4.5조 달러 기업의 시작은 접시닦이였다

1970년대 미국 오리건, 한 아시아계 소년이 Denny's 레스토랑에서 접시를 닦고 있었어요. 20년 후, 그는 바로 그 Denny's에서 두 명의 엔지니어와 함께 회사를 차렸죠. 2026년 2월, 그 회사의 시가총액은 4.5조 달러. 세계 최초로 5조 달러를 돌파한 기업이 됐어요.

엔비디아와 젠슨 황 얘기예요.

Stephen Witt의 "The Thinking Machine"은 이 극적인 성공 스토리를 다룬 책이에요. 2025년 5월 출간되자마자 FT and Schroders Business Book of the Year Award를 받았고, The Economist가 올해의 책으로 선정했죠.

근데 2026년 2월 지금 이 책을 읽으면서 드는 생각은 좀 달라요. 책이 끝나는 2024년 중반 이후로 시장이 많이 바뀌었거든요. 중국 스타트업 DeepSeek가 엔비디아 칩 1/10만 써서 GPT-4급 모델을 만들었고, AMD는 "1,000배 성능 향상" 칩을 예고했어요. 구글, 아마존, 메타는 자체 AI 칩 개발에 본격 투자 중이고요.

엔비디아가 AI 칩 시장 80%를 장악한 건 맞는데, 그 독점이 언제까지 갈까요? 이 책은 엔비디아의 성공 스토리지만, 역설적으로 지금 시점에서 읽으면 "독점의 균열"이 더 선명하게 보여요.

책 요약보다는, 이 책이 2026년 AI 시대에 던지는 질문을 중심으로 써볼게요.

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이 책이 말하는 것 (그리고 말하지 않는 것)

핵심 스토리: 비디오 게임 회사가 AI 제국이 되기까지

1993년 엔비디아는 게임용 그래픽 카드를 만드는 회사로 시작했어요. 당시만 해도 3D 그래픽은 틈새 시장이었죠. 근데 젠슨 황은 한 가지 확신이 있었어요. "앞으로 모든 컴퓨터에 GPU가 들어갈 거다."

2000년대 초반, 엔비디아는 CUDA라는 걸 만들어요. 이게 핵심이에요. CUDA는 개발자들이 GPU를 일반 프로그래밍 언어(C, Python 등)로 쉽게 제어할 수 있게 만든 플랫폼이에요. 그전까지 GPU는 그래픽 전문가만 다룰 수 있는 블랙박스였거든요.

이게 나중에 AI 혁명의 인프라가 될 줄은 아무도 몰랐어요. 딥러닝 연구자들이 2010년대 초반 GPU로 신경망을 학습시켜보니까 CPU보다 수백 배 빠른 거예요. 근데 그 GPU 프로그래밍이 쉬운 건 CUDA가 있는 엔비디아뿐이었죠.

책은 이 과정을 상세히 추적해요. 젠슨 황이 어떻게 월스트리트를 설득했는지, 여러 번 망할 뻔한 위기를 어떻게 넘겼는지, CUDA에 수억 달러를 쏟아부을 때 주주들이 얼마나 반대했는지.

Witt는 하드웨어/소프트웨어 설명을 일반인도 이해할 수 있게 풀어냈어요. "병렬 처리가 뭐냐"부터 "대규모 언어 모델이 어떻게 작동하냐"까지. 이 점에서 책의 가치는 확실해요.

책의 한계: CEO 찬양과 누락된 2년

문제는 책이 젠슨 황 개인에게 과도하게 집중한다는 거예요. 엔비디아 성공을 거의 1인 영웅담처럼 그려요. 타이밍, 시장 변화, 수천 명 엔지니어의 기여, 운까지 복합적으로 작용한 건데 말이죠.

더 큰 문제는 비판적 시각이 약하다는 점이에요. Witt가 젠슨 황에게 "AI의 위험성"을 물었을 때, 황은 답변을 거부하고 분노했대요. 근데 책은 이걸 그냥 에피소드로만 언급하고 넘어가요. 엔비디아가 AI 칩 시장 90%를 장악한 게 가격 결정력 남용으로 이어질 수 있다는 구조적 문제는 거의 다루지 않아요.

