[반도체] '엔비디아' 어떤 회사인가? 세계를 선도하는 AI 전략과 경쟁사의 존재

[お持て成し]

'엔비디아' 어떤 회사인가? 세계를 선도하는 AI 전략과 경쟁사의 존재 / 3/31(일) / ＠DIME

▷ 미국 기업 대 시리즈 'AI 경쟁'

인공지능(AI)의 진화는 현대 사회에 혁명을 가져오고 있습니다. 특히 미국의 빅테크 기업들은 AI 기술 개발과 응용에서 세계를 선도하고 있습니다. 

그 중심에 있는 것이 반도체 대기업 엔비디아(NVIDIA)입니다. 이번 미국 기업 VS 시리즈는 AI 경쟁에서 엔비디아의 역할을 중심으로 그 영향을 받는 관련 기업에 대해 해설합니다. 

▷ 엔비디아의 AI 전략

엔비디아는 그래픽 처리 유닛(GPU)의 개발로 알려진 기업입니다만, 최근에는 AI 분야에 있어서의 리더로서의 지위를 확립하고 있습니다. 

이 회사의 GPU는 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 높은 계산 능력을 제공하기 위해 많은 연구자와 기업에 채용되고 있습니다. 

엔비디아는 자사 기술을 활용해 자율주행차, 의료 영상 분석, 자연어 처리 등 다양한 분야의 AI 응용을 추진하고 있습니다. 

또한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과의 연계를 통해 AI 개발을 위한 인프라를 제공하고 있는 것도 이 회사의 강점입니다. 

엔비디아의 AI 전략은 많은 관련 기업에 영향을 주고 있습니다. 예를 들어 자율주행차 분야에서는 테슬라와 구글 산하 웨이모 등 기업들이 엔비디아의 기술을 활용하고 있습니다. 의료 분야에서는, GE헬스케어나 지멘스헬스케어 등이, 화상 해석의 정밀도 향상을 향해서 협력하고 있습니다.

그럼 엔비디아의 라이벌이 되는 기업이 어디인지, 그 관계에 대해서도 고찰하겠습니다. 

▷ 엔비디아의 라이벌 기업

엔비디아는 AI 분야에서의 리더이지만, 그 지위를 노리는 경쟁사도 존재합니다. 다음은 엔비디아의 주요 경쟁사입니다. 

[인텔]
인텔은 전통적으로 CPU 시장에서 선두주자이지만 AI 분야에도 힘을 쏟고 있습니다. 이 회사는 Nervana Systems와 Mobileye를 인수해 AI와 자율주행 기술 강화를 꾀하고 있습니다. 또, GPU에 대항하기 위한 전용 AI칩 「Intel Nervana Neural Network Processor」를 개발하고 있습니다.

[AMD]
AMD는 GPU 시장에서 엔비디아의 직접적인 경쟁이 되고 있습니다. 이 회사의 라데온 GPU는 AI 및 기계 학습 애플리케이션에도 사용되고 있습니다. 또한 AMD는 CPU와 GPU를 결합한 APU(Accelerated Processing Unit)를 개발하고 있어 엔비디아와 다른 접근 방식으로 시장을 공략하고 있습니다.

[구글]
구글은 자체 AI 칩 'TPU(Tensor Processing Unit)'를 개발해 자사 데이터센터에서 사용하고 있습니다. TPU는 기계 학습 모델의 학습과 추론을 위해 최적화되어 있으며 엔비디아의 GPU와 경쟁하고 있습니다.

[애플]
애플은, 독자적인 AI칩 「Neural Engine」을 개발해, iPhone이나 iPad에 탑재하고 있습니다. 이 칩은 얼굴 인식이나 화상 처리 등의 작업을 고속으로 처리할 수 있습니다. 애플은 자사 제품 내에서의 AI 기능 강화를 위해 독자적인 기술 개발을 진행하고 있습니다.

[마이크로소프트]
마이크로소프트는 자사의 클라우드 플랫폼인 애저를 통해 AI 서비스와 인프라를 제공하고 있습니다. 

애저 AI는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 폭넓은 AI 기능을 커버하고 있습니다. 또한 마이크로소프트는 자사의 AI 연구와 개발에도 적극적으로 투자하고 있으며, AI 기술 진화에 기여하고 있습니다.

[아마존]
아마존은 클라우드 컴퓨팅 서비스인 아마존웹서비스(AWS)를 통해 AI와 머신러닝 서비스를 제공하고 있습니다. AWS의 AI 서비스에는 이미지 인식 아마존 레코그니션, 음성 인식 아마존 Transcribe, 자연어 처리 Amazon Comprehend 등이 포함됩니다. 아마존은 AI 기술을 이용해 자사의 e커머스 플랫폼과 알렉사 등의 제품을 개선하고 있습니다.

