1. Intro 변화하는미래, 그리고투자 4 차산업혁명. 혁명적변화의시대, 투자자들은어떤 의사결정을해야할까 글로벌경제의성장이둔화되고매크로적인정책의효과에한계가나타나기시작하면서, 신기술과산업구조의급진적인변화와발전을일으킬수있는 " 혁명 " 적변화에모두의관심이집중되고있다. 그

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1 Equity Investment Research 2016 년 11 월 19 일 GPU 가이끌어갈 4 차산업혁명의미래 1. Intro 변화하는미래, 그리고투자 - 글로벌 IT기업들이꿈꾸는미래 - 급변하는세상, 어디에어떻게포지션을얹을것인가 Rating Buy Target Price: $ Current Price: $92.39 Upside: 34.6% 2. 산업분석및기업개요 - About GPU (Graphic Processing Unit) - About NVIDIA Corp. 12M Performance Chart Market Cap $52.98B 3. 투자포인트 1: GPU의과거 - 시장의지배자가되기까지 - 그래픽카드 (GPU) 산업의발전 - 시장에는우리둘뿐이다. NVIDIA vs AMD 4. 투자포인트 2: GPU의미래 - 신산업을주도하라 - Gaming: 이제는 VR ( 가상현실 ) 이다 - Datacenter: 그래픽처리만이전부가아니다! GPGPU의비상 - Automotive: GPU 없이는자율주행못합니다 5. 투자포인트 3: 시장이바라보는 4차산업혁명 - 업종의차이가현금창출력의차이를만든다! - 미래신산업에는몇배의멀티플을주어야할까 - 아무리그래도 PER 48배는너무비싸지않아요? 6. Issue & Risk 7. Valuation DCF Method & PER, EV/EBITDA Method Balance sheet data (MRQ) Equity PBR ROE ROA $5,324M 9.21x 26.82% 15.70% Earning data (TTM) PER 48.11x 12M EPS $1.91 Net Income $1,220M Operating Income $1,570M OP Margin 25.58% EV/EBITDA 25.65x Ownership FMR Co % Vanguard Group Inc. 8.93% PRIMECAP 4.75% BlackRock Fund 2.81% SMIC Research Team 4 팀장 33 기박현우팀원 33 기최민수 34 기김성범 34 기이지영

2 1. Intro 변화하는미래, 그리고투자 4 차산업혁명. 혁명적변화의시대, 투자자들은어떤 의사결정을해야할까 글로벌경제의성장이둔화되고매크로적인정책의효과에한계가나타나기시작하면서, 신기술과산업구조의급진적인변화와발전을일으킬수있는 " 혁명 " 적변화에모두의관심이집중되고있다. 그에따라국가와업종을막론하고모두가미래의패권을차지하기위해, 혹은도태되지않기위해다양한전략들을구사하며변화를주도하고있다. 이러한급변하는환경하에서, 투자자들은어떤의사결정을해야할까 글로벌 IT 기업들이꿈꾸는미래 미래를이끌산업에는 막대한투자가필요 가상현실, 인공지능과딥러닝, 자율주행등으로대표되는신산업은미래의 IT 를이끌며 수많은변화를주도해나갈것이라는것은이미누구나다아는얘기이다. 최근가장핫 하게떠오르고있는분야인만큼, 전세계의가장핫한기업들이모두뛰어들고있다. 하지만이러한미래산업은현금을지속적으로투자해야하는분야이기때문에, 기업들의입장에서단기적으로보았을때는돈먹는하마일뿐이다. 그럼에도불구하고, 세상에없는새로운것을개발해내기위해세계최고의두뇌를영입하기위한인력쟁탈전이벌어지고있다. 기업들의대우가이렇다보니, 뛰어난능력을가진인력들이모두실리콘밸리로눈을돌리고있는것역시누구나다아는얘기가되었다. 그림 1. 미래신산업이이끄는 4 차산업혁명 그림 2. 그에따른실리콘밸리의인재영입전쟁 출처 : 뉴스핌 출처 : 한국경제, 매일경제 벤처기업 - 대기업으로 이어지는혁신적인실 리콘밸리의생태계 이러한상황에서기업들이선택한것이, 바로분업이다. 실리콘밸리로대표되는스타트업들을중심으로빠르게새로운기술과제품을시도해보고, 일정단계를달성하면자본을갖춘대기업들에게이를넘겨후속개발을진행하는것이다. 성공가능성이있는회사들을선점하기위해회사들마다벤처캐피탈을통해혁신기업들을찾아다니고있고, 성장궤도에진입한회사가나타나면수조원에달하는돈을지급하며인수한다. 2

3 업종간활발히일어나고있는 M&A 역시변화를위한기업의전략 이와더불어, 전혀관계가없을것같던회사들끼리도손을잡고있다. 당장우리나라만봐도, 반도체로이름을날리던삼성은전장사업에뛰어들더니몇일전에는자동차전장및오디오전문업체 Harman을인수하며국내최대 M&A 사례로이름을올렸다. 미국과일본의통신공룡인 AT&T와 SoftBank는, 컨텐츠회사인 TimeWarner와반도체설계기술을보유한 ARM을각각 854억, 330억달러를들여인수했다. 시장을뒤흔든이들초대형인수합병의가장큰공통점은뭘까? 바로 " 변화 " 이다. 삼성은빠른시장진출과차량용소프트웨어회사로의변화를위해, AT&T는자사의고객들에게컨텐츠를공급하기위해, SoftBank는 IoT 분야를선점하기위해수십조원에달하는돈을쏟아붓고있는것이다. 급변하는세상속, 어디에어떻게 포지션을취할것인가. 하루가멀다하고새로운것이만들어지는이분야에서는, 뒤쳐지지않으려면바뀌어야한다. 그리고이러한변화하는세상에서, 투자자들은성공적인변화가기대되는곳에적절한포지션을취해야성공할수있다. 그포지션을어디에어떻게얹어야할지, 본보고서에서는이에대한얘기를해보고자한다 급변하는세상, 어디에어떻게포지션을얹을것인가 변화를주도하는기업은본업에서창출하는수익에따라주가가결정되기에, 미래유망산업에만투자하기어렵다 미래산업을선도하는글로벌 IT기업들의가장큰특징은, 본업에서의안정적인수익모델을갖추고있다는점이다. Apple은스마트폰을팔고 Google은검색시장을점유하고있으며, Facebook은자사의플랫폼으로사용자들을불러모은뒤광고를통해돈을벌고있다. 하지만역으로, 이러한안정적인수익모델이주가의향방을결정하기때문에미래유망산업에만투자하기가쉽지않다. Google의다양한플랫폼을이용한자율주행산업이멋있어보이지만, 정작구글의주가는광고점유율에의해서결정된다. Apple에서추진하고있는인공지능전략이성공할것같지만, 당장아이폰판매량이줄어들면 Apple의주가는하락한다. 미래산업이발전함에따라, 가장빠르게성장할수있는 GPU 시장과, 이를주도하고있는기업 NVIDIA SMIC Research Team 4에서는, 4차산업혁명으로대표되는미래산업이서서히그모습을드러내가는과정에서가장드라마틱하게성장할수있는분야를찾아보고자했다. 그결과반도체업종, 그중에서도 GPU 시장에주목했다. 가상현실, 자율주행, 인공지능, 빅데이터등모든분야에서컴퓨터가사용되고, 그컴퓨터안에는 GPU가사용되기때문이다. 그리고이처럼성장가능성높은시장에서독보적인위치를점유하고있는회사라면, 충분히포지션을얹을만한가치가있다고생각했다. GPU 시장과이를점유하고있는회사인 NVIDIA 가, 미래산업이발전함에따라어떻게 성장할수있을지, 본격적으로살펴보고자한다. 3

4 2. 산업분석및기업개요 2.1. About GPU GPU 기능과역할 GPU 란그래픽처리장치 (Graphic Processing Unit) 의약자로, 그래픽과영상을처리하는 역할을담당하는그래픽카드의핵심부품이다. 쉽게말해, GPU 는컴퓨터의전기신호를 사람이눈으로볼수있도록출력해주는일을한다고할수있다. GPU 개발초기인 1990년대에는컴퓨터의주요연산을담당하는 CPU ( 중앙처리장치 ) 의기능을보조하기위한역할에머물렀지만, 멀티미디어컨텐츠가발달함에따라정밀하고자세하게구현된그래픽에대한수요가발생하기시작하면서 GPU의역할도점차확장되었다. 특히게임을비롯하여엔터테인먼트, 디자인분야에서고화질의그래픽을필요로하였으며, 그에따라 GPU 시장도함께커져가기시작했다. CPU에비해기능은제한적이지만, 그만큼효율적이고빠른연산이가능 컴퓨터에입력되는다양한명령을처리하는 CPU와달리, GPU는그래픽과관련된단순한명령밖에처리할수없다. 하지만, 그렇기에그래픽과관련된명령이라면 CPU와는비교할수없을정도로빠르고효율적인계산이가능하다. 그래픽처리에필요한연산만하도록설계되어있기때문에, 기능은제한적이지만성능은매우뛰어난것이다. 이세돌과의대결로화제가되었던 Google의알파고에는 1,202개의 CPU와 176개의 GPU 가포함되어있다. 1,202개의 CPU가다양한연산을통해승리전략을찾는동안, 176개의 GPU에서는그과정에필요한무수한계산들을처리하고있었다. CPU가없었다면알파고가승리할수없었겠지만, GPU가없었다면시간안에수를두지못했을것이다. 그림 3. CPU 와 GPU 의구성차이 그림 4. 알파고에사용된 176 개의 GPU 출처 : NVIDIA 출처 : Business Insider 이처럼 CPU 는모든명령을총괄해야하기때문에각각의두뇌 ( 코어 ) 들이서로연결되어 있어야하고, 그렇기에수개의강력한코어가서로직접정보를주고받는직렬방식으 로구성된다. 이와달리 GPU 는단순연산을반복적으로처리하면되기때문에, 각각의 4

5 코어에서진행되는계산이서로연결될필요가없다. 그렇기에 CPU 와달리수천개의약 한코어를병렬방식으로구성할수있고, 이를통해연산의효율성을극대화할수있다. 외장 GPU 와내장 GPU 의차이 물론 GPU는단순연산만할수있기때문에, CPU 없이 GPU 단독으로는컴퓨터를정상적으로작동할수없다. 따라서모든컴퓨터에는 CPU가필수적으로포함되어있으며, 필요한연산의양에따라그래픽카드 (GPU) 를선택하여장착하게된다. 기본적인문서작업이나단순웹서핑등은복잡한연산이필요하지않기때문에, CPU 제조사인인텔등에서자체적으로공급하는내장 GPU로도충분히감당할수있다. 실제 GPU 시장점유율을살펴보아도, 인텔에서제조하는내장 GPU의수자체가워낙많기때문에인텔이시장의절반을차지하고있다. 하지만단순문서작업이상의업무를위해고성능의외장 GPU 를찾는다면, 상황은달라 진다. 인텔은고성능외장 GPU 를제조하지않고있으며, 동사와 AMD 라는회사가시장 을양분하고있는구조이다. 이에대해서는향후투자포인트 1 에서자세히다룰것이다 About NVIDIA Corp. 전세계 GPU 시장을 장악하고있는동사 NVIDIA 개요및사업부구성동사는 1993년에설립되어 1999년나스닥에상장 (NVIDIA: NVDA) 되었으며, 외장형 GPU 시장의 70% 이상을점유하고있는세계 1위의회사이다. 외장형 GPU 시장의주요경쟁사로는 AMD가있으나, 최근영향력이약화되어실질적으로동사가외장형 GPU 시장을주도하고있다. GPU의설계만담당하고, 대부분의생산은파운드리 (foundry, 반도체생산전문업체 ) 에위탁하는팹리스 (fabless, 생산시설을보유하고있지않은 ) 업체이다. 어떠한용도인가에따라사용하는 GPU의성능과가격에매우차이가나게되는데, 동사에서는 GPU의사용처에따라 4개의시장 (market platfrom) 으로구분하여공략하고있다. 그림 5. 동사에서공략하고있는 GPU 시장분야 (market platform) 출처 : NVIDIA 5

6 Gaming: 게임용제품뿐만아니라 VR에도동사의 GPU를사용 Gaming 게임분야는일상생활에서 GPU를가장흔히접할수있는영역인만큼, 전사매출의절반이상을차지하고있는주요사업부문이다. 최근흥행을달리고있는 Blizzard사의오버워치를비롯하여다양한게임을즐기기위해필요한고성능의그래픽을구현하는데에동사의 GPU가사용되며, esports로대표되는게임의성장성을등에업고꾸준히성장하고있다. 특히최근급성장하고있는 VR ( 가상현실 ) 기기에도동사의 GPU가사용된다. PC 게임용으로사용되는 GeForce GTX가주력제품이며, 태블릿 / 모바일게임용제품인 SHIELD, 그리고클라우드기반의게임스트리밍서비스에사용되는 GRID 등의라인업이있다. PC용 GPU의수명은 4~5년정도이며신제품출시주기가 1년안쪽으로짧은편이고그에따라중고시장이발달되어있는구조이지만, 고사양제품에대한신규수요층과저사양제품에대한수요층이다르기때문에제품출시가기존시장을잠식하는구조는아니다. 동사에서제조된 GPU 는그래픽카드제조사에게판매되며, 최종적으로완성된그래픽카 드가각국가별로다양한유통채널을통해소비자들에게공급되는구조이며가격대는 성능에따라수만원 ~ 수십만원선이다. Enterprise Graphics: 디자이너들역시동사제품의꾸준한수요층 Enterprise Graphics (Professional Visualiuzation) 게이머들을비롯하여, 고성능의그래픽에대한꾸준한수요층은바로디자이너들이다. 컴퓨터를이용한여러소프트웨어로디자인, 영상제작 / 편집, 3D 렌더링등을진행하는과정에서동사의 GPU가사용되는데, 해당제품군은 Quadro라는모델명으로판매되고있다. 일반적인제품 / 웹디자인뿐만아니라건축 / 설계스튜디오, 자동차디자인, 미디어관련산업을비롯하여최근에는의료기기 (medical imaging) 분야등이모두 Quadro 제품군의수요층이다. 매출비중으로 10~15% 정도를차지하며, 많지는않지만꾸준하고일정한판매량을보이 고있다. Datacenter: AI, 딥러닝의확산에따라연구소를중심으로폭발적인성장중 Datacenter 우리가일상생활에서흔히접하지는못하지만, 많은데이터를처리하는슈퍼컴퓨터에도연산을효율적으로수행할수있는 GPU가많이사용되고있다. 특히최근인공지능 (AI), 딥러닝등의급속확산으로인해해당분야에서 GPU에대한수요가급증하고있는데, 그에따라 Datacenter 부문의매출역시 2년사이에 3배이상빠르게성장하였다. 특히 FY 3Q17에는전분기대비 69%, 전년동기대비 193% 의폭발적인매출성장을기록하며어닝서프라이즈를이끌었다. Google 의알파고에사용된 176 개의 GPU 가대표적인사례이며, 관련기업들이나대학 / 연구소의실험실의슈퍼컴퓨터에서사용되는 GPU 들이모두 Datacenter 부문매출로잡 힌다. 이를업계에서는가속컴퓨팅 (accelerated computing) 이라고지칭하며, 생명공학분 6

