
젠슨 황의 제품 발표는 새로운 컴퓨팅 시스템의 기능을 설명합니다. 하지만 재정적인 질문은 다릅니다. 고객이 이러한 시스템을 통해 충분한 수익을 창출하여 투자를 지속할 수 있을까요? AI 인프라 투자 주기를 파악하려면 장비 공급업체의 매출과 고객의 투자 및 최종 사용량을 연결해야 합니다. 이 글은 NVIDIA의 다음 분기에 대한 예측이 아닌 분석 프레임워크를 제시합니다.
한 회사의 수익은 다른 회사의 투자입니다.
컴퓨터 장비 판매는 공급자에게는 수익이 되고 구매자에게는 자본 지출이 될 수 있습니다. 구매자는 감가상각을 통해 비용을 점진적으로 인식하면서 현금을 먼저 지급할 수 있습니다. 따라서 공급자의 매출 호조와 구매자의 막대한 현금 유출이 서로 모순되지 않고 동시에 발생할 수 있습니다.
클라우드 제공업체가 수년간의 서비스를 지원할 것으로 예상되는 시스템에 10억 달러를 투자한다고 가정해 보겠습니다. 해당 자산을 잔존 가치 없이 5년간 균등하게 감가상각한다면, 연간 단순 감가상각비는 2억 달러가 됩니다. 이 회계 비용은 첫해 현금 지급액과 동일하지 않습니다. 실제 내용연수, 구성 요소 및 회계 정책은 다양하므로 이 예시는 시점 설명을 위한 것으로 간주하십시오.
용량과 활용률은 다릅니다.
설치 용량은 장비가 지원할 수 있는 용량을 나타냅니다. 활용률은 실제로 얼마나 사용되는지를 나타내며, 유료 활용률은 해당 사용이 고객 수익을 창출하는지 여부를 묻습니다. 서버는 기술적으로 바쁘더라도 매 시간 매력적인 경제적 수익을 창출하지 못할 수 있습니다. 내부 실험과 고객 대면 프로덕션 워크로드의 수익성은 반드시 동일하지는 않습니다.
학습은 모델을 구축하거나 업데이트하는 것을 의미하며, 추론은 학습된 모델을 사용하여 출력을 생성하는 것을 의미합니다. 애플리케이션이 개발됨에 따라 이러한 활동 간에 수요가 이동할 수 있습니다. 따라서 인프라 관련 내용은 모든 추가 모델 쿼리가 동일한 수익이나 마진으로 이어진다고 가정하기보다는 워크로드와 그 비용을 누가 부담하는지를 설명해야 합니다.
가장 눈에 띄는 칩 너머를 살펴보십시오.
유용한 컴퓨팅 시스템에는 메모리, 네트워킹, 전력, 냉각 및 운영 공간이 필요합니다. 한 구성 요소에 제약이 있는 경우 다른 구성 요소를 더 구매한다고 해서 즉시 사용 가능한 용량이 늘어나는 것은 아닙니다. 이는 병목 현상 문제입니다. 가장 느린 필수 구성 요소가 전체 시스템의 출력을 제한할 수 있습니다.
공급업체 보고서를 통해 제품 전환, 고객 집중도, 약정 및 재고 현황을 확인하고, 고객의 지출 및 서비스 수요 관련 공개 정보와 비교하십시오. 고객은 실제 배포가 다음 보고 기간으로 미뤄지는 지연에 직면하더라도 추가 투자를 계획할 수 있습니다. 의도, 구매 약정 및 인식된 수익을 각각 별개의 증분 수요로 간주하지 마십시오.
검증 가능한 가설을 세우세요. 끝없는 성장 곡선을 그리지 마세요.
틀릴 수도 있는 주장부터 시작하세요. 예를 들어, 추가 인프라는 더 광범위한 유료 애플리케이션의 지원을 받을 것입니다. 그런 다음, 유휴 용량 증가나 고객의 배포 일정 연장과 같이 해당 주장을 약화시킬 수 있는 증거를 찾으세요. 이는 현재 상황에 대한 주장이 아니라 연구 질문입니다.
유용한 분기별 체크리스트는 공급업체의 매출과 마진을 고객의 자본 지출, 용량 배포 및 수익화 공개 내용과 연관시킵니다. 가치 평가는 이 과정의 마지막 단계에 이루어져야 합니다. 시장이 성장하더라도 주가가 이미 더 빠른 성장이나 더 높은 수익성을 전제로 하고 있다면 기대에 미치지 못할 수 있습니다. 반대로, 성장률이 둔화되었다고 해서 절대적인 수요가 감소하고 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 가격 수준, 변화율, 그리고 가격에 내재된 기대치를 구분해야 합니다.
제가 다시 검토해야 할 질문은 구매자가 새로운 용량에서 충분한 수익을 창출하여 계속 주문할 수 있는지 여부입니다. 공급업체는 고객이 어떤 용도에 투자하는 것이 비용 대비 효과가 있는지 아직 파악하는 동안에도 강력한 수요를 누릴 수 있습니다. 이는 서로 연결된 이야기이지만 진행 속도는 다릅니다.
AI 투자에서 다음으로 확인할 것
장비 판매, 설치 용량, 고객 반품을 각각 추적하세요. 이들은 AI 투자 주기의 서로 다른 단계를 측정합니다.
인공지능(AI) 투자 확대가 주주 수익률 상승을 보장할까요?
아닙니다. 수익률은 활용도, 가격, 운영 비용, 자산 수명, 그리고 투자자들이 기업을 인수할 때 지불한 가격에도 달려 있습니다.
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