책소개
★과거의 AI, 현재의 AI, 미래의 AI 이야기★국제 기술 전문 저널리스트가 분석한,2040년 AI?반도체 전망과 엔비디아의 모든 것!2023년 5월 엔비디아가 반도체 기업 최초로 시가총액 1조 달러를 돌파했다. 그리고 1년 후에는 3조 달러를 돌파했다. 이처럼 엔비디아는 어느 날 갑자기 혜성처럼 등장한 슈퍼 루키처럼 보인다. 수많은 미디어와 투자 전문가들은 엔비디아 시가총액과 그들이 주식시장에 일으킨 어닝 서프라이즈에 대해 이야기한다. 하지만 우리가 알아야 할 것은 이런 단순한 수치가 아니다. 이제부터는 엔비디아로 인해 달라질 미래를 알아야 한다. “엔비디아≒AI반도체”라는 공식이 앞으로 10년 후, 혹은 더 먼 미래의 일을 어떻게 바꿀지 생각해봐야 할 때다! 이 책은 반도체 업계를 40년 이상 취재해온 국제 기술 저널리스트가 쓴 엔비디아의 과거?현재?미래, AI?반도체 업계 현황, 그리고 향후 AI 세계의 모습이 담겨 있다.
저자소개
국제 기술 저널리스트이자 ‘News&Chips’의 편집장이다. 도쿄공업대학 이학부 응용물리학과를 졸업하고 일본전기주식회사(NEC)에 입사해 반도체 디바이스 개발 등을 담당했다. 이후 닛케이 맥그로힐(현 닛케이 BP)에서 <닛케이 일렉트로닉스>, <닛케이 마이크로 디바이스>, 영자지 등의 편집기자와 부편집장, 시니어 에디터를 거쳐 아시아부장, 국제부장 등을 역임했다. 해외 비즈니스지의 편집기자로 활동했으며 일본판 창간, 편집장을 거쳐 현재에 이른다. 저서로는 『모르면 안 돼! 놓치면 안 되는 성장산업-반도체』(국내 미출간), 『유럽 팹리스반도체 산업의 진실』(국내 미출간) 등이 있다.
목차
Chapter 1_엔비디아는 어떤 회사인가반도체 기업 최초 1조 달러 클럽 가입 / 유능한 직원에게 베팅하는 엔비디아 / 우리 회사에 보스는 없다 / TSMC가 보는, 일하지 않는 일본인 / 벌거벗은 임금님이 되지 않도록 / 수많은 제휴와 협업으로 완성되는 엔비디아의 세계 / 폴리곤 그래픽을 그대로 구현한 본사 사옥 지붕 Chapter 2_AI 기술 개발과 각국 기업2016년, AI 기업으로의 방향 전환 / 영국 ARM 인수 실패 / 혁신적인 아이디어는 영국에서 탄생한다 / 실시간 레이 트레이싱 기술을 개발 / 독일 지멘스와 만드는 디지털 트윈 공장 / 청정에너지 핵융합에 도전 / 핵융합, 불가능한 꿈이 아니다 Chapter 3_세계 반도체 업계의 왕좌에 오르다뱅크 오브 아메리카의 매그니피센트 7 / 2023년, 세계 반도체 기업 1위로 급부상 / 세계 반도체 기업 연매출 비교 / 공장 유무에 따라 달라지는 관점 / 126%라는 파괴적인 급성장 / 반도체와 AI, 양쪽을 다 갖춘 것이 성장 요인 / AI 기술 개발의 결실 Chapter 4_공장 없이 설계에 특화된 팹리스 기업1985년부터 등장한 혁신적인 기업들 / 적은 돈으로 시작할 수 있는 비즈니스 / 매출액 상위 10위의 팹리스 기업 / How to make에서 What to make로 / 성장률이 더 높은 팹리스 / 공장에 너무 집착한 일본 / 브랜드를 고집한 것도 실패 요인 / 팹리스 성장을 뒷받침한 VLSI 설계의 교과서 / 팹리스의 최대 장점, 운신의 폭 / 그외의 팹리스 기업들 Chapter 5_반도체란 무엇인가반도체는 원래 재료 이름 / n형+p형=전류 제어 / 트랜지스터의 탄생 / 트랜지스터 개발 계기 / 집적회로로의 발전 / 영국의 수학자가 고안한 컴퓨터 개념 / 컴퓨터의 보급과 반도체 / 반도체 IC를 사용한 제품 보급 / 전기를 사용하는 모든 