핵심 요약
- 암호화에서 다른 GPU 애플리케이션으로의 전환은 해당 기술의 적응성을 보여줍니다.
- 초기 GPU 투자는 기술 운영의 확장과 학습에 매우 중요했습니다.
- 컴퓨팅 분야의 스케일링 법칙은 혁신적인 AI 모델 개발에 필수적입니다.
- 추론은 인공지능의 핵심 경제 동력이며, 인공지능 투자에 대한 수익 창출에 중요한 역할을 합니다.
- CoreWeave는 엔비디아의 새로운 아키텍처를 대규모로 배포하는 데 중추적인 역할을 합니다.
- GPU 가치 하락 논쟁은 시장 현실보다는 숏 포지션을 가진 트레이더들의 영향에 좌우됩니다.
- 고객과의 장기 계약을 살펴보면 GPU는 단기적인 감가상각을 넘어 지속적인 가치를 유지한다는 것을 알 수 있습니다.
- GPU는 일반적으로 생각하는 것보다 상업적으로 더 오래 지속될 수 있으며, 이는 흔한 오해를 불식시킨다.
- 인공지능 인프라에 대한 수요 증가는 시장 경쟁과 수익성 향상을 촉진하고 있습니다.
- 컴퓨팅 리소스 계약의 현금 흐름 관리를 위해서는 혁신적인 금융 구조가 매우 중요합니다.
- GPU 기술의 적응성은 원래의 암호화 기술에 국한되지 않고 다양한 응용 분야에 활용될 수 있도록 해줍니다.
- GPU에 대한 장기 투자는 매우 귀중한 운영 통찰력과 사업 성장 기회를 제공합니다.
- 컴퓨팅의 상품화를 탈피하고 AI 모델 배포를 발전시키기 위해서는 효과적인 확장이 매우 중요합니다.
게스트 소개
마이클 인트레이터는 고성능 AI 워크로드를 지원하는 전문 클라우드 인프라 기업인 코어위브(CoreWeave, Inc.)의 공동 창립자, 회장, 사장 겸 최고경영자(CEO)입니다. 이전에는 천연가스 헤지펀드인 허드슨 리지 자산운용(Hudson Ridge Asset Management)을 공동 창립하고 CEO를 역임했으며, 냇소스 자산운용(Natsource Asset Management)에서는 수석 포트폴리오 매니저로서 글로벌 환경 시장 및 에너지 상품에 투자했습니다. 그의 리더십 아래 코어위브는 엔비디아, 오픈AI, 마이크로소프트와 파트너십을 맺으며 세계에서 가장 빠르게 성장하는 AI 클라우드 플랫폼 중 하나로 발돋움했습니다.
GPU 기술의 다재다능함
우리는 곧바로 암호화에서 CGI 렌더링으로 넘어갔고, 애니메이션과 이미지 렌더링을 시도하는 사람들을 위한 프로젝트를 구축했습니다. 그리고 나서 배치 컴퓨팅으로 옮겨가 의료 연구와 과학 발전을 위해 컴퓨팅을 활용하는 다양한 방법을 모색하기 시작했습니다.
— 마이클 인트레이터
- 암호화에서 다른 응용 분야로의 전환은 GPU 기술의 다재다능함을 보여줍니다.
- GPU 기술의 적응성은 시장 변동성과 다양한 사용 사례 탐색에 대한 대응입니다.
- GPU 애플리케이션의 발전은 변화하는 시장 수요를 반영합니다.
암호화 기술에서 GPU 컴퓨팅의 다른 응용 분야로의 전환은 이 기술의 다재다능함을 보여줍니다.
— 마이클 인트레이터
- GPU 애플리케이션의 발전 과정을 이해하는 것은 시장 동향을 파악하는 데 매우 중요합니다.
- GPU 기술의 적응성은 암호화폐 분야를 넘어선 잠재력을 보여줍니다.
- GPU 응용 분야의 변화는 다양한 산업 분야에서 이 기술이 차지하는 역할을 부각시켜 줍니다.
전략적 투자 및 규모 확장
처음에 그래픽 카드를 구매했던 건 이 사업을 운영하는 방법을 배우기 위해 지불한 수업료 같은 느낌이 들어요.
— 마이클 인트레이터
- GPU에 대한 초기 투자는 사업 확장에 대한 학습 경험이었습니다.
- 기술에 대한 전략적 투자는 운영 지식을 얻는 데 필수적입니다.
- 컴퓨팅 분야의 확장성 법칙은 혁신적인 모델을 구현하는 데 매우 중요합니다.
우리가 아주 초기에 분명히 깨달은 것은 확장성 법칙이 컴퓨팅의 탈상품화를 주도할 것이라는 점이었습니다.
— 마이클 인트레이터
- AI 모델 개발에 있어 스케일링 법칙을 이해하는 것은 필수적입니다.
- 효과적인 확장은 AI 모델 개발 및 배포 방식에 영향을 미칩니다.
- 확장성 법칙은 컴퓨팅 및 AI 인프라에서 근본적인 역할을 합니다.