7 야와물리 / 천문, 금융공학, 빅데이터분석등다양한곳에서수요가증가하며시장의상당부분을점유하고있는추세이다. 해당제품군은 Tesla (GPU 가속기 ) 라는모델명으로판매되고있으며, 일반소비자들에게직접판매되는수십만원대의 Gaming 제품과달리 Datacenter용제품의가격은수백만원에서수억원에이르기도한다. Automotive: 자율주행, 인포테인먼트등자동차전장산업에도 GPU가폭넓게활용 Automotive 최근 Apple, Google, Tesla, 삼성등전세계 IT 기업들과전통적인자동차기업들이모두관심을갖고있는분야가바로자동차전장 ( 전자장비 ) 와관련된사업이다. 자동차전장이란차량에들어가는모든 IT 를뜻하며, 차량에포함되는인포테인먼트, 디스플레이, 주행관련장치등다양한분야에동사의 GPU가사용되고있다. 자동차가더이상기계가아닌 IT장치의집합체로인식되기시작하면서다양한기능이추가되고있는데, 동사의 Automotive 사업부에서는 DRIVE PX 제품군을통해위와같은다양한기능구현에필요한 GPU를공급하고있다. 전통적인완성차회사, 연구소등을비롯하여자동차전장사업과관련된실리콘밸리의여러스타트업에서도 DRIVE PX 제품을사용하고있다. OEM & IP: 과거매출의대부분을차지했으나, 낮은이익률로인해점차매출비중이감소 OEM & IP 동사는 GPU 일부모델을 OEM 전용으로제작하여판매하기도하는데, 자율주행및차량관련 GPU 판매가증가함에따라 OEM 부문의매출은점차감소하고있는추세이다. 실제로 FY2013년에는전사매출의절반가까이를 OEM 부문에서담당했지만, 최근에는해당부문의영향력이크게축소되었다. 다만시장특징상제작사가비용절감을위해꾸준한 OEM 납품수요가존재하기때문에, 현재수준을유지하거나소폭감소하는데에그칠것으로보인다. IP 매출의경우동사가보유하고있는 7,300개이상의특허권에서발생하는것으로, Intel 등동종업계회사와의크로스라이센싱 ( 서로의특허권을사용하도록허가해주고, 그에대해로열티를징수하는계약 ) 등을통해일부매출이기록된다. 지적재산권의특징상이익률이매우높은편이다 Company Snapshot 1월결산법인 1Q: 2월 ~4월 2Q: 5월 ~7월 3Q: 8월 ~10월 4Q: 11월 ~1월 동사는 1월결산법인이라, 회계연도 (FY) 의구성이좀특이하다. 본보고서작성일인 2016년 11월은회계연도상 4Q17( ~ ) 에해당하며, 최근실적은 3Q17 까지발표된상태이다. FY 2017 기준으로 1분기는 2016년 2월 ~4월, 2분기는 2016년 5월 ~7월, 3분기는 2016년 8월 ~10월, 4분기는 2016년 11월 ~2017년 1월이된다. 동사의매출은 FY2012년 $40억에서, TTM (4Q16~3Q17) $61억으로 1.5배이상상승했으며, 특히최근 2~3년간연간 10% 이상의고성장을지속중이다. 그에따라영업이익역시빠르게증가하고있는데, FY 3Q17 실적이어닝서프라이즈를기록하면서영업이익성장률이무려 66% 에달하고있다. 7

8 그림 6. 최근 5 개년매출및성장률 ( 단위 : $M) 그림 7. 최근 5 개년영업이익및성장률 ( 단위 : $M) 8,000 25% 2,000 80% 6,000 20% 15% 1,500 60% 40% 4,000 10% 1,000 20% 2,000 5% 0% 500 0% -20% A 2013A 2014A 2015A 2016A TTM -5% A 2013A 2014A 2015A 2016A TTM -40% 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 FY 1Q15부터위 2.1에서설명한사업부문대로구별하여매출을공시하고있으며, 그추이를살펴보면 OEM 제품의감소와 Gaming, Automotive, Datacenter의증가가두드러짐을알수있다. 상대적으로이익률이낮은 OEM 부문을축소하고 Datacenter, Gaming 부문을증가시킴에따라전반적인 GPM 역시지속적으로개선되고있는추세이나, 매출액의 30% 에가까운연구개발비지출로인해 OPM에는변화가있지만역시점차증가하는양상을보이고있다. 그림 8. 고성장을지속하고있는 Gaming, Automotive, Datacenter 사업부실적 1,400 1,200 1, ( 단위 : $M) Q15 2Q15 3Q15 4Q15 1Q16 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17 3Q17 Gaming ( 좌 ) Professional Visualization ( 우 ) Datacenter ( 우 ) Automotives ( 우 ) PC & Tegra OEM & IP ( 우 ) 0 출처 : SEC, NVIDIA, SMIC Research Team 4 8

9 Q1.01 Q4.01 Q3.02 Q2.03 Q1.04 Q4.04 Q3.05 Q2.06 Q1.07 Q4.07 Q3.08 Q2.09 Q1.10 Q4.10 Q3.11 Q2.12 ` 3. 투자포인트 1: GPU 의과거 - 시장의지배자가되기까지 3.1 그래픽카드 (GPU) 산업의발전 그래픽카드 (GPU) Value Chain NVIDIA는 Visual computing 영역의시장지배자이다. Visual computing이란컴퓨터가연산하는전자신호를사람이인지할수있는영상신호로모니터에표현하는산업을의미하며최근에는거꾸로사람이인지하는아날로그신호, 이미지를컴퓨터가인식하고연산하는단계에이르렀다. GPU 설계에 집중하고있는동사 동사는 GPU 를설계하고, 이를위한시스템소프트웨어를개발하며동사의시스템과서 비스를다른여러기업과소비자들에게제공한다. 이는각각별개의영역이아니라수직 적으로강력하게통합된것이고, 동사의사업모델을한마디로축약하면 GPU 설계이다. 그래픽카드는아래그림과같이 GPU를중심으로비디오메모리 (VRAM), 기판, 전원포트, 모니터출력단자등으로구성되어있으며그래픽반도체의총량은내장그래픽을포함할때 PC시장의성장과더불어꾸준히성장해왔으나, 최근에는 PC 보급및성장의정체로주춤하고있는상태이다. 그래픽카드시장에서지배적위치에있는동사는, 엄밀하게말하면그래픽카드의두뇌역할을하는 GPU를설계하는팹리스 (Fabless) 업체이다. 동사는설계기술을바탕으로새로운 GPU를설계하고, 실제생산은 TSMC나삼성등의파운드리업체를통해이뤄진다. 삼성과 TSMC를통해웨이퍼생산이이뤄지면 Advanced Semiconductor Engineering 과같은독립된하청업체들을통해조립, 테스트, 패키지과정을거친다. 그림 9. 그래픽카드의구조 그림 10. Total Graphics Semiconductors (M units)

10 출처 : IT 동아, SMIC Research Team 4 출처 : Jon Peddie Research(JPR), SMIC Research Team 4 그림 11. 그래픽카드생산의 Value Chain 출처 : NVIDIA Annual Report, SMIC Research Team 4 위의과정을거쳐생산된반도체를동사가받아그래픽카드생산공장역할을하는 Contract Equipment Manufacturer(CEM) 들에게보낸다. 이생산자들이최종적으로보드에결합된그래픽카드를생산해판매업자들이나 OEM 등으로보내고이를소비자들이구매하는 Value Chain이동사가속한시장의구조이다 GPU 시장의주요기업들 GPU 시장의역사 1980 년대에그래픽카드에대한수요가태동한이후한동안시장에획기적인변화는없 었다. 그러나 1990 년대마이크로소프트의 Windows95 등을비롯한그래픽기반 OS 가도 입됐고, 2D 를넘어서 3D 동영상과게임그래픽에대한수요가증가했다. 1990년대그래픽카드시장의강자는부두 (Voodoo) 시리즈로유명했던 3dfx였다. 이회사의그래픽카드는초기에는다른회사들과경쟁이되지않을정도로성능이우세해서개발사와소비자모두부두를선택하는것이당연시됐다. 덕분에 3dfx의기술이표준으로굳어질뻔했으나, 칩셋설계, 제조를담당하던 3dfx가최종상품인그래픽카드까지독점생산하고다른회사에는최신 GPU 칩셋을공급하지않는방법을택하면서시장점유율이크게떨어지고말았다. 3dfx는제조업에대한전문적인노하우가없었고, 독점생산을택하며공급량이크게줄었는데이를 NVIDIA, ATi 등의경쟁사가치고올라와차지했다. 결국 NVIDIA가기술적으로도 3dfx를넘어서게됐고 2000년에는 3dfx가보유한공장, 지적재산권등을라이벌인 NVIDIA에게넘겼으며 2002년에는완전히파산했다. 3dfx의전례가있었기때문에 NVIDIA와 ATi( 현재 AMD) 는칩셋의설계를담당하고생산은서드파티와협력하는시장구조가완전히정착됐다. 10

11 그림 년이래 Graphics 출하량그림 Q3 Graphics Chip 시장점유율 ( 단위 : %) Others 0.0% AMD 13.0% NVIDIA 16.1% Intel 70.9% 출처 : Jon Peddie Research(JPR), SMIC Research Team 4 출처 : Jon Peddie Research(JPR), SMIC Research Team 4 그래픽카드 (GPU) 시장은 1981년이래로연평균 19.72% 의속도로빠르게성장해왔다. 초창기에는수많은군소기업들이존재했으나기술력이떨어지는기업들이도태되고과점화되면서현재전세계그래픽시장은군사, 의료등의특수분야에서만극소수의기업이살아남았고인텔과 NVIDIA, AMD(ATi 인수합병 ) 에의해삼분되어있다. 내장형그래픽칩만다루는 Intel과외장형그래픽카드를제조하는동사와 AMD 이중인텔이가장큰점유율을차지하고있는데, 인텔과 NVIDIA/AMD가타겟으로삼는시장은전혀별개이다. 예전에는 CPU에 GPU 기능이포함되지않았고주로메인보드에그래픽카드의기능이같이있었는데이기능이만족스럽지않았기때문에추가로 NVIDIA나 AMD의그래픽카드를장착하는경우가많았다. 이때 CPU 자체에 GPU 기능이부가되어있거나메인보드에그래픽기능이있는것을내장형그래픽카드라하고, NVIDIA나 AMD의그래픽카드를추가로장착하는것을외장형그래픽카드라한다. 2000년대초, 중반에는내장형그래픽의성능이부족했기때문에인텔이약 40~50% 의점유율을가지고나머지를 NVIDIA와 AMD가엎치락뒤치락하며시장을나누는구조였다. 그런데인텔의 CPU에포함된내장그래픽의성능이빠르게상승하자 NVIDIA와 AMD의엔트리 (Entry) 급그래픽카드 ( 가장낮은성능, 낮은가격 ) 의위치를잠식하게됐다. 따라서오늘날에는인텔이약 65% 이상의점유율을보이고있는데이는여전히 PC와노트북시장에서높은사양의그래픽을필요로하지않는사무용컴퓨터의출하량이가장많기때문이기도하다. 이렇게보면그래픽부문의점유율하락이동사에게부정적인지표로해석될수도있으나, 실제는조금다르다. 그래픽이라는동일한기능을수행하기때문에서로점유율을비교하는자료가존재하지만앞서언급했듯이애초에내장그래픽카드와외장그래픽카드는지향하는목적이완전히다르기때문에직접적인비교는무의미하다. 11

