AMD가 차세대 핫 AI 주식이 될 수 있지만 지금 당장 구매해야 합니까?
MI250 데이터 센터 가속기는 Nvidia의 A100 그래픽 카드만큼 향상될 수 있습니다.
AMD는 MI300 데이터 센터 가속기 제품군을 통해 발열량을 늘릴 계획입니다.
그러나 AMD가 틀에서 벗어나자 투자자들은 신중한 접근법을 채택해야 합니다.
AMD의 AI 칩은 엔비디아에 치열한 경쟁을 줄 것으로 예상되지만, 투자자들은 아직 흥분해서는 안 됩니다.
Nvidia(NVDA 0.95%)의 데이터 센터 그래픽 처리 장치(GPU) 시장 점유율은 2023년에 최고치를 기록했습니다.
반도체 대기업의 주가는 올해 들어 지금까지 거의 세 배가 되었는데, 인공지능(AI)에 의한 수요가 회사의 수익과 수익에서 엄청난 성장을 어떻게 견인할 것인지를 고려할 때 이는 정당해 보입니다.
반면, 엔비디아의 경쟁업체인 고급 마이크로 디바이스(AMD -0.27%)도 올해 76%의 놀라운 성장을 기록했습니다.
그러나 AMD의 상승은 주로 회사의 재무 실적보다는 반도체 주식의 광범위한 반등에 의해 주도되었습니다.
AMD는 개인용 컴퓨터(PC) 시장에 대한 의존도 때문에 어려움을 겪었고, 기계 학습에 사용되는 GPU 시장에서 95%의 시장 점유율로 엔비디아가 지배적인 세력이었던 AI 시장에 늦었습니다.
하지만 AI GPU의 거대한 시장에서 한 명 이상의 플레이어를 위한 여지가 있기 때문에 AMD를 이 경쟁에서 제외하기에는 너무 이른 이유입니다.
좋은 점은 AMD가 이미 고객과 함께 데이터 센터 GPU를 샘플링하고 있다는 것이며, 한 소식통은 이 GPU가 Nvidia의 칩을 대체할 수 있는 제품을 고객에게 제공할 수 있을 것이라고 믿고 있습니다.
AMD, AI 가속기 시장서 엔비디아 가동 가능
그래픽 카드는 챗봇과 같은 애플리케이션에 전원을 공급하는 LLM(대규모 언어 모델) 교육과 같은 AI 워크로드를 가속화하기 위해 데이터 센터에서 사용되며, 훈련된 모델이 예측하거나 사용자 쿼리에 응답하는 데 사용되는 추론에 사용됩니다.
Nvidia는 이 분야에서 회사의 엄청난 시장 점유율을 통해 알 수 있듯이 지금까지 이러한 GPU의 주요 공급업체였습니다.
이 회사의 A100 및 H100 데이터 센터 GPU는 첨단 7 나노미터(nm) 및 5 나노미터 제조 노드를 기반으로 하기 때문에 놀라운 일이 아닙니다.
따라서 엄청난 양의 데이터를 계산하면서 동시에 전력 효율성을 유지할 수 있습니다.
반면 AMD의 현재 세대 Inxtion MI250 데이터 센터 가속기(데이터 센터 그래픽 카드의 용어)는 6nm 프로세스를 기반으로 합니다.
이 칩에는 AI 작업 부하를 해결하는 데 필요한 128기가바이트(GB)의 고대역폭 메모리(HBM)도 탑재되어 있습니다.
AI 소프트웨어 스타트업
MosaicML은 이 MI250 가속기가 경쟁사 엔비디아 칩인 A100의 80% 성능을 제공할 수 있다고 지적합니다.
ChatGPT는 약 30,000대의 Nvidia A100 GPU를 사용하여 학습되었습니다.
MosaicML은 AMD의 소프트웨어 최적화를 통해 MI250 가속기가 Nvidia의 A100 칩 성능에 필적할 수 있다고 믿고 있습니다.
