BofA 엔비디아 매수, 목표가 $190
엔비디아 CFO와의 저녁식사: CES 이후 관점 - AI 인큐베이터로서의 NVIDIA, 새로운 성장 동력 창출, 매수 의견 재확인
1. AI 수요 지속 및 NVIDIA 플랫폼 리더십 유지
화요일, CES에서의 Jensen Huang CEO 키노트 이후, 라스베이거스에서 열린 투자자 저녁식사에서에서 NVIDIA의 CFO Colette Kress, IR 팀의 Stewart Stecker 및 Andrew Nguyen과 함께하는 자리가 있었습니다. 주요 의견들을 종합해보면, 다음 두 가지 관점에서 NVIDIA에 대한 확신이 더욱 강화되었습니다.
1-1. AI 인큐베이터로서의 NVIDIA:
NVIDIA의 독특하고 매우 활용 가능한 실리콘/시스템/소프트웨어 플랫폼은 물리적 AI(로봇 공학), 온프레미스 AI 워크스테이션(Project Digits), AI PC, 자율주행(우버, 도요타와의 파트너십) 등 새로운 성장 동력을 창출하고 있습니다. 경쟁업체들은 NVIDIA의 이러한 포괄적인 플랫폼을 따라잡기 어려운 상황입니다.
1-2. 2조 달러 인프라 기회 초입 단계:
현재 전통적인 인프라(1조 달러 규모)가 가속화된 컴퓨팅 아키텍처로 전환되는 과정의 약 20~25%에 해당하며, 신규 세대 AI 기반 비즈니스 모델을 지원하기 위한 또 다른 1조 달러의 기회가 존재합니다.
단기적으로는 중국에 대한 추가 규제 가능성(매출 영향은 저중한 자릿수 % 예상)과 Hopper에서 새로운 Blackwell 제품으로의 전환으로 인해 2월 26일 예정된 Q4 실적 발표 전까지 주가는 변동성이 있을 수 있습니다. 그러나 다른 시장에서의 수요 증가로 이 영향이 상쇄될 전망입니다. 다음 주요 촉매는 3월 17일부터 시작되는 GTC 컨퍼런스입니다. NVIDIA에 대해 매수 의견을 재확인하며, NVIDIA는 여전히 섹터 내 최고의 선택입니다.
2. Blackwell의 진행 상황: Hopper와의 공존
AI 수요에 대한 전반적인 분위기는 Hopper와 새로운 Blackwell 플랫폼 모두에서 매우 강하게 유지되고 있습니다.
Hopper의 수익률은 수요보다는 전반적인 공급 상황에 더 영향을 받습니다. 하지만 대부분의 고객이 공급 제약이 있는 Blackwell을 선호하며, 현재 15개 이상의 파트너사와 200개 이상의 구성에서 Blackwell이 제공되고 있습니다. Blackwell이 완전히 확장되면 NVIDIA의 총이익률(GM)은 70% 중반으로 돌아올 것으로 보입니다.
3. AI 확장의 지속 가능성 및 TAM(Total Addressable Market) 2조 달러 도달 전망
NVIDIA는 AI를 위한 컴퓨팅 수요가 지속적으로 증가할 것이라고 확신하고 있습니다. 주요 동인은 다음과 같습니다:
- 사전 학습(모델 크기 매 6개월마다 2배 증가),
- 후속 학습,
- 합성 데이터 생성/생성 (Cosmos 비디오 언어 모델 플랫폼으로 가속화됨),
- OpenAI의 o1/o3 모델과 같은 새로운 모델이 추론 시 확장 가능성(Test-time scaling)을 제공,
- 초기 단계에 있는 Sovereign AI(주권 AI: 각 국가에서 구축하는 자체AI) 및 엔터프라이즈 AI.
NVIDIA는 가속화된 컴퓨팅으로의 전환과 신규 세대 AI 기반 비즈니스 모델의 출현에 걸쳐 약 2조 달러의 기회를 다루고 있다고 분석합니다. 4~5년 주기를 가정할 경우 현재 이 장기 성장 기회의 약 20~25%에 도달했다고 볼 수 있습니다(24/25년 데이터센터 매출 전망: 1,130억 달러/1,850억 달러).
4. GPU vs. ASIC: 유연성이 성공의 핵심
NVIDIA는 최근 몇 달 동안 맞춤형 ASIC(특정 용도용 집적회로)에 대한 관심이 높아졌음을 인정하면서도, 이들이 빠르게 점유율을 확보할 가능성을 낮게 평가했습니다.
ASIC 아이디어는 새로운 것이 아니며 개발에는 일반적으로 2~3년이 걸립니다. NVIDIA에 따르면 AI의 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항은 매우 빠르게 변화하고 있어 ASIC은 Google TPU(수년 전 개발)와 같은 특수한 사례를 제외하면 효과적인 솔루션이 되기 어렵습니다.
한편, NVIDIA는 자사의 플랫폼 접근 방식이 고객의 요구에 맞게 유연성을 제공한다는 점에서 자사 제품 역시 맞춤형이라고 강조했습니다. 예를 들어, Blackwell은 현재 200개 이상의 SKU(Stock Keeping Unit)를 보유하고 있으며, 고객 요구에 따라 확장형(Scale-up)과 분산형(Scale-out) 접근 방식을 다양하게 조정할 수 있습니다.
