엔비디아·마이크론, 뜻밖의 곳에서 매우 나쁜 소식 받아
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호주는 인구가 2,800만 명에 불과한 비교적 작은 국가이지만, 광활한 국토와 유리한 정치적 환경 덕분에 인공지능(AI) 데이터센터 프로젝트의 주요 허브로 부상했다. 실제로 호주 기업인 피르무스(Firmus)는 멜버른에 데이터센터를 건설했으며, 이 시설에는 남반구 전체에서 가장 많은 수의 엔비디아(NVDA -0.52%) 블랙웰 울트라 칩 클러스터가 housed되어 있다.
지난주 피르무스는 호주 주식 시장 역사상 가장 큰 기업공개(IPO) 중 하나를 앞두고 있었다. 이 IPO는 시가총액 300억 달러 규모로 약 50억 달러(미국 달러)를 조달할 예정이었다. 이 회사는 오픈AI와 메타 플랫폼스를 이미 고객으로 확보하고 있는 기존 고객 기반을 확대하기 위해 오스트랄라시아 전역에 더 많은 데이터센터를 건설하는 데 자금을 사용하려 했다.
그러나 피르무스는 투자 수요 부족으로 인해 마지막 순간에 IPO를 철회했다. 이는 AI 산업의 자금 조달이 점차 고갈되기 시작했음을 시사한다. 세계 최대 AI 연구소들에서 누적되는 손실은 점점 더 큰 우려 사항이 되고 있으며, 금리 상승은 많은 투자자들에게 위험 없는 자산 대체 옵션을 제공하고 있다.
이 같은 developments가 엔비디아와 마이크론 테크놀로지(MU -0.66%)와 같은 반도체 공급업체에 부정적인 결과를 초래할 수 있는 이유는 다음과 같다.
AI 붐의 또 다른 균열
엔비디아에 따르면, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳을 포함한 상위 5개 초대규모 기업(hyperscale companies)은 2026년에 AI 데이터센터 인프라에 약 8,000억 달러를 지출할 예정이며, 2027년에는 추가로 1.3조 달러를 지출할 수 있다. 그 결과, 엔비디아가 공급하는 그래픽 처리 장치(GPU)와 마이크론이 공급하는 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 핵심 칩에 대한 수요가 현재 공급을 초과하고 있다.
마이크로소프트, 아마존, 알파벳은 자체 AI 소프트웨어를 개발하기 위해 이러한 인프라를 구축하지만, 각자의 클라우드 플랫폼을 통해 다른 기업들에게 컴퓨팅 용량을 임대하기도 한다. 이러한 관행은 매우 수익성이 높아졌으며, 마이크로소프트 애저, 아마존 웹 서비스(AWS), 알파벳의 구글 클라우드 모두 6월 30일 종료 분기 동안 가속화된 매출 성장을 기록했다.
이론적으로 초대규모 기업들은 컴퓨팅 용량에 대한 수요가 있다고 믿는 한 인프라를 계속 구축할 것이다. 그러나 균열이 나타나기 시작했다. 칩과 부품의 급증하는 비용을 감당하기 위해 오픈AI, 앤트로픽, 심지어 마이크로소프트와 같은 기업들은 지난 몇 달 동안 자체 AI 모델 및 소프트웨어 사용 가격을 크게 인상했다.
예를 들어, 오픈AI는 최근 플래그십 모델의 무제한 사용을 위한 월 500달러의 새로운 구독 계획을 도입했으며, 이는 기존 최고가였던 월 200달러 요금제보다 무려 150% 인상된 것이다. 지난 목요일 파이낸셜 타임스의 보도에 따르면, 오픈AI의 연화된 매출은 이제 다른 매체들이 이전에 보고했던 700억 달러보다 낮은 500억 달러 수준으로 추산되고 있다. 이는 가격 인상에도 불구하고 고객들이 사용량을 줄이고 있을 수 있음을 시사하는 신호일 수 있다.
우버 테크놀로지스, 월마트, AT&T, 심지어 아마존과 같은 기업들이 올해 예산 초과를 방지하기 위해 직원들의 AI 사용에 제한을 둔 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아니다. 실제로 UBS 그룹의 최근 조사에 따르면 기업들의 60%가 비용을 절감하기 위해 일부 AI 워크로드를 더 저렴하고 효율적인 모델로 전환하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 모델은 일반적으로 오픈AI와 같은 연구소의 모델보다 적은 컴퓨팅 파워를 소비하므로, 이는 칩에 대한 수요 감소로 이어질 수 있다.
따라서, 파머스(Firmus)의 IPO 철회는 적어도 일시적으로 AI에 대한 시장 심리가 변화하고 있음을 보여주는 또 하나의 신호일 뿐이다.
나스닥: NVDA
주요 데이터 포인트
투자자들은 이미 약화된 반도체 수요를 가격에 반영하고 있을 수 있다
내가 이 글을 쓰는 시점(10월 9일)에 엔비디아 주가는 29.1의 낮은 주가수익비율(P/E)로 거래되고 있으며, 이는 10년 평균치인 61.3의 절반에도 미치지 못한다.
