엔비디아 이후, 누가 AI로 돈을 벌까? AI 이야기를 하다 보면 이런 말이 자주 등장합니다. “AI 학습이 끝났다면, 이제 진짜 경쟁은 시작이다.” 많은 사람들은 아직도 AI 시장의 핵심을 ‘누가 더 똑똑한 AI를 만드느냐’ 라고 생각합니다. 하지만 이미 판은 바뀌었습니다. 지금 AI 시장에서 가장 중요한 질문은 이것입니다. “이 AI를 하루에 몇 번이나 쓰게 만들 수 있는가?”   1️⃣ AI는 두 번 돈을 먹는다 AI에는 두 개의 전혀 다른 단계가 있습니다. 훈련(Training) : AI를 똑똑하게 만드는 과정 추론(Inference) : AI를 실제로 사용하는 과정 지금까지 엔비디아가 지배해 온 영역은 바로 훈련 입니다. 수천 개의 GPU를 동원해 AI를 학습시키는 이 단계는 막대한 초기 비용이 들지만, 빈도는 제한적입니다. 반면 추론은 다릅니다. 우리가 질문할 때마다 챗봇이 답변할 때마다 자율주행차가 판단할 때마다 매번 비용이 발생합니다. 2️⃣ 진짜 돈은 ‘매번 쓰는 순간’에서 나온다 AI를 헬스장에 비유해 보겠습니다. 훈련: 헬스장 기구를 사는 비용 추론: 매달 내는 회원권 비용 기구는 한 번 사면 끝이지만, 회원권은 사람들이 계속 다니는 한 돈이 들어옵니다. AI도 마찬가지입니다. AI 모델을 한 번 학습시키는 비용보다, 수억 번 호출되는 추론 비용 이 장기적으로 훨씬 큰 시장을 만듭니다. ...

어제 AI 뉴스를 보다가 이 제목을 보신 분 있을거에요. “Nvidia–Groq deal is a $20B bet on deterministic processing” 한글로 옮기면 “엔비디아가 예측 가능한 처리 방식에 200억 달러를 베팅했다”는 뜻인데, 솔직히 말해 이 문장만으로는 무슨 이야기인지 감이 잘 오지 않습니다. 그래서 오늘은 이 복잡한 AI 반도체 이야기를 택배 물류센터와 고속도로 에 비유해 아주 쉽게 풀어보겠습니다. 1️⃣ 지금까지 AI는 ‘초대형 공장’이었다 엔비디아(NVIDIA)를 한 문장으로 정리하면 이렇게 말할 수 있습니다. “AI를 키우는 초대형 공장을 만든 회사” AI를 만드는 과정은 거대한 공장에서 수천 개의 기계를 동시에 돌리는 것과 비슷합니다. 엄청난 데이터를 동시에 처리하고 같은 계산을 반복 학습하며 점점 더 똑똑해집니다 이때 핵심 역할을 하는 것이 바로 GPU 입니다. 엔비디아는 이 GPU 시장을 사실상 장악했고, AI 학습(training)의 표준이 되었습니다. 2️⃣ 문제는 ‘힘’이 아니라 ‘응답 속도’ 하지만 AI는 이제 학습만 잘하면 끝나는 단계가 아닙니다. 우리가 실제로 사용하는 AI는 다음을 요구받습니다. 질문하면 바로 대답해야 하고 자율주행차는 즉각 판단해야 하며 로봇은 순간적으로 결정을 내려야 합니다 여기서 중요한 것은 연산 능력보다 반응 속도 입니다. GPU는 대형 물류센터와 같습니다. 물량은 엄청나게 처리하지만, 상황에 따라 배송 시간이 들쭉날쭉해질 수 있습니다. 3️⃣ Groq은 ‘AI 전용 직선 고속도로’를 만든 회사 Groq(그록)은 “GPU보다 더 강력한 칩”을 만들겠다는 회사가 아닙니다. Groq의 목표는 단 하나입니다. “항상 같은 시간 안에 답을 주는 AI” 이것을 기술적으로는 Deterministic Processing 이라고 부릅니다. ...