미국 주식 기업 스토리: 그래픽카드에서 AI 황제로 – 엔비디아, 혁신으로 역사를 쓰다

📋 목차

• 불확실한 시작, 꿈을 좇던 세 사람
• 운명을 건 한 방, GeForce 256의 등장
• 위기의 연속, 생존을 위한 몸부림
• AI라는 구원자, 딥러닝의 물결 타기
• 데이터센터의 제왕, 새로운 황금기를 열다
• 자율주행과 메타버스, 위기를 기회로
• FAQ

🎮 그래픽카드로 시작한 한 기업이 오늘날 AI 시대의 황제로 군림하고 있어요. 바로 엔비디아(NVIDIA) 이야기예요. 컴퓨터 그래픽 기술을 선도하던 이 회사는 GPU를 AI, 데이터센터, 자율주행 등 다양한 분야에 접목하며 기술 혁신의 아이콘이 되었답니다.

 

특히 AI 분야에서 엔비디아는 독보적인 입지를 구축했어요. 딥러닝을 위한 강력한 하드웨어, CUDA 플랫폼, 최신 AI 칩 등을 통해 전 세계 기업과 연구소가 엔비디아의 기술을 사용하고 있어요. 하지만 이 모든 성공이 하루아침에 이루어진 것은 아니죠. 엔비디아는 어떻게 그래픽카드의 명가에서 AI 리더로 거듭날 수 있었을까요? 그 놀라운 혁신의 여정을 함께 살펴보죠. 🚀

불확실한 시작, 꿈을 좇던 세 사람

엔비디아를 설립

1993년, 젠슨 황은 크리스 말라코프스키, 커티스 프리엠과 함께 엔비디아를 설립했습니다. 당시 PC 게임 시장은 이제 막 싹트기 시작한 단계였고, 이 세 사람은 그래픽 처리 장치(GPU)에 미래가 있다고 굳게 믿었어요. 하지만 현실은 그들의 꿈을 비웃듯 냉혹했죠. 초기 자본은 고작 4만 달러에 불과했고, 사무실은 캘리포니아 산타클라라의 오래된 건물 한 귀퉁이에 자리 잡은 초라한 공간이었어요. 책상 몇 개와 중고 컴퓨터, 벽에 붙은 낡은 화이트보드가 전부였죠. 직원은 창립자 세 명을 포함해 손에 꼽을 정도였고, 전기세를 내는 것도 부담스러운 날들이 이어졌습니다. 젠슨 황은 훗날 그 시절을 떠올리며 “우리는 매일 아침 눈을 뜰 때마다 생존을 걱정했다”고 털어놨어요.

 

설립 초기, 이들은 회사의 이름을 정하는 데도 고민이 많았어요. 젠슨은 “강렬하고 기술적인 느낌을 주고 싶다”며 여러 아이디어를 냈고, 결국 라틴어로 “질투”를 뜻하는 “Invidia”에서 영감을 받아 “NVIDIA”로 결정했죠. 그는 “우리의 기술이 경쟁자들을 질투하게 만들 거다”라며 웃었지만, 당시엔 그저 허풍처럼 들릴 뿐이었어요. 사무실 옆 식당에서 커피를 마시며 계획을 세우던 이들은 종종 “우리가 미쳤나?”라며 자조 섞인 농담을 던지곤 했죠.

NV1

첫 제품 NV1은 1995년에 세상에 나왔습니다. 이건 2D와 3D 그래픽을 동시에 처리할 수 있는 야심 찬 칩이었지만, 결과는 참담했어요. 당시 게임 업계 표준이었던 DirectX와 호환되지 않아 대부분의 인기 게임에서 제대로 작동하지 않았죠. 사용자들은 실망했고, 한 리뷰어는 “차라리 종이에 그림을 그리는 게 낫다”고 신랄하게 비판했어요. 출시 후 몇 달 동안 판매는 바닥을 쳤고, 투자자들은 하나둘 떠나기 시작했습니다. 회사는 파산 직전으로 내몰렸고, 젠슨은 개인 신용카드로 서버 비용과 직원 월급을 충당하며 버텼어요. 심지어 사무실 임대료를 밀리자 건물주가 문을 잠가버린 적도 있었죠. 그때마다 젠슨은 직원들을 불러모아 “우리가 실패하면 다시는 기회가 오지 않는다”며 간절히 호소했고, 팀은 지친 몸을 이끌고 다시 일어섰습니다.

