예상치 못한 컴퓨팅 요구량 급증
Nvidia (NVDA)의 CEO 젠슨 황은 비용 효율적인 훈련을 통해 인상적인 기능을 자랑하는 중국의 DeepSeek R1과 같은 새로운 AI 모델에 대해 당황하지 않습니다. 대신, 황은 훨씬 더 중요한 추세를 강조하기 위해 이 순간을 포착하고 있습니다. 세계는 상상할 수 없을 정도의 컴퓨팅 성능 증가를 요구하는 시점에 와 있습니다. 이러한 급증은 추론 및 에이전트 AI 애플리케이션 분야의 성장으로 인해 이전 예측을 훨씬 뛰어넘는 수요를 주도하고 있습니다.
Nvidia의 GTC 2025 기조 연설에서 황은 불과 1년 전에 업계 전반에서 이루어진 중대한 오산을 지적했습니다. 그는 “AI의 확장 법칙은 더 탄력적이며 실제로 초가속화되었다”고 설명했습니다. 에이전트 AI 및 추론 기능에서 비롯되는 컴퓨팅 요구 사항은 점진적으로 증가하는 것이 아닙니다. 황의 추정에 따르면, “작년 이맘때 필요하다고 생각했던 것보다 쉽게 100배는 더 많습니다.”
이러한 변화의 규모를 파악하려면 에이전트 및 추론 AI가 무엇을 수반하는지 이해하는 것이 중요합니다. Agentic AI는 학습된 행동과 목표를 기반으로 주도권을 잡고 결정을 내리면서 사용자를 대신하여 자율적으로 행동할 수 있는 시스템을 말합니다. 명령에 응답하는 것뿐만 아니라 사전에 일정을 관리하고, 사용자의 요구를 예측하고, 사용자를 대신하여 협상까지 하는 디지털 비서를 상상해 보십시오.
반면에 Reasoning AI는 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 인간의 인지 과정을 모방합니다. 단순한 패턴 인식을 넘어 진정한 문제 해결로 나아가 사용자의 질문에 대한 최적의 답을 도출하기 위해 논리와 추론을 적용하는 것입니다. 이것은 질문의 무엇뿐만 아니라 왜를 이해할 수 있는 AI 유형입니다.
DeepSeek R1: 위기가 아닌 촉매제
1월 말 DeepSeek의 R1 등장은 처음에 월스트리트에 우려의 물결을 일으켰습니다. 회사의 추론 모델이 OpenAI 모델의 기능과 일치한다는 주장과 더 광범위한 DeepSeek V3 모델이 비교적 적은 5백만 달러에 훈련되었다는 사실은 AI 환경의 극적인 변화에 대한 두려움을 불러일으켰습니다. 실리콘 밸리가 유사한 모델에 수천만 달러를 투자한 것이 갑자기 과도해 보였습니다.
이러한 인식된 혼란은 상당하지만 일시적인 시장 반응을 촉발했습니다. 투자자들은 클라우드 회사가 더 이상 Nvidia의 칩에 수십억 달러를 지출할 필요가 없을 것이라고 우려하여 매도를 시작했고, 이로 인해 Nvidia의 시장 가치는 거의 6천억 달러나 급락했습니다. 시장은 본질적으로 겉보기에 동등한 AI 기능을 훨씬 적은 비용으로 달성할 수 있는 세상에서 Nvidia의 고성능 하드웨어에 대한 미래 수요에 의문을 제기했습니다.
외부 과제 탐색: 관세 및 수출 통제
DeepSeek에 대한 우려 외에도 Nvidia는 지정학적 요인과 관련된 역풍에 직면했습니다. 트럼프 대통령의 관세 위협과 중국으로 향하는 칩에 대한 미국의 수출 통제 재개 가능성은 회사의 전망에 불확실성을 더했습니다. Nvidia의 직접적인 통제를 벗어난 이러한 외부 압력은 회사의 주가가 연초 대비 14% 하락하는 데 기여했지만 지난 12개월 동안 30% 상승했습니다.
Nvidia는 예외를 위해 로비하고 전략을 조정할 수 있지만 관세 및 수출 통제로 인한 근본적인 문제는 회사의 궤도에 영향을 미치는 중요한 외부 요인으로 남아 있습니다. 이는 기술적인 장애물이 아니라 정치적, 경제적 장애물이며 다른 대응 방식을 필요로 합니다.
황의 비전: Blackwell Ultra, Vera Rubin 및 CUDA의 힘
그러나 황은 GTC 2025 기조 연설을 통해 DeepSeek의 등장으로 제기된 우려를 직접적으로 해결하여 잠재적 혼란에 대한 이야기를 엄청난 기회로 바꾸었습니다. 그는 2시간 동안의 프레젠테이션에서 추론 모델이 강력한 하드웨어의 필요성을 감소시키는 것이 아니라 실제로 Nvidia의 새로운 Blackwell Ultra 및 Vera Rubin 슈퍼칩과 같은 칩으로부터 이익을 얻을 것이라고 꼼꼼하게 설명했습니다.
