엔비디아의 세계 토큰화: 젠슨 황은 어떻게 21세기형 등유 램프 전략을 완성했는가

Konrad Wolfenstein

14시간 전

세계의 토큰화: 젠슨 황이 21세기형 등유 램프 전략을 완성한 방법 – 이미지: Xpert.Digital

엔비디아가 어떻게 기술 업계를 절대적 의존 상태로 몰아가고 있는가 – 거대한 AI 거짓말: 엔비디아의 생산성 기적은 사실 순전히 낭비일 뿐인가

공허한 약속에 수십억 달러를 쏟아부었다고? 엔비디아의 토큰 공장에 대한 불편한 진실

엔비디아 CEO 젠슨 황은 간단한 공식을 제시했습니다. 계산하지 않는 자는 패배한다. 하지만 AI 붐의 화려한 겉모습 뒤에는 19세기 무자비한 독점 전략을 연상시키는 냉혹한 비즈니스 모델이 숨어 있습니다. 전례 없는 하드웨어 독점, 폐쇄적인 CUDA 소프트웨어 생태계, 그리고 새로운 RTX Spark 칩과 같은 정면 공격으로, 이 거대 기술 기업은 세계 경제를 위험한 의존 상태로 몰아넣고 있습니다. 오늘날 기업들은 측정 가능한 생산성 대신 오직 한 가지, 즉 "토큰"의 소비만을 구매하고 있습니다. 이 글에서는 엔비디아가 어떻게 가치 창출의 법칙을 뒤집고 있는지, 하이퍼스케일러들이 왜 수천억 달러를 투자해야 하는지, 그리고 이러한 이윤 추구와 에너지 낭비의 악순환이 우리 모두에게 어떤 막대한 대가를 치르게 할 수 있는지에 대한 심층 분석을 제시합니다.

NVIDIA와 세계의 토큰화: 젠슨 황이 새로운 경제 질서를 어떻게 좌우하고 (그리고 그로부터 어떻게 이익을 얻는지)

텔레쇼핑이 기업 전략이 된 순간

2026년 3월, 젠슨 황은 샌프란시스코에서 열린 모건 스탠리 기술·미디어·통신 컨퍼런스(TMT) 무대에 올라 그 간결함과 대담함에 있어 비할 데 없는 한 문장을 내뱉었습니다. "컴퓨팅은 토큰이고, 토큰은 지능이며, 지능은 기업에서 국가에 이르기까지 모든 수준의 경제 생산량과 같습니다." 마치 기본적인 물리 방정식처럼 들리는 이 말은 사실 경제 역사상 가장 야심찬 마케팅 전략 중 하나입니다. 데이터 센터를 수익을 창출하는 인쇄기로 재해석한 것인데, 주로 엔비디아(NVIDIA)의 이익을 위한 것입니다.

몇 주 전 타이베이에서 열린 컴퓨텍스 2026에서 황 CEO는 윈도우 노트북과 소형 데스크톱용 ARM 기반 시스템 온 칩인 RTX Spark를 공개하며 이러한 구도를 더욱 공고히 했습니다. 이미 익숙한 이야기입니다. 구매하지 않는 사람은 뒤처진다는 것입니다. 소비 자체가 경제 활동의 증거입니다. "더 많이 구매할수록 더 많이 번다"라는 이 문구는 그 단순함 속에 고객의 구조적 의존성에 기반한 비즈니스 모델의 모든 논리를 함축적으로 담고 있습니다.

이러한 논리가 왜 그토록 위험한지 이해하려면 석유 램프의 역사를 되짚어볼 필요가 있습니다.

등잔불의 원칙: 의존이라는 선물을 주는 방법

19세기 말, 존 D. 록펠러의 스탠다드 오일 회사는 단순하지만 혁신적인 기술인 등유 램프를 미국 가정에 보급했습니다. 램프 자체는 저렴했고, 때로는 무료였습니다. 하지만 램프를 작동시키는 데 필요한 기름은 그렇지 않았습니다. 기름이 없으면 램프는 무용지물이었습니다. 1879년까지 스탠다드 오일은 미국 정유 시설의 약 90%를 장악하여 램프를 밝히는 유일한 연료인 기름의 가격을 좌우하게 되었습니다. 문제는 램프 자체가 아니었습니다. 진짜 문제는 그로 인해 생겨난 시스템이었습니다. 일단 등유를 사용하기 시작하면 다시는 돌아갈 수 없었습니다. 죽을 때까지, 또는 대법원의 판결이 나올 때까지 계속해서 등유를 사야만 했습니다.

