AI 기술이 빠르게 확산되면서 이를 뒷받침할 수 있는 고성능 반도체의 수요가 급증하고 있습니다. 특히 데이터센터와 AI 모델 학습에 특화된 GPU, AI 가속기 칩, DPU 등은 반도체 산업의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 NVIDIA, AMD, Marvell 등 주요 AI 수혜 기업들의 전략과 제품 라인업, 기술 경쟁력을 비교 분석하며, 향후 AI 반도체 시장의 방향성을 예측해봅니다.
NVIDIA – AI 반도체 시장의 절대 강자
NVIDIA는 현재 AI 반도체 분야에서 압도적인 선두 기업입니다. GPU 전문 기업으로 시작했지만, 병렬 연산에 강한 GPU가 AI 모델 학습과 추론에 최적화되면서 AI 인프라의 핵심 기업으로 성장했습니다.
특히 A100, H100 시리즈는 대규모 언어모델 학습에 최적화된 GPU로, ChatGPT와 같은 서비스에 사용되고 있습니다. 2024년에는 차세대 Blackwell(B100) 시리즈를 공개하며 연산 성능을 비약적으로 향상시켰습니다.
또한 NVIDIA는 CUDA, cuDNN, TensorRT 등의 소프트웨어 생태계를 독자적으로 구축해, 개발자와 기업들이 자사 플랫폼에 종속되도록 만들었습니다.
MS, 메타, 아마존, 구글 등 빅테크 기업들은 대부분 NVIDIA의 GPU를 활용하며, AI 학습용 GPU 시장 점유율은 80~90%에 달합니다.
AMD – 성능 개선과 가격 경쟁력으로 추격
AMD는 CPU와 GPU 모두를 개발하는 종합 반도체 기업으로, AI 시장에서도 빠르게 입지를 넓히고 있습니다. 대표 제품 Instinct MI300X는 고용량 HBM3 메모리와 GPU 코어를 통해 NVIDIA와 경쟁할 수 있는 연산 성능을 자랑합니다.
또한 AMD는 ROCm이라는 오픈소스 소프트웨어 생태계를 통해 CUDA 종속을 줄이고, 가격 경쟁력 측면에서도 우위를 확보하려는 전략을 구사하고 있습니다.
MS, 메타 등 일부 고객사들은 NVIDIA와 AMD 제품을 병행 사용 중이며, AMD는 향후 MI400 시리즈 출시로 AI 시장 내 존재감을 확대하려 합니다.
다만 여전히 점유율은 낮고, 소프트웨어 호환성에서 한계가 있는 점이 과제로 남아 있습니다.
Marvell – AI 인프라의 숨은 조력자
Marvell은 GPU나 CPU를 만들진 않지만, AI 인프라에 필수적인 네트워크 및 통신용 칩을 공급하는 기업입니다. 특히 Inphi DSP, OCTEON DPU 등의 제품은 AI 서버 간 데이터 전송을 고속·저지연으로 처리할 수 있게 도와줍니다.
AI 학습에는 수많은 데이터가 이동해야 하며, 이때 고성능 네트워크 인프라는 GPU만큼이나 중요한 역할을 합니다. Marvell은 이를 가능하게 해주는 컴퓨팅 패브릭을 제공하며, 구글, 아마존, MS 등의 데이터센터에 필수적인 파트너로 자리잡았습니다.
2023~2024년 기준 AI 관련 매출 비중이 빠르게 증가하고 있으며, 직접적인 AI 연산 칩은 없지만 AI 시대의 인프라 기업으로서 높은 가치를 평가받고 있습니다.
AI 기술의 고도화는 곧 반도체 기술의 발전을 요구하며, 이를 선도하는 기업들이 시장의 중심에 서고 있습니다. NVIDIA는 독보적인 선두주자, AMD는 빠른 추격자, Marvell은 인프라의 핵심 조력자로서 각자의 포지션을 확보해가고 있습니다. 앞으로 AI 반도체 시장은 성능, 에너지 효율, 생태계 확대를 중심으로 더욱 치열한 경쟁이 펼쳐질 것입니다.