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'AI 전쟁' 1차전 승자 엔비디아, 주가 급락 이유는?

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엔비디아 주가 10% 급락...TSMC와 ASML 등 실적 발표에 업황 우려 원인
AI 둘러싼 경쟁 심화...칩 제조업체·클라우드 컴퓨팅 기업·스타트업 '3파전'

[휴스턴=뉴스핌] 고인원 특파원= 지난 19일(현지시간) 뉴욕 증시 반도체 대장주인 엔비디아의 주가가 10%나 급락하면서 투자자들은 패닉에 빠졌다.

지난 1년간 190%, 올해에만 60% 넘게 오른 만큼 회사의 주가가 조정을 받는 건 이상한 일이 아니지만, 실적 발표 등 주가를 크게 움직일 촉매가 없는 상황에서 10% 넘는 급락세를 보였다는 점이 투자자들 사이 의문을 자아냈다.

이날 엔비디아의 주가 하락 원인으로는 미국에서의 금리 인하 기대감 축소, TSMC와 ASML 등 반도체 관련주의 최근 실적 발표에 따른 업황 둔화 우려 등이 원인으로 지목됐다. 기대 이상의 분기 실적을 내놓았지만, TSMC는 반도체 시장에 대한 성장 전망을 하향 조정했고, ASML은 기대에 못 미친 신규 수주를 보고했다. 

이에 더해 배런스 등 일부 외신은 슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI)의 실적 발표 생략과 이로 인한 주가 하락이 엔비디아를 둘러싼 투자 심리에 영향을 줬다고 분석했다.

엔비디아 로고 [사진=블룸버그통신]

◆ TSMC, SMCI 등 가이던스 불안에 엔비디아 주가 급락...경쟁 심화가 '진짜 원인'

통상 SMCI는 분기 실적 발표 전에 예비 발표를 통해 실적 전망을 상향 조정해 왔는데, 오는 30일 실적 발표를 앞두고 예비 결과 발표를 생략하자 투자자들 사이 실적 우려가 불거졌다. 앞서 8개 분기 중 7번 SMCI는 매출 범위를 사전 공개했는데, 매출이 월가 예상에 부합했던 당시에만 예비 발표를 생략했다. 이에 1분기 SMCI의 실적도 기껏해야 기대에 부합한 수준일 것이라는 관측에 힘을 실렸고 회사의 주가는 23% 폭락했다. 

ASML이나 TSMC를 통해 알 수 있듯, AI 열풍을 타고 이들 기업의 주가가 폭등한 만큼 단순히 기대 이상의 실적만으로는 투자자들의 높아진 눈높이를 만족시키기 어려운 실정이다. 투자자들은 이미 지난 분기의 실적 뿐 아니라 앞으로 실적이 더 나아질 거라는 확신을 원하고 있다.

물론 이들 기업의 주가 하락이 엔비디아의 주가 조정을 유발한 촉매 역할을 했다고 볼 수는 있지만, 이것만으로 하루에 10%에 이르는 주가 하락을 설명할 수는 없다.

이와 관련해 배런스는 엔비디아가 AI 둘러싼 1차전에서 일단 승자로 부각했지만, 경쟁업체들이 빠르게 늘며 엔비디아가 시장 독점적 지위를 잃을 수 있다는 불안감이 주가 하락의 배경에 있다고 지적했다.

현재 엔비디아는 GPU(그래픽처리장치) 기반 AI 반도체 시장에서 90% 이상의 점유율을 차지하고 있지만, 어드밴스드 마이크로 디바이시스(AMD), 인텔 등 전통적인 반도체 회사들 뿐 아니라 마이크로소프트, 구글 등 굴지의 빅테크 기업들도 엔비디아보다 싸고 효율적인 AI 반도체 개발에 박차를 가하고 있다.

◆ AI 둘러싼 경쟁...칩 제조업체·클라우드 컴퓨팅 기업·스타트업 '3파전'

현재 엔비디아의 라이벌은 ①대형 칩 제조업체 ②클라우드 컴퓨팅 기업 ③벤처 지원을 받는 스타트업 세 그룹으로 나뉠 수 있다. 1조달러(한화 약 1379조원) 규모의 거대한 시장인 만큼 한 기업이 시장을 독점하는 건 사실상 불가능하다.

당장 가장 큰 경쟁자는 어드밴스드마이크로디바이스(AMD)와 인텔이다. AMD는 최신 칩 'MI300' 시리즈로 엔비디아 'H100'의 아성에 도전하고 나섰다. 아직은 H100이 성능 면에서 우세하다는 평가가 많지만, 많은 고객사가 엔비디아에만 의존하기를 원하지 않는 탓에 AMD의 시장 지배력을 점점 커질 것으로 예상된다.

