매출 $962억 (예상 $923억) · EPS $2.22 (예상 $2.09) · 다음 분기 회사 전망 매출 $1,080억 ±2%
핵심 발언
"2028 회계연도에 매출이 약 70% 성장할 것으로 예상해요."
"이번 달 초 Vera Rubin 생산 출하를 시작했고, 이미 모든 주요 초대형 클라우드, AI 클라우드, 시스템 OEM에서 주문을 받았어요. Vera Rubin이 NVIDIA 역사상 가장 빠른 제품 확산이 될 것으로 기대해요."
"Frontier Labs 인프라 구축을 지원하기 위해 Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR 등 6개 글로벌 인프라 자본 제공업체와 협력해 $5,000억 이상의 외부 자본을 조달할 금융 플랫폼을 만들기로 했어요."
질문과 답 8
70% 연간 회사 전망과 실제 수요 차이
질문 (Joseph Moore · Morgan Stanley): 왜 회사가 연간 70%만큼만 회사 전망을 내놨는지, 실제 수요는 더 높은 것 같은데 100%에 못 미치는 이유와 그 차이가 앞으로 줄어들 수 있는지 물었어요.
답: AI 에이전트(스스로 일하는 AI) 때문에 컴퓨팅 수요가 사람보다 훨씬 많아졌고, 시장(국가 AI, NeoClouds, 기업)도 빠르게 커지고 있다고 했어요. 하지만 공급망(부지, 전력, 냉각, 인력) 제약이 있어서 이걸 맞추려면 몇 년이 걸린다고 했어요. NVIDIA는 공급망 전반을 더 잘 볼 수 있다고 했고, 1년 앞을 내다보고 회사 전망을 내놓은 건 이번이 처음이라고 했어요. 현재 공급으로는 70%는 확실히 납품할 수 있고, 더 늘리려고 계속 노력 중이라고 했어요.
"수요는 70%보다 훨씬 많지만, 저희 공급으로 70%는 확실히 납품할 수 있어요." — Jensen Huang (CEO)
AI 추론 시장 점유율 변화
질문 (Christopher Muse · Cantor Fitzgerald): AI 에이전트가 늘어나면서 NVIDIA의 AI 추론(학습된 AI가 실제로 답을 만드는 일) 시장 점유율이 앞으로 어떻게 될지, ACIE와 Groq 3 LPX는 어떤 역할을 하는지 물었어요.
답: AI는 여러 단계로 이뤄져 있는데, NVIDIA는 NVLink 72 랙 규모 시스템을 하나의 통합 시스템으로 만들어 데이터 생성부터 AI 추론까지 모두 지원한다고 했어요. 이 구조 덕분에 1기가와트당 매출 기회가 약 $400억까지 올라가고, 다양한 AI 모델에 고객 투자가 계속 쓸 수 있다고 했어요. Groq 3는 초고속 토큰 생성 등 특정 고가 서비스에 추가로 붙여서 쓰는 제품이고, 대부분 데이터센터는 Vera Rubin과 NVLink 72를 쓸 거라고 했어요.
"이 시스템 덕분에 데이터 생성, 준비, 사전학습, 사후학습, AI 추론까지 모두 하나의 통합 시스템에서 할 수 있게 됐어요." — Jensen Huang (CEO)
70% 성장의 주요 제품과 시장
질문 (Stacy Rasgon · Bernstein): 어떤 제품과 시장이 70% 성장을 이끄는지, 가격이 영향을 주는지, 공급 제약이 없으면 수요가 얼마나 될지 물었어요.
답: 공급 제약이 없으면 수요는 훨씬 더 많을 거라고 했고, 더 많은 생산 능력을 확보하려고 노력 중이라고 했어요. 시장은 크게 두 부분으로 나뉜다고 했어요. 초대형 클라우드 기업이 절반, 나머지 절반은 ACIE(기업, NeoClouds, 국가 AI)인데, 이쪽은 공장 단위 플랫폼이 필요하고 외부에서는 잘 안 보인다고 했어요. 1기가와트당 매출은 Hopper가 약 $180억, Grace Blackwell이 약 $250억, Vera Rubin이 약 $400억으로 세대가 바뀔수록 더 높아진다고 했어요. 고객들은 더 생산성이 높은 신제품으로 빨리 옮겨가고 있다고 했어요.
"나머지 절반은 저희가 ACIE라고 부르는 영역인데, 기업, NeoClouds, 국가 AI가 여기에 들어가요. 이쪽은 외부에서는 잘 안 보여요." — Jensen Huang (CEO)
생태계 투자와 파트너의 자체 칩 개발
질문 (Vivek Arya · BofA): 약 $5,000억 규모라는 언급에 생태계 투자가 포함되는지, 앞으로 지분 투자 가능성, 2028 회계연도 현금 관련 내용, 일부 파트너가 자체 칩을 만들 때 NVIDIA는 투자를 어떻게 조절하는지 물었어요.