마이크론의 주가는 더욱 저렴하다. 마이크론의 P/E 비율은 13.9로, P/E 비율이 각각 23.3과 34.6인 S&P 500 및 나스닥-100 지수에 비해 상당한 할인율을 보이고 있다. 불확실한 수요 전망과 향후 몇 년간 추가로 공급이 가동될 예정인 상황에서, 월가는 데이터센터 메모리 붐이 일시적일 것이라고 보고 있는 것으로 보인다.
그렇다면 투자자들은 어떻게 해야 할까? 이미 엔비디아와 마이크론 주식을 보유한 투자자들은 보유를 유지하고 신중한 관망 태도를 취하는 것이 좋을 수 있다. 향후 한 달 동안 초거대 클라우드 기업들은 9월 30일 종료 분기의 실적을 발표할 것이다. 만약 이들이 자본 지출을 축소하겠다고 발표한다면, 반도체 수요 둔화가 임박했음을 의미할 가능성이 높으며, 이는 투자자들이 포지션을 축소해야 한다는 신호가 될 수 있다.
이미 엔비디아와 마이크론 주식을 보유하지 않은 투자자들은 일단 관망하는 것이 좋을 수 있다. 표면적으로는 저렴해 보이지만, 시장은 이러한 기업들이 향후 몇 년 동안 예상만큼 빠르게 수익을 성장시키지 못할 것이라는 명확한 메시지를 보내고 있다.
📄 원문 (English)
Australia is a relatively small country by population, with just 28 million citizens. But it has become a major hub for artificial intelligence (AI) data center projects because of its vast land mass and favorable political climate. In fact, an Australian company called Firmus built a data center in Melbourne that houses the largest cluster of Nvidia's (NVDA -0.52%) Blackwell Ultra chips in the entire Southern Hemisphere.
Last week, Firmus was on track for one of the biggest initial public offerings (IPOs) in the history of the Australian stock market, which would've raised approximately $5 billion (U.S. dollars) at a $30 billion valuation. The company was going to use the funds to build more data centers across Australasia in order to expand its customer base, which already includes OpenAI and Meta Platforms.
However, Firmus pulled the plug on its IPO at the last minute due to a lack of investor demand, which suggests funding might be starting to dry up for the AI industry. Mounting losses at some of the world's largest AI labs are an increasing concern, and rising interest rates are giving many investors a risk-free alternative for their money.
Here's why this development could have negative consequences for semiconductor suppliers like Nvidia and Micron Technology (MU -0.66%).
Yet another crack in the AI boom
According to Nvidia, the top-five hyperscale companies (including Microsoft, Amazon, and Alphabet) are on track to spend around $800 billion on AI data center infrastructure in 2026 and could spend a further $1.3 trillion in 2027. As a result, demand currently outstrips supply for critical chips like the graphics processing units (GPUs) supplied by Nvidia and the accompanying high-bandwidth memory (HBM) supplied by Micron.
Microsoft, Amazon, and Alphabet build this infrastructure to develop their own AI software, but they also rent computing capacity to other businesses via their respective cloud platforms. This practice has become very lucrative, and Microsoft Azure, Amazon Web Services, and Alphabet's Google Cloud each delivered accelerating revenue growth in the quarter ended June 30.
In theory, hyperscalers will continue building more infrastructure as long as they believe there is demand for computing capacity. But cracks are starting to form; to keep up with the soaring costs of chips and components, companies like OpenAI, Anthropic, and even Microsoft have dramatically raised prices for using their AI models and software over the last few months.
OpenAI, for instance, recently introduced a new $500-per-month subscription plan for uncapped use of its flagship models, representing a whopping 150% increase over its $200-per-month plan, which used to be its most expensive offering. A report by the Financial Times last Thursday suggests OpenAI's annualized revenue is now tracking at $50 billion, below the $70 billion previously reported by other outlets. That might be a sign customers are pulling back amid the price hikes.
That isn't surprising, considering companies like Uber Technologies, Walmart, AT&T, and even Amazon have placed AI usage restrictions on their employees this year to prevent budget blowouts. In fact, a recent survey by UBS Group found that 60% of businesses are diverting some AI workloads to cheaper, more efficient models to reduce costs. These models typically consume less computing power than those from labs like OpenAI, which could result in lower demand for chips.
Therefore, Firmus' withdrawn IPO is just one more sign that sentiment toward AI might be shifting, at least temporarily.
NASDAQ: NVDA
Key Data Points
Investors might be pricing in weaker semiconductor demand already
Nvidia stock is trading at a price-to-earnings (P/E) ratio of just 29.1 as I write this (Oct. 9), which is less than half its 10-year average of 61.3.
Micron stock is even cheaper. Its P/E ratio is just 13.9, a sizable discount to both the S&P 500 and Nasdaq-100 indexes, which have P/E ratios of 23.3 and 34.6, respectively. With an uncertain demand outlook and more supply scheduled to come online over the next couple of years, it appears Wall Street is betting the data center memory boom will be short lived.
So, what should investors do? Those who already own shares of Nvidia and Micron might want to hold on and take a wait-and-see approach. Over the next month, the hyperscalers will release their operating results for the quarter ended Sept. 30. If they announce a pullback in capital expenditures, a slowdown in semiconductor demand is almost certainly on the horizon, which might be a sign for investors to trim their positions.
Investors who don't already own shares of Nvidia and Micron might want to wait on the sidelines. While they seem cheap at face value, the market is sending a clear message that perhaps these companies won't grow their earnings as fast as initially expected over the next couple of years.
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