AI 시대, GPU 수요의 미래 전망
UBS 애널리스트들이 최근 AI 인프라 지출 증가에 따른 GPU 수요의 정점 도달 여부를 심층 분석했습니다. 현재 AI 산업은 전례 없는 속도로 성장하며 GPU에 대한 막대한 수요를 창출하고 있습니다. 이러한 현상이 언제까지 지속될지, 그리고 그 이후의 시장 변화는 어떠할지에 대한 궁금증이 커지고 있습니다.
UBS는 이번 분석을 통해 AI 인프라 투자 흐름의 미묘한 변화를 감지하고, GPU 수요의 미래 궤적에 대한 중요한 시사점을 제시하고 있습니다.
2025년, AI 컴퓨팅 지출의 '상대적 정점'
UBS는 GPU 수요가 절대적 정점은 아니지만, 2025년이 '상대적 단기 정점'이라고 분석했습니다. 이는 AI 인프라 지출이 한동안 GPU에 집중되어 왔지만, 점차 다른 영역으로 분산될 가능성을 시사합니다.
핵심 요약: AI 컴퓨팅 지출의 변화
- 컴퓨팅 비중 상승: AI 컴퓨팅 지출 비중은 2024년 53%에서 2025년 약 59%로 상승할 전망입니다. 이는 AI 모델 학습 및 추론을 위한 초기 단계 투자가 정점에 달하고 있음을 보여줍니다.
- 지속적 투자와 변화: AI 인프라 투자는 계속되나, 지출 구성에 변화가 예상됩니다. 단순한 컴퓨팅 파워 증설을 넘어, AI 생태계 전반의 효율성을 높이는 방향으로 투자가 재조정될 수 있습니다.
- 2026년 이후 다각화: 메모리, 네트워킹 등 다른 영역으로 지출이 다각화될 수 있습니다. 이는 AI 기술의 고도화에 따라 데이터 처리와 전송의 중요성이 커지고 있기 때문입니다.
이러한 변화는 AI 산업이 다음 단계로 진화하고 있음을 나타내며, 투자자들은 이러한 흐름을 면밀히 주시해야 합니다. 과연 여러분은 AI 산업의 이러한 변화에 어떻게 대응하고 계신가요?
다각화되는 AI 투자와 GPU 성장의 '정상화'
UBS는 2026년부터 AI 자본 지출이 더욱 넓은 범위로 다각화될 것이라고 전망하고 있습니다. 이는 단순히 컴퓨팅 파워 증설을 넘어, AI 생태계 전반의 균형 잡힌 성장을 의미합니다.
AI 투자 다각화의 주요 축
- 메모리 반도체: 고성능 AI 모델의 확산과 데이터 처리량의 증가에 발맞춰 투자가 크게 늘어날 것으로 보입니다. AI 애플리케이션이 요구하는 방대한 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하기 위한 기술 발전이 필수적입니다.
- 네트워킹 인프라: AI 워크로드의 복잡성이 심화되면서, 데이터 센터 내외부의 초고속 연결을 지원하는 네트워킹 인프라에 대한 지출도 상당한 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 데이터 병목 현상 없이 원활한 정보 흐름을 보장하는 데 결정적인 역할을 합니다.
- 산업용 AI: 특정 산업 분야에 특화된 AI 솔루션 영역으로의 투자가 확대될 것입니다. 제조, 의료, 금융 등 각 산업의 고유한 문제 해결을 위한 맞춤형 AI 개발 및 도입이 가속화될 것으로 예상됩니다.
이러한 다각화의 흐름 속에서, AI 컴퓨팅이 전체 AI 자본 지출에서 차지하는 비중은 2024년 53%, 2025년 약 59%로 상승한 후, 2026년부터는 50-55% 범위로 다소 줄어들 수 있다고 분석했습니다. 이는 AI 시장이 특정 하드웨어에 대한 집중 투자 단계를 넘어, 전체적인 생태계 구축으로 확장되고 있음을 보여주는 중요한 지표입니다.
GPU 성장률의 '정상화'
GPU 컴퓨팅 수익의 성장률 또한 변화의 국면에 접어들고 있습니다. 2023년부터 2025년까지는 AI 도입 초기 단계의 폭발적인 수요에 힘입어 연평균 120%라는 매우 높은 성장률을 기록했습니다. 그러나 UBS는 2030년까지 GPU 컴퓨팅 수익 성장률이 연평균 20%로 '정상화된 지출 성장'을 보일 것으로 예측합니다.
