20초 핵심
엔비디아가 AI 모델을 개발하는 스타트업을 아예 사들이는 방안을 검토하고 있다. 얼핏 이상한 일이다. 세계에서 가장 잘나가는 AI 반도체 회사가 왜 챗GPT 같은 AI를 만드는 회사까지 탐내는 걸까?
여기에 엔비디아의 영리한 계산이 숨어 있다.
AI 자체는 저렴하게 널리 보급하고, 그 AI를 실행하는 데 필요한 반도체와 장비를 판매하는 것이다.
그리고 이 전략이 성공할수록 엔비디아 외에도 돈을 벌 수 있는 기업들이 있다. 수많은 AI 반도체를 연결해 주는 통신장비 회사들이다.
1. 프린터보다 잉크가 돈이 되는 사업을 떠올려 보자
프린터를 저렴하게 보급하고, 이후 잉크 판매로 돈을 버는 사업이 있다. 엔비디아의 전략도 비슷하게 이해할 수 있다.
현재 AI 시장에서는 크게 두 가지 방식이 경쟁한다.
하나는 챗GPT처럼 다른 회사가 운영하는 AI를 인터넷으로 이용하는 방식이다. 다른 하나는 AI 모델을 직접 내려받아 자기 회사의 컴퓨터에서 운영하는 방식이다.
후자를 가능하게 하는 것이 바로 오픈웨이트 AI(Open-weight AI)다. AI가 학습한 핵심 수치들을 공개해 다른 기업들이 직접 설치하고 필요에 맞게 수정할 수 있도록 하는 방식이다.
예를 들어 은행이 고객의 민감한 금융정보를 외부 서비스에 보내지 않고 자체 서버에서 AI로 분석하고 싶다고 하자. 오픈웨이트 모델은 이런 선택지를 제공한다. 물론 실제 보안 수준은 운영 방식에 따라 달라진다.
여기서 엔비디아의 사업 기회가 생긴다.
은행도, 병원도, 제조업체도 자기 회사만의 AI를 운영하기 시작하면 이를 실행할 반도체와 서버가 필요해진다.
엔비디아는 AI 모델 이용료를 모두 직접 받을 필요가 없다. 수많은 기업이 AI를 사용하도록 생태계를 키우고, 그 과정에서 필요한 장비를 판매하면 된다.
물론 오픈 모델이 반드시 엔비디아 반도체에서만 작동하는 것은 아니다. 경쟁사 제품에서도 실행할 수 있다. 따라서 엔비디아의 진짜 경쟁력은 자체 반도체에서 더 쉽고 빠르고 효율적으로 AI를 실행하도록 만드는 데 있다.
2. 그래서 엔비디아가 리플렉션 AI를 탐낸다
지난 10월 10일(미국시간) 외신은 엔비디아가 리플렉션 AI의 지분을 추가로 확보하거나 회사를 인수하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다.
엔비디아는 이미 이 회사에 약 8억 달러를 투자한 것으로 알려졌다. 다만 추가 투자나 인수는 아직 확정되지 않았다.
리플렉션 AI가 중요한 이유는 지난 10월 5일 공개한 '빔(Beam)'이라는 AI 모델 때문이다.
이 AI는 소프트웨어 개발 같은 복잡한 작업을 수행하면서도 필요한 연산을 효율적으로 사용하도록 설계됐다. 자체 공개한 코딩 평가에서도 경쟁력 있는 성적을 제시했다. 다만 이는 회사가 공개한 평가 결과이며, 실제 고객 환경에서 비용과 성능을 추가 검증해야 한다.
엔비디아 입장에서 더 중요한 것은 다른 부분이다.
미국 기업이 개발한 경쟁력 있는 AI 모델을 전 세계 기업들이 자유롭게 활용하도록 만들 수 있다는 점이다.
중국의 딥시크를 비롯한 오픈 모델들이 성장하는 상황에서 미국도 강력한 대안을 확보하려는 움직임이다.
3. 그런데 AI 반도체가 늘어나면 또 다른 문제가 생긴다
여기서 투자 이야기가 흥미로워진다.
AI 데이터센터를 거대한 회사의 사무실이라고 상상해 보자.
엔비디아 GPU는 일을 처리하는 수만 명의 직원이다. 아무리 직원들이 똑똑하고 빠르게 일해도 서로 자료를 주고받지 못하면 회사 전체의 생산성은 떨어진다.
AI 데이터센터도 마찬가지다.
수천, 수만 개의 반도체가 데이터를 주고받으며 함께 일한다. 이때 데이터 전달이 느려지면 비싼 GPU조차 다음 작업을 기다려야 한다.
그래서 AI 데이터센터에는 반도체만큼이나 중요한 장비가 있다.
반도체들을 연결하는 초고속 통신장비다.
그리고 AI 데이터센터가 대형화될수록 이런 연결장비의 성능과 전력 효율이 더욱 중요해질 가능성이 높다.