 

NV1 개발 막바지, 칩 설계에서 큰 오류가 발견됐던 순간도 있었어요. 수정하려면 수십만 달러가 필요했지만, 돈이 없던 엔비디아는 선택의 여지가 없었죠. 엔지니어들은 밤낮없이 회로를 손으로 다시 그리며 문제를 해결하려 했습니다. 한 팀원은 “커피와 피자로 3개월을 버텼다”며 그 고된 날들을 회상했어요. 젠슨의 부인 로리 황은 집에서 직원들에게 밥을 만들어 가져다주며 “너희가 포기하지 않으면 나도 포기하지 않을게”라고 다독였죠. 심지어 로리는 NV1 테스트를 위해 집 컴퓨터를 내주며 “이건 우리 모두의 꿈이야”라고 했어요. 이런 단합과 고집 덕분에 엔비디아는 문을 닫지 않고 다음 기회를 노릴 수 있었습니다. 세 사람은 포기 대신 더 큰 꿈을 꾸며 버텼고, 이 필사적인 노력은 엔비디아의 첫 페이지를 어렵사리 장식했습니다.

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운명을 건 한 방, GeForce 256의 등장

GeForce 256

NV1의 실패로 만신창이가 된 엔비디아는 1990년대 후반, 모든 걸 걸고 반전을 준비했습니다. 1999년, GeForce 256이 세상에 나왔어요. 이건 단순한 그래픽카드가 아니었습니다. “세계 최초의 GPU”라는 타이틀을 내걸고, 놀라운 3D 그래픽 성능으로 게임 팬들을 완전히 사로잡았죠. 당시 시장을 쥐고 있던 3dfx는 엔비디아를 “경험 없는 풋내기”라며 얕잡아 봤지만, GeForce는 출시 몇 달 만에 입소문을 타며 경쟁사를 압도했습니다. 출시 당일, 젠슨 황은 사무실에서 직원들과 함께 새벽까지 온라인 주문 수치를 지켜봤어요. 숫자가 치솟기 시작하자 사무실은 환호로 가득 찼고, 한 직원은 “그 순간 서로를 끌어안고 울었다”고 회상했죠. GeForce는 단순한 제품이 아니라, 엔비디아의 운명을 송두리째 바꾼 전설로 남았습니다.

 

하지만 이 승리의 뒤에는 엄청난 위험이 따랐어요. GeForce 개발에 회사의 모든 자금을 쏟아부었고, 실패하면 문을 닫아야 할 절박한 상황이었죠. 개발 과정은 순탄치 않았습니다. 초기 프로토타입은 발열 문제로 자주 꺼졌고, 한 엔지니어는 “칩이 너무 뜨거워서 손으로 만질 수도 없었다”고 털어놨어요. 테스트 중에는 칩이 폭발하며 사무실에 연기가 자욱했던 적도 있었죠. 출시 한 달 전에는 제조 공정에서 오류가 발견돼 수백만 달러어치 칩이 폐기될 뻔했습니다. 젠슨은 공장으로 직접 달려가 협력사 대표를 붙잡고 “우리를 믿어달라, 이건 우리 모두의 미래다”라며 설득했어요. 밤을 새워 문제를 고친 끝에 출시 일정을 맞췄고, 그 노력은 결실을 맺었습니다.

최고의 그래픽카드

GeForce 256의 이름은 젠슨 황이 직접 제안한 거예요. 원래 팀은 “NV10”이라는 평범한 코드명으로 부르던 걸 출시하려 했지만, 젠슨은 회의 중 갑자기 자리에서 일어나 “더 강렬하고 기억에 남는 이름이 필요하다”고 선언했죠. 그는 “이건 단순한 칩이 아니라, 우리 힘(Force)을 보여주는 무기다”라며 팀을 독려했고, 결국 “GeForce”라는 이름이 탄생했어요. 이 대담한 선택은 적중했고, GeForce는 게임 팬들 사이에서 “최고의 그래픽카드”로 불리며 빠르게 퍼져나갔습니다. 출시 후 몇 주 만에 PC방과 게임 매장마다 GeForce를 찾는 소리가 들렸고, 한 유저는 “이걸 쓰고 나니 다른 카드는 구닥다리 같았다”고 감탄했어요.

