오픈 AI의 챗GPT로 촉발된 인공지능(AI) 혁명 덕분에 전세계 반도체 기업 가운데 최고의 시절을 구가하고 있는 엔비디아가 지난 20일(현지시각) 최근 분기 실적을 발표했다. 엔비디아는 이날 발표된 2025 회계연도 3분기에 새로운 기록을 달성했는데 매출이 전분기보다 94% 상승한 351억 달러(약 49조 3330억원)를 기록했다.

이 회사 가치가 언제까지 오를 것인지 예견하기 쉽지 않지만 중단기적인 전망과 관련해 젠슨 황 엔비디아의 최고경영자(CEO)의 분석에 주목할 필요가 있다.

그는 자사가 이익을 얻을 변화 추세가 최소한 수년간 이어질 것으로 전망했다. 시장의 엔비디아주 기대치가 너무나도 높아져 있는 가운데 젠슨황 CEO 본인의 분석에도 귀기울일 필요가 있어 보인다. 물론 경쟁사가 계속 늘어나고 있어 엔비디아의 성장세가 어디까지 이어질지 장담하긴 어렵지만 쿠다 기반 생태계와 80%의 시장지배력을 깨기는 쉽지 않아 보이는 것도 사실이다.

황에 따르면 엔비디아는 아직 장기적으로 더 많은 성장을 이끌어 낼 2가지 근본적인 발전의 시작에 불과한 단계에 있다.

그는 어닝콜에서 “우리 사업의 엄청난 성장은 전세계가 엔비디아 컴퓨팅 도입을 이끄는 두 가지 근본적인 추세에 의해 촉진되고 있다”라고 말했다.

최소 2027년까지 엔비디아 성장세 전망과 예상 수치까지 나오고 있는 가운데 디코더가 정리한 그의 어닝콜 발언에 주목해 본다. S&P 마켓 인텔리전스가 전망한 오는 2027년까지의 엔비디아 매출, 영억이익, 순익 전망치, EPS 그래프도 함께 소개한다.

글로벌 IT인프라의 현대화

첫 번째는 글로벌 IT 인프라의 현대화이다. 황은 전례없는 규모의 변화(transformation)가 있을 것으로 예상한다. 즉, 전 세계의 수조 달러(수천조원) 규모의 기존 CPU 기반 IT 인프라가 머신 러닝과 AI를 지원하도록 현대화되고 있다.

황은 “컴퓨팅 스택은 재창조를 거치고 있으며 코딩에서 머신 러닝으로, CPU에서 코드를 실행하는 것으로부터 GPU에서 신경망을 처리하는 것으로 플랫폼이 전환되고 있다”고 말했다.

젠슨 황은 전 세계 회사가 데이터 센터를 개조함에 따라 이러한 변화에는 수년이 걸릴 것으로 예상한다. 그는 “1조 달러(1400조원) 규모의 기존 데이터 센터 인프라 설치 기반이 소프트웨어 2.0을 위해 재구축되고 있으며 이는 머신 러닝을 적용해 AI를 생성한다”고 말했다.

‘디지털 인텔리전스’를 위한 AI 팩토리

황에 따르면 두 번째 근본적인 추세는 24시간 내내 가동되는 ‘AI 팩토리’에서 디지털 인텔리전스를 생산하는 것이다.

그는 “AI 시대가 본격화됐다. 생성 AI는 새로운 소프트웨어 기능일 뿐만 아니라 AI 팩토리가 디지털 인텔리전스를 제조하는 새로운 산업이며, 수조 달러 규모의 AI 산업을 창출할 수 있는 새로운 산업 혁명이다”라고 말했다.

엔비디아의 호퍼 및 블랙웰 아키텍처는 옴니버스 같은 플랫폼과 함께 이러한 발전에서 핵심 역할을 한다.

엔비디아에 따르면 호퍼 칩 수요는 “예외적”이며, H200 칩 매출은 전분기 대비 2배 이상 증가했다. 블랙웰은 대량 생산 중이며 수요가 공급을 훨씬 초과한다.

