Nvidia Corporation (NASDAQ:NVDA)은 이미 전 세계의 AI 모델을 학습시키고 실행하는 칩을 판매하고 있습니다. 7월 26일, 이 회사는 설계 프로세스의 더 많은 부분을 소유해야 한다는 논리를 펼치며, 소프트웨어 에이전트가 물리 시뮬레이션, 솔버(solver), 심지어 양자 화학 작업까지 상당 부분 스스로 수행할 수 있게 해주는 PhysicsNeMo 및 CUDA-X 라이브러리를 통해 엔지니어링을 위한 NVIDIA Agent Toolkit을 확장했습니다. 기술적으로 들릴 수 있고 실제로도 그렇지만, 핵심 제안은 간단합니다. 엔지니어가 몇 주 동안 수동으로 시뮬레이션을 실행하는 대신, 이제 AI 에이전트가 힘든 작업을 대신할 수 있다는 것입니다.

강세론 (The Bull Case): 높은 소프트웨어 유지율

Nvidia의 칩 사업은 둔화되지 않고 있습니다. 2027 회계연도 1분기에 이 회사는 816억 달러의 매출을 기록했으며, 그 중 데이터 센터 매출이 752억 달러를 차지했습니다. 또한 다음 분기 매출을 약 910억 달러로 전망했습니다. 하지만 Agent Toolkit의 확장은 다른 지점을 시사합니다. 즉, 그러한 하드웨어 우위를 소프트웨어 습관으로 전환하는 것입니다. Siemens는 이미 자사의 Fuse EDA AI Agent 내에서 이 툴킷을 사용하고 있으며, 칩 라이브러리 특성 분석(characterization) 속도가 10배 이상 빨라졌고 토큰 비용도 비슷한 수준으로 절감되었다고 보고했습니다. Samsung은 최대 100억 개의 셀을 포함하는 모델 전반에 걸쳐 리소그래피(lithography) 및 칩 스케일 열 분석에 동일한 라이브러리를 적용하고 있습니다. 일단 엔지니어링 팀이 Nvidia의 에이전트 도구를 중심으로 워크플로를 구축하면, 경쟁 플랫폼으로 전환하는 비용이 매우 높아지며, 이는 CUDA를 애초에 10년 동안 지속된 우위로 만든 것과 동일한 종류의 고착화(stickiness) 효과를 가져옵니다.

약세론 (The Bear Case): 매출 집중 위험

이러한 요소 중 그 어느 것도 올해 주가의 급등으로 이어지지는 않았습니다. Nvidia 주가는 회사가 계속해서 성장 기대치를 상회하고 있음에도 불구하고, 2026년 현재까지 완만하게 상승했을 뿐이며(8월 6일 기준 약 17%), S&P 500 지수의 상승 폭을 밑돌고 있습니다. 이러한 주저함의 일부는 집중 위험 (concentration risk) 때문입니다. 지난 분기 매출의 92%가 데이터 센터 (Data center) 판매에서 발생했으며, 이 매출은 매년 자본 예산 (capital budgets)을 재검토하는 소수의 하이퍼스케일러 (hyperscaler) 고객들에게 크게 의존하고 있습니다. 6월 초 반도체 전반의 매도세 (sell-off)로 인해 칩 주식의 합산 가치가 1조 달러 이상 증발했으며, 이는 해당 섹터의 심리 (sentiment)가 얼마나 빠르게 변할 수 있는지를 강조합니다.

월스트리트는 Nvidia와 AMD를 매우 다르게 평가하고 있다

Nvidia에 대한 기관의 관심은 증가했습니다. 가장 최근의 13F 공시를 보면 헤지 펀드 (hedge fund) 수가 264개에서 275개로 늘어났는데, 이는 해당 보고 날짜 기준으로 더 많은 기관 보유자들이 포지션 (positions)을 축적하고 있다는 신호입니다. 동일한 기간 동안 Nvidia를 가장 거세게 추격하고 있는 경쟁사인 Advanced Micro Devices (NASDAQ:AMD)는 펀드 수가 132개에서 134개로 소폭 증가하는 데 그쳤습니다.