엔비디아 복호화 : 이해를 돕는 6가지 핵심, AI 왕의 주가 상승 비결 240% (2부)

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  • NVIDIA 창립 배경:
    1990년대: 컴퓨터 게임 산업에 집중
    2000년대: 게임 외에 화성 시뮬레이션, 자동차용 칩도 만들어야 함
    2010년대: GPU는 인공지능 훈련에 완벽합니다!
    2020년대: GPU 노력의 30년, 인공 지능에서 유익한 결과 수확
  • NVIDIA의 슈퍼 비즈니스 모델:
    2016년 4월 NVIDIA 투자자 관계 컨퍼런스에서 Jensen Huang은 다음과 같이 언급했습니다.
    NVIDIA의 비즈니스 모델은 주로 두 가지 핵심 요소에 의해 주도됩니다.
    "플랫폼 및 생태계" 및 "레버리지 및 규모 효과".
  • NVIDIA의 재정 후원자 아버지:
    다음과 같은 고객AWS(Amazon Web Service), 메타, 마이크로소프트, 구글 등그냥 NVIDIA로 가져오세요 40% 수익!

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머리말

지난주 기사에서는 NVIDIA의 창립 배경, 비즈니스 모델 및 주요 고객에 대해 언급했습니다. 오늘 기사에서는 NVIDIA의 경쟁사, 잠재적 위험 및 향후 위험을 계속해서 공유합니다.이와 동시에 젠슨 황 CEO가 6/2 기조연설에서 언급한 세 가지 주요 미래 트렌드도 부각됐다., 함께 보시죠!

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시간이 1분밖에 없다면 가져갈 수 있는 3가지 테이크아웃

1. NVIDIA의 경쟁사

NVIDIA의 주요 경쟁자는 AMD와 Intel입니다. ~에 따르면2023년 4분기 데이터, GPU 시장에서 NVIDIA의 시장 점유율은 80%에 도달하여 AI 및 게임 분야의 GPU 시장에서 선두 위치를 차지했습니다.
하지만 AMD의보다 저렴한 소형 칩 디자인또한 점차적으로 시장 점유율을 높이고 있어 NVIDIA에 장기적인 위협이 되고 있습니다.

2. NVIDIA는 어떤 잠재적 위험에 직면하고 있나요?

NVIDIA가 직면한 위험은 주로 제품 자체에 있는 것이 아닙니다.오히려 시장 환경은 변동한다.
예를 들어, 암호화폐 시장의 변화와 암호화폐 가격 하락도 채굴 수요를 감소시켜 GPU 판매에 영향을 미치게 됩니다.
동시에,중미 무역전쟁지역별 판매 제한으로 인해 중국 시장에서 NVIDIA의 실적에도 영향을 미칠 수 있습니다.
물론 지난주에는 NVIDIA의 가장 큰 고객이 언급되었습니다. 마이크로소프트, AWS, 메타, 구글 , 그들 또한현재 자체 AI 칩 개발 중, 목적은 NVIDIA GPU에 대한 의존도를 줄이는 것입니다.
앞으로 NVIDIA는 더 큰 가격 압박에 직면하거나 거대 기술 기업이 비용을 지불할 수 있는 칩 맞춤화 솔루션을 마련해야 할 것입니다.

3. NVIDIA는 앞으로 어떻게 발전할까요?

6/2 Jensen Huang의 기조연설에서는 주로 세 가지 주요 미래 방향을 언급했습니다.

  1. 디지털 트윈:
    NVIDIA는 디지털 트윈 기술을 사용하여지구 환경 시뮬레이션, 지구의 환경 조건을 시뮬레이션하는 모델을 생성하면 특히 기후 변화가 심한 대만에서 질병과 기후 변화의 영향을 예측하고 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 이는 환경 보호 및 공중 보건 분야에 큰 도움이 됩니다.
  1. 물리적 현실 AI 로봇:
    NVIDIA는 AI와 물리적 세계를 통합하고 PhysicalAI를 통해 시뮬레이션된 물리적 환경에서 실행되도록 AI를 훈련시켜 현실 세계에서 더욱 스마트하게 만들 것입니다.
    예를 들어 Hon Hai는 컴퓨터실 환경을 시뮬레이션하여 AI 로봇을 훈련하고 다양한 상황을 실시간으로 시뮬레이션하여 로봇이 실제 물리적 세계와 일치하는 환경에서 작동할 수 있도록 합니다.발생할 수 있는 운영 오류를 사전에 시뮬레이션, 운영의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
  1. 무어의 법칙을 뛰어넘는 GPU:
    엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 GPU 성능과 에너지 효율성이 크게 향상되고 비용이 낮아져 대규모 언어 모델이 가능해졌다고 말했습니다. 그는 Blackwell을 사용하여 GPT-4와 같은 2조 개의 매개변수가 있는 모델을 훈련한다고 지적했습니다.2016 Pascal GPU의 1/350 전력이 필요합니다..
    황런쉰(Huang Renxun)은 다음과 같이 강조했다.NVIDIA의 GPU 서버 제품의 컴퓨팅 성능은 지난 8년 동안 1,000배 증가한 반면, 무어의 법칙은 같은 기간 동안 40~60배만 증가할 수 있습니다.
    이러한 기술적 혁신을 통해 AI 모델은 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 실행될 수 있어 다양한 산업에서 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

