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근데 중요한 거는 역시나 이런 걸 뭐 예측을 해서 뭐 엔비디아나 아니면 구글에 막 몰빵을 하는게 아니라 그냥 사시면 되죠. 안녕하세요. 존버 존 번드면. 자, 이번에는 미국 주식 나스닥입니다. 자, 엔비디아 뉴스가 떴죠.이 엔비디아 독주 깬다. 그래서 구글에서 자체 AI칩 TPU를 발표하면서 어, 엔비디아 주가가 갑자기 내려갔죠. 어, 근데 이게 뭐 엔비디아가 뭐 급락을 해서 또 다시 AI 버블이 터지고 망한다 이거는 저는 아닌 거 같고요. 근데 이거를 어떻게 해석해야 되냐? 이거는 어, 구글에서 이제 자체 AI 칩을 만든 거는 이거는 아마도이 개발 방식이나 이런 거 봤을 때 중국의 딥시크랑 조금 비슷한 거 같아요.
그래서 딥시크가 오버랩이 좀 되거든요. 그래서 그런 얘기 해 드리고요. 자, 앞으로 주가는 어떻게 될 것인가? 저는 제가 그냥 봤을 때는 역시나이 나스닥백 있잖아요.이 나스닥백 투자가 거의 뭐 정석이다 이렇게 볼 수가 있습니다. 엔비디아가 잘 가든 알파벳 구글이 잘 가든 메타가 잘 가든 역시 그냥 나스닥백이 여러분들이 그냥 투자를 하시면이 테크주들이 계속 간다고 하면은 그냥 여러분들 수익을 올릴 수 있으니까 안전하게 길게 가시려면 나스닥백이 역시나 어 q큐큐q큐큐죠. 굿투 그레이트다. 이렇게 말씀드립니다. 그래서 쭉 보시면 어 6개월 수익률 가져왔는데요.
요즘 6개월 수익률은 월앤 버핏이 구글을 투자해서 그런지 87%로 제일 어 잘 나가고 있습니다. 네. 엔비디아도 뭐 뒤지는게 아니죠. 31% 올랐고요. 그다음에 뭐 메타는 0.95%. 요즘 오라클이 조금 AI 버블이다 하면서 좀 내려오고 있는데요. 그래서 21% 그다음에 마이크로소프트가 3.54% 이렇게 어 되어 있습니다. 그래서 어 지금 구글에서이 TPU 이거를 메타 아시죠? 메타에서 쓰겠다 이렇게 발표를 하면서 어 며칠 주가가 이렇게 엔비디아 주가가 내려왔었거든요. 그래서 메타가 27년 가동 예정 데이터 센터에 구글의 TPU 칩을 어 도입을 검토 중이다.
그래서 내년에는 구글 클라우드를 통해 TPU 연산을 임대하는 방안도 검토 중 이러면서 아 이거 지금 어 엔비디아 큰일 난 거 아니냐. 그래서 엔비디아 주가 반응을 보면은 어 지금 메타의 TPU 검토 보드 이후 엔비디아 주가가 약 2.6% 마이너스 났거든요. 그다음에 시가 총액으로는 약 어50억 달러 그러니까 한화로 야 진짜 규모가 크니까 168조원이 증발이 돼 버렸네요. 그래서 어 이거는 뭐 상상이 안 갑니다. 얘네들은 뭐 몇 %만 떨어져도 이렇게 어 160조 뭐 이런 170조 가량에 돈이 증발돼 버리니까 정말 규모가 크구나 이렇게 볼 수 있고요.
근데 중요한 거는이 TPU 구글에서 만든 TPU가 경제성이 좋다는 겁니다. 효율성. 그러니까 경제성 효율성이 좋다. M비디아의 H 성능 좋죠.이 이 고급 GPU 대비해서 어 가격이 낮은 것으로 알려지기 때문에 그리고 AI 모델 훈련 총 비용이 그다음에 시간도항 훈련비 이거를 최대 80%까지 어 구글의 TPU 칩이 줄일 수 있다는 평가가 나오면서 아이 전력 어 그다음에 이제는 전력 효율도 높다고 이렇게 또 알려지면서이 효율성 측면에서 TPU가 좋구나 이렇게 나오면서 엔비디아한테 살짝 충격을 가했다 이렇게 어 말씀드립니다. 그래서 엔비디아가 그렇다고 해서 무너지냐 그건 아니고 오히려 좋아진 거 같습니다.