책이 2024년 중반에 끝나는 것도 아쉬워요. 그 이후 상황이 꽤 많이 바뀌었거든요.

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2026년의 현실: 독점이 흔들린다

DeepSeek 쇼크와 "효율의 반란"

2025년 1월, 중국 스타트업 DeepSeek가 폭탄을 터뜨렸어요. GPT-4급 추론 모델을 만드는데 엔비디아 칩을 기존의 1/10만 썼다고 발표한 거죠. AI 업계가 "엔비디아 GPU를 수천 개 써야 SOTA 모델 나온다"고 믿던 시점이었는데, 이게 깨진 거예요.

물론 DeepSeek 발표에 과장이 섞였을 가능성은 있어요. 근데 중요한 건 메시지예요. "엔비디아 칩이 아니면 안 된다"는 고정관념이 무너지기 시작한 거죠.

빅테크의 탈(脫) 엔비디아

구글은 7세대 TPU 'Ironwood'를 발표했어요. 칩 9,216개를 하나의 시스템으로 연결할 수 있대요. 메타는 TPU 도입을 검토 중이고, 아마존과 마이크로소프트는 자체 AI 칩 설계에 수십억 달러를 쏟아붓고 있어요.

왜 이렇게 자체 칩을 만들까요? 비용도 비용이지만, 엔비디아 GPU 공급 부족이 심각했거든요. 2026년 초 엔비디아는 HBM(고대역폭 메모리) 부족으로 생산량을 40% 줄였어요. AI 스타트업들이 GPU 구하려고 6개월씩 대기하는 상황이었죠.

빅테크 입장에서는 "핵심 인프라를 한 회사에 의존하는 게 전략적 리스크"라고 본 거예요.

AMD의 반격: 진짜 위협인가?

AMD는 2026년 CES에서 MI500 시리즈를 예고했어요. MI300X 대비 "1,000배 성능 향상"이라고 주장했는데... 솔직히 이건 좀 과장인 것 같아요. 1,000배가 실제로 가능하면 물리 법칙을 다시 써야 할 수준이거든요. 아마 특정 워크로드에서의 벤치마크 숫자일 거예요.

근데 AMD가 점유율을 조금씩 먹어가는 건 사실이에요. 2025년 AI 칩 매출이 45억 달러인데, 전년 대비 두 배 넘게 뛰었어요. OpenAI도 AMD 칩을 테스트 중이고요.

AMD의 강점은 가격이에요. 엔비디아 H100이 3만 달러면, AMD MI300X는 2만 달러 정도. 성능이 조금 떨어져도 가성비로 승부할 수 있죠. ROCm이라는 오픈소스 플랫폼도 점점 개선되고 있고요.

문제는 생태계예요. PyTorch, TensorFlow, JAX 같은 주요 AI 프레임워크가 다 CUDA에 최적화돼 있어요. AMD 칩으로 바꾸면 코드 수정이 필요하고, 성능도 보장 못 해요. 개발자들이 안 움직이는 거죠.

비교: NVIDIA vs AMD vs Intel (2026년)

항목	NVIDIA	AMD	Intel
시장점유율	80%+	5~10%	<5%
2025 AI 칩 매출	$263억	$45억	미공개
핵심 장점	CUDA 생태계, 풀스택 솔루션	가격 경쟁력, ROCm 오픈소스	18A 공정 기술
최신 제품	Vera Rubin 슈퍼칩	MI500 시리즈	Panther Lake
성능 주장	Blackwell 대비 5배 추론 성능	MI300X 대비 1,000배 (?)	고효율 AI PC 칩
약점	HBM 부족으로 생산 40% 감소	생태계 부족, 채택 리스크	데이터센터 로드맵 불명확
파트너십	Mercedes-Benz (자율주행)	OpenAI	게이밍 중심
2026 전망	안정적 1위, 독점 약화 조짐	점유율 확대 중	불확실

정리하면 엔비디아는 여전히 압도적 1위예요. 근데 "영원한 독점"은 아니라는 게 2026년의 현실이죠.

