「NVIDIA: A History of the GPU」

01실패한 첫 칩(1993~1997)

NV1: 빗나간 그래픽 방식에 건 도박

NVIDIA는 1993년 4월 5일 Jensen Huang, Chris Malachowsky, Curtis Priem이 설립했습니다. 회사 스스로 전하는 바에 따르면 창립 회의는 San Jose의 한 Denny's에서 열렸습니다. 회사의 첫 제품인 NV1(1995)은 업계 나머지가 Microsoft의 DirectX 표준을 중심으로 수렴하던 삼각형 기반 렌더링 대신, 이차곡면 렌더링이라는 그래픽 방식에 걸었습니다. 이 베팅은 상업적으로 실패했고 NVIDIA는 자금이 바닥날 뻔했습니다.

RIVA 128: 회사를 구한 반전

반전은 1997년 RIVA 128과 함께 찾아왔습니다. 출시 첫 4개월 만에 100만 대 넘게 팔린 정통 삼각형 기반 3D 칩이었습니다. 회사를 구했을 뿐 아니라, NVIDIA가 이후에도 반복해 온 패턴을 만들었습니다.

02GeForce와 ‘GPU’의 탄생

GeForce 256과 IPO

NVIDIA는 1999년 1월 22일 주당 $12에 나스닥에 상장했습니다. 같은 해 GeForce 256을 출시하며 세계 최초의 ‘GPU’ — 그래픽 처리 장치 — 라고 마케팅했습니다. 업계에 이미 있던 용어가 아니라 이 출시를 위해 NVIDIA가 만든 말이었습니다. 이 명칭을 뒷받침한 기술적 근거는 GeForce 256이 이전까지 CPU가 처리하던 transform·lighting 연산을 그래픽카드 자체로 옮겼다는 것이었습니다.

‘세계 최초’의 검증

GeForce 256이 정말로 이를 해낸 최초의 칩이었는지는 하드웨어 역사가들 사이에서 논쟁거리입니다. 경쟁사들도 겹치는 기능을 갖춘 칩을 이미 출하한 바 있습니다. 그러나 이 마케팅 주장은 그대로 굳어졌고, ‘GPU’는 이 제품군을 가리키는 업계 표준 용어가 됐으며 NVIDIA는 이후 줄곧 이 명칭과 떼려야 뗄 수 없는 관계가 됐습니다.

03CUDA에 대한 10년의 투자

Tesla와 함께 출시된 CUDA

2006년 11월 NVIDIA는 CUDA를 출시했습니다. 개발자가 예전에 연구자들이 의존하던 번거로운 임시방편인 OpenGL을 거쳐 그래픽 작업으로 위장하지 않고도, GPU 하드웨어에서 직접 실행되는 범용 코드를 작성할 수 있게 해주는 프로그래밍 플랫폼이었습니다. CUDA는 NVIDIA의 Tesla GPU 아키텍처와 함께 출시됐는데, 이 아키텍처는 칩의 모든 코어가 고정된 그래픽 전용·셰이딩 전용 단위로 나뉘는 대신 범용 연산을 수행할 수 있게 하는 통합 셰이더 모델을 도입했습니다.

AlexNet: 업계를 확신시킨 순간

그 후 몇 년간 CUDA는 게임 회사 재무제표에 곁들여진 부수적 투자, 즉 뚜렷한 대중 시장이 없는 연구·과학 컴퓨팅 도구처럼 보였습니다. 이는 2012년 바뀌었습니다. Alex Krizhevsky와 Ilya Sutskever가 Geoffrey Hinton과 함께 NVIDIA GTX 580 게이밍 GPU 두 대로 AlexNet이라는 심층 합성곱 신경망을 학습시켜 ImageNet 대회에서 압도적 차이로 우승한 것입니다. AlexNet은 이제 GPU가 CPU가 아니라 대규모 딥러닝에 맞는 하드웨어라는 확신을 머신러닝 분야에 심어준 순간으로 널리 평가받습니다. 그리고 NVIDIA는 이미 6년 전부터 이를 가능케 한 소프트웨어 계층을 구축해 온 상태였습니다.

CUDA라는 해자

이 6년의 선행 투자는 한 세대의 성능 우위보다 훨씬 오래가는 것, 즉 소프트웨어 해자로 쌓였습니다. 2006년부터 2012년 사이 CUDA를 대상으로 작성된 모든 프레임워크·라이브러리·연구 코드베이스는 NVIDIA 하드웨어에서 벗어나는 비용을 오히려 더 키웠고, 이 흐름은 이후 더욱 깊어지기만 했습니다. CUDA는 이제 AMD를 비롯한 칩 제조사들이 경쟁력 있는 실리콘을 만들고도 NVIDIA로부터 의미 있는 AI 학습 시장 점유율을 빼앗는 데 애먹은 가장 큰 단일 이유로 널리 꼽힙니다.