답: NVIDIA는 AI 전 과정을 지원하는 완전한 AI 공장 플랫폼이고, 전 세계적으로 쓰인다고 했어요. 경제성과 범위 때문에 최첨단 연구소들은 NVIDIA를 쓸 거라고 했어요. AI 연구소 투자는 한 세대에 한 번 오는 기회라 더 많이 투자하지 못한 걸 아쉽게 생각한다고 했어요. 이런 연구소들은 앞으로도 오랫동안 고객이자 파트너가 될 거라고 했어요. CFO는 약속한 공급 물량 대부분이 처음 3년에 집중돼 있고, 이걸로 필요한 제품을 만들 거라서 매출 성장에 자신 있다고 했어요.
"이 약속의 대부분은 처음 3년에 집중돼 있고, 이걸로 필요한 제품을 만들 거예요." — Colette Kress (CFO)
오픈소스 AI 모델의 영향
질문 (Timothy Arcuri · UBS): 오픈 모델이 늘어나는 게 NVIDIA에 좋은지 나쁜지, 최첨단 모델 회사들이 수요를 이끄는 상황에서 어떤 영향이 있는지 물었어요.
답: 세상에는 폐쇄형과 오픈형 모델이 모두 필요하고, 둘 다 빠르게 성장 중이라고 했어요. 거의 모든 오픈 모델이 NVIDIA에서 돌아가는데, 전 세계에 NVIDIA가 가장 널리 깔려 있고, 구조가 유연하기 때문이라고 했어요. 오픈 모델 덕분에 스타트업과 기업이 자체 AI를 만들 수 있고, 어떤 모델이든 성공하면 NVIDIA에 좋다고 했어요. 왜냐하면 NVIDIA 플랫폼에서 모든 최첨단 모델이 돌아가기 때문이라고 했어요.
"거의 모든 오픈 모델이 NVIDIA에서 돌아가요. 전 세계에 NVIDIA가 가장 널리 깔려 있고, 구조가 가장 유연하기 때문이에요." — Jensen Huang (CEO)
AI 자기개선과 AGI가 수요에 미치는 영향
질문 (Benjamin Reitzes · Melius): AI가 스스로 발전하고 AGI(범용 인공지능) 단계에 가까워지면 업계 수요와 NVIDIA 역할에 어떤 변화가 있을지 물었어요.
답: AI가 에이전트(스스로 일하는 AI)로 진화하면 수요가 더 크게 늘 거라고 했어요. 지금도 대부분 AI가 에이전트이고, 앞으로 기업들은 여러 개의 에이전트를 계속 돌릴 거라고 했어요. 예를 들어 DGX 스테이션에서 24시간 돌아가면서 스스로 개선하고, 이미 생산적인 일을 하며 수익성 있는 토큰을 만들고 있다고 했어요. 컴퓨팅이 더 많아지면 더 많은 수익성 토큰과 서비스 이익이 생긴다고 했어요.
"세상이 완전히 에이전트 시스템으로 가면, 에이전트들이 항상 돌아가면서 서로 협력하게 될 거예요." — Jensen Huang (CEO)
공급망 제약의 우선순위
질문 (James Schneider · Goldman Sachs): 데이터센터 전력·건물, DRAM, 파운드리 등 여러 제약 중 어디가 가장 심각한지, 순위를 매겨달라고 했어요.
답: 공급망 전체가 모두 빠듯하게 돌아가고 있다고 했어요. 생산 능력은 계속 늘고 있고, 수율 개선과 모든 공급업체와 협력해 생산을 늘릴 거라고 했어요. 현재는 70% 정도만 공급할 수 있고, 수요가 훨씬 많아서 고객이 실망하지 않게 공급망이 더 도와줘야 한다고 했어요.
"공급망 전체가 모두 빠듯하게 돌아가고 있다고 생각해요." — Jensen Huang (CEO)
기가와트당 매출과 생산능력 확대
질문 (Aaron Rakers · Wells Fargo): 기가와트당 매출이 $400억에서 $600억, $800억까지 늘어날 수 있는지, 생산능력 확대가 선형적으로 되는지 아니면 공급이 갑자기 늘 수 있는지 물었어요.
답: 목표는 같은 땅에서 더 많은 컴퓨팅을 넣는 것이고, 세대가 바뀔수록 기가와트당 매출이 계속 늘어나는 추세라고 했어요. 과거에는 범용 컴퓨팅이 기가와트당 약 $30억–$50억, Hopper가 약 $180억, Grace Blackwell이 약 $250억, Vera Rubin이 약 $400억이었고, 앞으로 더 높아질 거라고 했어요. 이런 생산성 덕분에 데이터센터 투자가 매력적이고, 투자금 회수도 빠를 수 있다고 했어요.
