• 엔비디아는 AI 컴퓨팅 인프라에 5천억 달러 이상을 투입할 수 있는 금융 플랫폼을 만들기 위해 6개의 주요 월스트리트 기업과 양해각서를 체결했습니다.
• 회사는 주로 AI 공장에서 GPU로 구동되는 AI 컴퓨팅을 단기 기술 비용이 아닌 장기 수익 창출 인프라 자산으로 취급하려고 추진하고 있습니다.
• 엔비디아의 움직임은 기술 및 운영 한계로 인해 용량이 최첨단 데이터 센터보다 훨씬 낮은 소규모 분산 컴퓨팅 네트워크와의 격차를 넓힐 수 있습니다.

나스닥 상장 반도체 제조업체 엔비디아(NVDA)는 월스트리트 은행들에게 AI 컴퓨팅 파워를 상업용 부동산, 유료 도로 또는 발전소처럼 투자 가능한 인프라 자산으로 취급하도록 추진하고 있습니다.

엔비디아는 월요일 6개의 월스트리트 주요 기업 – Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs 및 KKR – 과 양해각서를 체결하여 5천억 달러 이상의 제3자 자본을 유치할 수 있는 금융 플랫폼을 구축할 것이라고 밝혔습니다.

반도체 제조업체에 따르면 목표는 AI 컴퓨팅을 순수한 기술 비용이 아닌 은행 가능한 인프라 자산으로 취급하여 고객이 AI 데이터 센터를 구축하고 엔비디아 하드웨어에 대한 수요를 확보하도록 장려하는 것입니다.

“기술 칩이 투자 가능한 자산 계층이 된 것은 이번이 처음입니다. 이제 이러한 자산은 수익을 창출하며, 생산적이고, 장수하며, 대체 가능하고, 유연합니다.” 엔비디아의 창립자이자 CEO인 젠슨 황은 말했습니다.

“기본적으로 이 산업과 이 컴퓨팅 방식의 차이점은 컴퓨터가 이제 전기, 인터넷과 같은 인프라의 일부라는 것입니다. 따라서 인프라로 생각해야 합니다.”라고 덧붙였습니다.

AI 컴퓨팅이란

AI 컴퓨팅은 인공지능 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 원시 처리 능력을 의미합니다. 주로 엔비디아의 고급 GPU가 이 작업을 수행하며, 엔비디아가 "AI 공장"이라고 부르는 대규모 데이터 센터를 구성합니다.

이러한 공장은 전기와 데이터를 소비하여 챗봇을 구동하고, 이미지 및 비디오를 생성하며, 새로운 약물을 설계하고, 로봇을 운전하며, 수많은 다른 응용 프로그램을 실행하는 유용한 지능 시스템을 생성합니다. AI가 더 발전할수록 이러한 특수 컴퓨팅 파워가 더 많이 필요합니다.

엔비디아가 추구하는 변화

현재 대부분의 기업은 컴퓨팅 파워를 구매하거나 임대하는 것을 단순한 기술 비용으로 보고 있으며, 이는 대차대조표에 기재되고 새로운 칩이 등장할 때 빠르게 가치가 하락합니다. (예를 들어, 시장에 새로운 버전이 등장하면서 아이폰이 구식이 되는 것을 상상해 보세요)

하지만 엔비디아에 따르면, 이 관점은 구식입니다. 왜냐하면 엔비디아의 시스템은 널리 채택되어 여러 고객이 사용할 수 있으며, 수년간 수익 흐름을 생성할 수 있기 때문입니다. 따라서 AI 공장은 장기 투자 가능한 자산으로 취급되어야 합니다.

엔비디아가 추진하는 변화의 예는 다음과 같습니다.

