유로화는 월요일 유럽 거래에서 주요 통화에 대해 상승세를 보이며, 미국 달러화에 비해 2주 만에 최저치를 회복하려 하고 있다. 이는 낮은 수준에서의 매수세와 주요 미국 인플레이션 데이터를 앞두고 달러화가 최근 상승세를 멈춘 데 따른 것이다.

12월에 유럽 중앙 은행이 금리를 인하할 가능성에 대한 불확실성이 여전히 존재하는 가운데, 투자자들은 오늘 ECB 총재 크리스틴 라가르드의 연설을 주목하고 있습니다. 이 연설에서 유로존의 통화 정책 방향에 대한 새로운 단서가 제공될 것으로 예상됩니다.

가격 개요

• EUR/USD는 세션 최저치인 1.1502달러를 기록한 후, 개장 수준인 1.1511달러에서 0.15% 상승해 1.1528달러에 도달했습니다.

• 유로화는 금요일 거래에서 달러화 대비 0.15% 하락하여 6일 연속 하락세를 기록했고, 유럽 전역의 약한 산업 및 서비스 데이터에 힘입어 2주 만에 최저치인 1.1491달러를 기록했습니다.

• 이번 주 유로화는 0.95% 하락했는데, 이는 7월 말 이후 가장 큰 주간 하락폭입니다. 투자자들은 현재 환경에서 가장 매력적인 자산인 미국 달러를 매수하는 데 집중했습니다.

미국 달러

달러 지수는 월요일에 0.1% 하락하여 6개월 만에 최고치인 100.40에서 하락했는데, 이는 미국 달러의 상승세가 멈췄음을 반영합니다.

투자자들은 이익 실현 외에도 주요 미국 인플레이션 데이터를 앞두고 새로운 롱 포지션을 구축하는 데 소극적이다. 이 데이터는 연방준비제도가 12월에 금리를 유지할지에 대한 더 명확한 증거를 제공할 것으로 예상되기 때문이다.

유럽 요금

• 현재 시장 가격은 12월에 ECB가 금리를 25베이시스포인트 인하할 가능성을 약 25%로 반영하고 있습니다.

• 투자자들은 이러한 기대치를 재평가하기 위해 유로존의 인플레이션, 실업률, 임금에 대한 추가 데이터를 기다리고 있습니다.

• ECB 총재 크리스틴 라가르드는 오늘 늦게 주요 연설을 할 예정이며, 최근 인플레이션 동향과 유럽 금리 전망에 대해 다룰 것으로 예상됩니다.

유로화 전망

• Economies.com에 따르면, 라가르드의 발언이 덜 강경하게 들린다면 12월 ECB 금리 인하에 대한 기대감이 커져 유로화가 여러 통화에 비해 하락 압력이 더 커질 것입니다.

일본 엔화는 월요일 아시아 시장에서 주요 통화 및 비주류 통화 바스켓 대비 약세를 보였습니다. 전날 미국 달러화 대비 잠시 주춤했던 엔화는 다시 하락세로 돌아서며 10개월 만에 최저치를 향해 움직이고 있습니다. 다카이치 사나에 총리의 경기 부양 정책에 대한 우려가 지속되는 가운데 엔화는 여전히 상당한 압박을 받고 있습니다.

동시에 분석가들은 엔화가 달러당 160엔에 도달하기 전에 엔화를 지지하기 위한 직접적인 개입 가능성은 낮다고 보고 있습니다. 투자자들은 또한 일본은행의 정책 정상화 및 잠재적 금리 인상 방향에 대한 추가적인 단서를 기다리고 있습니다.

가격 개요

• USD/JPY는 세션 최저가인 156.37¥에 도달한 후, 개장 수준인 156.37¥에서 약 0.3% 상승한 156.80¥에 도달했습니다.

• 엔화는 금요일 거래를 달러화 대비 0.7% 상승으로 마감했습니다. 이는 6일 만에 처음으로 상승한 수치이며, 전날 10개월 만에 최저치인 157.89를 기록한 후 할인 매수에 힘입은 것입니다.

• 통화는 지난주 1.2% 하락하여, 다카이치의 경기 부양책에 따른 압박으로 2주 연속 하락세를 보였습니다.

