AI 반도체 시장의 재편 : 엔비디아의 질주, 앤트로픽의 AGI 로드맵, 마벨과 아스테라랩스의 고민

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[게시일] 2025.10.22. 오후 5:27
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[제목] AI 반도체 시장의 재편 : 엔비디아의 질주, 앤트로픽의 AGI 로드맵, 마벨과 아스테라랩스의 고민
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안녕하세요 사피엔스입니다.
AI 반도체 시장이 다시 요동치는 중입니다. 최근 공급망에서 감지되는 변화들을 공급망 체크 자료로 정리했습니다. 엔비디아, 브로드컴, 마벨, 아스테라랩스에 대한 내용이 많습니다.
앤트로픽이 AGI를 위한 로드맵을 설정하고 있습니다. AWS의 Trainium 3에 대한 디테일이 최근 어떻게 바뀌었는지, AWS와 GCP 사이에 앤트로픽은 어느 길로 가고 있는지를 정리했습니다.
본격적인 3Q25 실적발표 주간을 앞두고, 이전 엔비디아 펀더멘탈 체크 자료에 이어서 AI HW 공급망 체크 자료로 돌아왔습니다.

지난 이틀 사이에 나온 흥미로운 포인트가 많습니다.
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목차
엔비디아, Upgrade to Buy : HSBC가 목표주가 $320를 주장한 근거들
AI 공급망 체크 #1 : 엔비디아 CoWoS 상향, 앤트로픽의 컴퓨팅 계약
아스테라랩스, OCP 이후 : CY26 Scorpio X 추정치, Trainium 3 지연의 비밀

AI 공급망 체크 #2 : 바클레이스의 마벨 투자의견 하향, Trainium 3 불확실성
엔비디아, Upgrade to Buy
HSBC가 목표주가 $320를 주장한 근거들
엔비디아 : HSBC, Upgrade to Buy
이번주 주간전략보고에서 요점은 정리를 먼저 해드렸는데, 10월 15일 HSBC 애널리스트가 투자의견을 상향하고 PT도 Street High로 설정했습니다. 리포트의 핵심은 두 가지입니다.
첫 번째, 엔비디아 CY26 데이터센터 매출이 시장이 예상하는 $258B(EPS $6.48)보다 훨씬 더 높은 $351B(EPS $8.75)로 나올 수 있다는 내용입니다.

이정도면 저희 추정치인 $320~330B보다 높습니다. 일일체크 테이블에서 전해드리고 있는 NVDA CY26 EPS 추정치는 2025년 8월 18일에 수요 곡선이 바뀌는 것을 느끼고 합리적인 추정치로 상향한 이후로 아직 더 바꾸고 있진 않습니다.
그리고 두 번째는 미중 무역 합의 가능성이 높아지는 중인데 합의가 된다는 건, 반도체-희토류 딜의 통과를 말하고 엔비디아 입장에서는 중국 GPU 수출(H20, B40)이 허가된다는 의미이므로 긍정적이란 내용입니다.
*위 세 가지 차트는 (1) 2023년에 CY24(FY25)의 엔비디아의 CoWoS 추정치를 상향해왔던 것, (2) 작년에 CY25(FY26) 추정치를 상향해왔던 것, (3) 올해 CY26(FY27) 추정치를 상향해온 트렌드를 보여줍니다.

*많이 말씀드린 것처럼 TSMC CoWoS는 6개월이면 준비되기 때문에, 공급을 보고 추정하면 약간 늦습니다. 기술과 경쟁역량에 대한 분석을 바탕으로 향후 6~12개월에 대한 수요 예측이 더 중요하다는 생각입니다. 6~12개월 뒤의 수요가 먼저 오르고 엔비디아가 원하는 물량을 Revision할 경우 리드타임에 맞춰서 공급이 따라서 움직이기 때문입니다.
Blackwell, Rubin 수요가 엄청나다: CoWoS 할당량 ▲
HSBC 애널리스트의 포인트 두 가지 중 첫 번째는 실제로 좋아진 것을 확인했다는 것이고, 두 번째는 좋아질 것에 대한 기대입니다.