예를 들어, 한 회사가 지금 강력한 AI 칩이 필요하다고 가정해 봅시다. 이 회사는 아마도 엔비디아 GPU의 대규모 클러스터를 구매하기 위해 수백만 달러의 자금을 지출하거나 은행에서 일반 비즈니스 대출을 받을 것입니다. 이 비용은 이제 장비로 대차대조표에 기재되며, 새로운 모델이 등장할 때 몇 년에 걸쳐 회계사들이 감가상각합니다. 이 칩이 대부분의 가치를 잃기 전에, 이들로 구축된 AI 제품이 비용을 초과하는 수익을 창출할 것이라는 것이 베팅입니다.

이제 변화는 동일한 회사가 여전히 칩이 필요하지만 더 이상 자신의 주머니에서 전액을 지출하지 않는다는 것입니다. 이는 대형 기관 투자자들이 지원하는 금융 플랫폼에 의해 이루어집니다. 그 대가로, 그들은 칩이 수년간 생성하는 임대 수익에서 돈을 벌기를 기대합니다.

본질적으로, 회사는 임대를 지불하여 AI 공장에서 처리 능력을 액세스했습니다. 기관 투자자들은 동일한 엔비디아 칩이 다양한 고객과 작업 부하에 서비스를 제공할 수 있으며, 안정적인 임대 수익 흐름을 생성할 수 있기 때문에 이를 기꺼이 합니다.

이 변화는 월요일 발표의 핵심입니다.

양해각서에 따라, 월스트리트 은행들은 각 프로젝트에 대한 고객 수요, 예상 사용률 및 현금 흐름을 독립적으로 평가한 후 자본을 배치합니다. 일부 거래에서는 칩이 가치를 잃을 경우 엔비디아가 25%의 위험을 부담할 수 있지만, 주요 요점은 대출자들이 여전히 자체 검토를 수행하고 각 프로젝트에 대해 스스로 결정한다는 것입니다.

엔비디아의 이니셔티브는 대형 기술 기업들이 AI에 막대한 자본 지출을 하는 것이 수익을 낼 수 있을지 의문을 제기하기 시작한 시점에서 장기 자본의 더 큰 풀을 열 수 있습니다.

“모든 산업 혁명은 전기, 운송, 통신 및 컴퓨팅과 같은 인프라를 기반으로 구축되었습니다. 모든 구축은 외부 자금 조달에 의해 가능해졌습니다. AI 공장은 지능 시대의 인프라입니다.”라고 황은 말했습니다.

분산 컴퓨팅 네트워크의 위치

엔비디아가 중앙 집중식 AI 강자로 자리 잡은 반면, Akash 및 Render와 같은 네트워크는 일반 사람들이 운영하고 블록체인으로 조정되는 컴퓨팅 파워의 글로벌 마켓플레이스를 만들기 위해 노력해 왔습니다.

이들은 성장했지만 엔비디아의 규모에 맞서지 못했습니다. 연구는 명확한 한계를 강조합니다.

Epoch AI는 가장 큰 활성 분산 훈련 네트워크가 여전히 최첨단 데이터 센터의 처리량의 약 1/300만 제공한다고 밝히며, “분산 개발자들이 이 10년 동안 최첨단 컴퓨팅을 축적할 가능성은 낮다”고 지적합니다.

낮은 인터넷 대역폭은 GPU가 데이터를 기다리는 데 대부분의 시간을 소비하게 하며, 각 결과에 대한 암호화 검증의 필요성은 추가 비용을 부과합니다.

산업 분석은 또한 기업 등급의 서비스 수준 계약의 부재와 분산된 기계로 대규모 데이터 세트를 이동하는 실질적인 어려움을 기업 채택의 주요 장벽으로 지적합니다.

이러한 물리적, 경제적 및 운영적 제약은 분산 네트워크가 엔비디아와 같은 기업에 뒤처지는 이유를 설명하며, 칩 제조업체의 월스트리트 은행과의 양해각서로 인해 격차가 더 벌어질 것입니다.

CoinDesk는 Render 및 Akash와 같은 주요 분산 컴퓨팅 네트워크에 이 문제에 대한 의견을 요청했습니다.