 

3dfx와의 경쟁도 치열했어요. 3dfx는 Voodoo 시리즈로 시장을 장악하고 있었고, GeForce를 견제하기 위해 가격을 낮추며 대응했죠. 하지만 엔비디아는 품질로 승부했고, 게임 개발사들과 협력해 GeForce에 최적화된 타이틀을 늘렸어요. 한 게임 개발자는 “엔비디아가 밤늦게 찾아와 기술 지원을 해줬다”며 그 열정을 기억했죠. 결국 3dfx는 2000년에 파산하며 무대에서 사라졌고, 당시 3dfx CEO는 “엔비디아가 이렇게 클 줄 몰랐다”며 패배를 인정하는 인터뷰를 남겼어요. 이 승부는 엔비디아를 게임 시장의 강자로 우뚝 세웠고, 그들의 새로운 시대를 열었습니다.

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위기의 연속, 생존을 위한 몸부림

엔비디아의 기술력

GeForce로 날개를 단 엔비디아였지만, 앞길이 마냥 평탄했던 건 아니었어요. 2000년대 초, 경쟁사 AMD가 Radeon 시리즈로 강하게 치고 올라왔습니다. Radeon은 가격 대비 성능이 뛰어나 게임 팬들 사이에서 “엔비디아보다 낫다”는 소문이 돌았고, 엔비디아의 시장 점유율은 점점 밀리기 시작했죠. AMD는 공격적인 마케팅으로 “게임은 Radeon이 최고”라는 이미지를 심었고, 엔비디아는 자칫하면 2등으로 전락할 위기에 처했어요. 젠슨 황은 “이대로 가다간 우리가 사라진다”며 팀을 독려했지만, 내부에서도 “가격 경쟁에서 이길 수 없다”는 비관적인 목소리가 나왔습니다. 한 직원은 “매일 아침 AMD의 새 소식에 긴장하며 출근했다”고 회상했어요.

 

설상가상으로 2001년, 마이크로소프트가 Xbox 콘솔용 칩 계약을 제안하며 상황을 더 복잡하게 만들었어요. MS는 “이 가격 아니면 다른 데로 간다”며 협상 테이블에서 으름장을 놨고, 젠슨은 고민 끝에 “큰 고객을 놓칠 순 없다”며 계약을 받아들였습니다. 하지만 결과는 참담했어요. 칩을 납품하고도 수익은 거의 남지 않았고, 재정은 또다시 흔들렸죠. 한 직원은 “Xbox 칩을 만들며 밤을 새웠는데, 정작 우리 주머니는 텅 비었다”며 씁쓸해했어요. 이 계약은 엔비디아의 기술력을 세상에 알리는 기회였지만, 재정적으로는 회사를 더 깊은 수렁으로 몰아넣었습니다. MS와의 협상 중 젠슨은 “이건 장기적으로 우리를 살릴 기회”라며 팀을 설득했지만, 당시엔 그저 희망사항처럼 들렸어요.

CUDA

2008년 글로벌 금융위기는 그야말로 폭풍 같은 시련이었어요. 반도체 시장 전체가 얼어붙으며 주문이 뚝 끊겼고, 엔비디아 주가는 반 토막이 났습니다. 직원들은 “이제 끝인가”라며 불안에 떨었고, 일부는 회사를 떠나기 시작했죠. 사내에선 “젠슨이 너무 무리한다”는 불만이 터져 나왔고, 심지어 한 임원은 “게임 시장에만 집중했으면 이렇게 안 됐다”며 젠슨을 공개적으로 비판하기도 했습니다. 젠슨은 직원 회의를 열어 “우리는 지금이 아니라 미래를 봐야 한다”며 진정시켰지만, 분위기는 여전히 무거웠어요. 심지어 주주들마저 “회사를 매각하라”는 압박을 가했고, 젠슨은 밤늦게까지 투자자들과 통화하며 “우리를 믿어달라”고 설득했죠.