AMD는 5월 실적 컨퍼런스 콜에서 MI250 데이터 센터 GPU가 고객들 사이에서 인기를 끌고 있다고 지적했습니다.
AMD는 MI250과 3세대 Epyc 서버 프로세서가 "지금까지 가장 큰 완성 언어 모델을 훈련시키기 위해" 이 슈퍼컴퓨터에 사용되었다고 지적했습니다.
회사는 또한 AI 교육 및 대형 언어 모델 추론을 위한 차세대 본능 MI300 GPU에 대해 "고객 관심이 크게 증가했다"라고 덧붙였습니다.
AMD는 MI300 가속기를 사용하여 엔비디아의 대표적인 H100 데이터 센터 GPU를 목표로 설정했습니다,
후자에 훨씬 더 많은 고대역폭 메모리(H100의 80GB에 비해 192기가바이트)를 장착할 수 있습니다.
또한 H100의 초당 3.2TB에 비해 MI300의 메모리 대역폭은 초당 5.2TB로 더 높습니다.
MosaicML은 연구에서 AMD가 데이터 센터 GPU에서 소프트웨어를 최적화하는 데 성공했다고 지적했습니다.
따라서 AMD의 MI300 칩은 강력한 하드웨어와 이 회사의 소프트웨어 전문 지식을 결합하여 올해 말 출시될 때 Nvidia의 데이터 센터 GPU에 치열한 경쟁을 제공할 수 있습니다.
AMD를 사기에 좋은 시기입니까?
넥스트 무브 스트래티지 컨설팅은 AI 칩 시장이 지난 해 290억 달러에 조금 못 미쳤던 것에서 2030년까지 3040억 달러 규모가 될 것으로 추정합니다.
이 시장은 10년 말까지 연간 29%의 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.
따라서 아직 AI 칩 시장은 초기 단계이기 때문에 AMD가 여기서 견인력을 얻는 것을 지연시키는 것을 부정적으로 여겨서는 안 됩니다.
만약 AMD가 강력한 칩을 공격적인 가격에 제공할 수 있다면, 고객들이 그것들을 사기 위해 줄을 서는 것을 보는 것은 놀랄 일이 아닐 것입니다.
하지만 현재 AMD가 수익과 수익을 늘리기 위해 고군분투하고 있기 때문에 투자자들은 실제로 AMD의 데이터 센터 칩이 시장에 영향을 미치기를 기다리는 것이 더 나을 것입니다.
이 칩 제조업체는 PC 판매 부진에 힘입어 2023년 2분기 매출이 전년 동기 대비 20% 감소한 53억 달러를 기록할 것으로 예상했습니다.
또한 조정된 총 마진이 전 분기의 50%로 4% 포인트 감소할 것으로 예상합니다.
이러한 수치는 Nvidia와 매우 대조적입니다.
Nvidia의 매출은 매년 64%씩 증가하여 110억 달러에 이를 것으로 예상되며 조정된 수익은 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.
전망
PC 시장이 2023년에도 여전히 어려움을 겪을 것으로 예상되는 상황에서 AMD는 올해 기록한 놀라운 주식 시장 급등을 정당화하기 위해 데이터 센터 칩이 필요합니다.
현재 AMD는 분기별 저조한 실적과 주가 상승 덕분에 609배나 비싼 수익에 거래되고 있습니다.
하지만 투자자들은 AI 덕분에 엔비디아의 운명이 얼마나 빨리 바뀌었는지 보았고, AMD가 칩의 성능을 동일한 수준으로 확장한다면 동일한 복제를 할 수 있습니다.
데이터 센터 칩에 대한 수요 증가로 인한 경기 회복의 잠재적 신호가 주식 랠리에 좋은 기회를 줄 수 있기 때문에 투자자들은 다음 달 안에 마감될 AMD의 2분기 실적을 주시하는 것이 좋을 것입니다.