8월 현재 주식 시장에서 다소 변동성이 있었지만, Nvidia 주식(NVDA)은 올해 150% 이상 상승함.
Nvidia는 Apple(AAPL), Amazon(AMZN), Microsoft(MSFT)와 같은 주요 기술 대기업에 인공지능 기술에 필수적인 칩을 공급하는 역할을 하고 있음. 이는 더 넓은 생성적 AI 붐 속에서 이루어짐.
2024년 상반기 S&P 500(^GSPC) 시장 가치 상승의 3분의 1 이상이 Nvidia에 기인할 수 있음. 일부 투자자들에게는 Nvidia와 같은 몇몇 주식에 집중된 이익이 위험해 보임. 이는 이달 초 주식 폭락으로 인해 변동성 지수(^VIX)가 60을 초과하고 Nvidia 주식이 최대 10% 하락한 점에서 강조됨.
주식은 결국 회복했지만, 이 시기는 투자자들에게 AI 기회를 다른 곳에서도 찾을 수 있다는 것을 상기시킴.
AI 붐에서 우위를 점하고 기술 보유를 다양화하려는 사람들에게 AI의 핵심 기술과 용어를 이해하는 것이 필수적임.
다음은 AI 붐에 투자하기 위해 알아야 할 몇 가지 용어의 설명임:
Inference
Inference는 AI의 진정한 순간임. ChatGPT와 같은 AI 모델이 이전의 훈련과 학습을 바탕으로 프롬프트에 대한 답변을 생성하는 순간임. AI 시스템의 inference 품질은 이를 구동하는 강력한 칩을 포함한 기본 기술 스택에 크게 의존함.
Compute
Compute 파워는 AI 시스템의 성공을 이끄는 힘임. 자동차의 마력과 유사함. compute 파워가 클수록 inference 과정이 더 효율적이고 빨라짐.
처리 능력, 메모리, 저장소가 모두 compute 파워를 지원하며, 칩 제조업체들은 새로운 칩 출시 시 compute 파워 증가에 집중함. 각 칩 세대의 compute 파워 개선은 기업들이 더 많은 요금을 부과할 수 있게 하며, 이는 일반적으로 미래의 이익 마진에 긍정적임.
GPUs
그래픽 처리 장치(GPU)는 AI를 구동하는 고급의 비싼 칩임. 이들의 품질은 AI 계산 속도를 결정하는 데 도움을 줌. Nvidia는 90년대부터 GPU 작업을 시작했으며, GPU 시장의 80% 이상을 소유하고 있음. Nvidia의 GPU는 지난 10년 동안 AI inference 성능을 천 배 향상시킴.
Hyperscalers
Microsoft, Alphabet(GOOG, GOOGL), Meta(META), Amazon과 같은 대형 기술 기업들은 AI를 빠르게 확장할 수 있는 hyperscalers로 간주됨. Microsoft의 Copilot, Alphabet의 Gemini, Meta의 Llama와 같은 제품과 서비스로 이들 기업은 AI 칩의 소비자이자 칩 제조업체의 경쟁자로서 중요한 역할을 함.
