Global Insights
(2025년 10월 29일)
Physical AI 시장과 함께 개화할 Edge AI 시장을 노리는 엔비디아. AI 시대에 부진했던 퀄컴의 반등 시도
- 노키아와의 전략적 파트너십을 체결한 엔비디아. 엔비디아와 노키아가 AI 기반 통신 인프라 혁신을 목적으로 하는 전략적 파트너십을 발표. 엔비디아는 노키아에 10억 달러의 현금을 투자해서 노키아 신주 1억 6,639만주를 주당 6.01달러를 확보. 두 회사가 협력하는 분야는 구체적으로 AI-RAN (AI Radio Access Network). RAN은 기지국과 사용자의 단말기를 무선으로 연결하는 부분. 현재의 RAN은 단순히 음성이나 데이터를 전송하는 역할을 수행하지만, RAN에 AI 기능이 더해진 AI-RAN은 기지국 자체가 AI 컴퓨터 역할을 하면서 네트워크의 엣지 (edge)에서 실시간으로 AI 추론을 수행
- Physical AI 시대를 준비하는 엔비디아. 두 회사는 엔비디아의 AI 기술과 노키아의 통신 기술을 결합해서 Physical AI 시대를 준비하려 하는 것. Physical AI 시대에는 AI 기능이 필요한 엣지 기기 (edge devices)가 많아지는데, AI 연산 과정에서 지연을 최소화하고 때로는 오프라인에서도 실행할 수 있도록 설계되어야 함. 예를 들어, 주행 중에 장애물을 발견한 자율주행차가 어떻게 대응할 지를 판단해야 하는데, 이 판단을 AI 데이터센터에 맡기면 AI 데이터센터로 데이터를 보내고 AI 데이터센터에서 수행한 연산의 결과를 다시 가지고 오는 시간에 장애물에 적절히 반응하지 못하면서 사고가 발생할 수 있음. 그래서 자율주행차는 스스로 연산을 수행해야 하는데, 이렇게 엣지 기기에서 AI 연산을 하는 걸 On-device AI라고 함. 그러나 엣지 기기에서 수행하기에 버거운 연산은 AI 데이터센터로 맡겨야 하는데, 인터넷망 (broadband)과 엣지 기기를 무선으로 연결하는 AI-RAN이 AI 연산을 하고 엣지 기기에 결과를 넘겨주면 시간을 단축시킬 수 있음. 이런 역할을 수행하는 걸 Edge AI라고 하는데, 엣지 기기가 AI 데이터센터에 연산을 요청하면 AI-RAN은 데이터를 전처리해서 AI 데이터센터에 맡길 연산량을 줄이는 최적화 역할을 하기도 함. Physical AI 시장 초기에는 물리 세계를 학습한 대형행동모델 (LBM, Large Behavior Model)을 훈련시키는 수요, 그리고 물리 세계를 재현하는 그래픽 랜더링, 이렇게 재현한 다양한 물리 세계를 활용한 시뮬레이션 등에 고도의 연산을 수행해야 하므로, AI 데이터센터 수요가 증가할 전망. 그러나 Physical AI 시장이 확장되면서 엣지 기기가 많아지면, On-device AI와 함께 Edge AI 시장이 급속도로 성장할 전망. 엔비디아는 통신 기술을 갖추고 있는 노키아와 협력해서, Physical AI 시대를 준비하는 것
- AI 시대의 변화에 발맞춰 반등을 노리는 퀄컴. 퀄컴은 엔비디아의 GPU에 맞서기 위해 AI200과 AI250을 발표. 학습과 추론 모두를 겨냥한 범용 병렬 컴퓨팅 구조의 엔비디아의 GPU와는 달리, Near-Memory Computing이라는 혁신적인 메모리 아키텍처를 도입해서 AI 추론에 필요한 유효 메모리 대역폭을 크게 늘리고 전력 소비도 덜하게 함 (AI250에 해당). 이렇게 와트당 성능이 뛰어나다는 강점을 활용해서, 데이터센터의 생애 동안 소요되는 총 비용 (TCO, Total Cost of Ownership, 총소유비용)이 낮다는 매력으로 추론 시장에서 영향력을 넓히겠다는 전략. 엔비디아가 꽉 잡고 있는 Cloud AI 시장에서 시장 점유율을 크게 늘리기는 어렵다는 전망이 우세. AI-RAN 시장에서도 엔비디아-노키아의 협력은 위협적. 퀄컴은 2030년에 2,000억 달러 규모로 성장할 전망인 AI-RAN 시장을 선점하기 위해, 2025 MWC에서 세계 최초 5G Advanced FWA (Fixed Wireless Access) 플랫폼을 공개한 바 있음. 하지만 AI-RAN으로 RAN 전반의 시스템 전환을 노리는 엔비디아-노키아와는 달리, 퀄컴이 집중하는 FWA는 RAN의 일부. 이런 관점에서 보면, 엔비디아의 성장세는 유지될 것. 하지만 AI 시대에 큰 주목을 받지 못했던 퀄컴은 자사의 통신 기술과 저전력 기술 등을 활용해서 Edge AI와 On-device AI에서는 성과를 보일 가능성이 높으므로, 반등 (turnaround) 기대로 주목받을 전망 (10/22, 김일혁·안소은·박유안)
