댓글수준이 고퀄 장난 아니네요.고급 답변들이 수두룩해서 놀랐습니다. 한편, 대학교수들은 그동안 나온 확실한 자료들만 가지고 주로 얘기하기 때문에 좀 과거 지향적이죠.학문이란게 원래 그런 속성들이 있어 보수적기도ㅠ하고요. 아무튼..그런걸 감안해서 봐줘야 한다고 보며, 미래지향적이거나 현재 진행형은 아무래도 산업계나 관련 전문가가 낫겠죠?
솔직히 저도 제작년 가트너기관보고서에서 이내용에 관한 위험성 보고 엔비디아 절반을팔고 후회하고 묻어만가고 있슴다. 항상 유망주는 일부라도 담고가는게 맞다고봅니다. 종종 너무 많이 아는 지식이 쓸데없이 마음만 흔들리더군요.우량주는 대부분 돌파구마련. 이번컨퍼러스콜 내용 좋더라고요. 유망산업 분산투자해서 욕심안내고 그 처음에 계획한 대로만 지키면 좋은 수익이 나더라고요. 잡음에 흔들린 종목은 결국 나락가고요 ㅋㅋ 엔비디아 브로드컴 퀄컴도 자체칩이슈나왔지만 결국 좋은 수익률을 안겨주었습니다. 넷플릭스 페이스북도 성징성 끝났다하고서는 폭등.
독점이 깨지는 건 시간 문제가 맞는데 그 시간이 적어도 5년 넘게 남았다는 점. 그리고 아마존이나 마소, 구글이 다른 칩을 섞어 쓰는 건 엔비디아 칩을 공급받지못하거나 엔비디아 독점 구조를 그냥 내어줄 수 없으니 울며 겨자 먹기로 하는 것. 특히 아마존은 엔비디아 칩 도입 늦어진거 알고 시장에서 잘 안사던 GH200까지 사다 끼움. 그게 2023년 후반에 있었던 이벤트에서 발표. 그래서 영상에 나온 차트보다 오히려 서버에 엔비디아 점유율은 더 올라갔을 가능성이 높음. 언젠가 엔비디아의 독점이 끝나긴 하겠지만 그건 아직 한참 뒤의 일. 그 전까지 엔비디아는 독점의 과실을 충분히 누릴 것. 2-3년? 아직 향후 5년은 충분하고 그 뒤 상황을 보면 오히려 더 독점을 길어질 수도 있음.
맞습니다. 1. 미국 정부에서 대놓고 밀고 있는 '마소와 인텔 연합'도 그렇고 아마존 메타 애플 등도 개발을 서두르고 있고 2. 지금의 주가가 버블인 것도 맞지만, 타기업이 의미있는 성과를 내는데는 아무리 빨라도 최소 2년은 걸릴 거라 봅니다. 그 때까지는 엔비디아가 독점적인 지위를 충분히 누릴 수 있죠. (난 5년까진 보지 않습니다만...)
ai파운드리, ai플랫폼 기업으로 거듭나려고 소프트웨어 개발에 박차를 가하고 있는 엔비디아이기 때문에, 빅테크 기업들이 비용 때문에 엔비디아 gpu(하드웨어)를 대체해나가는 사이 엔비디아는 자사의 압도적인 하드웨어를 바탕으로 빅테크 기업들과 경쟁하는 소프트웨어 서비스를 출시하고 있기에 ai생태계는 향후에도 엔비디아가 지배하고, 조성해나가지 않을까 싶습니다.
예전에 전기차 버블 때도 비슷한 일이 있었죠. 전문가분이 나와서 "자율주행 이거 금방 안됩니다. 자율주행 곧 된다고 이야기하는건 주식꾼들 뿐이예요." 그때는 자율주행 곧 된다는 유튜브로 가득했던 상황이라 그런 이야기가 낯설었지만 그대로 되었죠. 테슬라 주가도 반토막이 났구요. 이것도 마찬가지라고 봅니다. 유튜브에 엔비디아는 영원한 독점회사라는 이야기가 가득하지만 실제로는 치열한 전쟁 중이네요. 전문가 분들의 이야기는 역시 중요하네요.
하...진짜 댓글들 ㅈ도모르면서 떠드네 애초에 엔비디아gpu가 왜 씨이는지 이유도 모르고 자체칩이 쓰이는 곳은 자리잡은 특정분야에만 쓰일수있어서 절대 일정비율 이상 쓰일수가 없는 비효율적인 방식임. 세상 바뀌는 속도가 하루하루바뀌는게 ai인데 고정된 용도의 자체칩을 사용한다고? 미쳤음? 빅테크일수록 엔디비아gpu를 써야함 계속 새로운걸 하려면 무조건 다필요없고 gpu임 심지어 비범용칩도 엔비디아도 하고있음.
