**Nvidia (NVDA)**의 다음 대형 촉매제는 더 빠른 GPU, 더 큰 클러스터, 더 많은 클라우드 지출과 같이 익숙한 곳에서 나올 것이라고 예상할 것입니다.
Google의 모기업인 Alphabet의 실적은 이러한 가정을 강화했습니다.
Reuters에 따르면, Google은 2026년 자본 지출(CapEx) 전망치를 1,950억 달러에서 2,050억 달러로 상향 조정했으며, 이는 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강력하다는 점을 강조합니다.
그 결과, Yahoo Finance에 따르면 **Nvidia (NVDA)**는 7월 22일 수요일에 2.3% 상승한 $212.06로 마감했습니다.
또한, Seeking Alpha에 따르면 기술주들의 변동성에도 불구하고 Nvidia는 지난 6개월 동안 **14.7%**의 수익률을 기록하며, S&P 500의 8.5% 수익률을 상회했습니다.
하지만 저에게 공유된 보고서에서 Bank of America는 Nvidia의 다음 주요 기회가 자신의 지배력을 공고히 했던 하드웨어 카테고리를 넘어 확장될 것이라고 주장합니다.
Nvidia는 그동안 Advanced Micro Devices (AMD)와 Intel (INTC)이 오랫동안 지배해 온 CPU 시장으로 진출하고 있으며, 이곳에서는 에이전틱 AI (agentic AI)가 고객이 가장 가치 있게 여기는 것을 재편할 수 있습니다.
Bank of America는 Nvidia의 다음 대형 AI 촉매제가 CPU에서 올 것이라고 느낍니다
베테랑 분석가인 Vivek Arya가 이끄는 Bank of America 분석가들은 에이전틱 AI를 위한 서버 CPU 시장이 Nvidia의 다음 주요 개척지라고 믿습니다. 더욱이, 해당 특정 시장은 2030년까지 1,700억 달러 규모로 거의 4배 가까이 확장될 수 있습니다.
Nvidia에 대하여 더 알아보기:
Nvidia의 Vera CPU는 **싱글 스레드 CPU 성능 (single-threaded CPU performance)**에 특화되어 있으며, 이는 기본적으로 프로세서가 한 번에 특정 작업을 얼마나 빨리 완료할 수 있는지를 의미합니다.
CEO Jensen Huang는 Vera를 에이전틱 워크로드 (agentic workloads)와 직접적으로 연결하며 다음과 같이 말했습니다.
"AI 에이전트가 컴퓨팅의 가장 큰 사용자가 될 것입니다. Vera는 그러한 미래를 위해 설계된 최초의 CPU입니다."
에이전틱 AI 워크로드는 본질적으로 순차적입니다.
이는 AI 에이전트가 수행하는 각 작업이 이전 작업의 완료 여부에 달려 있음을 의미합니다. 각 CPU 단계에서의 지연 시간 (latency)을 단축할 수 있다면, 에이전트의 작업을 완료하는 데 걸리는 총 시간이 실질적으로 개선됩니다.
해당 Vera CPU는 다음을 포함합니다:
- 88개의 커스텀 Olympus ARM 기반 코어 (ARM-based cores)
- 1.2 TB/s의 메모리 대역폭 (memory bandwidth)
- 3.4 TB/s의 온다이 패브릭 대역폭 (on-die fabric bandwidth)
- 일관성 (coherence) 개선을 위해 설계된 단일 구조 컴퓨팅 다이 (monolithic compute die)
이러한 기능들은 더 빠른 실행을 위해 맞춤 제작되었으며, 통신을 단일 칩 내에서 유지함으로써 지연 시간을 실질적으로 줄이는 동시에 데이터 액세스 병목 현상 (bottlenecks)을 방지합니다.
Nvidia는 "AI 팩토리 (AI Factory)" 해자 (moat)를 확장하고 있습니다
고려해야 할 또 다른 중요한 점은 Nvidia가 AI 데이터 센터 아키텍처 (architecture)를 더 많이 제어하려고 한다는 것입니다.