기술패권 경쟁, 엔비디아와 팔란티어

NVIDIA는 AI 인프라 시장에서 압도적 지위 유지 중이나, 장기적으로는 중국·빅테크의 자체 칩 개발이 위협 요인.

AI 수요는 빅테크 Capex와 연동, 데이터센터 등 인프라 투자는 장기적이고 지속적.

비용 효율화에도 불구, AI 사용량 증가로 전체 컴퓨팅 수요는 계속 확대될 전망.

미국-중국 간 칩·관세·공급망 이슈는 산업 구조에 큰 영향.

소프트웨어 생태계(CUDA 등)와 하드웨어 혁신이 NVIDIA의 장기 경쟁력의 핵심.

 

AI 수요와 NVIDIA GPU 전망

• AI 수요는 빅테크 기업의 Capex(자본적지출)와 밀접하게 연동됨
• 글로벌 데이터센터 Capex는 2026~2030년 2조 달러에 달할 전망. AI 혁명은 아직 초기 단계로, 사이클은 보통 10년가량 지속됨
• 초기에 효율화와 수익화 고민으로 투자가 주춤할 수 있으나, 장기적으로는 인프라 투자 지속 예상
• 주요 빅테크(아마존, 알파벳, MS, Meta, Nvidia, OpenAI 순으로) AI Capex 대규모 집행 중. 아마존은 2025년 $100bn 투자, AI 수익은 전년 대비 세 자릿수 성장
• HBM(고대역폭 메모리) 수요도 급증, SK하이닉스/마이크론 모두 생산량 매진되었으면 가격 인상 고려 중

AI칩 경쟁 및 NVIDIA의 위치

• AI 비용의 대부분은 이제 추론 작업에서 발생할 전망. 단위당 비용이 줄어도 AI 사용량이 더 늘어 전체 지출은 증가할 것(제본스의 역설)
• 빅테크의 자체 칩(Trainium 등) 개발 시도 있지만, 아직 NVIDIA 대체는 어려움
• 구글 TPU v7 등 경쟁 가능한 칩도 등장했으나, 성능과 효율성 면에서 NVIDIA와 유사하거나 약간 낮음. 구글 TPU는 주로 내부용으로 사용됨

• DeepSeek, Llama4 등 고성능 오픈소스 모델 등장. DeepSeek V3은 Llama4를 벤치마크에서 앞섬
• DeepSeek의 훈련 비용은 마지막 단계만 포함, 총 소유비용은 미국 AI 연구소와 큰 차이 없음
• GPU 보유 숫자가 결국 기업 경쟁력의 핵심임. Open AI 등은 더 빠른 제품 출시를 압박 중이며, GPU 수요는 계속 증가하고 있음

NVIDIA의 기술력 및 경쟁사 동향

• 차세대 GPU(블랙월, 루빈 울트라 등)로 성능 격차 유지. 예) 블랙웰은 호퍼 대비 최대 68배 성능, 비용 87% 감소. 루빈은 호퍼 대비 비용 99.97% 절감.
• NVIDIA는 GPU뿐 아니라 패키징, NVLink, NVSwitch, 랙, 소프트웨어 등 전방위적 경쟁력 보유함
• CUDA 생태계로 개발자 락인 효과, 저비용/고성능 AI 모델 등장에도 당분간 수요 지속
• 빅테크의 ASIC 개발은 속도와 AI 사이클 변화에 밀려 NVIDIA 대체 어려움
• AMD 등 경쟁사는 Capex, SW 역량 부족으로 역부족

지정학적 이슈(중국)

• 중국은 미국의 SW 생태계 잠식 후 오픈소스화 전략, 자체 칩 개발로 도전 중이나 성능은 아직 미흡함:

• 미국은 GPU 총량제, 3등급 국가(중국 등)에는 고급 AI칩 수입 금지하고자 함
• 주요 중국 기업(Tencent, Alibaba, ByteDance 등) H20 수출통제 전 대규모 주문
• 희토류는 매장량보다 정제/가공 능력이 경쟁력인데, 중국이 여기에 강점이 있음

AI 소프트웨어 산업 전망

• 제본스의 역설이 적용되면 CSP가 가장 큰 수혜
• 고성능 AI 모델이 무료로 풀리면, API 비용 절감되어 컴퓨팅 자원 투자 증가 가능함
• AGI(범용 인공지능) 산업은 세계 최대 경제 부문이 될 수 있음
• 팔란티어 등은 중국 AI 발전이 위협적일수록 수혜 가능함