2025년 AI 혁명을 이끄는 상위 10대 기술 승자 : 1위 엔비디아

새로운 기술 시대를 맞이하며   (웨드부시, 댄 아이브스)

 

우리는 기술 주식이 2025년에 25% 상승할 것으로 예상합니다. 이는 트럼프 행정부 하의 규제 거미줄이 사라지고, Khan/FTC 시대가 막을 내리며, 벨트웨이 내에서 더욱 강력한 AI 이니셔티브가 진행되는 상황 속에서 빅테크와 테슬라를 위한 이상적인 기반이 2025년 이후로 마련되었기 때문입니다. 우리는 AI 혁명과 향후 3년 동안 2조 달러 이상의 추가 AI 자본 지출을 기반으로 기술 주식이 2025년에도 강세를 보일 것으로 믿습니다. 

 

2025년에는 연준 우려, 중국 관세 게임, 과도한 밸류에이션에 대한 우려와 같은 불안정한 순간들이 있을 수 있지만, 이러한 상황이 기술 테마와 주요 기업을 소유할 기회를 만들어 줄 것입니다. 이는 지난 2년간 우리의 핵심 투자 전략이었습니다.

 

2025년 AI 혁명을 이끄는 상위 10대 기술 승자

 

1. 엔비디아 (Nvidia)  

2. 마이크로소프트 (Microsoft)  

3. 팔란티어 (Palantir)  

4. 테슬라 (Tesla)  

5. 구글 (Google)  

6. 애플 (Apple)  

7. 몽고DB (MongoDB)  

8. 페가시스템즈 (Pegasystems)  

9. 스노우플레이크 (Snowflake)  

10. 세일즈포스 (Salesforce)

 

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젠슨 황, AI 다음 물결 밝힌다…8년만의 CES 기조연설

엔비디아는 매년 차세대 GPU를 업그레이드하고 있음

 

젠슨 황 CEO는 ‘블랙웰’에 이어 

2025년 ‘블랙웰 울트라’

2026년 ‘루빈’ 발표할 계획을 언급

 

📌CES 2025에서 차세대 GPU가 공개될 것으로 전망

 

AI를 비롯해 로봇·자율주행차·스마트 공장 등 광범위한 분야 언급

 

휴머노이드 로봇용 소형 컴퓨터 

 

‘젯슨 토르(Jetson Thor)’를 2025년 상반기 중 출시할 예정

 

https://n.news.naver.com/mnews/article/003/0012990195

젠슨 황, AI 다음 물결 밝힌다…8년만의 CES 기조연설

 

 

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엔비디아 플랫폼별 데이터센터 매출

 

Nvidia가 데이터센터 AI 기업으로 빠르게 전환하고 있는 모습은 세그먼트 및 부문별 관점에서 확인할 수 있습니다.

 

사업을 세분화하는 것은 다른 제품 영역을 관리하는 유용한 방법이지만, 이는 비슷한 규모일 때만 효과적입니다. 현재의 세그먼트 및 부문별 분할은 몇 년 전에는 합리적이었지만, 이제는 변경이 필요할 가능성이 높습니다. 그래픽 세그먼트와 비데이터센터 부문은 여전히 2022년 2분기의 최고 기록 수준으로 복귀하려 고군분투하고 있는 반면, 데이터센터 사업은 폭발적인 성장을 보이고 있습니다. 현재 전체 매출의 84% 이상을 차지하며, 이 데이터센터 매출은 더 이상 반도체 부품 매출이 아니라 시스템 매출로 구성되어 있습니다.

 

네트워킹 매출은 정체 상태지만 Nvidia는 이 사업이 여전히 성장 중이며 다소 불규칙적이라고 주장합니다. 향후 몇 분기는 이러한 주장이 사실인지 확인하는 데 도움이 될 것입니다.

 

시스템 관점에서 H100은 데이터센터 사업을 지배하며 전체 매출의 약 75%를 차지합니다. Ampere A100 시스템은 AI 지배력으로 가는 디딤돌 역할을 성공적으로 수행했으며 이제 수명을 다해가고 있습니다.

 

흥미롭게도, 중국 규제를 통과하기 위해 다운그레이드된 H20 시스템은 엄청난 성공을 거두고 있습니다. 분기 대비 50% 성장률을 기록하며, Nvidia의 가장 성공적인 제품으로 자리 잡았습니다.

