요약:
NVIDIA는 전체 생태계 네트워크 효과로부터 혜택을 받습니다: CUDA, 설치 기반, 시스템 수준 통합, 최적화 등. 각 장점이 서로 보완하고 강화하여 강력한 기술 장벽을 형성합니다.
NVIDIA는 과거 6개 분기 연속 예상치를 초과하는 매출을 달성했습니다. 놀랍게도 매 분기마다 기대치를 높였음에도 불구하고 여전히 투자자들을 더 큰 선두로 놀라게 하는 방법을 찾습니다. 과거에는 인터넷 기술 거대 기업들이 특정 기술을 사용하여 비즈니스 장벽을 구축할 때 성장을 더 고려했습니다. 그러나 AI 거대 기업의 경우, 따라가지 못하면 비즈니스 기반을 잃을 수 있습니다. 오늘날 그들의 의사결정 전략은 더 이상 이익과 수익을 계산하는 것이 아니라 절대적 손실에 대한 두려움을 기반으로 합니다. NVIDIA 칩 구매는 본질적으로 보험을 사는 것이며, 이 점에서 유연성이 없습니다.
장기적으로 기술 거대 기업들은 NVIDIA에 대한 의존에서 벗어나기 위해 NVIDIA 외부의 고성능 GPU 소스 또는 내부 솔루션을 계속 찾을 것입니다. 가장 가능성이 높은 것은 이러한 노력이 점진적으로 약화되지만 AI 분야에서 NVIDIA의 지배적 지위를 대체할 수 없다는 것입니다.
소개:
때때로 주가가 수년간 급등하여 주목을 받지만 강한 변동으로 인해 거대한 논란을 일으키는 스타 기업이 나타납니다. 이번에는 AI에 동력을 공급하는 글로벌 칩 거대 기업 NVIDIA입니다. 주가는 5년 만에 거의 50배 급등했으며 현재 마이크로소프트와 애플과 함께 글로벌 시가총액 상위 3위를 차지하고 있습니다.
최근 The Crossing이라는 팟캐스트에서 RockFlow 창립자 Vakee는 엔비디아 주가가 버블인지에 대한 의견을 표현했습니다. 그녀는 엔비디아가 버블에 있다고 믿지 않습니다. 선행 주가수익비율(Forward P/E) 40배는 이러한 선도 기업에게 합리적인 범위입니다.
반도체 주식을 포함한 최근 조정은 미주식 시장의 과도한 상승으로 인한 전체 조정과 일치하며 정상적인 시장 변화입니다. 또한 당시 금리 인하에 대한 더 강한 기대가 위험 선호도를 강화했고, 일부 자금이 최고 기업에서 더 공격적인 소형주로 흘러간 것도 정상적인 섹터 순환입니다. 또한 몇 주 전 미국 수출 제한 강화와 지리정치적 긴장도 NVIDIA를 대표로 하는 칩 주식 하락의 유인 요인이었지만, 이는 모두 정상적인 시장 반응입니다.
과거 1~2주 동안 미주식 시장의 격렬한 변동은 주로 약한 미국 노동 시장 데이터, 재무제표 시즌 거대 기업의 놀라움 부족, 엔 캐리 트레이딩의 조정, 중동의 잠재적 충돌 등 여러 요인의 조합 때문입니다. 그러나 이러한 외부 요인을 제쳐두고 NVIDIA 목표에 관해서는, AI에 대한 장기 낙관론(우리 세대의 가장 큰 변화 기회일 가능성이 높음)과 함께 이 산업의 절대적 선도 주식은 여전히 버블이 없다고 믿습니다.
NVIDIA의 지난해 성과는 인상적입니다: AI 칩 시장에서 약 90%의 시장 점유율, 연간 매출 600억 달러 초과, 순이익률 50% 초과. 지난 5년간 연평균 매출 성장률은 64%에 달했으며, 많은 S&P 500 기업보다 훨씬 앞서 있습니다.