리사 수 AMD 최고경영자(CEO) 역시 지난 4분기 실적 발표 당시 데이터 센터 AI 칩 매출 성장을 예고하며 "2024년 데이터센터 GPU의 매출이 35억달러를 돌파할 것으로 예상"했다.지난 3분기 내놨던 예상치인 20억달러에서 15억달러나 올려잡은 것이다.

인텔도 또 다른 위협이다. 인텔은 최근 신형 AI 칩인 '가우디3'를 공개하고 엔비디아의 H100보다 빠르면서 전력 효율이 높을 뿐 아니라 성능 면에서 엔비디아가 H100의 후속으로 공개 '블랙웰'(Blackwell)과도 어깨를 겨뤄볼 만하다고 밝혔다. 

엔비디아처럼 외부 판매가 목적은 아니지만 아마존, 알파벳(구글), 메타 플랫폼스, 마이크로소프트 등도 자체 AI 칩 개발에 나섰다. 반도체 시장에서 엔비디아의 경쟁자로 부각되지는 않겠지만 이들 주요 고객사 중 하나라는 점에서는 또 다른 위협 요인이다.

AI반도체 개발에 나선 기업들과 대표 제품들, 2024.04.23 koinwon@newspim.com

배런스에 따르면 2024년 회계연도 이들 4개 기업의 자본 지출 총액은 전년 대비 26% 이상 증가한 1780억달러(245조4620억원)에 달할 것으로 예상된다. 금융정보업체 팩트셋에 따르면 올해 마이크로소프트의 경우 자본지출(CAPEX)만 53% 늘어날 것으로 전망된다. 알파벳과 메타 역시 각각 31%, 26% 늘어날 것으로 전망됐다. 반도체 시장의 큰손인 이들 빅테크 기업들이 자체 맞춤형 AI 칩 개발에 성공할 경우 엔비디아의 매출도 그만큼 타격을 받게 되는 셈이다.

실적 발표를 앞두고 예민한 시기라는 점에서 엔비디아는 이 같은 기사 내용과 관련한 배런스의 코멘트 요청에 거부했지만, 젠슨 황 엔비디아 CEO 역시 앞서 3월 스탠포드대학교 강연에서 치열한 경쟁에 대해 언급한 바 있다.

황 CEO는 "우리는 지구상 그 누구보다 많은 경쟁을 하고 있다"면서 "경쟁업체와의 경쟁뿐 아니라 고객과의 경쟁도 치열하다"고 인정했다. 

AI 시장의 높은 성장성을 보고 뛰어든 수많은 스타트업도 잠재적 경쟁자들이다. 

그중 하나는 미국 실리콘 밸리 스타트업 세레브라스 시스템즈(Cerebras Systems)다. 세레브라스는 지난 3월 세계에서 가장 빠른 AI칩이라며  '웨이퍼 스케일 엔진3(이하 WSE-3)'을 공개했다. WSE-3에는 엔비디아  H100의 50배에 달하는 4조개의 트랜지스터가 탑재돼 있으며, 컴퓨팅 파워는 H100의 50배에 달하는 것으로 알려졌다.

회사 측은 자사의 신형 칩이 세계에서 가장 빠르다며, 메타의 '라마' 같은 대규모 언어모델(LLM)을 하루면 훈련할 수 있다고 밝혔다. 반면 엔비디아 AI 칩 기반 플랫폼에서는 같은 작업에 한 달이 걸린다는 설명이다. 다만 세레브라스는 해당 칩을 별도로 판매하지 않고 'CS-3'라는 슈퍼컴퓨터와 번들로 제공한다. 클라우드 공급업체와 같은 방식으로 시스템에 대한 엑세스 권한을 판매해 수익을 내는 방식이다.

이 외에도 AI 붐을 불러일으킨 주역인 오픈AI의 CEO 샘 올트먼이 AI 반도체 생산을 위한 네트워크 구축을 위해 최대 7조달러규모의 자금 조달을 추진하고 있다는 월스트리트저널(WSJ)의 보도가 나왔으며, 손정의 소프트뱅크그룹 회장 역시 엔비디아와 경쟁할 만한 AI반도체 기업을 설립하기 위해 1000억달러의 자금을 모집하고 있다고 블룸버그 통신이 앞서 보도하기도 했다. 

물론 첨단 AI 반도체 개발에 막대한 시간과 자금이 투입되는 만큼 이들이 당장 엔비디아를 위협할 제품을 들고 나오기는 힘들겠지만, 배런스는 1조달러 규모의 시장을 둘러싼 경쟁이 점점 치열해지며 엔비디아의 시장 지배력도 차츰 흔들릴 수 있다고 지적했다. 

한편 지난 19일 10% 급락했던 엔비디아의 주가는 22일에는 4.35% 오른 795.18달러에 장을 마감했다. 

koinwon@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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