경제타임스 김은국 기자 |  AI 시대의 두뇌는 CPU, 그러나 움직이는 힘은 GPU다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘AI 컴퓨팅 시대의 엔진’으로 강조한 GPU는 이제 단순한 그래픽 장치가 아니라, 인공지능 산업 전체를 지탱하는 핵심 인프라로 부상했다.

■ GPU란 무엇인가: “두뇌를 움직이는 근육”

GPU(Graphic Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 원래 게임·영상 등 그래픽 연산 전담 칩으로 출발했다. CPU가 순차적으로 계산하는 반면, GPU는 수천 개의 코어(Core)를 통해 대량의 데이터를 병렬로 처리한다. 즉, CPU가 ‘두뇌’라면 GPU는 ‘근육’이다. 명령을 내리는 두뇌가 아무리 똑똑해도, 근육이 움직이지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다.

■ 병렬 연산의 힘: AI 학습을 가능케 한 구조적 혁신

GPU의 진짜 가치는 ‘병렬 처리(Parallel Computing)’ 구조에 있다. GPU는 복잡한 행렬 연산(Matrix Operation)을 수천 개의 코어가 동시에 수행한다. 이미지 렌더링뿐 아니라, 딥러닝 학습 과정에서 가중치(weight)와 편향(bias)을 수십억 단위로 계산해야 하는 AI 모델에 최적화된 구조다.

이 덕분에 OpenAI의 ChatGPT, Tesla의 자율주행 AI, Google의 AlphaGo 같은 AI 역사적 순간들 뒤에는 언제나 GPU가 있었다.

■ 산업 전반을 지배하는 ‘GPU 경제’

GPU는 더 이상 IT 부품이 아니다. AI 경제의 토대다. GPU 수요는 게임·영상 제작을 넘어 △금융(초고속 거래·리스크 분석), △산업 자동화(로봇 비전·자율주행), △과학 연구(유전자 분석·기후 시뮬레이션) 등으로 확장되고 있다. 특히 AI 데이터센터·슈퍼컴퓨터·국가전략 반도체 산업까지 GPU 중심으로 재편되는 추세다. AI 혁신은 결국 “누가 더 많은 GPU를 확보하느냐”의 경쟁으로 귀결되고 있다.

AI 모델이 성장할수록 GPU의 연산력은 산업의 핵심 자원이 된다. CPU가 논리를 설계한다면, GPU는 그 논리를 현실로 만든다. GPU는 더 이상 그래픽 장치가 아닌. AI 시대의 심장(心臟)이자, 데이터 자본주의를 구동하는 ‘전력 엔진’이다.