너무나도 좋은 NVIDIA, 그러나 투자는 신중해야 한다.

1. 새로운 반도체 시장의 선두주자

컴퓨터에 대한 관심이 없으시다면 엔비디아(NVIDIA)라는 브랜드가 생소하게 느껴질 수도 있습니다. 그러나 컴퓨터 게임을 좋아하시는 분들은 한 번쯤은 들어봤을 것입니다. 그래픽 카드로는 1등인 업체가 바로 엔비디아이기 때문입니다. 현 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 AMD의 엔지니어 출신입니다. 처음 그는 CPU 생산을 기획하였으나 이미 해당 시장은 인텔과 AMD에 의해 지배되고 있는 시장이었습니다. 따라서 눈을 돌린 곳이 바로 그래픽카드, GPU 시장입니다. 당시에는 아직까지 그래픽 연산에 대한 중요성이 대두되지 않고 있었지만 젠슨 황은 이 시장이 커질 것을 예견했습니다. 착실히 GPU 시장을 공략한 결과 경쟁사들을 모두 무찌르고 해당 시장을 과점해버리는데 성공합니다. 그러나 여전히 그래픽카드 시장은 CPU를 보조해주는 부가 반도체라고만 생각하였지, 반도체 시장을 지금처럼 리딩할 지는 시장은 예상하지 못하였습니다. 어차피 메인 연산은 CPU가 도맡아 하였고 GPU는 메모리에 저장된 정보를 이미지로 출력해주는 기능만 담당하였기 때문입니다. 

그러나 엔비디아의 CEO인 젠슨 황은 그래픽 카드의 미래를 다르게 보았습니다. 그래픽카드는 미래의 연산 장치로 사용될 것이라 이상향을 그리고 있던 그는 2006년 G80 아키텍처를 통해 원하는 연산을 CPU가 아닌 GPU를 통해 연산할 수 있도록 지원하게 만든 것입니다. 이러한 GPU를 GPGPU(General Purpose Computing on Graphics Processing Units), 즉 범용 GPU라고 불렀습니다. 기존의 CPU가 직렬로 고난이도의 연산을 수행한다면 GPU는 병렬로 저난이도의 연산을 수행하게 하는데 이를 가능하게 하는 API인 CUDA를 이 때 처음 제공하였습니다. 이 때부터 최적화된 CUDA는 프로그래머들과 교류하며 지속적으로 업데이트 해왔고 범용성이 생기게 되었습니다. 따라서 병렬처리는 엔비디아의 반도체와 CUDA 라는 장벽이 이때부터 공고해지기 시작한 것입니다. 

반도체 산업에는 유명한 법칙이 있습니다. 바로 무어의 법칙입니다. 1년마다 트랜지스터 집적도가 2배씩 상승된다라고 인텔의 창립자 고든 무어의 관찰 결과 법칙입니다. 1년에 반도체의 성능이 2배가량 상승한다라고 봐도 무방한 법칙입니다. 그런데 젠슨 황은 2013년 GTC에서 "무어의 법칙은 죽었다."("Moore's Law is dead")라고 이야기 하였습니다. 특히 인공지능에 관련해서는 기존 CPU를 활용해서 딥러닝 알고리즘을 연산하기에는 너무나도 많은시간이 소요되었습니다. 그러나 GPGPU를 활용한 딥러닝 대형 신경망 네트워크 교육 시간이 획기적으로 줄어들었습니다. 

암달의 법칙, Source : NVIDIA IR

미국의 컴퓨터 공학자였던 진 암달은 1965년 컴퓨터 성능 최적화의 법칙을 설명하기 위해 암달의 법칙을 만듭니다. 병목현상을 최적화하지 않는다면 아무리 부분 성능을 높여도 전체 성능이 증가하는 양은 부분 성능이 향상되는 것에 비해 미미하다는 것입니다. 위 설명은 엔비디아가 자사의 AI 가속기 우월성을 설명하기 위해 설명하는 법칙입니다. 훌륭한 AI 가속기를 만들기 위해서는 단순히 빠른 칩이 필요한게 아니라, 특별하게 최적화된 프로세서와 해당 프로세서에 최적화된 가속 알고리즘 라이브러리 제공, 그리고 그를 구동시킬 소프트웨어가 필요하다는 것입니다. ChatGPT로 이제 우리는 달라진 인공지능 기술을 맞이하고 있습니다. AMD와 인텔 역시 엔비디아의 공고한 1등 자리를 무너뜨리기 위해 노력할 것입니다. 그러나 이미 모두 최적화 된 소프트웨어 하드웨어를 갖고 있는 엔비디아가 만든 장벽을 무너뜨리긴 어려울 것 같습니다. 왜 엔비디아가 차세대 반도체 시장에서 가장 조명을 받고 있고, 인텔의 시가총액을 뛰어넘었는지를 이 대목에서 알 수 있습니다.

