저자: JimCramer · 외국인
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Cramer는 OpenAI 등 AI 기업의 보안과 기술 발전 속도에 대한 논의를 소개한 뒤, 마이크론의 실적 발표를 앞두고 AI 메모리 수요가 시장 예상보다 클 수 있다고 강조한다. 로봇·자율주행 등 피지컬 AI 확산으로 메모리 수요가 더 늘 수 있다고 보며, 다만 이미 큰 성장이 주가에 반영됐는지가 쟁점이라고 말한다. 엔비디아는 AI 보안 인프라로 영역을 넓히고 막대한 현금으로 자사주 매입과 투자를 병행할 수 있는 플랫폼으로 진화하고 있다고 평가한다.
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Jim, 일관성은 계속 핵심 과제가 될 겁니다. 그걸 어떻게 달성할지도 마찬가지고요. Jensen은 이 모델들을 인간 행동, 적어도 우리가 보편적인 인간 행동이라고 여기는 것과 효과적으로 정렬할 수 있다고 꽤 자신하는 것 같습니다. 연구소들이 어떻게 반응할지 지켜봐야 하겠죠.
제 생각에 컴퓨터가 앞으로도 엄청나게 가치 있는 자산으로 계속 만들어지고 비용이 지불된다는 생각은 분명히 약해지지 않았습니다. 고급 모델의 학습 속도를 늦추거나 제한하더라도, 결과를 추론하는 속도는 여전히 엄청나게 빠르게 유지될 겁니다.
생태계 측면에서는 아직 뚜렷한 영향이 보이지 않습니다. 다만 Sarah Fryer가 대화에서 보안과 잠재적인 속도 조절의 필요성을 언급하기도 했죠. 제 생각에는 그들이 속도를 늦출 수 있다고 믿는 것 같은데, 그 말을 그렇게 구체적으로 하지는 않습니다.
그녀의 말을 왜곡하고 싶지는 않습니다. 우리는 보안을 정말 진지하게 받아들여야 합니다. 그게 최첨단 개발을 제한하고 속도를 늦춘다는 뜻이라면, 우리는 연구자들의 말을 듣고 그렇게 할 겁니다. 다만 CFO로서 올바른 사업적 결정을 내려야 합니다. 지금 OpenAI는 우리가 잘하는 일을 하고 있다고 생각합니다. 경계를 밀어붙이면서도 보안과 일관성을 아주 진지하게 다루는 거죠.
CFO로서 자원을 계산해야 한다고 말씀하셨는데, 속도를 늦추고 싶다면 어디서 비용을 줄이고 어디에 덜 쓰겠습니까? 제가 정말 흥미롭게 생각하는 건, 오늘 당장 멈춘다 해도 세상에 존재하는 지능의 양이 엄청나다는 점입니다.
Astra는 이제 가장 발전되고, 가장 지능적이고, 가장 일관성 있는 모델입니다. 그리고 가장 빠르게 팔리고 있죠. 100달러라는 비용에도 불구하고요. 우리가 본 것 중 가장 빠른 판매 속도입니다. 그게 무엇을 의미하느냐면, 이 지능이 Boston Children's Hospital 같은 기관에서 쓰이고 있다는 뜻입니다. 거기서 임상의들이 진단되지 않았던 40가지 미해결 질병을 진단했습니다. 이런 상태를 가진 아이의 부모에게 이건 삶을 바꾸는 일입니다.
투자 업계라면, Valley Asset Management에는 중앙은행 애널리스트가 있는데, 우리의 친구 Kevin Warsh 같은 사람들의 입력을 빠르게 받아들여 2시간짜리 종합 분석을 몇 분으로 줄입니다. 이런 것들이 세계 곳곳 사람들의 삶을 바꾸고 있고, 이것이 지금 우리가 쓸 수 있는 것입니다.
질문으로 돌아가면, 확실히 무언가를 가속해야 한다면 우리는 언제나 높은 ROI에 근거해 투자 결정을 내릴 겁니다. 하지만 지금 제 위치에서 보면 성장을 이끌 기회가 너무 많아서, 그 플라이휠을 계속 돌리기 위해 더 많은 컴퓨팅 파워를 확보하는 데 여전히 집중하고 있습니다.
사람들은 Jensen이 하는 말과 Sarah가 하는 말 사이에 큰 간극이 있다고 생각하는 것 같습니다. 제 생각엔 "우리는 조심해야 하고, 안전장치가 있어야 한다"는 생각에는 오히려 조금 더 일관성이 있습니다. 우리에게는 사이버보안이 있고요.