다카이치의 경기 부양 정책

다카이치 사나에가 이끄는 일본 내각은 지난주 말 21조 엔(1,350억 달러) 규모의 경기 부양책을 승인했습니다. 이는 아베 정권의 첫 주요 정책입니다. 이 프로그램은 일본의 부진한 경제 활동을 지원하기 위한 아베 총리의 확장적 재정 정책을 반영하고 있습니다.

이 대책에는 일반회계 지출 17조 7천억 엔이 포함되어 있으며, 이는 작년 13조 9천억 엔을 훨씬 뛰어넘는 규모로, 코로나19 팬데믹 이후 최대 규모의 경기 부양책입니다. 또한 2조 7천억 엔 규모의 감세 조치도 포함되어 있습니다. 정부는 연말 전에 의회의 승인을 받기 위해 11월 28일 추가경정예산안을 승인할 계획입니다.

뷰 및 분석

• OCBC의 외환 전략가인 크리스토퍼 웡은 USD/JPY가 160에 도달하기 전까지는 개입이 배제되지 않는다고 말하며, 유동성 상황이 좋지 않은 상황에서는 급격한 움직임이 있을 수 있다고 덧붙였다.

• StoneX의 수석 전략가인 마이클 부트로스는 일본은행과 "기업에 매우 친화적이며 시장이 매우 편안한 상태를 유지하기를 원하는" 새 총리 사이에 지속적인 줄다리기가 있다고 지적했습니다.

• 부트로스는 "금리가 조만간 인상될 것 같지는 않습니다. 오히려 이러한 움직임이 지속됨에 따라 개입에 대한 논의와 추가 경고가 있을 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.

일본 금리

• 현재 시장에서는 12월에 BOJ가 25베이시스포인트의 금리를 인상할 가능성을 약 35%로 평가하고 있습니다.

• 이러한 가능성을 재평가하기 위해 투자자들은 일본의 인플레이션, 실업률, 임금 성장에 대한 향후 데이터를 살펴보고 있습니다.

금요일에 암호화폐는 전반적으로 하락세를 보이며 최근 최고치보다 훨씬 낮은 수준으로 떨어졌고, 비트코인은 82,000달러 이하로 떨어졌습니다.

이러한 하락세는 연준 정책에 대한 상반된 전망 속에서 나타났습니다. 최근 미국 고용 보고서 발표로 12월 금리 인하 기대감이 다소 약화되었지만, 연준 고위 관계자의 발언 이후 오늘 금리 인하 기대감이 다시 높아졌습니다.

뉴욕 연방준비은행 총재인 존 윌리엄스는 금요일에 중앙은행이 금리를 인하할 수 있는 여지가 더 커질 것으로 예상한다고 말했습니다.

영향력 있는 정책 입안자는 칠레에서의 연설에서 노동 시장이 직면한 위험이 인플레이션과 관련된 위험보다 더 크다고 생각한다고 설명했습니다. 이는 FOMC의 비둘기파 위원들의 견해를 반영한 것입니다.

윌리엄스는 이렇게 덧붙였습니다. "저는 통화 정책이 여전히 다소 긴축적이라고 생각하지만, 최근 조치 이전보다는 완화된 수준이라고 생각합니다. 따라서 정책을 중립에 더 가깝게 가져가고 두 목표 사이의 균형을 유지하기 위해 연방기금금리 목표 범위를 단기적으로 추가로 조정할 여지가 있다고 생각합니다."

CME FedWatch 도구에 따르면, 12월 회의에서 25베이시스포인트의 금리 인하 가능성이 75%로 치솟았는데, 이는 전날 39%, 일주일 전 44.4%에서 상승한 수치입니다.

오늘 발표된 정부 자료에 따르면 미국 제조업 PMI는 11월 52.5에서 51.9로 하락해 예상치인 52에 근접했습니다.

한편, 서비스 PMI는 이번 달 54.8에서 55로 상승해, 54.6으로 떨어질 것이라는 예측을 뒤집었습니다.

미시간 대학의 소비자 신뢰도 조사도 개선되어 50.3에서 51로 상승했고, 예상치인 50.6을 뛰어넘었습니다.