그럼 이 리포트의 핵심은 첫 번째에서 무엇을 확인한 것인가가 중요한데, 엔비디아가 TSMC에게 CY26 TSMC CoWoS 할당량을 훨씬 더 상향시켜달라고 요청했다는 게 핵심입니다. HSBC가 내부적으로 엔비디아의 CoWoS 웨이퍼 할당을 480k → 700k(Bull Case 800k)로 상향조정한 내용입니다. 다만, 저희 생각에는 ⓐ700k 추정은 합리적인데, ⓑ이전 480k가 너무 낮았던 상태입니다. 이미 25년 9월 말 기준, 애널 컨센 추정치들은 580k(JP Morgan)~595k(Morgan Stanley)정도였기 때문입니다.

수요 강세의 배경은: 엔비디아 GB200·GB300 NVL72 랙 제품에 대한 수요가 워낙 높고, 기업들의 AI Labs 사용이 늘면서 CSP들이 요청받는 추론 워크로드 볼륨이 상당히 높아서 그렇습니다. Enterprise AI 채택이 이전처럼 기업들이 자체 LLM을 만드는 것이 아닌 좋은 AI 앱 사용을 늘리는 쪽으로 발전하고 있어서, 이 분야 수요는 앤로픽의 ARR 성장세에서 확인하실 수 있습니다.
Anthropic ARR
2025년 1월 : $1.0B
2025년 3월 : $1.4B

2025년 5월 : $3B
2025년 7월 : $4B
2025년 8월 : $5B
2025년 10월 : $7B <현재>
2025년 12월e : $9B
2026년 말e : $20~$26B
*엔비디아 GB200·GB300 NVL72 랙 제품에 대한 수요가 차별적으로 높은 이유는 종합적으로 퍼포먼스 대비 TCO가 GB200 NVL72가 압도적으로 좋기 때문입니다. 위의 차트는 100MW 규모 AI 팩토리를 서로 다른 벤더의 서버 랙으로 구성했을 때의 수익성을 보여줍니다. 여기서 수익성이란 백만 토큰당 가격 기준으로 계산된 것입니다.

같은 비용으로 얼마나 많은 토큰을 처리할 수 있느냐가 곧 퍼포먼스이며 이를 기반으로 TCO(총소유비용)와 이익률이 산출한 것입니다. 추론이 극한의 컴퓨팅인 이유는 토큰을 생성하는 것이 최종 고객인 기업들의 매출과 직결되기 때문입니다. 서비스 품질이나 수익성에 영향을 미치기 때문에 극한의 성능과 효율성 하에서 구축되어야 합니다.
추론의 시대에 가장 중요한 가치는 "달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 어느 정도의 지연속도로 서비스 할 수 있는가"입니다. Groq/Cerebras/APU(SRAM 기반의 칩들)가 더 우수하다거나, 하이엔드 GPU 없이도 로컬 LLM을 소비자용 GPU로 충분히 돌릴 수 있다는 주장들이 실제 기업들의 채택으로 이어지지 않는 이유들은 현실적인 배포 환경과 달라서 그렇습니다.

ⓐThroughput ⓑLatency ⓒInteractivity 중 하나의 축을 생략하고 얘기하기 때문입니다.
실제 LLM 서비스를 제공할 때는 ⓐ매우 큰 Batch size를 통해 Throughput을 극대화하고, 동시에 ⓑLatency는 낮게 유지(빠른 답장)하며, ⓒ서버당 더 많은 사용자(높은 동시접속, Interactivity)를 수용해야 하기 때문에 All-to-All 네트워킹 규모가 클수록 동일 성능 대비 TCO가 좋아집니다.
*왼쪽 → 가로(X)축은 사용자 한명당 토큰을 생성하는 양입니다.

