구글 부상=엔비디아 쇠락? 아닐 수 있습니다 | 구글 칩 반란의 진짜 뜻 | 빈틈없이월가

네, 여러분 안녕하세요. 오늘도 빈틈 없이 시장을 움직이는 월가의 뷰와 뉴스를 짚어드리는 비난세 특파원입니다.

네, 지금이 AI 버블론을 구실로 한동안 기술주가 조정을 겪더니 이제는 이 구글과 엔비디아의 대결 스토리에 따라서 출렁이는 장세가 나오고 있습니다. 구글이 지난주에 공개한 이 재미나이 3.0 그리고 이 AI 이미지 모델이죠. 나노바나 프로 지금 채지T하고 소라보다 훨씬 낮다. 이런 평이 지금 쏟아지면서 구글의 주가가 굉장히 빠르게 오르고 있는 상황인데, 실제로 지금 이 제미나이 3가 나오기 이전과 비교를 했을 때 최PT 대비 상대적인 점유율이 어 23%대에서 지금 30%로 훌쩍 뛴 그런 상황입니다.

이러다 보니까 아 수요가 강한 것은 당연하고 아 지금 굉장히 기술 발전이 빠르게 그리고 효율적으로 이루어지고 있구나 하면서 약간 이 AI 버블에 대한 우려도 한풀 꺾이는 그런 약간 긍정적인 분위기가 연출이 됐었습니다. 이제 여기서 끝났으면 좋았을 텐데 이제 AI 주도주 사이에 약간 이 지각 변동 손바김이 일어나는 듯한 모습이 이어지고 있죠. 구글이 이 AI 모델에서의 대장인 오픈 AI를 어 제치는 것은 물론이고 나아가서 이 AI 칩 시장에서의 대장인 엔비디아의 지위도 위태롭게 하는 거 아니냐라는 이런 이 도전 구도가 어 네러티브가 형성이 되면서 엔비디어 주가가 지금 크게 떨어지고 있는 거죠.

여기서 핵심은 이제 구글의 자체 제작 AI 칩이죠. 이 이 TPU 텐스 프로세싱 유닛이라고 하는 이 AI 칩이 지금 M비DI GPU에 시장을 장악하고 있는 GPU의 실질적인 대안이 될 수 있다. 이런 이야기가 나오고 있는 겁니다. 여기에 기름을 부은 게 24일 날 나온 메타가 지금은 엔비디아 칩을 어 거의 의존적으로 사용하고 있는 메타가 구글의 TPU를 어 사용하는 방안을 논의 중이다라고 보도가 나온 겁니다. 사실 지난 이 10월 말에도 엔스로픽이 구글 TPU 100만 개 어 최대 이용하는 공급 계약을 맺었다라고 이야기를 하면서 이 TPU의 외부 판매 가능성에 대해서 앞으로 어 시장이 훨씬 커지는 거 아니냐라는 이야기들이 있었는데 결국 이제 구글은 자체 개발한 칩으로 더 나은 모델을 훨씬 더 싸고 훨씬 더 빠르게 이제 개발을 해서 엄청나게 유튜브든 검색이든 뭐 안드로이드든 엄청나게 많은 플랫폼으로 전 세계 20억 명에 이르는 이 사람들에게 AI를 뿌리고 또 수익화할 수 있는 가장 좋은 위치에 있는 AI 수직 계열화에 성공한 회사죠. 그런데 이제 여기에서 더 나아가서 엔비디아가 꽉 잡고 있는 AI 칩까지 이제 어 엔비디아한테서 뺏어오는 게 아니냐 이런 분석이 지금 어 시장을 지배하고 있는 겁니다.