2. 엔비디아가 돈을 버는 방법

엔비디아 사업부, Source : NVIDIA IR

엔비디아는 크게 네 가지 사업부를 갖고 사업을 영위하고 있습니다. 첫 번째 사업부는 엔비디아의 오리지널 사업인 게이밍 사업부입니다. 주로 GPU를 판매하는 사업으로 돈을 버는 사업입니다. 기본적으로 일반적인 유저가 GPU를 사는 이유는 역시 고사양 게임을 즐기기 위함입니다. 또는 고사양 비디오 편집을 하기 위해서도 사용하기도 합니다. 이더리움 채굴이 가능하던 때에는 암호화폐 채굴업자의 수요가 대단하기도 하였습니다. 지금은 그 수요가 많이 준 편입니다. 

두 번째 사업은 데이터센터 사업입니다. 데이터센터에 엔비디아의 GPU나 AI 가속기를 판매하는 사업입니다. 현재 가장 성장성이 빠른 사업부이며, 게이밍 사업부의 매출을 넘어서기 시작하였습니다. 세 번째 사업은 Professional Visualization으로 Omniverse를 활용한 디지털 트윈 솔루션을 제공하는 사업입니다. 마지막 사업은 차량용 반도체와 소프트웨어를 제공하는 사업이 있겠습니다. 

사업부별 매출, Source : NVIDIA 10-K

데이터센터의 매출은 21-22년 약 58%, 22-23년 약 41%로 고속 성장 중입니다. 특히 22년은 전체적으로 시장이 안좋았던 것을 감안하면은 성장률이 어마어마합니다. 기타 사업부는 작년 매출이 역성장을 하는 모습을 보였습니다. 전체적으로 반도체 시장이 안좋았던 것을 감안하면 장기적으로 기타 세 사업부 역시 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 특히 데이터센터의 매출 성장은 ChatGPT가 촉매 역할을 할 것으로 보입니다. 인공지능 시장에서 승리하기 위해 많은 기업을 투자해야 하는데 역시 그 과실은 엔비디아가 가져갈 수 있기 때문입니다. 

엔비디아 사업부 기대 시장, Source : NVIDIA IR

엔비디아가 영위하는 사업부의 기회 시장 매출 예측치를 엔비디아는 1조 달러 시장이라 평가하고 있습니다. 엔비디아가 발표한 매출이 270억 달러 규모입니다. 저 시장에서 엔비디아가 모든 과실을 따먹을 수 있다면 매출 성장 가능성은 여전히 37배가 남아있는 거겠죠.

3. 밸류에이션

먼저 밸류에이션 하기 이전에 자본비용(Cost of Capital)에 대한 이야기를 하겠습니다. 자본비용을 계산하기 위해서는 Equity Risk Premium(ERP)을 정교하게 계산해내야 하는데 아직까지 제 개인적으로 ERP를 정교하게 계산하기 위한 식은 없습니다. 간단하게 BBB 채권 수익률에서 국채 수익률을 빼고 베타를 곱해서 구할 수는 있겠습니다만 모든 회사에 같은 자본비용을 대입할 수가 없습니다. 따라서 저에게 Reference가 필요했고 가치평가의 대가 다모다란 교수님이 작성한 2023년 테슬라 가치평가 모델에서 10년 뒤 터미널 자본비용을 9%를 적용하였습니다. 테슬라와 엔비디아의 자본비용이 똑같을 순 없겠으나 크게 차이가 나지 않는다고 판단하고 터미널 자본비용 9%를 적용하는 점 참고해주시기 바랍니다.

또 하나의 중요 수치인 영구 성장률에 대한 이야기입니다. 보통 완숙기에 접어든 산업의 경우 마지막 연도의 매출 성장률 정도를 영구 성장률로 이야기할 수 있으나 엔비디아의 경우 크게 성장하고 있는 기업이다 보니 그 수치가 매우 높습니다. 기타 애널리스트들의 수치를 참고하여 4%를 적용하겠습니다. 영구 성장률 4% 역시 굉장히 높은 수치임을 참고해주시기 바랍니다.

엔비디아 연도별 매출 컨센서스, Source : SeekingAlpha

참고로 미국 SeekingAlpha에서 활동하는 애널리스트들의 엔비디아의 매출 컨센서스는 2033년 경 천억 달러로 현 수준 4배 정도 가량 성장을 예측하고 있습니다. 