한 명에게 더 많이 토큰을 빠르게 만들어줄 수록 사용자 경험이 좋아지고, 혹은 더 많은 컴퓨팅을 배정함으로써 더 똑똑한 품질의 답변을 제공할 수 있습니다. 세로(Y)축은 서버 구축에 들인 달러당 초당 토큰 생산량을 의미합니다. Batch Size는 한 번에 병렬로 처리하는 사용자 요청 수를 의미합니다. 예를 들어 여러 사용자가 챗봇이나 AI 모델에 동시에 질문을 한다고 가정하면 GPU는 이 요청을 일정한 개수씩 묶어서 한 번에 처리합니다. Batch size가 클수록 좋지만 너무 커지면 사용자 1명당 반응속도가 느려질 겁니다.

*오른쪽 → 두 가지 차트가 보이실 겁니다. 왼쪽 차트는 기존 HGX H100/H200 NVL8 서버에서 Reasoning 워크로드를 구동했을 때의 ⓐbatch size ⓑLatency ⓒInteractivity 차트를 보여주는 겁니다. ⓐⓑⓒ 세 가지 축 사이에서 '달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 어느 정도의 지연속도로 서비스 할 수 있는가'를 놓고 최고의 값이 나오는 ⓐⓑⓒ 세팅을 하는 것이 추론의 핵심입니다. 오른쪽 차트는 새로운 GB200 NVL72 서버에서 Reasoning 워크로드를 구동했을 때의 ⓐⓑⓒ 세팅입니다.

추론 시 Hopper NVL8에 비해 Blackwell NVL72에서 40배 가까이 경제성이 좋아졌습니다. 단순 9배 많은 GPU로 인해 9배 향상이 아니라는 점에서, 추론 시 NVL8에 비해서 NVL72를 All-to-All 연결함으로 인해서 나오는 추론의 경제성 향상도 상당하다는 의미입니다.
이미 엄청난 양의 수요를 깔고 갑니다: NVL72, NVL144
엔비디아 분석자료에서 전해드린 것처럼 Azure, AWS, GCP, Tier 2 CSP, 소버린 클라우드의 수요는 제외하고 차세대 모델을 만들기 위한 클러스터 수요만 NVL72 랙으로 받는다고 가정해도 오픈AI 5,555개 + 메타 6,944개 + xAI 7,639개입니다.

이들의 값만 합치더라도 NVL72 랙 제품 수요는 20,139개이므로 수요 걱정이 없습니다. 네트워킹 제품까지를 고려하면 엔비디아가 인식할 수 있는 매출은 $100B+입니다.
여기에 다시 한 번 컴퓨팅에서 Log-scale 도약을 하려면, 2H26부터는 다시 3~5GW 클러스터를 구축하기 시작할 것이므로 2H26부터 채우기 시작하여~2H27까지 채워질(지금은 GB200 → GB300, 다음은 GB300 → VR200) 다음 AI Labs들의 pre-training 클러스터를 모두 합치면 $300B+ 규모일 것으로 예상할 수 있습니다.

*스케일링 법칙은 Log 단위 움직임입니다. HW 효율화 + 알고리즘 효율화를 합쳤을 때의 실효 FLOPS 기준 Log 도약을 뜻합니다. 이에 대한 이해가 기초인 만큼 <오픈AI 퇴사자의 글> 시리즈는 꼭 보시길 권해드립니다.
최근에 가장 많이 달라진 건 오픈AI가 LOI 형태로 GW급 계약을 서슴지 않고 있다(참고: 오픈AI 딜에 대한 생각)는 것입니다. 오픈AI가 자체 10GW 구축으로 하이퍼스케일러가 되는 계약 + Stargate 프로젝트를 고려할 때, 오픈AI향에서만 나오는 AI 가속기 계약규모는 18.3GW 규모입니다.