NVIDIA는 17년간의 꾸준한 노력을 바탕으로 이러한 원칙을 디지털 시대에도 적용해 왔습니다. 2007년부터 NVIDIA는 자체 개발 프로그래밍 플랫폼인 CUDA를 개발해 왔으며, 이는 현재 전 세계 AI 산업의 사실상 표준 운영 체제로 자리 잡았습니다. 500만 명이 넘는 등록 개발자, CUDA 관련 GitHub 프로젝트만 해도 5,937개(경쟁 제품인 AMD의 ROCm은 187개)에 달하며, cuDNN과 TensorRT부터 PyTorch와 TensorFlow 프레임워크에 이르기까지 거의 모든 관련 AI 라이브러리를 제공하는 NVIDIA는 자본만으로는 메울 수 없는 소프트웨어 격차를 만들어냈습니다. 전구는 CUDA이고, 석유는 컴퓨팅입니다. 일단 이 생태계에 발을 딛는 순간, 빠져나올 길은 없습니다.

이는 AMD 하드웨어에서 CUDA 코드를 수정 없이 실행할 수 있도록 만든 오픈 소스 프로젝트 ZLUDA의 사례에서 명확히 드러납니다. 위협이 현실화되자 NVIDIA는 아무런 협의 없이 조용히 CUDA 플랫폼의 서비스 약관을 변경했습니다. 최종 사용자 라이선스 계약(EULA)을 통해 변환 레이어 사용을 금지한 것입니다. 소송도, 공정한 경쟁도 없이, 단지 계약 조항 하나로 진정한 대안의 초기 단계를 억압해 버린 것입니다.

토큰 팩토리: 가치 창출의 새로운 패러다임

"AI 팩토리"라는 용어는 비유가 아니라, 기업의 사명 선언문입니다. 2026년 3월 GTC 컨퍼런스에서 젠슨 황은 이 용어의 의미를 명확히 정의했습니다. 데이터 센터는 더 이상 수동적인 인프라 시설이 아니라, 초당 토큰 생산량으로 측정되는 능동적인 생산 공장이며, 이 생산량은 기업 매출과 국내총생산(GDP)으로 직접 환산될 수 있다는 것입니다. 토큰은 디지털 상품의 새로운 배럴 단위입니다.

처음에는 그럴듯한 체계화처럼 들리지만, 자세히 살펴보면 가치 부여 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 전통적으로 경제적 가치는 결과로 측정됩니다. 문제가 해결되었는가? 제품이 만들어졌는가? 수익이 창출되었는가? 와 같은 질문들입니다. 하지만 황의 프레임워크에서는 토큰이 실제 문제 해결에 기여하는지 아니면 값비싼 유휴 시간이 되는지는 상관없이, 계산 자체에서 가치가 발생합니다. 엔비디아와 같은 하이퍼스케일러들은 생성된 모든 토큰에서 이익을 얻기 때문에 이러한 계산 방식이 적용됩니다. 하지만 최종 소비자에게는 정반대입니다.

황 교수에 따르면, 자율적으로 계획, 조사, 실행하는 에이전트형 AI 시스템은 일반적인 프롬프트 방식보다 백만 배 더 많은 토큰을 소모할 수 있습니다. 이는 효율성 혁명을 의미하는 것이 아니라, 기하급수적으로 증가하는 운영 비용을 의미합니다. AI 에이전트를 대규모로 도입하는 기업은 생산성 향상을 얻는 것이 아니라, 아직 실질적인 경제적 성과로 입증되지 않은 토큰 소모를 구매하는 것입니다.