그렇다면 이제 오늘은 이런 진짜 깨어난 사자 구글의 급부상의 이유를 조금 더 자세히 살펴보고 정말로 엔비디아가 대체돼서 무너진다라고 하는 이런 이야기들이 맞는지 어 한번 살펴보고자 합니다. 일단 지금 시총만 봐도 구글의 질주가 상당히 대단하죠. 지금 알파벳이 6년 만에 마이크로소프트를 제치고 3위에 등극을 했고요. 4조 달러에 육박하고 있는 상황입니다. 결국 이 오픈 AI를 가지고 있는 마이크로소프트를 알파벳이 제쳤다라고 하는 게 이런 이 AI 수직 계열화의 역량을 높게 평가받았기 때문이겠죠.

그럼 이 풀스택 수직 계열화라고 하는 게 뭐냐? 그까 지금 구글은 이 자체적인 구글 딥마인드 연구소에서 모델을 직접 제미나이라고 하는 파운데이션 모델을 개발을 해서 그것을 자체적으로 만든 이 칩 TPU에서 훈련을 시키고요. 그것도 독자적으로 구축한 데이터 센터에서 지금 돌리는 거죠. 그렇게 해서 이 자체 클라우드 구글 클라우드 서비스를 통해서 또 개발자들에게 제공을 하고 호스팅을 합니다. 이것들을 또 이제 아까 말씀드린 것처럼 엄청나게 방대한 사용자 기반을 통해서 심지어 이제 웨이모 같은 자율 주행차 이 픽셀 같은 이 소비자 기기까지도 구글은 가지고 있죠. 고객의 손에 직접 이 AI를 써 봐라고 뿌릴 수 있는 그런 기반을 가지고 있다는 겁니다. 또 이 딥마인드 연구소에서 로보틱스 뭐 양자 우주 개발 뭐 지금 미래 기술들을 계속해서 연구를 하면서 거의 이 미래 기술 특허 쪽에서는 타일 추정을 불어할 정도로 지금 굉장히 앞서 있는 상황이기 때문에 아 결국 지금뿐 아니라 앞으로도 어 이 미래 기술에서도 이런 수직 계열화를 가장 잘 가지고 갈 수 있는 것은 구글이다라는 지금 이야기가 완성되는 겁니다.

조금 더 비교해서 보면은 지금 이 오픈 AI 같은 경우에는 물론 이 파운데이션 모델이나 지금 뭐 애플리케이션이나 굉장히 강하지만 자체 하드웨어가 없죠. 물론 개발을 하고 있지만은요. 한참 좀 걸릴 겁니다. 마이크로소프트도 굉장히 강한 이 애플리케이션 레이어가 있고 이제 클라우드도 있지만은 이 자체 AI 모델이 좀 약하고 이 마이아라고 하는 자체 하드웨어 칩도 어 약간 지금 구글에 비하면은 좀 뒤쳐지는 상황입니다. 반면에 구글은 지금 모든 쪽에서 다 우위를 갖고 있다라고 하는 거죠. 결국 여기서 알 수 있는 것은 이 TPU가 얼마나 중요한지 어 자체적인 가속기 AI 칩을 가지고 있는지가 굉장히 중요한 역량이라는 겁니다.

이런 TPU가 그럼 도대체 뭐냐? 지금 TPU는 구글이 2013년 예, 무려 12년 전에 만든 칩입니다. 이 딥러닝이 활성화되면 될수록 어 굉장히 앞으로 어 우리의 데이터 센터 용량이 무지하게 많이 늘어나겠구나 그러면 아주 효율성이 높은 칩이 필요하겠다라고 이미 12년 전에 생각을 하고 2013년에 어 자체 칩을 만들기를 시작을 했습니다. 그렇게 해서 2015년에 처음으로 이제 칩이 1세대가 나왔고 어 이것을 만든 이유는 결국 어 이 범형 GPU 엔비디아가 만드는 이 그래픽 처리 장치 대비해서 오직 우리가 필요한 이 구글의 워크로드에 딱 알맞는 신경만 잘 돌리는 이 반도체를 직접 설계를 하자라고 해서 만든 거예요. 그러다 보니까 굉장히 특정한 AI 연산에 특화되어 있는 칩이고 전력 소모도 어 적고 효율은 굉장히 높은 그런 칩니다. 애초에 이런 목적으로 만들었으니까요.