"만약 1기가와트, 1칸의 전력 선반에 $1조의 컴퓨팅을 넣을 수 있다면 정말 좋은 결과일 거예요." — Jensen Huang (CEO)
2026.5.20 실적 발표 콜 — Blackwell과 Vera CPU 출시
NVIDIA는 데이터센터 수요와 Blackwell 시스템 덕분에 분기 매출 $820억으로 역대 최고치를 기록했어요.
매출 $816억 (예상 $784억) · EPS $1.87 (예상 $1.76) · 다음 분기 회사 전망 매출 $910억 ±2%
핵심 발언
"Blackwell 아키텍처의 꾸준한 강세가 이어졌어요. GB300과 NVL72에 대한 수요가 특히 높았고, 최첨단 AI 모델을 개발하는 기업과 초대형 클라우드 기업들이 각각 수백, 수천 개의 Blackwell GPU를 도입했어요."
"Vera는 NVIDIA가 한 번도 진출하지 않았던 $2,000억 규모의 새로운 시장을 열어요."
"분기 배당금을 주당 $0.01에서 $0.20으로 인상해요."
질문과 답 8
사업 부문 변경 이유
질문 (Joseph Moore · Morgan Stanley): 애널리스트가 경영진에게 사업 부문을 왜 변경했는지, 그 배경 철학이 무엇인지 물었어요. 또 두 부문 간 경쟁 차이와 CPU 숫자가 놀라운 이유도 물었어요.
답: AI와 컴퓨팅은 적용 분야, 위치, 관리 방식이 매우 다양해서, 사업을 더 이해하기 쉽게 나누었다고 했어요. 세 가지 주요 부문(초대형 클라우드, AI 네이티브/기업/국가 단위, 로보틱 엣지)을 설명하며, NVIDIA는 이 모든 환경에 통합할 수 있는 전체 솔루션을 만든다고 했어요.
"이런 이유로 사업 부문을 이렇게 나누게 되었어요." — Jensen Huang
초대형 클라우드 기업 투자보다 더 빠른 성장 가능성
질문 (Ben Reitzes · Melius): NVIDIA의 목표가 초대형 클라우드 기업의 투자(설비투자)보다 더 빠르게 성장하는 것인지, 그리고 이들의 투자가 계속 빠르게 늘어날지 물었어요. 경영진이 여전히 그 입장인지도 확인했어요.
답: NVIDIA는 초대형 클라우드 기업의 투자보다 더 빠르게 성장해야 한다고 했어요. 데이터센터 사업은 초대형 클라우드 기업과, AI 네이티브 및 국가 단위 클라우드라는 두 가지 큰 부분으로 나뉜다고 설명했어요. 초대형 클라우드 기업의 투자는 크고 계속 늘고 있으며, 두 번째 부문에는 수백–수천 개의 기업이 있고 이쪽도 매우 빠르게 성장 중이라 NVIDIA가 잘 대응하고 있다고 했어요.
"무엇보다도, 우리는 초대형 클라우드 기업의 투자보다 더 빠르게 성장해야 해요." — Jensen Huang
Vera Rubin이 추론 시장 점유율에 미치는 영향
질문 (Christopher Muse · Cantor Fitzgerald): Vera Rubin과 극한의 공동 설계가 2026년 말과 2027년에 NVIDIA의 추론(학습된 AI가 실제로 답을 만드는 일) 시장 점유율에 어떤 영향을 줄지, 그리고 다양한 AI 모델과 작업에 얼마나 최적화되어 있는지 물었어요.
답: NVIDIA는 추론 시장 점유율을 빠르게 높이고 있다고 했어요. 더 많은 첨단 AI 모델 회사와 Anthropic 같은 새로운 파트너가 여러 클라우드에서 NVIDIA와 협력하며, VeraRubin이 첨단 AI 모델 회사에 널리 도입될 것으로 기대한다고 했어요. Grace Blackwell보다 더 성공할 것으로 보고 있으며, 이미 분산된 AI 데이터센터와 물리적 AI 분야의 추론에서도 NVIDIA가 점유율을 높이고 있다고 했어요.
"우리는 추론 시장 점유율을 매우 빠르게 높이고 있어요." — Jensen Huang
LPX의 역할과 플랫폼 내 위치
질문 (Timothy Arcuri · UBS): CPX, LPX 같은 맞춤형 제품의 반응과, LPX가 NVIDIA 전체 플랫폼 전략에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 20% 시장 언급에 대해 물었어요.
답: LPX는 지연 시간이 짧고 토큰 처리 속도가 매우 빠르지만, 처리량이 낮고 문맥 처리 능력이 제한적이어서 적용 분야가 좁고 당분간 틈새 제품이 될 것이라고 했어요. 이미 고속 토큰 처리 프리미엄 서비스를 제공하는 업체들이 LPX를 추가할 수 있고, Grace Blackwell과 VeraRubin은 전체 AI 라이프사이클을 지원한다고 설명했어요.