독점력: 침묵을 강요하는 숫자들

NVIDIA의 AI 하드웨어 시장에서의 입지는 더 이상 전통적인 의미의 시장 지배력이 아닙니다. 이는 노련한 자본 시장 관찰자들조차 주의를 기울여야 할 구조적 사실입니다. NVIDIA는 2026 회계연도 4분기(2025년 11월~2026년 1월)에 681억 달러의 분기 매출을 달성하며 전년 동기 대비 73%의 성장을 기록했습니다. 데이터 센터 사업이 전체 매출의 91.5%를 차지했으며, 조정 영업이익률은 67.7%로 상승했습니다.

비교하자면, 높은 수익률로 유명한 소프트웨어 회사조차 40%를 넘는 수익률을 달성하는 경우는 드뭅니다. 하드웨어 회사로 알려진 NVIDIA는 플랫폼 회사조차도 이례적일 정도로 높은 수익률을 기록하고 있는데, 이는 NVIDIA의 진정한 경쟁 우위가 반도체 칩이 아닌 소프트웨어 생태계에 있음을 시사합니다. 독일 경제지 한델스블라트의 분석에 따르면, CUDA는 AI 산업의 진정한 운영 체제이며, NVIDIA의 가장 큰 경쟁 우위는 칩이 아닌 코드에 있습니다.

존 페디 리서치의 자료에 따르면, 외장 그래픽 카드 시장에서 엔비디아는 2025년 4분기 기준 94%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AMD는 5%, 인텔은 1%를 기록할 전망입니다. 인공지능(AI) 전용 GPU 시장에서도 비슷한 점유율을 보일 것으로 예상됩니다. 모건 스탠리의 분석에 따르면, AI 칩 생산에 사용되는 웨이퍼 생산 부문에서 엔비디아는 2025년까지 77%의 점유율을 확보할 것으로 전망되는데, 이는 전년도 51%에서 크게 증가한 수치입니다.

황 회장이 종종 표현하듯이 이러한 시장 집중은 자연의 법칙이 아닙니다. 이는 기술적 우위, 목표 시장 세분화, 그리고 고객의 전환 비용이 매우 높아 대규모 가격 인상조차도 불만 없이 받아들여지는 생태계 구축을 기반으로 한 수년간의 전략의 결과입니다.

자본의 흐름: 누가 비용을 부담하는가?

NVIDIA의 진정한 의존도는 회사 자체 수치보다는 주요 고객사의 자본 지출 계획에서 드러납니다. 미국 5대 하이퍼스케일러인 아마존, 알파벳, 마이크로소프트, 메타, 오라클은 2026년까지 총 6,600억 달러에서 6,900억 달러에 달하는 자본 지출을 발표했는데, 이는 전년도 수치의 거의 두 배에 달합니다. 이 중 약 55~60%가 NVIDIA에 직간접적으로 투자될 예정입니다.

아마존은 2026년까지 2,000억 달러를 투자하겠다고 발표했는데, 이는 포르투갈의 연간 국내총생산(GDP)을 넘어서는 금액입니다. 알파벳의 자본 지출은 910억 달러에서 1,800억 달러로 98% 증가할 것으로 예상됩니다. 마이크로소프트는 데이터 센터 예산을 전년 대비 59% 증액하고 있습니다. 이러한 지출은 더 이상 잉여현금흐름만으로 충당되지 않습니다. 아마존의 잉여현금흐름은 2026년에 170억 달러에서 280억 달러의 마이너스를 기록할 것으로 예상되며, 메타의 잉여현금흐름은 거의 90% 감소할 것으로 전망되고, 오라클은 2030년까지 마이너스 잉여현금흐름을 기록할 것으로 예상됩니다.

궁극적으로 누가 비용을 부담할까요? 하이퍼스케일러들은 가격 인상을 통해 비용을 소비자에게 전가합니다. 2026년 1월, AWS는 H200 GPU 인스턴스 가격을 15% 인상했는데, 이는 20년간 지속되어 온 클라우드 컴퓨팅 가격 하락 추세를 뒤집는 것이었습니다. 클라우드를 통해 AI 서비스를 이용하는 기업 고객들은 결국 NVIDIA의 독점에 대한 비용을 직접 부담하게 되는 셈입니다.