이 회사의 발전 역사와 투자 가치에 대해 RockFlow 연구팀은 작년 초 기사에서 자세한 분석을 했습니다 - https://mp.weixin.qq.com/s/6HD8UjKIH6c-BJx3bgERiw. 이 기사에서 우리는 시장이 아직 NVIDIA의 진정한 경쟁 우위에 충분한 주의를 기울이지 않은 이유와 NVIDIA가 훌륭한 회사일 뿐만 아니라 높은 잠재 수익의 투자 목표라고 믿는 이유를 답하고자 합니다.
RockFlow는 생명공학 및 AI와 같은 고품질 미주식 기업의 후속 발전 및 최신 시장 동향을 계속 추적할 예정입니다. 관련 기업의 발전 개요, 투자 가치 및 위험 요인에 대해 더 자세히 알고 싶다면 RockFlow의 이전 심층 분석 기사를 확인하실 수 있습니다.
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1. NVIDIA의 경쟁 우위는 CUDA 외에 무엇에 의존하는가?
엔비디아에 강세인 투자자들은 미래에 걸고 있다고 믿습니다. 엔비디아의 더 높은 예상 성장을 고려한 후, 다른 기술 거대 기업보다 더 비싸지 않습니다.
그러나 문제가 있습니다: 시장이 수익을 예측할수록 예측이 더 불확실해집니다. 마이크로소프트와 애플은 기존 안정적인 고객 기반에 의존하여 돈을 버는 성숙한 기업입니다. 반면 엔비디아는 더 새롭지만 더 유망한 시장을 제공하므로 투자자들은 엔비디아의 전망에 대해 마이크로소프트와 애플보다 훨씬 더 분열되어 있습니다.
오랫동안 NVIDIA는 게임 그래픽 카드의 최고 제조업체로 간주되었습니다. 암호화폐 채굴의 부상과 함께 그래픽 카드의 핵심 역할을 하는 GPU는 점점 더 인기를 얻었습니다. NVIDIA의 GPU는 "병렬 처리"에 대해 매우 최적화되어 있습니다 - 계산적으로 어려운 문제를 분해하고 GPU의 수천 개의 프로세서 코어에 동시에 할당하여 전통적인 컴퓨팅 방법보다 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결합니다.
시장에서 가장 진보된 GPU를 설계하는 것 외에도, NVIDIA는 프로그래밍 모델 및 병렬 컴퓨팅 플랫폼인 Computing Unified Device Architecture(CUDA)를 만들었으며, 이는 업계 표준이 되었고 개발자가 NVIDIA GPU의 기능을 더 쉽게 사용할 수 있게 했습니다.
그러나 NVIDIA가 의존하는 것은 오늘날 모든 사람이 이야기하는 CUDA 플랫폼만이 아닙니다. RockFlow 연구팀은 NVIDIA가 전체 생태계 네트워크 효과로부터 혜택을 받는다고 믿습니다: CUDA, 설치 기반, 시스템 수준 통합, 최적화 등. 또한 대역폭 및 네트워크에서 고급 솔루션을 적극적으로 선택하여 컴퓨팅 성능을 향상시킵니다. 각 장점이 서로 보완하고 강화하여 강력한 기술 장벽을 형성합니다.
먼저 설치 기반을 살펴보겠습니다. CUDA의 수십 년간의 선도적 우위는 강력한 네트워크 효과로부터 혜택을 받는다는 것을 의미합니다 - 엄청난 설치 기반은 프레임워크와 개발자가 이를 대상으로 하도록 동기를 부여하여 더 많은 사용자가 이를 채택하도록 유도합니다. NVIDIA는 게임, 전문 시각화, 데이터 센터와 같은 분야에서 많은 사용자를 보유하고 있습니다. 거대한 사용자 기반은 NVIDIA에 지속적인 수익원과 제품 피드백을 제공하며, 이러한 규모 효과는 또한 NVIDIA가 연구 개발에 계속 투자하고 기술 리더십을 유지할 수 있게 합니다.
둘째, 시스템 수준 통합 기능입니다. NVIDIA는 GPU 하드웨어뿐만 아니라 지원 소프트웨어 스택도 제공합니다. 드라이버에서 파워 빌더, 그리고 최적화 라이브러리에 이르기까지 이미 완전한 생태계를 형성했다고 말할 수 있습니다. 이러한 수직 통합은 NVIDIA가 시스템 수준에서 최적화하여 더 나은 성능과 사용자 경험을 제공할 수 있게 합니다.
