The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch - 20VC: Why Google Will Win the AI Arms Race & OpenAI Will Not | NVIDIA vs AMD: Who Wins and Why | The Future of Inference vs Training | The Economics of Compute & Why To Win You Must Have Product, Data & Compute with Steeve Morin @ ZML
Nvidia는 AI 칩 시장에서 강력한 위치를 차지하고 있지만, AMD와 같은 경쟁자들이 효율성을 높이며 시장에 도전하고 있다. 특히, Nvidia의 GPU는 높은 마진으로 인해 비효율적일 수 있으며, AMD는 더 나은 비용 효율성을 제공할 수 있다. ZML의 창립자인 Steve Morin은 다양한 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있는 인프라를 제공하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 그는 또한 AI 추론 시장이 향후 5년 내에 95%를 차지할 것으로 예상하며, 이는 Nvidia가 아닌 다른 기업들이 주도할 가능성이 있다고 본다. 또한, AI 모델의 효율성을 높이기 위해서는 더 작은 모델과 효율적인 데이터 사용이 중요하다고 강조한다.
Key Points:
- Nvidia의 GPU는 높은 마진으로 인해 비효율적일 수 있으며, AMD는 더 나은 비용 효율성을 제공할 수 있다.
- AI 추론 시장은 향후 5년 내에 95%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 Nvidia가 아닌 다른 기업들이 주도할 가능성이 있다.
- ZML은 다양한 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있는 인프라를 제공하여 시장의 비효율성을 해결하고자 한다.
- AI 모델의 효율성을 높이기 위해서는 더 작은 모델과 효율적인 데이터 사용이 중요하다.
- Nvidia는 AI 칩 시장에서 강력한 위치를 차지하고 있지만, AMD와 같은 경쟁자들이 효율성을 높이며 시장에 도전하고 있다.
Details:
1. 🔍 Nvidia's Strategy and Market Impact
- Nvidia는 CUDA와 같은 기술에 대한 관심을 유도하는 데 성공하며 시장에서의 입지를 강화했다.
- 연산 자원을 소유하지 않으면 시작선이 낮아지므로, Nvidia의 연산 자원 활용이 중요하다.
- 향후 5년간, 95%는 추론, 5%는 훈련이 될 것으로 예상되어, 추론 시장에서의 Nvidia의 역할이 중요하다.
- 제품, 데이터, 연산 자원을 모두 갖춘 기업이 경쟁력을 가지며, Nvidia는 이러한 자산을 잘 활용하고 있다.
- Google은 Android와 Google Docs와 같은 플랫폼을 통해 강력한 경쟁력을 보유하고 있으며, Nvidia와의 직접 비교가 가능하다.
- Google은 모든 곳에 영향력을 미칠 수 있는 잠재력을 가진다, 이는 Nvidia와의 전략적 경쟁에 영향을 미친다.
2. 🎙️ 20VC Introduction: Guest Steve Morin
- Harry Stebbings는 Grok의 Jonathan Ross와의 쇼 이후 반도체와 추론의 미래에 대해 더 많은 질문이 생겼다.
- Steve Morin은 다양한 칩에서 최고의 성능을 발휘할 수 있는 차세대 추론 엔진 ZML을 설립한 창립자이다.
- Steve Morin은 이 주제에 완벽한 연사이다.
- Steve Morin은 ZML 설립 이전에 다수의 성공적인 기술 스타트업에서 핵심 역할을 수행했다.
- 그의 경험은 반도체 산업과 AI 추론 엔진의 교차점에서 혁신을 이끌고 있다.
3. 🔬 Exploring the Future of Chips and Inference
- 에피소드의 정보 밀집도가 높아 노트북을 준비하고 천천히 시청하라는 조언을 제공한다.
- 방송에는 유용한 정보가 많이 담겨 있으며, 이를 통해 칩과 추론 기술의 미래에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있다.
- 새로운 칩 기술이 도입됨에 따라 인공지능의 추론 성능이 크게 향상되었으며, 이는 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다.
- 칩 기술 발전으로 인해 데이터 처리 속도가 빨라지고, 전력 효율성이 향상되어 비용 절감과 환경 보호에 기여한다.
- 이러한 기술 발전은 특히 자율 주행차, 스마트 홈, 헬스케어 분야에 큰 영향을 미친다.
4. 🛠️ Enhancing Startups: Coda and PLEO
- Coda는 5년 만에 50,000개 이상의 팀이 조화를 이루도록 지원하였습니다.
- 20VC는 Coda를 사용하여 콘텐츠 계획 및 에피소드 준비에 구조를 부여하여 큰 차이를 만들었습니다.
- Coda는 문서의 유연성, 스프레드시트의 구조, 애플리케이션의 기능을 결합한 올인원 협업 공간입니다.
- Coda는 AI의 지능을 갖추고 있어 더욱 강력합니다.
- 스타트업 팀이 계획에서 실행으로 신속하게 전환할 수 있도록 지원합니다.
- 스타트업을 위한 팀 계획을 6개월간 무료로 제공합니다.
- Coda는 사용자 경험을 최적화하기 위해 사용자 피드백을 적극 수용합니다.
- 한 스타트업은 Coda를 통해 프로젝트 관리 효율성을 30% 향상시켰습니다.
5. 🏢 Roam: The Virtual Office Revolution
5.1. 🏢 Roam: The Virtual Office Revolution
5.2. PLEO의 구체적인 성과와 통합
6. 🧠 AI Models and Infrastructure Insights
6.1. Roam: Cost-Effective Innovation
6.2. ZML: Universal Model Execution Framework
7. 🌐 AI Innovation and Global Market Dynamics
7.1. Hardware Transitions in AI
7.2. Market Dynamics and Future Predictions
8. 🔮 Future of AI: Challenges and Opportunities
- ASIC 분야에서 경쟁력이 부족하지만, 제약 조건이 오히려 성과를 더하는 요인이 될 수 있다.
- 유럽의 AI 규제는 성공 이후의 문제로, 현재는 두려워하지 않는다.
- AI 인프라의 주요 변화는 레이턴시와 추론 능력 향상으로, 이는 올해의 핵심 변화 중 하나이다.
- AI 스타트업은 컴퓨팅 리셀링을 피하고 제품 수직화를 추구해야 한다.
- NVIDIA의 H100 칩 공급 문제와 Blackwell 프로젝트의 불확실성이 Jensen Huang의 큰 도전 과제로 작용한다.
- AI 인프라의 미래 변화로는 비트랜스포머 모델과 에너지 기반 모델이 거론된다.