AllianceBernstein은 NVIDIA가 전체 AI 데이터 센터 지출의 약 30%를 이익으로 남긴다고 추정합니다. 이는 유럽 기업이 클라우드 AI 서비스에 1유로를 지출할 때마다 약 30센트가 미국 기업으로 흘러들어간다는 것을 의미합니다. 문제 해결, 혁신 또는 사회적 이익과 같은 투자 수익을 요구하지도 않습니다. 그저 토큰만 만들어내는 것일 뿐입니다.

핵심성과지표로서의 낭비: 생산성의 왜곡된 논리

젠슨 황은 여러 행사에서 고액 연봉을 받는 소프트웨어 개발자가 연간 최소 25만 달러(미국 달러)의 상징적인 비용을 지출하지 않는다면 매우 우려스럽다고 발언했습니다. 이 발언은 기술 관련 언론에서 황의 비전을 보여주는 증거로 자주 인용되지만, 그 경제적 의미에 대한 분석은 거의 이루어지지 않습니다.

25만 달러에 달하는 토큰 비용은 생산성 지표가 아니라 소비 지표입니다. 결정적인 차이점은 생산성은 투입 대비 산출량을 측정하는 반면, 소비는 투입량만을 측정한다는 점입니다. 황 대표는 토큰 소비를 경영 지표로 격상시킴으로써 경영학의 가장 오래된 원칙 중 하나인 "가치를 창출하는 것은 자원의 사용 자체가 아니라 결과이다"라는 원칙을 어기고 있습니다.

어떻게 보면 현실은 황의 주장이 옳다는 것을 증명하지만, 기업에는 해로운 방식으로 작용합니다. Zapier와 같은 기업들은 이미 직원들의 토큰 사용량을 체계적으로 추적하고 있습니다. 평균보다 5배나 많은 토큰을 사용하는 직원은 내부적으로 사용 패턴에 대한 철저한 조사를 받게 됩니다. 비용 절감 차원에서 시작된 이러한 관행은 새로운 형태의 성과 측정 강박으로 변질될 위험이 있으며, 직원들은 내부 순위 하락을 막기 위해 무의미한 요청에도 응답하는 법을 배우게 될 것입니다. 토큰 소비는 성과를 보여주는 수단이 되고, 낭비는 일종의 자기방어 수단이 되는 것입니다.

최근 비트콤이 독일 기업 604곳을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, AI를 도입한 기업 중 3분의 1이 예상보다 높은 비용에 놀랐다고 합니다. 비트콤의 랄프 빈터게르스트 사장은 많은 기업들이 AI 에이전트 운영에 있어 기존 직원들의 지원이 당초 예상보다 더 많이 필요하다고 보고하고 있다고 밝혔습니다. 시카고 대학교의 브라이언 자바리안 교수는 "모두가 AI 토큰을 배포하면 생산성이 향상될 것이라고 생각했지만, 현실은 훨씬 더 복잡하다"라고 요약했습니다

생산성 거짓말과 그 방법론적 약점

NVIDIA가 자사 플랫폼의 경제적 타당성을 뒷받침하는 핵심 논거는 AI가 생산성을 세 배로 높인다는 주장입니다. 하지만 이 수치에는 방법론적 한계가 있는데, 이는 공개적인 논의에서 거의 다뤄지지 않습니다. 즉, 이 수치는 소프트웨어 개발 분야의 관찰 결과에 거의 전적으로 기반하고 있다는 것입니다. 소프트웨어 개발 분야는 AI 도구의 혜택을 가장 많이 받는 직종이자, 최적의 활용을 위한 기술적 전문성을 갖추고 있으며, 이미 디지털 도구를 광범위하게 사용하는 집단입니다.