그러다 보니까 이 GPU 이 그래픽 처리 장치라고 하는 것은 애초에 이제 그래픽을 처리하게 만든 겁니다. 3D 화면을 빠르고 실감나게 어 그리기 위해서 설계된 건데 그러다 보니까 AI 연산뿐만 아니라 그래픽 시뮬레이션 뭐 데이터베이스 연산 등등등 굉장히 다양한 종류의 계산을 어 동시에 빠르게 엄청나게 많이 처리할 수 있는게 바로 Nv디아 GPU입니다. 어 이거는 뭐 굳이 따지면 마라톤 단거리 장거리 뭐 다 잘 뛰는 이제 그런 선수인 반면에 구글 TPU는 뭐 이제 단거리만 잘하는 그런 느낌인 거죠. 그러다 보니 GPU는 그만큼 할 수 있는 게 많고 유연하지만 전력 소모도 많고 무겁습니다.

이런 특징을 보여 주는 게 이 표인데요. 모건 스탠리에서 분석한 바에 따르면은 이 총 성능이 왼쪽 축에서 볼 수 있는 총 성능은 이제 엔비디아에 어 칩을 따라갈 것이 거의 없습니다. 그런데 이 가로축 전력 대비 성능으로 보면은 구글도 굉장히 GB 200과 비슷한 수준에서 6세대의 성능이 지금 나타나고 있죠. 그만큼 전체 성능은 살짝 떨어지더라도 효율이 너무나 좋다라는 것을 볼 수 있습니다. 물론 Nv디아 GB 300칩은 지금 뭐 효율도 엄청나게 좋아졌지만 구글도 마찬가지로 7세대 칩을 이미 내놓은 상황인데 이것도 지금 전 세대 6세대 대비 효율이 네배 이상 더 향상됐다라고 하고 있기 때문에 여기에 만약 그린다면은 GB 300에 크게 뒤지지 않을 수도 있겠죠. 지금 나머지 칩들은 이 구글의 6세대 칩도 거의 대적을 하지 못하는 그런 상황입니다.

그럼 이런 자체 개발 칩이 왜 이렇게 중요하냐? 왜 이렇게 효율성이 높은 게 중요하냐? 첫째 수익성 문제입니다. 지금 사실상 엔비디아가 이 AI 가속기 칩을 너무나 훌륭한 칩을 만드니까 그렇겠지만 독점을 하고 있는 상황이죠. 그러다 보니까 엔비디아의 이 엄청나게 높은 마진율 75%가 뜻하는 것은 그만큼 비싼 칩을 이 많은 하이퍼스케일러들이 울며 겨자먹기로 사고 있다는 겁니다. 이거를 엔비디아 텍스, 엔비디아 세금이다라고 할 만큼 굉장히 비싼 칩을 엔비디아한테서 밖에 살 수 없는 그런 구조가 현재까지 이어지고 있었는데 전통적으로 이제 클라우드 회사들은 마진이 50에서 70% 정도로 높은 마진을 자랑했었습니다. 그런데 지금 이 AI 워크로드에서만큼은 마진이 뭐 20에서 30%대로 상당히 뒤떨어진 상황이에요. 그 마진이 다 엔비디아로 지금 가고 있다는 거죠.

그래서 뭐 지금 아마존이나 뭐 메타나 마이크로소프트 다 지금 자체적으로 칩을 만들려고 노력을 하고 있지만 이 구글 TPU만큼의 성숙도를 따라오지를 못하고 있는 상황입니다. 반면에 구글은 이제 그것을 해냈기 때문에 우리는 어 이 비용 효율성이 있는 성능도 좋은 칩을 우리가 직접 만들어서 돌린다라고 하다 보니 구글 클라우드의 영업 이익도 굉장히 지금 가파르게 성장을 하고 있는 상황입니다. 앞으로 AI 모델이 발전하면 할수록 이 수요가 늘어나면 날수록 계속해서 운영비를 줄이는 거, 비용 효율성을 확보하는 게 이 수익성 문제에 굉장히 중요한 포인트가 될 텐데 이런 상황에서 구글은 경쟁사에 비해서 어 상당히 이 운영 효율성을 잘 확보를 했다라고 하는 점이고요. 더 나아가서 이제 이렇게 싼 칩을 여러분도 쓸 수 있습니다라고 이제 외부 판매를 하기 시작했다라고 하는 게 이제 Nv디아의 위협 요인이 될 수 있다는 거죠.

