작성자 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널은 Anthropic의 멀티-GW TPU 약속, Broadcom 및 Google Cloud와 함께 논의하고 있지만, 실행 과제, 전력 제약 및 소프트웨어 포팅 마찰과 같은 상당한 위험으로 인해 합의가 이루어지지 않았습니다.
리스크: 소프트웨어 포팅 마찰 및 전력 제약
기회: 비용 효율적인 추론 및 전략적 이점
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
Alphabet과 Broadcom의 TPU가 더 많은 고객을 유치하기 시작하고 있습니다.
Alphabet과 Broadcom 모두 엄청난 성장을 보이고 있습니다.
생성형 인공 지능(AI)의 세계에서 Anthropic만큼 화제를 모으는 회사는 거의 없습니다. 예를 들어, Claude 플랫폼은 코더를 지원하는 최고의 플랫폼인 경우가 많으며, 최신 모델인 Mythos는 사이버 보안에 대한 잠재적 위협으로 인해 일반 대중에게 출시조차 되지 않았습니다. 현재 먹이사슬의 최상위에 있으며, Anthropic과 파트너십을 맺는 회사는 종종 선두 주자로 여겨집니다. 그들의 장비가 Anthropic에게 충분히 좋다면, 그것은 아마도 최고의 장비일 것입니다.
최근 Anthropic은 Broadcom (NASDAQ: AVGO)과 Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) 간의 합작 투자로 만들어진 Tensor Processing Units (TPU)의 사용에 대한 발표를 했습니다. 이 두 회사는 모두 TPU 사용 증가의 혜택을 받을 수 있으며, 각각 훌륭한 투자 대상입니다.
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Anthropic은 2027년부터 차세대 TPU의 수 기가와트의 컴퓨팅 파워를 사용할 것이라고 발표했습니다. 이러한 장기적인 약속은 투자자들이 앞으로 몇 년 동안 회사에서 무엇을 기대할 수 있는지에 대한 명확성을 제공하는 데 도움이 됩니다.
Broadcom이 발표한 여러 파트너십과 함께 이 파트너십은 Broadcom이 인상적인 매출 성장을 계속 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 2027년 말까지 Broadcom은 맞춤형 AI 칩 사업이 연간 1,000억 달러 이상을 창출할 것으로 예상합니다. AI 반도체 부문(맞춤형 AI 칩 외의 다른 제품 포함)은 지난 분기에 84억 달러의 매출을 올렸습니다(전년 대비 106% 증가). 앞으로 엄청난 성장이 예상되며, Anthropic과 같은 AI 리더와의 파트너십 증가는 미래에 대한 좋은 신호입니다.
Alphabet은 Google Cloud 부서를 통해 TPU 매출을 인식하고 있으며, 이 부문은 빠르게 성장하고 있습니다. 지난 분기에 매출은 전년 대비 48% 증가했습니다. 이는 레거시 회사에게 매우 빠른 성장이며, Anthropic 및 기타 회사와의 확장된 TPU 파트너십은 Alphabet 내에서 이 중요한 부문의 지속적인 강력한 성장을 이끌 것입니다.
이 두 주식 모두 AI 공간에서 훌륭한 투자 옵션입니다. Nvidia와 같이 리더십 위치에 있는 대신, 그들은 편안하게 도전적인 역할을 하고 있으며 시장 점유율을 확대하려고 노력하고 있으며, 실제로 그렇게 하고 있는 것 같습니다. Anthropic은 Nvidia 하드웨어를 계속 사용하겠지만, Nvidia는 더 이상 이 엄청난 AI 성장 부문을 독점하지 못합니다.
그럼에도 불구하고, 저는 대부분의 AI 투자자에게 이러한 회사 중 여러 곳을 소유하는 균형 잡힌 접근 방식이 최선이라고 생각합니다.
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Keithen Drury는 Alphabet, Broadcom 및 Nvidia에 대한 포지션을 가지고 있습니다. Motley Fool은 Alphabet, Broadcom 및 Nvidia에 대한 포지션을 가지고 있으며 추천합니다. Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있습니다.
본 문서에 표현된 견해와 의견은 저자의 견해와 의견이며 Nasdaq, Inc.의 견해와 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"현재 마진 프로필에 대한 가장 중요한 위협은 Nvidia의 현재 마진 프로필에 대한 사용자 지정 하드웨어 레이어의 상업화입니다."
Anthropic-Google-Broadcom 파트너십은 단순한 헤드라인이 아니라 구조적 변화입니다. 2027년까지 Anthropic이 맞춤형 TPU에 여러 기가와트의 컴퓨팅 능력을 약속하는 것은 3년 전의 약속이 아니라 오늘날의 수익이 아닙니다. 브로드컴은 2027년까지 맞춤형 AI 칩 비즈니스가 1000억 달러를 창출할 것으로 예상하며, 이는 목표 지침이 아니라 예약된 사업이 아닙니다. 실제 위험: TPU 경제는 경쟁력 유지와 함께 트랜스포머 모델의 급속한 아키텍처 변화에 발맞추는 것이 실패할 위험이 있습니다.
