GPU 뜻부터 가치 폭등까지: GPU가 블록체인과 AI를 이끈 진짜 이유

GPU와 AI 심층 분석

최근 네이버나 구글의 IT 분야 검색 트렌드를 유심히 보신 분이라면, ‘GPU’, ‘GPU 뜻’, ‘엔비디아’ 같은 키워드가 유독 자주 눈에 띄는 것을 발견하셨을 겁니다. 불과 몇 년 전만 해도 ‘GPU’는 고사양 3D 게임을 즐기는 게이머나, 고해상도 영상을 편집하는 그래픽 디자이너들 사이에서나 주로 회자되던 전문가용 부품이었습니다.

하지만 챗GPT(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI가 세상을 뒤흔든 이후, 이 ‘GPU’라는 부품의 위상은 180도 달라졌습니다. 이제는 IT 전문가뿐만 아니라 경제 뉴스, 증시 분석, 심지어 국가 안보 관련 토론에서도 GPU가 핵심 주제로 등장합니다.

도대체 GPU가 무엇이길래, 이토록 전 세계가 주목하는 ‘뜨거운 감자’가 된 것일까요?

결론부터 말하자면, GPU는 AI 시대를 움직이는 ‘엔진’ 그 자체이기 때문입니다. 하지만 AI 붐이 오기 전, GPU의 잠재력을 세상에 각인시킨 또 한 번의 거대한 사건이 있었습니다. 오늘은 GPU가 3D 게임용 부품에서 출발해, 어떻게 암호화폐의 ‘광산 장비’가 되었고, 마침내 AI 혁명의 심장으로 거듭났는지 그 전체 여정을 2000자 분량으로 깊이 있게 파헤쳐 보겠습니다.

1. GPU란 무엇인가? (태생: 3D 그래픽 전문가)

GPU는 ‘Graphics Processing Unit’의 약자로, 우리말로는 ‘그래픽 처리 장치’라고 부릅니다.

이름에서 알 수 있듯, GPU는 1990년대 후반 3D 게임이 폭발적으로 인기를 얻으면서 본격적으로 발전하기 시작했습니다. 컴퓨터의 ‘두뇌’ 역할을 하는 CPU(Central Processing Unit, 중앙 처리 장치)가 있었지만, CPU는 너무 똑똑하고 바빴습니다. 컴퓨터 운영체제 관리, 소프트웨어 실행, 입력 장치 제어 등 온갖 복잡한 일을 순서대로 처리해야 했죠.

그런데 3D 게임은 CPU에게 너무나 가혹한 작업을 요구했습니다. 화면에 보이는 수백만 개의 점(픽셀) 하나하나의 색상과 위치, 조명에 따른 그림자, 캐릭터의 움직임에 따른 3D 모델(폴리곤)의 변화를 1초에 60번 이상씩 계속 계산해서 모니터에 뿌려줘야 했습니다.

CPU가 이 모든 일을 ‘순서대로’ 처리하려고 하니, 당연히 게임은 뚝뚝 끊기고 말았습니다.

그래서 엔지니어들은 ‘그래픽 작업만 전문으로, 아주 무식하고 빠르게 처리하는’ 보조 장치를 고안해냈습니다. 이것이 바로 GPU입니다.

2. ‘천재 셰프’ CPU vs ‘대규모 작업반’ GPU

GPU의 작동 원리를 이해하는 가장 좋은 방법은 ‘총사령관’ CPU와의 차이점을 비교하는 것입니다.

[ CPU: 직렬 처리 전문가 (천재 셰프) ]

CPU는 ‘직렬 처리(Serial Processing)’에 특화되어 있습니다. 마치 미슐랭 3스타 레스토랑의 ‘천재 총괄 셰프’와 같습니다.

이 셰프는 한 번에 한두 가지의 매우 복잡하고 정교한 요리를 순서대로, 완벽하게 만들어냅니다. “푸아그라를 손질한 다음, 소스를 끓이고, 그런 다음 관자를 구워라” 같은 복잡한 명령어를 빠르고 정확하게 수행하죠. CPU의 코어(일꾼)는 수가 적은 대신(4~16개), 하나하나가 엄청나게 스마트하고 빠릅니다. 컴퓨터의 모든 일반적인 작업을 처리하는 데 최적화되어 있죠.

[ GPU: 병렬 처리 전문가 (대규모 작업반) ]

반면 GPU는 ‘병렬 처리(Parallel Processing)’에 극단적으로 특화되어 있습니다. 이는 ‘대규모 패스트푸드점의 작업반’에 비유할 수 있습니다.

