군사용 시뮬레이션에서 시작된 GPU의 역사
당시 조종 방향에 따라 지형, 활주로, 적기의 움직임을 실시간으로 보여주기 위한 고속 연산 장치가 필요했고, 이는 중앙처리장치(CPU)의 계산 부담을 덜어주기 위한 별도 장치로 등장했습니다. 이후 GPU는 산업 설계 분야와 개인용 컴퓨터(PC) 그래픽, 3D 게임 시장으로 그 활용 범위를 넓혀가며 지속적으로 발전했습니다.
엔비디아의 GPU가 AI 산업의 핵심 인프라로 자리매김했으나 주가 횡보와 여러 대외 변수에 직면하며 새로운 성장 동력을 모색하고 있습니다.
당시 조종 방향에 따라 지형, 활주로, 적기의 움직임을 실시간으로 보여주기 위한 고속 연산 장치가 필요했고, 이는 중앙처리장치(CPU)의 계산 부담을 덜어주기 위한 별도 장치로 등장했습니다. 이후 GPU는 산업 설계 분야와 개인용 컴퓨터(PC) 그래픽, 3D 게임 시장으로 그 활용 범위를 넓혀가며 지속적으로 발전했습니다.
1990년대 3D 게임이 확산되면서 물체의 위치, 색, 빛, 그림자 등을 초당 수십 번씩 다시 계산해야 하는 반복적인 그래픽 연산 수요가 폭증했습니다. 엔비디아는 이 시장에 주목하여 1999년 주요 3D 그래픽 계산 기능을 하나의 칩에 통합한 '지포스 256'을 출시했으며, 이 제품을 'GPU(그래픽 처리 장치)'라고 명명하면서 GPU라는 용어를 대중화시켰습니다.
CPU는 복잡하고 다양한 유형의 작업을 효율적으로 처리하는 소수의 전문가와 같은 역할을 합니다. 반면 GPU는 비슷한 유형의 계산을 동시에 처리할 수 있는 수많은 일손과 유사한 구조를 가지고 있어, 3D 게임 그래픽처럼 반복적이고 병렬적인 연산이 필요한 작업에 특히 강력한 성능을 발휘합니다.
엔비디아가 GPU 시장의 강자가 된 핵심 요인 중 하나는 '쿠다(CUDA)' 개발입니다. 쿠다는 GPU를 게임 그래픽 처리 외의 일반적인 숫자 계산에도 활용할 수 있도록 만든 플랫폼으로, 그래픽 계산을 CPU에만 맡기지 않고 전문적으로 처리하는 별도의 반도체를 만들자는 판단에서 시작되었습니다. 2006년 발표되어 2007년 개발자들에게 공개된 쿠다는 GPU의 활용 범위를 의료, 석유 및 가스 탐사, 자동차 산업 등 다양한 분야로 확장시키며 GPU를 범용 계산 장치로 진화시켰습니다.
AI가 GPU를 필요로 하는 이유는 AI가 사진과 같은 데이터를 학습하는 방식에 있습니다. 컴퓨터에게 사진은 픽셀 단위의 숫자 덩어리로 인식되며, AI는 이러한 숫자 덩어리를 '신경망'이라는 구조를 통해 학습합니다. 이 신경망 학습 과정에서는 수많은 픽셀 데이터에 대한 반복적인 연산이 필수적으로 요구되며, GPU의 병렬 처리 능력은 이러한 대규모 연산을 효율적으로 수행하는 데 최적화되어 있어 AI 학습의 핵심 동력이 됩니다.
이는 시장의 기대치가 엔비디아의 실제 실적을 지속적으로 상회하는 상황 때문입니다. 또한, 주요 고객사들이 자체 AI 칩 개발에 나서면서 엔비디아에 대한 주문이 감소할 수 있다는 우려와 미·중 무역 갈등을 포함한 지정학적 리스크도 주가 정체에 영향을 미치고 있습니다.
엔비디아는 지난 10일 골드만삭스, 블랙록, KKR 등 월가 대형 금융 회사들과 손잡고 최대 500억 달러 규모의 AI 인프라 자금 조달망을 구축한다고 발표했습니다. 이는 미래의 AI 서비스 수익을 담보로 주택 담보 대출과 유사한 방식으로 자금을 조달하려는 시도로, 대규모 AI 인프라 구축에 필요한 자금을 효율적으로 확보할 기회로 평가되지만, 동시에 미래 수익 불확실성에 대한 리스크도 제기되고 있습니다.
엔비디아의 성장을 가로막는 주요 병목 현상으로는 HBM(고대역폭 메모리), 패키징, 전력 등 핵심 부품의 지속적인 부족 현상이 꼽힙니다. 또한, 미국 내 데이터 센터 건설 프로젝트가 지역 주민들의 반발에 부딪혀 지연되고 있으며, 다가오는 11월 선거를 앞두고 정치권에서도 건설 지연에 대한 압박이 가해질 가능성이 있어 엔비디아의 인프라 확장에 차질이 생길 우려가 있습니다.
일론 머스크의 스페이스X는 첫 실적 발표에서 앞으로 스페이스X의 모든 인공지능 및 컴퓨팅 서비스 인프라를 오직 엔비디아의 시스템만으로 구축할 것이라고 밝혔습니다. 스페이스X는 2027년까지 데이터 센터 용량을 현재 목표인 2GW 대비 5배 증가한 10GW로 확대할 계획이어서 엔비디아에 막대한 신규 수요를 창출할 것으로 기대됩니다.
엔비디아는 더 이상 단순히 GPU만을 판매하는 회사가 아니라, AI 시스템 기업으로 체질을 개선하고 있습니다. GPU, CPU, HBM, 네트워크, 그리고 소프트웨어(쿠다)를 통합 제공하며 AI 서버 '렉 단위'의 완성형 시스템 공급을 확대하고 있습니다. 최근에는 AI 서버 가격을 15% 인상하는 방안을 추진하며 시스템 솔루션 기업으로서의 입지를 더욱 공고히 하고 있습니다.
최근 중국 시장에서 엔비디아의 H200 제품이 일부 기업에 공급되기 시작했다는 보도가 나왔습니다. 이는 중국향 제품 공급이 본격화되고 매출 인식이 시작될 수 있음을 시사하며, 1분기 매출에 반영되지 못했던 부분이 기저효과로 작용하여 향후 중국 시장에서의 매출 반등이 기대됩니다.
글로벌 빅테크 기업인 하이퍼스케일러들의 투자가 계속해서 확대되고 있습니다. 내년도 하이퍼스케일러의 투자액은 1조 2천억 달러 이상으로 전망되며, 이는 기존 예상치인 1조 1천억 달러를 상회하는 수준입니다. 이러한 대규모 투자는 AI 인프라 구축 수요를 견인하며 엔비디아에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
캔터피제럴드는 엔비디아 목표가를 350달러로 제시하며 강한 매수를 권고했고, 뱅크오브아메리카는 엔비디아를 최선호주로 꼽으며 매출 고성장을 예견했습니다. 반면 모건스탠리와 골드만삭스는 상대적으로 보수적인 목표가를 제시하며 리스크 관리를 강조하는 등, 엔비디아의 미래에 대한 월가의 시각은 다양하게 나뉘고 있습니다.
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