모델 아키텍처가 현재 TPU 최적화된 설계에서 벗어나면 이러한 장기적인 기가와트 약속은 마진을 감소시키는 '쓸모없는 자산'이 되어 성장을 주도하는 것이 아니라 오히려 성장을 저해할 수 있습니다.
"브로드컴과 Google이 비용 효율성과 우수한 와트당 성능을 Nvidia의 차세대 H200/Blackwell에 맞출 수 없으면 2027년 약속이 중단된 비용으로 전환되고, 기사의 "도전자가 시장 점유율을 확보하기 위해 노력"하는 이야기의 축소로 이어질 수 있습니다. Alphabet의 Google Cloud(전년 대비 48% 증가, 120억 달러)는 강력한 추세에 있지만, TPU 연결률은 공개되지 않았으며, 우리는 TPU가 성장을 주도하는지 아니면 다른 서비스인지 알 수 없습니다. 기사는 또한 Anthropic이 여전히 Nvidia 칩에 크게 의존하고 있으며, 더 큰 공급업체로 다변화될 가능성이 있다는 점을 간과했습니다."
Anthropic의 2027년 멀티-GW 차세대 TPU 약속은 Alphabet-Broadcom 플랫폼을 Nvidia 대안으로 확인하고, 브로드컴의 맞춤형 AI 칩이 2027년까지 1000억 달러 이상의 연간 수익을 창출할 것으로 예상합니다(현재 분기별 84억 달러에서 +106% YoY). 이 고마진 부문은 AVGO(35x forward P/E)가 확정된 하이퍼스케일러 다변화에 따라 더 높은 가격으로 재평가될 수 있습니다. Alphabet의 Google Cloud(전년 대비 48% 증가, 120억 달러)는 TPU 추진력을 얻고 있지만, AWS(290억 달러)와 Azure보다 뒤쳐집니다. 누락된 맥락: Anthropic은 여전히 Nvidia GPU에 크게 의존하고 있으며, TPU 전환은 비용 효율적인 추론에 중점을 두는 것보다 훈련에 중점을 두지 않을 수 있습니다.
2027년 이후의 일정은 AI capex 감시(예: MSFT의 최근 완화)로 인해 단기 수익 증가를 제공하지 않으며, 브로드컴의 1000억 달러 맞춤형 AI 칩 목표는 검증되지 않은 다년 실행에 달려 있지 않습니다. 실제 위험: TPU 경제는 경쟁력 유지와 함께 Nvidia의 뿌리 깊은 소프트웨어 생태계와 제조 규모에 따라 경쟁력 있는 상태를 유지해야 합니다. Alphabet의 클라우드 성장은 실질적이지만, TPU 수익 혼합과 수익성은 공개되지 않았으며, 우리는 TPU가 성장을 주도하는지 아니면 다른 서비스인지 알 수 없습니다. 규제, 공급망 및 AI 안전 장벽은 배포를 지연시키거나 지출을 억제할 수 있습니다. 수요 경로가 지속 가능하면 의미 있는 수익을 얻을 수 있지만, 그렇지 않으면 이익은 제한적일 수 있습니다.
"2027년 약속은 수익이 아니라 선택 사항이며, TPU 경쟁력은 Nvidia의 뿌리 깊은 생태계 모회사와 제조 규모에 대한 경쟁이 필요합니다."
2027년 이후의 약속은 실행 가능성이 불확실하고 광고된 것보다 작을 수 있으며, Nvidia의 90% 이상의 GPU 지배력에 대한 경쟁이 있습니다.
브로드컴과 Google이 비용 효율성과 Nvidia의 차세대 H200/Blackwell에 비해 우수한 와트당 성능을 달성하지 못하면 2027년 약속이 중단된 비용으로 전환되고, 기사의 "도전자가 시장 점유율을 확보하기 위해 노력"하는 이야기가 마진 압축으로 축소될 수 있습니다.
"소프트웨어 이식 비용은 CUDA에서 TPU로의 전환에 대한 주요, 간과된 장벽입니다."
기사는 Anthropic의 TPU 파트너십을 구조적 변화가 아니라 헤드라인으로 간주하고 있지만, 여러 파트너십을 발표한 브로드컴과 함께 이 파트너십은 회사가 앞으로 몇 년 동안 기대할 수 있는 것에 대한 명확성을 제공하는 것으로 보입니다. Anthropic이 '전방향'으로 전환하는 것은 단순히 하드웨어의 품질이 좋은 것이 아니라 비용 대비 컴퓨팅 비율을 최적화하기 위한 전략적 전환입니다. 브로드컴(AVGO)에게는 ASIC(애플리케이션 특정 집합 회로) 모델이 일반 목적 GPU에 대한 주요 대안으로 확인됩니다. Alphabet(GOOGL)는 Google Cloud가 선도적인 모델 훈련 생태계임을 입증하는 엄청난 '테스트'를 얻습니다. 그러나 시장은 이 점을 순수한 증분 상향식으로 가격 책정하고 있으며, Anthropic의 장비가 충분히 좋다면 생각하는 바로는 가장 좋은 장비일 것이라는 생각에 대한 엄청난 자본 지출 부담과 트랜스포머 모델의 급속한 아키텍처 변화에 대한 모델 붕괴 위험을 간과하고 있습니다.