최적화 수준에 관해서는 NVIDIA가 하드웨어와 소프트웨어 모두에서 깊은 최적화를 수행했습니다. 하드웨어 측면에서 GPU 아키텍처를 지속적으로 개선하여 성능과 에너지 효율을 향상시킵니다. 소프트웨어 측면에서 드라이버 및 라이브러리 최적화를 통해 하드웨어의 잠재력을 완전히 발휘합니다. 다중 GPU 협업 작업 및 GPU 직접 메모리 액세스 기술과 같은 시스템 수준 최적화는 전체 성능을 더욱 향상시킵니다.
대역폭 및 네트워크 문제를 해결하기 위해 NVIDIA는 많은 시도를 했습니다. GPU 간, CPU와 GPU 간 데이터 전송 효율성을 향상시키기 위한 일련의 기술을 출시했으며, 그 중 가장 중요한 것은 NVLink입니다. NVLink는 여러 GPU를 고대역폭으로 직접 연결하여 AI 컴퓨팅 효율성을 크게 향상시킵니다. 이것은 NVIDIA가 자율주행 및 AI 컴퓨팅 분야에서 강력한 지위를 유지할 수 있게 했습니다. 또한 InfiniBand에 베팅하고, Mellanox를 인수하고, NVIDIA Spectrum-X를 통해 이더넷 플랫폼에 접근하는 것도 네트워크 분야에서 NVIDIA의 적극적인 배치입니다.
RockFlow 연구팀은 오늘날의 NVIDIA에 대해 거대한 설치 기반이 GPU 설계의 지속적인 최적화를 위한 동력과 데이터를 제공하는 반면, 시스템 수준 통합 및 최적화는 사용자 충성도를 향상시키고 설치 기반을 확장한다고 믿습니다. 대역폭 및 네트워크 문제에 대한 많은 고급 솔루션의 지속적인 반복과 함께, 그들 사이의 선순환은 NVIDIA를 GPU 및 가속 컴퓨팅 분야에서 선도적 지위에 유지합니다.
따라서 경쟁사 AMD와 인텔이 가격 우위를 가진 유사한 GPU 제품을 출시했음에도 불구하고, NVIDIA는 여전히 AI 칩 시장에서 절대적 지배적 지위를 유지하고 있습니다.
NVIDIA는 지난 7년간 데이터 센터 GPU 시장 점유율의 90% 이상을 확고히 차지한 것으로 추정됩니다. 2023년 그 점유율은 98%에 도달했습니다. 모든 대형 데이터 센터 및 대형 모델 훈련의 운영은 NVIDIA가 개발한 GPU에 의존합니다.
장기적으로 NVIDIA가 현재 시장 점유율을 완전히 유지하는 것은 어려울 수 있지만, 데이터 센터 GPU 및 기타 AI 칩 시장의 지속적인 성장과 함께 그 경쟁 우위는 대부분의 주문을 받을 것을 보장합니다. NVIDIA는 이 새로운 산업 혁명에서 항상 중요한 위치를 차지하고 건전하고 건강한 장기 성장을 유지할 것으로 예상됩니다.
2. NVIDIA의 성과 기적: 기대치가 반복적으로 상승했지만 여전히 놀라움을 가져옴
두 달 이상 전, NVIDIA는 1분기 성과를 발표했으며, 다음날 주가가 10% 급등했습니다. 그 이후 시가총액이 급등하여 한때 마이크로소프트를 세계에서 가장 가치 있는 회사로 대체했습니다.
지난 분기 NVIDIA의 구체적인 매출 상황은 다음과 같습니다:
매출은 분기 대비 18% 성장하여 260억 달러(예상치보다 15억 달러 초과)였습니다. 데이터 센터 매출은 분기 대비 23% 성장하여 226억 달러로 가장 크고 빠르게 성장하는 세그먼트가 되었습니다.