04AI 슈퍼사이클(2017~2026)

Tensor Core: 전용 설계 실리콘

NVIDIA의 2017년 Volta 아키텍처는 텐서 코어를 도입했습니다. 그래픽용 하드웨어를 재활용한 것이 아니라, 딥러닝의 핵심인 행렬곱 연산을 가속하기 위해 처음부터 설계된 실리콘이었습니다. 이후의 모든 아키텍처 — Ampere, Hopper, Blackwell — 가 같은 베팅을 이어갔습니다.

H100과 ChatGPT발 수요 충격

2022년 3월 NVIDIA GTC 기조연설에서 공개된 Hopper와 그 대표 칩 H100은 가장 뚜렷한 변곡점입니다. NVIDIA는 H100이 대규모 언어모델 전용 ‘Transformer Engine’을 중심으로 설계돼 AI 학습에서 전작 대비 최대 9배 빠르다고 내세웠습니다. 8개월 뒤 OpenAI가 ChatGPT를 출시하자 모든 주요 기술기업이 경쟁 모델을 학습·구동하려 앞다퉈 나섰습니다. 경쟁 칩 제조사의 하드웨어에는 CUDA에 견줄 소프트웨어 생태계가 없었기 때문에 수요는 거의 전부 NVIDIA의 A100과 H100 칩으로 몰렸습니다. 이 수요 급증이 아래에서 다루는 시가총액 성장의 직접적인 원인입니다.

05두 번의 호황과 붕괴: 암호화폐 채굴 사이클(2016~2022)

1차 붐: 치솟는 가격, 뒤처진 공시

AI가 NVIDIA 칩에 지속적인 수요를 만들어내기 훨씬 전, 암호화폐 채굴이 날카롭고 일시적인 수요를 두 차례 만들었습니다. 둘 다 오늘날 NVIDIA가 수요를 이야기하는 방식에 지울 수 없는 흔적을 남겼습니다. NVIDIA의 시가총액은 2016년 약 $14 billion 수준이었습니다. 2018년에는 Ethereum을 비롯한 GPU 채굴 가능 암호화폐가 호황을 맞으며 보도 기준 $175 billion까지 올랐고, NVIDIA는 당시 기록이었던 $9.71 billion의 2018 회계연도 매출을 기록해 전년 대비 41% 성장했습니다. NVIDIA 자체 실적 코멘터리는 이 성장을 게임, 데이터센터 등 여러 시장 덕분이라고 폭넓게 설명했을 뿐, 채굴의 구체적 기여도는 따로 짚지 않았습니다.

SEC와의 합의

이 누락은 법적 문제가 됐습니다. 2022년 5월 SEC는 NVIDIA를 공시 부실 혐의로 제소했습니다. 2018 회계연도의 연속된 분기 동안 회사가 게이밍 GPU 매출 성장에서 암호화폐 채굴 수요가 상당한 비중을 차지한다는 사실을 투자자에게 알리지 않아, 채굴 수요가 사그라들면 이 성장의 상당 부분이 반복되지 않을 수 있다는 점을 가렸다는 것이었습니다. NVIDIA는 SEC의 조사 결과를 인정도 부인도 하지 않은 채 중지명령과 $5.5 million의 벌금에 합의하며 화해했습니다. 침체는 빠르게 찾아왔습니다. 2018년 11월 발표된 NVIDIA의 2019 회계연도 3분기 실적은 부진한 암호화폐 관련 수요로 투자자들을 실망시켰고, 주가는 그해 동안 약 31% 하락했습니다. 같은 달 Bitcoin 자체의 시가총액도 $100 billion 아래로 떨어졌는데, 이는 2018년 1월 보도된 정점인 약 $300 billion에서 급격히 내려앉은 수치였습니다.