"LPX는 짧은 지연 시간과 빠른 토큰 처리를 위해 설계되었어요." — Jensen Huang
에이전트용 CPU 역할과 $200억 의미
질문 (Vivek Arya · BofA): 에이전트형 AI(스스로 도구를 쓰는 AI)에서 CPU 작업이 GPU를 대체하는지, 아니면 추가적인지, 그리고 $200억이 VeraRubin에 포함된 Vera CPU인지, 독립형 Vera CPU인지 물었어요.
답: $200억은 독립형 CPU에 해당하는 숫자라고 했어요. Vera는 VeraRubin, 독립형 Vera, CX9와 결합한 저장장치/보안 등 다양한 방식으로 쓰인다고 했어요. 에이전트는 CPU로 조정과 도구 사용을 하고, GPU는 무거운 추론을 담당한다고 했어요. Vera는 토큰 기반 경제에 최적화된 에이전트형 CPU로 설계했다고 했어요.
"과거의 CPU는 코어 수가 많아서 쉽게 임대할 수 있도록 설계됐어요." — Jensen Huang
AI 네이티브(neo) 클라우드의 분류와 성장성
질문 (Stacy Rasgon · Bernstein): AI 네이티브(neo) 클라우드가 초대형 클라우드에 속하는지, AI 클라우드 부문에 속하는지, 그리고 이들의 규모와 성장성이 초대형 클라우드와 비교해 어떤지 물었어요.
답: AI 네이티브 클라우드는 두 번째 부문(AI 네이티브/기업/국가 단위)에 포함된다고 했어요. 이들은 칩을 직접 설계하지 않고, NVIDIA가 제공하는 통합형 임대 아키텍처가 필요하다고 했어요. 이 부문은 초대형 클라우드보다 나중에 시작했지만, 장기적으로 더 빠르게 성장해 매우 커질 것으로 봤어요. 물리적 AI와 로보틱스도 빠르게 성장할 것으로 기대한다고 했어요.
"이 부문은 전 세계 경제의 $50조–$80조에 해당해요." — Jensen Huang
Vera CPU가 $1조 이상 성장의 핵심인지
질문 (James Schneider · Goldman Sachs): 독립형 Vera CPU가 이전에 언급한 $1조 플랫폼 매출을 넘어서는 가장 큰 성장 기회인지, 그리고 다른 제품 조합이 점유율을 더 늘릴 수 있는지도 물었어요.
답: 이전 $1조에는 독립형 Vera CPU 매출이 포함되지 않았다고 했어요. 독립형 Vera CPU가 두 번째로 큰 추가 성장 기회가 될 것으로 기대한다고 했어요. LPX도 또 다른 추가 성장 기회가 될 것이며, Vera, VeraRubin, LPX 조합으로 AI의 사전 학습부터 에이전트형 추론까지 모두 대응할 수 있다고 했어요.
"그래서 이것이 두 번째로 큰 기회가 될 것으로 기대해요." — Jensen Huang
VeraRubin 출시 시기와 GB-300과의 비교
질문 (TD Cowen): VeraRubin의 출시와 생산 확대가 GB-300처럼 빠르게 진행될지, 아니면 새로운 칩과 아키텍처라 더 천천히 진행될지 물었어요.
답: VeraRubin은 하반기에 출시할 예정이고, 3분기부터 출하를 시작한다고 했어요. 초기 조립과 생산 확대는 4분기와 내년 1분기까지 이어질 예정이라고 했어요. 이미 수요와 주문, 주요 고객이 준비되어 있지만, 복잡한 시스템을 생산하고 조립하는 일정에 따라 달라질 수 있어 어느 쪽이 더 빠를지는 아직 말하기 이르다고 했어요.
"우리는 한동안 VeraRubin을 하반기에 출시할 것이라고 밝혀왔어요." — Colette Kress (CFO)
2026.2.25 실적 발표 콜 — 데이터센터 Blackwell 수요로 사상 최대 매출
NVIDIA는 전체 매출 $680억을 기록했고, 1분기 매출을 $780억(±2%)로 전망했어요.
매출 $681억 (예상 $661억) · EPS $1.62 (예상 $1.54) · 다음 분기 회사 전망 매출 $780억 ±2%
핵심 발언
"4분기 데이터센터 매출이 $620억으로 전년 같은 분기보다 75%, 직전 분기보다 22% 늘었어요. Blackwell과 Blackwell Ultra의 꾸준한 강세가 주요 원인이에요."
"이번 주 초에 Vera Rubin 샘플을 고객에게 처음 출하했고, 올해 하반기 양산 출하를 계획대로 진행할 예정이에요."
"NVLink 72 덕분에 세대별로 와트당 성능이 50배 더 높아졌어요."
