전 한동안은 그러지 않을 거라고 봅니다. 근거는 다음과 같습니다.

1. 중국에서 물량 쓸어가는 이유는 딥러닝 때문인데, 딥러닝 성능 향상 폭이 미지수임

블랙웰은 현 시점에서 사실상 호퍼 리프레쉬급으로 보입니다.

1)기존과는 달리 텐서코어 효율 향상에 대한 언급이 전혀 없으며,

(기존에는 FP16 성능 2배, FP8로하면 4배로 언급, FP32이상 칩 간의 처리속도? 3배로 언급)

2)트랜스포머 엔진에 대해서도 성능 향상에 대한 언급이 없어요.

1세대 호퍼의 경우에는 트랜스포머 엔진 성능 향상에 대해 6배라고 정확히 언급합니다(물론 광고이므로 맥시멈으로 봐야겠지만 명시하지 않는 것과는 차원이 다르죠). 참고로 문서에 따라 9~30배라고 말하기도 합니다. ^^

3)블랙웰 성능 향상에 대해서는 정확한 수치 없이 처음부터 끝까지 FP4로 성능향상만 밀고 있어요.

공식홈페이지에 tensor core TFlops도 Gen을 나눈데다가 설명이 누락된 걸로 봐서 테스트 기준이 다른 걸로 보입니다. 무슨 말이냐면 블랙웰은 FP4로 속도 측정(품질말고, 엔비디아식 하드웨어 성능기준)을 했고, 호퍼는 FP8로 속도 측정을 한 걸로 보인다는 겁니다. 그럼 FP8로 환산하면 블랙웰의 AI연산능력은 호퍼의 1.3배가 안됩니다.

그런데 아시는 분들은 아시겠지만... FP4에 대해 이미 테스트해본 결과가 있어요. 속도는 향상되는 거 맞습니다. 근데 처리속도만을 '성능'지표로 삼는 건 하드웨어 기업인(하드웨어 기업 맞습니다) 엔비디아 뿐입니다. 딥러닝에서 성능은 각 분야별(언어, 이미지, 그것들도 용도마다 다 다름) 평가 점수를 의미합니다. 게임식으로 말하자면 '품질+정확도'에 가깝습니다. 근데 FP4쓰면 이 성능(품질+정확도)가 속도 증가에 비해 형편없이 떨어집니다. FP4로는 제대로된 정보를 보존할 수 없다는 겁니다. 그냥 차라리 양자화해서 int4쓰는 게 나은데... int4는 3000번대에서도 지원됩니다.

결국 현시점에서 가장 5090의 가장 큰 매력은 VRAM이 32기가로 증가했다는 건데, 이미 24기가를 48기가로 만들어서 쓰던 중국 딥러닝 수요자들 입장에서는 딱히 메리트가 있어 보이지 않네요

2. 가성비가 떨어짐

성능은 4000번대와 비슷한데 가성비가 떨어지면. 5090을 쓸어가겠습니까, 던지는 4090을 쓸어가겠습니까? 일단 4090부터 받아야죠

3. 관련 인프라의 문제

DDR6메모리는 오래전부터 풀려서 부품을 구하기도 쉽고, 정보도 충분히 가지고 있을 겁니다. 가져가서 램 증설 개조하잖아요. 그런데 5000번대와 gddr7은 부품도 구하기 힘들거고 정보도 적을 겁니다. 일단 물량부터 확보? 돈이 남아돈다면 물량확보부터 하는 게 불가능한 건 아니겠지만... 보따리 상들 아닌가요?

그리고 5090도 램 늘리면 똑같지 않냐고 말하실지도 모르는데... 4090은 Ada 6000이 사실상 4090에 램만 48기가 달아놓은 겁니다. 3090과 A6000도 마찬가집니다. 따라서 램을 2배로 달아도 엔비디아 소프트웨어에서 딱히 문제가 생길리 없겠죠. 근데 5090은요? 램 더 달아서 제대로 사용할 수 있는지 알 수가 없죠. 엔비디아 그래픽카드를 사용하는 이유가 연산 능력 때문이 아니라 관련 소프트웨어인 쿠다와 cudnn 등등인데... 그것들 호환 잘 되는지 모르죠. 누군가 개조해서 여러 모델로 몇 달 정도 테스트 해봐야겠죠.

4. GPU부족에 대해

이미 몇년전부터 AI사대천왕들에 의해 모델 크기보다 데이터가 더 중요하다는 말이 나왔습니다. 급기야 이제는 모델 크기 확대로 양적으로 몰아붙이던 대기업들마저도 시인하는 판이죠(대표적으로 오픈 AI같은 그걸로 가장 큰 이득을 본 기업조차). 시장 관심사는 소규모 모델이라는 겁니다.

게다가 작년쯤부터 AMD와 인텔이 가세했고,

이제는 전용칩들도 등장하기 시작합니다. 제가 저번부터 계속 말했을 겁니다. 엔비디아는 블랙웰에서 정점이라고. 정점을 찍으면 하락세입니다. 그냥 GPU를 안쓰고 전용칩을 쓰는 게 늘어날 것이며, GPU를 써도 인텔과 AMD로 점점 분산된다는거죠.

참고로 구글 TPU매출(파는 게 아니라 클라우드 서비스지만)이 몇 배로 증가했다는 뉴스도 있죠.

5. 트랜스포머 모델의 감소

그나마 선전하는 트랜스포머 엔진 2조차(물론 이번 세대는 성능 향상 폭은 말도 없지만), 이제 트랜스포머 모델에 대한 대안이 나온 참입니다. 아직은 많이 쓰지만, 트랜스포머 모델 사용률 자체가 떨어질 거라는 거죠.

그리고 트랜스포머 모델 안쓰면 아무 의미없는 거고, 쓰더라도 모두 엔비디아에서 선전하는 만큼의 효과도 나오지 않을거고...

6. 중국에서 최근 구형 모델(저용량 모델이 아니라 1/100 저비용이군요)로 대형 모델 구현에 상당한 진전을 보임

https://www.hankyung.com/article/2025010690621

7. 중국 정부에서 자체 하드웨어 사용 압박

도대체 무엇을 근거로

"중국에서 싹 쓸어갈 거다" 같은 말을 하는건지 이해가 안되는군요.

그냥 저번에 4000번대가 그랬으니까 5000번대도 그럴거다?

아주 선형적이고, 4000번대의 상황만 극대화한 케이스군요.

물론 엔비디아는 제 예상에서 항상 최악의 케이스가 되긴 했습니다만...

1)루머가 3나노로 한다고 했으니까 %가 동일하다면 쿠다코어 22~23000개 정도. 근데 4나노라고? 설마... 루머가 21000개라고? 4나노로 계산하면 그냥 재탕이니 집적도 제외하면 21000여개 되겠네 =>확정

2)엔비디아가 제정신이면 5090이 2000달러가 넘진 않을거다. GPU같은 범용칩의 장점은 다양한 작업에 있고, 다양한 작업을 하는 건 결국 개인이고, 그러니 개인 소비자를 버릴 수 없을거다. 전용칩으로 인해 GPU시장 줄어들고, GPU시장 점유율도 타사에 분산되면 똥꼬쇼 해야지. 진짜 최악의 경우 1999달러가 될수도 있겠지만, 1799, 좀 비싸면 1899정도가 아닐까? =>1999확정

얼마전 2500달러 부르짖던 분들이 떠오르네요. 솔직히 이렇게 묻고 싶습니다.

"혹시 용파리세요?"