사실 이렇게 이 비용 문제가 점점 중요해지는 게 이 중국 가성비 오픈소스 AI 모델들이 굉장히 미국에도 가격이나 압박으로 작용을 하고 있기 때문입니다. 우리가 딥시크 어 모먼트 올해 연초에 있었죠. 지금도 계속해서 이 중국에서는 이 스타트업들이 굉장히 가성비가 좋은 모델들을 계속 내놓고 있습니다. 최근에는 이 문샷의 키미 K2, 미니맥스의 M2 같은 이런 스타트업들이 굉장히 낮은 어 저렴하게 어 강력한 성능을내는 오픈소스 모델들을 선보이면서 이게 지금 실리콘 밸리에서도 굉장히 빠르게 채택이 늘어나고 있다고 합니다. 세계 최대 벤처 투자사 중에 하나죠. 이 이 엔젤이슨 호르위치 같은 경우에는 우리 회사에 최근에 피칭하는 어 미국 AI 스타트업들 중에서 오픈 소스를 이용하는 게 한 20에서 30% 정도 되는데 그중에 80%는 중국 모델을 쓰더라. 이전에는 메타라마 같은 걸 많이 썼는데 이제는 중국 모델을 쓴다라고 하는 거죠. 그게 알리바 퀸이기도 하고 키미 K2이기도 하고 이제 그렇다는 겁니다. 골드만 삭스도 이 최근 키미 K2가 굉장히 어 성능을 좋게 발휘를 하면서 실리콘 밸리에서 주목을 받은 것에 대해서 이게 뭐 딥시크 모먼트까지는 아니지만 굉장히 또이 투자 수익률에 대한 의구심을 키우는 사건이었다라고 이야기를 하기도 했습니다. 이러다 보니까 이 비싼 엔비디아 칩은 과연 어 지금처럼 유지할 수 있느냐 어 그런 국면에서 구글이 좋은 대안이다. 이런 이야기들이 지금 더 힘을 얻는 겁니다.

또 단순히 수익성만의 문제는 아닙니다. 지금 사실 이 엔비디아하고 TSMC 이 파트너가 첨단 AI 가속기 시장을 사실상 독점을 하고 있는데 어 물론 이들도 많이 빨리 생산을 하고 싶지만 케파가 그만큼 빠르게 생산을 하지 못하는 어 제약이 공급 제약이 상당히 있는 거죠. 그러다 보니까 지금 AI 컴퓨팅 수요는 폭증하는데 공급이 따라와 주지 못하는 이 반도체 병목이 고질적으로 이 AI 산업의 이 발목을 잡고 있는 상황입니다. 마이크로소프트나 아마존이나 알파벳이나 다 지금 실적 발표할 때마다 우리의 매출을 제약하는 요인은 오로지 공급이다. 수요가 너무 넘쳐서 우리가 용량을 추가하는 족족 다 매출이 되고 있는데 그만큼 공급망이 따라와주지 못하고 있다. 이런 이야기를 항상 하죠. TSMC도 지금 케파 늘린다고 하지만 역부족이고 이런 TSMC 병목을 좀 깨려고 인텔를 미국 정부가 열심히 키우고 있지만 아직은 어 지금 성과가 나오지 않고 있는 그런 상황이다 보니 지금 이 저렴한 것도 저렴한 거지만 어 어쨌든 AI 연산에 최적화되어 있는 괜찮은 외부에서도 쓸 수 있는 칩을 구글이 만들었어. 그러면 우리도 엔비디아 칩도 사지만 이것도 빨리 사자. 지금 수요 빨리 충족해야 되니까라는 지금 움직임이 나오고 있는 겁니다.