1GW당 CAPEX는 $50~60B이고, 컴퓨팅 및 네트워킹은 그중 65~70%이므로 엔비디아의 GPU 및 네트워킹으로 채운다는 가정에서 1GW당 $35B정도를 인식할 수 있습니다. 아직은 엔비디아가 Stargate 사업의 유일한 기술파트너사이고, 3~4년간(18.3GW는 전체 기간) 완공될 데이터센터을 엔비디아의 Blackwell(CY24~25, GB200 NVL72) → Blackwell Ultra(25~26, GB300 NVL72) → Rubin(26~27, VR200 NVL144) → Rubin Ultra(27~28, VR300 NVL576)으로 채운다고 가정할 경우, 엔비디아의 컴퓨팅 및 네트워킹 매출은 오픈AI에서만 3~4년간 $250B~$400B일 것으로 예상할 수 있습니다.

AI 공급망 체크 #1
엔비디아 CoWoS 상향, 앤트로픽의 컴퓨팅 계약
공급망 체크 #1 : CoWoS, ASIC
모건스탠리의 10월 20일 AI 공급망 체크 자료입니다. 핵심은 CoWoS 모델 업데이트부터 시작입니다. 2025년부터의 히스토리들을 쭉 정리해두고 아래에 2025년 10월 CoWoS 표를 정리했습니다.
*엔비디아의 CoWoS 할당 규모, 왼쪽부터 오른쪽으로 순서대로: ⓐ2025년 1월 → ⓑ2025년 3월 → ⓒ2025년 4월

*왼쪽부터 오른쪽으로 순서대로: ⓓ2025년 7월 → ⓔ2025년 8월 → ⓕ2025년 9월
*감안하셔야 할 내용은 CoWoS 웨이퍼당 숫자일뿐 ASIC이 엔비디아의 칩보다 훨씬 저렴한 구조라는 점입니다. 투자자들이 흔히 생각하는 '가치 기준 시장점유율'은 엔비디아가 80~85%를 유지하고 있습니다. CoWoS 할당은 딱 고정되어 있지 않고 그때그때 변하면서 채워지고 상향되는 구조입니다.
엔비디아 CoWoS 추정치 상향: 595k → 685k (+90k)

HSBC와 비슷하게, 모건스탠리도 엔비디아의 추정치를 상향했습니다. 9월 595k → 10월 685k(+90k)입니다. 두 가지를 같이 고려하시면 좋습니다: (1) 복수의 자료로 공급망 체크 시 실제 엔비디아가 요청한 값은 800k쯤인 것으로 파악되기 때문에, 내년 초까지 수요가 더 좋아질 경우 CY26 실적 추정치는 더 상향될 룸이 있습니다. 저희는 2H26에 나올 Rubin CPX 칩이 추론의 경제성을 크게 개선시키므로 엔비디아의 점유율이 약간 더 높아질 수 있다고 보고 있습니다.

(2) 그리고 감안하셔야 할 부분은 아직 미중 무역협상이 체결되지 않았기에 Non-China의 GPU로만 채워진 CoWoS라는 점입니다. HSBC의 생각처럼 협상 체결시 추가 상향의 여지가 있습니다.
ASIC 업계의 화두: Broadcom의 네 번쨰 고객 "Anthropic"
모건스탠리 공급망 체크의 핵심 주제도 그랬지만, 아래에 전해드릴 바클레이스의 핵심 주제도 브로드컴이 말했던 4번째 고객이 앤트로픽Anthropic으로 보인다는 점입니다.

공급망 체크 코멘트들을 모아서 해석할 때 그럴 가능성이 매우 높습니다. 브로드컴의 오픈AI ASIC 프로젝트는 26년 말 혹은 27년 초에 소량만 생산될 것으로 예상되기 때문입니다. 모건스탠리는 앤트로픽이 구글 TPU를 임대하는 구조가 될 것이라 예상했는데, 이러한 경우에도 CY26 Trainium 3 칩 수요 감소는 없을 것이라고 봤습니다. 물론 AWS 입장에서는 앤트로픽의 성장에 대한 칩 수요가 두 갈래로 나눠지기 때문에 최근 기대치에 비하면 부정적인 내용입니다.