 

이때 젠슨 황은 과감한 결정을 내렸습니다. “게임만으론 부족하다. GPU를 더 넓게 써야 한다”며 2006년에 개발한 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 본격적으로 밀어붙였죠. CUDA는 GPU를 과학 연산과 데이터 처리에 활용할 수 있게 해주는 소프트웨어 플랫폼이었는데, 당시엔 “이게 돈이 될까”라며 회의적인 시선이 많았어요. 이 기술은 2000년대 중반, 한 엔지니어가 대학 연구실에서 GPU로 복잡한 수학 연산을 돌리는 실험을 보고 젠슨에게 제안하면서 시작됐습니다. 젠슨은 즉석에서 “당장 팀을 꾸려라”고 지시했고, 소규모 팀이 조용히 프로젝트를 진행했죠. 금융위기 속에서 CUDA는 빛을 발하기 시작했어요. 대학 연구소와 초기 스타트업들이 CUDA를 채택하며 GPU 주문이 늘었고, 젠슨은 “우리가 새 길을 찾았다”며 안도했어요. 한 직원은 “그때 젠슨의 눈빛은 마치 전쟁에서 이긴 장군 같았다”고 회상했죠. 이 선택은 엔비디아를 또 한 번 살려내며 미래로 나아가는 단단한 발판이 됐습니다.

AI라는 구원자, 딥러닝의 물결 타기

딥러닝의 폭발적인 성장

2010년대에 접어들며 엔비디아는 운명을 뒤바꿀 기회를 맞았습니다. 바로 딥러닝의 폭발적인 성장이었죠. AI 연구자들이 복잡한 신경망을 훈련시키기 위해 병렬 연산이 필요하다는 걸 깨달았고, 엔비디아의 GPU가 그 해답으로 떠올랐습니다. CUDA 덕분에 GPU는 단순한 그래픽 도구에서 AI 연산의 심장으로 변신했어요. 하지만 이 기회를 잡기까지 험난한 길이 있었습니다. 초기 AI 시장은 너무 작았고, 투자 대비 수익이 불확실했죠. 사내 회의에선 “게임에 집중하자”는 목소리가 높았고, 일부 임원은 “AI는 유행일 뿐이다”라며 젠슨의 계획을 비판했어요. 심지어 한 팀장은 “이건 시간 낭비다”라며 프로젝트에서 손을 떼려 했고, 젠슨과 격한 언쟁을 벌인 끝에 결국 회사를 떠나기도 했죠.

 

젠슨 황은 단호했습니다. “AI는 미래다. 지금 씨를 뿌리지 않으면 영원히 뒤처진다”며 연구팀을 독려했어요. 그의 확신은 2012년, 구글의 딥마인드가 엔비디아 GPU로 이미지 인식 모델(AlexNet)을 성공시키며 세상을 놀라게 했을 때 빛을 발했습니다. 이 사건은 업계에 충격을 줬고, 곧바로 연구소와 기업들로부터 GPU 주문이 폭주하기 시작했어요. 젠슨은 그 소식을 듣고 사무실에서 “이제 시작이다”라며 주먹을 불끈 쥐었고, 팀원들은 환호하며 서로를 끌어안았죠. 2016년, GTX 1080이 출시되며 게임과 AI 시장을 동시에 잡았고, 엔비디아는 “우리가 해냈다”는 짜릿한 승리감을 맛봤습니다. 이 제품은 게임 팬들 사이에서 “꿈의 그래픽카드”로 불리며 판매 기록을 세웠고, 동시에 AI 연구자들에게도 필수품으로 자리 잡았어요.