이더리움

거래 측면에서 이더리움은 GMT 21시 11분에 3.7% 하락한 2,739.9달러를 기록했고, 이번 주 손실은 13.2%에 달했습니다.

엔비디아는 수요일, 인공지능(AI) 워크로드 처리에 탁월한 그래픽 처리 장치(GPU) 덕분에 급증한 수익을 기록하며 모든 기대를 뛰어넘었습니다. 하지만 다른 종류의 AI 칩도 점차 탄력을 받기 시작했습니다.

구글의 TPU부터 아마존의 Trainium, 브로드컴과의 OpenAI 협력 계획에 이르기까지 모든 주요 클라우드 제공업체는 현재 자체 주문형 반도체(ASIC)를 설계하고 있습니다. 이러한 칩은 더 작고, 저렴하며, 사용하기 쉬우며, 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. 퓨처럼 그룹의 다니엘 뉴먼은 CNBC와의 인터뷰에서 ASIC 칩이 "향후 몇 년 동안 GPU 시장보다 더 빠르게 성장할 것"이라고 예상했습니다.

GPU와 ASIC 외에도 신호 처리, 네트워킹, AI 등의 용도로 제조 후 재구성이 가능한 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)가 있습니다. 또한, 클라우드가 아닌 기기에서 직접 실행되도록 설계된 차세대 AI 칩이 있는데, 퀄컴과 애플과 같은 기업들이 이 분야를 주도하고 있습니다.

CNBC에서는 주요 기술 기업의 전문가와 내부 관계자들과 인터뷰를 통해 이러한 복잡한 상황과 다양한 종류의 AI 칩에 대해 분석했습니다.

일반 컴퓨팅을 위한 GPU

GPU는 한때 주로 비디오 게임에 사용되었지만, 현대 AI의 엔진으로 자리 잡으면서 엔비디아는 세계에서 가장 가치 있는 상장 기업으로 거듭났습니다. 엔비디아는 작년에 현세대 "블랙웰" GPU를 약 600만 대 판매했습니다.

게임에서 AI로의 전환은 2012년, 연구자들이 엔비디아 GPU를 사용하여 신경망 알렉스넷(AlexNet)을 학습시키면서 시작되었습니다. 많은 사람들이 이를 현대 AI 혁명의 불씨로 보고 있습니다. 알렉스넷은 유명 이미지 인식 대회에서 경쟁하며 CPU 대신 GPU를 사용하여 놀라운 정확도와 강력한 경쟁 우위를 제공했습니다.

GPU가 실제와 같은 그래픽을 렌더링할 수 있게 하는 동일한 병렬 처리 능력은 명시적 프로그래밍이 아닌 데이터로부터 학습하는 딥 러닝 모델을 훈련하는 데에도 이상적입니다.

오늘날 GPU는 클라우드 기반 AI 워크로드를 실행하기 위해 CPU와 함께 데이터 센터 시스템에 판매됩니다. CPU는 순차적 작업을 위한 소수의 강력한 코어를 가지고 있는 반면, GPU는 행렬 곱셈과 같은 병렬 연산에 특화된 수천 개의 작은 코어를 가지고 있습니다.

GPU는 엄청난 양의 연산을 동시에 실행할 수 있기 때문에 학습과 추론 모두에 이상적입니다. 학습은 AI 모델이 방대한 데이터 세트에서 패턴을 찾도록 가르치고, 추론은 이러한 모델을 활용하여 새로운 정보에 대한 결정을 내립니다.

GPU는 여전히 엔비디아와 가장 가까운 경쟁사인 AMD의 주요 엔진입니다. 소프트웨어는 두 회사의 주요 차별화 요소입니다. 엔비디아는 CUDA 생태계에 의존하는 반면, AMD는 대부분 오픈소스 스택을 제공합니다.

두 회사 모두 Amazon, Microsoft, Google, Oracle, CoreWeave 등의 공급업체에 클라우드 GPU를 판매하고, 이들은 컴퓨팅 성능을 AI 개발자에게 임대합니다.

예를 들어, 앤트로픽이 엔비디아와 마이크로소프트와 체결한 300억 달러 규모의 계약에는 엔비디아 하드웨어를 기반으로 구축된 1기가와트 규모의 컴퓨팅 용량이 포함됩니다. AMD는 최근 OpenAI와 오라클로부터도 주요 계약을 확보했습니다.

