엔비디아 어떻게 시총 1위가 되었을까

최근 엔비디아가 시총 3.34조(달러) 약 4609조 원으로으로 1위가 되었다.  올해들어서만 180%의 상승률을 보였고, 1999년에 나스닥 증권 거래소에 상장한 이후 현재까지 약 600000% 상승을 달성했다.

 

시총 1위 달성

 

세계 시총 1위가 된 엔비디아는 아직까지 멈출 줄 모르고 전망은 아주 밝다. 이런 엔비디아를 움직이는 모멘텀은 무엇일까 그건 바로 역시 AI라고 할 수 있다. 

 

코로나 시절 22년 초까지는 비트코인 채굴과 관련해서 그래픽카드 가격이 상승하며 품귀 현상까지 나타나 주가에 반영이 되었다.

 

그러나 22년말 엔비디아의 운명이 바뀌는 혁신이 일어났다.

 

2022년 11월에 출시된 초거대 인공지능 모델 Chat GPT 

 AI가 전문가들이 아닌 우리들에게 직접적으로 와닿는 첫 AI 모델이라고 할 수 있었다. 많은 회사들이 Chat GPT에 영감을 받고 이 AI 시장이 커지는 계기가 되었다.

 

2023년 이후 엄청난 성장을 보여준다.

 

 

아래 그래프는 AI 시장의 성장 그래프이다. 2022년에서 2027년까지 연평균 32.65% 성장할 것으로 전망하고 있다.

(자료제공: 테크나비오)

 

AI랑 엔비디아랑 무슨 관계일지 궁금한 사람들이 있을 것이다. 답은 간단하다. 우리가 알고 있는 빅테크들의 생성형 AI들의 성능이 바로 엔비디아의 그래픽 카드에서 나오기 때문이다.

 

그래픽 카드에는 무엇이 있길래 AI 성능과 무슨 관련이 있는가 하면, 바로 그래픽 카드 중에서도 GPU가 크게 관련이 있다.

 

AI에 가장 중요한 것이 GPU

 

GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나기 때문에 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산이 필요한 AI 작업에 매우 유리하다. 조금 더 자세히 알아보자.

 

GPU란 무엇인가?

• 원래는 그래픽 렌더링을 위한 하드웨어로 개발되었으나, 병렬 처리 능력이 뛰어나 다양한 연산 작업에 사용된다.
• GPU는 수천 개의 코어를 통해 동시에 많은 작업을 처리할 수 있어, 대규모 연산에 적합하다.

 

그렇다면 GPU를 AI에 적용해 보면?

• 딥러닝: 딥러닝 모델은 대규모 데이터와 복잡한 수학적 연산을 요구하는데, GPU의 병렬 처리 능력을 통해 이러한 연산을 빠르게 수행할 수 있게 된다.
• 학습 속도 향상: GPU는 CPU보다 훨씬 많은 연산을 동시에 수행할 수 있어, AI 모델 학습 속도를 크게 향상하며, 이는 특히 대규모 신경망을 학습시킬 때 유용하다.
• 분산 학습: 여러 GPU를 사용하여 모델을 병렬로 학습시키는 분산 학습 기법을 통해 대규모 데이터셋을 빠르게 처리할 수 있다.

 

정리해 보면,  GPU는 AI의 발전에 있어 핵심적인 역할을 하고 있다고 볼 수 있다.

특히 딥러닝 모델의 학습과 추론 과정에서 GPU의 병렬 처리 능력은 필수적이며, 이는 AI 기술이 다양한 산업에 걸쳐 널리 적용되는 데 기여하고 있다.

 

현재 엔비디아가 판매하고 있는 H100의 가격은 H100 가격은 출시 가는 3만 6000달러(약 4700만 원)였으나 중국 암시장에서는 300만 위안(약 5억 7000만 원)까지 올라갈 정도로 구하기가 어려웠다. 물론 중국은 미국에서 수출 금지를 했기 때문에 더 말도 안 되는 가격이긴 하다.

 

여기서 더 말도 안 되는 것은 24년 4분기에 나올 블랙웰이라는 신제품이다. 역시 기존 H100의 성능을 뛰어넘는 이 블랙웰 제품 가격은 개당 3만~4만 달러(약 4014만~5352만 원) 사이가 될 전망이다.

 

엔비디아는 2분기 컨퍼런스콜에서도 3분기 매출 가이던스를 160억 달러로 제시했으며, 이는 시장 예상치인 126억 달러를 크게 웃도는 수준이다. 

이렇게 될 수 있는 이유는 엔비디아가 시장 점유율을 90% 이상을 점유하고 있기 때문이다.

 

앞으로 이 점유율이 깨지지 않은 이상 엔비디아의 독점 및 독주는 계속될 헤정이며, 점점 커 저가는 AI 시장에서 시총이 어디까지 도달할지 궁금하다.