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[속보] 한국 스타트업 일냈다.. 오픈AI 협업 발표, 엔비디아 대체 성공
https://www.youtube.com/watch?v=1Ad0RxN0D3U
한국 스타트업 퓨리오사ai가 엔비디아 독점 체제에 균열을 내는 놀라운 성과를 발표했습니다. 이 콘텐츠는 퓨리오사ai가 단 두 장의 칩으로 엔비디아 h100 수십 장이 필요했던 초거대 AI 모델 구동에 성공하며, 오픈ai와 협력하게 된 배경과 그 기술적 의미를 심층적으로 다룹니다. 엔비디아 gpu의 전력 및 비용 병목 현상이라는 AI 시대의 근본적인 한계를 어떻게 극복했는지, 그리고 퓨리오사ai의 독자적인 텐서 컨트랙션 프로세서(tcp) 아키텍처가 왜 더 효율적인지 구체적인 설명을 통해 이해할 수 있습니다. AI 인프라 비용 절감과 지속 가능한 AI 발전을 위한 새로운 패러다임을 제시하는 이 혁신적인 기술이 궁금하다면 반드시 시청해야 할 콘텐츠입니다.
1. 퓨리오사AI와 오픈AI의 협력 발표 및 기술적 성과
1.1. 퓨리오사AI의 초거대 AI 모델 구동 성공

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충격적인 협력 발표:
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2024년 5월 23일 목요일 저녁, 서울에서 퓨리오사AI와 오픈AI가 엔비디아를 이기기 위한 협력을 발표하였다.
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더 자세한 내용은 월요일에 발표될 예정이다.
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레니게이드 AI 반도체 칩의 성능:
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퓨리오사AI는 단 두 장의 레니게이드 AI 반도체 칩으로 1,200억 개의 파라미터를 가진 GPT 오픈소스 모델을 실시간으로 구동하는 데 성공하였다.
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이는 기존 엔비디아 H100 GPU 수십 장이 필요했던 작업을 단 두 장의 칩으로 완료한 것이다.
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퓨리오사AI 백준호 대표의 자신감:
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백준호 대표는 과거 인터뷰에서 GPU를 뛰어넘는 효율로 AGI 인프라를 만들겠다고 언급한 바 있으며, 이번 성과로 그 자신감의 이유가 입증되었다.
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많은 사람들이 엔비디아를 이길 수 없다고 호언장담했지만, 퓨리오사AI는 엔비디아보다 훨씬 적은 리소스로 GPU의 전력 및 비용 병목 현상이라는 AI 시대의 근본적인 한계를 극복하는 새로운 설계를 만들어냈다.
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엔비디아와의 비교:
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엔비디아는 약 2만 명의 직원을 보유한 전 세계에서 가장 강력한 기술 기업으로 불리며, 시가총액 또한 매우 높다.
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반면 퓨리오사AI는 약 160~180명의 직원과 3천억 원 초반대의 투자금(이번 펀딩 포함)으로 엔비디아 제품을 대체하는 사례를 만들어내고 있다.
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이는 단순한 고효율을 넘어선 기술적인 패러다임의 변화 없이는 불가능한 일이다.
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오픈AI가 퓨리오사AI와 협력한 이유:
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엔비디아가 향후 10년간 AI 솔루션 시장을 독점하는 것은 모든 사람이 원하는 그림이 아니기 때문이다.
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현재 AI 생태계의 상당 부분 이익은 엔비디아로 흘러가고 있으며, 엔비디아는 전 세계 시가총액 1위가 예상될 정도로 성장했다.
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빅테크 기업들이 자체 칩을 개발하려는 이유도 엔비디아에 종속되고 싶지 않기 때문이다.
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AI가 지속 가능하려면 인프라 비용이 절감되어야 하는데, 현재 AI 서비스 회사들은 인프라 비용(H100 등) 때문에 손실을 보고 있다.
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따라서 엔비디아보다 더 지속 가능한(sustainable) 솔루션에 대한 시장의 강력한 동력이 존재한다.
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이는 전기차에 대한 니즈가 환경 문제와 결합하여 새로운 생태계를 만든 것과 유사하다.
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퓨리오사AI는 이러한 시장의 니즈와 기술적 혁신을 통해 충분히 경쟁할 수 있다고 설명한다.
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AI 혁명의 현재와 미래:
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현재 AI 혁명은 엔비디아라는 단일 기둥 위에서 이루어지고 있으나, 전 세계 기업들이 감당하기에는 너무 비싸고 전력 소모가 크다.
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오픈AI조차 이러한 구조에만 의존할 수 없는 상황이다.
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퓨리오사AI와의 협력 시연은 엔비디아 독점에서 벗어나려는 전환점이 될 수 있다.
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퓨리오사AI 2세대 칩의 특징:
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뉴럴 네트워크 기반의 AI는 범용적으로 지원할 수 있도록 설계되었다.