어제는 CrowdStrike의 George Kurtz와 대화했고, 신원 보안을 하는 Okta의 Todd McKinnon과도 얘기했습니다. 그리고 Palo Alto의 Nikesh Arora와도 얘기한 것 같은데, 각 사람과 얘기하려고 노력하고 있습니다. 일을 제대로 아는 사람들이 상황을 통제하고 있다는 걸 알게 되니 마음이 더 편해집니다.
Jensen은 아주 흥미로운 지적을 했는데, 이 문제에 대해 목소리를 내는 사람들 중 일부는 연구자가 아니라고 했습니다. 그들은 실제로 무엇을 하는지 잘 모른다는 거죠. David, 상황이 통제 불능일지도 모른다는 믿음이 있는데, 그런데 1,200명의 무리가 있으니... 1,200명의 무리요. 글쎄요, Jim. Jensen Huang과 반대 의견을 내면 안 될 것 같습니다. 그는 분명히 저보다 이 분야를 훨씬 많이 알고 있으니까요. 하지만 그렇게 말하더라도, 모델들은 점점 더 강력해지고 있습니다. 우리는 이것을 압니다. 저도 압니다. 그리고 그 힘은 더 빠른 속도로 커지고 있고, 우리는 재귀적 자기 개선에 점점 가까워지고 있습니다. 즉 모델이 본질적으로 자기 다음 세대를 만들 수 있다는 뜻입니다. 그렇게 되면 사람들이 얼마나 많은 통제권을 갖게 될까요? 중요한 질문이고, 중요한 지점입니다.
Jim, 이 잠재적인 신규 자본 조달과 관련된 OpenAI 기사로 빠르게 넘어가고 싶습니다. 여러분은 어떤 뉴스가 나오기 조금 전에 인터뷰를 녹화한 것 같은데, 어쩌면 뉴스라고 할 것도 없을지 모르겠네요. 실은 지난주 말과 이번 주 초에 OpenAI 투자자들에게서 그 얘기를 들었습니다. 정보는 가지고 있었지만 제 기준에 맞지 않아서 보도하지 않기로 했습니다. OpenAI가 지금 당장 뭔가를 하고 있는 것 같지 않았거든요.
이게 그들의 투자자들, 특히 큰 투자자들이 더 높은 기업가치를 원하지 않는다는 뜻일까요? 물론 우리는 원하죠. OpenAI가 IPO에 대한 현실적인 일정을 세우고 거기까지 가는 데 얼마나 걸릴지 추산하면, 더 높은 기업가치에서 자본을 조달하고 싶어 할 수도 있지 않을까요? 1.2배, 가능하다면 어쩌면 1.5배까지요.
네, 하지만 그렇다고 Jim, 지금 당장 적극적으로 그렇게 하고 있다는 뜻은 아닙니다. 다른 곳에서도 이 가능성을 보도했는데, 저는 그러지 않기로 했습니다. 다만 맥락은 좀 제공하고 싶었습니다.
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이제 본론으로 들어가겠습니다. Micron이 곧 실적을 발표하는데, AI 메모리 역사상 가장 중요한 실적 발표 중 하나가 될 수도 있습니다. 왜냐하면 차세대 AI 시스템에 필요한 메모리 양이 많은 투자자들이 현재 인식하는 것보다 훨씬 많을 수 있기 때문입니다.
일부 애널리스트들은 심지어 고급 로봇의 메모리 수요를 자율주행차에 비교하면서, AI가 점점 복잡해지면 로봇은 훨씬 더 많은 메모리가 필요할 수 있다고 주장합니다. 그리고 물리적 AI가 주요 성장 시장이 된다면, 메모리에 대한 또 한 번의 거대한 수요 물결을 만들어낼 수 있습니다.
그래서 Micron의 이야기는 더 이상 스마트폰, PC, 전통적인 서버에 관한 것만이 아닙니다. 이는 점점 데이터센터, 로봇, 자율 시스템, 그리고 궁극적으로는 물리 세계에서 작동하는 기계에 적용되고 있습니다. 투자자들은 Micron의 역량이 여전히 저평가되어 있을 수 있다고 믿고 있습니다.
하지만 분명한 질문이 생깁니다. 시장은 이 모든 것을 이미 주가에 반영했을까요? Micron은 이미 엄청난 성장을 경험했습니다. 그러니 장기 전망이 여전히 강하다 해도, 투자자들은 앞으로의 성장 중 얼마만큼이 오늘의 밸류에이션에 이미 반영되어 있는지 물어봐야 합니다. 바로 여기서 논쟁이 시작됩니다.
