공매도 투자자 Jim Chanos가 엔비디아의 AI 인프라 비용 추정을 상장사 가이던스보다 상당히 높다고 지적.

단도매매 전문가 짐 차노스(Jim Chanos)는 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 대규모 AI 데이터 센터 구축 비용으로 제시한 추정치가 다른 업계 관계자들이 투자자들에게 보고하는 금액보다 훨씬 높다고 공개적으로 의문을 제기했습니다. 차노스는 황의 추정에 따르면 GPU 비용을 제외하고 1기가와트(GW) 규모의 'AI 공장' 건설 비용이 200억~300억 달러가 될 것이라고 밝혔으며, 이 수치는 "많은 AI 데이터 센터 기업들이 현재 투자자들에게 예상 비용을 설명하는 수준을 크게 상회한다"고 평가했습니다.

이 비판은 '젠슨의 수학(Jensen's math)'이라 불리는 개념을 중심으로 이루어지고 있습니다. 이에 따르면 총 1GW 규모 시설의 비용은 600억~800억 달러로 추정되며, 이 중 400억~500억 달러는 엔비디아의 잠재적 매출을 구성하는 '컴퓨팅 비용(compute cost)'으로 분류됩니다. 황은 "매 1기가와트당 엔비디아에게 약 400억~500억 달러의 가치가 있다"고 언급했으며, 이 수치는 회사의 매출 잠재력에 대한 시장의 기대치를 형성하는 데 영향을 미치고 있습니다. 이러한 scrutiny(검토)는 새로 발표된 엔비디아-오픈AI 파트너십이 최소 10기가와트의 AI 시스템을 도입하려는 계획과 맞물려 중요한 시점에 발생하고 있으며, 황 자신도 이를 '거대한(giant)' 프로젝트라고 표현했습니다.

자산운용 대기업 브룩필드(Brookfield)의 전망에 따르면, 전체 AI 데이터 센터 용량은 2024년 7GW에서 2034년까지 82GW로 급증할 것으로 예상되며, 이는 연평균 복합 성장률(CAGR) 28%에 해당합니다. 특히 AI 워크로드를 고려할 경우, 용량은 2025년 44GW에서 2030년까지 156GW로 확대될 것으로 예측됩니다. '젠슨의 수학'을 적용하면, 2030년에 달성될 것으로 예상되는 156GW 용량에 황이 제시한 400억 달러를 곱했을 때 엔비디아의 시장 기회는 6.2조 달러에 달하며, 이 수치조차 절반으로 줄어든다면 여전히 3.1조 달러에 달합니다.

차노스의 회의론은 투자자들에게 근본적인 질문을 던집니다: 만약 황의 비-GPU 비용 추정치가 정확하다면, 데이터 센터 운영사 및 인프라 기업들은 향후 자본 지출을 상당히 과소평가하고 있을 가능성이 높으며, 이는 마진 압박으로 이어질 수 있습니다. 이는 업계의 성장 서사에 의문을 제기하며, AI 혁명을 추진하는 데 드는 실제 비용이 현재 예상보다 훨씬 더 클 수 있음을 시사합니다.