그래서 우리가 뭐 요즘 런닝이 또 대세잖아요. 그리고 마라톤이 요즘 대세가 되고 있는데 런닝 크루에서 지금 페이스 메이커가 등장을 한 겁니다. 원래는 지금 엔비디아만 계속 독주 체제로 달리고 있었는데 옆에 이제 구글이 생기면서 어 붙는 거죠. 근데 구글은 그래도 엔비디아에 비해서 많이 떨어지긴 해요. 떨어지니까 효율성을 높이는 건데 효율성을 높이고 이제 또 버릴 걸 또 버리고 어 몰두 집중 전략으로 이렇게 구글이 가고 있거든요. 그래서 한번 어 TPU랑 M비디아 GPU랑 한번 가장 핵심을 비교해 봤거든요. 어 그래서 M비디아 GPU는 우리가 아시다시피 매번 많이 배웠죠.
그래픽 카드랑 뭐 이런 거 범용으로 됩니다. 과학 연산, 암호화폐, 딥러닝 이런게 범용으로 다 전체적으로 다 되는데요. 구글 TPU는이 딥러닝 그래서 신경망 영상 이거에 특화되어 있습니다. 그러니까 출론형으로 특화되어 있고요. 그러니까 버릴 건 버리고 집중할 거야에 집중을 했다 이렇게 생각하시면 될 거 같고요. 그래서 아키텍처를 보면 범용 병렬 연산용 프로세서가 지금 M비디아 GPU에 어 들어가고요. 구글 TPU는 특정 텐서 그다음에 행렬 연산에 최적화된 이런 칩이다 이렇게 볼 수가 있습니다. 이렇게 되어 있고 그다음에 소프트웨어를 보면은요.
엔비디아 워낙 많이 알려졌죠. 쿠다 생태계로이 딥 런닝과 과학, 금융 등 광범위하게 이렇게 쓰이고 있는 거 다들 유명하시니까 다 알고 있고요. 어, 지금 구글에서 나온 거는 TPU는 주로 구글 클라우드나 구글 AI 스택 여기 중심으로 구글 이런 생태계로 돌아가겠죠. 당연히 돌아갈 거고 강점은 뭐가 있냐? 엔비디아는 범용성과 생태계 그리고 개발자가 많다. 어, 이거를 둘 수가 있고요. 구글은 뭐가 장점이냐 이렇게 물어보시면 가격, 전력, 효율, 특정 AI, 작업 속도가 좋다. 이렇게 어, 볼 수가 있네요. 한계는 또 뭐가 있냐 이렇게 보시면 어, 구글의 GPU는 제가 조금 걱정되는게이 비싸고이 특히나 전력 소모가 큽니다.이 AI 데이터 센터가 요즘 엄청나게 많이 지어지고 있잖아요.
그런데 그런 전력을 다 수용할 수 있을까? 이거 의문이 계속 나오고 있거든요. 그래서 우리가 AI 어 전력 장비랑 SMR랑 뭐 이런 게가 지금 계속 올라가는 이유가 다 그런 이유가 있거든요. 그래서 그게 조금 의심이 되는데요. 그다음에 근데 구글의 TPU는 범용성이 떨어지지만이 특정 작업에서만 최적화가 되어 있다는 한계가 있습니다. 그런데 전력 소모가 좀 어 작다는 거 이렇게 어 볼 수가 있고요. 그래서 이렇게 수치로 한번 비교를 해 봤는데요. 어, 구글의 TPU랑 Nv디I의 GPU 성능을 비교해 봤는데 시간당 비용은요. 여기 나와 있죠.
NDI의 GPU는 21.6달러이거든요. 6달러이거든요. 근데 어 지금 TPU 구글의 TPU는 뭐 2.7달러 1.38에서 2.7달러인데요. 그래서 지금 어 여덟배에서 16배 비용 차이가 발생을 하고요. 그다음에 가격 대비 성능 우위를 보면요. TPU는 M비디아 H100에 비해 대비해 약 네배 더 나은 가격 대비 성능을 어 제공을 한다고 합니다. 그다음에이 AI 훈련 비용 절감 효과도 있거든요. 그래서 TPU로 전환 시에 총 훈련 비용이 최대 80% 어 절감이 된다. 여기 나와 있죠. 80% 어 절감이 되고요. 그다음에 기업 사례로 봤을 때는 어 미드전이 지금 보면 GPU에서 CPU 전환 후에 월 컴퓨팅 비용이 200만에서 어 70만 달러로 약 65%가 감소를 했다는 이런 사례도 있고요.