질문과 답 12
클라우드 고객의 투자 증가
질문 (Vivek Arya · BofA): 애널리스트가 NVIDIA가 주요 클라우드 고객들이 내년에도 설비투자를 계속 늘릴 수 있다고 얼마나 확신하는지, 만약 그들의 투자가 멈춘다면 NVIDIA도 성장이 멈추는지 물었어요.
답: 경영진은 에이전틱 AI(스스로 판단하고 행동하는 AI)로 인해 컴퓨트(연산) 수요가 크게 늘어나 고객들의 현금 흐름이 계속 성장할 것이라고 확신한다고 했어요. 컴퓨트가 곧 매출이기 때문에, 컴퓨트가 늘어나면 고객과 NVIDIA의 매출도 함께 늘어난다고 설명했어요.
"지금이 바로 전환점에 도달했다고 확신해요. 우리는 전환점에 도달했고, 고객에게 생산적인 토큰을 만들어주고 클라우드 서비스 제공업체에도 수익을 내주고 있어요." — Jensen Huang (CEO)
파트너사 투자 이유
질문 (Joseph Moore · Morgan Stanley): 애널리스트가 Anthropic, OpenAI, CoreWeave 등 파트너사에 투자하는 이유와, 이런 투자가 NVIDIA의 입지 강화에 어떻게 쓰이는지 물었어요.
답: 경영진은 NVIDIA의 핵심 강점이 클라우드, 온프레미스(직접 구축), 엣지, 로보틱스 등 다양한 환경에서 수천 개의 AI 네이티브(처음부터 AI 기반으로 만든) 기업이 NVIDIA 플랫폼 위에 생태계를 이루고 있다는 점이라고 했어요. 투자는 전략적으로 생태계를 넓히고 깊게 만드는 데 집중한다고 했어요.
"우리의 투자는 생태계 영향력을 넓히고 깊게 만드는 데 전략적으로 집중돼 있어요." — Jensen Huang (CEO)
네트워킹과 Spectrum-X 동향
질문 (Harlan Sur · JPMorgan): 애널리스트가 현재 Spectrum 매출 흐름이 어떤지, 연말에는 어떻게 될지, Spectrum-XGS와 곧 출시될 Spectrum-6에 대한 전망도 물었어요.
답: 경영진은 네트워킹이 NVIDIA AI 인프라의 일부이며, NVLink와 랙 단위 접근 방식 덕분에 랙당 네트워킹 수요가 크게 늘었다고 했어요. Spectrum-X는 매우 성공적이고, NVIDIA의 네트워킹 사업이 빠르게 성장해 이더넷 분야에서 가장 큰 사업이 되고 있다고 했어요.
"NVLink의 발명으로 네트워킹 사업이 정말 크게 성장했어요." — Jensen Huang (CEO)
맞춤형 칩과 아키텍처 로드맵
질문 (Christopher Muse · Cantor Fitzgerald): 애널리스트가 앞으로 NVIDIA가 고객이나 워크로드별 맞춤형 칩에 더 집중할지, 그리고 dilate 아키텍처가 로드맵에 어떤 영향을 주는지 물었어요.
답: 경영진은 꼭 필요하지 않으면 아키텍처 인터페이스(서로 연결하는 구조)를 늘리지 않으려고 한다고 했어요. 인터페이스가 늘면 지연과 전력 소모가 커지기 때문이에요. 여러 세대에 걸친 아키텍처 호환성 덕분에 소프트웨어 최적화가 예전 GPU에도 도움이 되고, 앞으로 Grok을 가속기로 아키텍처를 확장할 계획이라고 했어요.
"아키텍처 호환성 덕분에 소프트웨어 엔지니어링과 최적화에 크게 투자할 수 있고, 클라우드와 온프레미스 등 모든 세대의 아키텍처와 GPU가 그 혜택을 받아요." — Jensen Huang (CEO)
분기별 매출 흐름과 게이밍 공급
질문 (Stacy Rasgon · Bernstein): 애널리스트가 Rubin 출시로 데이터센터 매출이 올해 분기별로 어떻게 변할지, 메모리 제약이 있는 상황에서 게이밍 부문이 전년 같은 분기보다 성장할 수 있을지 물었어요.
답: 경영진은 Blackwell 제품은 계속 판매되고 Vera Rubin이 출시될 예정이라고 했어요. 하반기에 Rubin이 얼마나 많이 팔릴지는 아직 알기 어렵지만, 대부분의 고객이 Rubin을 구매할 것으로 예상한다고 했어요. 게이밍 부문은 몇 분기 동안 공급이 부족할 것이고, 전년 같은 분기보다 성장할지는 아직 알기 어렵다고 했어요.
"거의 모든 고객이 Vera Rubin을 구매할 것으로 기대하고 있어요." — Colette Kress (CFO)
추론에서 CUDA의 역할
질문 (Atif Malik · Citi): 애널리스트가 AI 투자가 추론(학습된 AI가 실제로 답을 만드는 일) 쪽으로 옮겨가는 상황에서 CUDA가 얼마나 중요한지 물었어요.
