더 범용적인 프로그래밍 제공해야 하는 AI 프로세서 전망

글로벌 칩 부족에서 과잉 재고로의 전환, 통화 정책의 전환 및 2022년부터 시작된 경기 침체로 인해 자금 조달이 더 어려워진 가운데 인공지능(AI) 칩 스타트업의 행보가 주목된다.

옴디아의 새로운 주요 AI 하드웨어 스타트업 마켓 레이더(Top AI Hardware Startups Market Radar)에 따르면, 100군데 이상의 벤처캐피탈(VC)이 2018년부터 상위 25개 인공지능(AI) 칩 스타트업에 60억 달러 이상을 투자한 것으로 나타났다. 



알렉산더 해로웰(Alexander Harrowell) 옴디아 고급 컴퓨팅(Advanced Computing) 부문 수석 애널리스트는 "가장 많은 자금을 지원받는 AI 칩 스타트업들은 시장 선두주자인 엔비디아와 비슷한 수준의 소프트웨어를 제공해야 한다는 압박을 받고 있다"며 "이것이 새로운 AI 칩 기술을 시장에 출시하는 데 있어 가장 큰 난관”이라고 지적했다.

압박받는 AI 스타트업

옴디아는 올해 두 개 이상의 주요 스타트업이 하이퍼스케일 클라우드 공급자 또는 주요 칩 제조업체에 트레이드 세일(trade sale)을 통해 매각될 것으로 예측했다. 

알렉산더 해로웰 수석 애널리스트는 ”가장 가능성이 높은 시나리오는 아마도 주요 공급업체로의 매각일 것”이라며 "애플은 재무상태표에 230억 달러, 아마존은 350억 달러의 현금을 보유하고 있고 인텔, 엔비디아, AMD는 약 100억 달러의 현금을 보유하고 있다. 이러한 하이퍼스케일러 기업은 맞춤형 AI 실리콘을 도입하는 데 매우 열심이며, 관련 기술을 유지할 여력도 있다"고 말했다.

이 기간에 VC 자금 60억 달러 중 절반이 단 하나의 기술, 즉 전체 AI 모델을 칩에 로드하는 것을 목표로 설계된 대형 다이(large-die), CGRA 가속기에 사용되었다고 보고서는 분석했다. 문제는 AI 모델의 지속적인 성장을 고려할 때 이 접근법에 대한 의문이 존재한다는 점이다.

해로웰 수석은 "2018년과 2019년에 전체 모델을 온칩 메모리로 가져오는 아이디어는 대기 시간이 매우 짧고 대형 AI 모델의 입출력 문제를 해결하기 때문에 적합했다“며, ”그러나 이 모델들이 그 이후로 계속해서 발전하며 확장성이 중요한 문제가 되었다”고 말했다. 

더 구조화되고 내부적으로 복잡한 모델은 AI 프로세서가 더 범용적인 프로그래밍 가능성을 제공해야 한다는 것을 의미한다. AI 프로세서의 미래는 다른 방향에 있을 수 있다는 점을 보고서에서는 지적했다.