[미국주식] 내가 자일링스를 주당 $81에 매수한 이유

처음부터 자일링스라는 기업은 잘 알지 못했으나 그래픽카드(GPU)의 대명사 엔비디아에 대해 알아보던 중 자일링스라는 회사를 알게 되었는데 조사를 하고나서 미래가 여기 있다는 확신을 가지게 되었다. 

간단하게 자일링스는 FPGA라는 칩을 만드는데 업계 1위다.(업계2위 알테라는 인텔에 피인수됨)

FPGA는 쉽게말해 일반 칩은 회로변경이 불가능하지만 FPGA는 용도에 맞게 커스터마이징이 가능한 칩이다. FPGA의 풀네임에 답이 있다. Field Programmable Gate Array 즉 'Programmable'하다는 것이다. 

즉 원하는 성능을 극대화한 칩을 설계할 수 있다는 것이다. 

극단적으로 더 쉽게 표현하자면 GPU는 윈도우, FPGA는 리눅스라고 보면 된다.  리눅스는 오픈소스로서 다양하게 변형이 가능하고 특정 용도에 맞게 사용이 가능하지만 윈도우는 수정해서 쓰는 것이 어렵다. 윈도우는 일반PC에 사용하지만 리눅스는 서버용 즉 고성능이 필요한 OS로 많이 사용된다. 

자 그럼 여기서 어떤 차이가 발생하느냐 범용성이냐 성능이냐로 나뉠 수 있다. GPU는 범용성 좋은 그러면서도 적당히 좋은 성능을 내는 윈도우의 역할을 한다면 FPGA는 범용성은 떨어지지만 특성 성능(예를 들면 연산속도)을 극도로 끌어올린 칩을 만들 수 있다.

빅데이터, 딥러닝 등 4차산업혁명시대가 오기 전에는 GPU의 용도가 게임 등 비주얼효과를 위한 그래픽카드로써의 역할이 명확했었지만 인공지능시대가 도래하면서 GPU의 병렬연산기능은 빛을 보기 시작했고 고도의 연산처리속도에 열광하며 단번에 AI로가는 관문의 역할을 하게 되었다. 

하지만 GPU의 속도를 뛰어넘는 칩이 나왔으니 바로 FPGA라는 칩이다. 하지만 1984년도에 이미 자일링스에서 개발한 칩이었으나 이제야 물을 만나게 되어 급부상하고 있는 칩이다. GPU는 연산처리만을 위해 만들어진 칩이 아니었으므로 실제 AI를 위한 딥러닝 빅데이터 처리 속도가 특화된 FPGA를 따라가지 못하면서 마이크로소프트, 인텔, 구글 등이 앞다퉈 클라우드에 접목시키기 위해 FPGA 개발에 박차를 가하고 있는 상황이다. 

필자 개인적으로는 충분히 피인수 가능성이 있을정도로 좋은기업이라고 생각해서 매수하게 되었다. 물론 FPGA도 단점이 있다. 바로 개발비용 및 유지보수 비용이 많이 들어간다는 것인데 당연한 것이 사업자 모두 각자가 제공하는 서비스가 다르고 필요로 하는 기능이 다르므로 똑같은 GPU를 사용해서는 남보다 앞서나갈 수 없기 때문에 더 빠르고 똑똑한 칩을 설계하고 싶어한다. 

이미 마이크로소프트나 구글같은 기업은 막강한 자본력과 외계인급 인재들을 다수 보유하고 있으므로 충분히 개발할 역량이 있다. 

앞으로 펼쳐질 상황을 예상해보건데 GPU와 FPGA 칩 중 어느누구도 미래가 어둡다고 할수는 없을 것 같다. 이유는 사용처가 다를 것으로 보인다. GPU는 주로 기본적 수요가 있는 게이밍, 블록체인분야 뿐만 아니라 IT기업이 아닌 AI을 활용한 다른 사업(예를 들면 AI를 활용한 소비재기업 등)을 하는 기업들이 주로 채택해서 사용할 것이며, 정통 IT기업들은 FPGA를 채택하여 AI기능을 고도화하는데 사용할 것이다.  

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