성장률이 얼마나 과장되었을까요? 다음 차트에서 볼 수 있습니다:
사실 NVIDIA는 과거 6개 분기 연속 예상치를 초과하는 매출을 달성했습니다. 놀랍게도 매 분기마다 기대치를 높였음에도 불구하고 여전히 투자자들을 더 큰 선두로 놀라게 하는 방법을 찾을 수 있습니다. 동시에 NVIDIA의 칩 사업 이익 마진도 크게 개선되고 있습니다.
이후 재무제표 회의에서 황런쉰은 다음과 같이 말했습니다:
다음 산업 혁명이 이미 시작되었습니다. 주요 기업과 국가들이 NVIDIA와 협력하여 수조 달러 가치의 전통적인 데이터 센터를 가속 컴퓨팅으로 전환하고 새로운 유형의 데이터 센터인 AI 공장을 구축하여 새로운 상품인 AI를 생산하고 있습니다.
AI 시스템 운영의 두 가지 핵심 단계의 관점에서: 훈련 - AI가 대량의 데이터에서 학습하여 지능과 패턴 인식을 개발합니다. 현재 NVIDIA의 강력한 GPU가 이 단계를 지배합니다. 추론 - AI가 지식을 실제 작업 및 결정에 적용합니다. 더 치열한 경쟁에 직면했음에도 불구하고 NVIDIA는 상당한 진전을 이루고 있습니다.
추론 워크로드는 지난해 NVIDIA의 데이터 센터 매출의 약 40%를 기여했습니다. 현재 시장 합의는 점점 더 많은 생성 AI 애플리케이션이 등장함에 따라 추론이 거대한 시장이 될 것으로 예상되며 NVIDIA 고객에게 상당한 투자 수익을 가져다줄 것이라는 것입니다.
현재 NVIDIA는 주로 고객을 세 가지 범주로 나눕니다. 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 데이터 센터 매출의 거의 절반을 기여합니다. 모든 거대 기업(아마존, 마이크로소프트, 구글 등)이 NVIDIA의 고객입니다. B-엔드 기업은 강한 지속적 성장을 이끌었습니다. 테슬라를 예로 들면, 훈련 AI 클러스터를 35,000개의 H100 GPU로 확장하고 FSD V12에 사용했습니다. C-엔드 기업도 핵심 수직 클래스입니다. 메타를 예로 들면, Llama 3는 24,000개의 H100 GPU 클러스터에서 훈련되었으며, 다음 세대 멀티모달 머신러닝 Llama 4를 훈련하기 위해 240,000개의 GPU와 Llama 3의 10배 컴퓨팅 파워를 사용할 것으로 예상됩니다.
NVIDIA 경영진은 컨퍼런스 콜 중 일부 중요한 방향을 지적했습니다.
데이터 센터에 대해 그들은 "생성 AI가 점점 더 많은 2C 인터넷 애플리케이션에 진입함에 따라 지속적인 성장 기회를 볼 것으로 예상합니다. 추론 규모가 모델의 복잡성과 사용자 수 및 사용자당 쿼리 수의 증가와 함께 확장되므로 AI 컴퓨팅에 대한 더 많은 수요를 촉진할 것입니다"라고 말했습니다.
또한 NVIDIA는 "주권 AI" 개념에 대해 매우 낙관적입니다: "주권 AI는 국가가 자체 인프라, 데이터, 노동력 및 상업 네트워크를 사용하여 AI를 생산할 수 있는 능력을 의미합니다. AI의 중요성은 모든 국가의 관심을 끌었으며, 주요 강국들은 AI 기술 통제에 더 많은 관심을 기울일 것입니다. 우리는 주권 AI가 올해 수십억 달러의 매출을 가져다줄 것이라고 믿습니다."
미국 수출 제한, 차세대 H200 및 Blackwell 아키텍처의 영향에 대해 황런쉰도 해당 공개를 했습니다. 이후 몇 주 동안 NVIDIA 주가의 연속 상승은 시장의 견해에 대한 인정과 AI 파도의 장기 발전에 대한 낙관론을 완전히 보여줍니다.