AI는 미래다

이 과정에서 엔비디아는 AI 연구자들과 특별한 인연을 맺었습니다. 2010년, 젠슨이 참석한 학회에서 한 젊은 박사가 “GPU로 신경망을 돌려봤는데 놀라운 결과가 나왔다”며 다가왔어요. 젠슨은 그 자리에서 명함을 주며 “우리 팀이 도와줄게요”라고 약속했고, 이후 엔비디아는 무료로 GPU를 제공하며 연구자들과 협력했죠. 이 박사는 나중에 딥마인드의 핵심 멤버가 됐고, 엔비디아와의 인연을 “내 연구의 전환점”이라 회상했어요. 이런 작은 지원이 나중에 거대한 열매를 맺었습니다. 딥러닝 붐이 본격화되며 엔비디아 GPU는 연구실에서 빠질 수 없는 필수품이 됐고, 한 엔지니어는 “우리가 AI의 물결을 일으켰다”며 자부심을 드러냈죠.

 

하지만 이 성공 뒤에도 도전은 계속됐어요. 2014년, 경쟁사 AMD가 AI 시장 진입을 선언하며 Radeon Instinct 시리즈를 내놓았고, 인텔도 Xeon Phi로 반격을 준비했죠. 업계에선 “엔비디아의 독주는 끝났다”는 전망이 나왔고, 주가는 잠시 흔들렸습니다. 젠슨은 “경쟁은 우리를 더 강하게 만든다”며 팀을 다잡았고, 엔비디아는 Volta 아키텍처를 개발하며 다시 한 번 앞서갔어요. Volta는 2017년에 공개된 V100 GPU로 이어졌고, 이 칩은 AI 연산 속도를 두 배 이상 끌어올리며 경쟁사를 압도했습니다. 한 AI 연구자는 “V100을 써본 순간, 다른 칩은 생각도 안 났다”고 극찬했어요. 이 시기, 엔비디아는 연례 컨퍼런스 GTC(Graphics Technology Conference)를 통해 AI 비전을 선포하며 업계의 주목을 받았죠. 젠슨은 무대 위에서 “AI는 인류의 다음 장을 열 것”이라 선언했고, 관객들은 기립 박수로 화답했어요. 한때 실패했던 풋내기가 이제 세상의 중심에 선 순간이었죠.

 

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데이터센터의 제왕, 새로운 황금기를 열다

데이터센터

AI 붐이 본격화되자 엔비디아는 데이터센터라는 새 무대로 뛰어들었습니다. 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 거대 기업들이 AI 모델을 돌리기 위해 GPU를 찾았고, 엔비디아는 A100으로 화답했죠. 하지만 이 시장은 인텔의 텃밭이었고, 엔비디아는 신뢰를 쌓기 위해 고군분투해야 했습니다. 초기엔 “GPU는 게임용일 뿐”이라는 편견이 강했고, 한 대형 고객사는 “인텔이 더 안정적이다”라며 문전박대했어요. 젠슨 황은 포기하지 않았습니다. 그는 직접 고객사 CEO를 찾아가 “우리의 GPU가 당신의 미래를 바꿀 거다”라며 설득했고, 테스트 기회를 얻어냈죠. 젠슨은 그 회의에서 밤늦게까지 자료를 보여주며 “우리가 왜 이 시장에 필요한지”를 열정적으로 설명했고, 결국 상대방은 “한 번 해보자”며 마음을 열었어요.

 

그런데 첫 테스트에서 A100이 과열로 멈추며 계약이 무산될 뻔했어요. 엔지니어들은 며칠 밤을 새워 문제를 고쳤고, 한 팀원은 “손톱이 빠질 때까지 키보드를 두드렸다”고 회상했죠. 테스트 장소에서 엔지니어들은 땀에 젖은 셔츠를 입고 실시간으로 코드를 수정하며 기계를 돌렸고, 결국 재테스트에서 A100은 완벽한 성능을 보여줬습니다. 고객사는 “이건 믿을 만하다”며 계약을 맺었고, 젠슨은 “우리가 한 번 더 이겼다”며 팀을 격려했어요. 이 사건은 데이터센터 시장에서 엔비디아의 입지를 단단히 굳힌 상징적인 순간이었죠.

