250131_DeepSeek: 스푸트니크 쇼크도, 알리/테무도 아니다 (2)
(26) NVDA 고성능 칩의 Peak-Out 및 AI GPU 1강 포지셔닝의 쇠퇴 가능성
■ 지금 당장 시장의 표적은 NVDA, 단기적으로 이를 피해가기 어렵다는 것을 몸소 주가로 보여주고 있음
■ NVDA의 AI GPU의 범용 AI 연산은 다양한 딥러닝 모델과 AI 워크로드를 지원하며 비전, 자연어, 추천 시스템 그리고 자율 주행이나 스마트 팩토리와 같은 Physical World로의 확장성을 여전히 지니고 있음
■ 일부 빅테크의 AVGO향으로 발현되는 Custom ASIC 시장과 카니발라이제이션이 된다라고 보기보다는 다 같이 커지는 시장으로 보는 것이 여전히 합리적
■ 기존 로직과 동일하게 하이퍼스케일러들의 CAPEX Guidance로 기준점을 잡으면 될 것으로 판단
(27) MSFT/GOOGL/AMZN/META/ORCL 등 미국 하이퍼스케일러 업체의 CAPEX 감소 Signal?
■ Meta는 이번 4Q24 실적에서 CY25 CAPEX 레인지로 $60~65bn[vs. $53bn] 컨펌했고, Microsoft 또한 FY3Q25 Guidance로 $15.8bn을 제시하며 컨센서스인 $15.5bn을 소폭 상회 하는 흐름을 이어감
■ 주요 업체들의 CAPEX 증가 흐름 자체는 NVDA에게 우호적인 업황을 만들어주지만 그 성장률의 폭 둔화, 그리고 효율성에 대한 의심이 만들어 내는 주가 스크래치는 당분간 맞서야 할 문제라고 생각
■ 그 스크래치를 극복할 수 있는 방법은 사티아 나델라, 펫 겔싱어 등 업계 C레벨 급 혹은 유명 엔지니어들 계속해서 말하는 "낮아지는 AI 비용"이 역설적으로 AI 시장의 거대한 성장의 시발점이 되는 순간을 확인하는 것
■ Meta의 컨콜에서 확인한 것처럼 추론이든 학습이든 더 높은 수준으로 더 나은 품질의 아웃풋/서비스를 제공할 수 있는 것에는 '한계'가 없음. 즉 서비스와 제품이 완제품이 아직까지 완연한 모습을 보이지 않은 상태에서 쉽게 컴퓨팅 능력의 한계에 대해 섣불리 판단하는 것은 패착이 될 수 있다는 말
(28) AI SaaS 업체들의 비용 절감을 통한 비즈니스 모델 확장과 이에 따른 멀티플 증대 가능성
■ 지금까지 시계열 상에서 가장 핫한 부분. 사견으로 아직 검증되지 않은 영역이라고 판단
■ 그나마 가능성을 꼽는 영역이라고 한다면 1) 보안 SaaS, 2) 데이터 인프라/플랫폼 SaaS, 3) CRM/SAP 등과 같은 기존 최상위 사업자
■ 보안 SaaS의 경우 의심의 여지가 없을 것이고, 두 번째에 해당되는 기업은 대략 Snowflake, Databricks[비상장], MongoDB, Elastic 등. CSP 업체도 두 번째에 다 포함됨
■ CRM/SAP의 경우에는 현재까지 나온 주요 AI 기능들로도 충분히 기존 제품에 녹여내며 Up-Selling이 가능한 구조임을 최근 실적을 통해 확인했기 때문
■ 실제로 MSFT는 최근 Office 365에 Copilot을 강제 번들화 시키면서 Up-selling을 시켜버린 사례가 있음
■ 결국 SaaS의 가장 큰 문제점은 B2B향으로 개화가 되어야 한다는 점인데 1) SaaS[서비스] 형태와 2) 그 강도(AI가 묻은)가 아직 명백히 드러나지 않은 것
■ 그러니 Meta 컨콜에서처럼 아직 '컴퓨팅 능력'이 어디서 어디까지 필요한지 감을 제대로 잡고 있지 못한 것
■ 중요한 것은 포텐셜/기대감 자체는 열려있다는 것이고, 모빌리티에서 FSD처럼 빨리 SaaS에서도 킬러 콘텐츠가 나와줘야 보다 컨빅션이 실릴 듯
■ 슬프지만 국내 관점에서는 아예 살만한 SaaS가 잘 없는 듯
(29) 국내 메모리 업체 및 소부장 밸류체인의 디레이팅
■ 최근 채널 체크를 해보면, AVGO의 경우에도 SKH에게 HBM4를 통한 공급을 베이스로 이야기를 나누고 있는 듯 함
■ 이는 기존 HBM2/HBM2E 등 저부가 HBM에서 고부가 HBM3E/HBM4 등으로의 논의가 ASIC 레벨에서도 활발하게 전개되고 있다는 것이며, 이는 곳 메모리 업체의 고객사가 기존 NVDA에서 AVGO/MRVL 등 ASIC 업체로 다변화 되고 있음을 의미