3. 가장 큰 도전은 여전히 거대 기업의 자체 개발
앞서 언급한 바와 같이, CUDA 생태계를 중심으로 구축된 NVIDIA의 네트워크 효과는 상업 회사가 완전한 생태계를 형성하는 훌륭한 예입니다. NVIDIA의 거대한 성공은 칩의 우수한 성능뿐만 아니라 전체 하드웨어 및 소프트웨어 네트워크 배치로 생성 AI 파도의 중심에 자신을 확고히 자리 잡았기 때문입니다.
그러나 동시에 칩과 기본 소프트웨어를 번들링하는 전략은 고객과 경쟁사로부터 강한 비판을 받았으며, 심지어 규제 기관도 높은 시장 점유율로 인해 반복적으로 반독점 조사를 시작하고 있습니다.
현재 NVIDIA는 AMD 및 기타 칩 제조업체(퀄컴, 인텔 등 포함)의 경쟁에 직면해 있습니다. 이러한 회사들은 본질적으로 칩 설계자이며, 거의 모두 동일한 아웃소싱 회사인 TSMC를 사용하여 칩을 제조합니다.
AMD와 인텔은 모두 자체 데이터 센터 GPU를 출시하여 NVIDIA의 H100/H200에서 시장 점유율을 되찾는 것을 목표로 하고 있습니다. 인텔은 Gaudi3 AI 가속 칩을 출시했으며, AMD는 MI300 시리즈를 출시했습니다. 2024년은 NVIDIA가 처음으로 시장 점유율의 작은 부분을 AMD에 넘겨주는 순간일 수 있으며, 인텔도 시장 점유율의 작은 부분을 되찾을 것으로 예상됩니다.
경쟁사들이 왜 그렇게 결심했는지 이해하려면 한 가지 통계만 보면 됩니다: 최신 분기 재무제표에 따르면, 마이크로소프트, 구글, 메타의 2024년 2분기 총 자본 지출은 400억 달러를 초과했습니다 - 대부분은 AI에 지출되었습니다.
이렇게 많은 거대 기업들이 대규모 투자를 선택하는데, 어느 날 의사결정자들이 내외부 압력에 의해 AI 비용의 ROI를 계산하도록 강요받을 가능성이 있을까요? 그들은 비용 효율적이지 않다고 판단하여 AI 투자를 늦추기 시작할까요?
우리의 답변은 거의 불가능합니다. 과거에는 인터넷 기술 거대 기업들이 특정 기술을 사용하고 특정 기능을 향상시켜 비즈니스 장벽을 구축할 때 성장에 대해 더 많이 고려했습니다 - 비즈니스 개발을 가속화할 수 있는지 여부. 하지만 이번에는 생성 AI에 큰 변화가 있습니다. 이러한 거대 기업들에게는 따라가지 못하면 회사와 비즈니스 기반을 잃을 수 있습니다. 따라서 이번 생성 AI의 군비 경쟁은 본질적으로 NVIDIA 칩 조달에 대한 "약" 구매 논리에 더 가깝습니다. 기술이 회사의 생사를 좌우할 때 세부 사항에 대해 너무 많이 생각하지 않을 것입니다.
이것은 과장이 아닙니다. 예를 들어 검색 사업은 AI에 의해 완전히 바뀌었을 수 있습니다. 구글이든 바이두든, 오늘날 그들의 의사결정 전략은 더 이상 이익과 수익을 계산하는 것이 아니라 절대적 손실에 대한 두려움을 기반으로 합니다. NVIDIA 칩 구매는 본질적으로 보험을 사는 것이며, 이 점에서 유연성이 없습니다.
고성능 칩이 그렇게 중요하기 때문에 거대 기업들이 거대한 자본 지출을 하는 동시에 자체 개발하거나 대안 솔루션을 찾기로 결심하고 있습니다. NVIDIA의 포괄적인 CUDA 생태계 배치에 직면하여 다른 회사들(사실 거의 모든 경쟁사)은 NVIDIA의 AI 소프트웨어 및 하드웨어 생태계 독점을 깨기 위해 공개 솔루션을 공동 개발하려고 시도하고 있습니다.