고용연구소(IAB)는 AI가 독일 노동 시장에 미치는 전반적인 영향은 분명히 존재하지만, 황의 발표에서 제시된 것보다 훨씬 더 불균등하게 분포될 것이라고 가정합니다. AI로 인해 약 80만 개의 일자리가 사라질 수 있지만, 동시에 약 80만 개의 새로운 일자리가 창출될 수 있으며, 전반적인 경제 생산성은 연간 최대 0.8%포인트 증가할 수 있다는 것입니다. 이 수치는 경제적으로 의미 있는 수치이지만, 세 배로 증가하는 것과는 거리가 멉니다.

전략 컨설팅 회사인 사이먼-쿠허가 유럽 13개국 1,236개 기업을 대상으로 실시한 인터뷰를 바탕으로 한 "유럽 성장 연구 2026"에 따르면, 현재 기업의 73%가 업무 프로세스의 30% 미만에 인공지능(AI)을 활용하고 있으며, 생산성이나 고용 측면에서 눈에 띄는 효과를 기대하는 것은 AI 도입률이 30~50%에 달해야 하는 것으로 나타났습니다. 베르텔스만 재단이 약 6천만 건의 구인 공고를 분석한 노동 시장 조사에서는 AI 관련 일자리 비중이 2022년 이후 이미 낮은 수준에서 정체되었으며, 2023년과 2024년에는 오히려 소폭 감소한 것으로 분석되었습니다.

이는 AI가 경제적 영향이 전혀 없다는 의미가 아닙니다. 다만 그 영향이 선택적이고 불균등하게 분배되며, 산업계가 예상하는 것보다 훨씬 느리게 나타나는 반면, 비용은 즉각적으로 발생한다는 것을 의미합니다.

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토큰 경제를 비즈니스 모델로 삼는 것: 엔비디아의 비전이 전체 경제에 위험한 이유

RTX Spark 전략: 시장을 파괴하고 솔루션을 판매하라

NVIDIA의 현재 전략에서 가장 흥미로운 부분 중 하나는 RTX Spark의 출시입니다. 2026년 5월 31일 타이베이에서 열린 컴퓨텍스에서 발표된 이 칩은 Grace 아키텍처 기반의 20코어 ARM 프로세서와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 Blackwell GPU, 그리고 최대 128GB의 공유 LPDDR5X 메모리를 결합한 제품입니다. 최대 1페타플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 자랑합니다. 이 칩을 최초로 탑재한 기기 중 하나는 마이크로소프트의 Surface Laptop Ultra입니다.

표면적으로는 최근 몇 년간 효율적인 ARM 프로세서로 프리미엄 노트북 시장을 장악해 온 애플의 M 시리즈 칩에 대한 반응처럼 보입니다. 그러나 더 자세히 살펴보면 다른 이유가 있습니다. 데이터 센터에서 AI GPU에 대한 NVIDIA의 막대한 수요가 메모리 칩의 부족과 가격 상승을 초래하여 기존 PC 시장에 엄청난 압력을 가하고 있는 것입니다. 전체 GPU 시장(통합 그래픽 솔루션 포함)은 2025년 1분기에 12% 감소한 6,880만 대를 기록했습니다. 그리고 이제 NVIDIA는 프리미엄 ARM PC를 출시하며 기존 데스크톱 PC의 시대가 끝났음을 사실상 선언하고 있습니다.

이러한 패턴은 낯설지 않습니다. 기존 시장이 외부 요인으로 불안정해지면, 스스로 초래한 문제에 대한 해결책을 내놓는 업체가 나타납니다. 물론, 높은 가격을 요구하죠. RTX Spark는 명백히 하이엔드 시장을 겨냥하고 있습니다. 정확한 가격은 아직 발표되지 않았지만, 업계 전문가들은 인텔이나 AMD 프로세서를 탑재한 유사 제품에 비해 상당한 가격 인상이 있을 것으로 예상합니다. 이 새로운 생태계에 진입하는 업체들은 x86 표준을 버리고 ARM에 의존하게 되는데, 이러한 의존성은 독점적인 CUDA 생태계에 의해 더욱 강화됩니다. 앞으로 사용자들은 황의 하드웨어와 소프트웨어를 이용해 황의 규칙에 따라 자체 토큰을 생성할 수 있게 될 것입니다.

