#NVIDIA FY2Q27 컨퍼런스콜 코멘트 및 주요 Q&A 정리(1)
_다올 반도체/소부장 고영민
▶️ 주요 코멘트
» 당분기 주요 동향
- 총매출은 $96B로 전년 대비 2배 이상 증가하며 사상 최대 실적 기록
- 매출 성장률은 4개 분기 연속 가속
- AI 수요 급증이 전 세계적인 AI 인프라 구축을 견인
- 수요 기반은
하이퍼스케일러, AI 랩, 네오클라우드, AI 네이티브 기업, 엔터프라이즈, 소버린 AI 고객 등으로 다변화
-
FY28 매출 약 70% 성장할 것으로 전망
(다만, 이는
수요가 아닌 공급 제약을 전제로 한 가이던스라는 점을 강조)
» 데이터센터(하이퍼스케일러 및 ACIE 수요)
- 하이퍼스케일러와 ACIE(AI Cloud, Industrial & Enterprise) 모두 견조한 성장 기여
- 신규 GPU 용량이 가동될수록 고객의 매출도 증가한다는 점을 재차 강조
- 하이퍼스케일러 고객들의 실적은 매출 성장 가속 및 마진 확대로 견조
-
클라우드 산업의 백로그는 현재 $2T 이상
→ 상위 5개 하이퍼스케일러의 CapEx 전망: CY2026 약 8,000억 달러, CY2027 약 1.3조 달러
» AWS 파트너십 확대
- AWS는 기존 NVIDIA 컴퓨팅 인프라를 기반으로 추가적인 대규모 GPU 도입 계획 발표
- 당분기부터
FY29 2Q까지 NVIDIA GPU 200만 개를 추가 배치할 예정
- 도입 대상에는 Vera CPU가 포함되며, 일부는 Rubin과 통합된 구성으로 배치
- AWS는 Amazon Bedrock 및 SageMaker에서 NVIDIA Llama
Nemotron 계열 오픈 모델도 제공할 계획
- Amazon, 물류창고 로봇 운영을 위해 NVIDIA의 Physical AI 전체 스택을 채택(
Omniverse, Cosmos, Isaac, Jetson)
» ACIE(AI Cloud·Industrial·Enterprise) 성장
- 네오클라우드의 신규 데이터센터 용량 증설이 성장 견인
- 엔터프라이즈·AI 스타트업·소버린 AI 고객의 수요가 확대, 자체 인프라를 보완하려는 하이퍼스케일러 수요도 증가
- NVIDIA DS 레퍼런스 디자인을 통해 네오클라우드 파트너들은 데이터센터 용량을 더 빠르게 구축 & 낮은 토큰당 비용으로 AI 서비스를 제공
-
네오클라우드 파트너의 총 설치 용량은 연말 기준 약 8GW 전망 → 2025년 말 약 3GW 대비 크게 확대
» 공급 제약 및 컴퓨팅 수요
- 현 규모에서도 AI 컴퓨팅 수요는 계속 가속 중
-
고객 수요 전망은 내년 성장률이 현재 예상치를 크게 상회할 가능성을 시사
- 다만
공급 제약을 반영해 FY28 매출 성장률을 약 +70%로 제시
- NVIDIA 컴퓨팅은 서비스 중인 모든 클라우드에서 사실상 완전 가동 상태
- 하이퍼스케일러·네오클라우드·AI 랩 고객이 NVIDIA 인프라를 통해 창출하는 경제적 가치가 지속적으로 상승 중
» NVIDIA 3가지 고유 역량
① 폐쇄형·오픈소스 모델을 모두 지원하는 범용 AI 아키텍처
- 주요 지원 모델·생태계:
1) 폐쇄형: OpenAI, Anthropic, Grok, Meta, Gemini 등
2) 오픈형: Llama, Mistral, Qwen, Kimi, GLM, DeepSeek, MiniMax, Nemotron 등
- 소형부터 초대형 모델, 텍스트·비디오, 자기회귀·확산 모델, 클라우드·엣지 환경까지 폭넓게 지원
- 학습, 추론, 에이전틱 AI 전반을 하나의 플랫폼으로 커버
- 높은 범용성(fungibility)과 장기 활용성(durability)을 바탕으로, 고객에게 생산성과 투자 회수 가능성을 제공하는 AI 인프라
② 컴퓨팅·네트워킹·추론을 통합한 풀스택 AI 팩토리 플랫폼
- 세대 전환에 따라 GW당 시스템 가치 및 데이터센터 TAM이 확대
→ Hopper, GW당 약 $18B / Blackwell, GW당 약 $25B / Vera Rubin, GW당 약 $40B
- Vera Rubin은 단일 GPU가 아닌 AI 팩토리 전체를 포괄하는 플랫폼
(Vera CPU + Rubin GPU + NVLink + InfiniBand 또는 Ethernet + Groq LPU)
- GPU 뿐 아니라 CPU·네트워킹·추론까지 데이터센터 단위로 공동 설계, 시스템당 매출 기회와 시장 범위를 확대하는 전략
1) Vera Rubin 램프업 및 플랫폼 성능
- GPU·CPU·NVLink·스케일업/스케일아웃 네트워킹·시스템·알고리즘·소프트웨어를 아우르는 극단적 공동 설계를 기반으로 세대별 성능 향상을 추구
- Grace Blackwell Ultra 대비 MW당 처리량 최대 30배 향상 → 토큰당 비용 최대 35배 절감
