이 큰 AI 거품 주장은 틀렸어요
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텍사스 애빌린에 있는 스타게이트 데이터 센터 캠퍼스.Crusoe투자자들은 급격한 GPU 가치 하락에 대해 크게 걱정할 필요가 없습니다. 구형 GPU는 AI 데이터 센터에서 6년 이상 유용하고 수익성이 유지됩니다.클라우드 제공업체는 다양한 AI 워크로드에 구형 GPU를 사용하여 수명을 연장합니다. 최근 몇 주 동안 AI 거품에 대한 경고가 시장을 뒤흔들었습니다. 하지만 적어도 한 가지 큰 우려 사항은 잘못되었습니다. 지난 3월에 저는 CoreWeave를 포함한 일부 AI 회사의 감가상각 위험에 대해 말씀드렸습니다. 지난 8월 엔론(E
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텍사스 애빌린에 있는 스타게이트 데이터 센터 캠퍼스.Crusoe투자자들은 급격한 GPU 가치 하락에 대해 크게 걱정할 필요가 없습니다. 구형 GPU는 AI 데이터 센터에서 6년 이상 유용하고 수익성이 유지됩니다.클라우드 제공업체는 다양한 AI 워크로드에 구형 GPU를 사용하여 수명을 연장합니다. 최근 몇 주 동안 AI 거품에 대한 경고가 시장을 뒤흔들었습니다. 하지만 적어도 한 가지 큰 우려 사항은 잘못되었습니다. 지난 3월에 저는 CoreWeave를 포함한 일부 AI 회사의 감가상각 위험에 대해 말씀드렸습니다. 지난 8월 엔론(Enron)을 공매도한 짐 차노스(Jim Chanos)도 비슷한 우려를 공유했다
상세 분석
. 가장 큰 우려는 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 칩인 GPU에 집중됐다. 새로운 GPU가 출시되면 노후화와 마모로 인해 오래된 GPU의 가치가 떨어집니다. 클라우드 회사는 현실을 반영하는 기간 동안 감가상각을 통해 이러한 자산의 가치를 줄여야 합니다. 감가상각이 빨라질수록 수익에 미치는 타격도 커집니다. 투자자들은 GPU의 유효 수명이 1~2년에 불과한 반면, 클라우드 제공업체는 이러한 자산의 가치를 5~6년에 걸쳐 감가상각한다는 점을 걱정하기 시작했습니다.
정리
이와 같은 회계 불일치로 인해 AI 산업은 몇 년 안에 심각한 수익 타격을 입을 수 있습니다. 이러한 견해는 이제 월스트리트에서 거의 합의가 되었습니다. 이는 우리가 거대한 AI 거품 속에 있다는 주장을 뒷받침하는 주요 증거 중 하나입니다. 문제는 그것이 틀렸다는 것입니다. Nvidia가 18개월 이하의 주기로 새로운 GPU 아키텍처를 출시하더라도 GPU는 일부 투자자가 우려하는 것만큼 빨리 노후화되지는 않습니다. 번스타인(Bernstein)의 선도적인 칩 분석가인 Stacy Rasgon은 월요일 연구 보고서에서 “GPU는 약 6년 동안 수익성 있게 운영될 수 있습니다”라고 썼습니다
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