점점 심화되는 기술 전쟁에서 Microsoft는 2024년에 미국의 모든 경쟁사를 앞지르며 고급 AI 프로세서 인수에 앞장섰습니다. Omdia가 제공한 추정에 따르면 Microsoft는 인상적인 485,000개의 Nvidia Hopper AI 프로세서를 구입했는데, 이는 조달된 숫자보다 훨씬 많은 수치입니다. 다른 거대 기술 기업에 의해. 메타 플랫폼 224,000대로 2위, 아마존 그리고 Google 각각 196,000개와 169,000개의 칩을 획득했습니다.
이러한 인수 급증은 다른 모든 기술 기업을 능가하는 310억 달러에 달하는 투자를 통해 서버 기능을 강화하려는 Microsoft의 노력을 강조합니다. 특히, 엔비디아 프로세서는 올해 전 세계적으로 서버 기술에 투입될 것으로 예상되는 2,290억 달러 중 43%를 차지할 것으로 예상됩니다.
그러나 경쟁은 Nvidia 칩에서 끝나지 않습니다. 주요 기업들은 단일 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 AI 프로세서 개발에 자원을 집중하고 있습니다. Amazon은 무려 130만 개의 자체 칩을 설치한 반면 Google과 Meta는 2024년에 각각 150만 개를 자체 용도로 할당했습니다. 이와 대조적으로 자체 개발한 200,000개의 Maia 칩에 대한 Microsoft의 내부 노력은 경쟁사에 뒤처져 있습니다.
Microsoft가 Advanced Micro Devices에 96,000개의 MI300 프로세서를 주문한 반면 Meta는 173,000개의 프로세서를 구매하는 등 다각화 전략도 분명합니다. 전 세계 AI 부문이 2027년까지 연간 33.2%의 비율로 확장될 것으로 예상되는 가운데, 이러한 전략은 생성적 AI 기능에 대한 필요성이 증가하고 있음을 강조합니다.
Microsoft의 AI 프로세서 리더: 서버 기술의 미래에 대한 의미
빠르게 진화하는 AI 기술 환경에서 Microsoft는 AI 프로세서 인수에 대한 전략적 움직임을 통해 회사를 업계 선두로 자리매김했습니다. 2024년에 485,000개의 Nvidia Hopper AI 프로세서를 인수함으로써 Microsoft는 미국 경쟁사보다 앞서게 될 뿐만 아니라 기술 산업에서 서버 기능의 미래를 재편하는 중요한 추세와 혁신을 강조합니다.
주요 동향 및 혁신
– 다각화 및 의존도 감소: Nvidia 칩에 대한 Microsoft 및 기타 주요 기술 기업의 막대한 투자는 다각화 및 단일 공급업체에 대한 의존도 감소를 향한 광범위한 업계 추세를 보여줍니다. 이러한 추세는 기업이 유연성을 유지하고 새로운 기술을 활용하려고 하기 때문에 매우 중요합니다.
– 사내 AI 프로세서 개발: Amazon, Google, Meta와 같은 회사는 독점 AI 프로세서 개발에 상당한 진전을 보이고 있습니다. Amazon은 130만 개의 자체 칩을 설치하고 Google과 Meta는 각각 150만 개를 할당하는 등 내부 혁신 경쟁이 치열합니다. 이러한 변화는 경쟁 우위를 유지하기 위해 독점 기술을 소유하는 것의 전략적 중요성을 강조합니다.
마이크로소프트의 전략적 움직임
– AMD 협력: Nvidia 외에도 96,000개의 MI300 프로세서 구매를 통해 AMD(Advanced Micro Devices)와 협력한 Microsoft는 기술 파트너를 다양화하고 서버 기능을 향상시키려는 전략을 보여줍니다. 이번 협력은 기술 생태계를 강화하기 위해 업계 주요 기업과 협력하는 Microsoft의 민첩성을 나타냅니다.
– 생성적 AI에 대한 투자: Microsoft의 투자는 글로벌 AI 시장의 예상 성장과 일치합니다. 업계는 2027년까지 연간 33.2%의 비율로 성장할 것으로 예상되는 가운데, 이러한 투자는 컴퓨팅 능력의 즉각적인 이득을 약속할 뿐만 아니라 Microsoft가 생성 AI 애플리케이션의 미래 성장을 활용할 수 있는 위치를 마련합니다.
산업 역학에 대한 통찰력
Meta의 AMD 프로세서 173,000개 구매, 광범위한 내부 개발 등 Microsoft 경쟁업체의 AI 프로세서 전략적 인수 및 개발은 경쟁 심화를 보여줍니다. 업계에서는 기업이 현재의 요구 사항을 처리할 뿐만 아니라 AI 기술의 미래를 위해 혁신할 수 있는 역량을 갖추는 중추적인 전환을 목격하고 있습니다.
도전과 예측
– AI 기술에 대한 의존도: 유익하기는 하지만 빠르게 진화하는 AI 기술에 의존할 위험이 있으며, 이는 발전이 보안 조치나 운영 능력을 앞지르는 경우 잠재적인 취약점으로 이어질 수 있습니다.
– 지속 가능성 문제: 서버 기능이 확장됨에 따라 이러한 발전의 지속 가능성을 해결하는 것이 필수적입니다. 기업은 에너지 효율적인 프로세스와 지속 가능한 관행을 기술 성장에 통합하도록 권장됩니다.
이러한 발전이 기술 산업에 어떤 영향을 미치는지에 대한 자세한 내용을 보려면 Microsoft 및 AMD의 기본 웹사이트를 방문하세요.
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