IBM이 실시간 데이터 스트리밍 기업 컨플루언트(CFLT)를 110억 달러(16조 1636억 원)에 인수한다. 컨플루언트는 생성AI 생태계에서 중추신경계를 담당하는 기업으로 평가된다. 이는 AI 인프라 경쟁의 핵심 전장이 기존의 '컴퓨팅 파워'에서 '데이터 흐름 제어'로 이동하고 있음을 의미한다. 엔비디아의 시놉시스 투자, 마벨의 셀레스티얼 AI 합병과 함께 IBM의 컨플루언트 인수는 AI 생태계의 확장과 진화에 중요한 전환점이 되는 소식이다. IBM의 컨플루언트 인수는 표면적으론 소프트웨어 기업 인수지만 실상은 AI 시대의 데이터 흐름 제어권을 둘러싼 구조적 경쟁이다. 이 거래가 AI 생태계의 진화를 둘러싸고 시장에 던지는 질문은 세 가지다. 누가 기업 데이터의 이동 경로를 지배할 것인가? 하이퍼스케일러 독점 체제에 균열이 생길 것인가? 그리고 AI 밸류체인의 가치는 어디로 이동하고 있는가?
뷰스레터 구독자 여러분 안녕하세요, 박원익입니다. “어떤 앱을 사용할지 컴퓨터에 알려줘야 했던 방식이 5년 안에 완전히 바뀔 것이다. 작업마다 다른 앱을 사용할 필요가 없게 된다.” 빌 게이츠 마이크로소프트 설립자의 예측이 현실이 되고 있습니다. 변화의 시그널은 스페인 바르셀로나에서 열리고 있는 세계 최대 이동통신 전시회 ‘모바일월드콩그레스(MWC) 2024’에서 포착됐습니다. 생성 AI로 불리는 ‘대규모 언어모델(LLM)’ 기반 서비스, 기기가 우후죽순 등장한 것입니다. 티모바일 모회사 도이치텔레콤이 공개한 차세대 AI 스마트폰 프로토타입(시제품)이 대표적 사례입니다. 스페인 바르셀로나 MWC 현장을 방문 중인 정구민 국민대 전자공학부 교수는 “앱을 없애고 AI 기반으로 작동하는 새로운 방식이 연구되고 있다. 기존 스마트폰에서 다음 단계로 넘어가려는 움직임으로 보인다”고 현장 분위기를 전했습니다.
2022년 11월 30일 챗GPT 출시 후 AI 반도체 분야 선두 주자인 엔비디아가 무서운 속도로 성장하고 있다. 챗GPT 출시 하루 전 515조원이었던 시가총액이 13개월이 흐른 2023년 말 3배가 넘는 1616조원으로 뛰었다. 여기에서 그치지 않고 올해에만 추가로 63.63% 더 상승, 2월 23일(현지시각) 종가 기준 1조9700억달러(약 2625조원) 가치를 지닌 회사가 됐다. 엔비디아의 시가총액은 마이크로소프트, 애플에 이은 미국 3위에 해당한다. 2만6000명의 직원으로 직원 수 7배의 구글(18만 명)을 당당히 뛰어넘었다. 정말 미친 것 같은 속도로 수직 상승했다. 상승 배경은 AI에 있다. 엔비디아의 AI 반도체 점유율은 80~90%로서 사실상 AI 반도체 시장에서는 독점 업체에 가깝기 때문이다. 4년 전 엔비디아는 스마트폰용 저전력 칩에 강점을 지닌 IP(설계자산) 회사 Arm을 53조원에 인수(M&A)한다는 계획을 발표하고, 1년 반 동안 추진하기도 했었다. 당시 중국의 반대로 인수가 좌절됐는데, 큰 기회인 Arm 인수에 실패하면 어려움이 있을 것이라는 여론이 지배적이었다. 하지만 그로부터 2년이 지난 지금, 누구도 이 사건을 실패로 기억하지 않는다. 오히려 ARM을 인수하지 않음으로써 핵심 사업에 더 집중, 지금과 같은 거대한 성과를 만들 수 있지 않았을까 하는 생각이 들 정도다. 현재 전 세계 AI의 엔진은 엔비디아라고 말해도 무리는 아닐 것이다. 어떤 이는 이런 성과가 게임용 GPU(그래픽처리장치)를 개발하던 회사에 우연히 찾아온 행운이라고 생각할 수도 있다. 그러나 이는 절반의 진실만 담은 시각이다. 실제로 2012년 침체기를 끝내고, AI 전성기를 시작한 알고리듬 ‘알렉스넷(AlexNet)’은 엔비디아가 자사의 게임용 GPU를 과학기술 연산에 사용할 수 있게 소프트웨어를 제공했기에 가능했다. AI의 새 전성기를 이끄는 오픈AI도 마찬가지다. 회사 초창기였던 2016년 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 전용 슈퍼컴퓨터 ‘DGX-1’을 오픈AI에 기증, 손수 전달했다. 당시 오픈AI은 ‘AGI(범용인공지능)’라는 업계에서 인정받지 못하던 목표를 추구하는 회사였다. 오래전 작은 신생 스타트업의 가능성을 알아보고, 지속해서 지원한 것이 결실을 맺은 것이다. 대부분의 AI 연구자들은 이런 지원에 힘입어 엔비디아 플랫폼(GPU, CUDA·병렬 프로그래밍 모델)에서 첨단 연구를 수행한다. 엔비디아는 어느 누구보다 빠르게 새로운 AI 기술 흐름을 포착하고, 그에 맞는 반도체를 먼저 개발하고, 결과적으로 과학자들이 엔비디아에 더 의존하게 만드는 선순환 구조를 완성한 셈이다.
