라스베이거스 CES 2026의 기조연설에서 엔비디아(NVIDIA) 최고경영자(CEO) 젠슨 황(Jensen Huang)이 “AI 경쟁이 시작됐다(The race is on for AI)”고 선언했다. 그는 AI 개발이 가속화되면서 더 강력한 연산 성능을 요구하는 추세가 뚜렷해지고 있으며, 그에 따라 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 핵심적 역할을 계속해서 수행할 것이라고 강조했다.
2026년 1월 18일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, 젠슨 황은 CES 2026 기조연설에서 “모두가 다음 수준을 향해 경쟁하고 있으며, 매번 새로운 경계(frontier)에 도달할 때마다 전 세대 AI 토큰의 비용이 매년 약 10배씩 하락한다”고 말했다. 그는 이러한 비용 감소가 AI 채택을 가속화하고 더 많은 개발자와 기업이 AI를 활용하도록 만드는 요인이라고 설명했다.
“10배씩 하락한다는 사실은 경쟁이 매우 치열하다는 것을 의미한다. 더 빠르게 연산할수록 다음 수준의 경계에 더 빨리 도달할 수 있다. 모든 일이 동시에 발생하고 있다.”
핵심 요지 — 젠슨 황의 발언은 다음과 같은 사실을 시사한다. 첫째, 최첨단 AI 모델의 등장은 더 많은 계산(compuation)을 요구하며, 이는 고성능 GPU에 대한 수요를 증가시킨다. 둘째, 엔비디아가 새 세대 칩(루빈(Rubin) 등)을 출시하면 기존 세대(Ampere, Hopper, Blackwell)의 가격은 급격히 하락하지만, 이는 오히려 중·소형 기업이나 개발자들에게 AI 도입 기회를 넓혀 2차 수요층을 형성한다. 셋째, 비용이 낮아지면서 전반적인 AI 연산량이 늘어나 엔비디아의 판매 기회가 확대될 가능성이 크다.
용어 설명 — 독자를 위해 핵심 용어를 정리하면 다음과 같다. GPU(그래픽처리장치)는 병렬 연산에 강해 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 반도체다. 대형언어모델(LLM, Large Language Model)은 인간 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델을 의미하며, 추론(inference)은 학습된 모델이 입력에 대해 답을 생성하는 연산 과정을 말한다. 기사에서 언급된 ‘AI 토큰’은 LLM이 처리하는 단위(문장 조각 또는 단어 단위)를 가리키며, 토큰당 연산 비용 및 처리량이 AI 서비스의 경제성을 결정한다.
오픈AI의 o1 모델과 연산 수요 — 황은 특히 오픈AI의 대형언어모델 o1(2024년 9월 공개)을 전환점으로 언급했다. 그는 o1이 단순한 일회성 답변 제공을 넘어서 ‘사고하는 과정’ 같은 추론을 수행하는 능력을 갖추면서 단위 모델당 요구되는 연산량이 크게 늘었다고 설명했다. 따라서 개발자들이 더 정교한 AI를 만들기 위해서는 이전보다 훨씬 강력한 연산 자원이 필요해졌다는 것이다.
구형 칩의 가격 하락과 시장 확장 — 젠슨 황의 발언에 따르면, 엔비디아의 기존 세대 GPU 가격은 신제품 출시 후 매년 약 10배 수준으로 하락하는 경향이 있다. 이는 스마트폰 신제품 출시 시 구형 기기 가격이 떨어지는 소비자 전자 시장의 현상과 유사하다. 결과적으로 최신 고성능 모델을 구매할 여력이 없는 기업·개발자들도 상대적으로 저렴해진 구형 GPU를 활용해 자체 AI 모델을 구축하거나 운용할 수 있게 된다. 엔비디아는 이처럼 고성능 칩의 최전선 수요와, 가격 하락에 따른 대중적 수요라는 양분화된 시장을 모두 공략할 수 있는 위치에 있다.
실적과 수주 현황 — 기사에 따르면 엔비디아의 실적은 최근 분기 연속으로 강세를 보이고 있다. 2026 회계연도 3분기(2025년 10월 26일 종료)에 엔비디아의 매출은 $570억(57 billion 달러)으로 전년 동기 대비 62% 증가했으며, 데이터센터 매출은 $512억(51.2 billion 달러)로 66% 증가했다. 당시 회사 측은 클라우드용 GPU가 매진 상태이며 Blackwell 판매가 특히 강세였다고 밝혔다.
