Should You Forget Nvidia and Buy These 2 Artificial Intelligence (AI) Chip Stocks Instead?
🇰🇷 한글 번역
엔비디아(NVDA -2.94%)는 지속적인 인공지능(AI) 혁명이라는 호재 덕분에 지난 10년간 가장 성과가 뛰어난 반도체 주식이 되었다. 이는 또한 엔비디아가 AI 관련 주식임을 의미한다.
하지만 엔비디아가 향후 10년간 보유하기에 가장 좋은 AI 칩 주식일까? 그 답을 찾기 위해 자세히 살펴보자.
엔비디아
엔비디아가 반도체 분야에서 여전히 강력한 옵션이라고 생각한다. 그래픽 처리 장치(GPU)를 통해 AI 모델 학습 시장에서의 리더십은 의심의 여지가 없으며, 회사는 완전한 AI 인프라 플레이어로 변모했다. 동시에 이 주식은 여전히 저평가되어 있어, 2028 회계연도(2028년 1월 종료) 분석가 추정치에 따른 순이익 대비 주가(Forward P/E)가 고작 15배에 불과하다.
나스닥: NVDA
핵심 데이터 포인트
엔비디아는 다른 누구보다도 시장이 향하는 곳으로 빠르게 이동하는 데 탁월하며, 이는 해당 주식이 계속 우상향할 수 있는 가장 큰 이유일 것이다. 그러나 놀랄 만큼 거대한 평가액(세계에서 가장 가치 있는 기업)을 고려할 때, 이 주식은 향후 10년간 AI 칩 부문에서 가장 큰 승자가 되기는 어려울 것이다.
어드밴스드 마이크로 디바이시스(AMD)
향후 10년간 엔비디아를 능가할 수 있는 AI 칩 주식 중 하나는 어드밴스드 마이크로 디바이시스(AMD -3.90%)다. 이 회사의 시가총액은 엔비디아의 5분의 1도 채 되지 않으며, 강력한 AI 인프라 트렌드를 타고 있다.
이 회사의 가장 큰 기회는 추론(Inference) 부문에 있다. 추론 부문은 더 빠르게 성장하며 AI 모델 학습 시장보다 더 큰 규모로 발전할 것으로 예상된다. AMD는 메모리 접근에 집중함으로써 이 시장에서 잘 포지셔닝했다.
AMD는 AI를 활용해 고대역폭 메모리(HBM)에서 자주 사용되지 않는 데이터를 플래시 메모리로 오프로드하고, 요청조차 되기 전에 다시 불러오는 메모리 최적화 회사 MEXT를 인수했다. 또한 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)를 사용하고 AI 모델을 칩에 직접 내장하여 추론 속도를 높이는 추론 칩 회사 타알라스(Taalas)도 인수했다. 한편, AMD의 GPU는 더 많은 HBM과 패키징될 수 있는 칩렛(Chiplet) 설계를 사용하고 있다.
나스닥: AMD
핵심 데이터 포인트
AMD는 오픈AI와 메타 플랫폼스와 각각 1000억 달러 규모의 계약을 체결했으며, 이는 향후 몇 년 동안 강력한 성장을 이끌 것으로 예상된다. 또한 앤트로픽(Anthropic)과도 상당한 규모의 계약을 맺었으며, 마이크로소프트와도 협력 중이다.
추론 부문 기회 외에도 AMD는 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 분야에서 리더다. AI 에이전트의 부상과 함께 이 시장은 급성장하고 있으며, AMD는 향후 몇 년 동안 이 시장이 2200억 달러의 기회로 성장할 것으로 보고 있다. 한편, AMD가 최근 공간 모델(Spatial Model) 시장 리더인 월드랩스(World Labs)를 인수한 것은 물리적 AI 및 로봇공학 시장에서 AMD가 중요한 플레이어가 될 수 있도록 하는 선제적인 조치다. 이러한 요소들이 모두 어우러져, AMD의 상대적으로 작은 규모를 고려할 때 향후 10년간 엔비디아를 능가하는 주가 상승을 이끌 수 있다.
세레브라스
시가총액이 400억 달러 미만인 세레브라스 시스템스(CBRS -4.07%)는 추론 시스템이 성공할 경우 긴 성장 여력을 보유하고 있다. 세레브라스는 SRAM에 거액을 투자하고 있으며, 엔비디아와 AMD가 모두 올해 SRAM 기반 솔루션을 인수했지만, 세레브라스는 이를 완전히 다른 차원으로 끌어올렸다.
추론 속도와 관련하여 SRAM이 더 우수하지만, 비용이 비싸고 물리적으로 부피가 크다. 따라서 세레브라스는 전력 관리 및 냉각 요구사항으로 인해 거대한 웨이퍼 크기의 칩을 제작하여 완전한 시스템으로 판매한다. 이 회사는 자사 시스템이 GPU보다 약 30배 빠르고, 엔비디아의 Groq 기반 언어 처리 장치(LPU) 솔루션보다 6배 빠르다고 밝혔다.
