AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널은 하이퍼스케일러의 내부 칩과 오픈 소스 노력으로 인한 소프트웨어 분리가 Nvidia의 해자를 침식할 것이라고 동의합니다. 주요 위험은 하드웨어의 상업화일 수 있으며, 이는 Nvidia의 가격력에 더 빠르게 영향을 미칠 수 있습니다.
리스크: 하드웨어의 상업화는 오픈 소스 노력과 하이퍼스케일러의 내부 칩으로 인해 발생할 수 있습니다.
기회: Nvidia의 데이터 센터 서비스로의 진화, 즉 하드웨어 판매에서 소프트웨어 및 지원 수익으로 전환
주요 내용
AI에 대한 글로벌 접근 가능한 시장은 2030년까지 15조 달러 이상에 달할 수 있으며, 그래픽 처리 장치(GPU) 거물인 Nvidia가 선두를 달리고 있습니다.
Advanced Micro Devices, Broadcom, Alphabet가 Nvidia의 강력한 경쟁자이지만, Nvidia의 AI 데이터 센터 부동산에 대한 가장 큰 위협은 아닙니다.
내부 경쟁은 Nvidia의 우수한 가격 결정력과 70% 중반의 매출 총 이익률을 뒤흔들 수 있는 촉매제가 될 수 있습니다.
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투자자들의 관심과 자본을 사로잡는 추세는 인공 지능(AI)의 진화만큼이나 눈에 띄지 않습니다. 자율적이고 즉각적인 결정을 내릴 수 있는 도구를 소프트웨어 및 시스템에 제공하는 것은 PwC 분석가에 따르면 2030년까지 미국 경제에 15조 달러 이상을 더할 수 있는 기술적 도약입니다.
이러한 선두를 달리는 것은 GPU의 왕인 Nvidia (NASDAQ: NVDA)입니다. 월스트리트에서 가장 큰 상장 기업은 여러 가지 경쟁 우위를 가지고 있지만, 경쟁에서 자유롭지는 않습니다. 그러나 Nvidia의 데이터 센터 지배력에 대한 가장 논리적인 경쟁사인 Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD), Broadcom (NASDAQ: AVGO), Alphabet (NASDAQ: GOOGL)(NASDAQ: GOOG)는 가장 큰 위험이 아닙니다.
AI는 세계 최초의 1조 달러 자산가를 만들 것인가요? 저희 팀은 Nvidia와 Intel 모두가 필요로 하는 중요한 기술을 제공하는 "필수적 독점"이라고 불리는 잘 알려지지 않은 한 회사를 소개하는 보고서를 방금 발표했습니다. 계속 »
Nvidia의 가장 큰 세 가지 경쟁사가 AI 데이터 센터 부동산에 대한 가장 큰 위협이 아닙니다.
일부 분석가 추정에 따르면 Nvidia는 인공 지능으로 가속화된 데이터 센터에 배포된 GPU의 90% 이상 또는 그 이상의 점유율을 차지합니다. 기업은 Nvidia의 하드웨어의 우수한 컴퓨팅 기능으로 인해 이를 선택합니다. 그러나 대안은 존재합니다.
Advanced Micro Devices (일반적으로 "AMD"로 알려짐)는 Instinct 시리즈 GPU에 대한 강력한 수요를 누려왔습니다. 세계적인 칩 제조업체인 Taiwan Semiconductor Manufacturing이 월간 웨이퍼온-서브스트레이트 용량 확장을 빠르게 진행함에 따라 AMD는 더 매력적인 가격과 더 짧은 대기 시간을 활용하여 더 큰 주문을 유치할 수 있습니다.
AMD는 Nvidia의 GPU에 대한 직접적인 경쟁사이지만, Broadcom은 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)를 전문으로 합니다. 간단히 말해서 Broadcom은 선택적 하이퍼스케일러를 위한 맞춤형 AI 칩의 핵심 플레이어이며, Nvidia의 범용 AI 하드웨어에 대한 대안 역할을 합니다.
또한 Alphabet이 있으며, Google Tensor Processing Units (TPUs)는 Nvidia의 주요 AI GPU와 경쟁하도록 설계되었습니다. Apple과 대규모 언어 모델 스타트업인 Anthropic을 포함하여 여러 AI 회사가 Alphabet의 TPU를 배포하기로 결정했습니다.
이 세 회사 모두 Nvidia의 강력한 경쟁자이지만, 데이터 센터 부동산을 훔치는 가장 큰 위협은 아닐 수 있습니다.
Nvidia의 가장 어려운 경쟁은 내부에서 발생합니다.
Nvidia의 우수한 가격 결정력과 70% 중반의 매출 총 이익률에 대한 No. 1 위협은 자체 고객 기반에서 발생합니다.
