네이버 손잡은 인텔… "AI 생태계 확장해 엔비디아 대응"

윤선영 2024. 4. 11. 15:51
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"인텔과 네이버의 협업을 발표하며 느낀 점은 한국뿐 아니라 전 세계 고객사들이 인공지능(AI) 프로젝트를 추진을 하는 과정에서 절대적으로 (엔비디아의) 대안이 필요하다고 생각한다는 것입니다."

백남기 인텔코리아 부사장은 11일 서울 여의도 FKI타워에서 개최한 기자간담회에서 "연례 고객·파트너 컨퍼런스인 '비전 2024'에서 차세대 AI 반도체인 '가우디3'를 공개하고 네이버와의 협업을 공식화했다"면서 "키노트 이후 '가우디3 도입을 고민하고 있는데 네이버의 경험을 공유 받고 싶다'는 등의 반응이 뜨겁다"고 말했다.

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AI 반도체 '가우디3' 공개 행사
백남기 인텔코리아 부사장 참석
공동랩 구축·LLM활용안 등 제시
네이버 "경쟁력 우위 확보와 직결"
백남기 인텔코리아 부사장이 11일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 기자간담회에 화상으로 참여해 인사말을 전하고 있다. 윤선영 기자
이동수 네이버클라우드 이사(박사)가 11일 서울 여의도 FKI타워에서 개최한 기자간담회에서 화상으로 질의응답을 진행하고 있다. 윤선영 기자

"인텔과 네이버의 협업을 발표하며 느낀 점은 한국뿐 아니라 전 세계 고객사들이 인공지능(AI) 프로젝트를 추진을 하는 과정에서 절대적으로 (엔비디아의) 대안이 필요하다고 생각한다는 것입니다."

백남기 인텔코리아 부사장은 11일 서울 여의도 FKI타워에서 개최한 기자간담회에서 "연례 고객·파트너 컨퍼런스인 '비전 2024'에서 차세대 AI 반도체인 '가우디3'를 공개하고 네이버와의 협업을 공식화했다"면서 "키노트 이후 '가우디3 도입을 고민하고 있는데 네이버의 경험을 공유 받고 싶다'는 등의 반응이 뜨겁다"고 말했다.

인텔은 지난 8~9일(현지시간) 미국 애리조나주에서 열린 비전 행사에서 가우디 경쟁력 강화를 위해 네이버와 협업하겠다고 밝혔다. 이번 협업을 토대로 AI 반도체 생태계를 확장하는 것은 물론 궁극적으로 관련 시장에서 독점적 지위를 형성하고 있는 엔비디아에 대항한다.

구체적으로 보면 양사는 생성형 AI 모델과 애플리케이션(앱)을 개발·관리하기 위해 스타트업, 학계를 포함한 공동 랩을 만들어 연구를 진행하고 '가우디2'를 테스트해 네이버의 초거대언어모델(LLM) 학습 인프라에 적용할 계획이다. 또 LLM 학습 인프라의 상업용 클라우드 인스턴스를 글로벌 기업 고객에게 제공하는 데도 협력한다.

엔비디아는 그간 AI 반도체와 함께 소프트웨어 플랫폼 '쿠다'를 앞세워 시장 지배력을 키워왔다. 하지만 쿠다는 프로그래밍이 굉장히 어렵다는 문제점이 있다는 설명이다. 이에 인텔과 네이버는 하드웨어·소프트웨어를 아우르는 가우디 기반 오픈 생태계 구축에 박차를 가할 방침이다. 백 부사장은 "기업들이 원활하게 AI 프로젝트를 추진하기 위해서는 가우디3와 같은 하드웨어도 중요하지만 소프트웨어 시스템이 중요하다"며 "네이버는 아태지역에서 굉장히 중요한 입지를 갖고 있고 그런 측면에서 이번 협업은 뜻깊다"고 강조했다.

이날 기자간담회에는 이동수 네이버클라우드 이사(박사)와 권세중 네이버클라우드 리더도 화상으로 참석했다. 이 자리에서 이 이사는 인텔의 가우디를 선택한 배경으로 성능과 잠재력을 꼽았다. 그는 "좋은 AI 반도체를 골라서 사용하는 것은 네이버 AI 서비스의 경쟁력 우위 확보와 직결된다"며 "가우디는 많은 반도체를 평가·분석하는 과정에서 놀라운 결과를 보였다"고 전했다. 이어 "네이버의 각종 AI 서비스와 가우디의 성능을 융합하려면 AI 반도체 생태계는 당연하고 에코 시스템, 소프트웨어 부분들도 많이 확보해야 하는 만큼 스타트업, 대학교 연합해서 작업해야 한다고 봤다"며 "이번 협력을 단기간에 그치는 것이 아닌 풍성한 AI 생태계를 국내에서도 만들어보려는 계기로 삼겠다"고 말했다.

네이버는 이날 가우디2를 넘어 가우디3의 적용 가능성도 열어뒀다. 이 이사는 "일단은 가우디2에 집중할 예정"이라면서도 "가우디2에서 가우디3로 가는 게 완전히 다른 종류의 칩은 아닌 만큼 AI 생태계 확장 측면에서 연결이 아예 안될 수는 없을 것"이라고 밝혔다.

한편 인텔에 따르면 가우디3는 엔비디아의 'H100'과 비교해 평균적으로 50% 더 빠른 학습 시간을 지원하며 추론 처리량은 50%, 전력 효율성은 40% 더 우수하다.

윤선영기자 sunnyday72@dt.co.kr

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