12 인텔의현존하는최고사양소비자용 CPU라하더라도 CPU 단독으로는 GTA5와같은고성능게임을구동할수없다. 내장형그래픽도많이발전해서일반적인동영상감상에는아무런문제가없고캐주얼게임정도는하는것이가능해졌지만조금이라도높은사양의게임을쾌적하게하기원하거나동영상편집작업을하고자하는사람들에게 NVIDIA나 AMD의외장형그래픽카드는선택이아닌필수이다. 따라서 NVIDIA나 AMD의미래전망을위해서는인텔과의비교보다는고성능, 높은사양이요구되는게임시장의성장이나, 그래픽디자이너들의수요를살펴보는것이필요하다. 또한 CPU는 CPU만의기능이있고 GPU는 GPU만의서로대체가불가능한독자적인영역이있기때문에 NVIDIA, AMD의외장그래픽카드는인텔의 CPU와함께컴퓨터에사용되는경우가대부분이다. 이경우한컴퓨터에들어있는 GPU는 2개이상이되는데실제로 JPR의조사에따르면 2001년 PC 1대에 1.2개였던 GPU가 2016년에는 1.46개로늘어났음을확인할수있다. 내장형 / 외장형그래픽카드는완전히다른시장외장형그래픽카드에대한수요증가 이를통해얻을수있는결론은 NVIDIA/AMD의외장형그래픽카드와인텔의내장형그래픽카드는일부분에서만접점을가질뿐전혀다른수요계층을타겟으로하는서로다른시장이라는것이다. 전체 PC 증가중그래픽카드가필요없는가벼운사양의 PC가더많이늘어났고 CPU 시장에서도인텔이 AMD가차지하던시장을많이잡아먹었기때문에과거에비해인텔 GPU의시장점유율이크게늘어난것처럼보이지만, 실제로는인텔의 CPU와외장형그래픽카드를함께장착하는경우가점점늘어나고있다. 최근에는컴퓨터기술이발전하면서서로다른기기 ( 인텔의내장 GPU와 NVIDIA의외장 GPU 등 ) 를함께가동함으로써추가적인성능을이끌어낼수있기때문에이들은대체재보다는보완재의개념으로바라보는것이더욱적절해졌다. 그러므로외장형그래픽카드가주가되는분야 ( 고성능게임, 동영상편집등 ) 에서는그시장자체의성장성을고려하되인텔은경쟁사분석에서제외할수있다. 이후에는외장형그래픽카드의양대산맥인 NVIDIA와 AMD 사이의라이벌관계에대해조금더깊이살펴보고자한다. 그림 14. 외장형그래픽카드시장의 NVDIA와 AMD 점유율추이 ( 박스는그시기에출시된그래픽카드 ) NVIDIA: GF6600/6600GT AMD: X850XT Crossfire Ed. NVIDIA: GF 480 AMD: HD 5970 NVIDIA: GT 740 AMD: R5 230 [ 값 ]% [ 값 ]% NVIDIA: GTX 980 Ti AMD: R9 390X, Fury NVIDIA: GTX 970, 980 AMD: R % [ 값 ]% 0 NVIDIA AMD 출처 : SemiAccurate, SMIC Research Team 4 12

13 3.2 NVIDIA vs. AMD 년대초반 ~ 2010 년대초반 NVIDIA는자사의그래픽카드중주로일반소비자들에게팔리는게이밍 GPU에 GeForce( 지포스 ) 라는이름을부여하고있고, AMD는 Radeon( 라데온, 레이디언 ) 이라는브랜드를만들어경쟁하는중이다. 두회사는외장형그래픽카드시장의 99.9% 를나눠서차지하고있다. 두회사가전세계그래픽카드시장전체를양분하고있기때문에그래픽카드시장에는몇가지독특한특징이있다. 일반적으로모든기업의가치와주가를좌우하는핵심요소는매출과그에서비롯된이익이지만, NVIDIA와 AMD는그보다도상대방을얼마나이기는지가더중요하다. 절대적으로자사의기술이향상되고매출이증가해도, 상대적으로상대방이더좋은기술을내놓고더큰폭으로성장한다면시장은곧더좋은그래픽카드를내놓은쪽으로몰려가는경향을보인다. 따라서두회사는매해비슷한시기에신기술이적용된제품을앞서거니뒤서거니내놓고시장의평가를즉각적으로받으며점유율이변동한다 년대초반에는 NVIDIA 가마이크로소프트의콘솔게임기인 XBOX 개발에참여하면 서 GPU 의개발속도가지연되는등의문제를겪어시장점유율 1 위를 AMD 에내주기도 했고, 대략적으로 5:5 로시장을양분하는모습을보였다. 이후 2000년대중반에들어서면서 AMD가발열량, 소비전력, 성능모두가동사의제품에비해뒤쳐지는라데온 2900XT 제품을내놓으며시장점유율을상실하고그이후에는동사와 AMD가약 6:4의상대적점유율을유지한다. 2009~2010년경에는 NVIDIA의페르미아키텍처가 TSMC의 40nm공정의수율문제로개발과출시가지연되고이때 AMD에게점유율을뺏겨잠시 5:5에가까운비율을보이나, 이후에는다시그차이가벌어진다. 그림 15. NVIDIA, AMD 의그래픽카드네이밍 그림 주요그래픽카드벤치마크 ( 단위 : 점, Peak Watts) $399 $699 $699 $299 $399 $549 GTX 770 GTX 780 GTX 780 Ti R9 280X R9 290 R9 290X Passmark G3D Mark Score Power Consumption(Load) 출처 : NVIDIA, AMD, SMIC Research Team 4 출처 : PassMark, Hardware Canucks, SMIC Research Team 4 13

14 2009년에비트코인이출시됐는데, 사이버상에존재하는가상의암호화폐비트코인은새로운투자수단이자화폐, 교환수단으로각광받으며영역을빠르게넓혔다. 비트코인은자연에존재하는금광과마찬가지로한정된수량을채굴하도록 (Mining) 설계되어있었는데, 채굴의방법은특정연산을통해암호화문제를풀면일정량의비트코인을얻을수있도록되어있었다. 기술의원리에따르면시간이지날수록채굴난이도는상승하고대량의채굴을위해서는엄청난양의계산이필요해졌다. 이때각광받은것이 AMD의 R9 280X 시리즈였다. AMD의 OpenCL과그래픽카드구조자체가컴퓨팅능력에집중한것이었기때문에이때부터 GPU가대량의병렬연산을담당하는도구로서각광받게됐고이는훗날의 GPGPU 시장의발전과도닿아있다. 이당시에는 AMD가저렴한가격에 NVIDIA의제품을뛰어넘는그래픽카드를출시하고비트코인채굴수요와맞물려 NVIDIA의점유율이하락을겪었다 년 3 분기이후 NVIDIA 의시장장악 2013년말부터 2014년 3분기이전까지는 NVIDIA에있어당황스러운시기였다. 케플러아키텍처의뛰어난성능을믿고상대적으로비싼가격에 GTX 770, 780을출시했는데이후 AMD가성능은조금부족하지만큰차이는없는제품들을 NVIDIA보다훨씬싼가격에출시한것이다. AMD 의공격적가격 책정 GTX 770은 $399, GTX 780은 $699에시장에내놓았는데 AMD는각각의제품에대해경쟁제품인 R9 280X를 $299, R9 290을 $399에출시해사람들이열광하도록만들었다. 심지어일반소비자용으로는하이엔드 ( 최고사양 ) 급인 R9 290X를 $549에출시하자당황한 NVIDIA는최고사양의경쟁제품인 GTX 780 Ti를 $699에출시하고기존에내놓았던 GTX 770과 780의가격을각각 $329와 $499로대폭인하해야했다. 그림 ~2015 주요그래픽카드벤치마크 ( 단위 : 점, Peak Watts) 그림 주요그래픽카드벤치마크 ( 단위 : 점, Peak Watts) $329 $549 $649 $329 $389 $649 GTX 970 GTX 980 GTX 980 Ti R9 390 R9 390X R9 Fury X $249 $379 $599 $179 $199 GTX 1060 GTX 1070 GTX 1080 RX 470 RX Passmark G3D Mark Score Power Consumption(Load) Passmark G3D Mark Score Power Consumption(Load) 출처 : PassMark, Hardware Canucks, SMIC Research Team 4 출처 : PassMark, Hardware Canucks, SMIC Research Team 4 14

15 당시시장은 NVIDIA가 AMD에당했다고평가했고, NVIDIA는명예회복과더불어빼앗긴시장을다시되찾기위해비장의한수를준비하고있었다. 2014년 9월 GTX 980과 970이시장에출시됐는데, 성능은기존의모든라인업을크게뛰어넘고심지어 TDP( 열설계전력 ) 도낮아전기도더적게쓰며발열까지낮은그야말로환상적인성능을지니고있었다. CPU 사업부문부활에집중하고있던 AMD는적절한대항마를내놓지못했고, 높은성능을지녔다는소문이돌았던신제품 R9 Fury X는실제출시됐을때는기대에못미치는성능을보였다. 사람들은즉각모두 NVIDIA의제품을사기시작했고분기별점유율은 8:2까지벌어졌다. CPU 사업부문에인텔에밀려위기에빠져있던 AMD는이당시이러다가정말망하거나매각되는것아니냐는이야기가돌았고, 실제로 2015년 6월말에는마이크로소프트의 AMD 인수설이나오기도했다. 재미있는사실은 AMD의인수설이돌자 NVIDIA의주가는하락하는모습을보였는데 AMD가인수된다는것은그만큼 AMD가힘들다는뜻이고 NVIDIA가시장을거의독점할수있으리라는미래가예상됐음에도불구하고뜻밖의결과였다. 당시시장은 AMD에자금이공급되면충분히부활할수있을것이라고여겼던것같고, 혹은 NVIDIA가시장을완전히독점하게될경우미국의독점방지법 (Antitrust Act) 에걸려기업이분해될지도모른다는소문이영향을미쳤던것으로보인다. 이는그만큼 NVIDIA가기술력에있어서는확고한강자라는인식을바탕으로한것이었고, 이후에는꾸준한실적을바탕으로다시주가가상승했다. 그림 19. AMD 인수설당시 NVIDIA 주가추이 그림 20. GTX 1080 의성능 출처 : Google Finance, SMIC Research Team 4 출처 : NVIDIA, SMIC Research Team 4 15

16 그림 21. 분기별 Gaming 매출 ( 단위 : Million $) 그림 22. 맥스웰보다오래된 GPU 의비율 1,400 1,200 1, % Maxwell Older 출처 : NVIDIA, SMIC Research Team 4 출처 : NVIDIA, SMIC Research Team 4 동사의 2016 파스칼 제품군출시 그리고 2016년 5월에이르러그동안베일에감춰져있었던동사의새로운아키텍처인파스칼아키텍처기반의 GTX 1080과 1070이시장에공개됐다. 그전부터기대를받던제품답게기존의제품을한차원뛰어넘는압도적인퍼포먼스를보였고시장은이에열광했다. 신제품을기다리던대기수요는한동안제품들의재고가부족할정도로 NVIDIA의매출을끌어올렸고이덕분에이번 3분기는시장의기대를상회하는어닝서프라이즈를실현할수있었다. AMD 또한밀리던시장을되찾기위해 RX 480을 $199라는파격적인가격에내놓고 GTX 1080과직접경쟁할하이엔드급단일카드는내놓지못했지만, RX 480을 Crossfire( 그래픽카드 2개를동시에연결하는것 ) 를통해 GTX 1080과비슷한성능을낼수있도록하는우회전략을펼쳤다. 동사에게있어더욱고무적인것은이로인해 AMD의점유율이반등해서 30% 선까지올라왔음에도불구하고동사의매출이큰폭으로상승했다는것이다. 물론그동안적체되어있던대기수요가일거에몰려들어온것의영향이없다고할수는없지만, 기존보다더욱뛰어난성장을보인것은그만큼시장이 VR이나고사양의뛰어난그래픽을보여주는블록버스터게임에대한수요가커져고급그래픽카드를선호하는심리가커진것에기인한다. Gaming 부문에서의 가파른성장 이는평균판매단가의상승으로이어졌고, Gaming 부문에서 ASP는 5년간연평균 11% 씩상승했으며매출은 21%, 판매량은 9% 씩상승하는엄청난성장세를보였다. 또한동사의자료에따르면현재시장에있는동사의그래픽카드가운데파스칼아키텍처이전의아키텍처였던맥스웰의비중이약 30% 정도이고그보다오래된그래픽카드가 70% 라는것은, 이들이조만간교체수요를바탕으로장기적으로도매출성장을견인할것임을보여준다. 16

17 4. 투자포인트 2: GPU 의미래 신산업을주도하라 4.1. VR 과고사양그래픽이이끄는미래 Gaming 시장 저성장에도불구하고 꾸준히성장하는게 임산업 최근저성장시대로완전히접어든것아니냐는관측이나오는중에도, 게임시장은꾸준히성장하고있는산업분야이다. 특히 2010년경이후로스마트폰이발달하며모바일게임부문이급격하게성장했는데, 그반대급부로 PC 게임시장은상대적으로정체되었다. 그림 23. 전세계게임시장규모전망 ( 단위 : Billion $) 그림 24. PC 게임소프트웨어매출비중의증가 1,300 1,200 1,100 1, ,065 1,125 CAGR : 6.6% 1, E 2017E 2018E 2019E 출처 : Newzoo, SMIC Research Team 4 출처 : NVIDIA, SMIC Research Team 4 높은사양의그래픽이요구되는블록버스터게임이시장을선도 그러나최근에는조금다른흐름이다시관측되고있다. 단순한캐주얼게임은모바일게임의영역에맡기고, PC 게임은영화를뛰어넘는그래픽과그만큼의막대한투자를바탕으로한블록버스터게임들이시장을선도하고있는것이다. 온라인으로쉽게이런게임들을싸게구매해서평생즐길수있도록도와주는 Steam과같은서비스는 PC 게임시장이쉽게꺾이지않도록하는지지대가되고있다. E-Sports 의시장의 확대는 PC 게임시 장의수요자극 뿐만아니라우리나라를필두로미국, 유럽등이공격적으로뛰어들고있는 E-Sports 시장의확대는콘솔게임이강세를보이는해외에서도 PC 게임에대한수요를늘리는역할을하고있다. 2016년리그오브레전드 MSI 대회의누적시청자수는전세계에서 2 억 200만, 2015 리그오브레전드월드챔피언십의누적시청자수는 3억 3,400만명에달해게이머들에게는기존의메이저스포츠만큼의영향력을발휘하고있다. 개인방송에필수적 인고성능그래픽카 드 또한자신이 1인방송국의시대가열리면서게임방송외에도수많은컨텐츠가생산되고있는데, 방송의필수조건은그만큼성능이좋은컴퓨터가뒷받침되어야한다는것이다. 이때핵심적인부품이좋은 CPU와그래픽카드이기때문에앞서이야기했듯이높은사양의그래픽카드구매가점차늘어나고있고이는동사의 ASP 상승에기여하고있다. 17

