엔비디아: 딥시크의 AI 모델 효율성에도 불구하고 130달러의 공정가치 추정치 유지

투자 의견

Nvidia는 그래픽 처리 장치(GPU) 및 AI 시장 성장에 필수적인 하드웨어와 소프트웨어 도구에서의 시장 리더십을 바탕으로 넓은 경제적 장벽을 구축했습니다. 장기적으로 기술 대기업들은 AI 분야에서 Nvidia에 대한 의존도를 줄이기 위해 대체 공급업체나 내부 솔루션을 찾는 노력을 기울일 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 노력은 Nvidia의 AI 지배력을 약화시킬 수는 있지만, 완전히 대체하지는 못할 것입니다. Nvidia의 GPU는 다중 코어를 활용해 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 병렬 처리 작업을 수행합니다. 반면 중앙 처리 장치(CPU)는 인텔의 PC 및 서버용 프로세서나 애플의 맥 및 아이폰용 프로세서처럼 '0과 1'의 데이터를 순차적으로 처리합니다. GPU의 주력 분야는 게임 시장이었으며, Nvidia의 GPU 그래픽 카드는 오랫동안 최고 수준으로 평가받아 왔습니다. 최근에는 AI 작업 부하를 가속화하기 위해 병렬 처리가 필수 요건으로 부상했습니다. Nvidia는 AI GPU 하드웨어에서 조기 우위를 차지했지만, 더 중요한 것은 독점 소프트웨어 플랫폼인 Cuda를 개발했다는 점입니다. 이 도구들은 AI 개발자가 Nvidia를 기반으로 모델을 구축할 수 있도록 합니다. 우리는 Nvidia가 하드웨어 우위를 갖추었을 뿐만 아니라 Cuda 주변의 높은 고객 전환 비용으로 인해 다른 칩 설계업체가 AI 훈련 분야에서 리더로 부상하기 어려울 것으로 판단합니다. Nvidia의 네트워크 분야 진출은 더욱 인상적이며, 이는 AI 고객들이 장기적으로 Nvidia에서 벗어나기 어렵게 만드는 또 다른 길을 열었습니다. 우리는 Nvidia의 전망이 AI 시장과 밀접하게 연결되어 있을 것으로 예상하며, 이는 긍정적이든 부정적이든 상당한 기간 지속될 것입니다. 우리는 주요 클라우드 업체들이 자체 개발에 계속 투자할 것으로 예상하며, AMD도 데이터 센터용 GPU와 AI 가속기를 개발 중입니다. 그러나 우리는 Nvidia의 GPU와 Cuda를 산업 리더로 보고 있으며, 해당 기업의 대규모 평가 가치는 회사가 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있는지, 그리고 그 기간이 얼마나 될지에 달려 있을 것입니다.

📈 상승론자 의견

• Nvidia의 GPU는 PC 게임 애플리케이션에서 역사적으로 필요로 했던 업계 최고의 병렬 처리 성능을 제공하며, 이는 암호화폐 채굴, AI, 그리고 미래의 응용 분야로 확장되고 있습니다.
• Nvidia의 데이터 센터 GPU와 Cuda 소프트웨어 플랫폼은 AI 모델 훈련 분야에서 지배적인 공급업체로 자리매김했으며, 이는 향후 몇 년간 급격히 성장할 것으로 예상되는 주요 응용 사례입니다.
• Nvidia는 AI 분야에서 안정적으로 확장 중이며, 단순히 업계 최고의 GPU를 공급하는 것을 넘어 네트워크, 소프트웨어, 서비스 분야로 진출하고 있습니다.

📉 하락론자 의견

• 현재 Nvidia는 AI 칩 공급업체로 선도적 위치를 차지하고 있지만, 다른 강력한 칩 제조사와 기술 대기업들은 자체 칩 개발에 집중하고 있습니다.
• 현재 Cuda는 AI 훈련 소프트웨어 및 도구 분야에서 선두를 차지하고 있지만, 주요 클라우드 공급업체들은 이 분야에서 더 많은 경쟁을 선호할 가능성이 있으며, 대체 오픈소스 도구가 등장할 경우 전환할 수 있습니다.
• 지정학적 요인이 AI 분야에 영향을 미치고 있으며, 특히 Nvidia의 중국 AI 사업 기회가 제한되고 있습니다. 우리는 미국 행정부의 정책과 무관하게 Nvidia의 중국 AI 사업이 회복될 가능성에 대해 회의적입니다.