[월텍남] 메타의 Google TPU 구매 뉴스로 떨어진 Nvidia 주가를 기술적으로 분석

이 영상은 메타의 Google TPU 구매 뉴스로 떨어진 Nvidia 주가를 기술적으로 분석한 내용입니다. AI 칩 경쟁 구도의 오해를 풀어주는 핵심 자료입니다.

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시장의 오해: 메타의 TPU 구매

뉴스: 메타가 구글의 TPU를 구매하기로 발표 → Nvidia 주가 하루 중 7% 급락youtube​

시장의 해석: "Nvidia의 시대가 끝나는 건 아닐까?"

실제 의미: TPU 설계 담당자(Amir Yazdanbakhsh, 구글 딥마인드 머신러닝 담당)의 트위터: "시장은 하드웨어와 수요에 대해 얼마나 무지한지 보여준다"youtube​

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빅테크의 자체칩 개발 현황

모두 Nvidia를 벗어나려다 실패

기업                                              자체칩                                       현황

Tesla	Dojo칩	개발 거의 중단
Meta	MTR칩	개발 중단
Microsoft	Athena칩	열심히 개발하지 않음
AWS	자체칩	진행 중 (현황 불명확)

이유: 직접 써보니 Nvidia GPU만큼 효율이 안 난다youtube​

왜 계속 Nvidia를 벗어나려 하는가?

Nvidia는 현재 AI 시장의 90% 점유율을 가진 절대 독점 기업입니다. 빅테크 입장에서는 "통행세(Nvidia 텍스)"를 벗어나야 한다는 압박감이 있습니다.youtube​

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핵심: Nvidia의 압도적 우위

1. 가성비(TCO: Total Cost of Ownership)

단순 칩 가격이 아니라, 데이터센터 전체 운영 비용 기준 비교:

칩가성비(TFLOPS/달러)

Nvidia H100	9.1 (압도적)
Google V6	2.5
Google V7 (추정)	~4.0

결론: Nvidia는 "가격이 3배 비싼데도 가성비가 9배 우수"youtube​

2. 성능 스펙 비교 (H100 vs Google V6)

항목                                     H100                                             Google V6

메모리	288GB	32GB (9배 차이)
대역폭	높음	낮음 (5배 차이)
AI 연산 성능	20 PETAFLOPS	900 TERAFLOPS (10배+ 차이)

 

주의: 정확한 비교는 어렵지만, 최소 10배 이상의 성능 격차youtube​

3. 매출 효율성

GPU당 렌트비 대비 발생 매출:

• Nvidia H100: $7.5/달러 매출
• Google V6: $2.0/달러 매출

더 효율적인 선택지는 당연히 Nvidiayoutube​

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Google이 TPU를 개발해도 Nvidia는 여전히 필수

구글도 Nvidia GPU를 계속 사용 중 : 학습과 추론은 다름.

사실: 구글의 Gemini 3.0 모델은:

• 학습: TPU로 수행
• 추론: TPU + GPU로도 병행youtube​

즉, 외부 클라우드 고객은 모두 Nvidia GPU를 사용

젠슨 황(Nvidia CEO)의 입장

최근 화를 낸 이유:

• "우리가 잘하면 '버블'이라고 떨어지고"
• "우리가 못하면 'AI 별 거 아닐 수 있다'고 떨어진다"youtube​

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데이터센터의 핵심: 연결 기술

칩 자체의 성능보다 더 중요한 것은 데이터센터 전체 아키텍처입니다.

Nvidia의 연결 기술 스택:youtube​

1. NVLink: 여러 GPU를 하나의 거대 GPU로 통합 (Scale-up)
2. Infiniband: GPU들 간 연결 (렉 연결)
3. Ethernet: 다층 연결
4. Spectrum XGS: 데이터센터 간 연결 (Scale-across)

결과: 개별 칩 성능은 비슷해도, 데이터센터 전체 성능은 Nvidia가 압도적

현실: Stargate, xAI 같은 대규모 데이터센터는 "당연히 Nvidia칩을 써야 효율이 좋음"youtube​

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기술 진화 속도: Nvidia vs Google 

Rubin칩 출시 (내년 상반기) : 전성비

• Blackwell 전성비: ~10 TFLOPS/W
• Rubin 전성비: 30 TFLOPS/W (3배 향상)youtube​

Google Ironwood (V7)

• 192GB HBM (메모리 증대)
• Peak Performance: 4,600 TFLOPS
• 마찬가지로 세대당 3배씩 향상youtube​

문제: 양쪽 모두 3배씩 향상되므로, 격차가 유지된다

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분석자의 결론

1. Nvidia 독점율은 하락할 것

• 90% → 60~70% 수준으로 낮아질 가능성
• 하지만 이는 나쁜 신호가 아님youtube​

2. AI 시장 자체가 연 50%+ 성장

• 최악의 경우 점유율이 50~60%로 떨어져도
• Nvidia의 성장률은 40% 이상 유지 가능youtube​

3. 현재 Nvidia 밸류에이션은 저렴

기업                                                      P/E Ratio                                                                                 5년 평균

Nvidia	25 (현재 최저)	40
Google	27 (높아짐)	~20

• Nvidia 성장률: 50%+
• Google 성장률: ~20%
• 성장률 대비 P/F 비율로 보면 Nvidia가 압도적으로 싸다youtube​

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가치투자자 관점의 시사점

단기 모멘텀 vs 장기 펀더멘털

분석자의 포지션:youtube​

• 어제 Nvidia 급락 시 Google 일부 매도 → Nvidia 추가 매수
• "모멘텀이 중요한 주식" = 6개월~1년 후를 봐야 함

투자 체크리스트

당신의 가치투자 원칙과 비교:

✓ 데이터 기반: TPU 개발자 증언, TCO 스펙, 성능 데이터 제시
✓ 내재 가치: 현재 P/F = 25는 5년 평균 40에서 역사적 저점
✓ 경쟁력 지속성: 연결 기술, R&D 속도로 보아 격차 유지 가능
⚠ 위험 요소: 규제(반독점), 경쟁사 추격 가능성은 존재

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거시 환경: 금리 인하 가능성

보너스 정보:

• 경기 둔화 신호: 소비 판매 ↓, 고용 냉각 (Job openings ratio 0.98)
• 생산자물가 ↓ = 소비자물가도 곧 하락 가능
• 12월 금리 인하 확률: 최근 83%까지 상승youtube​

시사점: 금리 인하 → 성장주(Nvidia) 선호도 ↑

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결론

"흔들렸지만, 왕자는 굳건하다"youtube
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시장이 과하게 반응했을 가능성이 높으며, 현재 주가 하락은 오히려 기회일 수 있다는 분석입니다.

1. https://www.youtube.com/watch?v=Z5yYRCNASLI