소프트웨어 이식 비용은 CUDA에서 TPU에 비해 상당한 장벽이며, 모든 사람이 이 점을 간과하고 있습니다. 안트하트의 규모(클로드 추론)는 맞춤형 최적화를 정당화할 수 있지만, 개발자는 Google의 독점적인 스택으로 모델을 포팅하는 데 엄청난 마찰을 겪을 수 있습니다. 이는 단순한 자본 지출이 아니라 수년 동안의 R&D 세금입니다. 성공적인 전환이 이루어지면 이러한 기가와트가 유휴 상태로 남아 있을 것이며, 하드웨어의 성능 대비 와트가 좋지 않더라도 성장을 주도하는 것이 아니라 마진을 감소시킬 것입니다.
"전력 물류는 중요하지만, 실행 속도와 훈련 속도 이득이 더 중요합니다."
Grok의 전력 제약은 실질적이지만, 누구나 전력 제약에 대해 구체적인 내용을 언급하지 않고 있습니다. 2027년 멀티-GW TPU 배포는 데이터 센터 에너지 병목 현상(미국 그리드 1-2GW당 위치)을 의미하며, Anthropic은 지역/분기별로 롤아웃을 단계적으로 진행할 가능성이 높습니다. 더 중요한 것은 Grok와 Gemini가 실제로 포팅 마찰을 정량화했는지 여부입니다. CUDA 지배력은 중요하지만, Anthropic의 규모(클로드 추론)는 맞춤형 최적화를 정당화할 수 있으며, Anthropic은 Nvidia 하드웨어를 계속 사용할 것입니다. Nvidia는 더 이상 이 거대한 AI 성장 부문을 독점하지 않습니다.
"활용 위험과 그리드/냉각 비용이 2027년의 대규모 TPU 배포 경제를 결정할 것이며, 헤드라인 용량보다 중요합니다."
전력 위험 프레임워크는 현실적이지만 불완전합니다. 더 중요한 것은 활용 위험과 데이터 센터 전력 제약이 마진을 압축할 수 있다는 점이며, Anthropic의 활용이 지연되거나 지역 전력 제약이 롤아웃을 억제하는 경우 2027년의 대규모 TPU 용량은 유휴 상태가 되거나 상당한 자본 재활용이 필요합니다. 또한 규제 및 그리드 업그레이드에 대한 관세가 비용 효율성을 저해하여 AVGO/GOOGL의 지속 가능한 마진 상승을 저해할 수 있습니다.
"전력 물류는 중요하지만, 실행 속도와 훈련 속도 이득이 더 중요합니다."
Anthropic의 멀티-GW 차세대 TPU 약속은 Alphabet과 Broadcom의 데이터 센터 에너지 병목 현상에 대한 해결되지 않은 문제를 강조합니다. Anthropic은 지역/분기별로 롤아웃을 단계적으로 진행할 가능성이 높습니다. 더 중요한 것은 Grok와 Gemini가 실제로 포팅 마찰을 정량화했는지 여부입니다. 그러나 가장 강력한 반론은 심지어 Anthropic이 TPU를 사용하더라도 증가는 광고된 것보다 작을 수 있으며, Nvidia의 생태계 잠금 및 잠재적인 내부 반도체로의 전환이 시장 점유율을 제한할 수 있다는 것입니다.
"활용 위험과 그리드/냉각 비용이 2027년의 대규모 TPU 배포 경제를 결정할 것이며, 헤드라인 용량보다 중요합니다."
전력 위험 프레임워크는 현실적이지만 불완전합니다. 더 중요한 것은 활용 위험과 데이터 센터 전력 제약이 마진을 압축할 수 있다는 점이며, Anthropic의 활용이 지연되거나 지역 전력 제약이 롤아웃을 억제하는 경우 2027년의 대규모 TPU 용량은 유휴 상태가 되거나 상당한 자본 재활용이 필요합니다. 또한 규제 및 그리드 업그레이드에 대한 관세가 비용 효율성을 저해하여 AVGO/GOOGL의 지속 가능한 마진 상승을 저해할 수 있습니다.
패널은 Anthropic의 멀티-GW TPU 약속, Broadcom 및 Google Cloud와 함께 논의하고 있지만, 실행 과제, 전력 제약 및 소프트웨어 포팅 마찰과 같은 상당한 위험으로 인해 합의가 이루어지지 않았습니다.
비용 효율적인 추론 및 전략적 이점
소프트웨어 포팅 마찰 및 전력 제약