Bank of America, Nvidia의 광학 네트워킹·커스텀 실리콘 플랫폼에서 $170 billion 성장 기회 포착

뱅크오브아메리카는 엔비디아의 AI CPU 전략이 상당한 장기 상승 여력을 뒷받침한다고 전망했다. 엔비디아의 모멘텀은 GPU 우위 덕분에 주도되어 왔으나, 이 투자은행은 회사의 다음 주요 기회가 해당 카테고리를 훨씬 넘어선다고 주장한다.

구글 모회사인 알파벳은 2026년 자본지출 전망을 1,950억 달러에서 2,050억 달러로 상향 조정하며 지속적인 AI 인프라 지출 필요성을 강화했고, 이는 수요가 여전히 강렬함을 강조한다. 엔비디아는 7월 22일 수요일 종가 기준 212.06달러에 거래되며 2.3% 상승했고, 지난 6개월 동안 S&P 500의 8.5% 상승률 대비 14.7%의 수익률을 기록했다.

베테랑 애널리스트 비베크 아리아(Vivek Arya)가 이끄는 뱅크오브아메리카 애널리스트들은 에이전트용 AI 서버 CPU 시장이 엔비디아의 다음 주요 최전선이라고 주장한다. 그들은 이 특정 시장이 2030년까지 약 4배 성장하여 1,700억 달러에 달할 것으로 추정하며, 이는 엔비디아의 현재 GPU 중심 비즈니스를 훨씬 뛰어넘는 상당한 기회라고 평가한다.

엔비디아는 오랫동안 AMD와 인텔(INTC)이 장악해 온 CPU 시장에 Vera CPU 플랫폼으로 진출하고 있다. Vera는 단일 스레드 CPU 성능에 특화되어 개별 프로세서의 빠른 작업 완수를 제공한다. 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 Vera를 에이전트 워크로드와 직접 연결하며 "AI 에이전트는 컴퓨팅의 최대 사용자가 될 것이다. Vera는 그러한 미래를 위해 설계된 최초의 CPU"라고 밝혔다.

에이전트용 AI 워크로드는 본질적으로 순차적이며, AI 에이전트가 수행하는 각 작업은 이전 작업이 완료되는지에 달려 있다. 각 CPU 단계의 지연 시간을 단축하면 에이전트 작업 전체를 완료하는 데 걸리는 시간이 크게 개선된다. Vera의 모놀리식 컴퓨트 다이(Monolithic Compute Die)는 통신을 단일 칩에 유지하여 지연 시간을 대폭 줄이는 동시에 일관성을 향상시키고 데이터 접근 병목 현상을 방지하도록 설계되었다.

단순 CPU 성능을 넘어, 엔비디아는 시스템 수준 통합 전략을 추구 중이다. Vera는 BlueField 네트워킹 및 스토리지 제품 등 여러 다른 엔비디아 기술과 공동 설계되고 있다. 엔비디아 스택을 구매하는 고객은 함께 작동하도록 설계된 CPU, GPU, 네트워킹, 인터커넥트, 소프트웨어 및 오케스트레이션 기술을 제공받으며, 이는 성능을 대폭 향상시키는 동시에 전환 비용을 높이고 대규모 AI 팩토리에 대한 엔비디아 아키텍처를 기본 플랫폼으로 자리매김하게 한다.

뱅크오브아메리카는 엔비디아 주식에 대해 매수(Buy) 등급과 350달러의 목표가를 유지하고 있으며, 이는 현재 207.29달러 대비 약 68.8%의 상승 여력을 시사한다. 이 목표가는 회사의 순현금 위치를 고려한 2027년 예상 이익의 26배에 해당하며, 이는 역사적 선행 PER 범위인 25배에서 56배 하단에 근접한다. 엔비디아 주식은 현재 선행 비-GAAP 이익의 23.6배로 거래되고 있으며, 이는 5년 평균보다 46% 낮은 수준이다. AI 컴퓨팅과 데이터센터 네트워킹 양쪽에서의 리더십을 고려할 때, 뱅크오브아메리카 애널리스트들은 엔비디아가 프리미엄 밸류에이션을 받을 자격이 있다고 믿는다.

