글로벌 클라우드 및 데이터센터용 AI 프로세서 시장 1위인 엔비디아의 점유율이 점차 감소될 것이란 전망이 나왔다. 엔비디아가 공급해온 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 칩을 대체하는 다른 유형의 AI 칩 수요가 빠르게 증가하고 있기 때문이다.
17일 시장조사업체 옴디아에 따르면 엔비디아는 지난해 글로벌 클라우드 및 데이터센터용 AI 프로세서 시장에서 점유율 80.6%를 차지했다. 여전히 압도적인 점유율이다. 지난해 연간 엔비디아의 데이터센터용 AI 칩 매출은 32억달러로 전년(18억달러) 보다 77% 증가했다.
보고서는 "새로운 경쟁사의 등장과 새로운 유형의 칩의 출시에도 불구하고 그동안 엔비디아의 GPU 기반 AI 칩은 데이터센터 AI 프로세서 시장에서 선두를 유지하고 있다"며 "엔비디아의 쿠다(CUDA) 툴킷이 AI 소프트웨어 개발에 보편적으로 사용되면서 GPU 칩 사용율을 이끌었기 때문"이라고 분석했다. 엔비디아의 데이터센터용 GPU는 A100 텐서 코어가 대표적이다.
그러나 앞으로 클라우드 및 데이터센터용 AI 프로세서 시장에 변화가 있을 것이란 게 옴디아의 전망이다. 옴디아는 "GPU 기반 AI 칩을 대체하는 다른 유형의 칩에 대한 수요가 늘어나면서 자일링스, 구글, 인텔 등의 공급업체가 몇 년 뒤 상당한 점유율을 차지하게 될 것"이라고 내다봤다.
이번 보고서에서 정의하는 AI 프로세서는 AI 처리 전용 시스템을 뜻한다. 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 인텔의 제온, AMD의 에픽 등은 범주에 포함시키지 않았다.
데이터센터용 AI 프로세서 시장에서 GPU 다음으로 각광받는 칩은 프로그래머블반도체(FPGA)다. FPGA는 활용 용도에 따라 회로를 바꿀 수 있으며, 개발에 투입되는 시간이 짧고 원하는 작업에 맞춰 연산 처리가 가능해 유연성이 높아서 장점이다. 현재 자일링스가 FPGA 시장에서 약 60%의 점유율로 1위에 올라있다. 자일링스는 데이터센터용 AI 프로세서 시장에서는 엔비디아에 이어 2위를 차지하고 있다.
3위는 주문형반도체(ASIC)를 사용하는 구글이다. 구글은 하이퍼스케일 클라우드 운영에 광범위하게 사용할 수 있는 칩인 TPU(텐서 프로세싱 유닛)을 자체적으로 개발해 자사 데이터센터에 사용하고 있다. ASIC은 다른 반도체에 비해 비용이 높고 개발기간이 길고 한번 제품을 만들고 나면 기능을 바꿀 수 없다. 그 대신 특정 용도에 맞도록 제작된 만큼, 성능 개선에 더 유리하다. 구글은 2016년 TPU 1세대를 시작으로 올해 TPU 4세대를 개발했다.
데이터센터용 AI 프로세서 시장에서 4위는 인텔이다. 인텔의 대표 제품은 10나노 기반의 애질렉스 FPGA와 하바나 코어 기반의 AI 특정용도반도체(ASSP) 등이다. ASSP은 ASIC과 동일한 방식으로 설계되고 구현되지만 주문 제작된 칩을 복수의 사용자가 사용하게 되면 ASSP라고 한다. 인텔은 데이터센터 시장을 확대하기 위해 2015년 FPGA 2위 업체인 알테라를 인수에 이어, 2019년 AI 스타트업 하나바랩스를 인수한 바 있다.
5위는 GPU를 공급하는 AMD다. AMD는 데이터센터 사업 강화를 위해 지난해 10월 AMD는 자일링스를 350억달러(약 40조원)에 인수했다. 양사의 인수 승인은 현재 규제 당국 중 중국 승인만 남겨두고 있다. 연내에 양사의 인수가 최종 완료되면 향후 데이터센터 사업에서 시너지가 기대된다.
AI 프로세서 시장은 공급 업체의 경쟁 구도 변화와 함께 빠르게 성장 중이다. 옴디아에 따르면 지난해 글로벌 AI 프로세서 시장은 전년 보다 79% 증가한 40억달러(4조7088억원)에 달했다. 2026년에는 9배 급증해 376억달러(44조2476억원)로 늘어날 것으로 예상된다.
