인텔은 칩 시장을 지배했던 과거에서, 최근 몇 년간 AI의 부상과 내부 디자인 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 반면에 Nvidia는 전략적으로 AI에 투자하며 산업 리더로 자리 잡았습니다. 그러나 인텔의 CEO인 팻 겔싱거는 인텔의 AI 분야에서의 미래에 대해 낙관적이며 분명히 발전을 이루겠다고 다짐하고 있습니다.
인텔 비전 2024 행사에서 겔싱거는 인텔의 AI 혁신을 주도할 로드맵을 발표했습니다. 이 로드맵은 오픈 소스 접근 방식을 채택하고, Nvidia의 제품에 비해 우수한 실리콘을 약속하며, 데이터 센터, 클라우드, PC 및 엣지와 같은 다양한 환경에서 AI 워크로드를 지원하는 포트폴리오를 개발하는 것을 포함하고 있습니다.
겔싱거는 AI 시장이 오픈 플랫폼으로 전환될 것으로 믿으며, 기업들은 Nvidia보다 비슷하거나 더 나은 AI 성능 및 효율을 제공할 수 있는 친숙한 아키텍처를 선호할 것이라고 믿습니다. 결과는 불확실하지만, 겔싱거는 인텔이 주요 AI 및 IT 기업들의 지원을 받고 있으며 이는 인텔의 비전으로 시장을 이끌어 나갈 중요한 역할을 할 것이라고 확신합니다.
Nvidia의 최신 향상들에 대항하기 위해 인텔은 Xeon 6 패밀리 서버 칩 및 Gaudi 3 AI 가속기의 곧 출시 예정을 발표했습니다. Gaudi 3은 뛰어난 성능 및 소유 비용(TCO) 혜택을 제공할 것으로 예상됩니다. 겔싱거에 따르면 이 가속기들은 Nvidia의 현재 H100 모델보다 뛰어나며 상당히 낮은 가격에 제공될 것입니다.
뿐만 아니라, 인텔은 “Sierra Forrest” 및 “Granite Rapids”를 포함한 최신 CPU용 새로운 Xeon 6 브랜딩을 소개했습니다. 이러한 CPU는 이전 세대 대비 증가된 성능 및 랙 밀도를 제공합니다. 인텔은 또한 새로운 Xeon에서 MXFP4 데이터 형식을 지원하며 효율적인 AI 훈련 및 추론을 가능하게 하고 최소한의 정확도 손실로 이루어집니다.
겔싱거는 이러한 새로운 CPU가 Nvidia의 고성능 GPU 및 CUDA 프레임워크에 대한 오픈 대안으로 작용한다고 강조했습니다. 인텔의 목표는 이미 인텔 아키텍처에 익숙하며 오픈 환경을 선호하는 기업들을 유치하는 것입니다.
인텔의 AI에 대한 약속은 하드웨어를 넘어 확장됩니다. 인텔은 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터에 기업 정보를 통합할 수 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 새로운 기술을 탐구하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 기업들이 사용하지 않은 데이터 및 온프레미스 데이터를 AI 애플리케이션에 활용할 수 있도록 하며 새로운 기회를 만들어냅니다.
Nvidia의 AI 시장 지배에 큰 도전을 받는 인텔은 최신 혁신과 전략적 비전으로 그들의 발을 다시 꽉 잡고자하는 결의를 보여줍니다. 주요 산업 플레이어들의 지원과 우수한 실리콘 제공 및 Nvidia 제품에 대한 오픈 대안에 중점을 두고, 인텔은 변화하는 AI 환경에서 자신의 위치를 확보하고자 합니다.
FAQ
1. 인텔이 AI 시장에서 Nvidia와 경쟁하는 방법은?
인텔은 오픈 소스 접근 방식을 채택하고, 우수한 실리콘을 제공하며, 특정 환경에서 AI 워크로드에 특화된 포트폴리오를 개발함으로써 AI 시장에서 Nvidia와 경쟁하고 있습니다. 만약 인텔이 비슷하거나 더 나은 AI 성능과 효율을 제공할 수 있는 경우, 기업들은 인텔 친숙한 아키텍처를 선택할 것으로 자신 있습니다.
2. 인텔이 소개한 새로운 진보는 무엇인가?
인텔은 Xeon 6 패밀리 서버 칩 및 Gaudi 3 AI 가속기를 곧 출시할 것을 발표했습니다. 이러한 진보는 Nvidia의 제품보다 더 나은 성능 및 낮은 소유 비용(TCO)을 약속합니다. 또한, 인텔은 최신 CPU용 Xeon 6 브랜딩을 소개했는데, 이는 이전 세대보다 증가된 성능과 랙 밀도를 제공합니다.
3. 인텔이 사용하지 않는 데이터를 어떻게 활용하고 있는가?
인텔은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 기법을 탐구하고 있습니다. 이 기법을 통해 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터에 기업 정보를 통합할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 사용하지 않는 및 온프레미스 데이터를 AI 애플리케이션에 활용하고 유익한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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