기계를 위해 생산하는 기계: 경제의 순환 논리

황은 자신의 비전 중 가장 급진적인 형태로, AI 에이전트들이 다른 AI 에이전트들에게 서비스를 제공하고, 이 AI 에이전트들은 또 다른 에이전트들이 감시하는 AI 인프라에 의존하는 세상을 묘사합니다. 경제 활동은 자급자족적이며, 토큰이 계속 흐르는 한 더 이상 인간의 최종 사용이 없어도 측정이 가능합니다.

이러한 순환 논리는 엔비디아에게는 세련된 내부 논리이지만, 나머지 경제에는 우려스러운 문제입니다. 토큰이 경제 활동의 대리 지표로 간주된다면, 생성되는 모든 토큰은 더 많은 토큰을 생성하는 인프라에 대한 추가 투자를 정당화합니다. 결과적으로 컴퓨팅 투자가 토큰 생산으로 정당화되는 악순환이 발생하며, 그 실제 경제적 이익은 불분명합니다. 기술 부문에서는 이것이 선순환 구조가 되지만, 더 넓은 경제에서는 구축 효과의 새로운 형태로 나타날 수 있습니다. 토큰 생산 시설로 흘러들어가는 자본이 제조업, 인프라, 교육 또는 의료와 같은 생산적인 투자에 사용될 수 없게 되는 것입니다.

하이퍼스케일러 관련 수치를 보면 분명해집니다. 아마존의 잉여현금흐름은 2026년에 마이너스로 전환될 것으로 예상되며, 메타의 잉여현금흐름은 거의 0에 가까워질 것입니다. 이러한 자본 투자는 건전한 경제적 판단의 결과가 아니라, 시장 점유율을 잃지 않고는 빠져나갈 수 없는 군비 경쟁의 결과입니다. 투자하지 않는 기업은 뒤처지고, 투자하는 기업은 엔비디아의 마진을 보조하는 역할을 합니다.

환경적 차원: 방정식에서 보이지 않는 제3자

토큰 경제에 대한 경제 분석에서 환경 비용을 무시하는 것은 불완전합니다. 전 세계 AI 데이터 센터의 전력 소비량은 2023년 500억 킬로와트시에서 2030년 약 5,500억 킬로와트시로 11배 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 증가세에 따라 데이터 센터에서 발생하는 온실가스 배출량 또한 2억 1,200만 톤의 이산화탄소 환산량에서 3억 5,500만 톤으로 증가할 것이며, 이는 재생 에너지원의 확대에도 불구하고 발생할 것입니다.

그린피스 독일의 의뢰로 외코 연구소(응용생태학연구소)가 발표한 보고서에 따르면, 지역 전력망이 용량 한계에 도달하고 있기 때문에 향후 몇 년 동안 데이터 센터는 화석 연료에 크게 의존할 것이라고 결론지었습니다. 국제통화기금(IMF)은 인공지능(AI) 데이터 센터와 암호화폐가 전 세계 전력 소비에서 차지하는 비중을 2023년에는 2%로, 2027년에는 3.5%로 증가할 것으로 예측했습니다. ChatGPT 쿼리는 일반 구글 검색보다 3~10배 더 많은 전력을 소비합니다.

이러한 비용은 NVIDIA의 재무제표에 나타나지 않습니다. 토큰 가격 책정에도 반영되지 않습니다. 이는 에너지 소비자, 기후 시스템, 그리고 미래 세대가 부담하는 외부화된 비용입니다. 경제학적 관점에서 볼 때, 이는 투명성 없이 토큰 경제의 사업 모델을 체계적으로 지원하는 심각한 부정적 외부 효과입니다.

CUDA를 표준 오일로 비유하기: 그 비유와 한계

록펠러의 스탠다드 오일과 NVIDIA의 CUDA 플랫폼 간의 역사적 비교는 실질적인 분석적 근거를 가지고 있을 뿐만 아니라, 그 이상의 의미를 지닙니다. 스탠다드 오일은 송유관과 정유 시설이라는 물리적 인프라를 장악하고 있었는데, 이는 막대한 자본 지출이 필요하긴 하지만 원칙적으로 복제 가능한 것이었습니다. 1911년 스탠다드 오일의 분할이 가능했던 이유는 이러한 시설들이 이미 존재했고, 34개의 후계 기업으로 분할될 수 있었기 때문입니다.