이러다 보니 이제 구글도 지난 10년간 계속 내부적으로만 쓰던 것을 이제 외부로 판매하자라고 올 여름부터 어 본격적인 전략 전환에 들어갔고요. 사실 올 상반기에는 오픈 AI도 TPU 사용을 검토했다라고 하는 뉴스가 있었습니다. 그런데 젠슨항이 어 엔비디아가 체죠. 어떻게 보면은 책한 겁니다. 또 지금 이 아마존을 기반으로 활동하고 있었던 엔스로픽도 최근에 구글 클라우드 하고 계약을 했는데 그 이후에 또 바로 엔비디아가 마이크로소프트랑 같이 엔스로픽이 투자하겠다 하고 나왔죠. 또 지금 이 메타도 마찬가지로 디인포메이션에서 어 TPU 사용을 구글과 논의하고 있다라고 기사를 내면서 이야기하기를 이것도 엔비디아가 선재적인 거래로 막을 가능성이 있다. 우리가 좀 더 저렴하게 빨리 칩을 줄 테니 TPU 쓰지 마라고 할 수 있다는 거죠. 어떻게 보면 엔비디아도 이런 상황을 너무나 어 젠슨왕이 잘 알고 지금 어 선재적으로 가로막고 있는 그 수요를 GPU로 가져오는 이런 일을 하고 있다는 겁니다. XAI도 마찬가지입니다. DA 데이빗슨에 따르면은 올해 9월에 어 XAI가 이 TPU 구매에 관심을 보이고 있다라고 했었는데 이것도 바로 그다음 달에 엔비디아가 채죠. 어쨌든 이런 거를 보면은 구글이 확실히 엔비디아가 독점하고 있는 시장에 굉장히 어 이 위협적으로 올라오고 있고 젠슨도 이거를 실시간 모니터링을 하고 있구나라는 걸 알 수 있습니다.

근데 이렇게 외부 판매가 왜 이제야 가능해졌냐? 그럼 이 전에는 왜 안 했냐 라이 질문에 좀 대답을 해 볼 필요가 있겠죠. 결국 핵심은 이 소프트웨어 생태계입니다. 이 엔비디아 칩의 진정한 강점은 쿠다 기반의 소프트웨어 생태계다라는 이야기를 여러 번 드렸었습니다. 이 쿠다는 비디아 GPU에서만 작동하는 이 개발자용 소프트웨어인데요. 개발자들이 GPU를 어 내가 원하는 목적에 맞게 프로그래밍 할 수 있게 해 주는 그런 플랫폼입니다. 애플이 이제 아이폰만 만들지 않고 이 iOS 애플리케이션 생태계를 함께 만드는 것과 이제 마찬가지의 그런 원리인 건데이 쿠다는 현재 사실상이 거의 전 세계 모든 개발자들의 이제 기본 어처럼 돼 버려서 이 굉장히 생태계가 깊습니다. 또뿐만 아니라 엔비디아는 이 개별 기업이나 개발자들이 직접 GPU를 이제 프로그래밍을 일일이 할 필요 없이 뭐 너네가 원하는 게 뭐니 뭐 AI 모델을 학습시키는 거니 뭐 자율 주행을 하고 싶은 거니 뭐 양자 컴퓨팅을 하고 싶은 거니 뭐 등등등이 전문 기능에 맞춰서 바로 사용할 수 있게 이 라이브러리 쿠다 X라고 하는 라이브러리를 350개 이상 만들어 놨죠. 이런 툴박스까지 합치면은 엄청난 비디아의 소프트웨어 생태계가 사실상 GPU에서 빠져나오지 못하게 만드는 가장 큰 이 장벽이라는 겁니다. 이것 때문에라도 이제 구글의 TPU를 밖에서 쓰고 싶어도 쓰지 못하는 어 그런 이유도 있었다는 거죠.