2차 붐과 'Lite Hash Rate' 대응

2021년에는 다시 Ethereum을 중심으로 한 두 번째, 더 큰 채굴 호황이 뒤따르며 NVIDIA의 2022 회계연도 매출을 $26.9 billion(61% 증가)까지 밀어 올렸고, 시가총액도 한때 보도 기준 $800 billion을 넘었습니다. 이번에 NVIDIA는 2018년의 게이머 반발과 품절 불만이 되풀이되지 않도록 직접 손을 썼습니다. 2021년 2월 출시된 RTX 3060에는 ‘Lite Hash Rate’(LHR) 제한 기능이 탑재됐는데, NVIDIA는 드라이버·실리콘·펌웨어 사이의 위변조 방지 핸드셰이크를 이용해 Ethereum 채굴 성능을 대략 절반으로 줄인다고 밝혔습니다. 하지만 오래가지 못했습니다. 약 2주 만에 유출된 NVIDIA 개발용 드라이버가 이 제한을 완전히 제거했고, 이후 1년에 걸쳐 채굴자들은 추가로 유출·수정된 드라이버를 통해 막혔던 성능을 점점 더 되찾았습니다. NVIDIA가 LHR을 RTX 30 시리즈 대부분으로 확대했음에도 마찬가지였습니다.

The Merge, 하룻밤 새 Ethereum GPU 마이닝을 끝내다

두 번째 호황은 붕괴가 아니라 프로토콜 변경으로 끝났습니다. 2022년 9월 Ethereum이 지분증명(‘the Merge’)으로 전환하면서 하룻밤 사이 해당 네트워크의 GPU 채굴 자체가 사라졌고, 이는 GPU 채굴 수요의 압도적 원천을 함께 가져가 버렸습니다. NVIDIA는 이듬달인 2022년 10월 LHR을 완전히 없앴습니다. 그때는 이미 사라진 수요 원천에 대한 무의미한 제한이었습니다. 두 사이클 모두 같은 패턴을 따릅니다 — NVIDIA가 만들지도, 완전히 통제하지도 못한 채굴발 수요 급증과 그 뒤를 잇는, 역시 NVIDIA가 초래하지 않은 붕괴입니다.

06세계 최대 시가총액 기업으로

1조 달러 돌파, 그리고 5조 달러로

NVIDIA는 2023년 6월 처음으로 시가총액 $1 trillion을 넘었습니다. ChatGPT 출시로부터 7개월 뒤였습니다. 이후에도 계속 올라, 2025년 7월 무렵 약 $4 trillion, 2025년 10월 최초로 $5 trillion 종가, 2026년 5월 $5.5 trillion 기록을 세웠습니다. 상장 기업이 도달한 시가총액 중 최고치입니다. 2026년 중반 기준 여전히 세계에서 가장 가치 있는 기업이며, 약 1년 만에 가치가 세 배로 뛰었습니다. $3 trillion을 넘은 미국의 다른 두 기업 Apple이나 Microsoft보다 빠른 속도입니다.

주식분할이 의미하는 것

NVIDIA는 2000년 이후 여섯 차례 주식을 분할했습니다(가장 최근은 2024년 6월의 10대1 분할). 즉 1999년 IPO 때 산 주식 1주는 주식 수만 놓고 보면 2026년 중반까지 480주가 된 셈입니다 — 이는 수익률이 아니라 분할의 기계적 효과입니다.

07앞으로의 과제

이전의 호황-붕괴 사이클과 이번 사이클이 다른 점

NVIDIA의 수요는 이전에도 자사 제품 로드맵과는 무관한 원인으로 촉발된 날카로운 호황-붕괴 사이클을 겪은 적이 있습니다. 가장 두드러진 것이 위에서 자세히 다룬 두 차례의 암호화폐 채굴 사이클로, 채굴 경제성이 바뀌거나 네트워크가 기반 알고리즘을 바꿀 때마다 공급과잉이 뒤따랐습니다. 지금의 AI 데이터센터 수요 사이클은 규모가 더 큽니다.

경쟁사와 TSMC 의존

지금 같은 규모에서도 경쟁과 의존 리스크는 실재합니다. AMD와 점점 늘어나는 하이퍼스케일러들이 아래에서 보듯 자체 맞춤형 AI 실리콘을 만들며 최상위 시장에서 NVIDIA의 입지를 갉아먹으려 하고 있습니다. 다만 그 누구도 CUDA만큼 깊은 소프트웨어 생태계는 복제하지 못했습니다. 한편 NVIDIA의 전체 칩 생산은 단일 외부 제조사인 TSMC에 의존합니다. 업계 전반이 공유하는 집중 리스크지만, 그럼에도 진짜 단일 장애점입니다. NVIDIA의 자동차용 칩의 대중국 수출 노출과 데이터센터 칩 수출 제한은 이 사이트의 DRIVE 기사에서 더 자세히 다룹니다.

08자주 묻는 질문

09출처