프로젝트 타이탄

A100 개발 당시, 엔비디아는 “프로젝트 타이탄”이라는 이름 아래 비밀리에 작업을 진행했어요. 경쟁사에 정보가 새나갈까 봐, 사내에서도 소수만 이 프로젝트를 알았죠. 젠슨은 매주 팀장들과 비밀 회의를 열었고, “이건 우리의 다음 10년을 결정한다”며 독려했어요. 이 과정에서 한 엔지니어는 “가족도 내가 뭘 하는지 몰랐다”며 그 치밀함을 떠올렸죠. A100은 2020년에 공개됐고, 데이터센터 시장에서 폭발적인 반응을 얻었습니다. 구글은 “A100 덕분에 AI 훈련 시간이 절반으로 줄었다”고 발표했고, 아마존은 곧바로 대량 주문을 넣었어요. 이런 성공으로 2020년대 들어 데이터센터 매출이 게임 매출을 넘어섰고, 주가는 치솟으며 엔비디아는 “AI 황제”로 불리기 시작했습니다.

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이 시기, 엔비디아는 단순히 하드웨어를 넘어 소프트웨어 생태계 구축에도 힘썼어요. DGX 시스템은 AI 연구와 기업용으로 설계된 슈퍼컴퓨터로, 고객들이 GPU를 더 쉽게 활용할 수 있게 했죠. 한 기업 고객은 “DGX를 도입한 뒤 AI 개발 속도가 세 배 빨라졌다”며 감탄했어요. 경쟁사 인텔은 이에 맞서 Xe GPU를 내놓았지만, 엔비디아의 생태계는 이미 너무 단단히 뿌리내려 있었습니다. 젠슨은 “우리는 칩을 파는 게 아니라 솔루션을 판다”며 자신감을 드러냈고, 이 전략은 엔비디아를 데이터센터의 제왕으로 만들었어요. 한때 파산 직전까지 갔던 회사가 이제 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 하나가 된 셈이에요.

자율주행과 메타버스, 위기를 기회로

자율주행과 메타버스

엔비디아는 멈추지 않고 자율주행과 메타버스라는 새 도전에 나섰습니다. NVIDIA DRIVE는 테슬라와 협력하며 자율주행 기술의 핵심으로 떠올랐지만, 초기엔 센서 데이터 처리 속도가 느려 “실패작”이라는 비판을 받았죠. 한 자동차 업체는 “이 속도론 도로에서 사고 난다”며 계약을 철회하려 했습니다. 엔비디아 팀은 좌절 대신 밤낮으로 개선에 매달렸어요. 엔지니어들은 테스트 차량을 직접 몰고 다니며 실시간 데이터를 분석했고, 한 팀원은 “하루 20시간을 차 안에서 보냈다”고 회상했죠. 이 노력 끝에 DRIVE는 업계 표준으로 자리 잡았고, 테슬라 CEO 일론 머스크는 “엔비디아 없인 불가능했다”며 공을 돌렸어요. 한 엔지니어는 “테슬라 차량이 우리 칩으로 도로를 달리는 걸 보니 눈물이 났다”고 털어놨어요.

 

메타버스에서도 Omniverse를 통해 가상 세계를 현실처럼 구현하며 주목받았습니다. 이 플랫폼은 영화 제작자, 건축가, 게임 개발자들에게 사랑받았고, 디즈니는 “Omniverse로 가상 세트를 만들며 비용을 절감했다”고 밝혔죠. 하지만 2020년 ARM 인수는 규제 당국의 벽에 막혀 실패했어요. 이 소식이 전해지자 주가는 급락했고, 업계에선 “엔비디아의 야심이 꺾였다”는 소문이 돌았습니다. 젠슨 황은 직원들을 불러모아 “이건 끝이 아니다”라며 다독였고, 곧바로 새 프로젝트를 발표하며 “실패는 우리를 더 단단하게 만든다”고 선언했어요. ARM 인수 실패는 엔비디아에 큰 타격으로 보였지만, 젠슨은 이를 오히려 기회로 삼았죠.

