# 컴퓨트의 미래: Nvidia의 왕관이 흔들리고 있음

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- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-04-24T08:38:06+09:00
- Updated: 2025-04-24T08:38:06+09:00
- Original source: [mohitdagarwal.substack.com](https://mohitdagarwal.substack.com/p/from-dominance-to-dilemma-nvidia)
- Points: 2
- Comments: 3

## Topic Body

- NVIDIA는 AI 붐과 GPU 독점으로 빠르게 성장했지만, 클라우드 대기업들의 **자체 칩 개발**과 **수직 통합 전략**으로 인해 장기적인 지위가 위협받고 있음  
- **스타트업** 및 **독립 클라우드 사업자**들의 GPU 수요는 감소하고 있으며, **NVIDIA 의존도**가 높은 비즈니스 모델의 **수익성 악화**가 가시화됨   
- Google, Amazon, Microsoft, Meta 등은 **고성능 맞춤형 칩**과 **수직 통합된 시스템**을 통해 NVIDIA 의존도를 빠르게 줄이는 중  
- **분산 인프라**와 **클러스터 연결 기반 최적화**가 AI 훈련의 핵심 요소가 되고 있으며, 이는 NVIDIA가 대응하기 어려운 구조적 변화임  
- NVIDIA는 하드웨어·소프트웨어 개선을 시도 중이지만, **하이퍼스케일러의 깊이 있는 수직 통합 전략**에 비해 **경쟁력 약화 가능성** 존재  
  
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### NVIDIA의 지배에서 위기로: AI 컴퓨팅 시장의 격변  
  
- NVIDIA는 **AI 붐**, **GPU 독점**, 그리고 **DGX 서버 공급** 등을 통해 빠르게 성장하며 **13개월간 시가총액 2조 달러 증가**라는 기록적인 성과를 거둠  
- 하지만 **H100 세대가 수익성의 정점**이며, 이후 출시된 **B200 시리즈는 수익성 악화**와 제조 비용 상승이 동반됨  
- 장기적으로는 **하이퍼스케일러**들이 수요를 통합하고, **맞춤형 칩 개발**로 경쟁력을 확보하면서 NVIDIA의 독점 구조가 흔들리고 있음  
  
### AI 수요의 재편성과 스타트업 시장의 수축  
  
- NVIDIA의 데이터센터 수요 절반 이상은 **Google, Microsoft, Amazon, Meta** 같은 하이퍼스케일러에서 발생  
- 나머지 수요는 **스타트업, VC, 중소 클라우드 기업**에서 발생했지만, **GPU 과잉 구매**로 ROI가 낮고, **GPU 임대 사업은 손실 상태**  
- **블룸버그GPT** 등 소규모 맞춤형 모델은 시장에서 고전하고 있으며, **폐쇄형 대형 API 기반 모델**이 표준화됨  
- Coreweave, Lambda 같은 **독립 클라우드**는 NVIDIA 지원에도 불구하고 **경제성 부족, 수익성 하락, 수요 둔화**로 위기  
- GPU 임대 가격은 급감해 **시간당 $1.99**, ROE는 **10% 이하**, 지속 불가능한 수준  
  
### 하이퍼스케일러의 맞춤형 칩 개발 전략  
  
- **Google TPU**는 이미 6세대에 도달했으며, **Gemini-Ultra, DeepMind, YouTube** 등의 모델에서 NVIDIA를 완전히 대체  
- **Amazon의 Trainium과 Inferentia**는 Anthropic과의 협업을 통해 **대형 모델 추론 및 훈련을 대체**하며 CUDA 없이 작동하는 **Neuron SDK** 제공  
- **Microsoft의 Maia 가속기**와 **Cobalt CPU**는 내부용 AI 워크로드에 사용 중이며, **Triton 기반 SDK**로 CUDA 대체 가능성 높임  
- **Meta**는 MTIA 칩을 통해 **Instagram, WhatsApp의 AI 기능**을 자체 칩으로 운영하며, **Llama 3.1의 일부 훈련도 자체 칩 기반으로 수행**  
- **이러한 흐름은 추론 중심 AI 시장 구조에 더 잘 맞고**, 앞으로 GPU 기반 추론이 **맞춤형 칩, 심지어 CPU 기반 솔루션**에 밀릴 가능성 존재  
  
### 시스템 중심 구조로의 전환과 NVIDIA의 한계  
  
- 하이퍼스케일러는 단일 칩 성능보다 **전체 시스템 최적화**에 초점을 맞춤  
- Google은 **작은 TPU를 대량으로 연결**, 자체 **광학 네트워크(Apollo)** 와 **토러스 네트워크 토폴로지**를 이용해 **전력·지연 최소화**  
- Microsoft는 **광섬유 네트워크와 ColorZ 트랜시버**를 구축해 **멀티 데이터센터 훈련 가능성 확보**, NVIDIA 대비 **저비용 고성능 인프라 확보**  
- 이로 인해 **작은 규모의 여러 데이터센터를 네트워크로 연결해 훈련하는 분산형 구조**가 대세로 떠오름  
- 전력 제약 및 인프라 확장 한계를 돌파하기 위해 **전국적 데이터센터 연결 시도** 중 (예: Microsoft의 3마일섬 재가동, AWS의 원자력 발전소 인수 등)  
  
