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HSBC는 오픈소스 모델과 공급망 잠금이 엔비디아의 재평가(re-rating)를 견인하는 숨겨진 촉매제라고 지적했다.

TSMC의 CoWoS 용량 부족과 독점 소프트웨어 생태계가 Nvidia의 마진 구조를 신규 진입자로부터 보호하는 내구력 있는 경쟁 우위를 형성하고 있다.

업계 전문지Slicast · 2026년 8월 23일 13:30 UTC · 미국 · 출처: finance.biggo.com

중요도 78

HSBC의 프랭크 리(Frank Lee) 분석가는 최신 연구 보고서에서 엔비디아(Nvidia)가 두 가지 간과되기 쉬운 분야에서 방어적 해자를 구축하고 있다고 주장한다. 첫째, 회사는 오픈소스 소형 언어 모델(SLMs) 분야에 공격적으로 진출하며 세계 최대의 오픈소스 AI 기여사로 입지를 다지고 있다. 둘째, 엔비디아는 2026년까지 연장되는 일련의 장기 구매 계약을 통해 고급 패키징, 메모리, 광학 부품, 에너지 인프라 등 핵심 공급 능력을 체계적으로 확보했다. 이러한 전략적 조치는 기업 가치 재평가(valuation re-rating)의 주요 촉매제 역할을 할 수 있다.

8월 20일 게재된 리의 보고서는 이러한 과거에는 간과되었던 서사들이 엔비디아의 성장 엔진이 근본적으로 진화하고 있음을 보여준다고 강조한다. 즉, 소수의 초거대 고객에 의존하는 단일 구조에서 더 넓고 회복력 있는 생태계로의 전환이다. 주권 AI와 네오클라우드(neocloud) 붐이 사그라든 후, 엔비디아는 의미 있는 주식 가치 재평가를 이끌기에 충분한 새로운 서사를 확립하는 데 어려움을 겪었으며, 이는 연초 대비 필라델피아 반도체 지수(Philadelphia Semiconductor Index) 대비 저조한 실적에 기여한 요인 중 하나였다. 이제 오픈소스 AI에 대한 전략적 베팅이 그 공백을 메우고 있다.

엔비디아의 공시에 따르면, 오픈소스 모델은 토큰 생성량 기준으로 누적되어 두 번째로 인기 있는 카테고리가 되었다. HSBC는 오픈소스 SLMs가 지능형 에이전트 및 엣지 애플리케이션을 위한 추론 엔진으로 빠르게 부상하고 있다고 지적했다. 이러한 시장 선호도는 세 가지 요인에 기인한다. 첫째, 지연 시간(latency)과 처리량(throughput)의 우위이다. 자율 지능형 에이전트는 의도 해석, API 호출, 결과 평가 등을 수행하는 실행 루프 내에서 고빈도로 작동하며, 모든 미세 단계에서 최첨단 대형 언어 모델을 호출하면 심각한 병목 현상이 발생한다. 반면 SLMs는 추론 비용과 처리량 측면에서 상당한 이점을 제공한다. 둘째, 작업 특화 지능이다. SLMs는 제약 조건이 명확하고 결정론적인 작업에 탁월하여, 기업들은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 도메인 특화 모델을 소프트웨어 플랫폼에 임베딩하고 있다. 셋째, 엣지 배포 능력이다. 100억 파라미터 미만인 모델은 로컬 GPU 메모리나 엣지 장치에 쉽게 적합하여 온디바이스(on-device) 실행을 가능하게 한다.

엔비디아의 오픈소스 제품 포트폴리오는 이미 포괄적이며 여러 핵심 시나리오를 타겟팅하고 있다. Nemotron 계열은 추론 및 언어 작업을 다루며, Cosmos는 로봇공학 및 비전을 위한 '물리적 AI'에 집중한다. GR00T N1은 인간형 로봇을 위한 세계 최초의 오픈 범용 파운데이션 모델로 포지셔닝되었으며, Alpamayo는 자율주행에, NVIDIA Agent Toolkit과 NeMo는 각각 엔터프라이즈급 AI 에이전트 구축 및 생성형 AI 애플리케이션 개발에 사용된다. HSBC는 이러한 무료이고 높은 최적화가 이루어진 생태계가 개발자들이 AI 애플리케이션을 우선적으로 엔비디아 하드웨어에서 실행하도록 유도하는 전략적 레버리지 역할을 한다고 언급한다. 이 접근 방식은 대상 고객 기반을 소수의 초거대 클라우드 제공업체에서 수백만 명의 개발자와 주권 국가들로 확장할 잠재력을 지닌다.

