GPU 공급에 대한 Nvidia의 지배력은 Amazon과 Google이 그들의 규모에도 불구하고 Nvidia의 조건을 수용하도록 강제합니다.

Nvidia는 기술 부문의 다른 기업들이 따라가기 어려운 수준의 AI 하드웨어 지배력을 확립했습니다. 동사의 GPU는 현대 AI 도구, 대규모 클라우드 컴퓨팅 서비스, 데이터센터 워크로드의 필수 기초가 되었습니다. 이러한 지배력은 경쟁사와 파트너 모두 Nvidia의 업계 영향력을 인정하지 않을 수 없게 만듭니다. Amazon과 Google은 자신들의 AI 칩 프로그램과 관련된 발표를 하기 전에 Nvidia CEO Jensen Huang에게 미리 알립니다. The Information이 지적한 바와 같이, "모든 중심에는 Huang이 있으며, 업계의 다른 지도자들은 그에게 비상한 형태의 경의를 표하고 있습니다."

Amazon과 Google은 모두 Nvidia에 대한 의존성을 줄이려고 노력하고 있지만, 여전히 Huang에게 먼저 알리는 것을 선택하며, 이는 업계 계층 구조에서 그의 위치를 반영합니다. 내부자들은 "Amazon과 Google의 클라우드 컴퓨팅 사업은 Nvidia GPU에 대한 접근 없이는 생존할 수 없다"는 이유로 이러한 경의가 비롯된다고 제안합니다. 두 회사 모두 자체 설계를 탐색하고 있지만, 현실은 그들의 가장 큰 AI 프로젝트들이 여전히 Nvidia 하드웨어에 의존하고 있다는 것입니다. 수요의 규모가 너무 커서 OpenAI와 Nvidia 사이의 단일 협력만으로도 400만 개에서 500만 개의 GPU를 소비할 수 있습니다. GB300 AI 서버의 주문도 마찬가지로 Quanta AI 임원에 의해 "상상할 수 없는"이라고 표현되었습니다.

AMD와 Intel의 노력에도 불구하고 Nvidia의 AI GPU 기술 리드는 견고해 보입니다. AMD는 아직 격차를 좁히지 못했으며, Intel은 종종 주변부에서 활동하는 것으로 묘사됩니다. 현재로서는 Huang이 "AI GPU 대부"로 여겨지며, 업계에 대한 그의 감시는 경쟁사들이 그의 주목을 끌지 않고 진전을 이루기 어렵게 만듭니다. 실제로 프로젝트에 수백만 개의 Nvidia GPU가 필요하다면 가장 큰 기업들도 Huang의 인식을 우회할 수 없습니다.

단일 기업에 권력이 집중되어 있다는 것은 현재 상황의 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다. Amazon과 Google이 자체 설계로 성공한다면 시간이 지남에 따라 균형이 변할 수 있습니다. 그러나 Nvidia GPU에 대한 지속적인 의존성은 시장 구조를 변경하는 것이 얼마나 어려울 것인지를 보여주며, 가까운 미래에 Nvidia의 지배력이 AI 인프라의 정의적 특징으로 남을 것을 보장합니다.