엔비디아경쟁자

NVIDIA의 GPU에는 경쟁업체가 없나요?
제가 구입할 수 있는 다른 회사의 GPU는 없나요?

1. 전설적인 NVIDIA 대체품?
NVIDIA의 GPU 경쟁사

NVIDIA의 주요 경쟁사는 AMD(Advanced Microelectronics)와 Intel입니다.
~에 따르면 2023년 4분기 데이터, GPU 시장 점유율: NVIDIA 80%, AMD 19% 및 Intel 1%

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2. 경쟁사 비교: AMD Super Micro

다음으로 NVIDIA와 AMD를 간단하게 비교해 보겠습니다.

엔비디아(NVDA) AMD (AMD)
시장 상황 특히 AI 및 게임 분야의 GPU 시장 리더 GPU 시장에서 두 번째로 큰 플레이어
제품강점 GeForce 시리즈 GPU(게임, AI, 데이터센터) Radeon 시리즈 GPU, Ryzen 시리즈 CPU
생태계 성숙한 제품 생태계와 강력한 CUDA 소프트웨어 해자 CP 값이 높은 소형 다이 설계
시장 점유율 GPU AI 애플리케이션의 시장 점유율은 95%만큼 높습니다. (NVIDIA는 현재 AI 애플리케이션용 GPU 분야에서 경쟁자가 없습니다.) 전체 GPU 시장 점유율은 약 19%입니다.
2024년 1분기 매출총이익률 64.6 % 47%
가격 전략 고급 소비자 타깃 예산이 제한되어 있지만 좋은 그래픽 카드를 원하는 소비자를 대상으로 함
이점 강력한 하드웨어 성능과 CUDA 소프트웨어의 장점으로 강력한 생태계를 형성합니다. 작은 칩 설계로 비용 절감 가능
단점 CPU 시장에 처음 진출한 제품은 아직 성숙하지 않았고 시장 점유율도 낮습니다. 규모가 작고 상대적으로 취약한 R&D 역량
2023-Q2 GPU 시장 점유율 81% 19%

NVIDIA의 잠재적 위험

NVIDIA의 시장점유율, 수익, 주가, 제품 모두 훌륭하지만, 여전히 잠재적인 위험은 존재합니다.

NVIDIA의 잠재적 위험에 대한 균형 잡힌 보고서: NVIDIA가 미래에 직면하게 될 과제는 무엇입니까?

NVIDIA의 2가지 큰 위험

1. 시장환경 변화

  • 암호화폐 시장 변동성:
    암호화폐 가격이 하락하면 채굴 수요가 감소하고 GPU 판매도 감소합니다.
  • 중미 무역 전쟁, 중국에 대한 미국의 판매 제한:

중국에 판매되는 고급 기술 제품에 대한 미국의 제한도 NVIDIA의 판매에 영향을 미칠 것입니다. 왜냐하면 중국도 NVIDIA의 중요한 시장 중 하나이기 때문입니다.

2. 맞춤형 AI 칩의 위협

거대 기술 기업들이 자체 AI 칩 개발을 시작합니다.
Microsoft, AWS, Meta 및 Google과 같은 회사는 확실히 연료 효율성이 낮으며 NVIDIA의 AI GPU에 항상 돈을 지출하는 것도 해결책이 아닙니다!
내부 개발 비용이 더 낮고 NVIDIA GPU에 대한 의존도를 줄일 수 있기 때문에 자체 맞춤형 AI 칩을 개발하기 시작했습니다. 이러한 추세로 인해 NVIDIA의 이미 고가 GPU는 더 큰 가격 압박을 받고 있습니다.

사실 위의 리스크는 엔비디아의 제품 자체에서 오는 것이 아니라, 엔비디아가 GPU 시장에서 계속해서 입지를 확보할 수 있도록 외부 시장 환경 변화와 소비자 요구에 실시간으로 대응하는 방식에서 비롯됩니다.