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특히 GPT-3와 같은 강력한 초거대 언어 모델 및 멀티모달 모델(시각적 요소 포함)을 강력하게 지원한다.
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GPT-5급 모델(트릴리언 파라미터)은 칩 한 개만으로는 지원할 수 없으며, 여러 칩을 연결하여 지원해야 한다.
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추론(Inference) 시장의 중요성:
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퓨리오사AI의 칩은 구글, 아마존 등 데이터 센터에 들어가는 엔비디아 B200, H100 같은 추론용 칩을 대체할 수 있다.
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AI 컴퓨팅 수요에서 추론의 요구량은 현재도 크지만 앞으로 훨씬 더 커질 것이다.
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AI의 궁극적인 목적은 추론이며, 훈련은 모델 개발 단계이고 서비스는 모두 추론에 해당한다.
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AI 서비스가 확산될수록 추론의 양은 기하급수적으로 증가할 것이다.
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오픈AI와 같은 곳에서 엄청나게 많은 추론을 H200, B100으로 수행하고 있으며, 퓨리오사AI 솔루션이 이 영역을 빠르게 대체해 나갈 것이다.
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레니게이드 칩의 가격 및 설치:
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퓨리오사AI 칩은 시장에서 성능과 효율에 맞춰 경쟁력 있는 가격에 판매될 예정이며, 저렴하지는 않다.
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HBM(고대역폭 메모리)이 탑재되어 있기 때문이다.
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일반 그래픽 카드처럼 PCI 슬롯에 꽂아 사용할 수 있다.
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실제 카드는 히트싱크가 없는 형태이며, 완제품은 PCI 카드 형태로 개발된다.
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워보이(Warboy)라는 이전 제품은 레니게이드보다 작고 전력 소모도 50~60W급으로 절반 정도였다.
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퓨리오사AI의 TCP(Tensor Contraction Processor) 아키텍처:
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퓨리오사AI의 NPU(신경망 처리 장치)는 AI 워크로드에 가장 필요한 일들을 중심으로 네이티브하게 설계되었다.
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TCP 아키텍처는 텐서 컨트랙션(Tensor Contraction) 전체를 하나의 기본 단위(primitive)로 돌리고 그 안에서 최적화할 수 있도록 설계되었다.
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반면 GPU나 다른 AI 반도체들은 훨씬 더 작은 레벨의 행렬 연산을 기본 단위로 삼는 경우가 많다.
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작은 행렬 연산들을 수많은 연산에 매핑하는 데 엄청난 오버헤드가 발생한다.
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퓨리오사AI는 추상화 레이어를 고도화하여 컴파일러와 개발자들이 거대한 사이즈와 다양한 형태의 텐서 컨트랙션 연산을 하드웨어에 효율적으로 매핑하기 쉽다.
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텐서 컨트랙션을 덩어리로 보기 때문에, 너무 쪼개서 로컬하게만 보는 것이 아니라 글로벌한 관점에서 처리하여 훨씬 더 글로벌한 최적화를 할 수 있다.
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이는 100명의 사람을 하나하나 관리하는 대신, 10명씩 덩어리로 묶어 연산 특성에 맞게 조합하여 실행하는 것과 유사하다.
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하드웨어가 내부적으로 전체적인 시각에서 최적화할 수 있는 조건을 제공한다.
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1.2. AI 반도체 산업의 미래와 퓨리오사AI의 비전

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글로벌 AI 컴퓨팅 리더십 확보:
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퓨리오사AI는 3~5년에 걸쳐 글로벌 시장에서 리더십을 확보하고, 그에 따른 많은 일을 해나갈 계획이다.
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글로벌 AI 컴퓨팅 분야의 리더가 되어 지속 가능한 AI(Sustainable AI)를 실현하는 기술적, 제품적 혁신을 지속할 것이다.
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협력의 중요성:
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AI 프런티어 현장에서 모두가 최선을 다하고 있으며, 좋은 결과를 내야 한다는 생각으로 협력의 중요성을 강조한다.
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이러한 협력들이 어느 순간 폭발적인 힘을 발휘할 것이라고 생각한다.
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AI 반도체 산업의 지속 가능성:
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AI 반도체 산업이 일시적인 현상이 아니며, 5년 뒤에 사라질 것이라고 전혀 생각하지 않는다.
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AI는 앞으로 더욱 확산되고 중요해질 기술이다.
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AI 반도체는 '생각하는 기계(thinking machine)'를 만드는 것으로, 매우 근본적인 기술에 속한다.
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퓨리오사AI는 이 생각하는 기계를 더욱 강력하면서도 지속 가능하게 만드는 기술을 개발하고 있다.
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향후 10년을 생각했을 때, 이 영역에서 좋은 제품과 글로벌 경쟁력을 갖춘 토대를 구축하는 것이 가장 중요한 일 중 하나라고 판단하고 최선을 다하고 있다.
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출처: https://richcat.tistory.com/17515 [리치캣의 현재 그리고 미래:티스토리]
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