엔비디아는 작년에 데이터센터 하드웨어 수익에서 475억 달러를 벌었습니다(대부분의 하드웨어는 AI 및 HPC 애플리케이션을 위한 컴퓨팅 GPU였습니다). AWS, Google , Meta, Microsoft 및 기타 여러 회사는 2023년에 OpenAI의 ChatGPT와 같은 애플리케이션을 위해 AI 인프라에 많은 투자를 했습니다. 하지만 그들은 그 투자를 회수할 수 있을까요? 데이비드 칸은 이것이 우리가 금융 거품의 성장을 목격하고 있다는 것을 의미할 수 있다고 믿습니다.
간단한 수학
Cahn의 수학은 비교적 간단합니다. 먼저 그는 Nvidia의 실행률 수익 예측을 두 배로 늘려 총 AI 데이터 센터 비용(GPU는 절반, 나머지는 에너지, 건물, 백업 발전기 포함)을 충당합니다. 그런 다음 그는 AWS나 Microsoft Azure와 같은 회사에서 AI 컴퓨팅을 구매하는 스타트업이나 기업과 같은 최종 사용자의 50% 총 마진을 설명하기 위해 다시 그 금액을 두 배로 늘립니다. 이들도 수익을 내야 합니다.
클라우드 제공업체, 특히 Microsoft는 GPU 재고에 막대한 투자를 하고 있습니다. Nvidia는 데이터센터 수익의 절반이 대규모 클라우드 제공업체에서 발생하며, Microsoft만 Nvidia의 2024 회계연도 4분기 수익의 약 22%를 기여할 것으로 보고했습니다. 한편, 이 회사는 2025 회계연도 1분기에 약 190억 달러 상당의 데이터센터 GPU를 판매했습니다.
25% 더 비싼 가격에도 불구하고 성능이 2.5배 더 우수하다고 약속하는 엔비디아의 B100/B200 프로세서가 출시되면서 더 많은 투자가 이루어지고 또 다른 공급 부족이 발생할 가능성이 높습니다.
분석가에 따르면, Microsoft의 Azure 인프라를 사용하는 OpenAI는 2023년 말 16억 달러에서 2024년 34억 달러로 매출이 상당히 증가했습니다. 이러한 성장은 OpenAI가 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있음을 강조하며, 여전히 1억 달러의 매출을 달성하기 위해 고군분투하고 있는 다른 스타트업을 크게 앞지르고 있습니다. 그러나 AI 하드웨어에 대한 투자는 증가하고 있습니다.
Cahn은 주요 기술 기업의 AI 수익에 대한 낙관적인 예측조차 부족하다고 말합니다. Google, Microsoft, Apple, Meta가 각각 AI에서 연간 100억 달러를 창출하고 Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X, Tesla와 같은 다른 회사가 각각 50억 달러를 창출한다고 가정하면 5,000억 달러의 격차가 남습니다.
AI 산업은 수익을 창출하는 방법을 배워야 합니다.
AI 인프라 투자에 대한 낙관적인 견해에는 상당한 어려움이 있습니다. 물리적 인프라와 달리 AI GPU 컴퓨팅은 새로운 플레이어가 등장함에 따라 상품화될 수 있습니다(AMD, Intel, Google, Meta, Microsoft의 맞춤형 프로세서는 말할 것도 없고), 특히 추론 분야에서 치열한 가격 경쟁으로 이어질 수 있습니다. 투기적 투자는 종종 큰 손실을 초래하고, 새로운 프로세서는 물리적 인프라의 더 안정적인 가치와 달리 기존 프로세서의 가치를 빠르게 떨어뜨립니다.
결국 AI가 혁신적 잠재력을 지니고 있고 엔비디아와 같은 기업이 중요한 역할을 하지만 기업과 스타트업이 아직 수익을 창출하는 애플리케이션을 발명하지 못했기 때문에 앞으로의 길은 길고 어려울 것입니다.
Cahn은 업계가 AI 발전으로 인한 빠른 이익에 대한 기대를 조절해야 하며, 현재 투자의 투기적 성격과 지속적인 혁신 및 가치 창출의 필요성을 인식해야 한다고 생각합니다. 그렇지 않으면 수천억 달러 규모의 거품이 터져 세계 경제 위기로 이어질 가능성이 있지만, 물론 여기서는 추측하고 있습니다.
