엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 4분기 실적 발표에서 AI 산업에서의 입지를 재확인하고 기술의 미래 성장에 대한 월스트리트의 불안을 진정시키려고 힘썼다고 야후 파이낸스가 28일 보도했다. NVIDIA 주식은 26일 실적 발표 전까지 연간 7% 이상 하락했으며, 이는 투자자와 애널리스트들이 빅 테크 기업들의 지속적인 AI 지출에 대한 의문을 제기했기 때문이다. 이러한 의심이 지속되며 목요일 종가 기준으로 주가는 8% 하락했다.
딥시크의 AI 모델 엔비디아 위협 요소
주요 우려는 DeepSeek의 AI 모델 등장으로 개발자들이 NVIDIA의 고가 칩인 블랙웰(Blackwell) GPU를 사용할 필요가 없어질 수 있다는 점과, 아마존(AMZN)과 구글(GOOG, GOOGL) 같은 NVIDIA 고객들이 개발한 맞춤형 칩이 회사의 장기적인 건강을 위협할 수 있다는 점이었다.
황 CEO는 실적 발표에서 오프닝 리마크를 생략하고, 대신 애널리스트들의 질문에 답변하며 DeepSeek과 같은 모델이 이전 모델보다 더 많은 전력을 필요로 할 것임을 설명하며 마무리했다. DeepSeek이 1월에 R-1 모델을 출시했을 때, 이는 AI 관련 주식에 큰 타격을 입혔다. 이는 DeepSeek이 OpenAI의 플랫폼과 경쟁하는 소프트웨어를 NVIDIA의 H20 칩을 사용해 개발했다고 밝혔기 때문이다. H20 칩은 NVIDIA의 블랙웰 칩보다 훨씬 성능이 낮아, NVIDIA가 실존적 위기에 직면했는지에 대한 의문을 제기했다. 결국, 더 저렴한 칩으로 AI 플랫폼을 만들 수 있다면, 왜 NVIDIA의 고가 칩에 수십억 달러를 써야 할까?
그러나 황 CEO는 DeepSeek의 모델과 같은 모델들이 더 강력한 AI 칩을 사용할 때 더 나은 응답을 제공하기 때문에, NVIDIA가 계속해서 이점을 누릴 것이라고 설명했다. “모델이 더 많이 생각할수록 답변은 더 똑똑해진다. OpenAI, Grok 3, DeepSeek-R1과 같은 모델은 추론 시간 스케일링을 적용하는 추론 모델이다. 추론 모델은 100배 더 많은 컴퓨팅 자원을 소비할 수 있다. 미래의 추론 모델은 훨씬 더 많은 컴퓨팅 자원을 소비할 것이다”라고 황 CEO는 말했다.
또한, 황 CEO는 DeepSeek과 같은 모델들이 AI 애플리케이션을 실행하는 과정인 추론(inferencing)에 대한 수요를 주도하고 있다고 설명했다. AI 모델을 훈련시키는 데는 엄청난 양의 전력과 성능이 필요하다. 하지만 추론이 AI 시스템의 주요 사용 사례가 되면서, 월스트리트 투자자들은 NVIDIA 고객들이 더 저렴하고 성능이 낮은 칩을 선택할지에 대한 의문을 제기했다. 그러나 황 CEO는 DeepSeek의 모델과 같은 모델들이 추론에도 상당한 전력이 필요함을 보여준다고 주장했다.
ASIC과 소비자 AI로의 이동
DeepSeek에 대한 언급 외에도, 황 CEO는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)이 산업에 미치는 영향과 NVIDIA에 대한 의미에 대해서도 언급했다. ASIC은 특정 애플리케이션을 위해 설계된 칩으로, 구글은 자사의 Gemini AI 플랫폼을 훈련시키기 위해 ASIC인 텐서 처리 장치(Tensor Processing Unit)를 사용했다.
황 CEO의 평가에 따르면, NVIDIA의 칩은 ASIC보다 와트당 2배에서 8배 더 나은 성능을 제공하며, 다양한 AI 애플리케이션에 사용될 수 있다. 이는 NVIDIA 칩이 범용 컴퓨팅을 위해 설계되었고, 고객들이 의존할 수 있는 큰 소프트웨어 생태계를 가지고 있기 때문이다. “우리가 잘하는 이유, 승리하는 이유는 여러 가지가 있다”라고 황 CEO는 말했다.
또한, CEO는 ASIC이 만들어졌다고 해서 반드시 배포되는 것은 아니라고 설명했다. “많은 칩이 만들어지지만, 때가 되면 비즈니스 결정을 내려야 한다. 그 비즈니스 결정은 제한된 AI 팩토리에 새로운 엔진, 새로운 프로세서를 배포하는 것에 관한 것이다”라고 그는 설명했다.
ASIC을 넘어서
ASIC 외에도, 황 CEO는 클라우드 서비스 제공업체(CSP)에 대한 NVIDIA의 높은 의존도를 넘어 성장할 수 있는지에 대한 더 큰 문제를 언급했다. 현재 CSP는 NVIDIA 데이터 센터 매출의 50%를 차지한다. 만약 이러한 고객들이 자체 ASIC을 개발하고 이를 의존하게 된다면, NVIDIA는 주요 수익원을 잃을 위험에 처하게 된다.
그러나 황 CEO는 회사 앞에 더 많은 선택지가 있다고 말했다. “우리는 소비자 AI와 검색, 그리고 소비자 생성 AI, 광고, 추천 시스템 등을 아직 막 시작했다. 다음 물결이 오고 있다”라고 그는 설명했다. “기업을 위한 에이전트 AI, 로봇을 위한 물리적 AI, 주권 AI 등이 이제 막 시작되었고, 우리는 이러한 분야에서 큰 활동이 일어나는 것을 볼 수 있다. 이들은 모두 일어날 것이다”라고 황 CEO는 덧붙였다.
결론적으로, NVIDIA는 아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트를 위한 전력 공급원 이상의 칩 사용 사례를 보고 있다. 다음으로, 회사는 3월 18일 GTC 컨퍼런스를 개최할 예정이며, 이곳에서 블랙웰 울트라 칩을 출시하고 차세대 베라 루빈(Vera Rubin) 프로세서에 대한 세부 정보를 제공할 것으로 예상된다.