한편, 지속적인 공급 능력 제약 속에서 AI 컴퓨팅 수요는 공급량을 계속 상회하고 있다. 입지를 공고히 하기 위해 엔비디아는 핵심 공급망 부문 전반에 걸쳐 일련의 장기 계약을 체결했다. 고급 패키징 및 메모리 분야에서 엔비디아는 7월 아리조나의 반도체 패키징 및 테스트 능력 확대를 지원하기 위해 암커 테크놀로지(Amkor Technology)와 15억 달러(약 NT$480억) 규모의 장기 계약을 체결했다. 같은 달 회사는 SK 그룹과 차세대 AI 메모리(고대역폭 메모리(HBM) 포함)의 공동 개발을 비롯해 한국에 2기가와트(GW) 규모 베라 루빈(Vera Rubin) AI 팩토리를 건설하는 계획을 포함한 최대 5,000억 달러(약 NT$15.9조) 규모의 포괄적 파트너십을 발표했다. 파운드리 측면에서 엔비디아는 TSMC의 2026년 CoWoS-L 고급 패키징 용량의 63%, 2027년에는 52%를 사전 예약했다. 이는 GPU 및 ASIC 경쟁사들이 수율 위험이 여전히 높은 대체재를 모색하도록 사실상 강제하는 효과를 낳는다.

광학 인터커넥트 분야에서 AI 네트워크 인프라가 구리 케이블에서 광 솔루션으로 전환됨에 따라, 엔비디아는 루멘텀(Lumentum)과 코히어런트(Coherent)와 각각 별도의 장기 전략적 계약을 체결했다. 각 계약은 총 20억 달러(약 NT$640억) 규모로, 연구 개발 및 미국 내 제조 능력 구축을 지원하면서 향후 첨단 레이저 부품에 대한 접근권을 확보한다. 또한 엔비디아는 코닝(Corning)과 장기 상업 및 기술 협력 계약을 체결하여 첨단 광 연결 솔루션의 미국 내 제조 규모를 확대하기로 했다. 에너지 및 토지 측면에서 엔비디아는 클로버리프 인프rastructure(Cloverleaf Infrastructure), 란시움(Lancium), SB Energy 등 인프라 개발자에 대한 직접 지분 투자를 통해 핵심 자산을 확보하고 있다. 이 전략은 전력 자원을 묶어 칩에 전용 시설을 보장하는 동시에, 이러한 부지의 초기 설계 단계에 엔비디아의 전체 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 통합한다.

SB Energy 및 오픈AI(OpenAI)와의 파트너십을 통해 엔비디아는 오하이오주의 PORTS-Pike 기술 단지에서 토지, 전력, 건설 능력을 확보했으며, 초기 설계는 4.25 IT-GW의 AI 팩토리 수용 능력을 지원한다. 이 프로젝트에 대한 누적 지급 의무는 1050억 달러(약 NT$3.3조)로 제한되며, SB Energy에 대한 15억 달러의 지분 투자로 보완된다. 별도로 엔비디아는 한국의 인터넷 거인 네이버(NAVER)에 10억 달러(약 NT$320억)를 투자하여 'GAK 세종' AI 팩토리의 용량을 2028년까지 55메가와트(MW)에서 200MW로 확대하고, 장기적으로는 주권 AI 인프라 1GW 규모로 확장할 야망을 가지고 있다. 경쟁 관점에서 볼 때, 이러한 투자들은 의도된 번들링 전략을 나타낸다. 클라우드 컴퓨팅 거대 기업들과 AI 연구소들은 일반적으로 칩, 네트워킹, 케이블링 벤더들을 혼합하여 사용하는 반면, 엔비디아가 인프라 개발자에 지분을 보유함으로써 향후 시설이 엔비디아의 완전한 기술 스택을 중심으로 설계되도록 보장할 수 있는 상당한 협상력을 얻게 된다.

HSBC는 2027년에 여러 부문에 걸친 공급망 제약이 더욱 심화될 것으로 전망한다. 그때쯤이면 엔비디아의 선제적 조달 전략은 동종 업계보다 훨씬 큰 경쟁적 가치를 창출하며, 더 높은 시장 프리미엄을 요구할 가능성이 크다. 경쟁사들이 핵심 제조 자원을 확보하는 것이 점점 더 어려워짐에 따라 엔비디아의 공급망 우위는 더욱 두드러질 것이다. 오픈소스 AI로의 확장과 공급망 능력의 체계적 확보라는 두 가지 서사의 결합된 모멘텀은 엔비디아의 기업 가치를 재평가하도록 시장에 촉구하며 지속 가능한 가치 재평가를 이끌어내는 중요한 전환점이 될 수 있다.

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