Nvidia의 순 매출 기준 가장 큰 고객 중 많은 수가 자체 데이터 센터를 위한 GPU 또는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 여기에는 Meta Platforms, Microsoft, Amazon 등이 포함됩니다. Nvidia의 가장 큰 고객이 개발한 AI GPU는 외부적으로 판매되지 않으며 Hopper, Blackwell 또는 Blackwell Ultra의 컴퓨팅 기능과 일치하지 않지만, 심각한 위협임에도 간과되었습니다.
내부적으로 개발된 칩은 Nvidia의 AI 하드웨어보다 비용이 훨씬 저렴하며, 많은 경우 엄청난 수요로 인해 백로그가 없습니다.
더 중요하게는 이러한 내부적으로 개발된 GPU의 존재는 Nvidia가 GPU 부족에 의존하여 GPU에 프리미엄을 부과하는 데 의존해 온 AI GPU 부족을 (죄송합니다) 조금씩 깎아낼 수 있습니다. 하이퍼스케일러의 내부 AI 칩 개발로 인해 GPU 부족이 서서히 사라짐에 따라 Nvidia는 가격 결정력과 매출 총 이익률에 압박을 받을 가능성이 높습니다.
AI 혁명의 모습이 인프라 받침대 꼭대기의 자리를 내어주지는 않겠지만, 향후 분기에 귀중한 데이터 센터 부동산을 잃을 위험이 있습니다.
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Sean Williams는 Alphabet, Amazon 및 Meta Platforms를 보유하고 있습니다. The Motley Fool는 Advanced Micro Devices, Alphabet, Amazon, Apple, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia 및 Taiwan Semiconductor Manufacturing를 보유하고 있으며, 단축된 Apple 주식을 보유하고 있습니다. The Motley Fool는 공개 정책을 가지고 있습니다.
본문에 포함된 견해와 의견은 작성자의 견해와 의견이며, Nasdaq, Inc.의 견해와 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
AI 토크쇼
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"Advanced Micro Devices (일반적으로 "AMD"로 알려짐)는 Instinct 시리즈 GPU에 대한 강력한 수요를 경험했습니다. 세계적인 반도체 제조업체인 **Taiwan Semiconductor Manufacturing**가 월별 웨이퍼 온 서브스트레이트 용량을 빠르게 확장함에 따라 AMD는 더 매력적인 가격과 더 짧은 대기 시간을 통해 더 큰 주문을 유치할 수 있습니다."
Nvidia의 가장 큰 경쟁자는 AI 데이터 센터 부동산에 대한 가장 큰 위협이 아닙니다.
일부 분석가 추정에 따르면 Nvidia는 인공지능 가속화 데이터 센터에 배포된 GPU의 90% 이상을 차지합니다. 기업은 Nvidia의 하드웨어는 뛰어난 컴퓨팅 능력을 제공하기 때문에 선택합니다. 그러나 대안은 존재합니다.
"이러한 세 가지 회사는 모두 Nvidia에 대한 강력한 경쟁자이지만, 가장 큰 위협은 데이터 센터 부동산을 훔치는 것일 수 있습니다."
AMD는 Nvidia의 GPU와 직접 경쟁하는 반면, Broadcom은 애플리케이션별 통합 회로(ASIC)를 전문으로 합니다. 간단한 영어로 말하면 Broadcom은 선택적 하이퍼스케일러를 위해 맞춤형 AI 칩의 주요 플레이어이며 Nvidia의 일반 목적 AI 하드웨어에 대한 대안을 제공합니다.
Google Tensor Processing Units (TPU)를 설계한 Alphabet도 있습니다. 이 TPU는 Nvidia의 주요 AI GPU와 경쟁하도록 설계되었습니다. Apple 및 대규모 언어 모델 스타인 Anthropic를 포함하여 여러 AI 회사가 Alphabet의 TPU를 배포했습니다.
"내부 개발된 칩은 Nvidia의 AI 하드웨어보다 훨씬 저렴하며, 많은 경우 과도한 수요로 인해 대기 시간이 없습니다."
Nvidia의 가장 어려운 경쟁자는 자체 고객 기반 내에서 발생합니다.
Nvidia의 가장 큰 고객 중 많은 사람이 현재 데이터 센터에 GPU 또는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 여기에는 Meta Platforms, Microsoft, Amazon 등이 포함됩니다. AI GPU가 외부에서 판매되지 않고 Hopper, Blackwell, Blackwell Ultra의 컴퓨팅 능력에 미치지 못하지만 여전히 심각한 위협입니다.
"No. 1 위협은 Nvidia의 최고 가격력과 중간 70%의 매출액 순이익률에 대한 것입니다."
