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Etched의 ASIC 'Sohu' : AI 성능 혁신으로 투자 가치 상승

투자 보고서 2024년 07월 09일
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목차

  1. 도입부
  2. 성능: Sohu ASIC의 기술적 우위
  3. 시장 위치: 경쟁사 및 시장 점유율 분석
  4. 경제적 영향: 수익 및 수익성 분석
  5. 위험 요소: 투자 시 주의사항
  6. 결론

1. 도입부

  • 이 보고서는 AI 스타트업 Etched가 출시한 새로운 ASIC(애플리케이션 전용 집적 회로)인 Sohu의 투자 가치를 분석합니다. Sohu는 AI 모델 처리 속도에서 NVIDIA의 최신 GPU보다 20배 이상 빠르다고 주장하며, 이는 인공지능 기술의 발전과 투자 기회에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 성능: Sohu ASIC의 기술적 우위

  • 2-1. 전문 설계 및 최적화: 트랜스포머 모델 최적화

  • Sohu ASIC은 트랜스포머 모델 전용 설계를 통해 최적화되었습니다. 트랜스포머는 Google이 개발한 딥러닝 모델 아키텍처로, 현재 ChatGPT의 GPT-4 대신, Antrophic Claude, Google Gemini, Meta의 Llama 시리즈와 같은 다양한 AI 모델의 구동을 책임지고 있습니다. 이에 Etched사는 트랜스포머 모델만을 처리하는 ASIC을 설계하여 상용화했습니다.

  • AleksandarK는 Etched의 Sohu가 NVIDIA의 최신 제품을 능가하는 성능을 갖추고 있음을 강조합니다.

  • 2-2. 성능 향상: 토큰 처리 속도 비교

  • Sohu ASIC은 토큰 처리 속도 면에서 NVIDIA의 최신 GPU보다 훨씬 뛰어납니다. 8개의 NVIDIA H100 GPU 클러스터가 초당 25,000개의 토큰을 처리할 수 있는데 반해, 8개의 Sohu 클러스터는 초당 500,000개의 토큰을 처리합니다. 이는 AI 모델의 실시간 응답성을 크게 향상시킵니다.

장비 유형토큰 처리 속도 (초당)
NVIDIA H100 GPU25,000
NVIDIA B200 Blackwell GPU43,000
Sohu ASIC500,000

  • 이 표는 Sohu ASIC과 NVIDIA의 최신 GPU 간의 토큰 처리 속도 비교를 요약합니다.

  • 2-3. 자원 효율성: FLOPS 활용률 비교

  • Sohu ASIC은 90%의 FLOPS를 활용할 수 있는 반면, 기존 GPU는 30-40%의 FLOPS만을 사용합니다. 이는 Sohu가 더 효율적이며 전력 소모와 자원 낭비를 줄일 수 있음을 시사합니다.

장비 유형FLOPS 활용률
전통적 GPU30-40%
Sohu ASIC90%

  • 이 표는 전통적 GPU와 Sohu ASIC의 FLOPS 활용률 비교를 요약합니다.

3. 시장 위치: 경쟁사 및 시장 점유율 분석

  • 3-1. NVIDIA와의 성능 비교

  • Etched의 새로운 ASIC인 Sohu는 기존의 NVIDIA GPU 대비 놀라운 성능 향상을 보여주고 있습니다. Sohu는 변환기 모델 프로세싱에서 NVIDIA의 최신 GPU인 H100과 B200을 각각 20배, 10배 이상 우수한 성능을 나타내고 있습니다. 이는 Llama-3 70B 모델에서 500,000 토큰/초를 처리하면서 NVIDIA의 25,000 토큰/초(8개의 H100)와 43,000 토큰/초(8개의 B200)를 크게 앞지르는 성능을 보이고 있습니다.

GPU/ASIC처리 성능 (토큰/초)클러스터 구성
NVIDIA H10025,0008개
NVIDIA B20043,0008개
Etched Sohu500,0008개

  • 이 표는 NVIDIA의 최신 GPU와 Etched의 Sohu ASIC 간의 토큰 처리 성능을 비교한 것입니다.

  • 3-2. 시장 진입 전략

  • Etched는 Sohu ASIC을 통해 AI 모델 처리 시장에 효과적으로 진입하려고 합니다. Sohu의 뛰어난 성능은 기존 NVIDIA GPU의 대체품으로 주목받을 수 있으며, 특히 고성능 실시간 처리 요구가 높은 AI 애플리케이션에 적합합니다.

  • 해당 인용문은 Etched가 변환기 모델 프로세싱에 최적화된 ASIC인 Sohu를 개발한 배경을 설명합니다.

  • 3-3. 미래 성장 가능성

  • Etched의 Sohu ASIC은 AI 모델 처리에서 혁신적인 성능을 제공하며, 이는 시장에서의 잠재적 성장 가능성을 높입니다. Sohu의 효율성은 대규모 AI 애플리케이션을 지원하는 데 중요한 역할을 할 수 있으며, 이는 장기적으로 시장 점유율 확대와 수익성 향상으로 이어질 수 있습니다.

  • 해당 인용문은 Sohu ASIC의 뛰어난 성능이 새로운 AI 애플리케이션 개발에 중요한 역할을 할 수 있음을 강조합니다.