NVIDIA의 향후 개발

2024년 1분기: 플랫폼 2개, 신기술 1개, 소프트웨어 1개

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5월 22일에 발표된 NVIDIA의 2024년 1분기 재무 보고서에 따르면 CEO Huang Jenxun은 회의에서 NVIDIA의 다음 조치도 간단히 말해서 2개의 플랫폼, 1개의 신기술, 1개의 소프트웨어로 나눌 수 있다고 밝혔습니다.
이 네 가지 새로운 트렌드는 모두 AI 및 생성 AI(GenAI)와 밀접한 관련이 있습니다.

1. 2개의 플랫폼: 호퍼, 블랙웰

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  1. 호퍼 플랫폼:
    Hopper 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 AI 모델의 적용 효율성을 향상시키기 위한 AI 훈련에 특별히 사용됩니다. Hopper 플랫폼은 AI에 강력한 컴퓨팅 기능을 제공하여 AI가 지침을 더 빠르고 정확하게 처리하도록 돕습니다.
  2. 블랙웰 플랫폼:
    블랙웰 플랫폼은 대규모 생성 AI를 지원하는 새로운 플랫폼으로, 초대형 AI 모델의 훈련 및 운영을 위해 설계됐다.복잡한 작업을 처리할 때 이러한 모델의 성능을 향상시키는 ChatGPT 등이 있습니다.

 

2. 새로운 데이터 전송 기술: Spectrum-X

Spectrum-X는 이더넷 데이터센터의 데이터 전송 속도를 효과적으로 향상시키는 새로운 데이터 전송 기술입니다.대규모 AI 모델이 데이터 센터에서 보다 원활하게 실행될 수 있도록 합니다.

 

3. 생성 AI 소프트웨어: NVIDIA NIM

NVIDIA NIM은 클라우드, 로컬 데이터 센터, RTX AI PC(NVIDIA RTX 시리즈 GPU가 장착된 개인용 컴퓨터)에서 실행되어 기업이 정확한 데이터 분석을 수행하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈급 생성 AI 소프트웨어입니다.

Huang Renxun은 차세대 산업 혁명이 도래했으며 AI가 모든 계층의 생산성에 폭발적인 성장을 가져올 것이라고 말했습니다.그는 현재 시장에 약 15,000~20,000개의 생성 AI 스타트업이 있으며 모두 NVIDIA 칩에 대한 교육을 기대하고 있다고 추정합니다.

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시장이 빠르게 확장되는 동안 NVIDIA는 솔루션 제공업체로도 자리매김했습니다.

예를 들어, NVIDIA는 교육에 필요한 데이터 센터 기술 Spectrum-X부터 교육 플랫폼 Hopper, 운영 플랫폼 Blackwell에 이르기까지 완전한 AI 교육 솔루션을 제공하고 Total Solutions를 기업에 판매합니다., NVIDIA는 더 이상 과거 GPU만 판매하던 NVIDIA가 아닙니다!

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6/2 기조연설에도 등장: Jen-Hsun Huang이 언급한 세 가지 주요 방향

1. 기후재난으로부터 대만을 구하다 – 디지털 트윈:
쉽게 말하면 디지털트윈은 AI 인공지능 기술을 이용해지구 쌍둥이.
이 시뮬레이션된 지구에서 NVIDIA는 다음을 예측할 것으로 예상합니다.미래의 전반적인 환경 변화, 질병 감소 및 기후 변화 영향.
Huang Renxun은 특히 태풍의 추세를 예측하고 자연재해를 예방하며 사전 예방 조치를 취할 수 있는 대만의 적용 시나리오를 언급했습니다. 이는 기후가 변하는 대만에 정말 실용적입니다.

지구-디지털-트윈

2. 물리적 세계에 적응할 수 있는 AI 로봇:
NVIDIA는 AI와 물리적 세계를 통합하고 PhysicalAI를 통해 시뮬레이션된 물리적 환경에서 실행되도록 AI를 훈련시켜 이러한 로봇이 현실 세계의 물리적 규칙에 더 잘 적응하고 보다 정확한 작업을 수행할 수 있도록 할 것입니다.
예를 들어 Hon Hai와 같은 회사는AI 로봇 훈련을 위한 컴퓨터실 환경 시뮬레이션, 하드웨어 조립 및 통합 동작에 대한 교육을 실시합니다.
다양한 상황을 실시간으로 시뮬레이션하여 가장 먼저부적절한 로봇 작동으로 인한 손실 방지, 동시에 실제 로봇이 이러한 시뮬레이션 세계 로봇의 행동과 행동을 "학습하고 모방"하여 Huang Renxun이 말한 내용을 실현할 수 있습니다."로봇이 로봇이 되는 법을 배우게 해주세요."

