주식의 기초- 워렌 버핏이 선택한 기업 '엔비디아(NVIDIA)'

엔비디아(NVIDIA) 기업 개요

NVIDIA

컴퓨터를 하는 21세기의 당신이라면 NVIDIA라는 것을 많이 보았을 것이다.

NVIDIA는 컴퓨터 그래픽스, 인공지능 및 임베디드 컴퓨팅 분야에서 세계적으로 유명한 기술 기업이다. 엔비디아는 1993년에 설립되었으며, 본사는 미국 캘리포니아주 산타클라라에 위치하고 있다.

 

엔비디아는 주로 게임 시장에서 강력한 입지를 갖고 있으며, 게임 콘솔 및 PC 그래픽 카드로 널리 알려져 있다.

최근 몇 년간 엔비디아는 인공지능 분야에도 진출하여 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘을 지원하는 솔루션을 개발하고 있으며 그로써 자율주행 자동차, 로봇, 의료 이미징 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다.

 

엔비디아는 자사의 GPU(그래픽 처리 장치)를 활용하여 고성능 컴퓨팅 분야에서도 주목받고 있다. 엔비디아의 그래픽 카드는 과학 연구, 암호화폐 채굴, 기상 예측 등의 분야에서 대규모 데이터 처리와 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하였다.

 

엔비디아(NVIDIA) 사업 분야

1. GPU(Graphic Processing Unit)

GPU란 Graphic Processing Unit의 약어로 그래픽을 처리하며 특히 3D 모델링을 위한 processor이다. 

1990년대 중반까지만 하여도 3D graphic은 CPU로 구현하였으나 게임의 수요가 높아지며 더 빠르며 실시간 피드백이 가능한 그래픽 처리가 필요하였다. 

CPU vs GPU

CPU vs GPU

- CPU는 매우 지능이 높은 인간의 뇌라고 생각하면 된다. CPU는 명령어가 입력된 순서로 출력하는 직렬 처리 방식 및 복잡한 계산에 대한 빠른 처리가 가능하다.

- GPU는 연산 장치의 구조가 단순하며, 작은 제어/캐시 영역을 가진다. 또한, 다수의 코어로 이루어져 동시에 병렬로 작동시켜 특정 단순 계산을 빠르게 할 수 있다.

 

 

2. 그래픽카드

그래픽 카드(Graphic card)는 CPU의 명령하에 이루어지는 그래픽 작업을 전문적으로 빠르게 처리하고 디지털 신호를 영상 신호로 바꿔 모니터로 전송하는 장치이다. NVIDIA 그래픽 카드에는 GPU가 포함되어 있으며 고성능 그래픽 처리를 위해 설계되었다. 

NVIDIA 그래픽 카드

 NVIDIA 그래픽 카드 특징

 

1) CUDA(Compute Unified Device Architecture)

CUDA는 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델로, 그래픽 카드의 병렬 처리 능력을 활용하여 과학 및 엔지니어링 분야에서 복잡한 계산 작업을 가속화할 수 있다.

 

 2) 딥 러닝 및 인공지능

 NVIDIA는 딥 러닝 및 인공지능 분야에서도 널리 사용되는 그래픽 카드를 개발하였다. 그래픽 카드의 병렬 처리 능력은 대규모 데이터 세트의 학습 및 예측에 탁월한 성능을 제공하며 TensorFlow, PyTorch, CUDA 및 cuDNN과 같은 딥 러닝 프레임워크와 라이브러리를 개발 및 지원하고 있다.

 

 3) Ray Tracing

 최근 NVIDIA 그래픽 카드는 리얼타임 레이 트레이싱 기술을 지원하고 있다. 빛의 투사 경로를 시뮬레이션하여 현실적인 조명과 그림자 효과를 생성하는 기술이며 이를 통해 게임 및 시각 효과 제작자는 더욱 현실적이고 몰입감 있는 그래픽을 구현할 수 있다.

 

 4) VR(Virtual Reality)

  가상 현실 환경에서의 고성능 그래픽 처리를 지원하여 현실감 있는 시각 및 청각 경험을 제공하기 위해 많은 컴퓨팅 리소스를 요구하는데, NVIDIA 그래픽 카드는 이에 최적화되어 있다.