수익 창출 및 AI 인프라
저는 추론을 인공지능 투자에 대한 수익 창출이라고 생각합니다. 즉, 우리가 보유한 컴퓨팅 자원이 매일같이 쏟아지는 엄청난 규모의 추론 작업을 처리하는 데 사용될 때, 그 수익 창출의 가능성을 보는 것이죠.
— 마이클 인트레이터
- 추론은 AI 투자 수익화의 핵심입니다.
- 추론 과정을 이해하는 것은 인공지능의 경제적 함의를 파악하는 데 매우 중요합니다.
- CoreWeave는 엔비디아의 새로운 아키텍처를 대규모로 배포하는 데 앞장서고 있습니다.
그러니까 사실상 우리는 엔비디아의 새로운 아키텍처를 대규모 상용 생산에 도입하는 데 있어 최전선에 서 있는 것입니다.
— 마이클 인트레이터
- 엔비디아의 아키텍처는 AI 인프라에서 중요한 위치를 차지합니다.
- CoreWeave의 역할은 AI 배포에 있어 엔비디아 기술의 중요성을 잘 보여줍니다.
- 새로운 아키텍처의 도입은 AI 인프라 발전에 매우 중요합니다.
GPU 감가상각 논쟁
그래서 제가 생각하는 GPU 감가상각 논쟁은 말도 안 되는 소리입니다. 주식 숏 포지션을 가진 일부 트레이더들이 주가를 떨어뜨리려고 일부러 이런 논쟁을 부추기고 있는 거죠.
— 마이클 인트레이터
- GPU 가치 하락 논쟁은 숏 포지션을 보유한 트레이더들에 의해 주도되고 있습니다.
- 시장 분석은 GPU 사용 현황을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많습니다.
- 고객은 일반적으로 5~6년 동안 사용할 컴퓨팅 리소스를 구매합니다.
저희 고객들은 보통 5년 단위로 컴퓨팅 장비를 구매하는데, 평균 계약 기간은 5년입니다.
— 마이클 인트레이터
- GPU는 단기적인 감가상각을 넘어 지속적인 가치를 지닙니다.
- GPU 수명을 파악하려면 계약 기간을 이해하는 것이 매우 중요합니다.
- GPU 감가상각에 대한 논쟁은 장기적인 사용량을 간과하는 경우가 많습니다.
GPU의 수명
GPU가 16개월, 18개월, 또는 2년 후에 더 이상 관련성이 없거나 상업적으로 수익성이 없다는 발상은 터무니없고 말이 안 됩니다.
— 마이클 인트레이터
- GPU는 일반적으로 예상되는 것보다 더 오랫동안 상업적으로 활용 가능성이 있습니다.
- GPU 노후화에 대한 일반적인 오해들을 바로잡습니다.
- 오래된 기술의 지속적인 유용성이 강조됩니다.
- GPU 수명에 대한 이해는 기술 업계의 전망에 매우 중요합니다.
- GPU의 중요성은 초기 예상을 뛰어넘습니다.
- GPU의 상업적 타당성은 종종 과소평가됩니다.
- 오래된 기술도 다양한 분야에서 여전히 유용하게 쓰이고 있다.
인공지능 인프라의 수요와 경쟁
경쟁업체들이 생겨난다는 것은 사업이 건전하고, 이러한 인프라에 대한 수요 때문에 많은 사람들이 이 서비스를 제공하려고 한다는 것을 의미합니다.
— 마이클 인트레이터
- 인공지능 인프라에 대한 수요가 시장 경쟁을 촉진합니다.
- 인공지능 인프라 시장의 경쟁적인 특성이 강조됩니다.
- 수익성은 AI 인프라 수요의 영향을 받습니다.
- 시장 역학은 인공지능 인프라에 대한 필요성에 의해 영향을 받습니다.
- AI 인프라 시장은 경쟁과 성장이 특징입니다.
- 시장 역학을 이해하는 것은 AI 인프라 트렌드를 파악하는 데 매우 중요합니다.
- 인프라에 대한 수요는 혁신과 경쟁을 촉진합니다.
혁신적인 금융 구조
제가 하는 일은 딱히 창의적인 이름은 아니지만 '상자'라고 부르는 것을 만드는 겁니다. 이 상자는 현금 흐름을 관리하고, 마치 폭포수처럼 현금이 들어오고 나가는 구조를 가지고 있습니다.
— 마이클 인트레이터
- 컴퓨팅 자원에 대한 자금 조달 구조에는 현금 흐름을 관리하는 '박스'가 포함됩니다.
- 컴퓨팅 리소스 계약 관리에 있어 혁신적인 자금 조달 모델은 매우 중요합니다.
- 대규모 컴퓨팅 자원을 운영하려면 현금 흐름 관리가 필수적입니다.
- 컴퓨팅 리소스 관리를 제대로 이해하려면 자금 조달 구조를 이해하는 것이 중요합니다.
- '박스' 모델은 컴퓨팅 리소스에 대한 독특한 금융 메커니즘을 제공합니다.
- 효과적인 현금 흐름 관리는 기술 인프라 자금 조달에 매우 중요합니다.
- 컴퓨팅 자원 관리를 위해서는 혁신적인 금융 메커니즘이 필수적입니다.