이러한 멀티플을 완화시키는 세 가지 주요 우려 사항이 존재한다: AI 프로젝트의 불규칙성(대규모 주권, 초확장(scale), 기업 프로젝트는 지연되거나 규모가 축소될 수 있음), 게이밍의 경기 변동성(재고 조정 취약 소비자 시장에 노출된 엔비디아), 그리고 전력 제약(고객 수요가 새로운 데이터센터 구축, 전원 공급, 냉각 산업 능력을 초과할 수 있음).

AMD는 서로 다른 아키텍처 비전을 제시한다. 이 회사는 엔비디아가 잘못된 제약 조건을 최적화하고 있다고 주장한다. 즉, 개별 AI 에이전트의 작업 완속도 향상보다는 랙 수준의 전체 효율성에 집중한다는 것이다. AMD는 상업적 AI가 API, 데이터베이스, 미들웨어, 캐싱 레이어 등 여러 움직이는 부분을 갖춘 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼과 유사하다고 본다. 이러한 모델에서 중요한 것은 고정된 예산 내에서 랙이 지원할 수 있는 에이전트의 수이다. AMD의 EPYC 9965 Turin 프로세서는 모델링된 100kW 환경에서 엔비디아 Vera 베이스라인 대비 랙 수준 처리량이 약 2.4배 더 높을 것으로 추정되며, 차세대 Venice 플랫폼은 이 우위를 3.3배까지 확대할 것으로 예상된다.

경쟁 논쟁은 ARM 대 x86 아키텍처로도 확장된다. 엔비디아는 프로세서와 소프트웨어가 함께 작동하여 더 나은 전체 AI 성능을 제공한다면 근본적인 칩 표준이 덜 중요하다고 주장한다. 반면 AMD와 인텔은 상당한 우위를 점하고 있는데, 대부분의 비즈니스 소프트웨어가 x86 아키텍처를 중심으로 구축되었기 때문이다. 수십 년간 기업들은 데이터베이스, 보안 도구, 운영 체제, 내부 애플리케이션 실행에 x86 시스템을 사용해 왔으며, 이는 소프트웨어가 이미 테스트되었고 친숙하며 광범위하게 지원됨을 의미한다. 이러한 호환성 우위는 AI 에이전트가 기업 시스템과 직접 작동함에 따라 가치 있을 수 있다.

뱅크오브아메리카는 에이전트 AI 시장이 아직 초기 단계임을 감안하여 이 경쟁에서 승자를 선언하지 않는다. 엔비디아의 낙관론은 Vera가 풀시스템 전략을 강화하는 데 중점을 둔다. 만약 고객이 낮은 지연 시간, tighter CPU-GPU 통합, 더 나은 가속기 활용도를 우선시한다면 엔비디아는 경쟁 우위를 크게 넓힐 수 있다. 한편 AMD와 인텔은 엔터프라이즈 소프트웨어 전반에 깊게 내재된 x86 아키텍처를 통해 실질적인 우위를 점하고 있어 마이그레이션 비용을 낮추고 전통 기업의 채택을 용이하게 한다.

시장은 궁극적으로 모든 워크로드에 대해 단일 승자를 산출하지 않을 수도 있다. 엔비디아는 지연 시간에 민감한 AI 팩토리에서 지배적인 위치를 차지할 수 있는 반면, AMD와 인텔은 규모, 호환성, 병렬 처리를 중심으로 구축된 기업 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있다. 시간이 지남에 따른 실제 고객 도입 사례는 시장의 방향성과 그 기회의 상당 부분이 이미 엔비디아의 밸류에이션에 반영되었는지 여부를 더욱 명확히 할 것이다.