3. 게임 산업

엔비디아는 게임 개발자와 게임 플랫폼 업체들에게 고성능 그래픽 처리를 제공하여 게임 그래픽의 품질과 성능을 향상시키는 데 기여하고 있다. 엔비디아의 GPU는 다양한 게임 플랫폼과 호환되며, PC, 콘솔 및 모바일 기기를 포함한 다양한 플랫폼에서 사용된다.

 엔비디아의 최신 GPU 시리즈인 GeForce RTX 시리즈는 레이트레이싱(Ray Tracing)이라는 혁신적인 그래픽 기술을 도입하여 게임 그래픽의 현실성을 대폭 향상시켰다. 

 

그 뿐 아니라 게임 스트리밍 서비스인 GeForce NOW 또한 운영하고 있다. 구독자들에게 클라우드 기반으로 게임을 스트리밍하여 다양한 디바이스에서 고품질 게임 플레이를 제공합니다.

 

 4. AI 컴퓨팅

AI 컴퓨팅은 머신 러닝 시스템과 소프트웨어가 방대한 데이터를 선별해 유용한 인사이트를 도출하고 새로운 기능을 생성하는 작업을 의미한다.

이미지를 식별하는 딥 러닝 모델의 사례. 출처: 미국국립과학아카데미(U.S. National Academy of Sciences)의 딥 러닝 관련 기사. 이미지 제공: 루시 리딩 이칸다(Lucy Reading-Ikkanda, 아티스트)

딥 러닝은 머신 러닝의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축(훈련)하여 neural connection을 형성한다. 예를 들어 사진을 인식하는 과정에 있어 각각의 픽셀들을 확대하여 나온 수치들 간의 선형대수 방정식 혹은 미적분 방정식 등의 방정식들을 세운다. 각각의 방정식은 하나의 데이터 그 자체가 아니라 서로 연관되어 있다. 

 

 AI 컴퓨팅은 모든 레이어의 방정식 스택 일체를 곱해 패턴을 찾아냅니다. 이는 고속의 컴퓨터 네트워크에서 초강력 병렬 프로세서를 활용해 방대한 양의 데이터를 공유해야 하는 엄청난 작업입니다. 이러한 인공지능의 엔진으로 병렬형 계산 프로세서로 GPU가 사용되는 것이다. NVIDIA의 GPU가 이러한 딥러닝 프로세스의 엔진이라고 보면 된다.

 

엔비디아(NVIDIA) 주식 분석

NVIDIA 주요 지표

1년 NVIDIA 주가

2022년도 2분기~ 2023년도 2분기 EPS

월스트리트는 AI의 잠재력과 업계에서 회사의 핵심 역할을 소화하면서 Nvidia에 대한 기대치를 꾸준히 높였습니다. 그 예시로 JP 모건 체이스는 엔비디아의 목표주가를 250달러에서 500달러로 2배 상향 조정하였다. 장기 수익 성장 추정치가 지난 6개월 동안 거의 두 배가 되었음을 차트에서 볼 수 있다.

 ROA, 매출액, 당기순이익, EPS 모두 우상향하는 추세를 보인다. 현재 AI 관련주로 크게 부상이나 단기적인 수급 영향이 큰 것으로 보인다. 단, 빅테크 종목들이 오르고 있어 전체적인 시장이 오르는 것으로 보일 수 있으며 빅테크 주식들의 몰락과 함께 크게 하락할 가능성이 있어 현재는 조심해야 한다.

 

AI 신약 개발 boom

최근에는 AI를 사용하여 약물 디자인과 화합물 스크리닝을 수행하는 것에 큰 목표를 두고 있다.

AI 모델은 약물 분자의 구조와 특성을 분석하고, 특정 질병과의 상호작용을 예측하는 데에도 사용될 수 있으며 이를 통해 약물 후보물질을 신속하게 식별하고, 인공지능 기반의 예측 모델을 사용하여 신약 후보물질을 스크리닝하는 것이 가능해지게 됩니다.

가속 컴퓨팅 플랫폼을 통한 신약 개발

2023.07.14일 기준 인공지능(AI) 신약 개발 업체인 커절리(Causaly)가 6000만달러(약 760억원) 투자를 유치했다. 전날 엔비디아(NVIDIA)로부터 5000만달러(약 637억원)를 투자받은 리커전에 이어 AI 바이오 분야로 자금이 쏟아지고 있다. 현재로서는 주가 상승의 가능성이 높아보인다.

 

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