어 지금 코이어에서도 TPU 기반으로 세배 처리량이 향상이 됐고 그다음에 스냅에서도 최적화 후에 훈련 비용이 70% 절감이 됐다. 그래서 또 이렇게 훈련 비용이 절감되는 이런 효과가 있어서 조금 위협을 하고 있는 거 같고요. 그다음에 어 전력 효율성 강점을 보면 CPU는 GPU보다 전력 소비가 낮으며이 구글 데이터 센터 PU는 1.1, 그러니까 업계 평균이 1.58이거든요. 이거 대비해서 탁월하다 이렇게 어 나와 있고 최신 TPU 어 V7 성능이 향상돼서 지금 와트당 어 100%이 성능이 향상됐다. 어, 지금 6 대비해서 이렇게 평능이 향상돼서 계속 잘 나가고 있다 이렇게 어, 볼 수가 있습니다.
그런데 중요한 거는이 근본적인 한계가 있죠.이 이 범용성이 부족하다는게 이게 가장 큰 한계이고 그다음에 엔비디아의이 GPU의이 성능을 따라갈 수 없는게 가장 큰 한계이거든요. 그래서 지금 보면 어 TPU는 신경막 연산에만 특화되어 있어 데이터베이스 처리 그다음에 그래픽 렌더링 암호화폐 채굴 등 다양한 병렬 작업에 적합하지 않다. 어 그리고 효율성의 대가로 봤을 땐 높은 전력 어 비용 효율을 위해 범용성을 희생을 시켰다. 그래서 특정 AI 작업 외에는 활용이 제한된다. 어, 이렇게 나와 있고요. 그다음에 GPU의 강점은 폭넓은 활용성이죠.
그래서 M비디아의 GPU는 딥 러닝, 그다음에 과학 시뮬레이션, 데이터 처리 등 전 분야에서 사용이 가능하다. 그리고 거대한 쿠다 생태계. 이게 M비디아의 장점이죠. 그래서 쿠다 개발자만 600만 명 이상이 되고요. 7년간 여섯 배 증가가 됐고요. 그래서 AI 개발 표준으로 자리가 잡았다 이렇게 어 나와 있습니다. 그리고 호환성 차이로 뭐 이런 지금 엔비디아는 엄청나게 어 많은 이렇게 프레임워크를 어 지원을 한다. TPU 대비해서 이렇게 많이 지원을 하고요. 그다음에 개발 난이도 차이도 어 TPU는 여덟 개 코어의 최적 활용을 위해서는이 샤딩된 뭐 이런게 어 복잡한 데이터에이터 조율이 필요한데요.
GPU 대비 개발 난이도가 높다. 어 그래서 이런 지금 GPU 성능이 더 좋은 거를 볼 수가 있습니다. 그래서 요약을 해 보자면 TPU가 대체 뭐 때문에 난리인가 그게 가장 여러분들이 궁금할 거 아니에요. 이게 구글이 만든 AI 전용 반도체인데요. 이거는 다 버리고 그냥 우리는 그냥 티화돼서 하나만 하겠어. 그래서 어 수학 문제에서도 특정 유행만 유형만이 미친 듯이 푸는 계산기입니다. 근데 GPU는 전체적으로 다이를 처리하는 이런 범용 어 계산기라고 보면 될 거 같아요. 그리고 성능도 좋아요. 그래서 어 이런 차이가 있는데 왜 TPU가 그런데 왜 요즘 왜 주목 받고 왜 이렇게 지금 이슈냐 이렇게 물어보시면은요.이 가성비이 전력 효율성이 좋기 때문에이 가성비 때문에이 TPU가 지금 또 이렇게 주목을 받는 겁니다.
어 범용으로 다 할 수 있는 GPU는 어 회로가 복잡하고요. 그다음에 비싸고 전기가 많이 먹습니다. 그런데 TPU는 할 줄 아는 일이 적은 대신 진짜 극율로 이렇게 밀어붙인다 이렇게 볼 수가 있습니다. 무슨 말인지 아시겠죠? 그래서 같은 모델을 써도이 필요한 칩나 시간 전력이 확 줄어드니까 가성비가 높아지니까 뭐 80%나 높아진다고 얘기를 하니까 그래서 주목을 받는 거고요. 그다음에 이제 메타이 M비디아의 가장 큰손 고객 중에 하나죠. 엔비디아의이 곡괭이랑 삽을 사는이 지금 AI 골드러시의 곡괭이와 삽을 사는 어 하나의 큰 손 중에 하나가 메타인데요.이 메타에서는 이제 어 구글에이 TPU 곡괭이도 한번 사 볼까?
