CUDA

GPU 자체는 그냥 실리콘일 뿐입니다. CUDA는 개발자들이 그 하드웨어를 실제로 AI 학습·추론에 활용할 수 있게 해주는 도구·라이브러리·프로그래밍 인터페이스 계층입니다. 10년이 넘는 세월 동안 AI 소프트웨어 생태계 전체가 CUDA에 맞춰 구축되고 최적화돼 왔습니다 — 그래서 경쟁사 칩으로 갈아탄다는 건 부품 하나를 바꾸는 게 아니라 방대한 소프트웨어를 다시 짜거나 다시 튜닝해야 한다는 뜻이 되는 경우가 많습니다.

이 잠금 효과가 바로 엔비디아가 받고 있는 반독점 조사의 핵심입니다. CUDA가 경쟁사들도 얼마든지 따라올 수 있는, 정말로 더 나은 제품이라서 지금의 지위를 유지하는 건지, 아니면 경쟁 칩이 아무리 좋아져도 전환 비용이 그 자체로 해자 역할을 할 만큼 높아서인지가 쟁점입니다.