Anthropic의 컴퓨팅 계획: Powered by AWS, GCP
이전에 <AI 사이클 한 눈에 보기, SemiAnalysis 인터뷰>를 보셨다면 오해가 없으시겠지만, 일반적으로 뉴스만 보고 접근하실 때 오해가 생기실 수 있는 부분이 있습니다. 최근 투자자들의 메인 컨센을 순서대로 짚어보면: (1) 원래 앤트로픽은 구글 TPU만 사용하다가 최근 AWS Trainium으로 워크로드를 이전하는가 했었습니다. (2) 그런데 알고보니 양쪽의 컴퓨팅(GCP, AWS)을 고루 사용하기로 했구나입니다.

AI HW 섹터 약세도 있지만, 특히 AWS Trainium 밸류체인(ALAB, CRDO)이 최근 더 약하게 반응하고 있는 이유라고 생각합니다.
2024년 11월의 <Amazon and Anthropic deepen strategic collaboration> 선언을 고려할 때 앤트로픽은 AWS의 Trainium 기반으로 훈련한 뒤에, 추론할 때에는 GCP/TPU를 사용하는 구조가 될 것으로 예상합니다. 앤트로픽 입장에서도 구글이나 아마존 등 하나의 클라우드가 앤트로픽의 컴퓨팅 CAPEX를 모두 감당해주기는 어려웠을 것이므로 두 클라우드와 함께가는 구조를 택한 것이라 생각됩니다.

AGI 및 초지능으로 가는 기업들: OAI, Anthropic, DeepMind, MSL, xAI
이렇게 되면 ①OpenAI는 매년 매출을 모두 재투자하고 부채자금조달을 통해서 Stargate/자체 데이터센터 구축 계획 등 컴퓨팅 조달 계획을 마련했고(그때그때 ARR 성장 속도에 따라 성공-실패가 결정), ②Anthropic은 구글과 아마존의 지원을 받는 구조를 짰으며, ③Google DeepMind & ④Meta Superintelligence Labs은 막대한 현금흐름을 바탕으로 단기자산인 컴퓨팅/네트워킹은 자체 FCF로 충당하고, 장기자산인 데이터센터 부지/전력/쉘은 각종 펀드를 통한 자금조달 및 부채자금조달을 병행할 것으로 예상합니다.

지금 봐서는 ⑤xAI가 마땅한 매출 파이프라인을 확보하지 못한 상태에서 어떻게 자금조달을 할지가 공백입니다. Colossus 2에 올인하고 최대한 많은 성과를 내야 할 거라 보입니다.
아스테라랩스, OCP 이후
CY26 Scorpio X 추정치, Trainium 3 지연의 비밀
아스테라랩스 : OCP 이후의 상황 체크
아스테라랩스에 대한 저희의 투자의견은 Neutral로 유지하고 있습니다. 가장 최근 의견은 엔비디아 펀더멘탈 체크 자료에서 전해드렸습니다.

핵심은 두 가지였습니다. ⓐSUE에 참여하지 않았던 마벨과 엔비디아가 ESUN에 네트워킹 파트너사로 참여했기에, 상대적으로 UALink보다는 ESUN으로 무게중심이 이동했다는 점, ⓑAWS 및 AMD만을 고객사로 두고 있는 상황이고 나머지는 발표된 바가 없어서 추가 데이터(e.g. ALAB 3Q25 실적발표)를 확인해야 한다는 점이었습니다. Neutral 의견은 아직 같습니다.
모건스탠리가 10월 21일(한국시간 기준으로는 오늘)에 아스테라랩스 및 최근 AWS Trainium 프로젝트에 대해 바뀐 내용들을 전해줬습니다.