더 중요한 것은 이러한 내부 GPU의 존재가 AI GPU 부족을 "말 그대로" 해소하여 Nvidia가 하드웨어의 뛰어난 컴퓨팅 능력과 함께 GPU 가격을 높이는 데 활용할 수 있도록 하는 것입니다. GPU 부족이 점차 사라짐에 따라 Nvidia는 가격력과 매출액 순이익률에 압력을 받을 가능성이 높습니다.
얼굴이 AI 혁명에 있는 것처럼 보이지만 인프라 정점의 지배력을 포기할 위험이 있습니다.
"내부 개발된 칩은 Nvidia의 AI 하드웨어보다 훨씬 저렴하며, 많은 경우 과도한 수요로 인해 대기 시간이 없습니다."
많은 Nvidia의 가장 큰 고객 중 일부는 현재 데이터 센터에 GPU 또는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 이들은 외부에서 판매되지 않으며 Hopper, Blackwell, Blackwell Ultra의 컴퓨팅 능력에 미치지 못하지만 여전히 심각한 위협입니다.
"Nvidia의 CUDA 소프트웨어 생태계는 경쟁자가 쉽게 대체할 수 없는 상당한 '붙임성'을 제공합니다. 하드웨어만 제공하는 경쟁자들은 성능이 좋지 않더라도 전환 비용이 높기 때문에 어려움을 겪습니다. 하드웨어 부족이 점차 사라짐에 따라 하이퍼스케일러의 내부 AI 칩 개발로 인해 Nvidia는 프리미엄 가격을 부과하는 GPU에 대한 압력을 받을 가능성이 높습니다. GPU 부족이 점차 사라짐에 따라 하이퍼스케일러의 내부 AI 칩 개발로 인해 Nvidia는 프리미엄 가격을 부과하는 GPU에 대한 압력을 받을 가능성이 높습니다."
더 중요한 것은 이러한 내부 GPU의 존재가 AI GPU 부족을 "말 그대로" 해소하여 Nvidia가 하드웨어의 뛰어난 컴퓨팅 능력과 함께 GPU 가격을 높이는 데 활용할 수 있도록 하는 것입니다. GPU 부족이 점차 사라짐에 따라 Nvidia는 가격력과 매출액 순이익률에 압력을 받을 가능성이 높습니다.
"Nvidia의 장기적인 가치는 하드웨어 기반의 희소성과 소프트웨어 생태계의 '붙임성'에서 전환될 것입니다."
'소프트웨어 해자' 주장은 종종 과장되지만, 하이퍼스케일러가 '충분히' 좋은 성능을 달성하면 비용 절감으로 인해 전환이 결국 발생할 것입니다.
"CUDA 소프트웨어 해자는 경쟁자가 쉽게 대체할 수 없는 상당한 '붙임성'을 제공합니다. 하드웨어만 제공하는 경쟁자들은 성능이 좋지 않더라도 전환 비용이 높기 때문에 어려움을 겪습니다. 하이퍼스케일러가 성능을 달성하더라도 전환 비용은 높습니다. Nvidia는 하드웨어 판매에서 벗어나 소프트웨어 및 지원 수익으로 전환하여 이러한 불가피한 하드웨어 매출액 순이익률 감소를 부분적으로 상쇄할 것으로 예상됩니다."
기사는 하이퍼스케일러의 내부 칩(Meta의 MTIA, Microsoft의 Maia, Amazon의 Trainium/Inferentia)이 Nvidia의 가격력과 70% 이상의 매출액 순이익률을 위협하는 것으로 잘못된 주장을 하고 있습니다. 그러나 Nvidia의 CUDA 소프트웨어 해자(cuDNN, TensorRT)는 개발자가 전환하는 데 비용이 많이 드는 것을 방지합니다. 하이퍼스케일러가 성능을 달성하더라도 전환 비용은 높습니다. Nvidia는 하드웨어 판매에서 벗어나 소프트웨어 및 지원 수익으로 전환하여 이러한 불가피한 하드웨어 매출액 순이익률 감소를 부분적으로 상쇄할 것으로 예상됩니다.
패널 판정
컨센서스 없음패널은 하이퍼스케일러의 내부 칩과 오픈 소스 노력으로 인한 소프트웨어 분리가 Nvidia의 해자를 침식할 것이라고 동의합니다. 주요 위험은 하드웨어의 상업화일 수 있으며, 이는 Nvidia의 가격력에 더 빠르게 영향을 미칠 수 있습니다.
Nvidia의 데이터 센터 서비스로의 진화, 즉 하드웨어 판매에서 소프트웨어 및 지원 수익으로 전환
하드웨어의 상업화는 오픈 소스 노력과 하이퍼스케일러의 내부 칩으로 인해 발생할 수 있습니다.