엔비디아의 최근 실적은 다시 업계 예상을 뛰어넘었다.
미국 동부시간으로 2월 21일, 엔비디아가 발표한 2024회계연도 4분기 실적에 따르면 그 분기내 총수입, 데이터센터 수입은 모두 사상 최고치를 기록했으며 2024회계연도 수입도 609억딸라의 기록적인 표현을 실현했다.실적 발표에 따르면 엔비디아의 4분기 매출은 221억 달러로 전월 대비 22%, 전년 동기 대비 265% 급증했습니다.순이익은 123억 달러로 전년 동기 대비 765% 폭증했다.
강력한 실적 발표 후, 엔비디아 미국 주식은 장 초반 12% 이상 상승하여 다시 사상 최고치를 기록했으며, 시가총액은 2000억 달러에서 1조 6900억 달러로 증가했다.
예상을 크게 뛰어넘는 실적 뒤에는 생성식 AI가 다중모드, 다중데이터, 다차원 등 방향으로 확장된 결과다.이날 열린 실적 교류회에서 엔비디아 창업자인 황인훈 CEO는 컴퓨팅 시대가 변하고 있다고 재차 밝혔다. 범용 컴퓨팅에서 컴퓨팅 전환을 가속화하는 GPU가 더 많은 CSP (클라우드 서비스 제공업체) 에 의해 각광받고 있다.
21세기 경제보도 기자가 엔비디아의 최근 2년 동안의 재무제보를 정리한 결과, 데이터 센터 사업은 2023 회계연도 초기에 45% 의 수입만 기여했지만 2024 회계연도 4분기에는 이미 83% 에 달했다.2024 회계연도 4분기에 엔비디아 데이터 센터류 업무의 수입은 184억 달러로 전년 동기 대비 409% 폭증했다.
고속 성장의 다른 한 면은 공급이 타이트하다는 것이다.엔비디아 고위층은 이 문제를 해결하고 있으며 개선되고 있다고 여러 차례 밝혔지만 올해 안에 공급 차질이 계속될 것으로 예상된다.엔비디아의 한 제품은 여러 공급망 고리와 다양한 부품을 포함하고 있어 공급 부족을 빠르게 메우기 어렵기 때문이다.
종심 배치
엔비디아의 발전 전망과 관련되어 있으며, 실적 회의에서 데이터 센터의 향후 흐름과 관련된 문제가 주목을 받고 있다.
황인훈은 이에 대해 현재 성장세는 아직 상대적으로 초기 단계라고 상세히 설명했다.CPU로 대표되는 범용 계산력은 점차 매력을 잃고 있으며 CSP는 사업을 할 때 GPU만 사용하는 경향이 있다."인프라의 감가상각 기간이 4년에서 6년으로 연장된 범용 컴퓨팅 데이터 센터가 있습니다."라고 그는 예를 들어 CPU가 가속 컴퓨팅 요구를 크게 충족시키지 못할 때 GPU가 필연적인 선택이 된다는 것을 의미합니다.
엔비디아 측은 지난 한 해 동안 데이터센터 수입의 약 40% 가 인공지능 추리에 있으며, 인공지능 솔루션을 구축하고 배치하는 것은 거의 모든 산업과 관련된다고 밝혔다.자동차, 금융서비스, 의료보건을 위시한 수직업종은 현재 이미 수십억딸라의 규모를 갖고있다.
또한 엔비디아도 전용 CSP 시장의 GPU를 배치하고 있다. 현재 Adobe, SAP, 소비성 인터넷 등 회사들은 모두 가치를 앞당기기 위해 초개성화된 서비스를 제공하기를 희망하고 있다. 이는 전용 시장을 배치하는 동력이다.
기존 GPU 제품뿐만 아니라 최근 엔비디아가 AI 칩 분야에서 영향력을 확대하기 위해 ASIC 전용 칩팀을 구성하고 있다는 시장 소식도 있다.엔비디아 측은 아직 이 소식을 확인하지 못했지만 시장은 보편적으로 이 추세를 인정하고 있다.
ASIC는 AI 칩 중 하나이지만 GPU와 달리 더 범용성이 있으며 ASIC는 맞춤형 속성이 높은 제품이다.
설리번 중화권 동업자 겸 이사장 루징은 21세기 경제보도 기자에게 엔비디아는 전 세계에서 주도적인 지위를 차지하는 인공지능 칩 설계자이자 공급업체로서 ASIC 분야에 진입할 준비를 하는 것은 맞춤형 인공지능 칩의 폭발적인 시장의 일부를 점령하고 자사의 제품 대체품을 찾는 점점 더 많은 회사들로부터 자신을 보호하기 위한 것이라고 말했다."엔비디아의 ASIC 분야 진출은 브로드컴과 메이만의 ASIC 분야 시장 점유율을 잠식할 가능성이 높다."
군지자문 (Sigmaintell) IT사업부 선임분석가 장옥빈도 기자에게 ASIC와 GPU 설계는 병렬처리, 저전력설계 등 일부 면에서 서로 통한다고 분석했다.ASIC를 배치함으로써 엔비디아는 GPU 분야에서의 기술력을 ASIC 설계에 응용하여 기술 협동과 자원 공유를 실현할 수 있다.
하드웨어 외에도 최근 엔비디아는 Chat With RTX를 출시하여 애플리케이션 정착을 추진하는 데 적극적인 태도를 보이고 있다.이는 Windows용 맞춤형 AI 챗봇으로 로컬 파일과 온라인 동영상 검색 분석 능력을 갖추고 있다.업계에서는 이번 조치가 AI PC 착지에 풍부한 생태 역할을 할 것으로 보고 있다.
