다음 내용은 투자 조언을 구성하지 않습니다.저자는 여기에 언급된 주식에 대한 지분을 보유하지 않습니다.
NVIDIA의 Jensen Huang, 시장 과제 속에서 AI 비용 효율성 강조
최근 CNBC와의 인터뷰에서 NVIDIA CEO 젠슨 황은 자사 AI 칩의 높은 비용에 대해 언급하면서 초기 비용이 효율성 증가를 통해 장기적으로 상당한 비용 절감에 기여한다고 주장했습니다. GTC 컨퍼런스에서 새로운 GPU와 제품이 공개된 후, 황은 이러한 첨단 기술을 통해 사용자는 귀중한 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 수익화 가능한 토큰을 생성할 수 있다고 강조했습니다.
황의 발언은 NVIDIA가 1월 DeepSeek 매도 기간 동안 무려 6, 000억 달러에 가까운 시장 가치를 잃은 후에 나왔습니다.이 주가 폭락은 NVIDIA의 AI GPU에 대한 수요에 대한 우려가 커지면서 발생했으며, 특히 중국의 DeepSeek이 서구 기업에 비해 훨씬 적은 비용으로 최첨단 AI 모델을 훈련할 수 있는 역량을 강조한 후에 발생했습니다.투자자들이 NVIDIA의 제품 가격을 재고하면서 수요 감소에 대한 우려가 커졌습니다.
산업 전반의 AI 통합
인터뷰에서 황은 지난 1년 동안 AI의 혁신적인 진화에 대해 설명했습니다.그는 “1년 만에 AI를 더 좋게 만들었습니다.이제 더 똑똑해졌고 추론할 수 있습니다.”라고 말했습니다.그는 이러한 발전이 “거의 모든 산업과 회사”에서 볼 수 있다고 믿습니다.그는 기업이 점점 더 시스템에 AI를 통합하고 있으며 AI 인프라에 대한 투자가 증가하고 있다고 강조했습니다.
NVIDIA GPU의 높은 가격대에도 불구하고, Huang은 그 가치를 주장하며, 그것이 처리 시간을 상당히 절약할 수 있다고 강조했습니다.그는 “이러한 프로세서와 컴퓨터는 매우 비쌉니다.”라고 인정했지만, 그 비용은 그들이 제공하는 상당한 효율성으로 정당화된다고 주장했습니다.그는 “절약할 수 있는 양…그것이 줄이는 처리 시간은 엄청납니다.”라고 말했습니다.
AI와 로봇공학의 미래
황은 AI를 다양한 산업의 “기반”으로 보고 “우리가 삶에서 하는 모든 일은 지능에 의해 뒷받침된다”고 주장합니다.그는 NVIDIA가 “디지털 지능을 제조하기 위한 인프라”를 개발하는 최전선에 있으며, 여기에는 여러 GPU가 함께 작동하여 그가 “미래의 공장”이라고 묘사한 것을 만들 수 있는 혁신이 포함된다고 설명했습니다.
그는 또한 국내 제조 역량을 강화하기 위해 TSMC와 Foxconn과 같은 업계 리더와의 파트너십을 발표했습니다.미국의 칩 제한이 NVIDIA에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대해 질문을 받았을 때, 황은 우려를 무시하며 “AI는 주류가 되었고” 의료, 교육, 농업과 같은 분야에 필수적이라고 주장했습니다.그는 단기 관세 영향은 회사에 “의미가 없을 것”이라고 제안했습니다.
게다가 황은 AI 발전이 로봇 산업에 제공하는 엄청난 기회를 강조했습니다.그는 “마침내 AI를 만들 수 있는 기술이 도래했고, 데이터 센터에서 구축합니다.훈련이 완료되면 AI 두뇌를 물리적 로봇으로 디지털 방식으로 전송할 수 있습니다.”라고 말했습니다.그는 로봇 산업이 AI 인프라가 앞으로 나아갈 수 있는 가장 큰 기회 중 하나를 제공한다고 믿습니다.
인공지능에 대한 논의가 계속 진화함에 따라, 황의 통찰력은 현재 시장 과제에도 불구하고 NVIDIA가 미래 환경을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이라는 점을 강조합니다.
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