답: 경영진은 CUDA가 추론에 필수적이라고 했어요. NVLink 72와 추론 소프트웨어 스택 덕분에 세대별로 와트당, 달러당 성능이 크게 올랐다고 했어요. 이제 추론이 곧 매출이 되는 구조이고, 데이터센터는 전력 한계가 있기 때문에 이런 성능 향상이 중요하다고 했어요.
질문 (Benjamin Reitzes · Melius): 애널리스트가 70%대 중반 매출총이익률이 앞으로도 유지될 수 있는지, 2027년까지 공급 전망이 유지 가능성을 의미하는지, 그리고 메모리 혁신이 있는지 물었어요.
답: 경영진은 매출총이익률을 유지하는 핵심은 고객에게 세대별로 와트당, 달러당 성능을 제공하는 것이라고 했어요. 앞으로도 여러 신제품을 내고, 매 세대마다 시스템을 공동 설계해 이런 이점과 이익률을 유지할 계획이라고 했어요.
"매출총이익률을 높이는 가장 중요한 요인은 세대별로 고객에게 앞선 성능을 제공하는 거예요." — Jensen Huang (CEO)
우주 데이터센터의 실현 가능성
질문 (Antoine Chkaiban · New Street): 애널리스트가 우주에서 데이터센터를 운영하는 것이 현실적으로 가능한지, 시기와 경제성은 어떤지 물었어요.
답: 경영진은 현재는 경제성이 낮지만 앞으로 개선될 것이라고 했어요. 우주는 에너지가 풍부하지만 냉각 방식이 다르다고 했고, Hopper 제품은 이미 우주에 있다고 했어요. 한 가지 강력한 활용 사례로는 고해상도 이미지를 우주에서 바로 처리해 지구로 대용량 데이터를 보내지 않아도 되는 점을 들었어요.
"지금은 경제성이 낮지만, 시간이 지나면 개선될 거예요." — Jensen Huang (CEO)
매출 비중: 초대형 클라우드 기업과 기타 고객
질문 (Mark Lipacis · Evercore): 애널리스트가 초대형 클라우드 기업이 아닌 고객들이 더 빠르게 성장했는지, 이들이 어떤 점이 다른지 물었어요.
답: 경영진은 상위 5개 CSP(초대형 클라우드 기업)가 전체 매출의 약 50%를 차지하고, 그 외에도 모델 개발사, 일반 기업, 슈퍼컴퓨팅, 국가 등 다양한 고객층이 빠르게 성장하고 있다고 했어요. 이런 고객 다양성이 NVIDIA의 큰 강점이며 앞으로도 도움이 될 것이라고 했어요.
"상위 5개 CSP, 즉 초대형 클라우드 기업이 현재 전체 매출의 약 50%를 차지해요." — Colette Kress (CFO)
Vera CPU의 역할
질문 (Aaron Rakers · Wells Fargo): 애널리스트가 Vera CPU의 전략적 중요성과, 이 제품이 다양한 추론 작업이나 독립형 CPU 수요에 맞춰진 것인지 물었어요.
답: 경영진은 Vera가 다른 아키텍처를 사용하고, LPDDR5를 지원하며, 데이터 전처리와 학습 이후 처리에 필요한 매우 높은 데이터 처리와 단일 스레드 성능에 집중했다고 했어요. Vera는 특히 학습 이후 처리에 뛰어나게 설계됐다고 했어요.
"Vera는 학습 이후 처리에 뛰어난 CPU로 설계됐어요." — Jensen Huang (CEO)
자본 배분과 자사주 매입
질문 (Timothy Arcuri · UBS): 애널리스트가 NVIDIA가 현금 창출력이 강한데도 왜 대규모 자사주 매입을 하지 않는지 물었어요.
답: 경영진은 자본 환원(주주에게 돌려주는 것)은 신중하게 결정하며, 생태계 지원(공급업체, 생산능력, 초기 개발자 지원)이 전략적 투자와 함께 최우선이라고 했어요. 앞으로도 자사주 매입과 배당을 계속하고, 연중 적절한 기회를 찾겠다고 했어요.
"이 부분과 전략적 투자를 앞으로도 매우 중요한 과정으로 계속할 거예요." — Colette Kress (CFO)
데이터센터 투자 늘리는 주요 앱
질문 (James Schneider · Goldman Sachs): 애널리스트가 장기적으로 데이터센터 투자를 크게 늘릴 분야(에이전틱, 피지컬 AI 등)와, 경영진이 $3조–$4조 규모 전망을 여전히 지지하는지 물었어요.