18 동사의미래성장을 견인할 VR/AR 위의시장성장과맞물려미래에폭발적으로성장하며동사의성장을견인할것으로기대되는분야는가상현실 (VR) 과증강현실 (AR) 부문이다. VR은인공적인기술로만들어낸환경이나상황을의미하는데, 예전에는비행시뮬레이션이나군사훈련등에제한적으로사용됐다. 그러나매우생생한수준의그래픽환경을만들어내는것에는기술적무리가따랐고, 민간에서는활성화되지않은상태였다. 오큘러스의등장으로 본격화된 VR 시장의 성장 민간의 VR에대한수요를본격적으로촉발시킨것은오큘러스 (Oculus) 의등장이었다. 오큘러스는거대한기계를필요로하지않고집에있는 PC에헤드마운트형식의기기를연결하는것만으로현장감을느낄수있는 VR 환경을만드는데선두를달리고있는기업이다. 이후오큘러스는페이스북에 2.5조원에인수됐고, HTC와 SONY 등이뛰어들어빠른속도로시장이형성되고커지는단계에있다. 고가의그래픽카드가 필요한 VR 환경구 축 VR을위해서는오큘러스에따르면최소한 GTX 970 이상의그래픽카드를장착할것을요구하고있는데 GTX 970은한세대이전의그래픽카드임에도불구하고현재가격이 25만원을넘는고가의그래픽카드이다. VR에대한수요가증가할수록동사의매출은게임시장의성장을넘어서게임이외의분야에까지쓰이는 VR 시장의성장률에따라큰폭으로성장할것으로전망된다. AMD와의가격경쟁으로 ASP가하락할수있으나 VR 시장의성장이커버 앞서살펴본그래픽카드시장의흐름을통해미래를전망해보면 AMD가저가정책을통해가격경쟁을유도하고있으므로장기적으로는동사의그래픽카드도 AMD와비슷한성능의카드는비슷한수준의가격으로떨어질것이다. 그러나이는 AMD가동사의기술력을계속해서따라오는것이전제가되어야하는데, 현상태에서는기술력이거의한세대가까이차이가나고있고이격차는단기간내에좁혀지기힘들것으로보인다. 고사양그래픽카드의가격이하락하면 ASP의하락으로인한손실보다, VR 시장의성장이더커지는긍정적효과가강하게작용할것이고, 가장최근에출시된그래픽카드들의사양이 VR의대중화를이끌기에충분한것으로보여조만간 VR 시장이폭발적으로성장하는변곡점이찾아올것으로예상한다. 그림 25. VR Opportunity ( 단위 : Billion $) 그림 26. VR 콘텐츠시장전망 (2025) ( 단위 : Billion $) E 2017E 2018E 2019E 2020E 게임헬스케어공학부동산 상품판매군용교육 출처 : NVIDIA, SMIC Research Team 4 출처 : 골드만삭스, SMIC Research Team 4 18

19 동사와시장조사기관등에따르면큰편차를보이지만대부분 VR/AR 시장은연평균 30% 이상성장할것으로보고있으며가장유망한미래먹거리산업가운데하나이다. VR, AR이적용될수있는수많은분야가운데가장크게성장하고관심을끌것으로보이는분야는다름아닌게임이다. 게임그래픽환경구축에있어독보적인기술력을자랑하는동사는지금보다도더급격한성장을누릴수있을것이다. 연평균 30% 이상성장할 VR/AR 시장을그대로흡수하며성장 VR, AR이일상에어색하지않게침투할정도의시기가몇년이내에찾아오면, 그때는내장그래픽만으로는도저히해결이불가능한대량의컨텐츠가생산되고소비될것이기때문에현재인텔이늘려가고있는그래픽시장전반의점유율을다시동사와 AMD가빠르게흡수할것이고, CPU를거의독점하다시피하며엄청난성장을누린인텔의지위와역할을미래에는동사가이어받게될것이다. 19

20 4.2 Datacenter: 빅데이터, 클라우드컴퓨팅의모든길은 NVIDIA GPGPU 로통한다 데이터사용량급증 폭발적으로증가하는 데이터 IT 산업의발전에힘입어현대사회는이전보다말할수없이많은데이터를매일매일양산해낸다. 2016년기준전세계인구중약 20억명이스마트폰을사용하는것으로추정되는만큼, 다양한형태의데이터가기존보다더빠른속도로생산되다. 미국의네트워크하드웨어및통신기기업체인 CISCO의집계에따르면월간데이터트래픽이 2015년 72.5 엑사 (10 18 ) 바이트에서 2020년 엑사바이트로연평균 22% 성장할전망이다. 또, 통신기술의발전으로오가는데이터도자연히늘어났다. 데이터센터로연결되는연간트래픽은 2014년 3.4제타 (10 21 ) 바이트에서 2019년 10.4제타바이트로연평균 25% 씩증가할전망이다. 데이터트래픽의폭발적인증가에발맞추어저장해야할데이터도늘어났고, 자연스레데이터센터에저장할저장설비와방대한양의데이터를연산할연산설비에대한투자도늘어났다. 그림 27. 전세계월간데이터사용량전망 ( 단위 : 엑사바이트 / 월 ) E 2017E 2018E 2019E 2020E IP 트래픽 출처 : CISCO, SMIC Research Team 데이터마이닝과동사의 GPU 데이터마이닝의정 의와응용분야 대규모의저장된데이터에서체계적이고유의미한규칙혹은패턴을찾아내는것을빅데이터마이닝 ( 혹은데이터마이닝 ), 줄여서빅데이터라한다. 저장된데이터의폭발적인증가에따라빅데이터에대한시장의수요도함께증가하였다. 또한이러한빅데이터분석에대한수요는학계와인공지능및딥러닝, IT 비즈니스뿐만아니라보건, 스포츠, 보안, 금융모든분야전반에걸쳐나타나고있다. 20

21 빅데이터분석은병렬연산이핵심, 이에최적화되어있는동사의 GPGPU 빅데이터분석의특징은수많은데이터하나하나에같은연산을적용한다는것이다. 즉, 빅데이터분석에필요한연산은근본적으로여러개의서로다른데이터에같은연산을동시다발적으로적용할수있어병렬연산이가능하다. 동사는빅데이터시장의폭발적인수요증가에맞추어기존다량의그래픽데이터를병렬적으로처리하던 GPU를응용하여일반적인데이터에병렬연산을적용할수있는범용 GPU를출시하였다. 이러한제품을 GPGPU (General Purpose Graphic Processing Unit) 라한다. 동사의대표적인 GPGPU 제품으로는딥러닝연산에특화된 TESLA 제품군과슈퍼컴퓨터인 DGX 제품군이있다. 빅데이터연산에특화된동사의 Tesla 제품군과 DGX 제품군 기존의 CPU와 GPGPU를결합하여컴퓨팅능력을극대화시키는것을 GPU 가속컴퓨팅 (GPU-accelerated computing) 이라하며많은기업체와연구시설들이 GPU 가속컴퓨팅을통해고성능컴퓨팅 (High-Performance Computing) 을실현시키고있다. 동사의 GPGPU 매출은재무제표상 Datacenter로분류된다. Datacenter 제품군의주고객들은크게 1) 거대 IT 기업및연구시설 ( 대학, 국립 / 사립연구기관 ) 과 2) 대규모서버및클라우드서비스제공업체로나뉜다. 그림 28. 동사 Datacenter 부문매출추이 ( 단위 : $M) Q15 2Q15 3Q15 4Q15 1Q16 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17 3Q17 Datacenter 출처 : 분기보고서, SMIC Research Team 거대 IT 기업및연구시설에서의수요증가 동사의 GPGPU 잠재고객은기존거대한데이터센터를보유하여빅데이터분석을전세계적으로주도하는 Google, Facebook, Microsoft, IBM, Baidu와같은거대 IT 기업뿐만아니라세계각국의대학과국립 / 사립연구시설등이있다. 21

22 병렬컴퓨팅자원수요 증가에따른 GPGPU 수요증가 이와같은주요시설들에서 GPGPU 수요가증가하는주요인은앞서언급하였듯 GPU가방대한양의데이터를병렬연산하는능력이탁월하기때문이다. 기존의컴퓨터에서데이터연산은 CPU(Central Processing Unit) 가주역할을했고 GPU는 CPU를보조하여그래픽데이터연산만시행하였다. CPU와 GPU 구조의차이점과그로인한병렬데이터처리속도의차이 CPU는강력하고다재다능한 Core 하나에하나의연산단위인 ALU(Arithmetic Logic Unit) 가탑재되어있고많으면수개의 Core가하나의 CPU를이루게된다. 반면 GPU 하나는수백, 수천개의 Core와 ALU로구성되어있다. 연산하나하나의속도는 CPU가 GPU보다월등히빠르지만, GPU는수백, 수천개의연산을동시에수행할수있기때문에시간당처리하는데이터는 GPU가 CPU 대비압도적으로많다. 실제서버 CPU 와의벤치마크에서도동사의 Tesla K80 GPU 가장착된하나의서버가여러 프로그램벤치마킹에서 8 개의 CPU 서버보다우월한성능을보이는것을확인할수있다. 그림 29. 여러어플리케이션에서 CPU 서버와동사 Tesla K80 를탑재한서버의성능비교 ( 단위 : 배 ) 출처 : IR 자료, SMIC Research Team 4 그림 30. 다양한화학어플리케이션에서 CPU 서버와동사 Tesla K80를탑재한서버의성능비교 ( 단위 : 배 ) 20x x 그림 31. NVIDIA Tesla K80 제품 10x 5x x Tesla K80 CPU 출처 : IR 자료, SMIC Research Team 4 출처 : 동사홈페이지, SMIC Research Team 4 22

23 GPGPU를이용한복잡한문제해결다양한어플리케이션양산에따른 GPGPU 수요증가 GPGPU의폭발적인데이터처리능력에힘입어기존의컴퓨팅파워로는해결할수없던난제들이해결가능해지고있다. 기존의장치로는해를찾을수없던다양한미분방정식들의솔루션을찾게되고, 복잡한물리적 / 사회적시뮬레이션들이가능해짐으로써물리, 화학, 생물학, 약학뿐만아니라경제학, 계산과학, 데이터과학, 금융학등다양한연구분야와산업에서 GPGPU에대한수요가증가했다. 그와더불어기존에는존재하지않던방대한양의데이터연산을필요로하는연구용 / 상업용어플리케이션프로그램 ( 이하어플리케이션 ) 들이제작되면서동사의 GPGPU에대한수요를더욱부추기고있다. Datacenter 부문의 매출증가는딥러닝 이견인 특히최근동사 Datacenter 부문에서의어닝서프라이즈를견인한주요동력은다양한기업체와산업에서딥러닝을도입시키는추세이다. 딥러닝이란방대한데이터를이용하여기계 (machine = 컴퓨터 ) 의심층신경망 (Deep Neural Network) 을학습시키고, 이학습된기계를이용하여데이터내에서의패턴을찾거나특정데이터에대한결과를예측하는연산모델을지칭한다. 그림 32. 딥러닝을위한심층신경망구조 출처 : 구글이미지, SMIC Research Team 4 이러한딥러닝의학습단계와사용단계에적용되는연산의대부분은행렬연산이다. 행렬연산은곱셈의결합법칙이성립하기때문에기본적으로병렬화가가능하고, 병렬화가가능한딥러닝연산의특징때문에많은기업체와산업에서기존의 CPU 기반의데이터연산패러다임이 GPGPU가탑재된 GPU 가속컴퓨팅시스템으로바뀌고있다. 동사는올해출시한 Pascal 설계기반 GPU 제품들을통해더빠른딥러닝관련연산이 실행되도록디자인하여지난세대모델인 Maxwell 제품군대비기계학습의속도를최대 12 배 (Tesla P100 GPGPU 기준 ) 까지향상시켰다. 현재동사의서버전용 GPU 제품을선택하여서버및데이터센터에적용하는거대 IT 기업에는 IBM, Twitter, Facebook, Microsoft, Amazon, Alibaba, Baidu 등이있으며, 해당 기업들은모두딥러닝성능향상을위해동사의제품을선택했다. 동사는거대서버전용 GPU뿐만아니라슈퍼컴퓨터전용 GPU도생산, 판매하고있다. 슈퍼컴퓨터전용 GPU는언급된서버전용 GPU와는달리동사가데이터센터기업에직접납품하지않고, 슈퍼컴퓨터제조업체에 OEM 형태로납품하고있다. 23