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3. GPU 컴퓨팅 성능 증가는 무어의 법칙을 넘어설 것입니다.
Huang Renxun은 GPU 성능과 에너지 효율성이 크게 향상되는 동시에 비용도 절감되어 대규모 언어 모델 학습이 가능해졌다고 말했습니다.
그는 연설에서 Blackwell 아키텍처(NVIDIA가 출시한 AI 슈퍼 칩)를 사용하여 GPT4와 같은 2조 개의 매개변수가 있는 모델을 훈련한다고 언급했습니다.필요한 전력은 2016 Pascal GPU의 1/350에 불과합니다.

황런쉰(Huang Renxun)은 다음과 같이 강조했다.NVIDIA의 GPU 서버 제품은 지난 8년 동안 컴퓨팅 성능을 1,000배나 향상시켰습니다.이는 무어의 법칙이 예측한 8년 내 40~60배보다 훨씬 높은 수준이다. Keynotes(아래)의 차트는 NVIDIA가 작년에 발표한 논문도 확인합니다.  황의 법칙농담이 아닙니다.

엔비디아 법률
빨간색 선은 무어의 법칙이 기대하는 컴퓨팅 성장을 나타내고 녹색 선은 지난 8년간 NVIDIA의 GPU 컴퓨팅 성능 성장 곡선을 나타냅니다.

3 이 기사의 시사점

1. NVIDIA의 현재 시장 경쟁자

NVIDIA의 주요 경쟁자는 AMD와 Intel입니다.
2023년 4분기 데이터에 따르면,GPU 시장에서 NVIDIA의 시장 점유율은 80%에 이릅니다., AI 및 게임 분야에서 GPU 시장의 선두 위치를 차지하고 있지만 AMD는보다 저렴한 소형 칩 디자인또한 점차적으로 시장 점유율을 높이고 있어 NVIDIA에 장기적인 위협이 되고 있습니다.

2. NVIDIA는 어떤 잠재적 위험에 직면하고 있나요?

NVIDIA가 직면한 위험은 주로 제품 자체에 있는 것이 아닙니다.변동하는 시장 환경.
예를 들어, 암호화폐 시장의 움직임,가상화폐 가격이 하락하면 채굴 수요도 감소합니다.이는 결국 GPU 판매에 영향을 미칩니다.

동시에,미중 무역전쟁으로 인한 지역판매 제한이는 또한 중국 시장에서 NVIDIA의 성과에 영향을 미칠 수도 있습니다.
물론 지난 주에는 NVIDIA의 가장 큰 고객이 언급되었습니다. Microsoft, AWS, Meta 및 Google과 같은 거대 기술 기업들도나만의 AI 칩 개발, 목적은 NVIDIA GPU에 대한 의존도를 줄이는 것입니다. 앞으로 NVIDIA는 더 큰 가격 압박에 직면하거나 거대 기술 기업이 비용을 지불할 수 있는 칩 맞춤화 솔루션을 마련해야 할 것입니다.

3. NVIDIA는 앞으로 어떻게 발전할까요?

6/2 Jensen Huang의 기조연설에서는 주로 세 가지 주요 미래 방향을 언급했습니다.

  1. 디지털 트윈:
    NVIDIA는 디지털 트윈 기술을 사용하여지구 환경 시뮬레이션, 지구의 환경 조건을 시뮬레이션하는 모델을 생성하면 특히 기후 변화가 심한 대만에서 질병과 기후 변화의 영향을 예측하고 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 이는 환경 보호 및 공중 보건 분야에 큰 도움이 됩니다.
  1. 물리적 현실 AI 로봇:
    NVIDIA는 AI와 물리적 세계를 통합하고 PhysicalAI를 통해 시뮬레이션된 물리적 환경에서 실행되도록 AI를 훈련시켜 현실 세계에서 더욱 스마트하게 만들 것입니다.
    예를 들어 Hon Hai는 컴퓨터실 환경을 시뮬레이션하여 AI 로봇을 훈련하고 다양한 상황을 실시간으로 시뮬레이션하여 로봇이 실제 물리적 세계와 일치하는 환경에서 작동할 수 있도록 합니다.발생할 수 있는 운영 오류를 사전에 시뮬레이션, 운영의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
  1. 무어의 법칙을 뛰어넘는 GPU:
    엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 GPU 성능과 에너지 효율성이 크게 향상되고 비용이 낮아져 대규모 언어 모델이 가능해졌다고 말했습니다. 그는 Blackwell을 사용하여 GPT-4와 같은 2조 개의 매개변수가 있는 모델을 훈련한다고 지적했습니다.2016 Pascal GPU의 1/350 전력이 필요합니다..
    황런쉰(Huang Renxun)은 다음과 같이 강조했다.NVIDIA의 GPU 서버 제품의 컴퓨팅 성능은 지난 8년 동안 1,000배 증가한 반면, 무어의 법칙은 같은 기간 동안 40~60배만 증가할 수 있습니다.
    이러한 기술적 혁신을 통해 AI 모델은 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 실행될 수 있어 다양한 산업에서 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

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