엔비디아가 인공지능 반도체 사업의 성장축을 넓히기 위해 두 갈래 전략을 동시에 추진하고 있다. 하나는 개발자가 자유롭게 활용할 수 있는 대규모 오픈소스 AI 모델이고, 다른 하나는 그래픽처리장치(GPU)를 담보로 고객사의 구매 자금을 지원하는 금융 구조다. 대형 기술기업 몇 곳에 집중된 수요를 스타트업과 중견 AI 기업으로 확산하려는 시도라는 점에서 시장의 관심이 쏠린다.
동아일보가 미국 디인포메이션을 인용해 전한 내용에 따르면 엔비디아가 개발 중인 차세대 모델 ‘네모트론 4’는 설계와 활용 범위를 외부에 공개하는 무료 오픈소스 방식으로 준비되고 있다. 매개변수는 최소 1조 개로 알려졌다. 이는 앞서 공개된 네모트론 3 울트라보다 규모가 두 배가량 커진 수준이다.
오픈소스로 개발자와 GPU 수요를 함께 확보
모델 규모만 놓고 보면 중국의 일부 대형 오픈소스 모델보다 작다. 문샷AI의 키미 K3는 약 2조8000억 개의 매개변수를 갖춘 것으로 전해졌다. 엔비디아는 단순히 매개변수를 늘리는 경쟁 대신 모델 압축 기술을 활용해 더 적은 자원으로 성능을 확보하는 방향을 택한 것으로 보인다.
이 전략의 핵심은 AI 모델 자체의 수익보다 이를 구동하는 컴퓨팅 생태계에 있다. 개발자가 네모트론 계열 모델을 쉽게 내려받아 연구와 서비스에 적용하면 학습과 추론 과정에서 GPU 사용도 자연스럽게 늘어날 수 있다. 하드웨어 공급사가 소프트웨어와 개발 도구를 함께 제공해 고객의 진입 장벽을 낮추는 전통적인 플랫폼 전략이 생성형 AI 시장에서도 강화되는 셈이다.
현재 고성능 GPU 수요는 오픈AI와 마이크로소프트 같은 소수 대형 사업자에 상당 부분 의존한다. 이들은 거대한 데이터센터를 건설하며 안정적인 주문을 제공하지만, 특정 고객의 투자 속도나 사업 전략이 바뀔 경우 공급사의 실적 변동성도 커질 수 있다. 엔비디아로서는 더 많은 신생 기업이 GPU를 구매하도록 만들어 고객 기반을 분산할 필요가 있다.
오픈소스 모델은 이런 수요 분산에 유리한 도구다. 독자 모델을 처음부터 개발하기 어려운 스타트업도 공개된 모델을 바탕으로 산업별 서비스를 만들 수 있기 때문이다. 성능과 사용 조건, 유지 비용이 경쟁 모델보다 매력적이라면 엔비디아의 소프트웨어 환경을 채택하는 기업도 늘어날 가능성이 있다.
5000억 달러 금융 협력체가 구매력 보완
모델을 공개한다고 해서 스타트업의 자금 문제가 해결되는 것은 아니다. 최신 GPU를 대량으로 확보하려면 큰 초기 비용이 필요하고, 데이터센터 구축과 전력 계약에도 상당한 자본이 들어간다. 엔비디아가 블랙록 등 월가 금융회사와 약 5000억 달러 규모의 금융 협력체를 구성한 배경에는 이 같은 구매력 격차가 자리 잡고 있다.
구상은 외부 금융기관이 GPU를 담보 자산으로 평가해 AI 기업에 대출하거나 투자하고, 기업은 그 자금으로 칩을 구매하는 방식이다. 엔비디아는 직접 신용 위험을 모두 떠안지 않으면서 잠재 고객의 자금 조달을 돕고, 금융사는 빠르게 성장하는 AI 인프라 시장에서 새로운 수익 기회를 찾을 수 있다.
다만 GPU를 일반적인 설비 자산처럼 다루기에는 불확실성이 크다. 반도체 세대교체가 빠르고 신제품이 출시되면 기존 제품의 중고 가치와 임대료가 단기간에 낮아질 수 있다. 담보 가치가 예상보다 급락하면 대출을 제공한 금융기관과 GPU 기반 사업자의 재무 부담이 함께 커질 수 있다.
중국산 저가 칩과 높은 금융비용이 변수
중국 반도체 업체의 가격 경쟁도 중요한 변수다. 화웨이 등을 중심으로 비교적 저렴한 AI 칩 공급이 확대되면 일부 시장에서 엔비디아 제품의 가격 결정력이 약해질 수 있다. 특히 성능보다 비용 효율을 우선하는 추론 서비스에서는 대체 칩 선택지가 늘어날수록 GPU의 담보 평가액도 영향을 받을 수 있다.
금융권이 요구할 수익률 역시 사업성을 좌우한다. 원문에 인용된 투자자문업계 관측에 따르면 GPU의 짧은 경제적 수명 때문에 투자자는 연 11~17% 수준의 높은 수익률을 요구할 수 있다. 높은 이자와 투자 조건은 자금력이 약한 스타트업에 또 다른 부담이 될 수 있어, 금융 지원이 실제 수요 확대까지 이어질지는 계약 구조에 달려 있다.
엔비디아의 계획은 AI 반도체 경쟁이 칩 성능만의 싸움에서 모델, 개발 도구, 자본 조달을 아우르는 생태계 경쟁으로 바뀌고 있음을 보여준다. 네모트론 4가 개발자의 선택을 얼마나 끌어낼지, GPU 담보 금융이 기술 변화에 따른 위험을 견딜 수 있을지가 향후 성과를 가를 전망이다. 오픈소스 확산과 금융 지원이 맞물린다면 고객층 확대에 힘을 보탤 수 있지만, 가격 경쟁과 자산가치 하락 위험에 대한 관리가 전제돼야 한다.
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