CUDA는 분할하기가 훨씬 어렵습니다. 단순히 잘라낼 수 있는 파이프가 아닙니다. 17년에 걸쳐 구축된 수백만 줄의 코드, 라이브러리, 문서, 개발자 전문 지식, 네트워크 효과로 이루어진 거대한 생태계입니다. AMD 하드웨어에서 코드를 실행할 수 있도록 하는 CUDA 변환 레이어는 계약상 금지되어 있습니다. ROCm이나 OpenCL과 같은 오픈 소스 대안은 시장 점유율과 성숙도 면에서 CUDA에 비해 훨씬 뒤처져 있습니다. NVIDIA는 2025 회계연도에 129억 달러의 연구 개발 예산을 자사 생태계에 재투자하여 경쟁사가 따라잡기 전에 모든 새로운 성능 우위를 확보할 계획입니다.

동시에, NVIDIA의 오픈웨이트 모델 전략은 매우 미묘합니다. NVIDIA는 향후 5년간 260억 달러를 투자하여 누구나 무료로 사용할 수 있는 오픈 AI 모델을 개발하고 있습니다. 하지만 NVIDIA의 네모트론(Nemotron) 모델은 NVIDIA 고유의 4비트 NVFP4 포맷으로 학습되며, 블랙웰(Blackwell) 하드웨어에서만 최대 성능을 발휘합니다. 마치 등잔을 공짜로 주면서 특정 정유소의 기름만 공급하는 것과 같습니다.

반대 세력과 지배력의 구조적 한계

NVIDIA의 입지가 불변하는 것처럼 묘사하는 것은 분석적으로 부정확합니다. 실제로는 강력한 경쟁자들이 존재하며, 그 영향력은 종종 과대평가되곤 합니다. 구글의 TPU, 아마존의 Trainium, Meta의 MTIA, 마이크로소프트의 Maia는 NVIDIA의 하이퍼스케일러 투자 점유율을 2023년 약 70%에서 2026년에는 55~60%로 낮춘 강력한 내부 경쟁 제품입니다. AMD의 MI300 및 MI400 시리즈는 특히 특정 추론 워크로드에서 시장 점유율을 확대하고 있습니다.

하지만 이러한 점유율 하락(70%에서 55%로)은 전체 시장이 크게 성장하는 가운데 발생하고 있습니다. 절대적인 수치로 보면 NVIDIA의 매출은 계속 증가하고 있습니다. 하이퍼스케일러 업체들이 NVIDIA에 대한 의존도를 인지하고 우려하기 때문에 자체 칩을 개발하고 있지만, CUDA 호환 대안이 실제 운영 환경에서 필요한 워크로드를 처리할 수 있을 만큼 성숙해질 때까지만 시장을 다변화할 수 있습니다. 그 시점은 아직 멀었습니다.

중국의 DeepSeek은 2025년 초, 훨씬 적은 연산량으로도 비슷한 모델 품질을 달성하여 상당한 효율성 향상이 가능하다는 것을 입증했습니다. 하소 플래트너 연구소는 DeepSeek이 기존 방식보다 100분의 1의 에너지 소비로 동일한 학습 정확도를 달성했다고 인용했습니다. 이러한 효율성 논리가 현실화된다면, 순수 연산량에 대한 수요는 구조적으로 감소할 것이고, 이는 NVIDIA의 토큰 기반 볼륨 모델에 압력을 가할 것입니다. 황 CEO는 이러한 위협을 인식하고 있으며, 와트당 토큰 수로 측정되는 효율성을 새로운 CEO 차원의 의사 결정 기준으로 삼고 있습니다. 다시 말해, 메시지는 분명합니다. 더 많이 구매하되, NVIDIA에서 더욱 효율적인 장비를 구매하라는 것입니다.