24 동사의 DGX-1 슈퍼컴퓨터가탑재된제품을사용하는기관에는 Stanford, UC Berkeley, NYU 등세계우수대학들과 OpenAI, German Research Center for Artificial Intelligence, OpenAI, German Research Center for Artificial Intelligence, Swiss Artificial Intelligence Lab 등의인공지능국립 / 사립연구소, 그리고 SAP와같은 IT 대기업들이있다 클라우드서비스제공업체 (CSP: Cloud Service Providers) 에서의수요증가 GPU 기술의발전은연구기관과거대서버 IT 업체들뿐만아니라클라우드서비스제공 업체들에도커다란변화를가져오고있다. 클라우드서비스와 그로인한하드웨어 의가상화 클라우드서비스란소비자의요청에따라원격으로클라우드서버가서버컴퓨터의연산능력을제공하는인터넷기반연산서비스이다. 컴퓨터자원과컴퓨팅파워가부족한소비자가새로운하드웨어및소프트웨어를구매하지않고도클라우드서비스업체에일정한비용을지불하고원격으로필요한컴퓨터연산능력을제공받는서비스로, 소비자는작은비용으로도마치자신이소유한컴퓨터를사용하는듯한경험을하게되는데, 이는클라우드서비스제공자가소비자에게가상 (virtualized) 의컴퓨터를제공한다고말할수있다. 그림 33. 컴퓨팅파워를대여해주는클라우드서비스그림 34. 클라우드서비스시장규모 ( 단위 : $B) 출처 : 구글이미지, SMIC Research Team 4 출처 : Gartner, SMIC Research Team 4 클라우드서비스에서 GPU 가상화와어플리케이션가상화전략 클라우드서비스업체는클라우드서버컴퓨터망을구축하고, 소비자들이원하는때서버컴퓨터망의일부를대여해줌으로써매출을창출한다. 클라우드서비스업체또한위의거대데이터센터를보유한업체들처럼많은양의데이터를보다효율적으로처리하기위해 GPU 가속화컴퓨팅을통한컴퓨팅파워업그레이드를추구할뿐만아니라더나아가기존에는잘지원하지않던 GPU 가상화 (GPU Virtualization) 와어플리케이션가상화 (Application Virtualization) 서비스를강화하기위해힘쓰고있다. 동사는이와같은움직임에발맞추어 NVIDIA GRID 제품을출시했다. NVIDIA GRID 제품은최고수준의성능, 유연성, 관리기능, 보안등을통해통합 GPU 가상화솔루션을제공한다. 클라우드서비스소비자입장에서는고성능의 GPU가소비자의컴퓨터내에탑재되어있지않더라도클라우드서버의 GPU 연산능력을공유받음으로써가상 GPU의혜택을누릴수있게된다. 24

25 그림 35. NVIDIA GRID 제품과 GPU 가상화 출처 : 동사홈페이지, SMIC Research Team 4 동사의 GPU 제품을제공받는클라우드서비스와서비스제공업체로는, Amazon Web Services(AWS) 를제공하는 Amazon, Azure 를제공하는 Microsoft, AliCould 를제공하는 Alibaba, Google Cloud Platform 을제공하는 Google 등이있다. 동사 GPGPU 소비를통한시간, 전력, 데이터센터유지비용절약 4.2.3과 4.2.4에언급된기업및연구시설, 단체들은 GPU 가속컴퓨팅을통해컴퓨터연산에필요한시간을절약할수있을뿐만아니라 GPU 가속컴퓨팅을사용하지않았을때대체로투입되어야하는더많은 CPU에들어가는전력비용, 그리고어마어마한데이터센터유지비용을추가적으로아낄수있다. 그림 36. SGEMM( 단정밀부동소수점연산, Single Float Precision General Matrix Multiplication) 효율향상 ( 단위 : 배 ) 출처 : 동사홈페이지, SMIC Research Team 4 25

26 4.2.5 AMD 와의경쟁 동사의 GPU 경쟁사인 AMD 또한빅데이터연산을위한 GPGPU 를생산한다. 동사와 AMD GPGPU 의장단점을하드웨어와소프트웨어관점에서살펴보자. AMD GPU의경우작고비교적간단한프로세서를탑재한다. 각각의프로세서는동사 GPU에들어가는프로세서보다강력하지는않지만, 프로세서하나하나의성능차이를물량으로극복한다. AMD GPU는비교적가벼운연산을더많은프로세서가처리할수있기때문에, 가상화폐채굴과같이비교적쉬운연산이여러번반복되는작업을수행하는데적합하다. 동사 GPGPU 가데이 터분석에더적합 반면동사의 GPU 는개수는더적지만, AMD 와비교했을때더복잡한연산이가능한보 다강력한프로세서를탑재한다. 이러한프로세서는그래픽데이터뿐만아니라과학, 금 융등데이터분석어플리케이션에서더좋은성능을보여준다. 소프트웨어개발자가 AMD와동사의 GPGPU를이용하기위해서는 GPU 하드웨어와개발자가제작하는어플리케이션사이를연결시켜줄수있는소프트웨어가필요하다. 이러한역할을소프트웨어중 AMD가채택하여사용하는소프트웨어는 OpenCL, 동사의사설소프트웨어는 CUDA이며, 동사의제품은동시에하위버전의 OpenCL을지원한다. OpenCL은 GPGPU 표준으로채택되어있는프로그래밍라이브러리이다. OpenCL은 CPU, GPU에상관없이 OpenCL을지원하는장비를모두동시에제어할수있다. GPU뿐만아니라여러장비를동시에통제할수있기때문에숙련된사용자라면 GPU만제어하는 CUDA사용자보다효율적으로컴퓨터자원을배분할수있다. 또, 광범위하게사용되는그래픽라이브러리인 OpenGL과결합시키기도좋다. 반면, 여러가지장비를동시에관리해야하기때문에코드가압도적으로길어지고복잡해지며, 명령어도많아서처음배우는사람에게는문턱이높다. CUDA와비교시추상화단계가낮아하드웨어특유의고급기능까지사용하여한계성능으로하드웨어를이용하기힘들다. 또, 코드내의에러를잡는데아주큰도움을주는디버깅 (Debugging) 툴이아직존재하지않기때문에생산성이 CUDA에비해낮을수밖에없다. GPU만제어하는 CUDA는사설소프트웨어라이브러리이기때문에 NVIDIA 제품에서만사용할수있다. 또, 여러장치를동시에관리하는 OpenCL과는달리 GPU만제어할수있다. 하지만 OpenCL이표준으로채택되어있음에도불구하고 CUDA의시장선점효과로인해 CUDA와동사의 GPGPU가지원하는어플리케이션수가압도적으로많다. 하드웨어병렬프로그래밍을처음하는사람도쉽게배울수있고, 개발자입장에서도 CUDA는디버깅툴이이용할수있기때문에코딩효율도 OpenCL보다훨씬좋다. 26

27 그림 37. NVIDIA CUDA 와 OpenCL 소프트웨어라이브러리 출처 : 동사홈페이지, SMIC Research Team 병렬컴퓨팅에새로진입한 Intel 과의경쟁 CPU 및컴퓨터칩셋제조사 Intel은내장용저사양 GPU는제조하지만동사나 AMD와같이고성능 GPU를제조하지는못한다. 때문에 Intel사는늘어나는병렬컴퓨팅에대한수요에발맞추어조금다른전략을택하는데, 하나의제품에작은 CPU를수십개투입하여 GPU와비슷한연산능력을가진하드웨어를제조하는것이다. 이렇게출시한제품이 Xeon Phi 시리즈이다. 연산장치의연산능력을나타내는단위로는 FLOPS( 초당부동소수점연산능력, FLoating Operations Per Second) 단위를사용한다. Xeon Phi 시리즈는기존 CPU로는불가능해보였던 1TFLOPS(10 12 FLOPS) 의벽을넘어섰으며, 가장최근출시된 Xeon Phi Knights Landing은최고 6TFLOPS의동시연산성능을보이며동사의 GPGPU를위협하고있다. 지원하는어플리케이 션수동사 GPGPU 가압도적 하지만 Xeon Phi는동사 GPGPU보다병렬컴퓨팅시장에훨씬뒤늦게뛰어든경쟁자이기때문에아직까지 Xeon Phi를지원하는어플리케이션수가 CUDA에비해압도적으로적다. Xeon Phi가지원하는어플리케이션프로그램은최근기준 67개, CUDA 기준 400+ 개이다. 병렬연산에있어성 능도압도적 동사와 Intel 사제품의성능은많이사용되는어플리케이션프로그램에서의연산속도비 교를통해이루어지는데, 많은주요어플리케이션에서동사의 GPGPU 가더뛰어난성능 을보여주고있으며, 서로다른연구기관들이이를입증하고있다. Intel 사가강조하는 Xeon Phi 시리즈의동사 GPGPU 시리즈대비비교우위는바로편리 함이다. Xeon Phi 에탑재되는연산장치는모두 CPU 이기때문에, 기존의 CPU 개발환경에 서어플리케이션을제작하던개발자들이더쉽게개발을할수있다는것이다. 27

28 그림 38. 각종어플리케이션에서 Tesla K80 과 Xeon Phi 7120 성능비교 ( 단위 : 배 ) 7x 6x 5x 4x 3x 2x 1x 0x GROMACS GTC QMCPACK Chroma CloverLeaf LAMMPS NAMD Tesla K80 Xeon Phi x CPU Organization Application GPU Speed-up over Xeon Phi Tokyo Institute of Technology CFD Diffusion 2.6x Xcelerit Monte-Carlo LIBOR Swap Pricing 2.2x - 4x Georgia Tech Synthetic Aperture Radar 2.1x CGGVeritas Reverse Time Migration 2.0x Paralution BLAS & SpMV 2.0x Univ. of Wisconsin-Madison WRF (Weather Forecasting) 1.8x University Eriangen-Nuremberg Medical Imaging - 3D Image 7x Reconstruction Deift University Drug Discovery 3x 출처 : IR 자료, SMIC Research Team 4 이와더불어 Intel은동사의 GPGPU와호환이되는어플리케이션을 Intel사의라이브러리를이용하여추가적인최적화없이바로컴파일후실행할수있다고주장하는데, 많은어플리케이션의경우이럴시성능이많이떨어지며어플리케이션에따라최대 4배까지성능이저하되는것을확인할수있다. 그림 39. 각종어플리케이션에서 Xeon Phi의성능저하현상 ( 단위 : 배 ) 1.20x 1.00x 0.80x 0.60x 0.40x 0.20x x GROMACS GTC QMCPACK Chroma CloverLeaf Xeon Phi CPU 출처 : IR 자료, SMIC Research Team 4 28

29 4.3 Automotive: GPU 없이는자율주행못합니다! 자동차의미래, 자율주행은어디까지왔는가 자율주행차의정의와단계 자율주행차의정의 자율주행차는소프트웨어, 인공지능 (AI), 통신, 센서기술등을융합하여자동차가스스로주변환경을인식하여위험요소들을판단하며주행경로를계획하도록제어되는자동차이다. 이는운전자의주행조작을최소화하여각종사고의가장큰원인인운전자의실수또는운전미숙의문제점을최소화시킬수있으며이를통해안전운행을가능하도록한다. 또한, 자율주행차는최근에뜨고있는커넥티비티플랫폼에서의운행을가능하도록하며향후자동차의 소유 가아닌 공유 의시대를열어줄것으로전망된다. 총 5 단계기준으로 나누어지는자율주행 차의레벨 미국의도로교통안전국 (NHTSA) 는자율주행차의레벨을총 5단계기준으로나누고있다. 지금현재상용화되고있는자율주행차는레벨 0( 비자동 ), 1( 기능특화자동 ), 그리고 2( 조합기능자동 ) 이며, 이단계까지는운전자가주행에대해서여전히모니터링및안전에대해서책임을지고자동차의제어권을소유한다. 3단계는 제한된자율주행 으로특정교통환경에서는자동차가모든안전기능을제어하고운전자는간헐적으로만제어를하게된다. 3단계부터는자동차와인프라간의통합이필요하기때문에안전에대한책임이운전자에서점차자동차로넘어간다. 그리고 4 단계는 완전자율주행 으로자동차가모든안전기능을제어하고상태를모니터링하며, 자율주행시스템이안전운행에대해서전적인책임을진다. 그림 40. 자율주행차단계별구분 출처 : NH 투자증권리서치센터, SMIC Research Team 4 29

30 자율주행은 2030년부터상용화될것으로전망되며 CAGR 28% 예상 4단계인 완전자율주행 의상용화는 2030년부터현실화될것으로전망되고있다. 전세계에서새로출시되는자동차중자율주행기술을탑재한자동차의비중은 2025년에 4.4%, 2030년에 40.5%, 2035년에 75.1% 에이를것으로전망된다. Toyota 등 7개의자동차기업들은올해자율주행차연구개발비로사상최대의규모인약 30조원을투자할예정이며, 이는자율주행차시장이얼마나각광받고있는지보여준다. 자율주행차의시장규모의경우 2020년에예상되는 190억달러에서 2035년에 1,150억달러로성장하며 28% 의연평균성장률을보일것으로전망된다. 그림 41. 자율주행차판매비중전망 ( 단위 : %) 그림 42. 자율주행차시장규모 ( 단위 : $B) 출처 : Navigant Research, SMIC Research Team 4 출처 : Navigant Research, SMIC Research Team 자율주행차산업의참여기업 그림 43. 자율주행차산업의참여기업 출처 : 언론보도, SMIC Research Team 4 30