후편에서는, 구글, 애플, 마이크로소프트, 아마존과 엔비디아의 관계나, AI의 앞으로에 대해 고찰해 갑니다. 

글 / 스즈키 린타로우

@DIME편집부

https://news.yahoo.co.jp/articles/0f5cc14f6290ac9d4625052cfc1d07395b14dd7c

「エヌビディア」ってどういう会社？世界をリードするAI戦略とライバル企業の存在（＠ＤＩＭ

「エヌビディア」ってどういう会社？世界をリードするAI戦略とライバル企業の存在
3/31(日) 21:20配信

＠ＤＩＭＥ
米国企業VSシリーズ「AI競争」
半導体大手のエヌビディア

人工知能（AI）の進化は、現代社会に革命をもたらしています。特に米国のビッグテック企業は、AI技術の開発と応用において、世界をリードしています。

【競馬・競輪・競艇でAIは役立つのか？】公営競技ユーザーの4人に1人が利用するAI予想機能、回収率が上がった人の割合は？

その中心にあるのが、半導体大手のエヌビディア（NVIDIA）です。今回の米国企業VSシリーズは、AI競争におけるエヌビディアの役割を中心に、その影響を受ける関連企業について解説します。

エヌビディアのAI戦略
エヌビディアは、グラフィックス処理ユニット（GPU）の開発で知られる企業ですが、近年ではAI分野におけるリーダーとしての地位を確立しています。

同社のGPUは、AIモデルの学習と推論に必要な高い計算能力を提供するため、多くの研究者や企業に採用されています。

エヌビディアは、自社の技術を活用して、自動運転車、医療画像解析、自然言語処理など、さまざまな分野のAI応用を推進しています。

また、クラウドコンピューティングプラットフォームとの連携により、AI開発のためのインフラを提供していることも、同社の強みです。

エヌビディアのAI戦略は、多くの関連企業に影響を与えています。例えば、自動運転車の分野では、テスラやグーグル傘下のウェイモなどの企業がエヌビディアの技術を活用しています。医療分野では、GEヘルスケアやシーメンスヘルスケアなどが、画像解析の精度向上に向けて協力しています。

ではエヌビディアのライバルとなる企業がどこなのか、その関係についても考察します。

エヌビディアのライバル企業
エヌビディアはAI分野でのリーダーですが、その地位を狙うライバル企業も存在します。以下は、エヌビディアの主な競合企業です。

【インテル】
インテルは、伝統的にCPU市場でのリーダーですが、AI分野にも力を入れています。同社は、Nervana SystemsやMobileyeを買収し、AIと自動運転技術の強化を図っています。また、GPUに対抗するための専用AIチップ「Intel Nervana Neural Network Processor」を開発しています。

【AMD】
AMDは、GPU市場でエヌビディアの直接的な競合となっています。同社のRadeon GPUは、AIおよび機械学習アプリケーションにも使用されています。また、AMDはCPUとGPUを組み合わせたAPU（Accelerated Processing Unit）を開発しており、エヌビディアと異なるアプローチで市場を攻略しています。

【グーグル】
グーグルは、独自のAIチップ「TPU（Tensor Processing Unit）」を開発し、自社のデータセンターで使用しています。TPUは、機械学習モデルの学習と推論のために最適化されており、エヌビディアのGPUと競合しています。

【アップル】
アップルは、独自のAIチップ「Neural Engine」を開発し、iPhoneやiPadに搭載しています。このチップは、顔認識や画像処理などのタスクを高速に処理することができます。アップルは、自社製品内でのAI機能の強化に向けて、独自の技術開発を進めています。

【マイクロソフト】
マイクロソフトは、自社のクラウドプラットフォームであるAzureを通じて、AIサービスとインフラを提供しています。

Azure AIは、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広いAI機能をカバーしています。また、マイクロソフトは自社のAI研究と開発にも積極的に投資しており、AI技術の進化に貢献しています。

【アマゾン】
アマゾンは、クラウドコンピューティングサービスのAmazon Web Services (AWS) を通じて、AIと機械学習のサービスを提供しています。AWSのAIサービスには、画像認識のAmazon Rekognition、音声認識のAmazon Transcribe、自然言語処理のAmazon Comprehendなどが含まれます。アマゾンは、AI技術を利用して自社のeコマースプラットフォームや、Alexaなどの製品を改善しています。

後編では、グーグル、アップル、マイクロソフト、アマゾンとエヌビディアの関係や、AIのこれからについて考察していきます。

文／鈴木林太郎

@DIME編集部