[김단테] 엔비디아 실적이 심상치 않다?

AI 버블에 대한 엔비디아의 대답이 느껴지는 발표.

고객들이 Blackwell 시스템을 확보하는데

대해 여전히 초조하고 조급해하고 있음.

블랙웰이 완전히 출시되면 비용을 개선할 수 있는 여지가 있어

Gross Margin은 다시 70% 중반대로 돌아갈 것.

장기적으로  AI Factory(데이터가 들어가면 지능이 나오는 공장)가

모든 기업의 필수 인프라가 될 것.

 

ASIC은 한계가 있음.

특정 모델만 지원하는 경우가 많아 유연성을 떨어뜨림.

엔비디아는 범용적임.

연간 2~4배 성능 향상하고 있는데 그 속도를 따라오기 어렵고

생태계 전체를 지원하는 SW 스택을 구축하는 것(CUDA)이 어려움.

 

AI는 미국만 하는 것이 아니라 글로벌 현상임.

(EU 2,000억 유로, 프랑스 1,000억 유로 AI 투자 계획 발표)

 

'데이터 센터' 매출에서 '엔터프라이즈의 매출' 성장 속도는 '하이퍼스케일러'와 비슷.

(= 고객 다양화)

- 금융, 제조, 헬스케어, 자동차 등 특정 산업에 속한 개별 기업들로

주로 내부 업무 프로세스 최적화, 특화된 AI 애플리케이션 개발을 위해 AI 인프라를 도입.

ex) 자동차 회사는 직원용 AI 도구와 차량의 자율주행, 그리고 공장의 로봇을 위한

피지컬 AI 모두에 투자하는 식.

 

추론 모델의 영향(Test-Time compute)으로 수요는 증가하고 있음.

ex) Open AI의 o1, o3 / Deepseek R1, Grok3 Big Think.

딥시크가 특히 더 중요한 것은 세계적인 추론 모델을 오픈 소스로 공개했다는 사실.

(거의 모든 AI 개발자들이 같은 기법을 사용하여 모델 성능을 확장하고 있음)

= 추론 모델은 100배 많은 컴퓨팅 자원을 소비할 것.

우리는 '추론 AI'와 '추론 시간 스케일링'의 시작점에 와있음.