모건스탠리의 의견 자체는 '여전히 Overweight를 유지하고, 하락을 매수 기회로 삼으라'는 내용인데, 저희의 생각으로는 모건스탠리의 공급망 체크 결과로도 상황이 말끔히 좋진 않습니다. 아스테라랩스의 CY26~28의 성장세를 결정하는 것은 Scorpio X Switch 매출이 얼마나 더해질 것인가가 핵심인데, 그런 점에서 모건스탠리 의견이 그닥 좋진 않았기 때문입니다.
MS "최근 기대감이 너무 높았다"

최근 투자자들 사이 기대감이 CY26 $1B까지 나올 수 있다는 기대가 너무 높았다고 말하며, CY26 Scorpio X 매출이 $200M정도일 것으로 예상했습니다. 총 매출의 20%를 차지할 거라는 전망인데, 꽤 보수적인 추정이긴 합니다. Trainium 3 출하량 중 25%만 All-to-All 연결을 할 거라는 전제이기 때문입니다. Bull Case의 경우에는 50% 채택에 $500M 매출이 더해질 것으로 봤습니다.

비교를 해보시려면 엔비디아의 CY26 GPU 출하량 중 얼마가 NVL 랙(All-to-All 연결)으로 나갈지를 살펴보면 대략의 감을 잡으실 수 있으실텐데, HSBC는 엔비디아 CY26 Blackwell·Rubin 칩 출하 중 80%가 NVL 랙 제품 탑재(810만 개 중 648만 개)라고 봤습니다.
MS "Trainium 3 성능이 NVIDIA GPU 대비 크게 뒤처진다"
요즘에 계속 Alch

ip의 Trainium 3 지연이 맞는지 긴가민가 한 부분이 있었는데, 10월 20일~21일자 대만 공급망 체크 결과로는 Trainium 3의 TCO 대비 퍼포먼스가 엔비디아의 최신 GPU 스펙에 비해서 크게 떨어지기 때문(our checks still indicate performance lags far behind the latest merchant GPUs)​에 Trainium 3 출시 시점은 지연될 가능성이 높다고 예상하는 게 합리적이라 생각합니다.

ALAB/UALink는 CY27부터 시작
대신, AWS향 Scorpio 스위치 자체는 개발이 순조롭게 진행되고 있습니다. CY26에는 AWS향 커스텀 Scorpio X 스위치가 출하되는 것이고, CY27부터 AMD MI500X를 시작으로 다른 하이퍼스케일러들이 UALink를 얼마나 채택할 것인가가 핵심이기 때문에 아직 UALink가 완전히 죽어버린 것은 아닙니다. 적어도 AWS 및 AMD는 UALink 생태계를 살릴 가능성이 높기 때문입니다.

그리고 아스테라랩스가 3Q25 실적발표에서 UALink에 대한 디테일을 말할 경우도 배제할 수는 없습니다.
AI 공급망 체크 #2
바클레이스의 마벨 투자의견 하향, Trainium 3 불확실성
공급망 체크 #2 : Marvell, Astera Labs 투자의견 하향
바클레이스의 10월 20일 코멘트도 모건스탠리 공급망 코멘트와 비슷한 시점에 나왔습니다. (1) 상승압력이 높은 기업으로: 엔비디아NVDA, AMDAMD, 브로드컴AVGO, 마이크론MU, 웨스턴디지털WDC 등을 꼽았습니다.

(2) 하락압력이 높은 기업으로는: 마벨MRVL, 아스테라랩스ALAB 등을 꼽았습니다.
바클레이스 3Q25 Preview 공급망 체크 자료에서 가장 중요했던 내용은 마벨과 아스테라랩스에 대한 투자의견 하향(OW → EW)이었습니다. 아스테라랩스에 대한 내용은 모건스탠리 체크에서 함께 정리했기에 바클레이스 내용에는 마벨 코멘트만 정리해봅니다. 애널들마다 의견은 갈리겠으므로 의견들은 최대한 제외하고, 애널이 말한 내용들에 집중해보면 이렇습니다.

마벨, CY26에도 ASIC 사업이 성장할 수 있을까?
마벨에 대한 투자의견 하향이 있었습니다. 바클레이스는 다른 AI 기업들과 달리 마벨은 CY26 데이터센터향 매출 목표인 $7B를 달성할 수 있을까에 대한 우려가 있다고 표현했습니다. 메인은 XPU와 네트워킹인데, (1) AI XPU 사업의 상당수 수요가 브로드컴이나 Alchip으로 이전되고 있고, (2) 1.6T 이후의 핵심 광학사업에서도 고객사 이탈이 생길 수 있다는 우려 때문입니다.

