안녕하세요. 오늘은 요즘 누구나 관심을 가지고 있는 NVIDIA 주식에 대해서 써볼까 합니다. 누구나 들어봤을 주식! AI가 생소하실 분들도 계실 거 같아서 AI 소개도 같이 하려고 합니다. 그럼 시작해 볼게요~~!
NVIDIA_AI 선구자
엔비디아는 ‘가속 컴퓨팅’(작업 속도를 대폭 개선하는 하드웨어) 분야를 선도해온 반도체 기업이다. 최근 챗지피티의 방대한 ‘데이터 학습’에 엔비디아의 인공지능 반도체 ‘에이(A)100’가 1만개 이상 활용된 것으로 알려졌다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 22일(현지시각) 실적발표 콘퍼런스콜에서 “인공지능이 현재 ‘변곡점’에 있으며, 우리는 모든 기업으로 하여금 기계 학습 소프트웨어를 개발하기 위해 엔비디아의 반도체 칩을 구매하도록 하고 있다”고 밝혔다.인공지능 반도체는 인공지능에 필요한 대용량·대규모 연산에 최적화된 시스템반도체를 뜻한다. 방대한 데이터를 학습해 결과를 생성하는 챗지피티 같은 모델은 그 자체로 엄청난 서버(저장·처리장치)와 전력을 필요로 한다. 향후 인공지능 챗봇 뿐 아니라 자율주행 등 각 산업 분야에 인공지능 기능이 확산되면서 거의 모든 분야에서 인공지능 반도체 수요가 치솟을 것으로 전망된다. 시장조사업체 가트너는 지난해 인공지능 반도체 시장 규모는 444억달러로 전년 대비 27.8% 성장했고, 2026년에는 861억원달러 수준으로 성장할 것이라고 전망했다.국내에서도 삼성전자와 에스케이(SK)하이닉스 등이 인공지능 반도체 시장에 뛰어들었다. 삼성전자 및 글로벌 빅테크 기업 출신들이 만든 인공지능 반도체 스타트업 퓨리오사에이아이(AI)에는 네이버와 카카오엔터프라이즈가 투자와 협업 방식으로 참여하고 있다. 퓨리오사에이아이는 내년 상반기 챗지피티와 같은 언어 모델을 지원하는 차세대 인공지능 칩을 양산할 계획이다.
주식의 꽃_AI란 무엇인가
인공 지능(AI)은 동적 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초 지능입니다. 간단히 말해서 AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만들려고 합니다.
이 목표를 달성하려면 세 가지 핵심 구성 요소가 필요합니다.
- 계산 시스템
- 데이터와 데이터 관리
- 고급 AI 알고리즘(코드)
더 인간다운 결과를 원할수록 더 많은 데이터와 처리 성능이 필요합니다.
인공 지능은 어떻게 생겨났을까요?
적어도 기원전 1세기 이후 인간은 인간의 두뇌를 모방하는 기계를 만들 가능성에 강한 흥미를 느꼈습니다. 현대에 들어서는 1955년에 존 매카시가 인공 지능이라는 용어를 만들었습니다. 1956년에 매카시는 다른 사람들과 함께 “인공 지능에 대한 다트머스 여름 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)”라는 명칭의 컨퍼런스를 개최했고, 이 시작은 머신 러닝, 딥 러닝, 예측 분석, 규범적 분석의 탄생으로 이어졌습니다. 또한 완전히 새로운 연구 분야인 데이터 과학도 등장하게 되었습니다.
인공 지능이 중요한 이유는 무엇일까요?
오늘날 인간과 기계 모두에서 생성되는 데이터의 양은 이 데이터를 흡수하고 해석하고 복잡한 의사 결정을 내리는 인간의 능력을 훨씬 넘습니다. 인공 지능은 모든 컴퓨터 학습의 기초이자 모든 복잡한 의사 결정의 미래입니다. 예를 들어 대부분의 인간은 3목두기(두 사람이 9개의 칸 속에 번갈아 가며 O나 X를 그려 나가는 게임)에서 이기는 방법을 알 수 있습니다. 여기서는 255,168개의 고유한 이동이 가능하고 이 중에서 46,080개는 무승부로 끝납니다. 그러나 500 x 1018, 즉 50,000경 이상의 서로 다른 이동이 가능한 체커에서 이길 수 있는 사람은 많지 않습니다. 컴퓨터는 이러한 조합과 순열을 계산하여 최상의 결정을 내리는 데 있어서 매우 효율적입니다. AI와 머신 러닝의 논리적 발전 그리고 딥 러닝은 비즈니스 의사 결정의 기반이 되는 미래 기술입니다.
인공지능 사용 사례
AI는 금융 서비스 사기 탐지, 소매업의 구매 예측, 온라인 고객 지원 상호 작용과 같은 일상적인 시나리오에서 응용되고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
사기 탐지. 금융 서비스 업계에서는 두 가지 방법으로 인공 지능을 사용합니다. 신용 대출 신청의 초기 점수를 산정할 때 AI를 사용하여 신용도를 파악합니다. 보다 발전된 AI 엔진은 사기성 결제 카드 거래를 실시간으로 모니터링하고 탐지하는 데 사용됩니다.
가상 고객 지원(VCA). 콜 센터에서는 VCA를 사용하여 인간과 상호 작용하지 않고 고객의 문의를 예측하고 이에 응답합니다. 음성 인식은 시뮬레이션된 인간 대화와 함께 고객 서비스 문의의 첫 번째 상호 작용 지점으로 사용됩니다. 상위 수준 문의는 직원에게 전달됩니다.
웹 페이지에서 채팅(챗봇)을 통해 대화를 시작하는 경우 전문 AI를 실행하는 컴퓨터와 상호 작용하는 경우가 많습니다. 챗봇이 해석하거나 해결할 수 없는 문제에는 직원이 개입하여 사람과 직접 의사 소통하게 됩니다. 이와 같이 해석되지 않은 사례는 머신 러닝 컴퓨팅 시스템에 입력되어 향후 상호 작용에 대한 AI 애플리케이션을 개선하는 데 사용됩니다.
NetApp과 인공 지능
하이브리드 클라우드 환경의 데이터와 관련하여 최고 권위자인 NetApp은 데이터 액세스, 관리 및 제어의 가치를 잘 압니다. NetApp® Data Fabric은 에지 장치, 데이터 센터 및 다양한 하이퍼스케일 클라우드를 아우르는 통합 데이터 관리 환경을 제공합니다. Data Fabric은 모든 규모의 조직에서 중요한 애플리케이션을 빠르게 실행하고, 데이터 가시성을 확보하며, 데이터 보호를 간소화하고, 운영 민첩성을 높일 수 있도록 지원합니다.