현재 주식 시장에 대한 생각
엔비디아의 서프라이즈를 보며
개인투자자의 생각을 정리한 허접한 수준의 글이니 흘러가듯 읽으시면 (혹시나 읽으신다면..) 됩니다. 의식의 흐름대로 정리한 내용이라 상세 데이터나 자료는 생략하겠습니다.
엔비디아의 실적 서프라이즈와 가이던스 상향
말도 안 되는 놀라운 서프라이즈와 가이던스 상향을 발표하며 하루 만에 주가가 20% 넘게 상승했습니다. EPS 1.07달러 (컨센 +0.17달러), 다음분기 매출 가이던스 11B (컨센은 7B)을 발표했습니다. 강력한 AI 반도체 수요를 반증하는 발표입니다.
이번 서프라이즈는 AI 시대의 본격도래를 알리는 신호탄일 될 것이라 생각합니다. AI라는 거대한 트렌드에서 실질적인 수익을 창출한 사례이기 때문입니다. AI 버블이 실제로 숫자로 찍힌 순간입니다. 엔비디아는 단지 이제 시작이고, AI라는 거대한 흐름도 이제 본격화될 가능성이 높아 보입니다.
엔비디아가 AI 시대의 큰 영향을 받게 된 이유는 GPGPU의 압도적인 성능 때문입니다. 현재 시장의 주목을 받고 있는 AI 모델은 GPT (Generative Pre-trained Transformer)로 Generative (생성하는) Pre-trained (사전 학습된) Transformer (트랜스포머)입니다. 언어를 생성하기 위한 모델을 사전에 학습시키고 학습된 모델을 우리가 이용하는 방식입니다. 즉 더 많은 데이터, 더 많은 학습이 AI 성공의 핵심이 되었습니다.
여기서 가장 효율적인 학습을 도와주는 반도체가 엔비디아의 제품입니다. 엔비디아의 GPGPU의 성능은 타사대비 압도적입니다. 그러나 현재 대체할 수 있는 제품이 마땅치 않아 가격도 압도적으로 비쌉니다. P와 Q를 모두 가져가는 모습입니다.
언어기반 Chat gpt는 AI의 시작일 뿐
Chat GPT가 현재의 AI 시장을 이끌고 있습니다. AI 가 보여준 검색시장에서의 혁신은 매우 놀랍습니다. 분명하고 압도적으로 인간보다 뛰어난 결과를 이끌어내는 모습을 경험했습니다. 그러나 현재 주목을 받고 있는 AI모델들은 전부 온라인 세상에 국한되어 있는데, 이는 수집하고 학습할 수 있는 데이터의 한계 때문입니다.
검색, 언어, 그림, 사진 등 이미 디지털화된 데이터를 얻기가 상대적으로 수월합니다. 여기서 상대적인 데이터란 오프라인 데이터입니다. 우리의 일상을 구성하는 오프라인 세상의 데이터는 적재 자체가 어렵습니다. 인간의 움직임과 노동력을 어떻게 적재할지도 상상이 되지 않습니다. 그렇기에 AI가 학습할 교본(데이터)을 만드는 것 자체가 쉽지 않은 상황입니다.
그런데 오프라인 세상에서 데이터를 축적하고 AI가 학습하고 있는 시장이 하나 있습니다. 바로 자율주행입니다. 데이터를 축적하고 모델을 훈련시키는 주체는 테슬라입니다.
자율주행 학습을 위한 데이터의 압도적 차이
AI 모델을 완성시키기 위해서는 방대한 데이터가 핵심입니다. 데이터가 없으면 모델이 훌륭하더라도 학습시킬 방법이 없습니다. 자율주행의 성공가능성은 데이터의 양에 비례합니다.
자율주행 시장에서 데이터 수집에 자유로운 기업은 테슬라가 유일합니다. 테슬라는 자동차를 팔고, FSD를 팔며 데이터를 수집하고 있습니다. 데이터를 돈을 주고 사는 것이 아닌, 돈을 받으면서 데이터를 수집하고 있는 상황입니다. 일부 레거시 기업의 수집량과는 이미 규모가 다르고, 웨이모 등이 주행 데이터를 비용을 지불하며 수집하는 모습과는 이미 다른 상황입니다.