인텔, 구글, ARM, 퀄컴, 삼성 및 기타 기술 회사들은 개발자의 코드가 모든 칩을 장착한 모든 기계에서 실행될 수 있도록 하는 새로운 소프트웨어 제품군을 공동 개발하고 있습니다. OpenAI도 열심히 노력하고 있으며, CUDA 경험이 없는 연구원들이 GPU 코드를 작성할 수 있도록 하는 오픈소스 언어를 출시했으며, 메타가 배양한 오픈소스 PyTorch 재단도 유사한 시도를 하고 있습니다.
이러한 회사들은 또한 NVIDIA의 독점 하드웨어를 대체하기 위해 노력하고 있으며, 서버 내 및 서버 간 여러 AI 칩을 연결하는 새로운 솔루션을 개발하는 것을 포함합니다. 인텔, 마이크로소프트, 메타, AMD, 브로드컴과 같은 회사들은 현대 데이터 센터에 중요한 이 연결 기술에 대한 새로운 업계 표준을 수립하기를 희망합니다. 독점 및 공개 솔루션 간의 충돌은 스마트폰 시장에서 애플과 구글 안드로이드와 약간 유사하며, 우리가 본 바와 같이 폐쇄적이고 공개적인 비전 모두 승자를 만들기에 충분합니다.
장기적으로 기술 거대 기업들은 NVIDIA에 대한 의존에서 벗어나기 위해 NVIDIA 외부의 고성능 GPU 소스 또는 내부 솔루션을 계속 찾을 것입니다. 가장 가능성이 높은 것은 이러한 노력이 점진적으로 약화되지만 AI 분야에서 NVIDIA의 지배적 지위를 대체할 수 없다는 것입니다.
결론
지난 몇 년 동안 NVIDIA의 칩은 회사의 수익성을 새로운 높이로 밀어 올렸습니다. RockFlow 연구팀은 오랫동안 NVIDIA에 대해 낙관적이었습니다. 이전에 RockFlow 창립자 Vakee는 팟캐스트 The Crossing에서 "NVIDIA가 경쟁사에 의해 공격받을 수 있는 신호가 있나요?"라고 물었습니다. 그녀의 의견은 그러한 신호가 없다는 것이었습니다.
NVIDIA의 오늘날의 우위는 단순한 단일 제품이나 단순한 GPU의 하드웨어 우위가 아닙니다. NVIDIA는 복잡한 생태계에서 핵심 경쟁력을 구축했기 때문에 돌파하기가 특히 어렵습니다. 그 우위에는 CUDA 플랫폼뿐만 아니라 현재 사용자 기반, 전체 기본 설치 볼륨, 전체 시스템 통합 기능 및 지속적인 최적화 능력이 포함됩니다. 이러한 우위는 서로를 강화하므로 전체 경쟁 장벽은 항상 두드러질 것입니다.
생태계의 잠재적 문제에 직면하여 NVIDIA는 인수 또는 투자를 통해 문제를 해결하기 위해 노력을 아끼지 않을 수 있습니다. 이러한 지속적인 투자는 하드웨어, 시스템 통합 기능 또는 인터넷 대역폭 문제에서 자체 장벽을 지속적으로 증가시키고 있습니다. 이러한 선순환은 우위적 지위를 더욱 안정적으로 만들 것입니다.
따라서 우리는 여전히 이전 성장 동력을 복제하고 장기적으로 더 큰 가치를 방출할 수 있다고 믿습니다.
저자 소개:
RockFlow 연구팀은 미주식 시장의 고품질 기업, 라틴 아메리카 및 동남아시아와 같은 신흥 시장, 암호화 및 생명공학과 같은 높은 잠재력 산업에 장기적으로 집중하고 있습니다. 팀의 핵심 구성원은 Facebook, Baidu, ByteDance, Huawei, Goldman Sachs, CITIC Securities 등 최고 기술 기업 및 금융 기관 출신입니다. 대부분은 매사추세츠 공과대학, 캘리포니아 대학교 버클리, 난양 공과대학, 칭화 대학교, 푸단 대학교 등 최고 대학을 졸업했습니다.
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