일부 투자자들은 Micron이 결국 AI 시대의 주요 인프라 기업 중 하나가 될 수 있다고 봅니다. 가속 컴퓨팅에서 Nvidia가 차지하는 역할과 어느 정도 비교될 수 있는 위치를 메모리 분야에서 차지하는 거죠. 이 비교가 최종적으로 맞을지는 두고 봐야 합니다. 하지만 그 근본적인 이유는 점점 분명해지고 있습니다. AI에는 메모리가 필요하고, AI 시스템이 복잡해질수록 메모리 요구량은 계속 늘어납니다.
이제 Nvidia로 넘어가겠습니다. 가장 흥미로운 전개 중 하나는 Nvidia의 AI 보안 분야 관여가 커지고 있다는 점입니다. 회사는 AI 스택의 여러 층에 걸친 보안 접근법으로 나아가고 있습니다. 하드웨어, 소프트웨어, 서비스. 이것이 중요한 이유는 AI 보안은 반드시 한 회사가 혼자 해결할 수 있는 문제가 아니기 때문입니다.
AI가 점점 더 자동화된다면, 시스템 전반에 걸쳐 안전장치가 있어야 합니다. 모델에는 통제가 필요하고, 소프트웨어 환경에도 통제가 필요합니다. 인프라는 모니터링되어야 하고, 보안 시스템은 AI 시스템이 예상 밖으로 행동할 때 이를 감지하고 대응할 수 있어야 합니다.
이는 점점 더 강력한 고급 모델이 의도된 경계를 넘어 작동하는 것에 대한 우려가 커지면서 특히 중요해집니다. 그리고 업계가 정부, 기업, 소비자가 점점 더 강력한 시스템을 신뢰하기를 원한다면, 보안 인프라는 "순수한" 성능만큼 중요해질 수 있습니다.
그리고 Nvidia는 바로 이 생태계 안에서 자신의 위치를 잡고 있는 것 같습니다.
하지만 오늘날 Nvidia의 이야기는 기술에 관한 것만이 아닙니다. 자본 분배에 관한 중요한 이야기도 전개되고 있습니다. Nvidia는 엄청난 양의 현금을 창출하고 있고, 이 자금은 이제 여러 방식으로 쓰일 수 있습니다. 회사는 자체 성장에 투자할 수 있고, AI 생태계의 잘 알려진 기업들에 투자할 수 있으며, 주주에게 자본을 환원할 수도 있습니다.
이것은 AI 전쟁 초기 단계와는 매우 다른 상황입니다. 그때의 큰 질문은 Nvidia가 폭발적인 수요를 감당할 수 있느냐였습니다. 지금 회사는 너무 수익성이 높아서, 투자자들은 완전히 다른 질문을 하고 있습니다. Nvidia는 이 모든 현금으로 실제로 무엇을 해야 할까요?
그 답 중 하나가 자사주 매입입니다. Nvidia는 대규모 추가 자사주 매입 승인을 발표했습니다. 중요한 건 승인 규모만이 아닙니다. 그 뒤에 있는 메시지가 중요합니다. 경영진은 Nvidia가 지속 가능한 방식으로 주주에게 자본을 환원하면서도 계속 사업을 확장할 자금을 조달할 수 있다는 자신감을 사실상 보여주고 있습니다.
가장 흥미로운 점은 Nvidia가 성장과 자사주 매입 중 하나를 반드시 선택할 필요가 없다는 것입니다. 회사는 둘 다 하려고 합니다. AI 인프라 기업, 공급업체, 전략적 파트너에 계속 투자하면서, 동시에 자기 주식을 매입할 수 있습니다. 이것이 Nvidia 투자 스토리에 또 하나의 층을 더했습니다.
이제 Nvidia는 단순한 고성장 반도체 기업이 아닙니다. 자본을 배분하는 여러 방식을 갖추고 막대한 현금을 창출하는 플랫폼으로 변모하고 있습니다. 여기서 잉여현금흐름이 특히 중요합니다. Nvidia가 잉여현금흐름을 매우 높은 속도로 계속 늘린다면, 향후 몇 년간 투자와 주주 환원에 쓸 수 있는 자본 규모가 엄청나게 커질 수 있습니다. 그리고 이것은 논의되는 지표들을 바꿔 놓습니다.
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