4. 경제적 영향: 수익 및 수익성 분석

  • 4-1. 비용 절감 분석

  • Sohu의 높은 효율성 덕분에 Etched의 고객들은 AI 모델을 실행하는 데 있어 큰 비용 절감을 기대할 수 있습니다. 문서에 따르면 Sohu는 90%의 FLOPS(초당 부동 소수점 연산)를 사용하여 전통적인 GPU의 30-40% 활용률을 크게 초과합니다. 이는 에너지 및 자원 낭비를 줄이고 운영 비용을 절감하는 데 중요한 요소로 작용합니다.

GPU 클러스터토큰 처리 속도(초당)FLOPS 활용률
NVIDIA H100 (8클러스터)25,00030-40%
NVIDIA B200 (8클러스터)43,00030-40%
Sohu (8클러스터)500,00090%

  • 이 표는 각 GPU 클러스터의 토큰 처리 속도와 FLOPS 활용률을 비교합니다.

  • 4-2. 수익 모델 검토

  • Etched의 Sohu는 높은 처리 속도를 통해 다양한 AI 응용 프로그램에서의 수익 기회를 늘릴 수 있습니다. Sohu의 압도적인 속도와 효율성은 고객들에게 실시간 출력이 필요한 새로운 AI 애플리케이션의 개발을 가능하게 합니다. 이는 AI 기반 서비스의 수요 증가로 이어질 수 있으며, Etched의 수익 모델에 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

  • Etched의 CEO는 Sohu의 성능이 새로운 AI 애플리케이션을 가능하게 하여 수익성을 높일 것이라고 강조했습니다.

  • 4-3. 장기적 투자 이익 전망

  • Sohu의 혁신적인 기술은 장기적으로 높은 수익성을 기대할 수 있는 기회를 제공합니다. 문서에 따르면, Sohu의 성능은 NVIDIA의 최신 GPU를 20배 이상 능가하며, 이는 AI 기술의 발전과 시장에서의 Etched의 경쟁력을 크게 높일 수 있습니다. 그러나 기술적 리스크와 시장 진입 장벽 등의 요소들을 고려할 필요가 있습니다.

  • TechPowerUp의 분석가는 Sohu의 뛰어난 성능에도 불구하고 기술적 리스크를 고려해야 한다고 경고했습니다.

5. 위험 요소: 투자 시 주의사항

  • 5-1. 기술적 리스크

  • 기술적 리스크는 Sohu의 성능이 높은 점에도 불구하고, 고성능 AI 처리에 대한 안정성과 신뢰성을 보장하는 문제가 있을 수 있습니다. AI 칩셋의 높은 복잡성으로 인해 예상치 못한 오류나 문제점이 발생할 가능성이 있습니다.

  • 5-2. 시장 진입 장벽

  • Etched는 전통적으로 NVIDIA가 지배해온 AI 칩셋 시장에 새롭게 진입해야 합니다. 시장 진입 장벽은 높으며 기존 주요 업체들과의 경쟁에서 살아남기 위해서는 강력한 혁신과 마케팅 전략이 필요합니다.

  • AleksandarK는 Sohu가 NVIDIA 대비 성능면에서 큰 향상을 이뤘다고 설명하고 있습니다. 이는 Etched가 높은 시장 진입 장벽을 극복할 수 있는 중요한 요소가 될 것입니다.

  • 5-3. 경쟁사의 대응

  • Sohu가 놀라운 성능 향상을 자랑하더라도, 주요 경쟁사인 NVIDIA와 기타 대형 업체들이 새로운 기술 개발로 반격할 가능성이 큽니다. Etched는 이에 대비한 지속적인 기술 개발과 빠른 시장 대응이 필요합니다.

칩셋토큰 처리 속도 (토큰/초)성능 비율
NVIDIA H10025,0001x
NVIDIA B20043,0001.72x
Etched Sohu500,00020x

  • 이 표는 NVIDIA와 Etched의 최신 칩셋 간 처리 속도 비교를 요약하여, Sohu가 높은 성능을 제공함을 보여줍니다.

6. 결론

  • Etched의 Sohu ASIC은 놀라운 성능 향상과 자원 효율성을 통해 AI 시장에서의 경쟁력을 높이고 있습니다. 이 기술의 발전은 다양한 AI 응용 프로그램의 가능성을 확장시키며, 장기적으로 높은 수익성을 기대할 수 있습니다. 그러나 기술적 리스크와 시장 진입 장벽 등의 요소들을 고려해야 합니다.

7. 용어집

  • 7-1. Etched [회사]

  • Etched는 트랜스포머 모델에 최적화된 ASIC을 설계 및 제조하는 AI 스타트업입니다. Sohu ASIC을 통해 AI 컴퓨팅 성능을 크게 향상시키는 데 주력하고 있습니다.

  • 7-2. Sohu [제품]

  • Sohu는 Etched에서 개발한 AI 모델 전용 ASIC으로, 트랜스포머 모델의 처리를 최적화하여 NVIDIA H100 GPU 대비 20배 이상의 성능을 자랑합니다.

  • 7-3. 트랜스포머 모델 [기술]

  • 트랜스포머 모델은 Google이 개발한 딥러닝 모델 아키텍처로, ChatGPT, Google Gemini, Meta Llama 등 주요 AI 모델에 사용됩니다.

  • 7-4. NVIDIA H100 [제품]

  • NVIDIA H100은 NVIDIA의 최신 GPU로, AI 모델 처리에서 높은 성능을 자랑합니다. 그러나 Sohu와의 성능 비교에서 밀리고 있습니다.

8. 출처 문서