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엔비디아 주가, 2030년까지 20조 달러 도달 가능할까... 한 투자자는 가능하다고 전망

2026-04-06 01:29:26
엔비디아 주가, 2030년까지 20조 달러 도달 가능할까... 한 투자자는 가능하다고 전망

지난 몇 년간 엔비디아(NASDAQ:NVDA)에 대한 낙관적 전망이 쏟아졌으며, 그 이유를 이해하기는 어렵지 않다. 실질적으로 이 회사는 최고 수준의 GPU를 통해 AI 혁명의 상당 부분을 주도하고 있다.



이러한 지배력은 놀라운 시장 성과로 이어졌다. 엔비디아는 현재 시가총액 4조 달러를 넘어서며 세계에서 가장 가치 있는 상장 기업으로 자리매김했다. 지난 5년간 주가는 거의 1,200% 급등했으며, 이는 최근 시장 불안이 전반적인 밸류에이션에 부담을 주고 있음에도 불구하고 달성한 수치다.



젠슨 황 최고경영자는 정기적인 공개 석상에서 낙관론만을 드러내며, 성장하는 AI 물결을 타고 회사가 거둘 끊임없는 성공에 대해 거침없는 자신감을 표출하고 있다. 그는 최근 내년 말까지 GPU 판매로 1조 달러 규모의 수주잔고를 달성할 것이라고 예측했다.



그럼에도 불구하고 하이퍼스케일러들의 자본 지출이 불가피하게 둔화될 때 무슨 일이 벌어질지에 대한 의문은 여전히 남아 있다. 엔비디아의 지속적인 성장이 현재 빅테크 기업들이 하드웨어에 쏟아붓고 있는 막대한 자금에 의존하고 있는 것은 아닐까?



투자자 베스 킨디그는 그렇게 보지 않는다. 그녀는 시장이 여전히 엔비디아가 구축하고 있는 규모를 과소평가하고 있으며, 이를 하드웨어 사이클이 아닌 새로운 컴퓨팅 패러다임의 기반으로 보고 있다고 주장한다. 그러한 관점에서 오늘날의 수요는 시작점에 불과하며, 그녀의 견해로는 궁극적으로 2030년까지 20조 달러에 달하는 밸류에이션을 뒷받침할 수 있다.



"20조 달러 시가총액은 GPU 단위 성장만으로 달성되지 않을 것이다. 물론 단위 성장은 여전히 매우 중요하다. 오히려 가치 제안은 점점 더 경제적 산출에 초점을 맞출 것이다. 이는 엔비디아가 평가받는 방식에 있어 엄청난 변화를 의미한다"고 킨디그는 밝혔다. 그녀는 2018년부터 AI 반도체 산업에 대한 선견지명 있는 예측으로 '엔비디아의 여왕'이라는 칭호까지 얻었다.



대신 전선은 시스템 수준에서 어떤 제품이 더 나은 가치를 제공하는지를 중심으로 형성될 것이다. 그런 의미에서 엔비디아 칩과 맞춤형 실리콘 간의 시장 점유율을 둘러싼 이분법적 논쟁은 잘못된 것이라고 킨디그는 지적한다.



우선 이 투자자는 막대한 자본 지출이 시장을 확대하고 있다고 지적한다. 게다가 GPU는 기본 워크로드가 변경될 때 가장 유연한 아키텍처로 남아 있다.



그러나 엔비디아가 진정으로 그 역량을 입증하는 것은 점점 더 강력해지는 성능 측면이다.



"엔비디아가 와트당 성능과 랙당 성능에서 계속 선두를 유지한다면, 프리미엄 밸류에이션이 지속될 수 있다"고 킨디그는 덧붙였다.



예를 들어, 회사는 최근 그록 인수가 초당 토큰 수를 15배 증가시킬 것으로 기대하고 있다. 킨디그는 또한 이것이 블랙웰에서 루빈으로의 10배 도약에 더해질 것이라고 언급했다.



"이러한 주장이 사실로 입증된다면, 더 저렴한 추론이 더 많은 사용을 가능하게 할 것이고, AI 수익화 물결이 전개됨에 따라 더 많은 사용이 더 높은 매출과 더 높은 이익으로 이어질 것이다"라고 그녀는 말한다.



이는 킨디그가 예측한 2030년 말까지 연간 데이터센터 매출 9,300억 달러를 뒷받침하는 데 도움이 된다. 여전히 엔비디아의 3년 평균보다 낮은 22배의 주가매출비율을 적용하면, 투자자에 따르면 20조 달러 밸류에이션으로 가는 길이 보이기 시작한다. (킨디그의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)



증권가는 대체로 이에 동조하고 있다. 엔비디아는 41개의 매수, 1개의 보유, 단 1개의 매도에 힘입어 강력 매수 컨센서스 등급을 자랑한다. 평균 12개월 목표주가 273.57달러는 54%의 상승 여력을 시사한다. (NVDA 주가 전망 참조)





면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 투자자의 것이다. 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되도록 의도되었다. 투자 결정을 내리기 전에 자체 분석을 수행하는 것이 매우 중요하다.

이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.