31 각종자동차제조업과 IT 및플랫폼기업이참여하고있는자율주행차산업 올해 8월기준, 현재자율주행차산업에는각종자동차제조업, IT기업, 및플랫폼기업이참여하고있으며, 총 33개의기업이참여하고있다. 자동차제조업으로는 Tesla, GM, Ford, BMW, Benz, Audi 등이있으며, IT 및플랫폼기업으로는 Google, Uber, Alibaba, Apple, Intel 등이있다. 이중 Google과 Tesla가가장많은투자를하고있으며, 대부분의기업들은 2020년까지완벽하지는않더라도상용화될수있는부분자율주행차를개발한다는계획을내세우고있다. 다양한이유로자율 주행차산업에참여 하는플랫폼기업 자동차제조업체들이자율주행차시장에뛰어드는것은그리놀라운일은아니다. 하지만플랫폼기업이자율주행차시장에참여하는이유는다양하게나타난다. Baidu 같은경우에는자신들이구축해놓은데이터베이스나클라우딩플랫폼을기반으로지도서비스와같은주행계획기술을개발하는반면, Uber의경우에는자율주행차를통해운전사인건비를없애고차량의가동률을높이기위해시장에참여하고있다. 자율주행차는 2009 년에 Google 이본격적으로개발하기시작하면서인기를끌기시작했 다 년에 Google 이첫모델을공개한후자동차제조사들 BMW, GM, 등이가세하 기시작하였다. 각기업들은각자만의경쟁력을가질수있는전략을구축하고있다 자율주행성장과함께새로운시장이열린다 미래에는인지, 판단, 그리고제어의 3단계가모두자동차의담당 자동차의구동방식은인지, 판단, 그리고제어의부분으로나누어진다. 전통적인자동차산업에서는인지와판단을사람이, 그리고제어를자동차가담당하고있다. 하지만자동차시장이점차발전되어가면서안전과편의를높이기위해미래에는인지, 판단, 그리고제어의 3단계가모두 AI를탑재한자동차가담당하여진행될것으로전망된다 인지단계 인지기술의역할 자율주행차의첫단계인인지기술은사람의눈에비유된다. 자율주행차는차량에장착된카메라나레이더, 라이다와같은센서로주변환경을파악하고, 스캐너로정확한정보를습득해인지한다. 따라서인지기술에서는정확하게정보를수집할수있는능력이매우중요하며위치를파악하는 GPS, 주변환경을모니터링하고장애물을인지하는레이저스캐너, 도로위의횡단보도를인식하는영상센서가주요구성항목이된다. 인지기술관련시장 은이미경쟁심화 상태 인지기술의카메라, 레이더, 라이더센서와관련된시스템의선도업체로는 Mobileye, Velodyne, Quanergy, Infineon, Continental, Autolib, Denso, Bosch, Delphi, Valeo, 그리고 TRW 등이있다. 국내기업으로는엠씨넥스, 세코닉스, LG이노텍등이있다. 이와같이인지기술과관련된시장은이미경쟁이매우심화된상태이다. 31

32 판단단계 판단기술의역할 자율주행차의판단기술은사람의두뇌에비유되며, 주행상황판단및주행전략을결정하고주행경로를생성하는역할을한다. 자동차주행환경은예기치못한변수가많고순간적으로빠른판단을요하는상황이빈번히발생하기때문에인지기술을통해수집한정보를얼마나빨리, 그리고정확하게판단하는지가핵심적이다. 판단기술은인지기술과밀접하게연관되기때문에이두기술이얼마나잘협업을이루는지에따라전체자율주행의완성도가좌우되며, 최적의경로를찾아내는과정이판단기술이핵심이된다. 판단기술의효율성 제고를위한딥러닝 판단기술의효율성을제고하기위해최근에는딥러닝을도입하고있다. 즉, 개발된알고리즘에데이터를입력하는방법대신, 반대로입력받은데이터를이용하여알고리즘을만들어나가는방법을이용하는것이다. 딥러닝은인간의뇌를기반으로모델링을하여인간뇌의적응학습능력을구현한다. 딥러닝을위해서는 GPU 가필수 딥러닝을위해서는대용량데이터연산을실시간으로해야하는데, 이는 CPU 가단독으로 연산하기에는버거운양의데이터이다. 따라서 CPU 보다연산속도가빠른 GPU 가필수 적이며, 자율주행차시스템에서도 GPU 가필수적으로사용되는이유이다. 경쟁이심하지않은 판단기술관련시장 판단기술에는데이터를연산하는기술이핵심이다. 따라서이러한데이터를빠른속도로컴퓨팅할수있는칩셋이필요하며, GPU가바로이러한기능을해준다. 하지만현재 GPU를생산할수있는기업은많지않다. 더구나, 자율주행에탑재할만큼의성능을가진 GPU를개발할기술력을가진기업도많지않다. 따라서고성능의 GPU를생산하고있는동사는자율주행차플랫폼에사용되는 GPU를설계함에있어서업계 1위를차지하고있는글로벌대표업체라고할수있다 제어단계 제어기술의역할 제어기술은인식과판단을통해얻은정보를 액션 으로바꾸는단계이므로사람의팔이나다리, 신경계에비유된다. 즉, 제어란인지된정보를바탕으로그의미를판단한후이를실제로구현하는기술, 멈추고, 피하고, 회전하는등구체적인자동차의움직임으로이어지는기술이다. 이단계에서는차량을제어하여엔진가감속이나조향을컨트롤할수있다. 제어기술관련시장 역시경쟁심화상태 제어는기존에도사람보다는자동차가담당하고있던단계이기때문에기존의자동차생산업체와자동차부품업체는모두이단계에서경쟁자로참여한다고볼수있다. 예를들면글로벌자동차부품 1위기업인보쉬, 컨티넨탈등이있으며, 이시장역시경쟁이매우심하다. 32

33 높은구매자및공급 자교섭력으로인한 동사의강한경쟁력 앞서살펴보았듯이, 동사는 판단 의단계에속하는 Tegra 모바일프로세서를생산하는업체이다. 판단 기술의전단계인 인식 기술을제공하는기업은매우많으며인식센서시장은경쟁이이미심화되어있다. 따라서, 동사는구매자의교섭력또는협상능력이매우높아우위적인위치에있다고볼수있다. 또한 판단 기술의다음단계인 제어 기술을제공하는기업들역시수도없이많기때문에동사는공급자의협상능력역시높게나타남을볼수있다. 동사는 판단 기술의시장에서는시장을주도하고있으며구매자및공급자의교섭력이모두매우높으므로엄청난경쟁력을갖고있다고판단된다 NVIDIA 와자율주행차 GPU 동사의 DRIVE PX2 제품군 자율주행차는 움직 이는컴퓨터 동사의주력상품인 GPGPU는주로데이터센터에서사용된다. 하지만동사는최근각광받고있는웨어러블디바이스와각종 IoT를넘어서 움직이는컴퓨터 를재현하고자 GPGPU를자율주행차에탑재하고있다. 사람들은앞으로자동차가 ICBM (IoT, 클라우드, 빅데이터, 그리고모바일 ) 의집약체가될것이라고전망하고있으며동사도이에발맞추어반응하고있다. NVIDIA DRIVE PX2 는 Tegra 기반자동 차개발플랫폼 동사의 Automotive 사업부에는 NVIDIA DRIVE PX2 제품군이포함되어있는데, 이는자 동차가보고생각하고학습하는방식을바꿔주는 Tegra 기반자동차개발플랫폼이다. Tegra 는 ARM 프로세서를이용하여 CPU 와 GPU 를단일칩으로융합한시스템이다. DRIVE PX2 플랫폼이 수행하는기능 DRIVE PX2 플랫폼은앞서설명한 NVIDIA DGX-1 TM 슈퍼컴퓨터를사용하여 AI 컴퓨팅아키텍처가딥러닝을통해스스로기능을터득할수있도록한다. 이아키텍처가동사의 GPU 파스칼이탑재된자율주행차플랫폼 DRIVE PX2에적용되어카메라이미지를분석하고주변장애물을인지하는기능들을수행하게된다. NVIDIA DRIVE PX2 가사용하는 DriveWorks 의기능 DRIVE PX2 플랫폼은동사의 DriveWorks 라는소프트웨어를통해실행된다. 이소프트웨어는자동차로하여금주변을인식하게하고딥러닝과클라우드기반정보를통해 HD 지도를설계한다. 또한, 데이터를빠른속도로분석하여 GPS를통해자동차의위치추적및주변환경도로를파악할수있으며이를통해경로를계획할수있다. DRIVE PX2 플랫폼의 구조 DRIVE PX2 플랫폼은구조적으로두개의모바일프로세서 (Systems-on-a-chip) 와초당 24조개의딥러닝작업이가능한두개의파스칼 GPU가탑재되어있다. 이는 150개의애플맥북프로를돌릴수있을만큼의강력한파워를가지고있다. 4단계의완벽자율주행을상용화하기위해서는수개의 DRIVE PX2 플랫폼을사용하여병렬적인프로세스를가능하여야한다. 동사의자율주행플랫폼은딥러닝, 센서융합, 그리고다양한기술을복합적으로사용하여안정성측면에서전세계적으로가장최상의기술을탑재하고있다. 33

34 NVIDIA 의협력사 동사의협력사 동사는전세계적으로유명한자동차제조업체들뿐만아니라 IT 및플랫폼기업들과도협력을맺고있다. 자동차제조업체로는 Tesla, Audi, Benz, Honda, Volvo, BMW, Luxgen 등이있으며, 플랫폼기업으로는 Baidu, Uber 등이있다. 이러한파트너쉽을통해서동사의 GPU 기술을인포테인먼트, 네비게이션, ADAS 기술등에활용한다. 본보고서는최근에화두가되고있는가장대표적인기업들에대해서만간략하게다루고자한다. 표 44. 동사의협력기업 기업로고 기업명 내용 Tesla 모든모델 (Model S, Model X, Model 3) 에 DRIVE PX2 플랫폼과 Tegra 프로세서탑재예정 현재동사의 Tegra를이용한인포테인먼트와 17-인치터치스크린센터컨솔을모든차량에탑재 Audi 동사와협력을맺은지 10년 향후동사의 Tegra X1 모바일슈퍼칩을아우디자율주행차에탑재할것이라고밝혔으며, 이미동사의인포테인먼트시스템을모든차량에탑재 Honda 동사의 Tegra 프로세서를이용한터치스크린, 인포테인먼트및오디오탑재 Volvo BMW Luxgen Baidu 내년부터 DRIVE PX2를 Volvo XC90 SUV에탑재하여 Drive Me 자율주행차파일럿프로그램 진행예정 자율주행기술확보를위해 Intel과 Mobileye와공동으로자율주행차개발중 동사와수년간협력을유지하고있으며최근에출시한 BMW i8과 i3을포함한모든 BMW 차량은 Tegra 프로세서를사용한인포테인먼트탑재 Tegra 프로세서, NVIDIA Quadro, NVIDIA GeForce GTX 980을혼합적으로사용하여인포테인먼트, 카메라센서등을탑재 동사의 GPU 설계기술과 Baidu의 AI 및클라우드기반기술력을활용하여클라우드기반자율주행차플랫폼설계협약 Baidu의클라우딩과지도설계기술을동사의 DRIVE PX2와통합하여업그레이드된 HD 지도설계와 3단계의자율주행차제조협약 출처 : 동사홈페이지, SMIC Research Team 4 동사는자율주행차 시장성장의최대수 혜자중하나 위에서볼수있듯이, 세계적인자동차제조업체들은전통적인자동차시장보다높은성장성이기대되는자율주행차시장으로눈을돌리고있는추세이다. 동사는거의대부분의자동차제조업체들과협력관계를맺고있기때문에자율주행차시장이성장하면자율주행차에필수적으로필요한 GPU 시장을주도하고있는동사가가장큰수혜자가될것임은분명하다. 자율주행차시장은이미경쟁이치열하지만그치열함에속에서큰경쟁없이이익만을볼기업은바로동사라고할수있다. 34

35 4.3.4 자율주행시장을주도하는 NVIDIA: INTEL 을견제하지않아도되는이유 경쟁사인 Intel 의 Xeon Phi 보다더뛰 어난동사의 GPU Intel의서버 CPU 프로세서는전체빅데이터플랫폼시장에서 90% 가넘는점유율을차지한다. Xeon Phi 프로세서는기존시스템대비최대 50배가빠른딥러닝학습이가능하도록구성되었음에도불구하고동사의 GPU에비하면성능이더떨어지고가격도더비싸다. Intel이 Xeon Phi 프로세서를통해자율주행차시장에참여하여비교우위를갖는것은지금현재상태로서는어려워보인다. 동사가 GPU 관련특 허는대부분보유 또한앞서설명했듯이, CPU 단독으로자율주행플랫폼을위한딥러닝을하기에는너무많은양의데이터를다루어야한다. 따라서 CPU보다연산속도가빠른 GPU를사용해야하는데, GPU와관련된특허는이미동사가대부분보유하고있다. 따라서 Intel이 GPU 특허를우회하여 GPU 시장에뛰어들기에는현재로서제한이존재한다 빠른속도로성장하는 Automotive 사업부의매출 그림 45. 동사의 Automotive 사업부매출추이 ( 단위 : $M) 출처 : 동사사업보고서, SMIC Research Team 4 CQGR 12.4% 인동사 의 Automotive 사업 부 동사의 2017년 3분기매출은지난해에비해 61% 증가한 127만달러로기록되었으며, CQGR은 12.4% 로산정된다. 이제막성장하기시작한자율주행차시장이앞으로더욱더빠른속도로성장할것이라는점을고려하면, 자율주행차시장의가장큰수혜자가될동사의매출은향후훨씬더빠른속도로증가할것으로판단된다. 35

36 5. 투자포인트 3: 시장이바라보는 4 차산업혁명 미래산업에투자하는기업들에대한시장에서의평가를통해, 상대적가치평가의기준마련 지금까지투자포인트 2에서살펴보았듯이, 수많은 IT 기업들과전통적인제조업들이그동안자체사업을통해벌어들인현금의상당부분을미래산업에투자하고있다. 그렇다면, 시장에서는이런미래산업에대해서어떻게평가하고있을까? SMIC Research Team 4에서는 4차산업혁명으로대표되는미래산업에대규모투자를아끼지않는기업들에대한시장의평가가어떻게이루어지고있는지살펴보고, 그에따라미래산업성장의수혜를그대로받을수있는동사에대한상대적가치평가의기준을마련해보고자한다 업종의차이가현금창출력의차이를만든다! 자동차를바라보는시장의 View가달라졌다환경오염, 연비규제, 성장둔화, 자동차수요감소... 완성차업체들이고전하고있는동안다른곳에서현금을쓸어담고있는 IT기업들을필두로자동차의전장화가급속도로진행되고있다. 이제자동차회사들은더효율적인내연기관, 더저렴한가격등으로승부하지않는다. 자동차는점점 " 움직이는컴퓨터 " 로규정되어가고있으며, 그에따라자동차를대하는개념도서서히바뀌어가고있다. GM, Ford vs Uber, Tesla: 적자이지만기업가치는비슷 자동차제조사로대표되는 GM과 Ford, 자동차산업의미래로대표되는 Tesla와 Uber의상황만비교해보아도이를알수있다. GM과 Ford는연간수조원의영업이익을창출해내고있지만, Uber와 Tesla는계속해서적자를벗어나지못하고있다. 하지만, 비상장기업인 Uber는현재 $60bil 이상의기업가치를평가받고있으며, Tesla 역시시가총액이 $30bil에달한다. 이는코스피시가총액상위 2,3위인 SK하이닉스와한국전력과맞먹는규모이다. 그림 46. GM, Ford 와달리 Uber, Tesla 는적자 ( 단위 : $B) 그림 47. 하지만기업가치는비슷하다 ( 단위 : $B) 10% 8% 6% 4.9% 7.7% % 2% 0% -2% -4% GM Ford Uber Tesla -0.7% -2.5% GM Ford Uber Tesla 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 36

