Nvidia, AI를 넘어 물리적 AI 시장 선도자로 도약할 전망
Nobody's Talking About It, But This Business Could Make Nvidia a $10 Trillion Company
물리적 AI 부품(로보틱스 등)으로의 확장은 현재 데이터 센터 사이클을 넘어선 새로운 수익 동력을 제공할 것으로 판단됩니다.
핵심 요약
Nvidia는 Jetson Thor와 같은 물리적 AI 부품을 통해 로봇 및 자율 주행차 시장을 선도하며 새로운 성장 기회를 모색하고 있습니다.
핵심요약
- Nvidia의 시가총액은 $386 billion에서 거의 $5 trillion으로 증가했습니다.
- Nvidia는 Jetson Thor 슈퍼컴퓨터를 통해 로봇 및 AI 추론 분야의 시장 선두주자입니다.
- 자율 주행차 산업에서 Uber, Toyota, Stellantis 등 주요 자동차 및 모빌리티 기업과 파트너십을 맺고 있습니다.
- Nvidia는 데이터센터 AI를 넘어 물리적 AI라는 새로운 영역에서 장기적인 성장 동력을 확보하고 있습니다.
도입
본 기사는 Nvidia가 데이터센터 AI 컴퓨팅을 넘어 물리적 AI(Physical AI) 시장으로 확장하며 어떻게 새로운 성장 동력을 확보하고 있는지 분석합니다. 투자자들은 Nvidia의 미래 가치가 단순히 AI 칩 수요에만 국한되지 않고, 로봇 공학 및 자율 주행차와 같은 하드웨어 기반의 물리적 AI 애플리케이션에서 얼마나 큰 기회를 창출할 수 있는지에 주목해야 합니다. 이는 Nvidia의 현재의 시장 지배력을 다음 단계의 기술 혁신으로 확장할 잠재력을 시사합니다.
본문 1: 데이터센터 AI에서 물리적 AI로의 확장
Nvidia의 현재 가치는 생성형 AI 붐에 의해 크게 향상되었으며, 이는 데이터센터 GPU 수요가 만든 성과입니다. Nvidia는 AI 컴퓨팅의 핵심인 GPU와 관련 부품을 통해 시장을 선도해 왔습니다. 그러나 회사는 이제 이러한 컴퓨팅 능력을 물리적 세계에 적용하는 '물리적 AI' 분야로 확장하고 있습니다. 예를 들어, Jetson Thor 슈퍼컴퓨터는 로봇 공학 시뮬레이션 및 AI 추론 분야에서 시장 선두주자로 인정받고 있습니다. 이는 Boston Dynamics, Amazon Robotics, Deere와 같은 로봇 및 농업 기계 회사뿐만 아니라 Meta, OpenAI, Medtronic과 같은 주요 기술 및 헬스케어 기업들에게 채택되고 있습니다. 이는 Nvidia의 기술이 데이터센터를 넘어 실제 물리적 시스템을 제어하고 인식하는 데 필수적인 기반이 됨을 의미합니다.
본문 2: 자율 주행차 및 자동차 산업에서의 기회
물리적 AI 분야에서 Nvidia가 확보한 또 다른 주요 기회는 자율 주행차(Autonomous Vehicles, AV) 산업입니다. 자율 주행차 산업은 현재 변곡점에 있으며, Waymo는 주당 500,000건의 유료 승차권을 처리하며 지난 1년 대비 두 배 이상 증가했습니다. Tesla의 로보택시와 더불어, Nvidia는 Uber, Toyota, Stellantis, Mercedes-Benz, BYD, Geely 등 주요 자동차 제조사 및 모빌리티 기업들과 협력 관계를 구축했습니다. 특히 Uber는 Nvidia와 Stellantis 같은 완성차 제조사 및 자동차 부품 제조업체와 협력하고 있어, Nvidia의 칩이 차량 내의 자율성과 연결성을 구현하는 데 핵심적인 역할을 하게 될 전망입니다. 이는 Nvidia가 AI 칩 공급자를 넘어 자동차 산업의 핵심 인프라 제공자로 자리매김할 수 있는 잠재력을 의미합니다.
본문 3: 장기적인 파급 효과와 위험 요소
자율 주행차 시장의 성장은 Nvidia에게 장기적인 파급 효과를 가져올 수 있습니다. 자동차 산업의 디지털화와 자율화는 센싱, 추론, 제어에 대한 고성능 AI 칩에 대한 수요를 폭발적으로 증가시킬 것입니다. Nvidia는 이러한 수요를 충족시키는 독점적인 위치를 점하고 있습니다. 그러나 이러한 성장의 잠재력에는 몇 가지 위험 요소도 존재합니다. 첫째, 경쟁 심화입니다. 엔비디아 외에도 다른 기술 기업과 반도체 제조사들이 자율 주행 및 로봇 공학 분야에 진입하고 있어 경쟁이 치열해질 수 있습니다. 둘째, 규제 위험입니다. 자율 주행차 기술은 각 국가별로 상이한 규제 환경에 직면해 있으며, 이는 시장 확장에 불확실성을 더할 수 있습니다. 셋째, 공급망 리스크입니다. 첨단 반도체 공급망의 불안정성은 전체 산업의 성장에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 Nvidia의 성장은 강력한 기술적 기반 위에 있지만, 외부 환경 변화와 경쟁 구도를 면밀히 관찰해야 할 것입니다.