4. 엔비디아 다음으로 관심을 가질 만한 기업 5곳
모두 같은 사업을 하는 회사는 아니다. 데이터센터에서 서로 다른 역할을 맡고 있다.
셀레스티카 CLS
데이터센터의 교통경찰. 수많은 GPU가 보내는 데이터를 빠르게 목적지로 전달하는 스위치 장비를 설계하고 생산한다. 2026년 4월에는 차세대 1.6Tb급 제품의 초기 주문 가능 상태를 발표했다.
시에나 CIEN
데이터센터 사이의 고속도로. 서로 떨어진 대형 데이터센터를 광통신망으로 연결하는 기술을 공급한다. 데이터센터가 여러 지역으로 분산될수록 사업 기회가 커질 수 있다.
루멘텀 LITE
데이터를 빛으로 보내는 핵심 부품 회사. 반도체 사이에서 더 많은 정보를 빠르게 전달하려면 광학 기술이 중요해진다.
마벨 테크놀로지 MRVL
데이터 신호의 품질관리 담당. 고속으로 오가는 정보가 손상되지 않도록 돕는 통신 반도체와 맞춤형 AI 반도체 사업을 전개한다.
크레도 테크놀로지 CRDO
가까운 거리의 빠르고 경제적인 연결. 데이터센터 내부에서 고속 구리 케이블과 연결용 반도체의 성능을 높이는 기업이다.
여기서 중요한 사실은 이 다섯 기업이 모두 엔비디아의 독점적인 공급업체는 아니라는 것이다. 고객 구성과 경쟁 환경이 다르며, 엔비디아 자체 네트워크 사업과 경쟁하거나 협력하는 관계가 나타날 수 있다.
5. 그렇다고 지금 이들 주식을 무작정 사야 할까?
그렇지는 않다.
좋은 산업에 속한 기업이 반드시 좋은 투자 대상이 되는 것은 아니다. AI 산업의 높은 성장 기대가 이미 주가에 반영돼 있다면, 실적이 좋아져도 주가가 기대만큼 오르지 않을 수 있다.
투자자라면 세 가지를 구분해야 한다.
첫째, AI 데이터센터 투자가 실제로 계속 증가하는가.
둘째, 그 투자 가운데 네트워크 장비에 쓰이는 돈이 얼마나 늘어나는가.
셋째, 해당 기업이 매출 증가를 실제 이익과 현금흐름으로 연결하고 있는가.
특히 광통신과 고속 네트워크 시장은 기술 변화가 빠르다. 고객이 연결 방식을 바꾸거나 경쟁사가 가격을 낮추면 예상했던 수익성이 흔들릴 수 있다.
앞으로 확인할 숫자
주요 자료
이번 뉴스에서 가장 흥미로운 점은 엔비디아가 AI 모델 자체를 독점하려는 것보다 AI를 쓰는 기업의 수를 늘리는 데 더 큰 경제적 기회를 보고 있다는 사실이다.
AI가 저렴해지면 AI 산업이 작아지는 것이 아니라, 오히려 이용자가 늘면서 전체 인프라 수요가 커질 수도 있다.
그 과정에서 반도체를 만드는 회사뿐 아니라 수많은 반도체를 효율적으로 연결해 주는 기업에도 기회가 생긴다.
다만 AI 모델의 효율이 좋아지는 만큼 필요한 컴퓨팅 자원이 줄어들 가능성도 있다. 실제로 전체 장비 수요가 얼마나 늘어나는지는 AI 사용량 증가가 효율 개선 효과를 얼마나 넘어서는지에 달렸다.
엔비디아가 AI 산업의 두뇌를 공급한다면, 이제 투자자는 그 두뇌들을 연결하는 신경망을 만드는 기업들도 함께 살펴볼 만하다.
- 무료 또는 개방형 모델이 널리 사용되면 이를 실행하기 위한 반도체 수요가 늘어날 수 있다. 다만 오픈웨이트가 모든 서비스를 무료로 제공한다는 뜻은 아니며, 실제 운영비도 발생한다.
- 그렇게 단정하기 어렵다. 엔비디아는 이미 높은 수익성과 폭넓은 고객 기반을 보유한 반면, 일부 네트워크 전문기업은 성장 잠재력이 크지만 고객 집중도와 주가 변동성도 높을 수 있다.
- 개별 작업에 필요한 연산량은 줄어들 수 있다. 그보다 AI 사용량이 더 빠르게 증가하면 전체 인프라 수요는 성장할 수 있지만, 반대 상황도 가능하다.
- 동일한 AI 투자 흐름에 영향을 받기 때문에 다섯 기업을 모두 보유한다고 충분히 분산되는 것은 아니다. 기존 포트폴리오와 주가에 반영된 성장 기대를 함께 살피는 편이 합리적이다.
체크 포인트
인사이트 타임스 편집부