37 자동차의미래에 자본이집중되고있음 시장의평가가시가총액이라는수치로나타난다고생각해본다면, 이들회사를평가하는기준이다른셈이다. 전통적인자동차제조사들은차를얼마나잘만들어서잘판매하는지가이들의몸값을결정하는반면, 전기차와자율주행, 카셰어링등의미래모습에도가치를부여하고그에따라시장의자본이집중되고있다고할수있다 미래신산업투자를 IT 기업들이이끌수있는이유 산업구조에따라이익률과현금창출력이달라지고, 이는투자여력으로이어진다 자동차제조업체들은대규모의원가비용과규모의경제로인해 IT 기업들에비해이익률이훨씬낮은편인데, Daimler, BMW, Ford, GM 4사의이익률은 IT 업체, 반도체업체들과비교했을때 5배이상차이나기도한다. 특히대표적인광고비즈니스인 Facebook은자동차제조업에비해원가가훨씬절약되기때문에압도적인이익률을자랑하고있다. OPM이 5배차이난다는것은같은돈을벌기위해서 5배더많은매출을올려야한다는뜻이고, 반대로 OPM이 5배높다는것은 1/5에해당하는매출규모로도동일한현금을창출할수있다는것이기도하다. 즉, OPM이높은기업이매출성장에따라훨씬강한현금창출력을갖는다는것을의미하고, 그만큼미래신산업에투자할수있는여력이많아지게된다. 그림 48. 자동차기업들의외형 ( 매출 ) 이크지만그림 49. IT 기업들의이익률과현금창출력이훨씬우수하다 Facebook Intel Alphabet Microsoft Qualcomm NVIDIA IBM Apple Daimler BMW Ford GM 48.0% 34.4% 34.7% 39.1% 31.4% 23.5% 20.8% 30.5% 0.1% 1.0% 10.8% 7.9% 0% 20% 40% 60% 80% OCF/Sales GPM OPM 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 실제로절대적인 OCF의규모및매출액대비영업현금흐름의비율을살펴보면, 자동차업체들에비해 IT 업계의현금창출효율이훨씬뛰어나다. Facebook의경우이비율이 48% 에달하는데, 이는 100달러의매출중 48달러가실제현금으로유입된다는뜻이다. BMW와 Daimler의경우이비율이 1% 가되지않는데, 외형 ( 매출 ) 규모가아무리커도, 실제로들어오는현금은적다는얘기다. 37

38 4 차산업혁명을 IT 기업들이 이끌고있는이유 요약하자면, 자동차기업들은 IT 기업들대비훨씬큰외형을가지고있지만, 제조업이라는사업구조의특징상이익률과현금창출력이낮다. 이에반해 IT 기업들은높은이익률을바탕으로자동차기업들보다더효율적인영업현금흐름을만들어내고있고, 이는곧신산업에대한적극적인투자로이어질수있음을의미한다. 현재 4차산업혁명을 IT 기업들이앞장서서주도할수있는이유를설명해준다 미래신산업에는몇배의멀티플을주어야할까? 업종간 PER 의차이는 시장에서의평가를 반영 일반적으로서로다른업종자체끼리의 PER 비교는의미가없을수있지만, 이는반대로생각한다면업종간의차이로인해 PER도달라질수있다고생각했다. 업종마다사업모델과이익률이현저하게차이가난다면, 이는해당산업자체에대한시장에서의평가라고할수있지않을까. 그림 50. 주요자동차및 IT 기업들의과거 5 년간 (2012~2016) 12M Trailing PER band 의범위 ( 단위 : 배 ) BMW Daimler Ford GM IBM Apple Intel Qualcomm Microsoft Alphabet NVIDIA 출처 : Zacks, SMIC Research Team 4 IT 기업들의높은이익률 과현금창출력은 높은 PER 로수치화 위표는최근 5개년 (2012~2016) 각기업의 12M Trailing PER band의범위를나타내며, 오른쪽에써있는숫자는현재 12M Trailing PER을나타낸다. (2013년상장된 Facebook의경우 PER band의범위가 43x ~ 198x로 outlier라고판단되어비교에서제외하였다 ) 먼저 PER band의범위를살펴보면, 자동차업종의상하단이 IT 업종대비낮게위치하는것을볼수있다. 또한자동차업종은현재 PER band 바닥수준에이르렀으며, 대부분의 IT 업종은과거 5년평균혹은그이상의 multiple을부여받고있음을확인할수있다. 앞에서확인했던업종별이익률과현금창출력의순위와거의비슷한모습이보인다. 업종자체의수익모델과최근의업황이이익률과현금창출능력에그대로반영되었고, 이수치가 PER이라는 multiple로수치화되었다고생각해볼수있는부분이다. 38

39 동사는엄청난실적덕분에단기간에주가가급등하여, PER 48배까지상승 이중에도동사는지난 11월 10일, 3Q 실적발표이후 3일만에 30% 이상급등하여타 IT 기업들대비현저히높은 PER을받고있는데, 올해초만해도 20배초반에위치하던 PER은 48배로급상승하였다. 이는 4분기예상실적까지반영한 2017F PER로는 30~35배, 2018F PER로는 25~30배정도에해당한다. 10~20배사이에위치하고있는 peer 그룹과, 연일역대최고수준의 historical PER이자사상최고가를갈아치우고있다는점을감안한다면, 고평가에대한부담감이발생하지않을수없는상황이다. Peer 대비어느정도의 프리미엄은받을수있 음 다만, 동사의경쟁사대비우월한 EPS 성장률과시장독점구조로고PER에대한설명이어느정도가능하다. FY Q에동사는 Gaming (QoQ +60%), Datacenter (QoQ +59%) 부문의매출급성장과제품믹스개선에따른이익률상승등에힘입어 YTD +77% 에달하는전사 EPS 증가율을기록하였다. 이는 TTM 기준으로동종업계인 Intel (YTD +15%), TSMC (YTD -2%), Qualcomm (YTD +1%) 등을압도하는수치이며, 위투자포인트 1에서설명한시장독점력과투자포인트 2에서설명한 GPU 시장자체의성장수혜를받아향후에도타사대비고성장을지속할수있을것으로보인다. 그림 51. 주가급등으로고평가부담이발생했지만 그림 52. 타사를압도하는 EPS 성장률로일부설명가능 80% 60% 40% 20% 0% -20% TTM 2016E 2017E -40% Nvidia Intel TSMC Qualcomm 출처 : Zacks 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 PER 40~50 배의의미를 찾아보자 위와같은점을감안했을때, "4차산업혁명 " 으로대표되는신산업들의성장과 GPU 시장의확장을그대로누릴수있는동사는충분히현재의프리미엄을즐길만한자격이있다. 다만그프리미엄을어느정도까지줄것이냐에대한문제는, 결국시장이미래산업의성장성에부여하는기대감에귀결된다고생각한다. 그렇다면, 현재미국증시에서이정도의 PER 을받고있는곳은어디일까. NYSE, NASDAQ 에서시가총액 30B 이상인대형기업들중, 12M trailing PER 이 30~60 배에해당 하는종목들은무엇인지살펴보았다. 39

40 그림 53. 미증시내 PER 30x~60x 에위치하는기업들 (12M Trailing, 시가총액 $30B 이상 ) 출처 : MarketWatch, SMIC Research Team 4 IT 기업들중에는 Adobe, Facebook, Alibaba, Priceline 등이 PER 상위권 PER 상위권에는 Celgene, Abbott, Becton Dickinson, Lilly 등제약 / 의료기기관련업종을비롯하여 Royal Dutch Shell, Exxon Mobil 등의석유화학기업들과 Colgate, AB InBev 등소비재기업들도눈에띈다. IT 관련기업으로는 Adobe, Facebook과중국의 Alibaba, 그리고 Booking.com을비롯한온라인플랫폼을운영하는 Priceline 등이 PER 상위권에위치해있다. 클라우드서비스를비롯하여포토샵, 일러스트레이터등의각종 SW를독점적으로공급하고있는 Adobe, 전세계 SNS의패권을쥐고광고시장을점유하고있는 Facebook, 중국온라인상거래의역사를새로쓰고있는 Alibaba 등이각시장에서차지하고있는파워를수치화한것이 PER 40~50에대한설명이라고볼수있을것이다. 현재동사역시이정도 의프리미엄을부여받 고있음 이번 3Q 실적이증명하였듯이향후 VR, Datacenter, 자율주행등에서 GPU 를필요로하 는새로운시장이크게성장함과동시에, 그수혜를고스란히누릴수있는동사역시 이와비슷한수준으로평가되고있다고해석할수있다. 40

41 6.3. " 그래도 PER 48 배는너무비싸지않아요?" 어닝서프라이즈시 공매도청산에따른 상승모멘텀발생 일반적으로실적이어닝서프라이즈를기록한경우, 공매도포지션을취하고있던투자자들은추가손실을막기위해포지션청산에나서게된다. 이로인해실적을보고신규진입하려는투자자들과더불어추가적인매수수요가발생하게되며, 이는주가상승요인으로작용한다 ( 상승모멘텀 ). Days-to-Cover = 누적공매도량일평균거래량 = 공매도포지션청산시 급감하는양상 국내증시에서공매도공시제가시행되듯이미국에서도 NASDAQ 상장주식에대해매월 2회누적공매도량을공시해주는데, 공매도량을판단하는기준으로 Days-to-Cover (Short Interest Ratio) 라는수치를사용한다. 이는누적공매도량을일평균거래량으로나눈것으로, 이수치가높을수록공매도량이많다는것을뜻한다. 특히양호한실적에따른상승모멘텀이발생하는경우, 공매도포지션의청산이일어나면서 Days-to-Cover가급감하는양상을보이는경우가많다. 실제로동사역시 1분기실적을발표했던 5/12에컨센서스를상회하는실적을발표하였을때, 4/31 기준 9.3일을기록했던 days-to-cover는실적발표이후 4.7일까지크게감소함과동시에상승랠리가이어졌는데, 이과정중에는일평균거래량의 9.3배에달하는공매도포지션중거의절반이청산됨에따라매수수요가작용하였을것이다. 그림 54. 누적공매도량과 Days To Cover 수치가높을수록, 숏커버링에따른상승모멘텀발생 ( 단위 : 백만주, 일 ) 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1, /15 02/15 03/15 04/15 05/15 06/15 07/15 08/15 09/15 10/ 누적공매도량 (Short Interest) 일평균거래량 Days To Cover ( 우 ) 출처 : NASDAQ.com, SMIC Research Team 4 8 월부터증가한공매도 는 AMD 의반격때문일 것으로추정 8월중순부터 10 말까지 2개월간누적공매도량이지속적으로상승하여 10월말기준 days-to-cover가다시 9 이상으로상승하였는데, 이기간은 GPU 시장구조에유의미한변화가있던시기였다. 무너져가던경쟁사인 AMD가파격적인가격으로폴라리스아키텍쳐기반의 RX 480 신제품을공개하면서시장의반향을불러일으켰고, 8월경부터본격적인판매에따라점유율반등에성공하여동사의독점적지위가무너지는것아니냐는우려가제기된것이투자심리악화로일부이어지지않았을까생각한다. 41

42 3 분기어닝서프라이즈 이후공매도포지션 청산이일어났을것 다만현재의높은 days-to-cover는 11/10에있었던 3분기실적발표이후공매도포지션의변화가반영되지않은수치이며, 해당데이터는다음주 (11/26 토 06:00, 한국시간기준 ) 에발표가예정되어있다. 지난 1분기실적보다도컨센서스를훨씬 outperform하는실적이었기에, 공매도포지션의대량청산이일어났을것이고그에따라 days to cover 역시 3~4일수준, 혹은그이하로감소했을것으로보인다. 현재의 PER 48배는숏커버링에따른단기적과열양상으로추정됨 SMIC Research Team 4에서는, 현재 12M Trailing PER 48배까지상승한현상태의주가는 2달간누적되어왔던공매도포지션의청산에따라발생하는숏커버링이라고판단한다. 따라서이에따른현재의단기상승모멘텀은이미충분히소진되었으며, 차익실현매물등을감안하였을때빠른시일 ( 짧게는 1주, 길게는 1개월 ) 내에과도한멀티플이정상화되는과정에서단기적으로하락압력이존재할것으로예상한다. 적정 PER 30~35배수준으로돌아오는과정에서매수를고려해볼수있음 다만이는동사에대한매도의견이아니며, PER이정상화되는과정은 PER 48배에달하는현수준의 valuation이부담스러운투자자들에게는오히려매수기회라고생각된다. 중장기적으로보았을때에는본보고서에서제시한근거에따라, PER 30~35배정도가동사에대해부여할수있는합당한 multiple이라고생각된다. 그림 55. 우수한성능과효율의신제품 (RX 480) 을파격적인가격에출시한 AMD 출처 : AMD 출처 : MakerStudios 42