이 작업반에는 수천, 수만 명의 아르바이트생(코어)이 있습니다. 이들은 천재 셰프처럼 복잡한 요리는 못합니다. 하지만 “감자튀김 1000인분 튀기기”, “패티 1000장 굽기”처럼 ‘아주 단순하고 반복적인 작업’을 동시에, 즉 ‘병렬로’ 처리하는 데는 압도적인 속도를 보여줍니다.

3D 게임 그래픽 처리가 바로 이런 작업이었습니다. 수백만 개 픽셀에 ‘단순한’ 색상 계산을 ‘동시에’ 적용해야 했으니까요. CPU(천재 셰프)가 픽셀 100만 개를 하나씩 계산할 때, GPU(작업반)는 수천 개의 코어로 100만 개를 수백 개의 묶음으로 나눠 ‘한 방에’ 처리해버립니다.

3. GPU의 ‘첫 번째 가치 폭등’: 블록체인과 채굴 열풍

AI 붐이 일기 직전, GPU는 이미 한 차례 전 세계적인 품귀 현상을 겪으며 그 가치를 입증했습니다. 바로 ‘암호화폐 채굴(Cryptocurrency Mining)’ 열풍 때문이었습니다.

비트코인, 이더리움 같은 암호화폐는 ‘작업증명(Proof-of-Work)’이라는 방식으로 거래를 검증하고 새로운 코인을 발행(채굴)합니다. 이 ‘작업증명’이란, 쉽게 말해 ‘누가 먼저 복잡한 암호 수학 퍼즐을 푸는가’하는 경쟁입니다.

그런데 이 암호 퍼즐을 푸는 작업(정확히는 ‘해시 연산’)이, 놀랍게도 3D 그래픽 처리와 본질적으로 똑같았습니다. 즉, ‘아주 단순하고 반복적인 계산’의 연속이었던 것이죠.

전 세계의 ‘채굴자(Miner)’들은 곧바로 이 사실을 깨달았습니다.

CPU(천재 셰프)가 한 번에 하나의 ‘정답(해시값)’을 시도할 때,
GPU(대규모 작업반)는 수천 개의 코어로 수천, 수만 개의 ‘정답’을 동시에 시도할 수 있었습니다.

당연히 채굴 효율은 비교가 되지 않았습니다. 암호화폐의 가치가 폭등하자, 전 세계의 채굴자들은 돈이 되는 ‘작업’을 하기 위해 게이머들의 GPU를 싹쓸이하기 시작했습니다. PC방이 문을 닫고 ‘채굴장’으로 변하고, 그래픽 카드 가격이 정가의 3~4배까지 치솟았던 ‘GPU 대란’이 바로 이 시기에 일어났습니다.

이 블록체인 붐은 GPU가 단순히 ‘게임용 부품’이 아니라, ‘막대한 규모의 병렬 연산이 필요한 모든 작업’에서 돈이 되는 강력한 도구임을 시장에 처음으로 각인시킨 사건이었습니다.

4. GPU의 ‘두 번째 가치 폭등’: AI의 출현과 일상화

블록체인 열풍이 GPU의 병렬 처리 능력에 대한 시장의 인식을 바꿨다면, AI 붐은 그 가치를 ‘차원이 다른’ 수준으로 폭발시켰습니다. 암호화폐 채굴이 ‘예고편’이었다면, AI는 ‘본편’의 등장이었습니다.

수십 년간 GPU는 게이머와 디자이너, 그리고 채굴자들의 영역에 머물러 있었습니다. 그런데 2010년대 초반, AI 연구자들이 운명적인 발견을 하게 됩니다.

AI, 특히 챗GPT 같은 모델을 훈련시키는 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 작업 방식이, 3D 게임 그래픽이나 암호화폐 채굴보다 훨씬 더 복잡하고 거대한 ‘병렬 계산’을 요구한다는 것을 깨달은 것입니다.

AI를 훈련시킨다는 것은 무엇일까요? 이는 인간의 뇌신경망(뉴런)을 흉내 낸 ‘인공 신경망’에 수십억, 수백억 개의 데이터를 쏟아부으면서, 이 신경망이 정답을 맞힐 때까지 무한 반복 학습을 시키는 과정입니다.

그런데 이 학습 과정의 99%는 사실 ‘수백억, 수조 개의 단순한 숫자 계산(정확히는 ‘행렬 곱셈’)을 끝없이 반복’하는 작업입니다.