### NVIDIA의 하드웨어·소프트웨어 대응과 구조적 어려움  
  
- NVIDIA는 **GB200 서버, Spectrum-X, DCGM, RAS** 등으로 대응 시도 중  
- **Infiniband 기반 네트워크 설계**는 대규모 클러스터에 취약하며, **장애 허용 설계 미비**  
- **Google의 Pathways**, **Microsoft의 Singularity** 등은 **자체 fault-tolerant 시스템, GPU 메모리 오류 감지**에 강점  
- Kubernetes 기반의 NVIDIA **BaseCommand**는 하이퍼스케일러의 **Borg, MegaScaler 등과 비교해 확장성과 통합성 열세**  
- **냉각 시스템의 후발주자**로서, Google 대비 **전력효율·수명·공간 효율성 모두 열세** (예: Google PUE 1.1 vs NVIDIA 1.4 이상)  
  
### 결론  
  
- NVIDIA는 여전히 **강력한 GPU 성능**을 보유하고 있지만, **시스템 최적화, 인프라 통합, 비용 효율성**에서는 **하이퍼스케일러에 밀리는 구조적 한계**  
- 하이퍼스케일러는 이미 **칩부터 인프라, 소프트웨어까지 수직 통합**을 완성해 **완전한 대체 가능성 확보**  
- NVIDIA는 **과거의 GPU 중심 전략**에서 벗어나 **전체 시스템 혁신** 없이는 향후 AI 컴퓨팅 시장에서 **지속 가능한 리더십 유지가 어려울 위험** 존재

## Comments



### Comment 37727

- Author: kandk
- Created: 2025-04-24T10:48:34+09:00
- Points: 1

구글 텐서, 테슬라 도조, AMD 때문에 엔비디아 주식 안산 1인..

### Comment 37719

- Author: kimjoin2
- Created: 2025-04-24T10:10:26+09:00
- Points: 1

「하이퍼스케일러의 맞춤형 칩」의 단점도 궁금하내요  
마치 모든 면에서 더 우월한 것 처럼 묘사되는 것 같아서요

### Comment 37696

- Author: neo
- Created: 2025-04-24T08:38:07+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=43757017) 
- Nvidia가 아무것도 하지 않고 있는 동안 경쟁자들이 갑자기 성공하여 Nvidia를 위협할 것이라는 가정에 기반한 또 다른 기사라는 의견이 있음
  - Nvidia에 대한 비관론자들이 언젠가는 맞을 수도 있지만, 지금까지는 실패한 경우가 많음

- Marvell의 주가가 올해 50% 이상 하락했음에도 불구하고, Nvidia의 GPU에 대한 수요는 여전히 강력함
  - 클라우드가 제공하는 기능을 GPU가 대체할 수 없다는 점을 강조함
  - Nvidia가 10조 달러 규모의 회사가 될 것이라는 Jensen의 비전에 동의함
  - Nvidia가 AI 폰, LLM 경쟁 서비스, AI PC, 자율주행차, 로봇 등을 출시할 가능성을 언급함
  - Warren Buffet이 Google과 Apple에 투자하지 않은 것을 후회한 것처럼, 현재도 비슷한 상황이 발생하고 있다고 봄

- 서비스가 Nvidia를 보호할 것이라는 의견이 있음
  - CUDA, Infiniband, NGC, NVLink 등으로 생태계를 소유하고 있으며, AI Foundry와 같은 추가 애플리케이션을 통해 확장할 필요가 있음
  - 맞춤형 디자인과 GPU 프로젝트 컨설팅을 통해 시장이 느려질 때 수익을 창출할 수 있음

- Nvidia의 전략적 위치를 과소평가하고 있다는 의견이 있음
  - Nvidia는 하드웨어 게임에서 영원히 승리할 필요가 없으며, AI 스택 전체를 구축하고 있음
  - 하드웨어, 네트워킹, 소프트웨어, 모델, 개발자 도구를 포괄적으로 제공하는 유일한 회사임
  - Nvidia는 통합 플랫폼을 구축하고 있으며, 이는 업계 표준이 될 것임

- AMD가 Nvidia와 비밀 협정을 맺고 일부러 이런 상황을 만들고 있다는 의견이 있음
  - Nvidia는 TSMC에서 Apple과 독점적인 위치를 공유하고 있음

- Nvidia가 기능적 독점에서 경쟁해야 하는 상황으로 전환되고 있음
  - 이상적이지는 않지만 치명적인 타격은 아님

- H100 세대가 최고 가격 책정력을 나타내고 있으며, 대안이 부족하여 계속해서 수익을 창출할 것이라는 의견이 있음
  - 장기적인 내구성에 대한 의문이 있음
  - 하이퍼스케일러들이 AI 수요를 통합하고 있으며, 경쟁력 있는 칩 개발을 진행 중임
  - 대형 GPU 팜을 구축하는 다른 회사들도 존재함

- Nvidia의 GPU 드라이버 품질 관리가 떨어지고 있다는 의견이 있음
  - 그러나 제품이 몇 년 전부터 매진되고 있어 품질 관리가 떨어진다고 보기 어려움