근데 이 D이빗슨에 따르면은 지금 올해 구글이 바로 이 소프트웨어 생태계를 따라잡기 위해서 굉장히 극적으로 노력을 했고 그게 실제로 어 성과를 거두고 있다라고 합니다. 그게 뭐냐? 바로 이 개발자용 코딩 도구 잭스 그리고 이 잭스에서 쓴 코드를 하드웨어가 TPU가 혹은 GPU가 알아서 이해할 수 있게 변환해 주는 어 컴파일러 엑셀이라고 하는 이 툴입니다. 이게 바로 이 쿠다의 역할을 해 주는 거죠. XLA를 쓰면은 개발자가 모델 코드를 새로 짤 필요가 없이 그냥 이 XLA를 통과를 시키면은 구글 TPU에서도 알아서 최적화된 성능을 낼 수 있게끔 코드가 돌아가게 이제 해 주는 겁니다. 이런 것들이 이제 어 호응을 얻으면서 올해 2월에서 8월까지 TPU에서의 개발자 활동이 무려 두 배 늘었다라고 D데이비스에서 이야기를 하고 있습니다. 이러다 보니까 물론 이 쿠다의 깊은 생태계를 지금 당장 깰 수는 없겠지만 외부에서도 TPU를 사용할 수 있게 되는 지금 이 장벽이 어 한층 낮아졌다라고 하는 거죠.

물론 어 한계도 상당히 있습니다. 말씀드린 것처럼 지금 일반 개발자들은 사실상 그냥 쿠다를 기본 툴로 쓰고 있기 때문에 익숙한 걸 버리고 이 잭스, LA, XLA 이런 쪽으로 넘어가는 거는 굉장히 귀찮은 일이기도 하고요. 이미 엔비디아가 짜 놓은 이 엄청난 쿠다 X 라이브러리를 어 구글이 따라 잡으려면 몇 년은 걸릴 거다라고 지금 개발자들이 모두 이야기를 하고 있습니다. 그러다 보니까 지금 이런 TPU를 사용을 하는 곳들은 대체로 어 그럴 만한 유인이 있는 굉장히 워크로드가 큰 어 대규모 비용을 감당할 수 있는 일부 기업들만이 TPU를 어 주로 쓰게 될 것이고 결국 전체 비디아 GPU의 어 이 지배력 자체를 망가뜨리기는 쉽지 않을 거다라고 개발자들은 이야기를 하고 있습니다. 또 엔비디아도 지금 계속해서 이 칩의 업그레이드 주기를 앞당기고 있죠. 지금 블랙웰도 굉장히 빠르게 내놓고 있는데 루빈도 바로 내년에 이제 내놓을 예정입니다. 그러면 이 TPU와의 이 성능 격차가 좀 더 벌어질 수도 있겠죠. 또 엔비디아 GPU는 이제 뭐 거의 모든 주요 클라우드 그리고 대부분의 언어 모델에서 다 돌아가는 것과 달리 TPU는 아무래도 이제 구글 클라우드에서만 이제 사용이 가능하다 보니까 어 좀 이 TPU를 쓰는 순간 구글 생태계에 너무 갇혀 버린다라고 하는 것이 또 굉장히 좀 부담스러운 요인이다라고 지금 스타트업에서는 이야기를 하고 있습니다.

물론 그럼에도 불구하고 지금 구글이 이렇게 어 엔비디아의 대안으로 올라오는 건 굉장히 중요한 일이죠. 엔비디아만이 AI칩 시장의 유일한 선택지가 아니다라고 하는 것을 보여 줬으니까요. 그렇다면 이 투자 전략 관점에서 이런 구글의 풀스택 전략의 시장이 이렇게 환호하고 있는 게 과연 어떤 의미일까를 좀 생각해 볼 필요가 있습니다. 과연 진짜 구글이 이제 이기고 엔비디아는 망한다는 거냐? 어 뭐 이런 어 것은 조금 과도한 게 아니냐라는 함의가 나올 수 있는데요.

