엔비디아가 AI 시장을 지배하고 있지만, 이 세 가지 도전자를 무시하지 마십시오
바이 레오 선 – 2024년 1월 24일 오전 5시 10분
핵심 사항
인텔은 새로운 AI 지향 GPU와 데이터 센터 GPU를 묶을 계획입니다.
AMD는 최신 인스팅트 GPU로 AI 시장을 겨냥하고 있습니다.
엔비디아의 최고 고객들은 자체적으로 제1자 인공지능 칩을 개발하고 있습니다.
투자자들은 이 성공적인 칩 제조업체가 무적이라고 생각해서는 안 됩니다.
엔비디아(NVDA 0.37%)의 주가는 지난 5년간 1,420% 급등했습니다.
성장에는 인공지능(AI) 시장의 확대가 크게 작용했고, 이로 인해 더 많은 기업들이 자사의 데이터 센터에 자사의 고급 GPU를 설치하게 되었습니다.
엔비디아는 최근 분기에 데이터 센터 칩으로 수익의 80%를 창출한 반면, AI 붐 이전의 원래 성장 동력이었던 게임 사업은 수익의 16%를 벌어들이는 데 그쳤습니다.
투자자들은 엔비디아의 데이터 센터 사업이 회사들이 더 진보된 생성 AI 플랫폼과 대용량 언어 모델을 개발함에 따라 계속 성장할 것이며, GPU가 이러한 복잡한 작업을 처리하는 업계 표준으로 유지될 것으로 믿고 있습니다.
엔비디아의 현재 고객 목록은 이러한 낙관적인 견해를 뒷받침합니다.
ChatGPT의 크리에이터 OpenAI, 마이크로소프트(MSFT 0.60%), 알파벳(GOOG 0.66%), 구글, 아마존, 메타 플랫폼(MTA 0.90%) 및 기타 거대 기술 기업들은 모두 자사의 칩을 사용하여 AI 서비스에 전력을 공급합니다.
하지만 장기적으로 다른 칩 제조업체들은 엔비디아의 AI 시장에 대한 철권 장악력을 느슨하게 할 수 있습니다.
가장 유력한 세 가지 도전 과제를 자세히 살펴봅시다.
1. 인텔 Intel
엔비디아의 GPU는 보통 인텔 Intel (INTC 1.39%)의 고사양 제온 CPU와 함께 데이터센터에서 작동하여 머신러닝과 AI 작업을 가속화합니다.
여전히 서버 CPU 시장의 약 94%를 점유하고 있는 인텔에게 엔비디아의 데이터센터 시장 확대는 CPU가 자체적으로 AI 작업을 효율적으로 처리할 수 없음을 의미하는 바람직하지 않은 침입입니다.
CPU는 여전히 한 번에 하나의 데이터를 처리하는 반면, GPU는 많은 양의 정수와 부동 소수점 숫자를 동시에 처리하므로 그래픽과 AI 응용 분야에 더 적합합니다.
이러한 격차를 줄이기 위해 인텔은 2020년 9월에 자체 Xe GPU 라인을 출시했으며, Xe-HP(하이 퍼포먼스)와 Xe-HPC(하이 퍼포먼스 컴퓨팅)는 엔비디아의 데이터 센터 GPU를 직접 겨냥합니다.
작년에 새로운 "맥스" 데이터 센터 GPU를 출시하면서 그 뒤를 이었습니다.
인텔은 자사의 제1자 파운드리 모델에서 이례적으로 벗어나 자사의 GPU 생산을 경쟁사인 엔비디아의 고급 GPU들도 제조하는 대만 반도체 제조에 아웃소싱하고 있습니다.
이러한 칩들은 아직 그다지 탄력을 받지 못하고 있지만, 인텔의 지속적인 사업 확장과 더불어 자사의 GPU들을 제온 CPU들과 묶을 수 있는 능력은 결국 엔비디아에 타격을 줄지도 모릅니다.
2. Advanced Micro Devices
엔비디아의 데이터 센터 시장으로의 확장은 이산 GPU 시장의 훨씬 더 작은 부분을 지배하는 어드밴스드 마이크로 디바이스 Advanced Micro Devices (AMD 0.14%)에 대한 우위를 제공했습니다.
그러나 AMD는 AI 작업을 위해 새로운 인스팅트 데이터 센터 칩으로 반격하고 있습니다.
그것은 2017년에 첫 번째 세 개의 인스트릭 GPU (MI6, MI8, MI25)를 출시했고, 이후 4년 동안 7나노미터 및 6nm MI 칩을 추가로 출시했습니다.
그것은 지난 12월 TSMC의 5nm 및 6nm 노드에 구축된 최신 MI300 인스트릭트 칩을 출시했습니다.
최신 벤치마크에서 AMD의 최상위 MI300X는 처리 능력 및 메모리 대역폭 면에서 엔비디아의 H100을 능가하지만, 엔비디아는 최적화된 소프트웨어에서 H100이 MI300X를 여전히 능가한다고 주장합니다.
AMD의 AI 야망은 엔비디아가 칩을 더 낮은 가격에 판매하는 전통을 이어갈 경우 특히 엔비디아에게 문제를 일으킬 수 있습니다.
마이크로소프트, 메타, 오라클, 델 및 휴렛 패커드 엔터프라이즈와 같은 회사들은 이미 인스팅트 GPU를 테스트하거나 실행하고 있으며, 비용에 민감한 데이터 센터 운영자들이 최적의 거래를 위해 돌아다닐 때 이러한 고객 목록은 더 길어질 수 있습니다.
3. 내부에서 개발한 칩
마지막으로, 엔비디아의 데이터 센터 GPU 시장 장악은 OpenAI, 마이크로소프트, 구글, 아마존 및 메타를 포함한 많은 최고 고객들이 자체 AI 가속기 칩을 개발하도록 주도하고 있습니다.
이러한 프로젝트가 결실을 맺기까지는 몇 년이 걸릴 수 있지만, 이러한 칩의 개발은 엔비디아의 장기적인 성장에 적신호를 켭니다.
지난해 구글은 자체 개발한 4세대 TPU(텐서처리장치)가 엔비디아의 A100 칩보다 더 빠르고 효율적이라는 연구 논문을 발표했습니다.
메타는 최근 자사의 '그래프 처리' 방식이 엔비디아의 GPU보다 AI 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있다고 주장하는 AI 스타트업 그래프코어의 연구팀 전체를 밀렵하기도 했습니다.
이 거대 기술 기업들은 여전히 AI 작업을 처리하기 위해 엔비디아의 A100 GPU를 많이 구입하고 있지만 비용 절감을 위해 점진적으로 해당 칩을 타사 실리콘으로 교체할 수 있습니다.
그렇게 되면 엔비디아의 가장 큰 성장 엔진이 꺼질 수 있습니다.
투자자들은 NVIDIA가 무적이라고 가정해서는 안 됩니다
엔비디아의 미래는 밝아 보이지만 투자자들은 향후 몇 년 동안 예측할 수 없는 도전에 직면할 것으로 예상해야 합니다.
인텔, AMD 및 타사 칩은 곧 성장을 둔화시키지 않을 것이지만 결국 주요 위협으로 진화할 수 있습니다.
간단히 말해서, 투자자들은 엔비디아가 AI 시장의 무적인 리더라고 가정해서는 안됩니다.