답: 경영진은 앞으로의 소프트웨어는 토큰 기반이 될 것이고, 추론(토큰 생성)이 중심이 돼 이전보다 훨씬 큰 컴퓨트 수요를 만든다고 했어요. 현재는 에이전틱 AI가 전환점이고, 다음 큰 흐름은 피지컬 AI(에이전틱 시스템을 제조, 로보틱스 등 실제 환경에 적용)로, 이 분야가 추가 수요를 크게 이끌 것이라고 했어요.
"지금 우리가 겪고 있는 흐름은 에이전틱 AI 전환점이고, 그 다음은 피지컬 AI예요. AI와 이런 에이전틱 시스템을 제조, 로보틱스 같은 실제 환경에 적용하는 거죠." — Jensen Huang (CEO)
2025.11.19 실적 발표 콜 — Blackwell과 Rubin 성장세
NVIDIA는 매출 $570억을 기록했고, 전년 같은 분기보다 62% 늘었으며, 직전 분기보다 $100억(22%) 증가해 역대 최대 분기 성장세를 보였어요.
매출 $570억 (예상 $550억) · EPS $1.30 (예상 $1.26) · 다음 분기 회사 전망 매출 $650억 ±2%
핵심 발언
"우리는 OpenAI와 최소 10기가와트 규모의 AI 데이터센터 구축과 운영을 돕는 전략적 파트너십을 진행하고 있어요."
"앞으로 2027 회계연도를 보면, 원가가 오르고 있지만 매출총이익률을 70%대 중반으로 유지하기 위해 노력하고 있어요."
질문과 답 8
$5,000억 전망과 추가 주문
질문 (Joseph Moore · Morgan Stanley): 이번 분기 이후에도 $5,000억 전망이 여전히 유효한지, 남은 약 $3,500억도 그대로 예상하는지, 추가 수요로 더 늘어날 가능성도 있는지 물었어요.
답: $5,000억 전망을 그대로 진행 중이라고 했어요. 이번 분기에 $500억을 출하했고, 앞으로 더 많은 주문을 받을 가능성이 있어 출하량이 늘어날 것으로 봤어요. 예시로, KSA와는 앞으로 3년에 걸쳐 40만–60만 개 GPU 추가 공급 계약을 맺었고, Anthropic도 수요처라고 설명했어요.
"몇 분기를 마쳤기 때문에 그 전망을 그대로 진행하고 있어요." — Colette Kress (CFO)
AI 수요 증가에 공급이 따라갈 수 있나
질문 (C.J. Muse · Cantor Fitzgerald): 앞으로 12–18개월 안에 공급이 수요를 따라잡을 수 있을지, 아니면 부족 현상이 더 오래 갈지 물었어요.
답: NVIDIA는 TSMC, 패키징 업체, 메모리 업체, 시스템 ODM 등 파트너들과 공급망을 긴밀하게 계획해왔고, 큰 한 해를 준비했다고 했어요. AI 작업(사전 학습, 생성형 AI, 에이전트형 AI 등)이 모두 NVIDIA GPU에서 돌아가고, 이 수요가 함께 커지고 있다고 강조했어요. 모델 품질 향상과 새로운 응용 분야도 도입을 빠르게 만들고 있다고 했어요.
"NVIDIA의 공급망에는 사실상 전 세계 모든 기술 기업이 포함돼 있어요." — Jensen Huang (CEO)
기가와트당 매출과 데이터센터 투자 재원
질문 (Vivek Arya · BofA): $5,000억 전망에 쓰인 기가와트당 매출 가정이 얼마인지, 장기적으로 데이터센터 투자가 벤더 금융이 얼마나 필요할지, 아니면 고객이나 정부 자금이 더 들어가는지 물었어요.
답: 세대가 바뀔 때마다 와트당 성능이 좋아진다고 했어요. 한 세대는 '20–25', Grace Blackwell은 '30 ±', Rubin은 더 높을 것 같다고 했어요. 와트당 성능이 곧 고객 매출로 이어진다고 했어요. 초대형 클라우드 기업의 수천억 달러 설비 투자는 전액 현금흐름으로 조달될 것이고, 추가적인 에이전트형 AI 투자나 국가·산업별 프로젝트는 각자 재원을 마련할 것이라고 했어요.
"각 세대마다 속도가 몇 배씩 빨라지고, 그만큼 고객의 총소유비용(TCO)도 개선돼요. 결국 전력은 1기가와트로 같아요." — Jensen Huang (CEO)
잉여 현금흐름 사용과 생태계 투자
질문 (Ben Reitzes · Melius): 잉여 현금흐름을 어떻게 쓸지, 자사주 매입과 생태계 투자 비중, Anthropic·OpenAI 같은 생태계 투자 기준이 뭔지 물었어요.
답: 공급망을 확보하고 고객·공급사를 지원하려면 튼튼한 재무구조가 필요하다고 했어요. 앞으로도 자사주 매입을 계속하지만, CUDA와 생태계 확장에도 투자할 거라고 했어요. 장기 기술 파트너십을 예로 들며, OpenAI는 2016년부터 NVIDIA에서 돌아갔고, 깊은 공동 개발을 위해 투자했다고 했어요. Anthropic도 NVIDIA 아키텍처로 옮기고 있고, Claude도 NVIDIA 플랫폼에서 돌아갈 예정이라고 했어요.