엔비디아 CFO와의 저녁식사: CES 이후 관점 - AI 인큐베이터로서의 NVIDIA, 새로운 성장 동력 창출, 매수 의견 재확인
1. AI 수요 지속 및 NVIDIA 플랫폼 리더십 유지
화요일, CES에서의 Jensen Huang CEO 키노트 이후, 라스베이거스에서 열린 투자자 저녁식사에서에서 NVIDIA의 CFO Colette Kress, IR 팀의 Stewart Stecker 및 Andrew Nguyen과 함께하는 자리가 있었습니다. 주요 의견들을 종합해보면, 다음 두 가지 관점에서 NVIDIA에 대한 확신이 더욱 강화되었습니다.
1-1. AI 인큐베이터로서의 NVIDIA:
NVIDIA의 독특하고 매우 활용 가능한 실리콘/시스템/소프트웨어 플랫폼은 물리적 AI(로봇 공학), 온프레미스 AI 워크스테이션(Project Digits), AI PC, 자율주행(우버, 도요타와의 파트너십) 등 새로운 성장 동력을 창출하고 있습니다. 경쟁업체들은 NVIDIA의 이러한 포괄적인 플랫폼을 따라잡기 어려운 상황입니다.
1-2. 2조 달러 인프라 기회 초입 단계:
현재 전통적인 인프라(1조 달러 규모)가 가속화된 컴퓨팅 아키텍처로 전환되는 과정의 약 20~25%에 해당하며, 신규 세대 AI 기반 비즈니스 모델을 지원하기 위한 또 다른 1조 달러의 기회가 존재합니다.
단기적으로는 중국에 대한 추가 규제 가능성(매출 영향은 저중한 자릿수 % 예상)과 Hopper에서 새로운 Blackwell 제품으로의 전환으로 인해 2월 26일 예정된 Q4 실적 발표 전까지 주가는 변동성이 있을 수 있습니다. 그러나 다른 시장에서의 수요 증가로 이 영향이 상쇄될 전망입니다. 다음 주요 촉매는 3월 17일부터 시작되는 GTC 컨퍼런스입니다. NVIDIA에 대해 매수 의견을 재확인하며, NVIDIA는 여전히 섹터 내 최고의 선택입니다.
2. Blackwell의 진행 상황: Hopper와의 공존
AI 수요에 대한 전반적인 분위기는 Hopper와 새로운 Blackwell 플랫폼 모두에서 매우 강하게 유지되고 있습니다.
Hopper의 수익률은 수요보다는 전반적인 공급 상황에 더 영향을 받습니다. 하지만 대부분의 고객이 공급 제약이 있는 Blackwell을 선호하며, 현재 15개 이상의 파트너사와 200개 이상의 구성에서 Blackwell이 제공되고 있습니다. Blackwell이 완전히 확장되면 NVIDIA의 총이익률(GM)은 70% 중반으로 돌아올 것으로 보입니다.
3. AI 확장의 지속 가능성 및 TAM(Total Addressable Market) 2조 달러 도달 전망
NVIDIA는 AI를 위한 컴퓨팅 수요가 지속적으로 증가할 것이라고 확신하고 있습니다. 주요 동인은 다음과 같습니다:
- 사전 학습(모델 크기 매 6개월마다 2배 증가),
- 후속 학습,
- 합성 데이터 생성/생성 (Cosmos 비디오 언어 모델 플랫폼으로 가속화됨),
- OpenAI의 o1/o3 모델과 같은 새로운 모델이 추론 시 확장 가능성(Test-time scaling)을 제공,
- 초기 단계에 있는 Sovereign AI(주권 AI: 각 국가에서 구축하는 자체AI) 및 엔터프라이즈 AI.
NVIDIA는 가속화된 컴퓨팅으로의 전환과 신규 세대 AI 기반 비즈니스 모델의 출현에 걸쳐 약 2조 달러의 기회를 다루고 있다고 분석합니다. 4~5년 주기를 가정할 경우 현재 이 장기 성장 기회의 약 20~25%에 도달했다고 볼 수 있습니다(24/25년 데이터센터 매출 전망: 1,130억 달러/1,850억 달러).
4. GPU vs. ASIC: 유연성이 성공의 핵심
NVIDIA는 최근 몇 달 동안 맞춤형 ASIC(특정 용도용 집적회로)에 대한 관심이 높아졌음을 인정하면서도, 이들이 빠르게 점유율을 확보할 가능성을 낮게 평가했습니다.
ASIC 아이디어는 새로운 것이 아니며 개발에는 일반적으로 2~3년이 걸립니다. NVIDIA에 따르면 AI의 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항은 매우 빠르게 변화하고 있어 ASIC은 Google TPU(수년 전 개발)와 같은 특수한 사례를 제외하면 효과적인 솔루션이 되기 어렵습니다.
한편, NVIDIA는 자사의 플랫폼 접근 방식이 고객의 요구에 맞게 유연성을 제공한다는 점에서 자사 제품 역시 맞춤형이라고 강조했습니다. 예를 들어, Blackwell은 현재 200개 이상의 SKU(Stock Keeping Unit)를 보유하고 있으며, 고객 요구에 따라 확장형(Scale-up)과 분산형(Scale-out) 접근 방식을 다양하게 조정할 수 있습니다.
