요약: 인공지능(AI) 산업의 인프라 수요가 확대되는 가운데, 엔비디아(Nvidia)와 알파벳(Alphabet)이 장기 투자 관점에서 유망한 후보로 제시된다. 엔비디아는 GPU(그래픽 처리장치) 시장에서 90% 이상의 점유율과 소프트웨어·네트워크 생태계로 높은 진입장벽을 형성하고 있으며, 최근 SchedMD 인수로 클러스터 오케스트레이션 계층을 강화했다. 알파벳은 자체 개발한 TPU(Tensor Processing Unit) 세대를 통해 비용 우위를 확보하고 있으며, 광고·검색·모바일 OS·클라우드 등 기존 제품군과의 결합으로 AI 모델 및 서비스를 폭넓게 확산시키는 이점이 있다.
2025년 12월 19일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, 1만 달러를 AI 성장주에 배분해 장기 보유를 고려하는 투자자에게 엔비디아와 알파벳이 대표적인 투자 후보로 거론되고 있다. 본 보도는 두 기업의 기술적·구조적 우위와 향후 산업 확장 가능성을 중심으로 분석했다.
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엔비디아(NVIDIA)
엔비디아(NASDAQ: NVDA)는 AI 인프라 분야에서 사실상의 표준으로 자리 잡은 기업이다. 본 보도는 엔비디아의 GPU가 AI 워크로드를 구동하는 주요 칩이라는 점을 핵심 근거로 제시한다. 현재 엔비디아는 GPU 시장에서 90% 이상의 시장 점유율을 보유하고 있으며, 이는 단순한 하드웨어 판매를 넘어 소프트웨어·개발자 생태계가 결합된 결과다.
특히 엔비디아의 CUDA 소프트웨어 플랫폼은 수많은 기초 AI 코드가 해당 플랫폼에서 작성·최적화되면서 생태계 효과를 강화했다. 또한, 보도는 엔비디아가 최근 인수한 SchedMD를 통해 오픈소스 AI 클러스터 작업 관리 소프트웨어인 Slurm을 확보함으로써 소프트웨어적 진입장벽을 더욱 넓혔다고 전한다. Slurm은 어떤 GPU에 어떤 작업을 할당할지 결정하는 역할을 하며, 엔비디아가 이를 통제하면 하드웨어·소프트웨어의 연계 최적화를 통해 사용자 경험을 일관되게 제공할 수 있다.
엔비디아의 네트워킹 포트폴리오도 경쟁 우위의 한 축이다. 보도는 엔비디아의 독자적 NvLink 인터커넥트 시스템이 표준 PCIe 연결보다 GPU 간 데이터 전송 속도를 월등히 향상시키며, GPU 메모리를 풀링해 데이터 처리량을 증대시킨다고 설명한다. 이 기술은 대형 언어 모델(LLM) 훈련을 최적화하고, 공급업체 간 혼용을 저해하는 요인으로 작용해 엔비디아 제품군 중심의 구성을 촉진한다.
분석적 관점에서 보면, AI 인프라 투자 확대는 엔비디아에게 장기적 성장의 동력을 제공할 가능성이 크다. 다만 이미 빠른 성장기를 거쳤다는 점에서 밸류에이션(valuation) 리스크와 고객사 다변화·정책·반도체 공급망 이슈가 향후 주가 변동성의 주요 요인이 될 수 있다. 투자자는 기술 우위와 함께 시장 과열·경쟁 심화·규제 가능성을 함께 고려해야 한다.
알파벳(ALPHABET)
알파벳(NASDAQ: GOOGL/GOOG)은 엔비디아 의존도를 낮춘 채 자체적인 AI 칩 개발을 통해 경쟁력을 확보하고 있다. 보도에 따르면 알파벳은 수년간 내부 워크로드를 위해 자체 설계한 TPU(Tensor Processing Unit)를 사용해 왔으며, 이 칩은 현재 7세대에 이르렀다. TPU는 특정 용도를 위해 설계된 ASIC(특수목적 통합회로, application-specific integrated circuit)의 일종으로, 가격-성능비와 전력 효율 측면에서 구조적인 비용 우위를 제공한다.