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CUDA 락인의 실체: 왜 개발자들이 못 떠나는가

책에서 가장 중요한 인사이트가 바로 이거예요. "엔비디아의 해자(moat)는 기술이 아니라 생태계다."

CUDA는 2007년에 나왔어요. 거의 20년 전이죠. 그 사이 수백만 개발자가 CUDA로 코드를 짰어요. PyTorch, TensorFlow 같은 주요 AI 프레임워크도 CUDA를 기본 전제로 설계됐고요. 대학 AI 수업도 CUDA 기반이에요.

AMD가 아무리 좋은 칩을 만들어도, ROCm이 CUDA만큼 안정적이지 않으면 개발자들이 안 옮겨요. 코드 전체를 다시 짜야 하고, 버그 리스크도 감수해야 하니까요.

카카오톡 비유를 해볼게요. 텔레그램이 기능은 더 좋을 수 있어요. 근데 내 친구들이 다 카톡에 있으면 나 혼자 텔레그램 못 쓰잖아요. 개발자 커뮤니티도 마찬가지예요. 스택오버플로우에 CUDA 관련 질문이 수십만 개 쌓여 있고, 튜토리얼도 넘쳐나요. AMD ROCm은 자료 자체가 부족하죠.

이게 "네트워크 효과"예요. 사용자가 많을수록 가치가 올라가는 구조. 엔비디아는 기술 우위보다 이 생태계 락인으로 독점을 유지하는 거예요.

책은 CUDA의 중요성을 강조하지만, 이게 "락인 전략"이라는 비판적 시각은 약해요. 개발자 친화적 플랫폼으로 포장됐지만, 결과적으로는 경쟁을 막는 장벽이 된 거거든요.

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젠슨 황에게 배우는 것 (그리고 조심할 것)

"곧 망한다는 심정으로 일하라"

젠슨 황의 유명한 말이에요. 엔비디아가 시가총액 1위 기업이 된 지금도 그는 이렇게 말해요. "우리는 항상 파산 30일 전이라고 생각한다."

30년 동안 1위 자리를 지킨 비결이 뭐냐고 물으면, 젠슨 황은 "위기의식"이라고 답할 거예요. 실제로 엔비디아는 여러 번 망할 뻔했어요. 2000년대 초반 AMD에 밀렸을 때, 2010년대 모바일 칩 사업 실패했을 때. 근데 매번 위기를 기술 혁신의 기회로 바꿨죠.

스타트업들 보면 시리즈 A 받고 나서 안주하는 경우 많잖아요. 젠슨 황 스타일은 정반대예요. 성공 후에도 "다음 위협"을 찾는 거죠.

지적 정직성: 실패를 숨기지 않는 문화

책에서 인상적인 장면이 있어요. 엔비디아가 큰 프로젝트를 실패했을 때, 젠슨 황이 전 직원 앞에서 "우리가 틀렸다. 이유는 이거다"라고 솔직히 말하는 장면이요.

한국 기업 문화는 실패를 덮으려고 하잖아요. 책임 회피, 변명, 남 탓. 근데 엔비디아는 실패를 투명하게 공유하고, 거기서 배운 걸 다음 프로젝트에 적용해요.

"지적 정직성"이라는 표현이 멋있어요. 똑똑한 척하는 게 아니라, 모르는 걸 모른다고 인정하는 용기. 이게 기술 기업의 핵심 자산이에요.

겸손의 힘: 접시닦이 정신

젠슨 황은 CEO가 된 후에도 "밑바닥 일이란 없다"고 강조해요. 실제로 회의 후 의자 정리, 화이트보드 닦기 같은 걸 스스로 한대요.

이게 퍼포먼스일 수도 있지만, 중요한 건 메시지예요. 역할로 사람을 나누지 않고, 일의 가치로 보는 시각. 인턴이든 VP든 똑같이 대우하는 문화.

