무디스 신용등급 하향, 미국 주식 초보가 꼭 알아야 할 3가지 영향
젠슨 황(Jensen Huang, 황런슌)은 1963년 대만 타이난에서 태어났습니다. 그는 어린 시절 가족과 함께 미국으로 이주하여 학업을 이어갔으며, 스탠퍼드 대학교에서 전기공학 석사 학위를 받았습니다. 그의 유년기는 도전과 극복의 연속이었으며, 이러한 경험이 후에 기업가로서의 끈질긴 추진력을 갖추는 데 중요한 역할을 했습니다.
대학 졸업 후 젠슨 황은 반도체 업계에서 경력을 쌓다가 1993년, 두 명의 공동 창업자와 함께 엔비디아(NVIDIA)를 설립했습니다. 당시 컴퓨터 그래픽 기술은 아직 초기 단계였고, 고성능 그래픽 프로세서(GPU)에 대한 수요는 한정적이었습니다. 그러나 젠슨 황은 그래픽 프로세서가 단순한 게임용 칩을 넘어 다양한 분야에서 활용될 수 있다는 비전을 가지고 있었습니다.
초창기 엔비디아는 여러 시행착오를 겪었지만, 1999년 출시한 ‘지포스(GeForce) 256’ GPU가 큰 성공을 거두면서 본격적으로 시장을 장악하기 시작했습니다. 이 그래픽 카드에는 최초로 하드웨어 기반의 변환 및 조명(T&L) 기술이 적용되어 게임 그래픽의 품질을 획기적으로 향상시켰습니다. 이를 통해 엔비디아는 글로벌 GPU 시장의 선두 주자로 자리 잡을 수 있었습니다.
엔비디아는 원래 게임용 그래픽 카드 제조사로 인식되었지만, 젠슨 황은 GPU가 단순한 그래픽 처리뿐만 아니라 과학 연구, 데이터 센터, 인공지능(AI) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌 수 있다고 판단했습니다.
그는 2006년 GPU의 병렬 연산 기능을 활용할 수 있도록 하는 쿠다(CUDA) 플랫폼을 발표했습니다. 쿠다는 프로그래머들이 GPU를 이용해 복잡한 연산을 수행할 수 있도록 지원하는 개발 환경으로, 이를 통해 과학자들과 연구자들은 AI 및 데이터 분석을 위한 강력한 컴퓨팅 파워를 활용할 수 있게 되었습니다.
2010년대 들어 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서 엔비디아의 GPU는 AI 연산의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, 2012년 딥러닝 모델 ‘알렉스넷(AlexNet)’이 엔비디아의 GPU를 활용해 이미지 인식 대회에서 압도적인 성과를 거두면서 AI 연구자들은 엔비디아의 GPU가 머신러닝과 딥러닝에 최적화되어 있다는 사실을 깨닫게 되었습니다.
이후 엔비디아는 테슬라(Tesla) 시리즈 GPU, DGX 시스템, AI 슈퍼컴퓨터 등을 출시하며 AI 및 데이터센터 시장을 적극적으로 공략했습니다. 오늘날 엔비디아의 GPU는 AI 연구는 물론이고, 자율주행, 의료, 금융 등 다양한 산업에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.
젠슨 황은 단순히 반도체 회사를 운영하는 것이 아니라, 미래 기술을 선도하는 데 집중하고 있습니다. 엔비디아는 현재 AI와 데이터센터 시장뿐만 아니라, 로보틱스, 자율주행차, 메타버스 등 다양한 신기술 분야에 투자를 확대하고 있습니다.
특히 엔비디아는 자율주행차 개발을 위한 ‘드라이브(DRIVE)’ 플랫폼을 출시하며, 테슬라, 메르세데스-벤츠, 현대 등 글로벌 자동차 제조업체들과 협력하고 있습니다. 또한, 2020년에는 반도체 설계 기업 ARM을 인수하려 했으나 규제 문제로 무산되었지만, 이를 통해 더욱 강력한 반도체 생태계를 구축하려는 엔비디아의 전략이 드러났습니다.
최근에는 메타버스와 디지털 트윈 기술에 집중하며 ‘옴니버스(Omniverse)’라는 가상 시뮬레이션 및 협업 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이는 3D 그래픽, AI, 클라우드 기술을 결합해 실제 세계를 가상 공간에서 재현하는 기술로, 산업 디자인, 로봇 공학, 건축 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
젠슨 황은 엔비디아를 단순한 반도체 회사가 아닌, ‘컴퓨팅 회사’로 성장시키는 데 성공했습니다. 그의 비전과 추진력 덕분에 엔비디아는 AI 시대의 핵심 기업으로 자리 잡았으며, 앞으로도 다양한 혁신을 주도할 것으로 예상됩니다.
이처럼 젠슨 황은 한때 게임용 GPU를 만드는 작은 기업을 글로벌 AI 및 반도체 업계의 리더로 성장시킨 인물입니다. 그의 끊임없는 도전과 혁신이 앞으로 어떤 변화를 가져올지 기대됩니다.