‘수조 개의 단순 계산을 무한 반복’하는 이 작업이야말로, GPU(대규모 작업반)가 가장 잘하는 일이었습니다.

CPU(천재 셰프)에게 이 AI 훈련을 맡기면, 수조 개의 계산을 순서대로 처리하느라 모델 하나를 훈련하는 데 몇 년, 혹은 몇십 년이 걸릴지도 모릅니다.
GPU(대규모 작업반)에게 맡기자, 수천 개의 코어가 이 단순 계산 작업을 병렬로 ‘동시에’ 처리하며, 훈련 시간을 몇 년에서 몇 주, 혹은 며칠 단위로 극단적으로 단축시켰습니다.

2012년 ‘알렉스넷(AlexNet)’이라는 AI가 GPU의 병렬 처리 능력을 활용해 이미지 인식 대회에서 압도적인 승리를 거둔 이 순간, GPU는 게임용 부품, 혹은 채굴 장비를 넘어 AI 혁명의 ‘엔진’으로 다시 태어났습니다.

5. AI 시대, GPU가 ‘금’보다 귀해진 이유

이 운명적인 만남 이후, AI 기술은 GPU의 발전 속도에 발맞춰 폭발적으로 성장했습니다. 그리고 챗GPT의 등장은 이 ‘GPU 쟁탈전’을 ‘전쟁’ 수준으로 격상시켰습니다.

1.

AI 모델의 크기가 기하급수적으로 커졌습니다.

챗GPT-3가 사용한 파라미터(신경망의 연결 강도)는 1,750억 개였습니다. 챗GPT-4는 그보다 훨씬 많은 (추정치) 1조 개가 넘는 파라미터를 가졌습니다. 파라미터가 많을수록 AI는 더 똑똑해지지만, 훈련에 필요한 ‘단순 계산’의 양은 천문학적으로 늘어납니다. 이 계산을 감당할 수 있는 것은 오직 고성능 GPU뿐입니다.
2.

GPU 제조사 ‘엔비디아(NVIDIA)’의 독점적 지위입니다.

AI 연구자들은 엔비디아가 만든 ‘CUDA’라는 소프트웨어 플랫폼을 사용해 GPU를 AI 훈련에 활용해왔습니다. 이 CUDA 생태계가 지난 10년간 AI 연구의 표준이 되면서, OpenAI, 구글, 메타 등 모든 빅테크 기업들은 AI를 개발하기 위해 울며 겨자 먹기로 엔비디아의 GPU(A100, H100 등)를 사야만 하는 상황이 되었습니다.

엔비디아의 AI용 GPU는 개당 4만 달러(약 5,500만 원)가 넘는 가격에도 불구하고, 없어서 못 팔 지경이 되었습니다. 이 GPU를 몇 개나 확보했느냐가 AI 기술 경쟁에서 승패를 가르는 척도가 된 것입니다.
3.

GPU는 이제 ‘전략 자산’이 되었습니다.

AI가 산업, 경제, 군사를 넘어 국가 경쟁력 그 자체가 되자, 각국 정부는 GPU를 ’21세기의 석유’로 인식하기 시작했습니다. 미국 정부가 특정 국가에 대한 고성능 AI GPU 수출을 통제하는 것도, GPU 확보가 곧 AI 패권과 직결된다는 것을 알기 때문입니다.

결론: GPU를 이해하는 것이 AI 시대를 이해하는 첫걸음

우리가 네이버 검색 트렌드에서 ‘GPU’라는 단어를 마주하는 것은, 이제 단순한 IT 부품 트렌드를 넘어 시대의 거대한 변화를 목격하는 것과 같습니다.

요약하자면, GPU는 ‘단순 반복 작업을 동시에 처리(병렬 처리)’하는 능력 하나로,

3D 게임 화면을 그리던 ‘그래픽 카드’에서,
암호화폐를 캐내던 ‘광산 장비’로,
그리고 마침내 AI 훈련이라는 ‘수조 번의 단순 계산’을 가장 효율적으로 수행하는 AI 시대의 ‘필수 엔진’으로 등극했습니다.

지금 이 순간에도 전 세계의 데이터센터에서는 수백만 대의 GPU가 AI를 훈련시키며 ‘지능’을 생산해내고 있습니다. 앞으로 GPU의 성능이 발전하는 속도만큼, 우리의 AI 미래도 더 빠르게 다가올 것입니다. GPU의 역사를 이해하는 것이 곧 AI 시대를 이해하는 가장 확실한 첫걸음인 이유입니다.