일단 어 첫 번째로 지금 AI 버블이냐 아니냐 AI가 오히려 확산되는 것은 아니냐라는 어 지점입니다. 물론 지금 이 엔비디아가 이렇게 하락하고 있는 것에서 보다시피 엔비디아의 유의미한 경쟁이 발생하면서 엔비디아 마지는 지금보다 확실히 낮아질 수도 있고요. 밸류에이션은 그렇다면 단기적으로 조정이 불가피합니다. 그렇다고 엔비디아가 망하는 것은 아니라는 거죠. AI가 확산되고 더 저렴하게 빠르게 확산할 수 있는 토대를 오히려 구글이 마련해 준 것일 수도 있기 때문입니다. 아까 말씀드렸다시피 첫째 너무 비싼 집 그리고 사고 싶어도 반도체를 구할 수가 없는 이런 병목 문제가 이제까지 AI 확산에 가장 큰 문제였는데 지금 구글이 거기에서 유의미한 대안을 제기해 주면서 비용도 줄고 어 공급은 더 늘어날 수 있는 그런 어 여지를 마련해 줬다. 그렇다면 지금 칩 가격도 내려가면은 오히려 이 AI 버블의 핵심이었던 과잉 투자이 돈이 되냐 이런 수익화 우려는 조금 줄어들고 오히려 어 저렴해지니까 더 많은 어 스타트업들이 더 많은 기업들이 이걸 가져다가 어 AI 산업을 더 어 확 확산시킬 수 있다라는 이런 이야기가 가능해진다는 거죠.

이 이 딥시크 쇼크 나왔었던 이 재번수의 역설이라는 것도 요즘 다시 돌고 있습니다. 기술 발전으로 자원 사용의 효율성이 높아지면은 오히려 그 자원의 소비량이 늘어난다라고 하는 이제 그런 거죠. 이 이 25일 날 엔비디아 뭐 오라클의 주가는 내렸지만 오히려 이 소프트웨어 쪽에서 드디어 좀 주가가 오른 것은 이런 이유를 보여 주는 것은 아닌가 또 생각이 듭니다. 이제까지 어 너무나 이 AI 인프라가 병목이 심해서 여기에만 지금 돈을 투자해도 모자하다. 아직 이 그다음 응용 단계로까지 넘어가지도 못했다라고 하는 것이 이제까지의 어 시장 분위기였는데 이제 어 이렇게 좀 저렴해지고 AI가 더 빠르게 확산할 수 있으면 소프트웨어 단에서도 이제 드디어 어 좀 어 같이 증가가 나타날 수 있는 거 아니냐라고 하는 거죠.

이런 맥락에서 보면은 GPU, TPU 뭐 이런 논쟁도 단기적으로는 GPU가 모든 걸 다 먹을 거다. 엔비디아가 다 독점한다라는 전제를 가지고 엔비디아 밸루에이션을 매겼다면은 어 약간 주가가 하락할 수도 있겠지만은 장기적으로는 이 엔비디아의 범용 GPU만 할 수 있는 영역이 상당합니다. 아까 말씀드린 그런 쿠다 생태계도 있지만은 특히 앞으로 이 피지컬 AI 시대로 나아가면은 더더욱이 뭔가 물리 세계의 데이터를 처리를 하는 것은 사실상이 TPU로는 아직 좀 부족한 점들이 많기 때문에 비비디아 GPU의 필요성이 좀 더 커질 수가 있고요. 또 이렇게 황사장이 열심히 뛰어다니시면서 쿠다 생태계와 GPU 어 수요를 라인시키기 위한 노력도 어 있는 것을 보면은 엔비디아가 뭐 이제 망한 거다라고 하기는 조금 어 중장기적으로는 섣부른 이야기일 수도 있겠다라는 생각도 듭니다.