"AI 시장이 성숙 단계에 진입하고 있으며, AI 기술의 상용화와 함께 효율성 및 최적화에 대한 요구가 증대되고 있음을 반영합니다."
더불어, 엔비디아의 GPU와 같은 범용 AI 컴퓨팅 솔루션 외에, 특정 용도에 최적화된 맞춤형 AI 칩(ASIC) 개발 및 도입이 활발해지면서 시장의 경쟁 구도가 다변화되고 있습니다. 이러한 맞춤형 칩들은 특정 AI 작업에 있어 GPU보다 높은 효율성과 낮은 전력 소모를 제공할 수 있어, 장기적으로 GPU 수요의 성장률을 일정 부분 상쇄할 수 있습니다.
궁극적으로, 이러한 변화는 메모리, 네트워킹 및 고급 패키징과 같은 기술을 포함한 다른 세그먼트와의 통합/파트너십을 통한 지속적인 성능 향상 속에서 AI 산업이 초기 하드웨어 투자 중심에서 벗어나, 소프트웨어, 서비스, 그리고 다양한 하드웨어 기술의 통합을 통한 전반적인 생태계 확대로 나아가고 있음을 시사합니다.
AI 투자, 다각화된 전략의 필요성
최근 긍정적인 시장 발표들이 나스닥 종합지수 반등에 이미 반영되었음을 UBS는 강조합니다. 이는 AI 관련 종목들이 이미 상당 부분 가격에 반영되었다는 의미로 해석될 수 있습니다.
투자자들은 AI 관련 세그먼트 전반에 걸친 다각화된 접근 방식을 고려하며, 고베타 종목의 급등 이후 변동성 증가 가능성에 주의를 기울여야 합니다. 특정 분야에만 집중하기보다는, AI 생태계 전반의 균형 잡힌 성장을 포괄하는 전략이 필요합니다.
"단기적인 시장의 흥분에만 편승하기보다는, 장기적인 관점에서 AI 산업의 구조적 변화를 이해하고 이에 맞는 투자 포트폴리오를 구성하는 것이 중요합니다."
GPU 및 AI 투자 관련 주요 질문
여기서 다룬 GPU 수요 및 AI 투자 다각화에 대한 추가적인 질문들이 있으신가요? 자주 묻는 질문들을 정리해 보았습니다.
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Q1: UBS는 GPU 수요가 정점에 이르렀다고 보나요?
A1: 절대적인 관점에서는 아직 정점에 이르지 않았다고 판단합니다. 그러나 2025년이 전체 AI 자본 지출 중 GPU 및 AI 컴퓨팅 지출의 '상대적 단기 정점'이 될 수 있으며, 이 시점에 AI 컴퓨팅 지출은 전체의 약 59%를 차지할 것으로 예측했습니다.
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Q2: 2026년부터 AI 자본 지출의 다각화는 어떤 의미인가요?
A2: 이는 AI 자본 지출이 메모리, 네트워킹, 산업용 AI 등 다른 영역으로 확대될 것을 의미합니다. AI 컴퓨팅이 전체 AI 자본 지출에서 차지하는 비중은 2026년부터 50-55% 범위로 줄어들 수 있다고 분석했습니다. 이는 AI 생태계 전반의 균형 잡힌 성장을 위한 투자 비중의 변화를 나타냅니다.
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Q3: GPU 컴퓨팅 수익 성장률은 어떻게 변화할 것으로 예상되나요?
A3: 2023년부터 2025년까지는 연평균 120%의 높은 성장률을 보였으나, 2030년까지는 연평균 20%로 '정상화된 지출 성장'이 예상됩니다. 이러한 변화는 GPU 및 맞춤형 AI 칩에 대한 수요가 성숙 단계에 접어들고, 메모리, 네트워킹, 고급 패키징 등 다른 기술과의 통합이 가속화되기 때문입니다.
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Q4: 투자자들에게 어떤 조언을 하고 있나요?
A4: UBS는 최근 시장의 긍정적인 발표들이 나스닥 종합지수 반등에 이미 반영되었음을 강조하며, 투자자들에게 AI 관련 세그먼트 전반에 걸친 다각화된 접근 방식을 권고했습니다. 또한, 고베타 종목의 급등 이후 변동성 증가 가능성에도 주의를 기울일 것을 조언했습니다.
이 외에도 AI 투자와 관련하여 궁금한 점이 있으신가요? 여러분의 의견을 듣고 싶습니다!
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