 

 

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AI 반도체 시장에 대한 Dylan Patel의 전략적 통찰  

 

주요 전략적 통찰  

1. NVIDIA의 지배력 (AI 작업 부하의 70~98%)  

   - 우수한 소프트웨어 역량: 반도체 기업 중 독보적  

   - 최고 수준의 하드웨어 혁신 및 신속한 출시  

   - 첨단 네트워킹 기술: Mellanox 인수로 확보  

 

2. AI 컴퓨팅 트렌드: 추론 시점(reasoning)으로 이동  

   - 기존 추론보다 10~50배 더 높은 연산 능력 필요  

   - 모델이 최종 출력을 생성하기 전 수천 개의 내부 토큰을 생성  

   - 이는 GPU와 메모리에 대한 수요를 더욱 증대  

 

3. 메모리의 중요성 증가  

   - HBM(고대역폭 메모리): 현재 NVIDIA에서 가장 비싼 구성 요소로, TSMC 생산비를 초과  

   - 컨텍스트 길이 확장으로 인해 메모리 수요가 GPU 연산 수요보다 더 빠르게 증가  

   - SK하이닉스가 HBM 시장을 주도하며, 삼성전자는 경쟁에 어려움을 겪고 있음  

 

 

주요 시장 및 경쟁 통찰  

1. 하이퍼스케일 데이터센터 확대: 2025년까지 지속  

   - Meta, Microsoft, Amazon, Google이 수 기가와트 규모의 데이터센터를 건설 중  

   - AI 인프라에 투자하며 FCF을 거의 0에 가깝게 유지  

   - 칩 공급뿐 아니라 데이터센터 전력 및 공간이 핵심 제약 조건으로 부상  

 

2. 경쟁사 현황  

   - AMD: 강력한 실리콘 엔지니어링 역량, 그러나 소프트웨어 경쟁력 약점  

   - Google TPU: 기술적으로 경쟁력 있지만, Google 외 상업적 성공은 제한적  

   - Amazon Tranium: "Amazon Basics TPU"로 비용 효율성 강점, 특히 메모리 대역폭 대비 비용 면에서 우수  

 

3. 시장 전망  

   - 2025년까지 강력한 성장 기대  

   - 2026년은 "결정적 해(Reckoning Year)"가 될 가능성, 모델 개선 여부에 따라 시장 판도 결정  

   - 80개 클라우드 제공 업체에서 5~10개로 통합 가능성  

   - 모델 개선이 실제 수익으로 이어지는지가 성공 여부의 핵심  

 

주요 발언 요약

1. 확장(scale) 및 하이퍼스케일 투자  

   - "확장이 끝났다면 왜 마크 저커버그가 루이지애나에 2기가와트 데이터센터를 짓고 있을까? 왜 Amazon, Google, Microsoft는 수 기가와트 규모의 데이터센터를 짓고 수십억 달러를 들여 광섬유를 연결할까? 확장이 끝났다는 서사는 그들이 어디에 돈을 쓰고 있는지를 보면 설득력을 잃는다."

 

2. 추론 시점(reasoning) 비용  

   - "추론 작업에서는 모델이 많은 결과를 생성하고, 최종 답변은 그중 일부일 뿐이다... 단순한 작업 하나가 수천 개의 토큰을 생성하고, 비용은 토큰당 지불된다. 이를 AI 모델로 하면 중간에서 10,000개의 토큰이 필요하다."

 

3. 미래 전망  

   - "내년 NVIDIA의 성장률은 놀라울 것이며, 전체 부품 공급망을 끌어올릴 것이다. 2026년이 되면 '결정적 해'가 올 것이다. 사람들이 계속해서 이렇게 소비할 것인지, 모델이 계속 더 나아질지가 관건이다."

 

https://youtu.be/QVcSBHhcFbg?si=Ee5SdXu95O_-sXIq

 

 

 

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BofA, 엔비디아에 대해 매수 의견 유지 - 섹터 내 탑픽, 목표주가 $190

 

CES가 1월 6일부터 시작되며, NVDA의 CEO가 키노트 및 기타 이벤트에 참여할 예정임에 따라, 당사의 섹터 내 탑픽인 엔비디아에 대해 매수 의견을 유지합니다. 

 

CES에서 발표될 주요 테마들이 이미 언론에 언급되었지만, 우리는 여전히 CES가 엔비디아의 플랫폼 지배력과 고성장 시장에서의 기회를 재확인하는 긍정적인 촉매제로 작용할 것으로 보고 있습니다. 

 

특히, 다음과 같은 업데이트를 기대합니다:

 

1. 로보틱스 전략(Jetson Thor): 실리콘에서 소프트웨어까지 포함하는 전략과 '물리적 AI(Physical AI)' 테마의 부상.

 

2. RTX 50xx 시리즈 출시: '신경 렌더링(neural rendering)' 기능이 강화된 Blackwell 기반 PC 게임용 그래픽 카드와 더 빠른 GDDR7 메모리 탑재.

 

3. AI PC 진입 가능성: 파트너십을 통한 진입 가능성 또는 독립적인 PC CPU 출시 가능성(가능성은 낮음).

 

4. 데이터 센터 관련 업데이트:

-현재 세대 Blackwell(GB200, B200) 현황.

-하반기 업그레이드된 Blackwell 변종(GB300, B300): 더 많은 메모리(12스택 HBM 3E를 사용한 288GB)를 통해 AI 추론의 정확도 향상.

-차세대 Rubin(2026년 예상 출시)에 대한 티저 공개.

 

이러한 요소들은 Nvidia의 지속적인 플랫폼 리더십과 시장 기회를 뒷받침할 것으로 보입니다.