2024년 4분기까지 엔비디아의 데이터 센터 운영 수익 예측은 1,500억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이를 통해 암묵적으로 데이터 센터 AI에 지출하는 비용은 3,000억 달러, 회수에 필요한 AI 수익은 6,000억 달러가 될 것으로 예상됩니다.
특히 자본 지출 증가가 실제 최종 고객 수요와 연계되어 있는지, 아니면 미래 최종 고객 수요를 예상하여 이루어지고 있는지 불분명한 상황에서 이는 채워야 할 큰 구멍입니다.
게다가 Cahn은 상환에 필요한 AI 수익이 결국 1,000억 달러에 도달할 것으로 예상하며, Nvidia가 최근 발표한 B100 칩을 지적합니다. 이 칩은 25% 더 많은 비용으로 2.5배 더 나은 성능을 제공합니다 . Cahn은 "이로 인해 Nvidia 칩에 대한 수요가 최종적으로 급증할 것으로 예상합니다."라고 말합니다. "B100은 H100에 비해 비용 대비 성능이 크게 향상되었으며, 올해 말에 모든 사람이 B100을 손에 넣으려고 하면서 또 다른 공급 부족이 발생할 가능성이 큽니다."
궁극적으로 Cahn은 지출이 결국 가치가 있을 것이라고 생각합니다. GPU 자본 지출은 철도를 짓는 것과 같다고 그는 말했습니다. 즉, 결국 기차가 도착지와 함께 올 것이라는 의미입니다.
물론 주요 기술 기업의 임원들은 AI가 매출 성장을 주도할 수 있는 잠재력에 자신감을 표명해 왔으며 , Big Tech의 1분기 매출 성장률은 2분기 전에 예상했던 것보다 훨씬 높았습니다. 예를 들어 Microsoft는 Azure의 31% 성장에 AI가 7포인트 증가했다고 보고했습니다 . 그럼에도 불구하고 이 분석가는 이러한 투자가 계속됨에 따라 누가 이기고 누가 지는지를 업계가 고려해야 한다고 촉구합니다.
"과도한 인프라 구축 기간에는 항상 승자가 있습니다." 그는 말했다. "창업자와 회사 빌더는 AI를 계속 구축할 것이며, 이 실험 기간 동안 축적된 학습과 낮은 비용의 혜택을 모두 받을 수 있기 때문에 성공할 가능성이 더 높을 것입니다."
한편, 그의 예측이 실제로 실현된다면 가장 큰 피해를 입는 것은 투자자들일 것이라고 그는 말했다.
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