삽도 사 볼까? 이렇게 얘기가 나오니까 어 지금 이게 시장이 흔들흔들거리는 거거든요. 엔비디아가 계속 독점으로 꿀을 빨다가 이제는 아 독점이 안 될 수도 있겠구나. 어, TPU도 어, 좀 쓸 수 있겠구나 이런게 나오면서 어, 점점이 TPU의 장점도 또 나오고 그래서 이런 것 때문에 살짝 어, 흔들리는 지금 상황이다. 근데 이게 결과가 어떻게 될지는 아직 모릅니다. 그런데 중요한 거는이 NBDI 이제 독점 시대가 아니라 뭐 구글의 TPU 그다음에 AMD, 어, 브루드컴의 뭐 자체칩 그다음에 이런 멀티칩들의 경쟁이 이제 어, 되면서 점점 이제 엔비디아의 이런 독점이 깨질 수도 있겠구나.
이제 다극 뭐 칩대가 올 것이다. 다극화 시대가 또 올 것이다. 여기서도 이제 다극화 시대가 온다. 이런 얘기가 어 나오고 있기 때문에 그렇고요. 그다음에 TPU가 물론 성능이 안 좋고 뭐가 안 좋고요. GPU보다 안 좋고 뭐 이렇게 하지만이 구글의이 무서운 점은 뭐냐?이 중국도 이런게 무서운 거잖아요. 자체이 생태계를 갖고 있다. 그러니까 뭐 M비디아 나는 안 써도 돼. 어 TPU 너네들이 나 안 살 거야? 어 TPU 안 사면 그냥 내가 돌리면 돼. 왜냐? 나는 구글에 이런 생태기를 갖고 있어. 어, 재미는 아이도 있고 이런 거.
그다음에 뭐 구글에 뭐 유튜브 검색 구글 하면 엄청나게 많잖아요. 그래서 이런 구글의 LM 모델 뭐 재미나이 여기에서도 돌릴 수가 있습니다. 그래서 TPU로 어 출론해서 여기에 어 쓸 수 있기 때문에 어 수요는 뭐 구글에서 그냥 자체적으로도 창출할 수 있고요. 어 플러스 이제 메타카드도 써 준다고 하니까 그러니까 이제 어 점점 더 이게 올라가는 거죠. 서 구글은 자기 AI 모델을 자기 칩으로 돌린다. 이게 약간 어 중국의 딥시크나 하웨이 이런 모델이나 아니면 B디랑 비슷하죠. 자동차로 말하면 BD가 자체 배터리를 만들어서 자체에 다 만들고 있죠.
그래서 그런 거랑 어 비슷하다. 그래서 최적화로 가고 더 싸게 만들고 더 좋게 어 만들어서이 비하디처럼 수직 통합적으로 어 이렇게 가고 있다. 어 테슬라가고 어 지금 TPU 구글이라고 이렇게 비교하면 어 될 거 같습니다. 그래서 그런 식으로 지금 어 비교하시면 될 거 같고요. 근데 여기서 중요한게 뭐냐면이 구글은 이런 TPU 이런 침만 파는게 아니라 뭐 메타 이런 다른데 이제 매출 늘릴게 생기면서 여기에 이제 클라우드랑 그다음에 생태계까지 팔고 여러 가지 구글은 진짜 팔게 많잖아요. 자기가 갖고 있는게 많기 때문에 역시 여기 나와 있죠.
AI 모델 재미나이도 팔고 AI칩 TPU도 팔고 클라우드 구글 클라우드도 한 회사에서 다 이렇게 팔기 때문에이 엔비디아처럼이 곡괭이만 파는 친만 파는 어 회사보다 파워가 더 클 수도 있습니다. 그래서 어 최종 승자는 알파벳이라는 어 분석도 있겠지만 이거는 어 솔직히 예측하기가 어렵죠. 근데 지금 이렇게 단기적으로 이런 이슈가 되면서 엔비디아 주가가 조금 어 흔들리는 거 같습니다. 그래서 단기로 봤을 때는 당장 무너지지 않는다. 왜냐 어 쿠다의 생태계가 있고 개발자수도 많고 여기가 지금 메인이기 때문에 당장 어 무너지진 않겠죠. 근데 중장기적으로 이게 파이가이 점유율이 점점 용도별로 쪼개지면은 AI 뭐 범용칩에서는 엔비디아와 AMD가 이렇게 쪼개지고 그다음에 맞춤형 전용 AI칩은 어 이렇게 지금 브로드컴이나 구글 이런 데에 이렇게 찢어지게 된다면 NBDI의 매출이 조금 줄어들 수가 있겠죠.
