10시간 재개발이 흔든 CUDA 장벽
핵심 요약
인피니티가 AI 코딩 에이전트로 디매트릭스용 CUDA 대체 소프트웨어를 약 10시간 만에 재구축했다. 추론 시장과 오픈소스 확산은 엔비디아 소프트웨어 생태계의 진입 장벽을 낮추는 요인으로 떠올랐다. 대량 코드 생성이 가능해졌지만 검증과 학습 데이터 부족은 여전히 핵심 제약으로 남아 있다.
구글 브레인 출신 제러미 닉슨이 설립한 스타트업 인피니티가 AI 코딩 에이전트를 활용해 칩 기업 디매트릭스용 소프트웨어를 약 10시간 만에 재구축했다. 이 소프트웨어는 엔비디아 GPU 생태계의 핵심인 쿠다(CUDA)가 담당해 온 기능을 대체한다. 닉슨은 이번 결과를 엔비디아의 주요 방어벽이 약해지고 있음을 보여주는 사례로 평가했다.
쿠다는 미리 작성된 코드와 오류 수정 도구를 제공하고, 수천 개의 칩이 하나의 AI 모델을 공동 학습하도록 연결하는 소프트웨어 묶음이다. 완성에 수년이 걸리는 데다 기업들이 쿠다에 맞춰 축적한 수백만 줄의 코드와 업무 절차가 다른 칩으로 이동하는 비용을 높여 왔다. 아마존 내부에서도 쿠다는 자체 AI 칩 도입을 어렵게 하는 핵심 장애물로 지목됐다.
구글·아마존·마이크로소프트는 자체 칩용 소프트웨어를 수년간 개발했고, 오픈AI와 앤트로픽은 시스템 코드를 생성하는 모델을 내놨다. 딥시크는 코딩 에이전트와 자체 프로그래밍 언어가 AI 소프트웨어 개발 난도를 크게 낮췄다고 봤으며, 알리바바 산하 T-헤드는 쿠다 대체 오픈소스를 공개했다. 엔비디아도 코딩 에이전트로 쿠다 개발 속도를 높이면서 개발자의 쿠다 라이브러리 의존도는 오히려 커지고 있다는 입장이다.
이미 학습된 모델이 요청에 답하는 추론 시장에서는 최고 성능보다 낮은 실행 비용이 중시돼 특정 업체에 종속되지 않는 소프트웨어가 유리해질 수 있다. 리벨리온의 마셜 초이는 추론 분야가 오픈소스 중심으로 바뀌어 쿠다의 영향력이 줄었다고 진단했다. 반면 모듈러 창업자 크리스 래트너는 논의가 과장됐다고 평가했고, 빙 쉬는 짧은 시간에 대량의 코드를 만들어도 검증이 병목으로 남는다고 지적했다. 공개 사례 부족에 따른 학습 데이터 한계도 해결 과제로 꼽힌다.