흔들리는 AI 수요
공급망 보고서에 따르면 특히 중국 시장에서 NVIDIA의 AI 가속기 카드에 대한 수요가 높고 CEO Jensen Huang 자신도 NVIDIA 칩에 대한 끊임없는 수요를 언급했지만 변화의 바람이 불고 있습니다. 지정학적 위험이 증가하고 있으며 시장의 초점은 ‘얼마나 성장할 수 있는가?’에서 ‘얼마나 오랫동안 이 성장 궤도를 유지할 수 있는가?’로 바뀌고 있습니다.
NVIDIA의 선도 주가수익비율에 반영된 시장 심리는 상당히 냉각되었습니다. 이러한 냉각 추세는 AI 환경의 중요한 발전, 즉 DeepSeek와 R1 버전의 부상과 일치합니다.
DeepSeek: 파괴적 혁신자
2020년 1월에 출시된 DeepSeek의 R1은 업계 전반에 파장을 일으켰습니다. 이 AI 도구는 컴퓨팅 성능 요구 사항을 줄이면서 추론 기능에 중점을 둡니다. 이러한 특성은 AI 컴퓨팅 성능에 대한 글로벌 수요 구조가 근본적인 변화를 겪고 있다는 시장의 믿음을 키웠습니다.
DeepSeek의 R1 모델은 ‘사고 사슬(chain of thought)’ 아키텍처를 사용합니다. 이는 기존 모델에 비해 단일 추론 요청에 대한 컴퓨팅 성능 소비를 증가시키지만, 영리한 알고리즘 최적화를 통해 하드웨어 비용을 70% 절감합니다. DeepSeek의 등장에 대한 시장의 반응은 빠르고 뚜렷했습니다. DeepSeek가 공개된 후 며칠 동안 NVIDIA의 주가는 급락했습니다.
추론의 부상
추론 능력으로의 전환은 Morgan Stanley의 연구에서도 강조됩니다. 그들의 연구 결과는 미국 데이터 센터의 컴퓨팅 성능 수요에서 추론의 비중이 급격히 증가했음을 보여줍니다. 개인과 기업이 오늘날 인기 있는 챗봇의 기능을 넘어서는 애플리케이션을 점점 더 많이 찾으면서 추론은 AI 기술 수요의 초석이 될 것입니다.
업계 분석가들은 ‘프런티어 AI’, 특히 추론에 대한 자본 지출이 향후 2년 이내에 훈련에 대한 자본 지출을 넘어설 것으로 예상합니다. 이는 AI 부문 내 투자 우선순위의 엄청난 변화를 나타냅니다.
Cerebras Systems: 현상 유지에 대한 도전
DeepSeek만이 파괴적인 노력을 하는 것은 아닙니다. Cerebras Systems와 같은 다른 회사들도 기존 질서에 도전하고 NVIDIA가 오랫동안 누려온 프리미엄 공간을 잠식하고 있습니다.
비교적 젊은 회사인 Cerebras는 혁신적인 ‘웨이퍼 스케일 칩’ 기술로 추론 칩 시장에서 상당한 진전을 이루었습니다. 최신 제품은 특정 모델에서 NVIDIA의 GPU 솔루션보다 훨씬 빠른 성능을 자랑하며 상당한 비용 절감을 달성합니다.
Cerebras의 혁신적인 접근 방식은 전체 웨이퍼를 단일 칩으로 사용하는 것입니다. 이 ‘올인원 웨이퍼’ 디자인은 칩 간의 통신 병목 현상을 제거하여 메모리 대역폭과 컴퓨팅 밀도를 획기적으로 증가시킵니다.
이러한 아키텍처 변화의 상업적 의미는 심오합니다. AI 슈퍼컴퓨터 배포에서 Cerebras 시스템은 훈련 시간과 에너지 소비를 크게 줄였습니다. 또한 이 회사는 기존 GPU 솔루션에 비해 뛰어난 속도와 비용 효율성을 자랑하는 추론 서비스를 시작했습니다.
Cerebras는 추론 용량을 크게 늘리기 위해 새로운 AI 데이터 센터를 추가하여 인프라를 적극적으로 확장하고 있습니다. 이러한 공격적인 확장은 NVIDIA의 지배력에 도전하려는 회사의 의지를 강조합니다.
소프트웨어 정의 하드웨어: 새로운 패러다임
DeepSeek는 비용 효율적이고 고성능 AI 추론 솔루션을 제공하는 것 외에도 소프트웨어 정의 하드웨어의 트렌드를 주도하고 있습니다. 협력을 통해 DeepSeek는 미드레인지 GPU가 하이엔드 모델을 지원할 수 있도록 하여 NVIDIA 하이엔드 제품의 프리미엄 공간에 직접적인 영향을 미칩니다.