알파벳의 TPU는 자사 TensorFlow 프레임워크와 결합되어 AI 모델 훈련과 추론(inference)을 보다 저렴하게 수행할 수 있게 한다. 이로 인해 알파벳은 자체 Gemini 모델의 훈련 비용을 낮추고 클라우드 서비스에서 TPU를 선택한 고객에 대해 더 높은 마진을 제공할 수 있다. 보도는 이러한 비용 우위가 알파벳으로 하여금 AI 칩과 모델에 더 많은 자원을 재투자하게 만들고, 결과적으로 제품 개선과 고객 확대를 촉진한다고 분석한다.
또한 알파벳은 검색·광고·유튜브·안드로이드 등 방대한 사용자 접점과 데이터 소스를 보유하고 있다. 보도는 검색과 생성형 AI(Generative AI)가 결합되는 과정에서 이러한 플랫폼 연계가 핵심 경쟁력으로 작용할 것이라고 진단한다. 검색은 인터넷 접속의 관문 역할을 지속하고 있으며, 광고 수익화 경험과 데이터 축적은 다른 기업이 따라오기 어려운 자산이다.
구조적 이점(비용, 유통, 수익화, 데이터)을 갖춘 알파벳은 장기적인 AI 승자로 자리할 가능성이 크다. 다만 알파벳 역시 규제·개인정보 이슈, 경쟁 업체의 자체 칩 개발 가속화 등 리스크 요인을 주시할 필요가 있다.
기술 용어 설명
본 보도에 등장하는 주요 기술 용어는 다음과 같다. GPU(그래픽 처리장치)는 병렬 연산에 강해 딥러닝 모델 훈련에 주로 사용되는 반도체다. CUDA는 엔비디아가 제공하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API로, 많은 AI(딥러닝) 소프트웨어가 이 환경에 맞춰 개발·최적화되어 있다. TPU는 알파벳이 개발한 AI 특화 칩으로, ASIC의 일종이다. NvLink는 GPU 간 빠른 데이터 통신을 위한 인터커넥트 기술이며, Slurm은 클러스터 자원 관리 및 작업 스케줄링을 담당하는 오픈소스 소프트웨어이다. LLM(대형 언어 모델)은 수십억~수조 개의 매개변수를 가진 언어 모델을 의미한다.
장기적 시장 영향과 투자 포인트(분석)
첫째, AI 인프라 수요의 증가는 반도체 및 데이터센터 관련 기업에 대한 장기적 투자 기회를 창출한다. 엔비디아는 생태계와 특화 하드웨어·네트워크 기술로 우위를 유지하며 공급망과 기업 고객의 높은 전환 비용으로 인해 안정적 수요 기반을 확보할 가능성이 크다. 둘째, 알파벳의 경우 자체 칩과 모델을 통해 비용 경쟁력을 확보함으로써 클라우드·AI 서비스 시장에서 가격·성능 경쟁력을 무기로 점유율을 확대할 수 있다.
셋째, 두 기업 모두 AI 분야의 선도자로서 성장 여지가 크지만 밸류에이션(평가가치) 과열과 경쟁 심화, 규제 리스크는 투자자들이 고려해야 할 핵심 리스크다. 예컨대 엔비디아의 높은 평가(주가 수준)와 알파벳이 직면한 글로벌 규제 압력은 단기적 변동성을 키울 수 있다. 넷째, 산업 전반의 자본지출(CAPEX) 확대는 관련 장비·서비스 기업의 실적 개선으로 이어질 가능성이 있으나, 반도체 사이클의 변동성은 업황 민감도를 증가시킨다.
참고·공시
보도는 또한 투자 서비스인 Stock Advisor의 과거 수익률을 예로 들며 해당 서비스의 총평균 수익률이 951%이고 S&P 500의 192%와 비교해 높은 초과성과를 기록했다고 전했다(Stock Advisor의 성과는 2025년 12월 19일 기준). 기사 말미에는 Geoffrey Seiler가 알파벳에 포지션을 보유하고 있으며, 모틀리풀(The Motley Fool)이 알파벳과 엔비디아를 추천·보유하고 있다는 공시가 포함되어 있다.
“엔비디아와 알파벳은 각각 하드웨어·생태계 우위와 칩·데이터·수익화 우위를 통해 AI 장기 수혜주로 평가받는다”
결론적으로, 본 보도는 엔비디아가 AI 인프라의 표준 지위를 바탕으로, 알파벳이 자체 TPU와 제품 생태계 연계를 통해 장기적 승자로 자리할 가능성이 높다고 평가한다. 투자자는 각 기업의 기술적 우위와 더불어 밸류에이션, 규제, 경쟁 환경을 종합적으로 검토해 포트폴리오를 구성하는 것이 바람직하다.