세 번째는 구글하고 마이크로소프트의 이 전략 차이에서 나타나는 AI에 대한 접근 방식 전략입니다. AI를 구글처럼 수집 계열화 하느냐 아니면 마이크로소프트처럼 이 멀티모델 플랫폼 전략으로 가느냐에 있어서 일단 현재로서는 시장은 구글의 수직 계열화에 지금 손을 들어 주고 있죠. 최근에 이 마이크로소프트의 사티아나델라 CEO가 어 앞으로 예전은 뭐 그게 GPT가 됐든 마이크로소프트의 AI가 됐든 뭐 엔스로픽이 됐든 우리는 어 다양한 모델 계열을 지원하는 유연한 플랫폼으로 가겠다 그러면서 이 투자 속도도 어 일부러 우리는 조절을 하고 있다라고 이야기를 했습니다. 결국 누가 승자가 될지 모르는데 단일 GPU나 단일 모델에 너무 과도하게 투자를 하지 않겠다라고 선언을 한 건데요. 지금 이 구글에 이런 우리가 모든 걸 다 하겠다. 우리가 모든 독점적인 기술을 가지고 어 4, 5년 안에 컴퓨팅 서빙 용량을 천배 늘려야 한다. 투자를 계속해서 더 가속화해야 한다. 지금 굉장히 대비되는 그런 이야기였습니다.

일단 현재 시장은 어 아니야. 구글의 전략이 맞아라고 일단 하고 있는 것으로 보이죠. 실제로 지금 뭐 제어건이나 골드만 삭스나 여러 고객사들과 이야기를 해봐도 수요를 줄이는 고객이 없다. 지금은 누가 경쟁하고 누가 경쟁자가 올라오냐 뭐 이런 것보다는 어떻게든 이 인프라를 빠르게 성장시키는 것이 가장 관건이다라고 이야기를 하고 있는 상황입니다. 특히 골드만스가 그린 그래프를 보면은 작년에도 올해에도 지금 연초에 전망했던 것보다 훨씬 더 많이 투자를 하고 있는데 내년에도 이렇게 될 가능성이 뭐 있는 거 아니냐라는 이야기를 하고 있습니다. 이런 상황에서 지금 투자 속도를 조절하는 것은 조금 너무 어 AI 초기 단계에서는 섣부른 거 아니냐 어라는 우려들이 마이크로소프트에 이 지금 드리워지고 있는 거죠. 물론 마이크로소프트의 전략이 맞을 수도 있습니다. AI에 어느 정도이 투자 버블이 끼어 있다라고 하는 것은 뭐 많은 사람들이 동의를 할 것 같은데 어 그렇다면은 이렇게 좀 신중하게 어 리스크를 분산하면서 나아가는 전략이 맞을 수도 있겠죠. 반면에 지금 아직 AI는 버블이 아니다. 지금 아직 훨씬 나아갈 게 많다. 사실은 마이코로소프트도 그렇게 이야기를 하고 있습니다. 그렇다면은 지금 이 에이전틱 AI, 컬 그리고 앞으로 이 전력, 반도체 이런 공급 병목을 풀기 위한 투자가 더 중요하다라는 것에 동의를 하신다면은 이런 여러 가지 기업들을 봐야 할 것이고요. 특히 뭐 GPU냐, TPU냐, 뭐 A식기냐 이런 것에 어 논쟁에서 어 한 발 물러서 보면은 결국은 다들이 메모리 반도체가 어 필요한 시점입니다. AI 데이터 센터에 대한 투자는 앞으로도 계속될 수밖에 없다는 거 어 연두에 도야 할 것 같고요. 또 전력 효율을 높이기 위한 노력들이 계속해서 이루어지고 있다는 점도 지난번에 빈틈치에서 짚어드렸던 어 내용들 함께 다시 한번 보시면서 공부를 하면 좋을 것 같습니다.

네. 여러분의 생각 많이 남겨 주시고요. 저는 다음 시간에 또 돌아오겠습니다. 안녕.