Nvidia의 최신 서비스는 그 어느 때보다 쉽게 AI를 훈련할 수 있도록 한다
Nvidia는 새로운 인공지능을 훈련하기 위해 어느 때보다 쉽게 클라우드 소프트웨어로 사업을 확장하고 있다.
그 회사는 이미 AI 인프라 판매로부터 엄청난 이익을 얻고 있으며, 클라우드 구독은 수익에 훌륭한 추가 요소가 될 수 있다. Nvidia는 그들의 DGX 클라우드 AI 훈련 서비스가 이제 이용 가능하다고 발표했다.
전통적으로 PC에서 고급 비디오 게임 그래픽을 위한 칩을 설계하는 것으로 유명한 회사인 엔비디아 (NVDA -0.50%)는 인공지능의 새로운 시대를 열었다.
세대 인공지능 챗봇 ChatGPT는 2022년 말부터 빠르게 수천만 명의 사용자를 확보했고, 이는 거의 모두가 엔비디아 반도체 시스템을 사용하여 "훈련"된 다른 세대 인공지능 서비스에 대한 관심을 급증시켰다.
그 후에 일어난 것은 이전에 본 어떤 것과도 달리 서사적인 재무 보고서였다.
클라우드 인프라 회사들은 모두 그들이 손에 넣을 수 있는 만큼 많은 인공지능 훈련 칩을 사기 위해 재빨리 움직이고 있다. 그러나 엔비디아는 이전보다 인공지능을 훈련하기에 더 쉽고 더 저렴하게 만드는 하드웨어에 접근할 수 있는 새로운 방법을 가지고 있다:
DGX 클라우드. 잠깐만, 생성 AI란 무엇인가?
ChatGPT과 같은 인공지능 서비스가 무엇인지에 대해 속도를 내봅시다.
인공지능으로 작동하는 소프트웨어는 인터넷에서 정보를 조직하고 제시하거나 사용자들이 단어 문서를 입력하는 동안 단어를 자동으로 채우는 것과 같은 일들을 하기 위해 조용히 막후에서 수십 년 동안 일해 왔습니다.
생성 인공지능은 새로운 콘텐츠를 "만들어내기" 위해 컴퓨터 소프트웨어가 사용되는 인공지능의 더 새로운 하위 분야이다. 그것에 대한 많은 반복이 있다.
인공지능이 더 많은 텍스트(텍스트-투-텍스트로 알려진)를 만들도록 촉구하는 것은 텍스트로 타이핑하는 사용자일 수 있고, 새로운 시각적인 것, 이미지-비디오, 비디오-투-텍스트, 또는 상상할 수 있는 모든 반복을 만드는 텍스트-이미지 또는 텍스트-비디오 프롬프트일 수 있다.
사용자가 간단한 일상 언어를 사용하여 소프트웨어가 무엇을 하기를 원하는지 설명하면서, 생성 인공지능은 심지어 실시간으로 언어를 번역하고, 자율주행 자동차를 작동시키고, 심지어 소프트웨어 코드를 만들기 위해 사용된다.
Nvidia는 새로운 가능성에 대한 문을 연다
(큰 언어 모델 또는 LLM로 알려진) 이 콘텐츠 생성을 달성할 수 있는 소프트웨어 알고리즘은 먼저 "훈련"될 필요가 있다.
이것이 엔비디아가 등장하는 바로 여기이다. 인터넷이나 회사의 사적인 디지털 정보에서 발견되는 것과 같은 방대한 양의 데이터를 사용하여, LLM 알고리즘은 문장의 텍스트든 비디오의 순차적인 프레임이든 순차적인 데이터의 관계를 추적함으로써 사용자의 프롬프트에 반응하는 방법을 훈련받는다.
Nvidia는 데이터 센터 슈퍼 컴퓨팅에 대한 10년 반 이상의 연구와 개발로 이 작업을 개척하는 데 도움을 주었다.
