"6개월 동안 $180에 묻혀 있었다 — 원하는 사람 누구나 살 수 있었다"
$NVDA가 6개월간 박스권에 갇혔던 건 중국 규제나 경쟁 때문이 아니라, 시장이 밸류에이션을 무시했기 때문이다. 완전과세 GAAP 기준 14~15배 PER에 거래되는 동안 나머지 반도체 복합체는 신고가를 찍었다. 결국 경제 중력의 법칙이 작동했다.
왜 이제야 움직였나: 거스트너는 "중국 H200 판매 허용은 케이크 위 아이싱에 불과하다"고 잘라 말했다. Blackwell, Vera Rubin 수요만으로 이미 향후 6~8분기 1조 달러의 수요가 확정돼 있다. 주가 반등의 실제 촉매는 "이 회사가 AI 최고의 실행자인데 왜 시장 평균보다 싼 멀티플을 받나"는 시장의 자각이었다고.
Cerebras가 $NVDA를 잡아먹을까: $CSAI처럼 인퍼런스 특화 칩이 Nvidia 마진을 위협한다는 우려가 6개월간 주가 천장이었다는 지적(Malcolm Ethridge)에 거스트너는 동의하면서도, "Cerebras가 성공해도, $AMZN Traenium이 성공해도, TPU가 성공해도 Nvidia는 여전히 모든 것을 팔 것"이라고 반박했다. 수요 자체가 무한정으로 늘어나는 구조라는 논리다.
Bill Baruch의 다른 시각: Baruch는 반도체 스페이스가 올해만 50% 이상 상승(지난달에만 30%)했다며 $NVDA를 약 6% 수준으로 트리밍했다. "포지션 관리일 뿐, 뷰는 불변"이라고 강조했다. 트럼프-시진핑 회담 타이밍, 다음 주 실적 발표 전 리스크 관리 차원.
"ChatGPT도 없고, 엔터프라이즈 인텔리전스도 없고, 클라우드 코드도 없다. 토큰의 생산과 소비가 곧 인텔리전스다."
쉽게 풀어보기 — 인퍼런스 vs. 프리트레이닝
- 프리트레이닝(Pre-training)
- LLM을 처음 학습시키는 단계. 엄청난 FLOP(연산량)이 필요하고 Nvidia GPU가 독보적.
- 인퍼런스(Inference)
- 이미 학습된 모델이 실제로 답변을 생성하는 과정. 빠른 메모리 이동이 핵심 병목. Cerebras·Groq 같은 전용 칩이 유리.
- 메모리 월(Memory Wall)
- 칩이 빠르게 연산해도 메모리에서 데이터를 가져오는 속도가 느려 생기는 병목. Cerebras는 메모리를 칩 바로 옆에 붙여 이 문제를 해결.