젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 최근 AI의 급격한 확산 속에서 컴퓨팅 자원 확장과 전력 효율 개선이 핵심 과제라고 강조했다. 그는 기업의 매출과 경제 성장에 있어 데이터센터가 처리하는 '토큰'의 양이 필수적이라는 점을 지적했다.

모건스탠리의 기술·미디어·통신 콘퍼런스에서 황 CEO는 “컴퓨트는 매출과 같다”는 의견을 피력하며, AI 데이터센터를 토큰을 생산하는 ‘AI 공장’으로 설명했다. 여기서 '토큰'은 AI 모델이 처리하거나 생성하는 데이터의 기본 단위를 뜻하며, 이는 컴퓨트가 토큰을 생성하고, 토큰이 지능을 창출하며, 지능이 기업 매출 및 경제 생산으로 이어진다는 흐름을 갖는다.

그가 언급한 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 계획, 실행, 리뷰 과정을 자동화하는 시스템으로, 일반적인 생성형 AI 프롬프트보다 최대 100만 배 더 많은 토큰을 필요로 한다고 그는 설명했다. 황 CEO는 이러한 AI 인프라의 확장을 저해하는 요소로 전력 공급의 제한도 지적했다. 즉, AI 공장이 제공받는 전력이 제한되기 때문에 와트당 토큰 처리량이 데이터센터의 생산성과 기업 성장의 핵심 지표가 된다고 강조했다.

이와 관련해, 황 CEO는 7조9000억 달러(약 1경1597조원)라는 파격적인 투자액을 반도체 산업 규모로 제시하였으나, 이는 직접적인 전망으로 확인된 바는 없다. 맥킨지(McKinsey)의 보고서에 따르면, AI 관련 데이터센터의 용량이 2025년부터 2030년까지 205GW 증가하는 수요에 대응하기 위해 이 정도의 자본 지출이 필요할 것으로 분석됐다. 전체 데이터센터가 AI 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해서는 2030년까지 6조7000억 달러(약 9836조원)의 투자가 필요하다.

엔비디아는 실적 발표에서 2027회계연도의 1분기 매출이 816억1500만 달러(약 119조8000억원)로 전년 동기 대비 85% 증가했다고 밝혔다. 특히 데이터센터 매출은 752억 달러(약 110조4000억원)로 92%의 성장세를 기록해 엔비디아 전체 매출에서 차지하는 비중이 약 92%에 달했다. 예측에 따르면, 2분기 매출은 약 910억 달러(약 133조6000억원)로 예상된다.

또한 엔비디아는 최근 TSMC가 리소그래피, 트랜지스터 시뮬레이션 및 공정 운영 최적화에 CUDA-X 라이브러리와 AI 모델을 활용하고 있다고 발표했다. 황 CEO는 TSMC가 엔비디아의 AI와 가속 컴퓨팅 기술을 자사 반도체 제조 과정에 도입하고 있다는 점에서 AI가 반도체 수요를 증가시키고, 동시에 제조 공정에도 적용되고 있다고 설명했다. 이러한 변화는 데이터센터와 GPU 임대, 분산 컴퓨팅, AI 에이전트 관련 기술 주제가 서로 연결되어 있음을 보여준다. 최근 AI 데이터센터와 함께 급격히 부상하고 있는 이러한 분야는 향후 기술 및 경제 발전의 중요한 기초가 될 것으로 예상된다.