43 6. Issue & Risk 6.1. 실적급성장에따른역기저효과 동사는최근들어매분기마다컨센서스를뛰어넘는실적을내고있으며, 특히내년 (FY 2018) 에는올해급증한실적의역기저효과로인해성장률자체는하락할것으로보인다. 이로인한성장률하락을성장둔화로인지하는일부투자자들에의해상승여력이약화될우려가존재한다. 하지만이는 QoQ +40%, YoY +126% 에달하는급성장이후필연적으로발생하는것이며, 동사의성장둔화를의미하는것이아니다. 본보고서의투자포인트에따라전망하고있는매출액과 EPS의 YoY growth에서도볼수있듯이동사는시장성장의수혜를그대로누릴수있을것이며, 그에따라추가적인실적증가가충분히가능하다고생각된다 높은해외매출비중에따른환율변동위험 동사는미국회사이지만, 미국안에서벌어들이는매출은 10~20% 내외에불과하다. 그 만큼해외거래가많고그에따라환율변동에민감하기때문에, 이로인한외환관련 위험에노출될수밖에없다. 그림 56. 미국외지역의비중이압도적으로높은매출구조 ( 단위 : $M) 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 FY2011 FY2012 FY2013 FY2014 FY2015 FY2016 North America Taiwan China Other Asia Pacific Europe Other Americas 출처 : SEC, SMIC Research Team 4 동사에서는이미 20년이넘는기간동안글로벌무대를대상으로활동해오면서환위험을적절히관리하고있으며, 각지역별로수십개의자회사를설립하여해당지역에서의사업을전개하고있다. 그에따라외화관련손익이실적을왜곡한적이없으며, 실제로사업보고서에도이를공시하고있다 ( Impact of foreign currency transaction gain or loss was not significant for past fiscal years ). 43

44 7. Valuation DCF Method & PER, EV/EBITDA Valuation 은 DCF 를이용한절대적인가치평가방법을기반으로진행한뒤, PER, EV/EBITDA 등의상대적인가치평가방법을보조지표로이용하여다양한관점에서동사 의가치를판단해보고자하였다 Key Financial Projection Earning Table 추정에필요한주요항목들에대한가정은아래와같으며, 그에따라구한 FY 2021E Earning Table 은아래와같다. Sales ( 매출액 ) 동사의주요사업부문은대부분미래신산업과연관되어있기에실적이분기마다수십 % 씩급변할수있기때문에, 지금의한정된정보로는정교한추정이불가능하다고생각되어오히려긴호흡으로시장의성장률을적용하는것이장기적인관점에서적절할것이라생각되었다. Gaming 부문은대부분이그래픽카드매출에서발생하는데, 투자포인트 1에서설명하였듯이향후 Gaming 부문의성장은 VR이이끌것으로보인다. IR에서제시하고있는게임시장의성장률은 YoY +5~10% 정도이지만, VR 시장의성장률은 YoY +20~30% 이상빠르게크고있는점을감안하다면 YoY +15% 정도는충분히성장할수있을것이다. 44

45 Datacenter 부문역시 FY2017 3분기에만 QoQ +58% 의엄청난성장을하였는데, 실제로동사의실적발표 conference call에서도이에대한설명과향후전망에대한질문이쏟아진바있다. 다양한고객사에다양한제품이공급되기때문에직접적인시장이존재한다고판단하기가어려워, Datacenter로연결되는연간트래픽의예상증가율인 YoY +25% 를적용하여매출을추정하였다. Automotives의경우, 동사의 GPU가가장대표적으로적용될수있는분야인자율주행시장의성장률을적용하는것이가장합리적인추정일것으로생각하여 YoY +28% 를적용하였다. 이외의사업부문은 QoQ 실적이거의비슷하거나일정한수준을보이고있어서 Professional Visualization 부문은 1%, Others는 TTM 수치유지를가정하였다. 위를모두종합해보자면, 전사매출은 YoY +12~14% 의성장을지속할수있을것으로 보인다. Gross Profit, Operating Profit ( 매출총이익, 영업이익 ) 동사는상대적으로이익률이낮은 OEM 부문의매출비중이지속적으로감소한반면, 이익률이높은 Gaming, Datacenter, Automotive 등의매출이증가함에따라 GPM 역시매년 1~2% 씩꾸준히개선되는모습을보이고있다. 향후해당부문의매출증가에따라이익률역시소폭개선될것으로보이며, 이를반영해주기위해매년 1% 씩이익률상승을가정하여최종 GPM이 60% 가될것으로가정하였다. 판관비항목의경우 Selling, General and Administrative Expenses (SG&A) 는지난 5년간매출대비 10~11% 의일정비율을유지하였음을감안하여, 매출대비일정비중지출을가정하였다. 다만 R&D 지출액은매출액대비 23~35% 로변동이심한양상을보이는데, 이는 R&D비용집행의차이보다는매출급변동에의한비중차이로판단된다. 따라서과거 3년간 R&D비용증가추세를감안하여연간 3% 씩을추가로지출한다고가정하였다. Interest Expense / Income, Other Non-operating Net Income ( 금융손익, 영업외손익 ) Interest Expense의경우 FY2015에발행한 convertible note에의해전년대비 4배이상급증하였는데, FY2018 1Q에상환이예정되어있으므로이를감안하여추정해주었다. Interest Income의경우역시 convertible note를통해유입된현금으로인해 2015년부터높은수치를보이고있는것으로판단, FY2019 이후부터는 FY2012~FY2014 평균을적용하였다. Other Non-operating Net Income의경우외환관련손익과기타잡손익등이해당되며, 5개년이동평균을적용하였다. Unusual Items ( 일시적손익 ) 구조조정비용 (restructuring charges), Goodwill Impairment ( 영업권손상차손 ), Sale of Invest. ( 투자관련자산처분손익 ), Legal Settlements ( 소송관련비용 ) 등의일시적항목들은동사의영업에크게영향을미치지못하는항목들이며, 향후합리적인추정이불가능하기에모두발생하지않을것으로가정하였다. 45

46 Effective Tax Rate ( 유효법인세율 ) 동사는매출의상당부분이면세지역에설립된자회사를통해발생하는구조이기때문에, 법인세율이 10% 중후반대로상당히낮은편이다. 매출구조와산업특성등을고려하였을때이와같은추세는계속될것이며, 그에따라법인세율은과거 5개년중높은수치인 17% 를적용하여보수적으로추정하였다 DCF Method 절대평가방법의경우 FY 2017E 를 Year 1 으로설정하여위에서도출한 Earning Table 을기 반으로향후 5 년간의 Free Cash Flow 를구한뒤, FY 2021E EBITDA 에 EV/EBITDA exit multiple 을적용하여 Terminal Value 를추정하였다. 이처럼 FCF 추정을 5개년만진행하고 TV를 EV/EBITDA multiple로도출한이유는 1) 동사의실적은 QoQ 기준수십 % 씩증가하는등변동성이심하며 2) 미래신산업이라는특징상 5년이상의긴기간동안정확한 FCF 추정이힘들고, 3) 그에따라 5년뒤시점에서꾸준한투자로이어질수있는동사의현금창출력 (EBITDA) 을기반으로한 valuation이필요하다고생각했기때문이다. 46

47 Depreciation & Amortization, Capital Expenditure EBITDA 추정에필요한 EBIT은 Operating Profit을대용치로사용하였으며, DA( 감가상각비 ) 는매출대비지속적인 Capex 투자가집행될것이라고가정하여전체 PP&E 대비일정비율만큼을상각시켜주는방식으로추정하였다. Changes in Net Working Capital Current asset에서 cash를제외한부분과, current liabilities에서 interest bearing debt를제외한부분을운전자본으로이용하였다. 제조업을영위하는동사의특징을고려하여상거래과정에서발생하는 AR( 매출채권 ) 과 AP( 매입채무 ), Inventories( 재고 ) 의경우과거 5년간의회전율을기반으로향후수치를추정하였으며, 그외항목들에대해서는 Sales와 COGS 대비비중을평균수준으로유지할것으로가정하였다. 47

48 WACC, Net Present Value of Free Cash Flow CoD는동사의실질부담이자율에 TTM 유효법인세율을적용한세후값이며, CoE에사용된 Risk free rate는 11/17 기준 US treasury bond 3yrs의이자율을, Market risk premium 은 7%, Beta는 Google Finance에서제공하는수치인 1.17을이용하였고, Debt/Equity Ratio는 MRQ (Most Recent Quarter, FY 3Q2017) 수치를이용하였다. 이를통해도출한 WACC 은 5.9% 이며, 이를바탕으로각연도의 FCF 를할인한뒤총합 산한값은 $9,662M 이다. Terminal Value 추정한 Earning Table을기반으로 EV/EBITDA exit multiple을적용하여 Terminal Value를도출하였는데이는일반적으로사용되는영구성장모형 (perpetuity growth model) 과약간은다른방식으로, FY 2021E EBITDA에 exit multiple을곱해준 EV가해당시점에서동사의기업가치라고판단하는개념이다. 이렇게구해진 Termianl Value에서역으로 growth rate를도출하여비교해보자면, 20배의 exit multiple로동사의 TV를추정한것은영구성장률 2.23% 를적용한것과같다는것을뜻한다. 2021년이후빠르게성장할미래산업들을고려해본다면 growth rate 2.23% 는절대로과한추정이아니며, 이는동사에부여한 20.0x의 exit multiple 역시충분히설명할수있는수준임을뜻한다. 48

49 위에서구한 FCF 와 TV 의 NPV 를합산한뒤, 순차입금과비지배지분, 우선주등을고려한 동사의 Equity Value 는 $81,840M 이며, 이를 MRQ FDSO 653 mil shares 로나눈동사의적 정주가는 $ 이다. 이는 11/17 종가기준약 35% 의 upside 가존재하므로, SMIC Research Team 4 에서는 에대해투자의견 Buy 를제시한다. 추가적으로 WACC 과 EV/EBITDA exit multiple 에따른 Target Price 의민감도분석은아래 와같다. 상대적으로 WACC보다는 Terminal Value 계산시사용된 exit multiple에의해 Target Price의변동이심한것을볼수있는데, 이에대해좀더자세한 Valuation을위해상대평가방법인 PER, EV/EBITDA Method를위 DCF model에대한보조지표로서제공해보고자한다. 49

50 7.3. PER Method 먼저 PER Method 의경우 FY 2018E (CY ) EPS $2.95 에, 위투자포인트 3 에서 설명한바에따라 Target PER 35 배를적용하여목표주가 $ 을도출하였다. 이는 11/17 종가대비약 12% 의 upside가존재하는것으로투자기간 ( 약 14개월 ) 에비해상대적으로높지않은기대수익일수있지만, 본보고서에서예상하였듯이현재의주가숏커버링에의한과도한상승국면임을고려해본다면향후소폭의조정이진행된뒤매수하여수익률을충분히극대화할수있을것이라생각된다 EV/EBITDA Method EV/EBITDA Method의경우, 매출대비 3~5% 의감가상각비를지출하고있는동사에게적용하기적합하지않은방법일수있으나, 안정적인현금흐름이꾸준히발생하고이를다시연구개발에대규모투자하고있다는점등을감안했을때 PER Method와함께상대평가의지표로사용한다면투자판단에도움이될수있을것이다. 36.4x 43.5x 44.6x 29.5x 28.4x 22.7x 23.2x 21.2x 15.2x 14.9x 17.4x 15.8x 14.7x 15.0x 16.2x 18.8x 19.9x 19.7x 19.4x 21.7x 7.2x 5.9x 6.7x 5.3x 4.9x 5.2x 6.2x 7.6x 8.8x 9.4x 8.9x 8.6x 9.0x 8.5x 8.2x 12.3x 11.9x 15.8x 21.6x 24.1x 1Q12 2Q12 3Q12 4Q12 1Q13 2Q13 3Q13 4Q14 1Q15 2Q15 3Q15 4Q15 1Q16 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17 3Q17 4Q17E EV/EBITDA PER ( 출처 : Capital IQ, SMIC Research Team 4) 50

51 12M Trailing EV/EBITDA multiple의경우 PER 움직임과비슷한양상을보이며, 현재 24.1x 이상을받고있다. 위투자포인트 3에서설명하였듯이동사의현재멀티플이과도한수준임을감안해본다면, EV/EBIDTA multiple 역시 20배정도로할인하여적용해야한다고생각했다. 특히 EV/EBITDA multiple이가장흔히사용되는곳이바로 M&A 시장인데, 최근있었던반도체 /IT 기업들의 deal을살펴보면인수프리미엄을제외하고서라도 EV/EBITDA 20.0x 는절대높은수치가아님을알수있다. 이를통해 DCF model에서 Terminal Value를 EV/EBITDA exit multiple로도출한것과, 상대평가방식을동해 20.0x의멀티플을적용한것에대한참고수치로생각해볼수있다. ( 출처 : Zephyr, SMIC Research Team 4) 동사는비지배지분, 우선주등이존재하지않으므로순현금만을감안하여 EV를도출한뒤, 이를기반으로 multiple을적용하여구한동사의목표주가는 PER Method보다약간낮은 $92.39이다. 다만 GAAP에서는 IFRS와달리유형자산의재평가를인정하지않기때문에, 동사가보유하고있는유형자산중일부가공정가치대비저평가되어있을수있을것이라생각한다. 이러한점을감안한다면, PER Method에서도출한목표주가를어느정도뒷받침할수있는수치일것이다. 지금까지여러방법의 Valuation을통해동사의적정주가를도출해보았다. 결국, 핵심은현재수준의높은 multiple이언제까지오래, 얼마나높게지속될수있는지에대한시장의합의일것이다. 미래신산업이성장함에따라동사에부여되는 multiple의흐름을지켜본다면, 4차산업혁명이이끄는변화속에서가장수익을극대화할수있는투자포지션을구축할수있을것이다. 51

52 8. Appendix 52