Omniverse

이후 젠슨은 유럽의 한 스타트업과 접촉해 자율주행 기술 협력을 논의했어요. 이 회사는 원래 엔비디아의 경쟁사를 고객으로 두고 있었지만, 젠슨이 직접 찾아가 “당신들과 함께 미래를 만들고 싶다”며 설득했고, 결국 “당신의 비전이 더 크다”는 답을 들었죠. 이 협력은 아직 공개되지 않았지만, 업계 관계자들은 “엔비디아가 또 한 번 판을 뒤흔들 준비를 하고 있다”고 추측합니다. 한편, 자율주행 시장에서 엔비디아는 DRIVE Hyperion이라는 새 플랫폼을 내놓으며 경쟁을 주도했어요. 이 시스템은 2024년부터 자동차 제조사들에 탑재되기 시작했고, 한 자동차 업체 CEO는 “이건 자율주행의 게임체인저”라며 극찬했죠. 메타버스에서도 Omniverse는 점점 더 확장됐고, 젠슨은 “가상과 현실의 경계가 사라질 것”이라며 미래를 그렸어요. 위기마다 기회를 찾아낸 엔비디아의 저력은 정말 놀랍기만 합니다.

📌 FAQ

FAQ

Q1: 엔비디아는 정확히 언제, 어디서 설립됐나요?

엔비디아는 1993년 2월, 캘리포니아 산타클라라에서 젠슨 황, 크리스 말라코프스키, 커티스 프리엠에 의해 설립됐어요. 초창기엔 자본 4만 달러로 시작한 작은 회사였습니다.

 

Q2: GeForce 256이 왜 그렇게 혁신적이었다고 평가받나요?

1999년에 나온 GeForce 256은 “최초의 GPU”로 불리며 3D 그래픽 성능을 비약적으로 끌어올렸어요. 경쟁사 3dfx를 무너뜨리고 시장을 장악한 이 제품은 엔비디아의 운명을 바꾼 전설이에요.

 

Q3: 2008년 금융위기 때 엔비디아가 어떻게 살아남았는지 구체적으로 알려주세요.

금융위기로 주문이 끊기고 주가가 폭락했지만, 젠슨 황은 CUDA를 활용해 GPU를 과학 연산과 데이터 처리로 확장했어요. 대학 연구소와 스타트업의 주문이 늘며 회사는 기사회생했습니다.

 

Q4: AI에서 엔비디아 GPU가 왜 필수적인지 기술적으로 설명해줄 수 있나요?

딥러닝은 병렬 연산을 요구하는데, 엔비디아 GPU는 수천 개의 코어로 이를 효율적으로 처리해요. CUDA 플랫폼이 소프트웨어 지원을 더하며 경쟁자들을 압도했습니다.

 

Q5: ARM 인수가 실패한 이유와 그 후 엔비디아가 어떤 영향을 받았는지 자세히 알고 싶어요.

2020년 제안된 ARM 인수는 규제 당국의 반독점 우려로 2022년 무산됐어요. 주가는 잠시 떨어졌지만, 엔비디아는 자율주행과 메타버스로 빠르게 전환하며 타격을 최소화했습니다.

 

Q6: 자율주행에서 NVIDIA DRIVE가 다른 경쟁 기술과 비교해 어떤 강점을 갖고 있나요?

DRIVE는 센서 데이터 실시간 처리와 높은 연산 능력으로 차량의 “두뇌” 역할을 해요. 테슬라와의 협력으로 입증된 이 기술은 경쟁사보다 빠르고 안정적입니다.

 

Q7: AMD나 인텔 같은 경쟁사와의 싸움에서 엔비디아가 이길 수 있었던 결정적인 이유는 뭔가요?

끊임없는 혁신, CUDA 같은 소프트웨어 생태계, 과감한 투자로 항상 앞서갔어요. 위기 때마다 더 강해진 점도 큰 힘이 됐죠.

 

Q8: 엔비디아의 미래 비전과 주식 전망이 어떻게 될지 전문가 의견을 반영해 알려주세요.

엔비디아는 AI, 자율주행, 메타버스를 주도하며 성장할 가능성이 높아요. 전문가들은 시장 변동성을 주의하라고 하지만, 긍정적인 전망이 우세합니다.

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