Morgan Stanley Research에 따르면 NVIDIA는 160억 달러의 R&D 지출로 4~5년의 개발 주기를 유지할 수 있다.

Morgan Stanley Research에 따르면 NVIDIA는 160억 달러의 R&D 지출로 4~5년의 개발 주기를 유지할 수 있다.

이 기사는 투자 조언을 구성하지 않습니다.저자는 현재 여기에 언급된 주식에 대한 포지션을 가지고 있지 않습니다.

ASIC 딜레마: NVIDIA의 지배력에 대한 도전

맞춤형 AI 전용 ASIC이 등장하면서 전문가들은 GPU 시장에서 NVIDIA의 강점을 무너뜨릴 수 있는 잠재력을 면밀히 살펴보고 있습니다. ASIC에 대한 관심이 높아지고 있지만 Morgan Stanley Research의 최근 통찰력에 따르면 이러한 맞춤형 칩은 NVIDIA의 시장 성공에 큰 위협이 되지 않는다고 합니다.

시장 개요: NVIDIA 대 AI ASIC

Morgan Stanley Research는 광범위한 분석에서 NVIDIA가 좋은 위치에 있다고 강조하며 현재 시장 데이터로 주장을 강화합니다. NVIDIA는 약 3조 달러의 인상적인 시가총액을 유지하고 있으며 분기 매출은 약 320억 달러입니다.반면 Broadcom은 분기 매출이 32억 달러에 불과하지만 시가총액은 약 1조 1, 000억 달러입니다.

이 연구는 투자 수준의 현저한 차이를 강조하며, ASIC 개발의 상대적 저렴성(일반적으로 10억 달러 미만)을 지적합니다.이와는 대조적으로 NVIDIA는 올해 연구 개발에 약 160억 달러를 할당할 계획입니다.

“… NVIDIA는 올해만 R&D에 약 160억 달러를 투자할 예정입니다.이 자금으로 NVIDIA는 3개의 설계팀을 순차적으로 운영하여 4~5년의 개발 주기를 유지할 수 있습니다.각 팀은 18~24개월의 아키텍처 주기를 가지고 있으며, 5년 동안 혁신을 제공합니다.또한, 랙 규모와 클러스터 규모 성능을 높이기 위해 상호 연결 기술에 수십억 달러를 투자합니다…”

ASIC과 NVIDIA의 GPU 효율성 이해

Google의 Tensor Processing Unit(TPU)과 같은 ASIC은 상당한 사용자 정의를 제공하지만 Morgan Stanley는 대부분의 대규모 AI 교육 및 추론 작업이 현재 이 높은 수준의 사용자 정의를 요구하지 않는다고 주장합니다. NVIDIA는 변압기 모델을 위해 GPU 아키텍처를 계속 완성하여 최적화에서 경쟁 우위를 유지하고 있습니다.

비용 고려 사항도 ASIC 채택의 주요 요인으로 떠오른다.맞춤형 ASIC은 3, 000달러에 구입할 수 있는 반면 NVIDIA의 H100 칩은 20, 000달러 정도에 판매된다.그러나 이러한 초기 비용 비교는 ASIC 배포와 관련된 추가 비용을 간과한다.

예를 들어, ASIC 클러스터는 프리미엄 광 연결 기술을 도입하기 때문에 비용이 더 많이 드는 반면, NVIDIA는 72개 GPU 아키텍처에서 더 비용 효율적인 구리 기반 NVLINK 시스템을 사용합니다.

NVIDIA의 타의 추종을 불허하는 구매력은 회사가 고대역폭 메모리(HBM) 칩에 대해 유리한 가격을 협상할 수 있게 해줍니다. Morgan Stanley의 조사는 다음을 확인합니다.

“CoWoS에도 동일하게 적용됩니다.많은 ASIC이 더 큰 스택을 가진 더 작은 다이를 사용하기 때문에 CoWoS 비용은 NVIDIA보다 더 높을 수 있습니다.물론 NVIDIA의 웨이퍼 비용은 레티클 제한 다이로 인해 더 높을 수 있지만 전반적으로 Nvidia는 뛰어난 가치를 제공합니다.”

총 소유 비용(TCO) 역설

Morgan Stanley는 ASIC의 총 소유 비용(TCO)에서 ‘소프트웨어 개발자 시간’을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다. NVIDIA의 CUDA(Compute Unified Device Architecture) SDK는 뚜렷한 이점을 제공하여 사용자에게 보다 효율적인 소프트웨어 개발 환경을 제공합니다.

미래를 내다보며: 시장 동향과 예측

Morgan Stanley에 따르면, NVIDIA와 AMD는 모두 올해, 특히 하반기에 ASIC 경쟁사를 앞지를 것으로 예상됩니다.이 회사는 AMD의 생태계에 대한 광범위한 투자와 최근 AI 소프트웨어 기업 인수를 강조하여 시장 입지를 강화했습니다.

“AMD의 생태계 전반에 걸친 투자 규모는 ASIC 공급업체의 규모를 훨씬 초과하는 경향이 있습니다.올해 AMD는 AI 소프트웨어 자산을 두 번 인수했습니다.그 중 하나인 ZT Systems 인수는 주요 서버 ODM을 인수하고, ODM 사업을 매각하는 동시에 랙 및 클러스터 규모 컴퓨팅과 관련된 핵심 엔지니어링 인재를 유지하는 것이었습니다…”

더 광범위한 시장 맥락에서, 상업용 실리콘은 2024년에 90%의 공간을 지배했고, NVIDIA는 칩 기반 수익에서 980억 달러로 상당히 선두를 달렸습니다.반대로, 맞춤형 ASIC은 10%에 불과했으며, 주로 Broadcom의 80억 달러 수익에 의해 주도되었습니다.

“올해는 상업용 제품의 90% 점유율이 약간 증가할 것으로 예상합니다.”

Morgan Stanley는 또한 ASIC 공급업체의 잠재적 취약성을 지적하며, Google이나 Amazon과 같은 단일 클라이언트에 대한 종속성이 성장을 방해할 수 있다고 언급했습니다.구체적으로 NVIDIA는 2025년에 TPU를 50%~100% 앞지를 것으로 예상됩니다.

장기 예측에 따르면 AI ASIC의 전체 주소 가능 시장(TAM)은 2024년 120억 달러에서 2027년 약 300억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.이는 많은 분석가가 예상하는 것보다 보수적인 추정치입니다.

“NVIDIA의 가장 큰 단기적 위험은 미국의 수출 통제로, AVGO에도 마찬가지로 문제가 됩니다.장기적으로 가장 큰 위험은 경쟁이 아니라 투자 둔화입니다.우리는 2026년 중반에 발생할 것으로 예상합니다.”

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