3.1. Bull Scenario

정말 강한 시장 전망을 해보겠습니다. 엔비디아의 데이터센터 매출 성장세는 21년 58%, 22년 41% 성장을 보여주었습니다. ChatGPT로 다시 과열된 이 시장이 투자가 계속되어 2년간 50%의 매출 성장, 그리고 계속 성장 규모가 줄어들어 12년간 연평균 28% 매출 성장이 지속된다고 예측해보겠습니다. 이렇게 성장하면 2033년 경에는 NVIDIA가 예측한 3천억 달러의 CHIPS 시장 규모 매출을 데이터센터에서 달성할 수 있습니다. 게이밍 사업은 연평균 5% 성장, Professional Visualization 사업은 연평균 15% 성장을 예상했습니다. 차량용 반도체 사업 부분의 시장 역시 엔비디아는 3천억 달러를 예상하고 있으나, 이 시장에는 강력한 경쟁자인 테슬라가 있습니다. 물론 테슬라를 제외한다면 역시 엔비디아가 가장 잘하고 있다고 생각하고 있어 연평균 40% 성장하여 2033년 매출을 365억 달러로 예측하겠습니다. 비록 엔비디아가 3천 억 달러의 기회 시장이라고 이야기하고 그의 12% 가량밖에 안되는 규모지만, 현재 발생하고 있는 9억 달러에 비교하면 40배 성장하는 엄청 큰 성장입니다.

종합해서 엔비디아가 강하게 지속적으로 성장한다고 가정했을 때 2033년 달성할 수 있는 매출을 3,600억 달러 수준으로 예측하였습니다. 11년간 연평균 26.61%의 매출이 증가하는 것입니다. 이번 실적 발표당시 기록한 매출이 270억 수준이니 얼마나 큰 매출 성장치를 가정하고 있는지 꼭 투자자들께서 생각해주셔야 할 것 같습니다. 참고로 최근 9년간 가장 크게 매출 성장한 기업들의 예와 비교하자면 메타는 연평균 약 35%, 구글은 약 20%, 테슬라는 약 51% 그리고 비슷한 산업군에 속하는 AMD는 18% 성장하였습니다.  또한 현 EBIT 마진 16% 수준에서 매출이 늘어난만큼 EBIT 마진 역시 늘어날 것을 계산해 2033년 경엔 25% 를 적용하였습니다.

Bull Case 시나리오 (USD of Millions)

3.2. Base Scenario

Base Case에서도 Bull Case와 마찬가지로 게이밍 사업, Professional Visualization 사업과 Automotive 사업의 매출 성장률 예측치는 동일하게 하였습니다. 다만 Datacenter 사업 부분에서의 연평균 성장치를 23.54%로 낮추었습니다. 이러한 이유는 현재 하이퍼 스케일 AI는 승자 독식 구조입니다. 즉, 현재 구글과 OpenAI가 인공지능 하이퍼스케일 모델에서 선두로 나가고 있습니다. 거기에 더해 아마존과 애플, 메타 등 빅테크 업체들 정도만 이 시장에서 경쟁이 가능할 것으로 보입니다. OpenAI와 Microsoft의 강력한 경쟁업체인 구글은 엔비디아의 반도체가 아닌 자체적으로 머신러닝에 특화된 TPU(Tensor Processing Unit)으로 인공지능을 학습시키고 있습니다. 물론 기타 다른 업체가 인공지능 학습을 하기 위해서는 엔비디아 반도체를 사용하여야 함에는 이견이 없습니다만 향후 11년간 매출 평균 성장률 23.54%도 결코 낮은 수치가 아니라고 생각하여 베이스 시나리오에 적용하였습니다.

이 경우 엔비디아가 2033년에 달성할 수 있는 매출은 2,130억 달러 수준입니다. 이 역시 SeekingAlpha의 애널리스트가 제시한 1천억 달러를 2배 이상 달성하는 시나리오입니다.

Base Case 시나리오 (USD of Millions)

3.3. Valuation

두 가지 시나리오대로 밸류에이션 한 결과는 아래와 같습니다.

                              < Bull Case >                                                                           < Base Case > 

저 역시 엔비디아라는 기업을 높게 평가하고 오래 보유했었던 기업입니다. 그러나 현명한 투자는 좋은 기업을 적정한 가격에 사는 것이라고 생각합니다. 엔비디아는 전세계의 주목을 받는 만큼 상승 모멘텀이 있을 순 있습니다만 그만큼 고평가되었다고도 생각합니다. 따라서 신규로 엔비디아를 투자하시는 분들은 조금 더 기업에 대한 분석을 꼼꼼히 해보시기를 추천드립니다.

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