주식투자 안할거면 모르겠지만 투자 계속할거면 주식으로 10만원에서 40억으로 만든 [주식의정석] 이 채널의 영상들을 꼭 보셔야 할거에요 (영상들이 짧아서 보는데 무리없음) 주식투자를 어떻게 해야하는지 주식의 정석을 보여주고 있더군요 아마 은둔고수로 추정괴는데요 광고 아니니 오해 없으시길..
AI 가속은 하드웨어 문제만 있는 것이 아닙니다요, 쿠다(GPGPU 기술)라고 하는 드라이버 수준의 AI가속용 API를 제공하고 있고 사용하기 편리하기 때문에 nVIDIA 를 사용하는겁니다. ㅡ.ㅡ; 즉, 생산성의 문제입니다. 제가 개발자라고 한다면 이미 레퍼런스로 많은 문서와 예제를 제공하고있고 기술적으로 저변 확대가 되어있는 상태의 nVIDIA 제품을 가지고 개발을하지 생소한 아키텍쳐를 도입해서 맨땅에 헤딩 하려고 하진 않을겁니다. 그리고, 대학교 수준의 랩에서 AI를 연구하려면 당장 (A100, H100 등 보다)상대적으로 저렴한 4090 등의 GPU를 구입해서 소규모로 테스트 해보는 것도 가능하니 nVIDIA 만 찾는거죠. 다만 좀 지켜봐야 할 것이 있는건 AI가속만을 위한 전용칩이 하나 둘 나오기 시작하면서 재밋는 상황이 생긴거죠.
추론 반도체가 중요해서 삼성이 마하1를 개발했나 근데 언어가 문제군 현대의 보스턴 다이나믹스가 빨리 힘을 필요하는 로봇이 아니라 챗gpt를 이용한 대화형과 섬세한 움직을 바탕으로 하는 로봇을 개발해야하는데 그동안 너무 유압용 건설 로봇느낌만 붙들고 있고 그것밖에 할줄 모르는 느낌을 지울수가 없었는데 과연 이번에 어떨지 현대가 관여하고있으니 챗gpt 나오기전엔 현대쪽에서도 공장용 로봇을 생각한 모양같은데 전략을 수정해야할듯
정지훈 저 사람 AI산업에 대한 표면적인 것만 알지 AI 기술까지는 깊이 모르는 듯 하네요 AI 하려면 크게 학습+추론의 두 엉역이 있는데 구글같은 기업들이 자체작으로 만든 칩들은 특정 AI모델의 추론에 특화된 칩으로, 그 모델에서는 엔비디아 GPU보다 성능이 더 좋을 수 있음. 그러나 그 자체칩이 다양한 모델에 범용적으로 동작하는 칩들이 아님. 게다가 위에서 언급한 AI기술의 두 영역중 "학습"하는데 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요한데, 여기는 엔비디아 GPU (H100과 같은 데이터센터용 제품군)가 거의 독점임 그리고 엔비디아는 꾸준히 성능이 대폭 향상된 데이터센터용 제품을 내놓고 있음.. 참고로 H100과 같은 제품에 단순히 GPU만 들어간게 아니고 GPU간 고속 데이터 전송을 가능케 해주는 NvLink 및 네트워크 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 DPU기술도 함께 들어가 있음. 후뱔주자로서 엔비디아 제품성능에 필적할만한 경쟁제품을 만들기란 쉽지 않은게 현실임. 그리고 개발자입장에서는 AI를 엔비디아의 CUDA 개발환경에서 개발을 해왔기 때문에, 다른 개발환경으로 옮기는 것도 쉽지 않음. 대부분 회사와 AI 개발자가 CUDA 기반에서 자신의 기술력을 높이고 있는데, 나만 특정 회사에서만 쓰는 개발환경에 매진한다? 흠 나라면 이직할 듯. 결론적으로 AI H/W & S/W 플랫폼을 함께 제공하는 엔비디아의 독주는 최소 5년은 계속 이어질 것임 추론에 특화된 전용칩을 사용함으로 인해 엔비디아에 태한 의존도가 일부 낮아진 건데, 그걸 데이터센터에서 엔비디아칩이 사라지고 있다고 하는 걸 보니, 피식하게 되면서 IT 전문가는 그냥 붙이면 되는건가 라는 생각도 드네요
전기차 핵심이 뭐냐 베터리지 그럼 광물 리튬이고 Ai 기본이 데이터센터고 거기들어가는 가장중요한칩 GPU. 거기서 가장 연산속도 빠르고 생산물량 빠른데가 어디냐 데이터센터 들어가는제품 자체 고객이 원하는방향수정 설계 해주는 기업있냐 유일하게 그게 엔비디아 그러니 점율이 좋은거지 멍청한 전문가야 전문가면 확실히 공부 하고와라
영원한 1등은없다 ㅋ 그게 현실이고, 늘 빅테크는 개발하면서 또 다른 답을 동시에 찾고 있다. 사람들이 보지 못하는 부분이 있는거지. 늘 뒤에서는 다 하고 있음.다만 이건 미국 빅테크에 해당되는 말. 국내는 sw를 등한시 한 결과를 계속 받아들여야 할거다. 즉, 잘 안될거라고 봄.