나스닥: CBRS
핵심 데이터 포인트
현재 Cerebras의 CS-3는 니치 솔루션에 머물러 있었지만, OpenAI는 올해 초 이 회사와 2028년까지 750메가와트의 전력을 공급하는 100억 달러 규모의 계약을 체결했다. 그러나 투자자들은 OpenAI의 차세대 초고속 모드인 GPY-6.1 Sol 모델이 여전히 Nvidia GPU를 사용하고 있다는 사실에 실망했다.
Cerebras의 핵심 과제는 OpenAI를 비롯한 다른 기업들에게 초고속 솔루션으로 자리매김하는 것이다. 시스템 비용을 절감하기 위해 Cerebras는 AMD와 협력해 분산형 솔루션을 개발하고 있다. 이 솔루션에서는 Cerebras 시스템이 추론 과정 중 메모리 집약적인 디코드 단계를 처리하고, AMD는 프리필 단계를 담당한다. 이러한 저비용 옵션은 Cerebras가 주류 시장으로 진입하는 데 도움이 될 수 있다.
Cerebras는 더 위험한 베팅이지만 강력한 기술을 보유하고 있으며, 빠른 응답 시간이 추론 시장의 주요 동인이 될 경우 큰 승자가 될 가능성이 있다.
📄 원문 (English)
Nvidia (NVDA -2.94%) has been the best-performing semiconductor stock of the past decade, largely due to tailwinds from the ongoing artificial intelligence (AI) revolution. That also makes it an AI stock.
But is Nvidia the best artificial intelligence (AI) chip stock to hold for the next decade? Let's dig in to find out.
Nvidia
I think Nvidia remains a strong option in the semiconductor space. The company's leadership in the AI model training segment of the market, with its graphics processing units (GPUs), is unquestioned, while it has transformed itself into a complete AI infrastructure player. At the same time, the stock remains cheap, trading at a forward P/E of just 15 times fiscal 2028 (ending January 2028) analyst estimates.
NASDAQ: NVDA
Key Data Points
Nvidia is great at moving to where the market is headed before anyone else, which will be the biggest reason why the stock should continue to outperform. However, given its incredible valuation size (it's the most valuable company in the world), the stock likely won't be the biggest winner in AI chips over the next decade.
Advanced Micro Devices
One AI chip stock that could outperform Nvidia over the next decade is Advanced Micro Devices (AMD -3.90%). Its market cap is less than a fifth of the size of Nvidia, and it is riding some powerful AI infrastructure trends.
The company's biggest opportunity is in inference, which is projected to grow more quickly and become larger than the market for AI model training. AMD has positioned itself well in this market by focusing on memory access.
AMD bought a memory optimization company called MEXT that uses AI to offload infrequently used data from high bandwidth memory (HBM) to flash memory, then bring it back in before it's even requested. It also acquired inference chip company Taalas, which uses static random-access memory (SRAM) and embeds AI models directly into its chips to increase inference speeds. Meanwhile, its GPUs use a chiplet design that can be packaged with more HBM.
NASDAQ: AMD
Key Data Points
AMD has two $100 billion deals in place with OpenAI and Meta Platforms that should drive strong growth in the coming years. It also has a sizable deal with Anthropic and is also working with Microsoft.
In addition to its inference opportunity, AMD is a leader in data center central processing units (CPUs). This market is growing rapidly with the rise of AI agents, and AMD sees it becoming a $220 billion market opportunity in the coming years. Its recent acquisition of the spatial model market leader World Labs, meanwhile, is a forward-looking move that positions AMD to become a significant player in the physical AI and robotics markets. All this could position the stock to outperform Nvidia over the next decade, given its smaller size.
Cerebras
With a market cap below $40 billion, Cerebras Systems (CBRS -4.07%) has a long runway if its inference system takes off. Cerebras is betting heavily on SRAM, and while Nvidia and AMD have both acquired SRAM-based solutions this year, Cerebras takes it to a whole other level.
When it comes to inference speed, SRAM is superior, but it's expensive and physically bulky. As such, Cerebras makes massive wafer-sized chips that it sells as a complete system due to power management and cooling requirements. It says its systems are about 30 times faster than GPUs and six times faster than Nvidia's Groq-based language processing unit (LPU) solutions.
NASDAQ: CBRS
Key Data Points
Currently, Cerebras' CS-3 has been more of a niche solution, but OpenAI signed a $10 billion deal with the company earlier in the year to supply it with 750 megawatts of power through 2028. However, investors were disappointed to learn that OpenAI's new ultrafast mode for its GPY-6.1 Sol model still used Nvidia GPUs.
The key for Cerebras is to become the ultrafast solution for OpenAI and others. To help reduce the costs of its system, Cerebras has also partnered with AMD on a disaggregated solution in which its system handles the memory-intensive decode phase of inference, while AMD handles the prefill phase. This lower-cost option could help bring it into the mainstream.
Cerebras is a riskier bet, but it has strong technology and could become a huge winner if fast response times become the primary driver of the inference market.
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