한국 회사는 직급 문화가 강하잖아요. "이건 내 일이 아닌데" 하는 분위기. 근데 스타트업은 특히 모든 일이 다 중요해요. 개발자가 영업도 하고, 디자이너가 고객 응대도 하고. 젠슨 황의 겸손 리더십은 스타트업에 딱 맞는 철학이에요.

조심할 것: CEO 신화의 함정

근데 이 책을 읽으면서 경계해야 할 게 있어요. "1인 영웅담"의 함정이요.

엔비디아 성공은 젠슨 황 혼자 만든 게 아니에요. 수천 명의 엔지니어, 적절한 타이밍, 시장 변화, 운까지 복합적으로 작용한 거죠. 근데 책은 젠슨 황 개인에게 과도하게 집중해요.

이게 위험한 이유는, CEO가 회사의 전부라고 착각하게 만들기 때문이에요. 실리콘밸리에서 "비전 있는 창업자" 신화가 엄청 강하잖아요. 스티브 잡스, 일론 머스크, 젠슨 황. 근데 그 뒤에 팀이 있고, 시스템이 있고, 문화가 있어요.

책을 읽을 때 "젠슨 황처럼 되어야지"보다는 "엔비디아의 시스템을 어떻게 배울까"를 생각하는 게 나아요.

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독점의 명암: 이 책이 던지는 불편한 질문

엔비디아 독점이 AI 발전을 가속화했나, 저해했나?

책은 이 질문에 명확한 답을 안 줘요. 근데 2026년 독자라면 스스로 답을 내려야 해요.

긍정적 측면: 엔비디아가 CUDA에 수억 달러를 쏟아붓고, GPU를 AI에 최적화하면서 AI 혁명이 빨라진 건 사실이에요. AMD나 인텔이 그만큼 투자했을까요? 모르죠.

부정적 측면: 엔비디아가 90% 점유율로 가격을 결정하면서, AI 스타트업들이 GPU 비용에 짓눌려요. H100 하나에 3만 달러. 작은 팀은 엄두도 못 내죠. 독점이 혁신의 문턱을 높인 거예요.

또 하나, 공급 부족. 2024~2025년 엔비디아 GPU 구하려고 6개월 대기는 기본이었어요. 좋은 아이디어가 있어도 GPU가 없으면 실험을 못 해요. 이게 AI 발전을 저해한 측면도 있죠.

만약 AMD, 인텔, 구글 TPU가 엔비디아와 대등하게 경쟁했다면 어땠을까요? 가격도 낮아지고, 공급도 안정적이고, 다양한 선택지가 생겼을 거예요. 근데 CUDA 락인 때문에 그게 안 된 거죠.

책은 이런 불편한 질문을 회피해요. 젠슨 황과 너무 가까이 취재하다 보니 비판적 거리를 잃은 것 같아요.

2030년 엔비디아는 어디에 있을까?

AI 칩 시장이 2030년까지 2,950억 달러로 커진대요. 엔비디아가 지금처럼 80% 점유율을 유지할까요?

제 예상은 "아니요"예요. 50~60%로 떨어질 것 같아요. 이유는 세 가지예요.

근데 엔비디아가 망할 거라는 건 아니에요. 여전히 1위일 거고, 절대적 매출도 늘어날 거예요. 다만 "독점"은 아니게 된다는 거죠.

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누구에게 추천하는가

이런 분께 추천해요

AI 스타트업 창업자/개발자
GPU 비용 때문에 고민 많으시죠? 이 책 읽으면 "왜 엔비디아만 되는지" 이해돼요. 인프라 선택이 얼마나 중요한지도 깨닫게 되고요. AMD나 ASIC 같은 대안을 고려할 때 판단 기준도 생겨요.

엔비디아 투자 고민 중인 분
주가가 이미 많이 올라서 고민이시죠? 책을 읽으면 엔비디아의 해자가 뭔지 명확히 보여요. CUDA 생태계가 얼마나 강력한지, 독점이 얼마나 지속 가능한지. 투자 판단에 도움 돼요. (물론 책만 믿고 투자하진 마세요.)