2022년의 AWS에서 Nvidia GPU 점유율이 70% 정도라는 자료를 가지고 설명을 하시는데... Chat GPT 등장이 2022년 12월 입니다. 이미 Chat GPU 등장 전에도 Nvidia 점유율이 70%였다는건 현재는 훨씬 높다는 거죠. 이 자료는 오히려 Nvidia의 지배율이 현재 더욱 강할 것이라는 확신을 주는 자료네요.
어떤 면에서 내리깠다고 보시나요? 점유율 떨어지는 부분에 대해 냉철히 판단하고, 대안까지 찾아서 제시하는 대단한 CEO를 가지고 있음을 같이 이야기하고 있는데요. 점유율 좀 떨어진다고 엔비디아 가치가 떨어지지는 않습니다. 서비스 부분 진출까지도 잘 하고 있고, 대안도 잘 찾고 있으니. AI 시장이 붕괴되지 않는 이상에는
7조달러는 샘 올트먼이 애초에 오보라고 얘기했는데 기정 사실인 것처럼 다들 말씀하시는게 신기...샘 올트먼은 이슈몰이에 특화된 사람이라서 일부러 그렇게 하는건데 그거에 모두가 낚이는걸 보면 진짜 대단한 사람이라는 생각이 들기도.. 아무튼 엔비디아는 올해 중으로 우려가 많이 나오기는 할겁니다. 빅테크들이 대안을 찾고 있는 것은 너무 당연한 일이고 애초에 그렇게 막대한 비용과 전력을 들여서 학습AI에 급하게 투자해봤자 얻을 수 있는게 많이 없어요. 처음에야 생태계의 근간을 구성하기 위해 다들 급하게 많이 썼지만 점차 그럴 필요 자체가 줄어들고 있는 상황입니다. 빅테크 입장에서야 어느 정도 깔린 학습AI 생태계를 기반으로 추론 영역에서 돈을 버는 것이 중요하니까요. 당연히 추론 영역이 본격화되더라도 투자는 지속적으로 이루어지겠지만 급하게 비싼칩을 사용하기보다는 효율성이 높은 칩을 가지고 가는게 훨씬 이득입니다. 실제로 지금도 엔비디아의 주 고객층들은 대체재를 마련해 두고 있는 상황이죠. 생성형 AI쪽 수요를 얘기하면서 텍스트만 학습하는데 이정도의 시간과 비용이 들었는데 앞으로 이미지나 영상 학습하려면 그보다 훨씬 많은 칩이 필요하다면서 엔비디아 및 HBM 불패설을 강조하시는 분들이 있는데 진짜 하나만 알고 큰 그림을 못보시는 분들입니다. 생태계 근간을 구성하기 위해, 하다못해 챗봇을 만들기 위해서라도 초반에 학습용 칩 수요가 강했던 것이지만 모든 빅테크들, 모든 기업들이 굳이 이미지, 영상 학습을 할 필요가 없다는 것을 간과하면 안됩니다. 빅테크들은 결국 자신들의 플랫폼을 강화시킬 수단으로 AI가 필요한 것이지 그럴 가치가 없는 부분에까지 경쟁하고 돈을 쓸 멍청이들은 아니기 때문이죠. 여전히 학습AI 근간으로 플랫폼을 강화시킬 필요가 있는 업체들은 계속해서 많은 투자를 할테지만, 이미 어느 정도 생태계가 구성된 시점에서는 추론 영역에서 돈을 벌어야 하는 더 많은 회사들은 굳이 학습용AI 칩에 급하게 투자를 할 필요가 없습니다. AI추론의 시대는 이제 막 시작된 수준입니다. 가끔 엔비디아에서 말하는 추론 영역을 이야기하면서 엔비디아도 추론에서 돈을 더 잘 번다는데? 이렇게 말씀하시는 분들까지 있는데 엔비디아에서 말하는 추론은 말그대로 서버에서의 추론을 얘기하는 것이고 흔히 말하는 추론AI, 즉 맞춤형AI 등에서 말하는 추론과는 다른 영역입니다. 아무튼 엔비디아가 나쁘다는게 아니라 뭐든지 독점적이고 영원할 것 같은 영역에서 흔들림이 발생한다면 주가는 크게 하락할 가능성이 있을 수밖에 없지요. 앞으로도 엔비디아의 고성장은 지속되겠지만 이슈적으로는, 그리고 주식 입장에서는 불편한 내용들이 올해 중 많이 나오게 될 것이라는 부분을 간과하면 안됩니다. 엔비디아가 절대적 영향력을 발휘하고 있는 학습AI 시장과는 다르게 추론AI 시장이 열리고 있으니까 지극히 당연한 부분입니다.