"PC단 측 계산력 중심에서의 경쟁이다."장위빈은 엔비디아가 GPU 분야에서 뚜렷한 기술적 우위를 가지고 있으며, 인텔도 자사의 CPU 제품에 AI 기능을 통합하려고 시도하고 있으며, 이를 통해 AI 생태계 측면에서 경쟁을 벌이고 있다고 분석했다."엔비디아의 이 동작은 엔드 사이드, 특히 PC에서 AI 기능의 착지 속도를 더욱 촉진하고 계산력이 엔드 사이드로 이동하고 기울어지는 것을 가속화할 것이다."
그의 견해에 의하면 이 동작은 또 중고급모델, 특히 독립적인 그래픽카드를 갖춘 노트북컴퓨터설비면에서 단말기사용자의 AI체험을 제고하고 AIPC의 침투를 가속화하게 된다."그러나 우리는 여전히 신중하고 낙관적인 태도를 유지해야 한다. 왜냐하면 AI의 PC 분야 발전은 여전히 지속적인 관찰과 검증을 거쳐야 하기 때문이다.우리는 AI의 PC 분야 발전이 2025년 이후 장족의 진보를 이룰 것으로 예측한다"고 말했다.
머리의 지위는 흔들기 어렵다.
이번 생성식 AI의 물결 속에서 엔비디아는 가장 이득을 보는 칩 거두가 되었다.특히 현재 공급사슬의 생산능력이 타이트하여 과학기술거두들은 모두 적극적으로 그와 협력을 전개하고있다.그러나 바로 이러하기때문에 엔비디아GPU의 높은 비용문제가 줄곧 주목을 받아왔다.응용 각도에서 볼 때, 원가가 오히려 떨어지는 자체 연구 칩은 또 다른 해결책이 된다.
현재 업계의 공감대는 엔비디아가 두터운 GPU 하드웨어와 소프트웨어 생태 해자를 침전시켰기 때문에 절대적인 헤드 지위가 쉽게 흔들리기 어렵다는 것이다.그러나 시장도 2차 공급업체를 육성하거나 다른 공급 노선을 고려하기를 원한다.
최근 Groq가 LPU 칩을 출시해 폭발한 배경이다.LPU는 현재 컴퓨팅 능력이 강해 보일 뿐 비용 문제도 무시할 수 없다는 게 업계의 대체적인 시각이지만 현재 AI 칩 시장 경쟁이 용솟음치는 한 측면임에 틀림없다.
분석기관 Semianalysis는 Cowos (TSMC가 주도하는 첨단 패키지) 생산능력 분배에 따라 엔비디아가 여전히 GPU 생산능력 예정 주력으로 약 절반을 차지할 것으로 예상했습니다.그 다음은 브로드컴퓨팅으로, 구글 TPU와 메타 1세대 칩 설계 스트리밍 합작 거두로, 클라우드 컴퓨팅 대공장의 자체 연구 칩이 상량될 것이라는 것을 의미한다;이밖에 Marvell (아마존 Trainium 2류편 합작사), AMD 등의 비중도 점차 증가하고 있다.
"후발주자"로서 클라우드 컴퓨팅 등 분야에서 이미 거물이라 하더라도 구글, 아마존 등 제조업체들은 자체 연구 칩을 통해 엔비디아에 대한 의존에서 빠르게 벗어나기 어려우며, 이는 엔비디아가 다년간 두텁게 축적한 기초이기도 하다: 소프트웨어 생태와 공급망 지원.
장옥빈은 다음과 같이 인정했다. GPU의 패자의 지위는 흔들리기 어려우며 그 주요제약요소에는 기술난이도, 시장접수도, 생태계구축 등이 포함된다. 자체로 AI 칩을 연구하려면 대량의 연구개발자원과 시간을 투입해야 하며 기술난이도가 비교적 높다.새로운 칩 제품은 시장의 검증과 인정을 거쳐야만 광범위한 응용을 얻을 수 있다.이밖에 생태계구축은 개발자, 협력파트너 등 여러 방면의 공동지지와 보급을 유치해야 한다.
루징도 점점 더 많은 대형 모델 업체들이 자체 연구 AI 칩을 선택하는 것은 단기간에 엔비디아의 지배적 지위를 흔들 수 없다고 말했다.
"우선 엔비디아는 론쟁의 여지가 없는 선발우세와 풍부한 업종경험을 갖고있다. 둘째, 엔비디아는 완벽한 CUDA생태를 구축하고 경솔하게 생태를 교체하였는데 이는 제조업체의 학습, 시행착오, 디버깅원가가 모두 증가된다는것을 의미한다.또한 엔비디아는 투자 방식을 통해 해자를 더욱 공고히 하고 있다. 2023년 이후 엔비디아는 대형 신규 인공지능 플랫폼과 인공지능을 헬스케어나 에너지 등에 적용하는 소규모 스타트업을 포함한 20여 개 회사에 투자했다"고 말했다.그는 더 나아가 대형 모델 회사가 자체 개발한 칩의 가장 중요한 병목 현상은 공급망 문제가 단기간에 해결될 수 없다는 데 있다고 지적했다."대리 공장과 웨이퍼 공장의 생산 능력은 이미 포화 상태이며, 종합적인 비용을 고려하는 상황에서 자체 연구 AI 칩이 반드시 외부에서 구매하는 것보다 더 우세한 것은 아니다.단기적으로 엔비디아 CUDA 생태는 여전히 온건하며 칩을 훈련해야 하는 대부분의 사용자들은 여전히 엔비디아를 선택할 것"이라고 말했다.