엔비디아의 전략적 인수, 종합 AI 솔루션 통제 강화 신호

엔비디아, 전방위적 AI 확장 움직임 지속

엔비디아가 GTC 2025 컨퍼런스 직후, AI와 가속 컴퓨팅 분야의 최신 발전을 선보인 이후에도 전략적 확장 행보를 계속하고 있습니다.

최근 이 칩 제조업체는 AI 개발을 위해 엔비디아 기반 서버를 대여하는 스타트업 Lepton AI를 인수하기 위한 협상이 진행 중인 것으로 알려졌습니다. 이 거래는 수억 달러 규모로 추정됩니다.

Lepton AI는 2년 전 Meta의 인공지능 연구소 출신인 준지에 바이와 양칭 지아가 설립했습니다. 이들은 딥러닝 모델 구축을 위한 인기 프레임워크인 PyTorch에 크게 기여한 것으로 알려져 있습니다.

2023년 5월 1,100만 달러의 시드 투자를 유치한 Lepton AI는 개발자들에게 엔비디아 기반 서버에 대한 온디맨드 접근을 제공하는 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 경쟁사인 Together AI가 불과 1년 더 오래되었지만 5억 달러 이상의 벤처 캐피털을 유치한 것과 대조적입니다. 이러한 차이는 엔비디아가 Lepton AI의 전략적 가치에 프리미엄을 지불할 의향이 있으며, 특정 목표에 맞게 내부적으로 형성하고 확장할 수 있는 작은 업체를 인수하는 것을 선호할 수 있음을 시사합니다.

Lepton AI는 직원이 약 20명에 불과하지만, AI 분야 내에서 주목할 만한 운영 효율성과 영향력을 보여주고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 워크로드에 최적화되어 있으며, 회사는 단일 배포로 매일 200억 개 이상의 토큰을 처리하면서 100% 가동 시간을 유지한다고 주장합니다.

눈에 띄는 특징은 개발자 중심의 완전 통합 AI 인프라로, 고성능, 사용 편의성, 비용 효율성을 결합합니다. 훈련 클러스터 구성을 위한 시각적 인터페이스와 다양한 엔비디아 GPU 선택 유연성을 통해 여러 프로젝트에 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 할당하고 관리하는 과정을 단순화합니다.

엔비디아가 Lepton AI 인수를 완료하면, 고객에게 고성능 인프라에 대한 더 유연하고 비용 효율적인 접근을 제공함으로써 클라우드 기반 AI 솔루션을 강화할 것입니다. 또한 자체 저비용 AI 칩을 개발하고 배포하는 주요 클라우드 제공업체들과의 경쟁에 더 효과적으로 대응할 수 있게 됩니다.

흥미롭게도 Lepton AI의 일부 기능은 엔비디아의 주요 클라우드 고객이자 파트너인 CoreWeave의 기능과 중복됩니다. 이는 엔비디아 생태계 내에서 약간의 마찰을 일으킬 수 있어, 관계를 해치지 않으면서 두 플랫폼을 최대한 활용하기 위한 신중한 균형이 필요할 것입니다.

엔비디아의 Lepton AI 관심 보도는 AI 모델을 위한 개인정보 보호 훈련 데이터를 생성하는 도구로 알려진 합성 데이터 스타트업 Gretel을 인수했다는 소식이 나온 직후에 발표되었습니다.

인수에 대한 공식 발표는 없었지만, 보도에 따르면 거래 금액은 Gretel의 가장 최근 평가액인 3억 2천만 달러를 크게 웃도는 것으로 알려졌습니다. Gretel과 약 80명의 직원들은 엔비디아의 더 넓은 AI 및 클라우드 서비스 부문에 통합될 것으로 예상됩니다.

합성 데이터 도구는 실제 데이터가 제한적인 영역에서 AI 모델을 개발하고 미세 조정하는 데 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 엔비디아의 Gretel 인수는 OpenAI, Microsoft, Meta를 포함한 업계의 주요 플레이어들이 자사의 주력 AI 모델을 훈련하기 위해 합성 데이터를 사용하고 있는 시점에 이루어졌습니다. 이 인수는 엔비디아가 모델 훈련에서 데이터 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

엔비디아는 GPT나 Gemini와 같은 자체 대형 언어 모델(LLM)을 구축하거나 상용화하지는 않지만, 그러한 모델을 개발하는 수백만 개발자와 기업을 지원합니다. 인수 보도가 정확하다면, 엔비디아는 AI 개발 파이프라인에 더 깊이 관여함으로써 하드웨어를 넘어 자사의 입지를 강화할 수 있습니다. 이러한 움직임은 AI 소프트웨어 및 서비스 계층을 강화함으로써 하드웨어에 더 많은 가치를 더합니다.

Gretel 인수는 엔비디아의 하드웨어를 넘어 AI 개발의 종합 솔루션 제공자가 되려는 더 넓은 전략과 일치합니다. 엔비디아의 연례 개발자 컨퍼런스에서 키노트 발표 중, 황 회장은 "우리가 집중하는 세 가지 문제가 있습니다. 첫째, 데이터 문제를 어떻게 해결하는가? AI를 훈련시키는 데 필요한 데이터를 어떻게, 어디서 생성하는가? 둘째, 모델 아키텍처는 무엇인가? 그리고 셋째, 스케일링 법칙은 무엇인가?"라고 언급했습니다. 그는 엔비디아가 로보틱스 플랫폼에 합성 데이터를 사용하는 방법을 공유했습니다.

황 회장은 최근 GTC 행사에서 합성 데이터에 대한 견해도 공유했습니다. "우리는 합성 데이터 생성을 사용하고 있습니다. 강화 학습을 사용하고 있습니다. 마치 학생-교사 토론자처럼 AI가 AI와 협력하여 서로를 훈련시키고 있습니다. 이 모든 것이 모델의 크기를 증가시키고, 우리가 보유한 데이터의 양을 증가시킬 것이며, 더 큰 GPU를 구축해야 할 것입니다."

엔비디아는 경쟁 증가, 공급망 문제, 주가 변동과 같은 몇 가지 과제에 직면할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, Lepton AI와 Gretel의 인수는 모델 훈련, 합성 데이터 생성, 엔드투엔드 AI 개발에서의 위치를 강화함으로써 AI 전략을 확장하려는 엔비디아의 의도를 보여줍니다.