$GOOGL AI 기술, OpenAI와 $NVDA를 뛰어넘을까? 🤖

r/stocks • 2026.05.24 02:00 • 조회 54

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AI 발전의 흐름을 현재는 OpenAI가 주도하고 있지만, 이는 일시적 현상일 수 있습니다. 구글은 공개형 하드웨어와 소프트웨어를 선도하며 장기적으로 유리한 위치를 점하고 있습니다. 투자자들은 AI 분야에서 구글과 엔비디아의 기술 경쟁과 생태계 변화를 주목해야 합니다.

AI 발전 속도는 지금까지 OpenAI의 새로운 ChatGPT 모델 출시가 기준이 되어왔습니다.

하지만 저는 하이퍼스케일러, 국가 그리고 대기업들이 엔비디아 GPU에 의존하는 폐쇄형 구조인 OpenAI에서 벗어나고 있다고 생각합니다.

미래는 오픈소스 하드웨어인 TPU와 소프트웨어인 Gemini가 주도할 것이고, 구글이 이 발전에서 앞서나가는 모습을 보여줬습니다.

아이러니하게도 엔비디아를 유명하게 만든 CUDA 독점 구조가 오히려 엔비디아를 위협할 것이고, AMD의 ROCm이 점점 경쟁력을 갖추고 있습니다.

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#구글 #엔비디아 #인공지능 #AI #Gemini #GOOGL #NVDA #OpenAI #ROCm #TPU

💬 원문 댓글 (4)

u/Tim********** ▲ 6

추가로 두 가지 말씀드릴게요. 첫째, Anthropic은 TPU에 크게 투자했고, 앞으로의 컴퓨팅 절반을 TPU로 할 것으로 보입니다. 둘째, 구글 I/O에서 초당 1500토큰 처리 속도를 시연했는데, 이는 Cerebras보다 훨씬 빠릅니다. 구글은 엔비디아의 수수료를 내지 않기 때문에 AWS나 Azure보다 수익성이 훨씬 좋습니다. 앞으로 다른 하이퍼스케일러들도 자체 칩을 중심에 둘 것으로 보이며, 월가에서는 AI 하이퍼스케일러들의 수익성에 주목하고 있습니다.

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Two additional points: - Anthropic has made a huge bet on TPU. Half its future compute is TPU and likely what its training on - on inference side Google I/O showed a demo of running at 1500 tok/sec which is even faster than Cerebras by a large margin Google also makes significantly more money off these than AWS/Asure make off of selling GPU, because they’re not paying the Nvidia tax Expect every other hyper scalers custom chips to become front and center as well as Wall st focuses on Margins in the AI hyper scaler wars

u/mad****** ▲ 1

처음 두 문장은 어디서 나온 이야기인지 모르겠는데 완전히 틀렸어요. 지금 AI 발전 속도를 ChatGPT가 주도하는 건 아닙니다. 2년 전쯤이나 그랬을 수 있죠. 대기업들도 OpenAI를 버리는 게 아니라 처음부터 Anthropic을 사용해 왔습니다. 그리고 엔비디아 폐쇄형 아키텍처가 무슨 뜻인가요?

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I’m not sure where you got your first two paragraphs, but they’re entirely wrong. ChatGPT definitely does not set AI progress cadence right now. Maybe 2 years ago it did. Large corporations aren’t abandoning OpenAI because they have been using Anthropic from the get go. And what do you mean about NVIDIA closed architecture??

u/spa********** ▲ 1

ROCm는 후발주자로서 이점이 있지만 채택을 늘리려면 보조금이 필요할 겁니다. CUDA 이후 논의를 쭉 지켜봤는데 MI300X는 Blackwell 아키텍처가 받은 과대광고 없이도 매우 인상적입니다. 엔비디아는 데이터센터에서 여전히 의미 있는 진전을 보이고 있고, 노트북용 GPU, CPU, NPU를 결합한 SoC 같은 새로운 영역으로도 진출하고 있습니다.

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ROCm has second mover advantage but they'll need to subsidize adoption. Been following the beyond cuda discussion for a while and MI300X is very impressive without an inkling of the hype Blackwell architecture got. Nvidia still making nontrivial progress in data centers and moving into new territory like SoCs that combine gpu, CPU, and NPU for laptops.

u/Gla************* ▲ 1

Gemini는 별로입니다.

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