*마벨과 브로드컴이 말하고 있는 'ASIC 프로젝트'가 꽤나 부풀려있다는 내용에 대해서는 엔비디아 CEO 젠슨황 인터뷰에서 전해드린 바 있습니다. ASIC 기업들이 10~15개의 ASIC 프로젝트가 진행 중이라고 말하지만, 비디오 트랜스코더나, SmartNIC가 10개 이상이라는 것입니다.
바클레이스의 코멘트을 보면: ⓐ마벨은 'CY26에도 YoY 성장이 가능하다'는 점을 강조하고 있는데 이 경우 AWS Trainium에서 매출이 올해보다 늘어야 하는 구조이지만 ⓑTrainium 3 메인 칩 계약을 Alchip이 가져갔고, Alchip이 Trainium 3에서의 시장기회를 $6B로 말했음을 고려하면 ⓒ사측의 주장과 공급망 체크 내용이 다르니 실제로 어떤 결과가 나올지 모르겠다는 내용입니다.

마벨에게 아마존이 얼마나 중요한가를 보면, 올해 마벨의 AI 매출 $1.8B 중 $1.5B(83%)가 AWS Trainium 2/2.5 프로젝트에서 나온 것이고, 나머지 $0.3B(17%)는 구글의 Axion CPU에서 나왔습니다.
마벨의 AI XPU 사업부가 CY26에도 성장할까의 계산식은 이렇습니다: Alchip은 AWS Trainium 3의 전체 시장기회가 $6B라고 말했습니다.

이중에 Trainium 칩을 만들 때 BOM의 50% 이상이 HBM입니다. 즉, Trainium 3("Trn 3") 프로젝트에서 ASIC 설계자들이 가져가는 매출은 $3B입니다. 그리고 노드를 전체 배포하는 데(Trn 3를 다 배포하기까지 드는 평균 시간) 5분기 정도 드는 것을 고려해야 합니다.

5분기에 걸쳐서 $3B를 인식하므로 연간으로 끊어서 계산하면 CY26 기준 $2.4B 시장입니다.
이중 그러면 여기서 마벨이나 Alchip이 가져갈 수 있는 점유율이 얼마냐가 중요한데, XPU에 인접한 네트워킹 매출을 감안하더라도 마벨이 60% 이상의 점유율($1.44B)을 가져가지 못한다면 AI 매출 성장이 불가능하다는 의미와도 같습니다.

구글 CPU는 $0.3B로 거의 동일할 것으로 추정되기 때문입니다. ⓐTrn 3 점유율 60%, ⓑTrn 3 관련 네트워킹 매출 $0.15B, ⓒ구글 CPU $0.3B 유지를 가정할 때 마벨의 AI 사업부는 CY26 기준 YoY 4% 성장을 겨우 맞추는 구조입니다.
1.6T의 시대: 마벨 vs 브로드컴

마벨의 AI 네트워킹/Optical 사업부에 대한 내용을 정리해보면: 지금까지 마벨은 DSP TAM에 대해서 시장점유율 80%였지만 소규모 기업들이 계속해서 침투하고 있고, OCP Global Summit을 통해 체크해볼 때 1.6T 분야에서는 상대적으로 브로드컴의 DSP가 마벨의 3nm DSP 대비 전력상 압도적인 스펙 우위(the dominance of the AVGO DSP displayed at the show)를 점하고 있다보니 차세대 네트워킹 사업부에서 시장점유율이 하락할 수 있어보인다는 평가였습니다.

마벨은 DSP TAM에서 80% 점유율이었지만 소규모 기업이 침투하고 있으며, OCP Global Summit 기준 1.6T에서는 브로드컴 DSP가 마벨 3nm DSP보다 전력 면에서 우위여서 차세대 네트워킹 점유율 하락 가능성이 있다는 평가입니다.