많은 사람들이 2024년 엔비디아의 초대박을 보고 제2의 엔비디아를

찾고 싶으실 겁니다. 오늘은 워렌 버핏도

투자한 2025년 제2의 엔비디아에

대해서 말씀을 드릴 건데요. 워렌 버핏의

비밀 포트폴리오로 불리는 뉴잉글랜드

애 매니지먼트 회사가 있는데요. 투자

회사입니다. 그리고 이것은 워렌 버핏의 버크셔 해서웨이의 회사이기도 합니다.

근데 이 회사는 브로드컴을 홀딩 중인데요.

후에 30% 넘게 급등하면서 혹시 제

2의 엔비디아가 되는 것 아니냐라는 기대감이 나타나고 있습니다. 그래서

엔비디아가 장악하지 못한 맞춤형

반도체 시장에서 브로드컴이 성과를 내면서 엔비디아급 모멘텀을

확보했다고 얘기를 하고 있는데요. 그래서 신규 고객으로 메타, 알파벳,

바이트댄스(틱톡의 모회사이죠)

이러한 고객을 확보하고 AI 매출이 급증했다는 소식에 기대감은 더욱더

커지고 있습니다. 따라서 오늘은 맞춤형

AI 반도체 시장에 대해 좀 더 상세히 공부하고, 관련주로는 브로드컴

외에 어떤 것들이 있는지 전체적인 밸류체인을 한번 살펴볼 것이고요,

어떤 종목이 제2의 엔비디아가 될 수 있을지, 그리고 엔비디아는 영원히

끝인 건지 함께 공부해 보는 시간을

가져보도록 하겠습니다. 자, 그래서 오늘은 커스텀 반도체, 다른

말로는 맞춤형 반도체라는 내용에 대해 함께 공부해 볼 것이고요, 그 공부

자료로 삼성증권에서 이틀 전에

리포트를 낸 '커스텀 반도체, 진짜

명품은 맞춤 제작이다'라는 내용을 바탕으로 한번 공부를 해 보도록

하겠습니다. 자, 먼저 여러분들이 이해하기 쉽게 자동차로 한번 비유를

해 볼게요. 우리가 일반적으로 타는 차는 당연히 경주용 차와 엔진이 다를

것입니다. 일반 자동차에서는 뭐 출퇴근도 하고 장거리 여행도 가능한,

어떻게 보면 만능 엔진이죠. 이런 엔진이 일반 반도체와 같다고 예를

들어 보도록 하겠습니다. 반면 F1 경주차의 엔진은 오직 경주에 최적화가

돼 있죠. 그래서 경주에서는 최고의 성능을 발휘합니다. 이게 바로 맞춤형

반도체, 다른 말로는 커스텀 반도체 또는 ASIC이라고 얘기합니다. 즉, 한

가지 일에는 특화되어 있어 그 분야에서는 그 어떤 반도체보다 더

뛰어난 성능을 보여주는 것입니다. 2022년 11월에 ChatGPT가

등장했을 때 전 세계의 2억 명의

사용자가 단 2개월 만에 몰려들었습니다. 근데 그때 흥미로운

점은 ChatGPT 초기 버전의 하루 운영 비용이 약 70만 달러, 하나로

치면 약 10억 원에 가까운 돈을 지출했다는 것인데요. 이렇게

천문학적인 비용이 드는 이유는 무엇일까요? 바로 기존의 일반적인

반도체로 AI 서비스를 효율적으로 운영하기가 쉽지 않기 때문입니다.

