231202_엔비디아 기업분석

SWOT

	Quantity	Price	Cost
Strength	- cuda 소프트웨어 시장 장악력 통한 GPU하드웨어 장악 - TSMC 필두로한 GPU 제조에 필요한 35,000개 부품의 제조 SCM 구축
Weakness
Opportunity	- 생성형 AI 확장에 따른 전방 산업 파급력 및 신규 시장 확장성 (생성형 AI는 대답 도출하는 로직으로 인간의 판단 조력자였던 기존 AI와 달리 판단 자체 가능한 AI) - 가속 컴퓨팅 확장에 따른 전방 산업 파급력 (클라우드가 아닌 개별 기업도 비즈니스 로직 고도화 위해 가속컴퓨팅 및 생성형 AI 도입 중) - DGX Cloud 통한 NVIDIA AI Enterprise 라이센스 판매로 신규 비즈니스 모델 구축 (AI 파운드리)
Threaten	- HBM기술 적용한 GPU칩 제조 난도 높아 TSMC 와 같은 제한적 제조사의 보틀넥 발생 - 미국 규제에 따른 중국향 매출 감소 예상 (데이터센터 매출 中 ~ 30% 차지) - AMD, HIP 활용한 CUDA -> AMD 전환 소프트웨어 통해 소프트웨어 약세 극복 노력 중

 

주요 고객은 누구인지?

클라우드사・코로케이션・AI서비스사・제조사 등 88개사 에 납품중

데이터센터 장래 수요는?

미 정부의 중국향 판매 재제 영향은?

미정부의 재제피하기 위한 다운그레이드 버전의 GPU 개발하여 중국 向 판매할 것

주요 고객은 정말 사갈 것 인지?

대형 클라우드 보유 주요 3Tech 업체 Amazon Google Microsoft의 현금 보유량 충분하여 항후 추가적 CAPEX 여지 존재

- 3 Tech 업체의 현금 보유랑은 역대 최고 수준으로 투자 위한 현금 충분한 것으로 파악

마이크로소프트가 Bing규모로 openAI 확대하기 위해서 40억 달러 규모의 추가 투자 필요하며, Google 규모로 확대하려면 800억달러 규모 신규 투자 필요

주요 3Tech 기업의 CAPEX 대비 NVDIA의 이익 out-perform 하며 고객사 다양해지고 구매 경쟁 치열해질 것

https://www.stateof.ai/compute

AI, 결국 돈을 못번다면 허무하게 끝나고 말텐데 정말 돈이 되는 사업이라 영속성이 있는 시장인지?

AI시장의 맏형뻘인 OpenAI, '22 매출 0.28억달러 -> '23 매출 13억달러 로 50배 성장하여, 실제 돈 벌 수 있는 모델이라는 것에 대한 시장 검증

- 단, 적자규모 5.4억달러

수요가 폭발적이라는데 생산은 충분히 뒷받침될 수 있는지?

현재 H100수준 GPU 생산 가능한 공급자는 TSMC 유일하며, 생산발 병목현상으로 인해 충분한 GPU 공급 불가능한 상황

- tsmc의 candidate로 평가받는 삼성전자의 경우 CoWoS 패키징 설계 능력 한참 뒤쳐져

- 기술의 힘, 엔비디아도 tsmc에 고개숙인다

- CoWoS 공정이란

TSMC의 CoWoS 공정 Fab, 반도체 후공정 장비 공급사인 일본 시바우라社의 장비 공급 Delay로 공장 증축 늦어졌으나 24년 2분기 준공될 것

투자대비 돈을 잘버는건 맞는지? ROE와 ROIC 추세

도대체 어디다가 투자하는 거지? 왜투자하는거지?

코카콜라 roe가 40 ~50 % 수준

PER 추세 분석

Valuation 추세

'22 말 ~ '23 초 이익하락하며 멀티플 100 상회하였으나, 현재 큰 폭 이익 상승하며 PER 50 수준으로 역사적으로 높지 않음

이익 추세

[datacenter] '21년 ~ 지속적 매출 증가 추세이며, '24년 4B규모 넘을 것으로 추정

[gaming] 전방 소매시장 소비 감소와 AMD 등 경쟁사에 선방에 따른 gaming gpu매출 하락

- '23년 2분기 XX 이유로 큰 폭으로 이익 하락했으나 XX 이유로 개선 가능성 존재

[신규] 엔디비아, 신규 시장 진출로써 자체 ML학습 위한 클라우드 서비스 사업 소문

- 아마존 및 마이크로소프트의 클라우드 빌리는 형태로 DGX 클라우드 서비스 운용했으나 자체 클라우드 운영하려는 움직임 포착됨

https://seekingalpha.com/news/3975072-inside-nvidia-ai-drives-record-data-center-revenues-while-gaming-recovers

https://www.samsungpop.com/common.do?cmd=down&contentType=application/pdf&inlineYn=Y&saveKey=research.pdf&fileName=3010/2023082412430591K_02_03.pdf

'17 ~ '23 평균 영업이익률 31% 수준이었으나, '23년 2분기부터 영업이익률 50% 상회하며 가격 교섭력 통한 수익률 확대

quarterly profit & profit rate '17 ~ '23

Annually Income sheet '08 ~ '23

Annually Income sheet '08 ~ '23

quarterly income sheet '08 ~ '23

시가 총액 추세

Balance sheet

고객의 KBF는 무엇인지?

주요 경쟁사는 어떤 기업인지?

https://inevitablen.tistory.com/entry/%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84Nvidia-%EA%B8%B0%EC%97%85-%EB%B6%84%EC%84%9D

경쟁사의 KSF보다 앞서는 이유는 무엇인지?

데이터 센터의 경우 소프트웨어 컨트롤 통한 GPU 최적화 필요하며, nvidia의 cuda 플랫폼으로의 Locking 효과 강해 진입 장벽으로 작용 중

[참고] 아래 코드는 C를 통해 딥러닝 학습 시 CUDA 플랫폼을 사용하는 실제 예이다. cudaMalloc 등의 함수를 사용하여 cpu데이터를 gpu로 옮기고 memory 최적화하는 등 개발자가 손쉽게 활용 가능하다.

CUDA는 엔비디아에서 제공하는 여러 수치 계산, 신호 처리, 딥러닝 등의 라이브러리를 지원하며, 이를 활용하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있음. 그리고 텐서플로우(TensorFlow)나 파이토치(PyTorch), 카페(Caffe) 등의 딥러닝 프레임워크도 CUDA를 지원하기 때문에 개발자들은 복잡한 알고리즘을 빠르게 개발하고 최적화할 수도 있음. 이 외에도 CUDA 플랫폼은 개발자가 코드를 최적화하고 디버깅하는 데 도움이 되는 도구를 제공하기도 하며, 여러 GPU를 사용할 때 데이터를 공유하고 통신하는 메커니즘 또한 제공.

https://www.youtube.com/watch?v=Un2nR2A0WoA

논문 인용 수에서도 엔비디아 활용한 사례 압도적 우위

https://stateofai.substack.com/p/state-of-ai-report-compute-index-798

AMD, HIP 활용한 CUDA -> AMD 전환 소프트웨어 통해 소프트웨어 약세 극복 노력 중

https://www.youtube.com/watch?v=9kVBJAskUBc

 

[참고] 주요 고객사 리스트