이러한 요인들의 융합은 글로벌 AI 서버 배송 주기를 눈에 띄게 단축시켰습니다. 시장은 이를 AI 서버 용량의 과잉 공급이 임박했음을 나타내는 잠재적 지표로 해석하고 있습니다.
변화하는 동맹과 자체 개발
NVIDIA의 AI 기술력을 굳건히 지지하던 이들조차 전략을 재조정하는 조짐을 보이고 있습니다. 오랜 동맹인 Microsoft는 일부 데이터 센터 임대를 취소했으며 CEO Satya Nadella는 AI 애플리케이션에 대한 현재 투자 수익률이 기존 투자 강도를 정당화하지 못한다고 공개적으로 인정했습니다.
Oracle과 같은 다른 주요 업체들은 AI 인프라 투자를 다양화하여 주문의 일부를 Cerebras에 할당하고 있습니다. 한편 Meta는 자체 개발 칩에 대한 투자를 늘려 자급자족의 길을 추구하고 있습니다.
이러한 발전은 NVIDIA의 주가에 하락 압력을 가하고 있습니다. 재무 모델에 따르면 NVIDIA의 추론 칩 시장 점유율이 크게 하락하면 선도 주가수익비율이 크게 압축될 수 있습니다. 투자 펀드도 신뢰도가 감소하는 조짐을 보이고 있으며 일부는 NVIDIA 보유량을 줄이고 있습니다.
여전히 존재하는 낙관론
증가하는 도전에도 불구하고 일부는 NVIDIA의 전망에 대해 낙관적입니다. 지지자들은 첨단 패키징 기술의 제조 능력 확장에 따라 NVIDIA의 데이터 센터 수익이 계속 증가할 가능성을 지적합니다.
CEO Jensen Huang은 더 스마트한 AI 모델을 달성하기 위한 훈련 및 추론 모두에 대한 계산 증가의 중요성을 강조하면서 NVIDIA 솔루션에 대한 지속적인 수요에 대한 믿음을 굳건히 유지하고 있습니다. 업계 거물들의 주요 주문과 야심 찬 프로젝트는 계속해서 시장에 어느 정도 신뢰를 불어넣고 있습니다.
일부 분석가들은 현재 주가 조정이 일시적인 차질이며 글로벌 AI 인프라 투자의 장기적인 추세는 그대로 유지된다고 주장합니다.
알고리즘에 의한 가치 재구성
NVIDIA 주가의 지속적인 조정은 근본적인 원인으로 인해 주목할 만합니다. 이는 단순한 하드웨어 반복이 아니라 알고리즘의 근본적인 혁명에 의해 주도되는 가치 재구성을 나타냅니다. DeepSeek의 ‘소프트웨어 정의 컴퓨팅 성능’ 모델은 무어의 법칙에 의해 주도되는 성장의 오랜 패러다임에 도전하고 있습니다.
NVIDIA의 비장의 카드
단기적으로 NVIDIA는 여전히 몇 가지 주요 이점을 가지고 있습니다.
- 생태적 장벽: NVIDIA는 경쟁사보다 훨씬 큰 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 개발자 커뮤니티를 자랑합니다.
- 세대적 이점: 회사는 첨단 공정 기술에서 선두를 유지하고 있습니다.
- 풍부한 현금 흐름: NVIDIA의 강력한 재무 상태는 연구 개발에 상당한 투자를 가능하게 합니다.
그러나 궁극적인 질문은 이러한 이점이 진행 중인 패러다임 전환을 견딜 수 있을 만큼 충분한가 하는 것입니다. 답은 NVIDIA가 적응하고 잠재적으로 ‘하드웨어 무기 딜러’에서 ‘컴퓨팅 성능 서비스 제공업체’로 변신할 수 있는 능력에 달려 있습니다.
AI 환경의 지각 변동
장기적으로 수조 달러의 시장 가치 증발로 촉발된 이 산업 격변은 글로벌 AI 권력 지형을 재편할 가능성이 있습니다. 대안적 접근 방식의 부상, 추론 능력에 대한 강조, 소프트웨어 정의 하드웨어로의 전환은 모두 역동적이고 진화하는 환경에 기여하고 있습니다. 앞으로 몇 년은 NVIDIA와 전체 AI 산업에 결정적인 시기가 될 것입니다. 기존 질서가 도전받고 있으며 AI 컴퓨팅의 미래가 다시 쓰여지고 있습니다. 새로운 플레이어, 혁신적인 기술 및 진화하는 시장 수요의 등장은 기회와 불확실성으로 가득 찬 환경을 만들고 있습니다.