결론
Nvidia는 데이터센터 AI라는 성공적인 기반 위에서 물리적 AI와 자율 주행차라는 새로운 거대한 시장을 개척하고 있습니다. Jetson Thor와 같은 물리적 AI 솔루션과 자동차 산업 파트너십은 Nvidia의 포트폴리오를 다각화하고 장기적인 성장 동력을 제공할 것입니다. 향후 Nvidia의 성과는 이러한 새로운 물리적 AI 애플리케이션에서의 시장 점유율 확대와 자동차 산업 내에서의 통합 정도에 달려있을 것으로 전망됩니다. 투자자들은 기술 혁신과 산업 간의 융합이 가져올 새로운 가치 창출 가능성에 주목해야 합니다.
Original Article
Nobody's Talking About It, But This Business Could Make Nvidia a $10 Trillion Company
Before ChatGPT launched, Nvidia ( NVDA +2.93% ) was worth $386 billion.
Today, largely because of the generative AI boom unleashed by ChatGPT, the company is worth more than ten times that, currently valued at nearly $5 trillion.
Now, there's another technological revolution unfolding that Nvidia is also leading, and it could be a significant long-term driver for the stock. I'm talking about the autonomous vehicle and robotics market, or, more broadly, what CEO Jensen Huang calls physical AI.
Nvidia is best known for its GPUs and the related components that power AI compute in the data center, but the company has also built a substantial advantage in physical AI components.
Its Jetson Thor supercomputer, for example, is widely considered the market leader for raw AI inference and robotics simulation. Nvidia sells Jetson Thor to a wide range of robotics companies, including Boston Dynamics, Amazon Robotics, Caterpillar , Deere , and others.
Those companies are using Jetson Thor for applications like computer vision to help operate robots and machines in Amazon's warehouses or agricultural fields for Deere.
Jetson Thor has also been adopted by tech companies like Meta and OpenAI, as well as healthcare companies like Medtronic.
While the robotics market is growing rapidly, the bigger prize here for Nvidia seems to be autonomous vehicles, an industry that could be approaching a tipping point. Alphabet's Waymo is now handling 500,000 weekly paid rides, more than doubling from a year ago, and it operates in 10 metro areas. Tesla's robotaxis are now available in seven cities, and other AV companies are expanding rapidly as well.
While Waymo and Tesla aren't direct AV partners of Nvidia, the chipmaker has signed up a number of key AV companies, including Uber , Toyota , Stellantis , Mercedes-Benz, and two Chinese EV makers, BYD and Geely.
Its most important automotive partnership is with Uber, as the ridesharing giant is working with Nvidia and OEMs like Stellantis to deliver at least 5,000 Level 4 autonomous vehicles for a robotaxi network. Nvidia's DRIVE AGX Hyperion AV platform will provide the brains for the AVs as it does for the other companies listed above.
Nvidia's automotive business is still small, reporting just $2.3 billion in revenue in fiscal 2026, which was up 39% from the year before. In fiscal 2027, which started earlier this year, Nvidia restructured its reporting segments to combine the three non-data-center segments (Gaming and AI PC; Professional Visualization; Automotive and Robotics) into one, Edge Computing.
As a result, investors won't get the same level of transparency on the automotive business, but Nvidia is providing updates on it.
Though it's small now, the physical AI business is likely to deliver returns over a longer time horizon, as Jensen Huang recently said it's now generating $10 billion in annual run rate revenue, and he sees it growing to $100 billion within the next decade.
Why it could make Nvidia a $10 trillion company
Nvidia is already valued at $5 trillion, and it trades at a forward P/E of just 22, less than the S&P 500 , even though analysts expect revenue to grow 82% this year.
That mismatch seems to owe to the historical cyclicality of the semiconductor sector and the risk of an AI bubble . Investors are hedging their bets that Nvidia's bumper profits will eventually decline, or at least that its growth will slow significantly.
The physical AI business provides an antidote to this. It's a totally separate vertical from data centers and generative AI, and should be less cyclical, as transportation is a constant need. Additionally, the company uses a recurring software-as-a-service model for part of its AV business, including the Drive AV stack.
That could give the physical AI business a significantly higher multiple than Nvidia's hardware business, as software typically trades at a higher valuation than hardware. If it reaches $100 billion in revenue, the physical AI business could earn a market value of $2 trillion or more, depending on its growth rate and profitability.
By making Nvidia more resilient to an AI downturn, the business should also help lift its valuation. Combine those benefits with the continued growth in the core data center segment, and it's not hard to see the company reaching $10 trillion in a few years .