그의 주장은 AI의 정교함이 증가하고 특히 휴머노이드 로봇 및 자율 주행 자동차와 같은 물리적 AI 구현이 증가함에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 가속화될 것이라는 생각에 달려 있습니다. 이러한 애플리케이션은 방대한 양의 감각 데이터를 실시간으로 처리하고, 복잡한 의사 결정 기능을 수행하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 물리적 세계와 상호 작용하는 능력을 필요로 합니다. 이는 비교적 제한된 리소스로 훈련된 가장 진보된 AI 모델의 기능을 훨씬 뛰어넘는 복잡성 수준입니다.
황은 또한 Nvidia의 CUDA 소프트웨어 플랫폼의 중요한 역할을 강조했습니다. CUDA를 통해 개발자는 기존 그래픽 애플리케이션을 훨씬 뛰어넘어 범용 처리를 위해 Nvidia 칩의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 이는 Nvidia 하드웨어의 기능과 성능을 복제하려면 CUDA 에코시스템에 대한 깊은 이해와 통합이 필요하기 때문에 경쟁업체에게 상당한 진입 장벽을 만듭니다.
또한 황은 가상 세계를 만들고 실제 시나리오를 시뮬레이션하기 위한 강력한 도구인 Nvidia의 Omniverse 시뮬레이션 플랫폼을 강조했습니다. Omniverse는 게임만을 위한 것이 아닙니다. 로봇 및 자율 주행 차량과 같이 물리적 상호 작용을 위해 설계된 AI 시스템의 개발 및 테스트에 중요한 구성 요소입니다. 이를 통해 개발자는 안전하고 통제된 환경에서 AI 모델을 훈련하고 개선하여 개발 주기를 가속화하고 실제 배포와 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.
월스트리트의 엇갈린 반응과 애널리스트 낙관론
황의 설득력 있는 프레젠테이션에도 불구하고 월스트리트의 즉각적인 반응은 다소 미미했습니다. Nvidia 주식은 기조 연설 당일 3% 이상 하락했습니다. 그러나 애널리스트들은 황이 분명히 밝힌 컴퓨팅 수요의 근본적인 변화를 인식하고 회사의 장기적인 전망에 대해 대체로 낙관적인 태도를 유지하고 있습니다.
KeyBanc Capital Markets의 애널리스트 John Vinh는 기조 연설 후 투자자 노트에서 Nvidia의 CUDA 소프트웨어 스택으로 인해 생성된 “상당한 진입 장벽”을 강조했습니다. 그는 “제한적인 경쟁 위험”을 보고 Nvidia가 “클라우드 및 엔터프라이즈에서 가장 빠르게 성장하는 워크로드 중 하나를 계속 지배할 것”이라고 예상합니다. Vinh는 또한 Omniverse를 “메타버스 애플리케이션을 위한 새로운 소프트웨어 구독 수익원”으로 지적했으며, 이는 성장하고 확장됨에 따라 Nvidia의 시장 가치를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
애널리스트 낙관론의 핵심은 Nvidia가 AI 물결을 타는 것뿐만 아니라 적극적으로 AI 물결을 형성하고 있다는 믿음에 있습니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 시뮬레이션 플랫폼에 대한 회사의 투자는 이론적 토대에서 실제 응용 프로그램에 이르기까지 AI 진화의 중심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.
AI의 확장되는 지평: 현재 기능을 넘어서
Nvidia의 GTC 2025에서 나오는 이야기는 현재의 AI 수요를 충족시키는 것뿐만 아니라 AI가 계속 발전함에 따라 이러한 수요가 기하급수적으로 증가할 것으로 예상하는 것입니다. 추론 및 에이전트 AI로의 이동은 물리적 AI 애플리케이션의 증가와 함께 컴퓨팅 환경의 근본적인 변화를 나타냅니다.
DeepSeek R1과 같은 AI 모델의 기능은 인상적이지만 궁극적으로 AI 시스템이 훨씬 더 큰 처리 능력을 필요로 하는 미래를 향한 디딤돌일 뿐입니다. 이것은 Nvidia의 지배력에 대한 위협이 아닙니다. 회사의 전략적 비전에 대한 확언입니다. 회사는 단순히 현재 AI 상태에 대응하는 것이 아닙니다. AI 기반 미래를 위한 인프라를 적극적으로 구축하고 있습니다. 이 미래에는 더 강력한 칩뿐만 아니라 정교한 소프트웨어 에코시스템과 고급 시뮬레이션 도구가 필요합니다. 이 모든 영역은 Nvidia가 막대한 투자를 하고 있는 영역입니다.
관세 및 수출 통제와 같은 외부 요인으로 인한 문제는 여전히 남아 있지만 기본적인 기술 추세는 분명합니다. 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 폭발적으로 증가할 것이며 Nvidia는 이러한 전례 없는 성장을 활용할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 회사의 장기적인 성공은 기술적으로 혁신하는 능력뿐만 아니라 복잡한 지정학적 환경을 탐색하고 빠르게 진화하는 인공 지능 세계에서 리더십 위치를 유지하는 능력에 달려 있습니다.