- 크로스에셋/해외주식 Strategist 김일혁, CFA, FRM -
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(KB증권) 'Physical AI 시대를 준비하는 엔비디아-노키아와 반등을 노리는 퀄컴'
2025년 10월 29일 | Global Insights | 김일혁 (크로스에셋/해외주식 Strategist, CFA, FRM)
본 KB증권 리포트는 'Physical AI' 시대의 도래에 맞춰 'Edge AI' 시장을 선점하려는 엔비디아의 전략과, AI 시대에 상대적으로 부진했던 퀄컴의 반등 시도를 중점적으로 분석합니다.
핵심 요약:
1. 엔비디아의 전략적 행보: 노키아와의 파트너십
엔비디아는 노키아에 10억 달러를 투자하는 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이는 AI 기반 통신 인프라 혁신, 특히 'AI-RAN' (AI 무선 접속망) 분야에서의 협력을 목표로 합니다. 기존 RAN이 단순 데이터 전송 역할만 했다면, AI-RAN은 기지국 자체가 AI 컴퓨터로 작동하여 네트워크 엣지(Edge) 단에서 실시간 AI 추론(Edge AI)을 수행합니다.
2. 배경: 'Physical AI' 시대와 Edge AI의 필요성
'Physical AI' 시대(예: 자율주행차, 로보틱스)에는 엣지 기기에서 즉각적인 AI 연산이 필수적입니다. 데이터센터로 데이터를 보내고 결과를 받는 지연 시간(latency)은 치명적인 사고로 이어질 수 있기 때문입니다.
• 이에 따라 기기 자체에서 AI를 수행하는 'On-device AI'가 필요합니다.
• 기기가 수행하기 버거운 연산은 데이터센터 대신 가까운 AI-RAN이 처리하는 'Edge AI'가 대안이 됩니다. 엔비디아는 Physical AI 시장 초기에는 대형행동모델(LBM) 훈련 등을 위한 데이터센터 수요가 크겠지만, 시장이 성숙하며 엣지 기기가 폭발적으로 증가하면 On-device AI 및 Edge AI 시장이 급성장할 것으로 보고, 노키아의 통신 기술과 결합하여 이 시장을 준비하는 것입니다.
3. 퀄컴의 반등 전략: 추론 시장 공략
퀄컴은 엔비디아의 GPU에 맞서 AI200, AI250 칩을 발표하며 반등을 노립니다. 퀄컴의 전략은 엔비디아가 주도하는 '학습' 시장이 아닌 '추론' 시장에 특화하는 것입니다.
• 'Near-Memory Computing' 아키텍처를 도입하여 AI 추론에 필요한 메모리 대역폭을 늘리고 전력 소비를 줄였습니다.
• 이를 통해 '와트당 성능'을 높여 데이터센터의 총소유비용(TCO)을 낮추는 것을 경쟁력으로 내세웁니다.
4. 시장 전망 및 결론
리포트는 퀄컴이 엔비디아가 장악한 클라우드 AI 시장 점유율을 크게 늘리기는 어려울 것으로 전망합니다. 또한 2030년 2,000억 달러 규모로 예상되는 AI-RAN 시장에서도, 퀄컴의 접근(FWA 플랫폼)은 RAN 시스템 전반을 목표로 하는 엔비디아-노키아 연합에 비해 제한적이라고 평가합니다.
• 엔비디아: 기존 성장세를 유지할 것으로 전망됩니다.
• 퀄컴: AI 시대에 큰 주목을 받지 못했지만, 자사의 강점인 통신 기술과 저전력 기술을 활용해 'Edge AI'와 'On-device AI' 분야에서는 성과를 보일 가능성이 높습니다. 이에 따라 '반등(turnaround)' 기대로 주목받을 전망입니다.