`엔비디아 주식, 겉모습만 보지 말라`는 최고 투자자의 조언

대부분의 엔비디아(NASDAQ:NVDA) 관련 논의는 GPU를 중심으로 이루어지고 있으며, 이는 엔비디아가 선구자로 자리매김한 분야다. 그러나 한 최상위 투자자는 엔비디아의 가장 과소평가된 성장 동력이 핵심 GPU 사업 외부에 있다고 믿고 있다.

팁랭크스에서 상위 2% 투자자로 평가받는 피티아 리서치는 네트워킹이 "현 단계에서 시장이 심각하게 과소평가하고 있는 핵심 영역"이라고 생각한다.

피티아는 AI 인프라의 주요 제약이 GPU 간 통신으로 이동하고 있다고 주장한다. 대규모 훈련 클러스터에서는 점진적인 컴퓨팅 성능 향상보다 데이터 이동 효율성이 더 중요해지기 때문이다. 공동 패키징 광학 기술이 "이 문제를 해결"하며, 엔비디아의 퀀텀-X 인피니밴드 포토닉스와 스펙트럼-X 이더넷 포토닉스는 광학 기술을 스위치에 통합하여 전력 소비를 약 40% 줄이고 대역폭을 개선하며 효율성을 향상시켜, 단순한 네트워킹 업그레이드를 AI 팩토리를 위한 "절대적 혁명"으로 전환한다.

이 투자자는 AI 인프라가 GPU 제약보다는 점점 더 전력 제약을 받고 있다고 덧붙인다. 이는 네트워크 수준의 에너지 절감이 추가 컴퓨팅으로 재활용될 수 있음을 의미하며, 이는 멀티 기가와트 규모에서 특히 중요해진다. 이 규모에서는 스위치당 작은 효율성 개선이 "절대적으로 중요"할 것이다.

마지막으로, 피티아는 엔비디아의 NVLink 인터커넥트를 제3자 칩으로 확장하는 NVLink Fusion 이니셔티브를 엔비디아가 "맞춤형 실리콘 솔루션에 항복하는" 신호가 아니라, NVLink를 AI 인프라의 "사실상 표준 인터커넥트 패브릭"으로 확립하려는 전략적 움직임으로 본다.

피티아는 또한 모든 루빈 배포가 본질적으로 네트워킹 수요를 증가시켜, 엔비디아가 GPU 공급업체에서 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어, 시스템 설계를 아우르는 완전한 AI 팩토리 스택 제공업체로 전환하는 것을 강화하며, 이는 네트워킹 매출 성장을 가속화한다고 지적한다.

네트워킹을 넘어, 이 투자자는 베라가 엔비디아의 GPU를 넘어선 가장 중요한 확장 중 하나가 될 수 있다고 주장한다. 특히 시장이 에이전트 AI가 인프라 수요를 어떻게 재편하는지 과소평가하고 있기 때문이다. 관심이 추론 작업을 처리하는 GPU에 집중되어 있는 반면, 에이전트 기반 시스템은 오케스트레이션, 도구 사용, 메모리 관리, 검색, 조정과 같은 상당한 CPU 중심 워크로드를 필요로 한다.

이 역할을 위한 엔비디아의 첫 전용 CPU인 베라는 3nm 공정으로 제작되었으며, 88개의 맞춤형 ARM 코어, 기존 엔터프라이즈 CPU 대비 확장된 메모리 용량, 더 긴밀한 GPU 통합을 갖추고 있다. CPU 시장에서 경쟁하기 위한 것이 아니라 AI 중심 시스템 아키텍처를 최적화하도록 설계되었다. 각 베라 CPU는 두 개의 루빈 GPU와 페어링하여 거의 1.8테라바이트의 "통합 메모리 아키텍처"를 생성할 수 있으며, 이를 통해 더 큰 모델이 "성능 저하를 일으키는 샤딩" 없이 단일 노드 내에서 실행될 수 있다.

피티아는 엔비디아가 베라의 200억 달러 시장 규모를 언급한 것을 GPU 지배력을 넘어 AI 인프라 지출의 인접 계층으로 확장하려는 광범위한 추진의 증거로 강조한다. 그러나 실행 리스크는 남아 있으며, 출시 또는 램프업 지연은 AMD의 MI400 플랫폼과 같은 경쟁업체에게 공간을 열어줄 수 있다. "그럼에도 불구하고," 이 5성급 투자자는 덧붙였다. "베라는 주요 구성 요소를 판매하는 것이 아니라 전체 AI 팩토리를 통제하려는 엔비디아의 아이디어를 뒷받침한다."

결론: 피티아 리서치는 NVDA 주식을 매수로 평가한다. (PR의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)

월가는 대체로 동의하고 있다. 37개의 매수 등급, 1개의 보유, 1개의 매도를 기반으로 NVDA는 강력 매수 컨센서스 등급을 받았다. 평균 목표주가 311.41달러는 향후 12개월 동안 약 46%의 상승 여력을 시사한다. (NVDA 주가 전망 참조)

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