그러면은 NBDI의 매출이 줄어들고 그다음에 성장률이 줄어들면 주가는 하락할 수도 있겠죠. 그다음에 이제 특히 추론 쪽이 관건이라고 하고 있는데이 AI 생성형, AI 서비스 여기에서 80% 이상이 추론 비용인데요. 여기에서 이제 어 TPU가 강점을 발휘하기 때문에 그다음에 전력 단가나 이런 것 때문에 제가 봤을 때는 AI 버블이나 이런게 막히는게 아마 전력이 전기가 그러니까 쉽게 말해 전기가 받쳐지지 못해서 데이터 센터를 못 돌려서 AI 버블이 터질 수 있다. 이런 얘기까지 나오고 있어서 어 트럼프도 지금 빨리 원전을 늘려라 이렇게 나오는 이유가 그런 거거든요.
데 여기 지금 TPU는 전력을 싸게 하고 그다음에 전력을 적게 쓴다고 하니까 그런 거에 따라서 이제 TPU를 또 많이 쓸 수도 있지 않을까 저는 그렇게 어 보고 있습니다. 그래서 메타가 지금 M비디아의 GPU 독점 구조에서 이탈해서 구글의 TPU를 일부 채택하는 것을 진지하게 검토하고 있잖아요. 그래서 이게 만약에 현실화 된다고 하면은요. 여기 나와 있죠. 엔비디아이 AI 칩의 1강 지위는 유지하되 이제 시장 점유율과 가격 결정력에서 이제 균열이 조금 어 생길 거다. 그래서 구글의 알파벳 여기 보시면 제미나이플러스 TPU플러스 클라우드이 AI 풀스택 플레이어로 위상이 강화될 수가 있다.
그래서 구글 주가도 당연히 올라갈 수가 있다. 이렇게 어 볼 수 있습니다. 그래서 어 얘 요약을 해 드리자면 GPU는 뭐든 다 할 수 있는 만능 칩이고요. 그런데 비싸고 전력을 많이 쓰는데 CPU는 그냥 특화된 칩입니다. 뭐 몇 개만 잘하는 칩인데 그래도 가성비가 뛰어나고 전력 효율이 우수하다. 그러니까 나는 뭐 다 쓸 필요 없어. 내가 뭐 비트코인 채굴하거나 뭐 이런 거 안 하니까 이런 거 필요 없으니까 그냥 나는 딥 러닝 이것만 쓸 거야. 그러면 TPU 쓰는게 낫겠죠. 그래서 그런 거 쓰는 이런 이제 회사들도 생길 거니까 이런 엔비디아의 이런 점유율이 조금 깨질 가능성이 많다.
뭐이 그런 가능성이 있다. 이렇게 어 볼 수가 있습니다. 그래서 단일 강좌에서 이제는 목적별 회사별로 이제 쪼개진 어 멀티플레이어 구도로 갈 것이다. 그래서 이렇게 되면서 어 점점 재밌어질 거다. 이렇게 어 예상을 하고 있으니까 이걸 진지하게 우리가 한번 생각해 보는 거죠. 그런데 중요한 거는 역시나 이런 걸 뭐 예측을 해서 뭐 엔비디아나 아니면 구글에 막 몰빵을 하는게 아니라 그냥 나스닥백 사시면 되죠. S&P 500이나 나스닥 ETF를 꾸준히 사시면은 아마 둘 다 잘되면은 잘 가겠죠. 무슨 말인지 아시겠죠? 아니면 뭐 미국테크 탑 10도 있죠.
다이거 미국 탑 10걸 꾸준히 모아가면은 뭐 엔비디아가 잘하든 구글이 잘하든 메타가 잘하든 테슬라가 잘하든 마이크로소프트가 잘하든 그냥 잘 갈 거니까 차라리 이렇게 그냥 맘놓고 투자하는게 낫지 않을까? 그래서 둘 다 잘 간다고 하면 어 좋은 일이죠. 그다음에 데이터 센터도 잘 가고 그래서 AI 버블이 언제 터질지는 모르겠지만 꾸준히 간다고 하면요 그냥 나스닥백이 그냥 여러분들만 편하게 어 투자하는게 좋지 않을까 저는 어 그렇게 어 보고 있습니다. 어 자 이제 마지막으로 이제 여러분들 영상 더란 있거든요. 여기 제품 보기란 클릭해 주셔서 제 거 이렇게 링크 클릭해 주시면 저 영상 제작이 큰 힘이 되니까 한 번씩 부탁드리고요. 앞으로도 좋은 내용으로 찾아뵙도록 하겠습니다. 감사합니다.
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