기술 리더십에 관심 있는 경영자
젠슨 황의 위기관리 철학, 지적 정직성, 겸손 리더십은 배울 게 많아요. 특히 "성공 후에도 위기의식 유지"는 어떤 업종이든 적용 가능한 교훈이에요.

이런 분께는 비추해요

기술 입문자
GPU, CUDA, 병렬 처리, HBM 같은 용어가 많이 나와요. Witt가 잘 설명하긴 하지만, 기술 배경 없으면 좀 힘들 수 있어요. AI 기초 지식이 있는 상태에서 읽는 걸 추천해요.

비판적 분석을 원하는 분
책이 젠슨 황과 엔비디아에 너무 우호적이에요. "독점 문제", "가격 결정력 남용", "공급 부족 해결 의지 부족" 같은 비판은 거의 없어요. 균형 잡힌 시각을 원하시면 다른 자료를 함께 봐야 해요.

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별점: ★★★★☆ (4/5)

왜 별 하나를 뺐나요?

1. CEO 찬양 과다: 엔비디아 성공을 젠슨 황 1인에게 과도하게 귀속. 구조적/시스템적 요인 분석 부족.

2. 독점 문제 비판 부재: 90% 점유율이 만든 가격 결정력, 공급 부족, 경쟁 억제 효과를 비판적으로 다루지 않음.

3. 2024년 이후 상황 누락: 책이 2024년 중반에 끝나서, DeepSeek 쇼크, AMD MI500, 빅테크 자체 칩 본격화 같은 중요한 변화를 놓침. 2026년 독자에겐 "이미 옛날 이야기" 느낌.

그럼에도 추천하는 이유?

AI 시대에 "인프라가 혁신을 결정한다"는 걸 이만큼 명확히 보여주는 책이 없어요. CUDA 락인, 생태계 효과, 기술 독점의 메커니즘을 이해하려면 필독서예요.

비판적으로 읽으세요. "젠슨 황 대단해"가 아니라 "엔비디아 독점이 AI 산업에 미친 영향"을 중심으로. 그러면 2026년 AI 시장을 보는 눈이 생겨요.

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마치며: 접시닦이는 누구나 할 수 있지만

젠슨 황은 접시닦이에서 CEO가 됐어요. 멋진 스토리죠. 근데 진짜 교훈은 "누구나 CEO 될 수 있다"가 아니에요.

"접시 닦으면서도 다음 단계를 준비했다"는 거예요. 겸손하게 일하되, 비전은 높게. 위기를 인정하되, 포기는 안 하고. 실패를 숨기지 않고 배우고.

이 책은 엔비디아의 성공 비결을 보여줘요. 근데 2026년 관점에서 읽으면, "독점의 한계"도 함께 보여요. 아무리 강한 해자도 영원하지 않아요. DeepSeek, AMD, 빅테크 자체 칩이 그 증거죠.

AI 칩 전쟁은 이제 시작이에요. 엔비디아가 계속 1위일 수도 있고, 아닐 수도 있고. 근데 확실한 건, 젠슨 황의 "곧 망한다는 심정"이 왜 필요한지는 앞으로도 변하지 않을 거예요.

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참고자료

- 엔비디아 시가총액 뉴스 - Global Economic
- GPU 점유율 통계 - Ruliweb
- 젠슨 황 지적 정직성 - The Scoop
- 겸손 리더십 - Fortune Korea
- 젠슨 황 경영철학 - Magazine Hankyung
- The Thinking Machine 공식 페이지 - Penguin Random House
- Book Review - Unite.AI
- Essential Nvidia Backstory - Cultr
- Book Reviews - The Week
- AI Chip Market Stats - PatentPC
- CES 2026 Chip Wars - Introl Blog
- 탈엔비디아 움직임 - Ajunews
- AI 칩 경쟁자 분석 - Tech42
- 한국 메모리 업체 수혜 - The Public