그것의 비디오 게임 칩 (GPU 또는 그래픽 처리 장치)은 거대한 양의 데이터를 분쇄할 수 있으므로, 그 회사는 이러한 GPU를 데이터 센터 (데이터 센터에 저장된 데이터와 소프트웨어가 인터넷 연결을 통해 액세스 될 때 "클라우드"의 일부가 됨)에 적용하는 방법을 알아냈다.
그러나, 지금까지, 생성 AI를 훈련하기를 원했던 회사 또는 스타트업은 많은 양의 데이터 센터 인프라를 구입하고 설치할 필요가 있을 것이다.
이것은 터무니없이 비싸질 수 있다.
H100이라고 불리는 엔비디아의 최신 주력 시스템만으로도 4만 달러 이상의 비용이 들 수 있고 - 그것은 AI 훈련에 필요한 인프라의 한 부분일 뿐이다!
보도에 따르면 (다른 칩들과 함께 많은 H100을 사용하는) DGX 슈퍼팟은 약 700만 달러에서 시작하고 6천만 달러 정도의 비용이 들 수 있다. DGX 클라우드는 이 문제를 해결하는 것을 목표로 한다.
회사가 그것만의 비싼 데이터 센터를 구입하고 설치할 필요가 있는 것이 아니라, 그것은 이제 엔비디아의 AI 훈련 인프라와 관련된 소프트웨어에 대한 액세스를 매달 임대할 수 있다.
일부 얼리 어답터 사업으로 초기 액세스를 테스트한 후, DGX 클라우드는 이제 오라클의 클라우드에 대한 구독과 미국과 영국에 있는 엔비디아의 자체 인프라를 통해 폭넓게 이용할 수 있다.
Nvidia의 판도를 바꿀 전환점
세대형 AI는 세계 경제의 모든 산업에 걸쳐 혁신적인 사용 사례를 가질 수 있다.
일부 연구는 AI가 곧 매년 4조 달러의 경제적 가치를 추가한다고 지적한다.
그것이 정확히 무엇을 의미하는지 수량화하는 것은 어렵지만, 초기 결과는 엔비디아에게 꽤 분명하다.
그 회사는 지난 분기에 72억 달러의 수익을 보고했지만, 주로 세대형 AI 인프라 수요 때문에 다음 분기에만 약 40억 달러의 수익이 더 있을 것으로 예상한다.
경영진은 이번 회계연도 하반기에 대한 구체적인 지침을 제공하지 않은 반면, 콜레트 크레스 CFO는 엔비디아가 제조 파트너들로부터 "하반기 동안 상당히 높은 공급을 조달했다"라고 말했다.
Nvidia의 매출은 올해와 내년에 사상 최고치로 치솟을 준비가 되어 있다고 말하는 것으로 충분하다.
심지어 테슬라 최고경영자 일론 머스크는 최근 엔비디아에 대해 찬사를 보내며, 전기차 리더가 얻을 수 있는 한 많은 엔비디아 GPU를 가져갈 것이지만, 엔비디아는 우선순위를 정해야 할 다른 고객들도 많이 가지고 있다고 말했다.
이것은 현재 엔비디아 주식을 둘러싼 격렬한 낙관론을 설명합니다.
주식은 내년 수익에 대한 월스트리트 분석가들의 기대의 40배가 훨씬 넘는 가격에 거래됩니다.
확실히 프리미엄 가격 태그이므로 투자자들은 신중하게 행동해야 합니다.
Nvidia가 새로운 DGX 클라우드 구독 서비스는 고사하고, 발전적인 AI 인프라로부터 얼마나 많은 돈을 끌어 들일 것인지에 대한 가시성은 제한되어 있습니다.
그러나 한 가지 확실한 것은 엔비디아가 AI의 새로운 시대를 열었고, 앞으로 몇 년 동안 이 움직임에 대한 성화를 계속 이어갈 수 있는 좋은 위치에 있다는 것입니다.