황은 엄청난 수요의 원인에 대해 다음과 같은 몇 가지 요인을 꼽았다.

그는 “1년 전보다 지금은 기초 모델(파운데이션 모델) 제작자가 더 많다. 사전 학습 및 사후 학습의 컴퓨팅 규모는 기하급수적으로 계속 증가하고 있다. 그 어느 때보다 많은 AI 기반 스타트업이 있으며 성공적인 추론 서비스의 수가 증가하고 있다. 게다가 오픈AI의 ‘o1’이 도입되면서 ‘테스트 시간 스케일링’이라는 새로운 스케일링 법칙이 등장했다. (오픈AI o1은 다른 오픈AI GPT 모델과 마찬가지로 질문에 답하고, 내용을 요약하고, 새로운 내용을 생성하는 등 많은 작업을 수행할 수 있다.)이 모든 것이 많은 컴퓨팅을 소모한다”고 말했다.

클라우드 공급업체 외에 새로운 소버린 AI’ 시장이 등장

주요 클라우드 공급업체를 넘어 ‘소버린AI’라는 새로운 시장이 등장하고 있다.

즉, 국가와 지역은 지역 요구 사항을 충족하기 위해 독립적인 AI 인프라를 구축하고 있다. 엔비디아에 따르면 인도는 연말까지 엔비디아 GPU 수를 10배로 늘릴 계획이다. 일본은 소프트뱅크와 함께 엔비디아의 DGX 블랙웰을 기반으로 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나를 구축하고 있다. 황은 유럽 국가들도 지역 클라우드와 AI 팩토리를 개발하고 있다고 말했다.

(*소버린 AI는 한 국가의 제도, 문화, 역사, 가치관을 이해하는 AI다. 전세계가 특정 AI에 의존할 경우 문화와 가치관이 종속될 수 있다는 위기감에 따른 것이다.)

오픈AI의 o1 모델이 새로운 스케일링 차원을 보여줌

엔비디아는 또한 포스트 트레이닝 또는 테스트 타임 스케일링과 같은 새로운 최적화 기술의 혜택을 받고 있으며, 이는 컴퓨팅 파워에 대한 수요를 더욱 증가시킨다.

테스트 타임 스케일링은 가동시간 동안 추가 리소스를 사용해 실시간으로 더 스마트한 답변을 제공한다. 오픈AI는 이 기술을 새로운 o1 모델에 사용한다. (*시간 스케일링은 시간 매개변수에 양을 곱해 시간적으로 신호를 확장 또는 압축한다.)

황은 이것이 “질문에 답하기 전에 머릿속에서 생각하는 것과 비슷하다. 그리고 그 결과로 인프라에 대한 수요가 정말 엄청나다”고 말했다.

황에 따르면 이러한 추세는 새로운 차원의 확장성을 만들어내는 반면, 트레이닝 파운데이션 모델의 확장성은 그대로 유지된다.

그는 “알다시피 이것은 기본적인 물리 법칙이 아니라 경험적 법칙이다. 하지만 증거에 따르면 확장은 계속된다. 하지만 우리가 배우고 있는 것은 그것만으로는 충분하지 않다는 것이다. 이제 두 가지 다른 확장 방법을 발견했다”고 말했다.

이 성명에서 황은 트레이닝 스케일링이 한계에 도달했다는 최근 보고서에 대해서도 언급했다.

이는 특히 엔비디아에 영향을 미칠 수 있는데, 이 회사는 AI 트레이닝에서도 확실한 시장 리더이기 때문이다. 그러나 AI 추론 부문에서는 비록 아직 젊긴 하지만 훨씬 더 많은 경쟁자들이 있다.

과연 엔비디아가 구글, MS,오픈AI와 즐비한 AI 칩 스타트업들 사이에서 젠슨황의 분석처럼 안정적으로 최소 수년간 성장세를 유지해 나갈수 있을지 지켜 볼 일이다.