또한 회사는 달력 기준 2026년까지의 AI 칩 주문(책임적 수주·bookings)이 $5,000억(500 billion 달러)에 달하며 그중 $1,500억(150 billion 달러)는 이미 이행됐다고 보고했다. 이후 최고재무책임자(CFO) 콜렛 크레스(Colette Kress)는 이 $5,000억 수치가 더 커졌으며, 엔비디아가 루빈(Rubin) 칩에 대해 연간 주문을 확보하고 있다고 추가로 밝혔다.
오픈소스 모델의 영향 — 기사에서는 메타 플랫폼스(Meta Platforms)의 Llama와 같은 오픈소스 AI 모델이 AI 연산량에서 차지하는 비중도 강조했다. 오픈소스 모델들이 생성하는 AI 토큰은 전체 작업량의 약 25%를 차지하고 있어, 엔비디아 칩의 수요 다변화에 기여하고 있다는 설명이다.
애널리스트 전망 — 기사에 인용된 시장 추정에 따르면 엔비디아는 2026 회계연도(연간)에 약 $2,130억(213 billion 달러)의 매출을, 2027 회계연도에는 약 $3,210억(321 billion 달러)의 매출을 기록할 것으로 예측된다. 주당순이익(EPS)은 2026 회계연도에 $4.69, 2027 회계연도에 $7.60로 추정된다. 이러한 수치들은 시장에서 약 연간 50% 수준의 성장을 기대하고 있음을 시사한다.
시장과 투자 시사점 — 요약하면, 고성능 AI 모델의 등장과 연산 효율 개선은 엔비디아에 우호적인 수요 환경을 조성하고 있다. 최신 세대 칩은 초대형 모델과 고성능 추론 수요를 흡수하고, 구형 칩의 가격 하락은 대중화·대규모 채택을 촉진해 전체 연산량을 늘린다. 이는 엔비디아의 매출 다변화와 장기적 성장력에 긍정적이다. 그러나 투자자 관점에서는 몇 가지 리스크도 고려해야 한다. 첫째, 반도체 공급망 제약과 생산능력(Capacity)이 수요를 충족시키지 못할 경우 주문 지연이나 마진 압박이 발생할 수 있다. 둘째, 경쟁업체의 기술 발전, 특히 맞춤형 AI 가속기나 데이터센터 아키텍처의 변화는 장기적 경쟁구도를 바꿀 잠재력이 있다. 셋째, 칩 가격의 급격한 하락은 단기적으로는 매출 단가(ASP)에 대한 하방 압력으로 작용할 수 있다.
가격·경제 영향 분석 — 엔비디아의 칩이 AI 서비스 비용구조의 중요한 요소인 점을 고려하면, 칩 가격의 지속적 하락은 AI 서비스 이용 단가를 낮추어 수요의 가격 탄력성을 높인다. 결과적으로 AI 기반 서비스의 대중화가 가속화되면 관련 서버·클라우드 투자, 데이터센터 확장, 그리고 소프트웨어·서비스 생태계 전반의 비즈니스 활동이 증대될 것으로 보인다. 단기적으로 엔비디아 주가에는 강력한 실적과 수주 확대가 긍정적으로 작용하나, 중장기적으로는 공급 능력, 경쟁 기술, 거시적 경기 변수(금리·환율·경기침체 가능성) 등이 변수가 될 것이다.
투자 권유 및 기타 공시 — 기사는 한편으로는 투자 추천을 직접적으로 제시하지 않지만, 엔비디아의 성장성·수주 현황·제품 포트폴리오를 종합하면 기업 펀더멘털은 강한 편이라고 평가하고 있다. 기사 원문 작성자 중 일부는 엔비디아 보유 포지션을 가지고 있으며, 해당 매체(모틀리 풀 등)는 애플, 메타 플랫폼스, 엔비디아에 투자 포지션을 보유하거나 추천하고 있다. 이와 관련된 이해관계는 공시됐다.
요약하면, 젠슨 황의 발언은 AI 개발 경쟁의 심화와 이에 따른 고성능 연산 수요 확대, 그리고 구형 칩을 통한 대중화라는 이중 구조가 엔비디아에 유리하게 작용할 가능성을 보여준다. 다만 공급·경쟁·거시 리스크는 여전히 투자 판단의 중요한 변수다.