그래서 결국 AI 혁명에 진정한 도약을 위해서는 새로운 엔진이

필요했고, 그게 바로 커스텀 반도체라고

여러분들이 생각하시면 됩니다. 어, 이제 커스텀 반도체, 뭐 ASIC 반도체 이런

것들을 저는 맞춤형 반도체라고 여러분들한테 표현을 할게요. 그래서

일반적인, 뭐 반도체 GPU로 AI를 돌리면, 예를 들어 전기세가

100만 원이 나온다고 쳐봅시다. 그러면 맞춤형 반도체로 AI를 돌리면

같은 일을 하는 데 20만 원으로 해결될 수 있다는 것입니다. 실제로

Meta(구 페이스북)가 자체 개발한 커스텀 반도체로 운영 비용을

1/8 수준으로 절감했습니다. 그러다 보니 맞춤형 반도체를 비용

절감의 이유로 선호하게 되는 것입니다. 우리가 사업에서는 비용을

줄이고 이익을 늘려야죠. 그러면

에서 이제 맞춤형 반도체가 장점이 있다고 생각하시면

되겠고요. 그래서 AI 시장에서는 크게 훈련과 추론의 시장이 있는데요. AI

가 지식을 가르치는 훈련 과정이

있고, 배운 것을 실제로 활용하는 추론 과정이 있는데요. 지금까지 AI 시장이

훈련에 주목받았지만, 이제는 추론이

더욱 중요해지고 있고, 보시면 2025년을 기점으로 추론 수요가

학습 수요를 상회할 것으로 전망됩니다. 왜 그럴까요? 챗GPT 같은

AI 서비스가 대중화될수록 수많은 사용자의 질문에 빠르고

효율적으로 답변해야 하기 때문입니다. 그리고 챗GPT가 나오고 여러 가지

GPT 모델들이 나왔는데 정말 경쟁이

치열합니다. 여기서 누가 잠시 숨만 고른다 할지라도 경쟁에서 바로

뒤쳐지는 상황이기 때문입니다. 그래서 이러한 변화 속에서 빅테크 기업들은

자신만의 맞춤형 반도체를 개발하고 있고요. 구글 같은 경우에는 TPU,

AI 훈련과 추론을 목적으로 하는 반도체인 이 TPU, 엔비디아의 GPU보다 더 효율적으로 AI를 구동한다고 하고요. 아마존의 이 칩들 같은

경우에서는 클라우드 AI 서비스를 강화하는 데 도움이 되었다고 하고요.

메타 같은 경우에는 이 추론형 반도체를 활용해 SNS, 뭐

광고나 이런 것들을 추천하는 시스템을

더 효율적으로 구성했다고 합니다. 실제로 이러한 성과들이 나타나고 있고,

성능은 더 높아지는데 비용은 줄어드는

장점이 이렇게 명확한 것입니다. 마치 F1 자동차 경주에서 연료는 적게

쓰면서도 더 빠른 속도를 내는 것과

같다고 보시면 되겠고요. 그래서 AI 시장 같은 경우에서는 요러한 구조로

이제 변화가 되고 있는데, 학습은 아까 말씀드렸던 대로 추론 중심으로

전환되고, 성능 같은 경우에서는 효율성을 매우 중요시하고 있고요. 법률

같은 경우에서도 전에는 학습을 위해서 전체적으로 다 쓰셨다면, 이젠 특화된

솔루션을 선호하고 있는 상황이고요. 그래서 법령에서 특화 솔루션을

선호하고 있고, 그다음 전력 소모가 정말 중요합니다. 최근에 이제 오픈

AI도 정전으로 인해서…  소라 AI 공개하고 난 다음에 이 동영상 생성을

해주는 오픈 AI 서비스인데요. 이게 수요가 워낙 폭발하다 보니까 정전이

실제로 일어났습니다. 그래서 전력 소모가 충분하지 않으면은, 아무리 좋은

AI 상품을 만들어도 전력적인 문제로 인해서 서비스가 또 제한될 수가 있죠.

그래서 이러한 방향 속에서 맞춤형 반도체는 시대 흐름에 맞는

움직임이라고 여러분들이 해석하시면 됩니다. 그러면 왜 하필 지금 맞춤형

반도체일까요? F1 경주에서 가장 중요한 건 무엇일까요? 당연히 선수도 중요하겠지만,

바로 돈입니다. 왜 돈이냐? 최고의 엔진을 만들려면 엄청난 투자가

필요하기 때문인데요. 지금 이러한 맞춤형 반도체 속에서도 엄청난 이제

투자 경쟁이 일어나고 있다고 여러분들이 해석하시면 됩니다. 그래서

AI 성능을 높이기 위해 맞춤형 반도체 투자와 여러 가지 등에 엄청난 투자를 하고 있습니다. 그래서 채치 피디가 등장한 지 2년이 다 되어 가는데도, 빅테크 기업들은 오히려 투자를 늘리고 있는 상황입니다. 우리가 반도체가 없지 돈이 없냐는 말이 나올 정도로 막강하게 투자하고 있습니다.

