberg Television)과의 인터뷰에서 말했다.

 

He also stated that DeepSeek’s emergence doesn’t upend the economics of AI development. “We don’t see any new silver bullet technologies.

DeepSeek is not an outlier on the efficiency curve.” -Hassabis said at the Artificial Intelligence Action Summit.

 

그는 또한 DeepSeek의 등장이 AI 개발의 경제적 구조를 뒤흔들지는 않을 것이라고 밝혔다.

“우리는 어떠한 획기적인 기술(silver bullet technology)도 보지 못했다. DeepSeek은 효율성 측면에서 특별한 예외(outlier)가 아니다.”

하사비스(Hassabis)는 인공지능 액션 서밋(Artificial Intelligence Action Summit)에서 이렇게 말했다.

 

The Chinese startup has reportedly spent around $5.6 million on computing costs to train its models. OpenAI and Microsoft are currently investigating these claims, searching if anyone tied to DeepSeek has obtained data from OpenAI through a process known as distillation.

 

보도에 따르면, 중국 스타트업 DeepSeek은 모델 훈련을 위한 컴퓨팅 비용으로 약 560만 달러를 지출한 것으로 알려졌다.

현재 OpenAI와 Microsoft는 이러한 주장에 대한 조사를 진행 중이며, DeepSeek과 관련된 인물이 ‘디스틸레이션(distillation)’이라는 과정을 통해 OpenAI의 데이터를 확보했는지 여부를 확인하고 있다.

 

According to Hassabis, DeepSeek seems “to have relied on some Western models to distill from”.

 

하사비스(Hassabis)는 “DeepSeek은 일부 서구 AI 모델을 기반으로 디스틸레이션을 수행한 것으로 보인다.”라고 밝혔다.