엔비디아는 정부와 AI 기업에 직접 판매하기도 하는데, 여기에는 OpenAI에 최소 400만 개의 GPU가 판매되고, 한국, 사우디아라비아, 영국 등 외국 정부에도 판매됩니다.

이 회사는 CNBC에 72개의 Blackwell GPU가 들어 있는 서버 캐비닛당 약 300만 달러를 청구하고 있으며, 매주 약 1,000개의 캐비닛을 배송하고 있다고 밝혔습니다.

엔비디아의 AI 인프라 담당 시니어 디렉터인 디온 해리스는 수요가 이 정도까지 증가할 것이라고는 상상도 못했다고 말했습니다. "몇 년 전 8개의 GPU 시스템에 대해 기업들과 이야기를 나누었을 때, 그들은 과도하다고 생각했습니다."

전문화된 클라우드 AI를 위한 ASIC

GPU 기반 학습은 대규모 언어 모델의 초기 물결을 주도했지만, 모델이 발전함에 따라 추론의 중요성이 점점 더 커졌습니다. 추론은 특정 수학 연산을 위해 특별히 제작된 유연성이 떨어지고 비용이 저렴한 칩에서도 실행될 수 있으며, 바로 이 부분에서 ASIC이 등장합니다.

GPU가 여러 가지 병렬 작업을 실행할 수 있는 "스위스 군용 칼"이라면 ASIC은 단일 용도의 도구입니다. 매우 빠르고 효율적이지만 일단 제조되면 한 가지 유형의 작업에만 국한됩니다.

"이 칩들은 실리콘에 식각된 후에는 바꿀 수 없습니다."라고 *칩 워*의 저자 크리스 밀러는 말했습니다. "효율성과 유연성 사이에는 상충 관계가 있습니다."

엔비디아의 GPU는 수많은 AI 요구를 충족할 만큼 다재다능하지만, 가격이 비싸고(개당 최대 4만 달러) 구하기도 어렵습니다. 스타트업들이 엔비디아 GPU에 의존하는 이유 중 하나는 맞춤형 ASIC 설계에 수천만 달러의 비용이 들 수 있기 때문입니다.

하지만 클라우드 거대 기업들은 ASIC에 많은 투자를 하고 있는데, 이는 대규모로 적용 시 큰 비용 절감 효과를 약속하기 때문입니다.

뉴먼은 "이러한 기업들은 자신들이 구축하는 워크로드에 대한 통제력을 강화하고 싶어합니다."라고 말했습니다. "하지만 그들은 엔비디아와 AMD와도 계속 협력할 것입니다. 컴퓨팅 수요가 엄청나기 때문입니다."

구글은 최초로 맞춤형 AI ASIC을 개발하여 2015년 텐서 프로세싱 유닛(TPU)을 출시했습니다. 작업은 2006년에 시작되었지만, 구글이 AI로 인해 데이터 센터 설치 공간이 두 배로 늘어날 수 있다는 사실을 깨달은 2013년에 시급한 과제가 되었습니다. 2017년, TPU는 대부분의 최신 AI를 뒷받침하는 트랜스포머 아키텍처를 구현하는 데 기여했습니다.

구글은 11월에 7세대 TPU를 공개했습니다. Anthropic은 100만 개의 TPU를 사용하여 클로드 모델을 학습시킬 예정입니다. 일각에서는 TPU가 엔비디아 GPU와 경쟁하거나 더 나은 성능을 보인다고 주장합니다.

밀러는 "많은 사람들이 구글이 결국 TPU를 더 광범위하게 출시할 것으로 예상합니다."라고 말했습니다.

AWS는 2015년 Annapurna Labs를 인수한 후 자체 칩을 출시했습니다. 2018년에는 Inferentia를, 2022년에는 Trainium을 출시했으며, Trainium3도 곧 출시될 예정입니다.

Amazon은 Trainium이 다른 경쟁 제품보다 가격 대비 성능이 30~40% 더 우수하다고 말합니다. Anthropic은 현재 50만 개의 Trainium2 칩을 사용하여 모델을 학습시키고 있습니다.