규제: 반독점법은 너무 늦게 나온 것일까?

NVIDIA의 시장 지위가 반독점 조치를 정당화하는지에 대한 논쟁이 브뤼셀과 워싱턴에서 점점 더 거세지고 있습니다. 스탠다드 오일과의 비교는 단순한 수사가 아닙니다. 당시 록펠러는 1911년 5월 법원 판결로 회사가 34개의 후계 기업으로 분할되기 전까지 미국 석유 산업의 90%를 장악하고 있었습니다. EU 경쟁 당국은 디지털 시장법과 인공지능법을 통해 최소한 규제 프레임워크를 마련했지만, NVIDIA의 CUDA 생태계에 대한 직접적인 개입은 아직 보류 중입니다.

개념적인 문제는 잘 알려져 있습니다. 파이프라인이나 철도와 같은 물리적 네트워크와 달리 소프트웨어 생태계는 규제 개입을 통해 쉽게 개방할 수 없습니다. 상호 운용성 요구 사항, 즉 CUDA 대체 소프트웨어에 동일한 하드웨어 접근 권한을 부여해야 한다는 의무는 이론적으로는 가능하지만 실제로는 비용이 많이 들고 기술적으로 복잡합니다. 더욱이, 어떤 규제 조치든 새로운 모델 세대, 새로운 하드웨어 아키텍처, 그리고 새로운 벤더 종속 효과로 인해 날로 더욱 공고해지는 시장 구조를 바꿀 만큼 충분히 신속하게 시행되어야 합니다.

그때까지는 다음 사항이 적용됩니다. 데이터 센터에 투자하거나, 클라우드 AI 서비스를 사용하거나, CUDA 기반 프레임워크로 개발자를 교육하는 사람은 누구든 직간접적으로 NVIDIA의 독점적 이익에 비용을 지불하고 있는 것입니다. 이는 음모론이 아닙니다. 단일 업체가 외장 그래픽 카드 시장의 94%, AI 칩 웨이퍼 생산량의 77%, 그리고 AI 개발에 필요한 거의 모든 소프트웨어 라이브러리를 장악하고 있는 시장 구조가 바로 이러한 현실을 반영합니다.

소비가 그 자체로 목적이 될 때

젠슨 황의 공식, 즉 "컴퓨팅은 수익이고, 토큰은 이익이다"는 최근 몇 년간 나온 기업 전략 선언 중 가장 솔직한 것 중 하나입니다. 여기서 솔직하다는 것은 고객을 위해 만들어졌다는 의미가 아니라, 많은 기업들이 침묵하는 사실, 즉 비즈니스 모델이 컴퓨팅 과정의 결과로 창출되는 가치가 아니라 그 과정 자체에 기반한다는 것을 명확히 밝히고 있다는 의미입니다.

이는 가치 창출 논리의 근본적인 반전입니다. 다른 모든 산업에서는 가격이 결과물로 결정됩니다. 예를 들어 건설된 다리, 개발된 약, 판매된 자동차 등이 있습니다. 하지만 토큰 경제에서는 가격이 투입 요소로 결정됩니다. 사용된 컴퓨팅 시간, 흐르는 전력, 처리된 데이터 패킷 등이 그 예입니다. NVIDIA는 투자가 가치 있는지 여부를 평가하기도 전에 수익을 창출합니다.

이것은 자연의 법칙이 아닙니다. 비즈니스 모델일 뿐입니다. 그리고 모든 비즈니스 모델과 마찬가지로 한계와 약점이 있으며, 조금만 인내심을 가지면 대안도 찾을 수 있습니다. 문제는 기업, 규제 기관, 그리고 대중이 이러한 대안을 충분히 빨리 인식하고 장려할 수 있을지 여부입니다. 그렇지 않으면 이 의존성이 한때 미국 가정에 뿌리내렸던 석유 램프처럼 깊숙이 자리 잡게 될 것입니다. 록펠러의 스탠다드 오일이 해체되는 데는 1870년부터 1911년까지 걸렸습니다. 이번에는 그 과정이 훨씬 더 빠르게 진행되고 있습니다.

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