3개의 미확인 하이퍼스케일러 고객이 2024년에 각각 100억 달러 이상의 Nvidia AI 칩 구매

시장가치 기준 세계 최대 기업인 엔비디아는 수십억 달러의 매출을 기여하는 몇몇 익명 고객에 크게 의존하고 있다. AI 칩 공급업체 엔비디아는 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 분기별 10-Q 양식에 따라, 전 세계 통합 매출의 10%라는 임계값을 각각 초과할 정도로 중요한 주요 계정(key accounts)이 있음을 공시했다. 특히 자금력이 풍부한 이 세 곳은 지난 10월 말로 끝나는 첫 9개월 동안 각자 100억~110억 달러 상당의 재화와 용역을 구매했으며, 이는 엔비디아의 전체 매출에서 큰 비중을 차지한다. 블룸버그 인텔리전스의 글로벌 기술 연구 책임자 만디프 싱은 엔비디아 창립자이자 최고경영자(CEO)인 젠슨 황이 지출이 멈추지 않을 것이라고 예측했다고 전했다. "데이터센터 학습 시장은 실제 반등 없이도 1조 달러에 도달할 수 있다." 그 시점이 되면 엔비디아의 점유율은 현재 90% 수준에서 현저히 하락할 가능성이 높지만, 연간 매출액은 여전히 수천억 달러대에 머물러 있을 것이다.

엔비디아의 계정을 분기별로 살펴보면, 제2분기에는 네 명의 익명 거대 고객이 매출의 거의 절반을 차지했으나, 현재 10% 기준을 충족하는 고객은 세 명뿐이다. 10월 말로 끝나는 제3분기에 고객 A, B, C는 합쳐서 126억 달러 상당의 재화와 용역을 구매했으며, 이는 해당 기간 엔비디아의 총 기록 매출액 351억 달러의 3분의 1 이상에 해당하는 규모다. 이들의 점유율은 균등하게 나뉘어 각자 12%를 차지했는데, 이는 이들이 이상적으로 원했던 것보다 적은 양이 아니라 할당된 최대량의 칩을 받고 있음을 시사한다. 싱은 이러한 익명 거대 고객들이 마이크로소프트, 메타, 그리고 아마도 슈퍼마이크로컴퓨터(Super Micro)를 포함할 것으로 추측하지만, 엔비디아는 이에 대한 논평을 거부했다.

고객 지정은 한 회계 기간에서 다음 기간으로 고정되지 않으며, 경쟁상 이유로 엔비디아가 그들의 신분을 영업비밀로 유지하기 때문에 위치가 바뀔 수도 있고 실제로 바뀌기도 한다. 예를 들어, '고객 A'는 지난 분기 회계 기간 동안 약 42억 달러 상당의 재화와 용역을 구매했으나, 전체 첫 9개월 동안 10% 기준을 초과하지 않았기 때문에 과거에는 더 낮은 비중을 차지했을 것으로 보인다. 반면, '고객 D'는 최근 분기 구매량은 줄였음에도 불구하고 연초부터 현재까지(turnover year to date) 매출의 12%를 차지하며 정반대의 움직임을 보였다. 이들이 슈퍼마이크로컴퓨터와 같은 중개업자인지, 일론 머스크의 xAI와 같은 최종 사용자인지 여부를 파악하기는 어렵다. 엔비디아는 자체 생산 시설이 없으며 AI 마이크로칩의 도매 제조를 대만의 TSMC에 외주 맡기고 있기 때문에 공급 제약에 직면해 있다.

거대 언어 모델을 학습시키는 데 막대한 비용이 들기 때문에 AI 경쟁에 참여할 자본력을 갖춘 회사는 극히 제한적이다. 일반적으로 이러한 회사에는 마이크로소프트와 오라클과 같은 클라우드 컴퓨팅 하이퍼스케일러(hyperscalers)가 포함되며, 이들은 최근 13만 1,000개 이상의 엔비디아 최첨단 블랙웰(BLACKWELL) AI 학습 칩을 사용하여 기존 어떤 단일 사이트보다 강력한zettascale 데이터센터를 건설할 계획을 발표했다. 추정컨대, 이러한 대규모 컴퓨팅 클러스터를 가동하는 데 필요한 전력은 거의 24기의 원자력 발전소 출력 용량에 해당할 것이다. 블룸버그 인텔리전스의 싱 분석가는 엔비디아의 장기적 위험 요인을 지적했는데, 일부 하이퍼스케일러가 결국 주문을 축소하여 시장 점유율이 희석될 가능성이 있으며, 자체 학습용 칩인 TPUs를 보유한 알파벳(Alphabet)이 그 후보로 꼽힌다고 밝혔다.

학습(training) 분야에서 엔비디아가 누리는 지배력은 추론(inference) 분야에서는 동일하지 않다. 추론은 이미 학습된 생성형 AI 모델을 실행하는 과정이며, 이때의 기술적 요구사항은 학습만큼 최첨단이 아니다. 추론 분야에서는 AMD와 같은 경쟁사는 물론, 테슬라와 같이 자체 맞춤형 실리콘(custom silicon)을 보유한 기업들로부터도 많은 경쟁이 발생한다. 싱은 "최고급 GPU 가속화 칩이 필요하지 않기 때문에 많은 기업들이 그 추론 기회를 집중적으로 노리고 있다"고 지적했다. 그는 나중에 학습용 칩 시장에서 점유율을 잃는 것보다 추론 분야로의 장기적 전환이 더 큰 위험인지 묻자, "절대 그렇다(Absolutely)"라고 답했다.