맞춤형 ASIC을 개발하기 위해 클라우드 공급업체들은 브로드컴이나 마벨과 같은 기업에 의존합니다. 이들은 핵심 IP 및 네트워킹 전문 지식을 제공합니다. 밀러는 "이것이 브로드컴이 AI 붐의 최대 수혜자 중 하나가 된 이유입니다."라고 말했습니다.

Broadcom은 Google의 TPU와 Meta의 2023 가속기를 설계하는 데 도움을 주었으며, 2026년부터 OpenAI를 위한 맞춤형 칩을 개발하고 있습니다.

마이크로소프트는 마이아 100을 개발했고, 퀄컴은 A1200을 보유하고 있습니다. 인텔은 가우디 제품군을 제공하고, 테슬라는 AI5 칩을 개발하고 있습니다. 세레브라스(Cerebras)와 그록(Groq) 같은 스타트업들은 혁신적인 아키텍처를 개발하고 있습니다.

중국에서는 화웨이, 바이트댄스, 알리바바가 미국 수출 제한에도 불구하고 자체 ASIC을 설계하고 있습니다.

NPU 및 FPGA를 사용한 장치 수준 AI

세 번째 유형의 AI 칩은 클라우드가 아닌 기기에서 직접 모델을 실행하도록 설계되었습니다. 이러한 칩은 일반적으로 시스템온칩(SoC) 설계에 통합되어 있으며, 엣지 AI 프로세서라고 합니다. 이 칩은 AI 기능을 로컬에서 효율적으로 실행하여 배터리 수명과 개인정보 보호를 보호합니다.

전 백악관 AI 및 기술 고문 사이프 칸은 "매우 낮은 지연 시간으로 휴대폰에서 직접 AI 작업을 실행할 수 있게 될 것입니다."라고 말했습니다. "데이터 센터로 데이터를 전송할 필요도 없습니다."

신경 처리 장치(NPU)는 Qualcomm, Intel, AMD 등이 개발한 이 범주의 주요 부분입니다.

Apple은 NPU라는 용어를 사용하지 않지만 M 시리즈 Mac 칩과 A 시리즈 모바일 칩에 "신경 엔진"을 내장했습니다.

애플 플랫폼 아키텍처 담당 부사장인 팀 밀렛은 "이러한 접근 방식은 매우 효과적임이 입증되었습니다."라고 말했습니다. "빠르고 사용자 경험에 대한 제어력을 강화할 수 있습니다."

안드로이드 폰의 스냅드래곤 칩, 삼성의 맞춤형 NPU, NXP와 Nvidia의 엣지 AI 프로세서는 자동차, 로봇, 카메라, 스마트 홈 기기의 AI를 구동합니다.

밀러는 "현재 지출의 대부분은 여전히 데이터 센터에 집중되어 있습니다."라고 말하며, "하지만 AI가 휴대폰, 자동차, 웨어러블 등 모든 기기로 확산됨에 따라 이러한 상황은 바뀔 것입니다."라고 덧붙였습니다.

FPGA는 제조 후 재프로그래밍이 가능하기 때문에 더 많은 유연성을 제공하지만 ASIC이나 NPU보다 전력 효율성은 낮습니다.

AMD는 2022년에 490억 달러에 Xilinx를 인수한 후 최대 FPGA 제조업체가 되었습니다. Intel은 2015년에 167억 달러에 Altera를 인수한 후 2위를 차지했습니다.

결론: 엔비디아는 여전히 훨씬 앞서 있습니다.

이 모든 AI 칩 회사는 대만의 TSMC라는 한 제조업체에 의존합니다.

TSMC는 애리조나에 대규모 제조 시설을 건설 중이며, 애플은 생산 시설 일부를 이곳으로 이전할 예정입니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 지난 10월 블랙웰 GPU도 그곳에서 "본격 생산"에 들어갔다고 밝혔습니다.

시장이 점점 더 경쟁이 치열해지고 있음에도 불구하고, 엔비디아를 앞지르는 것은 여전히 매우 어렵습니다.

뉴먼은 "엔비디아가 이 자리에 오른 것은 스스로의 노력 덕분입니다."라고 말했습니다. "엔비디아는 수년간 개발자 생태계를 구축해 왔고, 결국 승리했습니다."