세레브라스 vs 엔비디아... AI 추론 시장의 더 나은 투자처는

세레브라스 시스템즈(CBRS)와 엔비디아(NVDA)는 모두 AI 추론 시장에서 경쟁하고 있지만, 두 회사의 비즈니스 모델, 경쟁 포지셔닝, 투자 프로필은 매우 다르다. AI 산업은 대규모 언어 모델(LLM) 훈련에서 추론으로 초점을 옮겼다. 추론은 훈련된 모델을 실행하여 실시간으로 응답을 생성하는 프로세스다.

AI 애플리케이션이 기업과 소비자 전반으로 확산되면서, 많은 애널리스트들은 추론이 결국 훈련보다 훨씬 더 큰 시장이 될 수 있다고 믿고 있다. 이는 엔비디아와 세레브라스 같은 기업들을 확실히 주목받게 만들었다.

세레브라스와 엔비디아는 어떻게 다른가?

두 회사의 가장 큰 차이점은 AI 컴퓨팅에 접근하는 방식이다. 세레브라스는 단일 칩에서 대규모 AI 워크로드를 처리하도록 설계된 웨이퍼 스케일 프로세서를 사용한다. 엔비디아는 성숙한 CUDA 생태계와 광범위한 업계 채택을 기반으로 한 GPU(그래픽 처리 장치) 클러스터에 의존한다.

세레브라스는 자사 시스템이 특정 AI 추론 워크로드를 비교 가능한 엔비디아 GPU 기반 시스템보다 최대 21배 빠르게 실행할 수 있다고 주장한다. 그러나 대부분의 AI 소프트웨어는 엔비디아의 CUDA 플랫폼용으로 구축되어 있어, 세레브라스를 사용하려면 추가 엔지니어링 작업이 필요한 경우가 많다. 각 회사의 강점을 자세히 살펴보자.

엔비디아는 여전히 확고한 AI 리더

엔비디아는 AI 훈련과 추론 모두에서 지배적이다. 엔비디아의 GPU는 세계 최대 AI 모델 중 다수를 구동하며, CUDA 소프트웨어 플랫폼은 AI 개발의 업계 표준이 되었다. 이는 엔비디아를 AI 개발자들에게 가장 쉽고 인기 있는 선택으로 만든다.

이 회사의 가장 큰 강점은 확립된 고객 기반, 강력한 이익 마진, 게임, AI, 네트워킹, 자동차, 로봇 공학 전반에 걸친 다각화된 수익원이다. 업계 보고서에 따르면, 엔비디아는 매출 기준으로 AI 데이터센터 시장의 약 86%를 장악하고 있다.

엔비디아는 또한 기술 리더십을 계속 강화하고 있다. 곧 출시될 베라 루빈 플랫폼은 블랙웰보다 AI 워크로드를 최대 10배 더 효율적으로 처리하고, 추론 비용을 최대 90%까지 줄일 것으로 예상된다. CEO 젠슨 황은 블랙웰과 베라 루빈에 대한 수요가 내년까지 최대 1조 달러의 주문을 창출할 수 있다고 말했다.

세레브라스는 신흥 추론 도전자

세레브라스는 AI 추론 분야에서 엔비디아의 가장 유망한 도전자 중 하나로 부상하고 있다. 이 회사의 주력 제품인 웨이퍼 스케일 엔진 3(WSE-3)은 수백 개의 작은 칩의 성능을 단일 프로세서로 결합한 거대한 AI 칩이다. 회사는 이 설계가 특정 AI 워크로드에 대해 더 낮은 지연 시간, 더 높은 처리량, 향상된 에너지 효율성을 제공한다고 말한다.

칩 판매를 넘어, 세레브라스는 AI 클라우드 서비스로 확장하고 장기 추론 계약을 체결하고 있다. 이 회사는 최근 오픈AI와의 200억 달러 규모 계약을 포함한 주요 계약을 체결하여, 신흥 대체 AI 클라우드 제공업체로 자리매김했다. 회사가 성공적으로 실행한다면, 세레브라스는 향후 몇 년 동안 많은 대형 반도체 기업보다 훨씬 빠르게 매출을 성장시킬 수 있다.

세레브라스는 상장 기업으로서 강력한 1분기 실적을 보고했으며, 매출은 94% 증가했고 클라우드 서비스 매출은 전년 동기 대비 178% 증가했다. 그러나 경영진은 사업 확장을 위해 공격적으로 투자하면서 올해 영업 손실이 계속될 것으로 예상한다.

CBRS 또는 NVDA... 증권가는 어느 AI 주식을 선호하는가?

팁랭크스의 주식 비교 도구에 따르면, 월가는 CBRS와 NVDA 주식 모두에 대해 "적극 매수" 컨센서스 등급을 부여하고 있다. 증권가는 현재 향후 12개월 동안 세레브라스에 대해 약간 더 높은 상승 잠재력을 보고 있지만, 이 주식은 2026년 5월 상장 이후 27.9% 하락했다.

엔비디아는 지배적인 시장 지위, 입증된 수익성, 광범위한 AI 생태계를 기반으로 더 안전한 투자처로 남아 있다. 한편 세레브라스는 더 높은 성장 잠재력을 제공하지만, 사업을 확장하면서 훨씬 더 큰 실행 리스크도 수반한다.