"OpenAI가 하는 모든 일은 지금도 NVIDIA에서 돌아가요." — Jensen Huang (CEO)
추론 시장 점유율과 Rubin CPX 제품
질문 (Jim Schneider · Goldman Sachs): 내년 AI 추론(학습된 AI가 실제로 답을 만드는 일) 출하 점유율이 어디까지 갈지, Rubin CPX의 시장 규모와 주요 응용 분야가 뭔지 물었어요.
답: CPX는 PDF, 동영상, 3D 이미지처럼 많은 데이터를 먼저 읽거나 받아들여야 하는 긴 맥락 작업에 맞춰 설계됐고, 가격 대비 성능이 뛰어나다고 했어요. 추론에 대해서는 사전 학습, 사후 학습, 추론 등 세 가지 확장 법칙이 모두 계산 수요를 기하급수적으로 만든다고 했어요. 정확한 점유율은 예측하기 어렵지만, 추론이 시장의 아주 큰 부분이 되길 바란다고 했어요. Grace Blackwell과 GB/MB 연결 기술이 추론 성능에서 수년간 우위를 줄 것이라고 했어요.
"CPX는 긴 맥락 작업 생성을 위해 설계됐어요." — Jensen Huang (CEO)
성장에 가장 큰 병목 요소
질문 (Timothy Arcuri · UBS): 전력, 자금, 메모리, 파운드리 등 중에서 성장에 가장 걱정되는 병목이 뭔지 물었어요.
답: 이 모든 요소가 이 정도 규모에서는 문제이자 제약이지만, 대부분은 계획을 잘 세우면 해결할 수 있다고 했어요. 공급망에 대한 가시성과 통제력이 강하고, 토지·전력·자금 파트너도 이미 확보했다고 했어요. 아키텍처가 TCO와 와트당 가치에서 최고를 제공하고, 고객 수요와 플랫폼 도입이 계속 늘고 있다고 했어요.
"이 모든 게 문제이자 제약이에요." — Jensen Huang (CEO)
내년 마진과 비용 계획
질문 (Stacy Rasgon · Bernstein): 내년에 가장 크게 오를 비용이 뭔지, 매출총이익률을 70%대 중반으로 유지하려면 비용 절감, 선구매, 가격 정책 중 뭘 쓸지, 영업비용(오펙스) 증가를 어떻게 볼지 물었어요.
답: 올해를 70%대 중반 매출총이익률로 마감한 건 비용 개선과 제품 믹스 덕분이라고 했어요. 내년에는 이미 알고 있는 원자재 가격과 부품 복잡성을 반영해 계획 중이라고 했어요. 비용 개선, 생산 주기, 제품 믹스를 통해 70%대 중반 마진을 유지하려고 노력할 거라고 했어요. 영업비용은 소프트웨어, 시스템, 하드웨어 혁신을 위한 엔지니어링과 사업팀 투자에 집중할 거라고 했어요. 공급망 파트너와 미리 계획하고 협상해 많은 물량과 재무 조건을 확보했다고 했어요.
"이 모든 걸 감안하고 있지만, 비용 개선, 생산 주기, 제품 믹스를 다시 챙기면 70%대 중반 매출총이익률을 유지하려고 노력할 거예요." — Colette Kress (CFO)
AI 전용 칩이 GPU를 위협하나
질문 (Aaron Rakers · Wells Fargo): AI ASIC(전용 칩)이나 전용 칩의 역할이 바뀌었는지, GPU 아키텍처보다 더 많이 쓰일 가능성이 커졌는지 물었어요.
답: 최신 AI 시스템은 매우 복잡해서, 전체 랙, 다양한 스위치, 큰 메모리, 다양한 모델이 필요하다고 했어요. 그래서 플랫폼을 만들려면 한 가지 칩만으로는 부족하다고 했어요. NVIDIA의 강점은 다섯 가지로, AI의 모든 단계(사전 학습, 사후 학습, 추론)를 가속하고, 모든 AI 모델을 지원하며, 클라우드·온프레미스·엣지 어디서나 쓸 수 있고, 다양한 고객 지원이 가능하다고 했어요. 이런 이유로 NVIDIA 아키텍처가 다양한 작업과 클라우드에 널리 쓰인다고 설명했어요.
"하나의 아키텍처에 투자하면 모든 곳에 쓸 수 있고, 세 단계의 작업이 바뀌어도 걱정할 필요가 없어요." — Jensen Huang (CEO)
실적 발표 콜 원문을 AI 가 한국어로 정리한 정보예요. 인용은 원문 문장을 옮긴 것이고, FolioObs 의 투자 판단이 아니에요.