■ Meta의 Chief AI Scientist Yann LeCun은 AI 서비스[AI Assistant] 형태에 따라 향후 엄청난 양의 컴퓨팅 파워가 필요할 것이며 1) 멀티 모달 소화, 2) 정교한 추론, 3) 이에 따른 고대역폭 메모리 수요 증가에 기인한 추가 추론 비용은 드라마틱하게 증가할 것이라고 언급
■ 이번 DeepSeek 사태가 단기적으로 NVDA vs. AVGO 낙폭의 회복 강도 차이를 만들어 내는 듯 함
■ Yann LeCun은 훈련보다 추론을 위한 인프라에 CAPEX가 집행될 것이라고 말하면서도, 가장 중요한 지점은 결국 '고객'이 그 비용을 기꺼이 지불할 수 있을지 없을지가 가장 중요하다고 강조
■ 해당 지점은 결국 이전 SaaS에서의 핵심 포인트와 연결되는 지점
■ 한편 순다르 피차이가 "과소투자의 리스크가 과잉투자의 리스크보다 더 위험할 것"이라고 언급한 것이 불과 몇 달 전. 주가 등락에 따라 생각이 자주 변하는 것은 좋지 않음
■ 하이퍼스케일러의 CAPEX 기조가 큰 변화 없이 흘러가고 ASIC이 붙어주는 그림을 여전히 제일 타당한 그림이라 판단
■ "나는 효율적인 훈련/추론을 위해 GPU를 안 살게~! 덜 살게~!"-라고 자신 있게 나올 수 있는 업체가 과연 있을까? 고작 수학/영어/코딩 문제 정도 가지고..?
(30) DeepSeek는 과연 NVIDIA Killer일까? 게임 체인저가 되는 모델일까?
(31) "No". R1은 Azure AI Foundry 모델 카달로그에 공식적으로 추가되며 1,800여 개 이상의 최첨단 AI 모델과 함께 또 하나의 '선택지'가 되었을 뿐
(32) DeepSeek의 V3/R1 등의 비용이 과소 계상 되었을 가능성, OpenAI의 API 관련 이슈는 여전히 존재
(33) 추가적인 제재 또한 트황 시대에 충분히 가능할 것으로 판단 됨
*물론 중국에는 DeepSeek 말고도, Alibaba/Tencent가 주요 투자자로 참여한 Moonshot AI을 비롯해 Zipu, Baichuan, MiniMax 등 경쟁력 있는 AI 스타트업이 많음
(34) 미중의 대립 구도 상 추가 투자를 열어 두는 방향으로 전개될 것이라는 점[물론 효율화와 동시에.. feat DOGE], AI 비용이 낮아지는 것이 역설적으로 AI 산업의 기폭제가 될 것이라는 긍정 회로까지 생각했을 때, 여기서 투자를 과연 줄여야 하나?
(35) 해당 지점은 최근 화두가 되었던 스타게이트 같은 것들이 증명하고 있지 않은가?
*물론 SoftBank가 뭔가 사망 플래그 같긴 함(ㅎㅎ..)
(36) 스푸트니크 쇼크에 비할 정도의 큰 이슈는 아니라고 판단되지만.. 이번 사태가 기폭제가 되어 에쿼티 시장에 미치는 파급력 자체가 큰 것은 사실
(37) 이는 NVDA의 탑 라인, 하이퍼스케일러들의 CAPEX 증가율 둔화의 추세가 다시 재가속화되는 그림이 B2B SaaS나 B2C 중심의 On-Device AI 혹은 Physical AI 중심의 새로운 어플리케이션[로봇?ㅎ]이 본격적으로 열리기 전에는 가능성이 높지 않아 보이기 때문
(38) 그 시기를 해자[CUDA]를 통해 버티며 FCF를 뽑아내거나, 제품 제조 경쟁력[CoWoS, HBM 등]을 통해 업계 선두권을 공고히 하면서 비즈니스 모델의 차별화를 끌어가는 기업들이 새로운 기회를 잡을 가능성이 더 높다고 판단 됨
(39) 최근 WedBush의 애널리스트 Dan Ives의 인터뷰에서 DeepSeek이 AI계의 테무라고 언급
(41) 반은 맞고 반은 틀린 말
(42) PDD의 TEMU, DeepSeek의 R1은 모두 특정 고객/세그먼트를 겨냥한 특화(저가/최적화) 서비스
(43) 그러나 R1과 같은 AI 모델은 네트워크 효과가 매우 크다는 차별점이 있음. 어쩌면 DeepSeek은 테무보다 더 나은 것일 수도 있을 수도(?)
(44) 연휴 기간 동안 애타는 마음으로 다들 고민이 많을 것으로 판단 됨. 바닥이 아닐 수 있다는 것을 직감하면서도 자신이 믿는 것에 조금 더 힘을 실을 수도, 혹은 아닌걸 알면서 칼춤을 출 수도
![[삼성 글로벌 SW 이영진] avatar](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fstatic-storm.tglist.com%2Fda1b354b28a3cd215fbc5731e8fd06cb%2F75537e60-4554-4f93-8b24-aa47e0298208.jpg%3Fw%3D24%26h%3D24&w=48&q=75){kind=small}
