미즈호) 엔비디아(NVDA): Groq와의 200억 달러 규모 세미 딜을 통한 크리스마스 전야의 소식; SRAM 추론 방식의 정당성 입증

크리스마스 전날, 엔비디아는 Groq와 200억 달러 규모의 비독점 라이선스 계약인 세미 인수(Semi-acquisition)를 발표했습니다. 이번 거래의 주요 시사점은 다음과 같습니다.
1) 엔비디아는 Groq의 추론용 LPU(언어 처리 장치) 기술에 대한 접근 권한을 얻게 되며, 구글 TPU 개발팀의 창립 멤버였던 Groq 설립자 조나단 로스가 엔비디아에 합류합니다.
2) Groq는 최근 2025년 매출 전망치를 기존 20억 달러에서 5억 달러로 하향 조정했습니다. 이번 거래는 2025년 예상 매출 대비 약 40배의 가치로 평가된 셈입니다.
3) 이번 거래는 엔비디아가 향후 전체 워크로드의 60~80%를 차지할 것으로 예상되는 추론 분야로 초점을 옮기고 있음을 보여줍니다. 이는 AI를 통한 수익성 및 매출 창출의 핵심입니다.
4) 칩 내부에 탑재된 SRAM이 더 빠른 토큰 생성 속도를 구현하고 비용을 절감한다는 점을 입증했습니다. 2027~2028년경 NVLink 퓨전이 적용된 파인만(Feynman) 노드에 엔비디아 기술이 통합될 가능성이 있습니다.

엔비디아에 대한 실적 추정치와 목표주가 245달러는 그대로 유지합니다. 장기적으로 엔비디아 엔지니어링 팀에 핵심 IP를 추가하여 추론 능력을 강화할 수 있다는 점에서 이번 거래를 긍정적으로 평가합니다.

주요 포인트
1. 엔비디아의 Groq 세미 인수 - 기술 리더십 확보 및 추론 경제성을 위한 LPU+SRAM 가치 입증
엔비디아는 사상 최대 규모인 200억 달러의 비독점 라이선스 계약을 발표했습니다. 이는 2020년 멜라녹스 인수(70억 달러)를 넘어서는 수준입니다. 이를 통해 엔비디아는 Groq의 추론용 LPU 기술을 확보하고, 조나단 로스와 써니 마드라 사장이 합류하여 엔비디아 플랫폼에서 Groq의 기술을 확장할 예정입니다. 2030년까지 1~2조 달러 규모의 AI 시장 중 추론이 60~80%를 차지할 것으로 예상됨에 따라, 하드웨어의 초점은 추론 효율성으로 이동하고 있습니다. 이번 거래는 구글과 윈드서프, 또는 마이크로소프트와 인플렉션의 사례와 유사한 성격으로 보입니다.

2. Groq - SRAM 및 AMD 롬(Rome)을 호스트로 사용
- 당사는 2027-28년(예상) NVLink 퓨전(Fusion)이 적용된 파인만(Feynman)에서 엔비디아(NVDA)로의 대체 또는 채택 가능성이 있다고 봅니다. 당사는 이번 거래가 다음 사항들을 입증한다고 믿습니다.
1) 성장하는 추론 시장 - 2030년(예상)까지 1~2조 달러 규모의 AI 시장 중 잠재적으로 80%를 차지할 전망이며, 토큰 생성 속도와 경제성에 집중하는 것이 엔비디아가 이번 거래를 활용하려는 주요 이유입니다.
2) 효율적인 추론을 위한 LPU(220MB) 아키텍처상의 온칩(On-chip) SRAM(KV 캐시) 활용이며, 이는 향후 루빈(Rubin) CPX를 개선하고 HBM 의존도를 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.
3) Groq는 현재 AMD Rome을 호스트로 사용하고 있으나, CPU는 2027-28년(예상) NVLink 퓨전이 적용된 엔비디아의 파인만 노드 공급망에 편입됨에 따라 엔비디아 베라(Vera)로 전환될 수 있습니다.

3. 기술적 우위 및 밸류에이션
엔비디아는 경쟁 GPU 업체들에 비해 기술적 해자를 더욱 공고히 하고 있으며, 브로드컴(AVGO)의 TPU 로드맵의 타당성도 함께 뒷받침하고 있습니다. 현재 CSP에 따라 워크로드의 20~40%가 추론에 할당되어 있으며, 향후 5년 내 60~80%로 성장할 전망입니다. 엔비디아는 2026년 하반기 출시 예정인 추론 최적화 루빈 CPX를 통해 이에 대응하고 있습니다.
목표주가는 2027년 예상 주가수익비율(P/E) 35배를 적용한 245달러로 매수(Outperform) 의견을 유지합니다. 2030년까지 AI 인프라 시장이 3~4조 달러 규모로 성장하는 과정에서 엔비디아가 시장을 지속적으로 선도할 것으로 보입니다.

4. Groq의 성능 및 클라우드 AI 시장 내 입지
Groq는 LPU를 활용하여 자사 클라우드 플랫폼에서 우수한 성과를 거두고 있습니다. 현재 GPT-oss, 라마(Llama) 4 스카우트, 큐웬(Qwen) 3 등 다양한 모델을 제공하고 있으며, GPT-oss 120B 모델 기준으로 초당 472개 토큰을 생성하며 상위 1/3의 속도를 기록했습니다. 사용자들은 오픈AI나 앤스로픽, 그리고 주요 클라우드 서비스(GCP, Azure)와 함께 Groq를 주요 선택지로 고려하고 있습니다.

5. 추론을 위한 SRAM 활용의 정당성
이번 비독점 계약은 비용이 많이 드는 HBM 대신 SRAM을 추론 워크로드에 사용하는 방식의 효율성을 입증하며, 이는 총소유비용(TCO) 절감과 에너지 효율 개선에 도움이 됩니다. Groq의 LPU는 220MB의 SRAM을 통해 GPU 대비 10배의 에너지 효율과 지연 시간 개선을 제공합니다. 또한 텐서 병렬 처리를 통해 지연을 최소화하고 파이프라인 병렬 처리를 활용하여 출력 속도를 높입니다. 14nm 공정에서 개발된 LPU는 최첨단 공정을 사용하는 GPU 대비 경제적 이점이 있습니다. Groq는 현재 AMD의 CPU를 호스트로 사용하고 있으나, 향후 엔비디아의 베라 CPU나 차세대 파인만 노드로의 전환이 예상됩니다.