자율주행이 실패할 수 도 있습니다. 그러나 실패한다면 테슬라가 실패했기 때문일 것이며, 성공한다면 테슬라의 성공을 의미할 확률이 큽니다.
자율주행은 물리세계 AI의 시작일 뿐
자율주행은 오프라인/물리 세계의 AI 발전의 시작이 될 것입니다. 테슬라의 옵티머스는 그다음 단계의 AI가 될 가능성이 높습니다. 옵티머스는 그간의 로봇 개발 방식과는 다릅니다. 사람의 동적을 학습하며 발전시키고 있는데, 사람이 움직임을 데이터화하여 AI를 학습시키고 있습니다. 관련 영상들을 찾아보며 마치 유아기 아기가 성장하는 모습과 유사합니다.
넘어지고 다치며 걸음을 익히고, 손 전체로 물체를 잡다가 손가락 하나하나를 이용해 물건을 잡아가기 시작합니다. 팔이나 다리의 움직임을 제어하지 못하다가 조금씩 세기도 조절합니다. 동시에 뇌와 시각도 발달하며 내가 보는 것을 잡아야겠다고 생각하고 팔을 움직이게 됩니다.
그간의 로봇들은 생각보다는 동작을 중심으로 개발되어 왔습니다. 그러나 옵티버스는 보이는 것을 움직임으로 구현하기 위해 노력하고 있습니다. 여기서의 기초가 FSD가 될 터인데, 자동차가 본 것을 타이어와 모터가 움직인 것 같이 로봇이 본 것을 다리와 팔이 움직이는 방향과 크게 다르지 않습니다.
그렇다면 AI세계에서 메모리 반도체는?
현재는 모델을 훈련하는 트레이닝 시장이 중심이 되고 있습니다. 거대한 AI를 만들어가는 과정이기 때문입니다. 모델 자체를 사용하여 수익화 단계에 이르기보다는, 모델 자체를 발전시키는 것이 중심이 되고 있습니다. 그렇기 때문에 트레이닝 성능이 뛰어난 엔비디아의 GPU가 큰 수혜를 얻고 있습니다.
메모리는 GPU에 가려 크게 주목을 받지 못하고 있습니다. 그러나 AI 모델 발전의 버틀넥은 메모리입니다. 메모리의 발전이 시스템 발전 속도에 비해 더딘 상황으로 데이터 처리의 많은 부분의 버든은 메모리에서 발생하고 있습니다. 그래서 현재 주목을 받고 있는 시장이 후공정과정, DDR5, HBM 등입니다. 결국 메모리도 필수적인 제품이며 발전함에 따라 큰 혜택을 받게 될 것입니다.
또한 엔비디아 중심의 시장이 AMD 및 자체 설계 칩들과 경쟁하게 되면서 엔비디아 독점 구조가 계속되진 않을 것(그럼에도 상당 부분 엔비디아는 압도적 이겠지만)입니다. 나아가 거대모델 이후에 사용화되기 시작한다면 메모리 수요도 점차적으로 증가할 것입니다.
인공지능 세상이 오면 통신망 업그레이드는 필수적
물리 세계의 AI가 구현이 된다면 통신망의 발전은 필수적입니다. 온라인 세상에서 초지연, 초연결, 초고속은 필요하지만 약간의 실패가 용인될 수 있습니다. 1~2초의 지연이 미치는 영향이 오프라인 세상에 비해 상대적으로 크지 않기 때문입니다.
그러나 오프라인 세계에서는 전혀 다른 이야기가 됩니다. AMR중심의 로봇세상, 자율주행 자동차, 인공지능을 활용한 공사현장 등에서 1~2초의 지연은 큰 사고로 이어질 수 있습니다. 현재의 네트워크의 업데이트는 반드시 이뤄져야 할 숙제입니다.
5G가 여기서 다시 등장합니다. 철저한 시장의 소외를 받고 있지만 결국 해결될 시장이라고 생각입니다. 이 시장의 문제는 현재 가격인데, 단가는 해결할 솔루션이 있는 기업은 큰 수혜가 예상됩니다.
그래서 주식은 어떻게 하고 있는데?