그럼 왜 이렇게 투자를 할까요? 실제로 메타 같은 경우 AI 기반 피드와 동영상 추천 기능 시스템으로 페이스북과 인스타그램 사용 시간이 각각 88%, 6% 증가했다고 합니다.

마이크로소프트의 코파일럿, GPT 같은 경우 응답 속도가 두 배 빨라지고 품질은 세 배 성장했다고 합니다. 아마존은 전년 대비 78% 높인 투자 규모로 750억 달러를 2024년에, 그리고 2025년에 더 늘릴 것이라고 제시했습니다.

검색 기능을 도입한 서비스에 대해 사용자가 1분이 매주 기능을 이렇게

활용하고 있다고 합니다. 네, 중요한 점은 이들의 투자 여력인데, 뭐

아마존, 구글, 마이크로소프트 등의 투자 규모는 매출의 20% 수준에

불과합니다. 반도체 업체들은 보통 매출의 40% 가까운 돈을 투자하는 것으로

볼 수 있는데, 이런 빅테크 기업들은

이렇게 많이 투자해도 20%밖에 투자하지 않는 상황이라고 보시면 되겠고,

즉, 필요하면 얼마든지 더 투자할 수

워런 버핏도 투자한 2025년 제2의 엔비디아

상한가추월차선

워렌 버핏의 투자와 제2의 엔비디아 후보, 브로드컴

2024년 엔비디아의 성공에 따라 제2의 엔비디아를 찾는 투자자들의 관심 증가

워렌 버핏이 투자한 뉴잉글랜드 애 매니지먼트(워렌 버핏의 버크셔 해서웨이 소속)의 브로드컴 투자

브로드컴의 실적 발표 후 주가 30% 이상 급등, 제2의 엔비디아 가능성 기대

엔비디아가 장악하지 못한 맞춤형 반도체 시장에서 브로드컴의 성과와 모멘텀 확보

메타, 알파벳, 바이트댄스 등 신규 고객 확보 및 AI 매출 급증

맞춤형(커스텀) 반도체 시장 분석: 자동차 엔진 비유와 AI 시장의 변화

일반 반도체(일반 자동차 엔진)와 맞춤형 반도체(F1 경주차 엔진) 비교

ChatGPT 등장 이후 AI 서비스 운영에 드는 천문학적인 비용 문제 제기

AI 혁명을 위한 새로운 엔진으로서 맞춤형 반도체의 필요성 강조

맞춤형 반도체를 사용한 AI 운영 비용 절감 효과 예시(Meta 사례)

AI 시장의 훈련과 추론 시장 분석 및 2025년 이후 추론 시장의 성장 전망

맞춤형 반도체 밸류 체인 분석 및 주요 기업 소개

고급 레스토랑 요리 과정을 이용한 맞춤형 반도체 밸류 체인 설명

IP 기업(Arm Holdings), EDA 기업(Synopsys, Cadence), 디자인 하우스(TSMC 자회사, Broadcom, Marvell), 파운드리(TSMC) 등 주요 기업 역할 소개

설계 및 생산 영역으로 구분된 밸류 체인 설명

각 기업의 전문성을 바탕으로 한 협력의 중요성 강조

맞춤형 반도체 시장의 미래 전망과 주목할 기업: 브로드컴과 마벨

추론 시장의 급성장에 따른 맞춤형 반도체 시장의 성장 전망

브로드컴: 구글 TPU 공급, 오픈 AI 및 애플 고객 확보

마벨 테크놀로지: 브로드컴과 유사한 사업 구조, 아마존 커스텀 반도체 생산 수혜 기대

브로드컴과 마벨의 이더넷 네트워킹 장비 칩 시장 1위 점유율 강조

AI 데이터센터 확장에 따른 브로드컴과 마벨의 수혜 전망

엔비디아의 미래와 경쟁 구도 전망 및 투자 리스크 분석

엔비디아의 AI 훈련 시장 지배력 유지 및 추론 시장에서의 범용성 강조

엔비디아, 브로드컴, 마벨 등 다수 강자 간 경쟁 구도 전망

맞춤형 반도체 기업의 고객 의존도 및 경쟁 심화에 따른 수익성 압박 문제 제기

비용 절감 효과 부족 시 맞춤형 반도체 대중화 어려움 지적

엔비디아의 추론 시장 대비 및 자체 맞춤형 반도체 사업 준비 상황 언급