제품에 들어가는 반도체 / 모래 속에 있는 실리콘 원료 Chapter 6_주목해야 할 기업과 반도체 공급망미국은 컴퓨터, 일본은 소형 라디오와 전자계산기 / 메모리를 만드는 데 주력한 일본 기업 / 팹리스, 파운드리, IDM, EMS, 그리고 각국의 기업 / 설계에서 주목받는 EDA 벤더 기업 / 소재와 장비 분야에서도 강한 일본 / 웨이퍼 완성 후 제조는 TSMC로 / 미국은 왜 반도체에 힘을 쏟는가 / 사이버 테러 대책과 대중국 수출규제 강화 / TSMC 유치와 일본 라피더스의 향방 Chapter 7_엔비디아가 주력해온 GPU란 무엇인가다각형 조합으로 곡선도 자연스럽게 / 색깔 섞기도 결국 곱셈 누적 연산 / 미분 방정식과 복잡한 수치 계산에 강점 / AI에도 활용 가능한 MAC 연산기 / GPU 성능 극대화에 몰두 Chapter 8_창업 이후 엔비디아가 AI에 도달하기까지의 여정3인의 엔비디아 창업자 / 데니스의 CEO와 젠슨 황 / 힌트가 된 일본의 커다란 파도 / TSMC CEO에게 보낸 편지 / 자동차 대시보드에 도전 / 테그라2 / 그림이 살아 움직이는 Xoom / 저소비전력을 실현하는 테그라2 / 소비전력 최대한 낮추기 / AI의 등장 이후 두 가지 부문으로 변경한 주력 사업 / 데이터센터, 게임 시장, 자동차 부문 등 / 소프트웨어 쿠다의 생태계 구축 / 전기 및 유체역학에 도움이 되는 수치 계산 / 슈퍼컴퓨터 TOP 500 상위 10개사 중 6곳이 채택 / 위력을 발휘하는 슈퍼컴퓨터로의 응용 Chapter 9_확장되는 기술, 각국 기업과 폭넓은 연계꾸준히 증가하는 엔비디아의 파트너들 / 독일 SAP와의 협업 / 미국 시스코 시스템즈와의 협업 / 유럽 디지털 은행 번크와의 협업 / TSMC의 고객이자 공급사인 엔비디아 / 필요한 모든 솔루션 제공 / 자율주행 시스템의 모든 것을 제공 / 의료·헬스케어용 플랫폼 / 메타버스로의 응용 / 많이 보급될수록 더 잘 팔리는 GPU / 엔비디아의 강점은 플랫포머 / 고객이 원하는 기능 구현 / 엔비디아의 토털솔루션 제공 / 엔비디아는 무엇이 다른가? / 엔비디아를 뛰어넘는 기업이 나타날까? Chapter 10_AI 기술의 진화는 반도체 진화마이크로소프트가 투자하고 오픈AI가 개발한 챗GPT / 칩의 성능 향상을 이끄는 생성형 AI / 생성형 AI의 시장성 / 요약·번역 용도와 기업용 용도 / 전용 AI에서 범용 AI로 / 일주일 만에 돈 버는 주식거래 기술 / 챗GPT는 범용 AI인가 / 엣지 AI 시장의 확대 / 챗GPT에 물어보다 / 생성형 AI의 활용은 이제부터 / 신입사원 연수에도 활용하는 생성형 AI / AI 어시스턴트로 진화하는 생성형 AI / 환자에게 맞는 최적의 약을 신속 개발 / 뭐든지 학습한다 Chapter 11_과거의 AI, 현실의 AI, 미래의 AIAI 제대로 이해하기 / AI, 만능열쇠가 아니다 / i am ai로 살펴보는 여러 용도별 AI / 분야마다 있는 AI / 밝은 미래를 반영하는 현실의 AI / AI로 교통체증을 해소하는 신호기 / 어린이 차량 방치 사고 예방 / 개인 맞춤형 의료에 필수적인 AI / 윤리를 바탕으로 한 학습 수행 / 젠슨 황, 10년 단위로 생각하는 사람 / 캘리포니아공대 졸업식 축사에서 말한 미래 지향 / agreement가 아니라 alignment / AI 분야에서 승기를 잡으려면 / 엔지니어를 열광시켜라 / 가족에 감사하고 깊은 애정을 가져라 / 실리콘밸리는 분지 / 세상에서 가장 차별이 없는 지역 / 걷지 말고 뛰어라 에필로그자료 출처