- 이달 초 Vera Rubin의 양산 출하를 시작
- 주요 하이퍼스케일러, AI 클라우드, 시스템 OEM 전반에서 이미 구매 주문을 확보
- Vera Rubin이
NVIDIA 역사상 가장 빠른 제품 램프업이 될 것으로 전망
2) 네트워킹·CPU 사업 확대
- 네트워킹 매출은 또 한 번 사상 최대를 기록, QoQ +18% 성장
- Spectrum-X Ethernet 매출은 YoY 2.6배 증가
→ NVIDIA는
네트워킹 시장에서 최대이자 가장 빠르게 성장하는 사업자로 부상
- 에이전틱 AI 확산은 데이터센터 CPU 수요 증가로 연결
- Grace CPU의 최근 12개월 기준 매출은 $5B 이상
- 차세대 Vera CPU는 현재 단독 제품으로 양산 중
→ SPEC 벤치마크 기준 작업 처리 성능 1.8배 향상 (타 데이터센터 CPU 대비 와트당 대역폭 5배)
- Vera CPU는 하이퍼스케일러·네오클라우드·AI 랩·시스템 OEM 전반에 배치될 것으로 예상
→ OCI, SpaceX, xAI 등에 출하 진행 중, AWS는 이번 분기부터 출하 시작
-
데이터센터용 서버 CPU 시장 기회를 약 $20B로 추정
→ 고객 수요와 공급 개선을 바탕으로
FY28 CPU 매출은 2배 이상 성장할 것으로 예비 전망
3) Groq LPU 기반 랙스케일 추론 시스템
- Groq와의 협력을 통해 고처리량 및 고상호작용성 추론 아키텍처를 통합
- Groq 3 LPU 기반 첫 랙스케일 LPU 시스템은 현재 양산 중
-
이번 분기 후반부터 초기 고객에게 대량 출하를 시작할 계획 → Nebius가 첫 도입 고객이 될 예정
- 칩 판매를 넘어 AI 팩토리 전체를 제공함으로써 고객 경제성을 개선하고 데이터센터 내 TAM을 확대한다는 전략
③ 풀스택 AI 팩토리와 CUDA 생태계의 결합
- 자체 맞춤형 반도체 설계 역량이 없는 소버린 AI·네오클라우드·엔터프라이즈 고객 맞춤 전략
- AI 인프라 구축 → 운영 안정화 및 지속적인 CUDA 기반 최적화 → 광범위한 개발자 생태계와의 수요 연결 지원
-
비하이퍼스케일러 시장은 데이터센터 사업의 약 절반을 차지할 것으로 예상
1) AI 네이티브·엔터프라이즈 수요 확대
- AI 스타트업 생태계는 주로 NVIDIA 컴퓨팅 플랫폼 위에서 빠르게 성장 중
-
1H26 글로벌 AI 벤처투자는 $400B 이상 (2025년 연간 조달액 $265B를 이미 상회, 이 중 약 70%가 컴퓨팅에 지출되는 것으로 추정)
- 연환산 매출 $1B를 넘는 AI 기업은 약 20개(전년 4분기 기준 13개에서 증가)
- 주요 활용 사례: Hudson River Trading·Jane Street(AI 팩토리를 활용한 퀀트 트레이딩 고도화), Samsung Electronics(NVIDIA cuLitho를 통해 컴퓨테이셔널 리소그래피 성능 최대 20배 향상), Bristol-Myers Squibb(Vera Rubin AI 팩토리 투자로 신약 연구개발 가속 추진)
2) 소버린 AI 및 네오클라우드 확장
- 국가·지역 고객은 해외 하이퍼스케일러보다
지역 클라우드 사업자에 토지·전력을 직접 배정하는 방식을 선호
- 자체 클라우드를 보유하지 않은
중립적 파트너로서 소버린 및 네오클라우드 고객을 지원
- 지역별 네오클라우드 구축 사례 확대: Firebird(아르메니아), Cassava Technologies(아프리카), GMI Cloud(대만), Yotta·Tata Communications(인도), Firmus(호주), WhiteCloud(말레이시아) 등
- 일본: SoftBank와 협력해 AI 에이전트·디지털 트윈·로보틱스·Physical AI용 오픈 모델 개발을 위한 NVIDIA AI 팩토리 구축 계획 발표
- 한국: LG 및 현대차그룹과 AI 구축·확장을 위한 파트너십 체결
- 유럽: 산업·과학 연구용 NVIDIA 기반 AI 슈퍼컴퓨터 35개가 신규 발표
*네오클라우드 수익배분 모델
- 일반적으로 데이터센터 프로젝트 파이낸싱은 장기 단일 고객의 오프테이크 보증을 요구
- 네오클라우드의 용량 일부에 대해 take-or-pay 약정 및 최소매출 보증을 제공
→ 대주단이 프로젝트를 인수할 수 있는 기반 제공
- 대가로 최소매출 기준을 초과하는 네오클라우드 임대 매출의 일부를 수익배분으로 확보
- NVIDIA는 대출을 제공하지 않으며, 개별 프로젝트는 독립적인 자본 제공자가 자체 기준으로 심사·금융조달
-
수익 구조: 하드웨어 판매시 일회성 매출 인식 → 이후 클라우드 임대 매출에 연동된 반복 수익 확보
- 중장기적으로 데이터센터 TAM 확대와 함께 수십억달러 규모의 반복 매출 기회가 될 수 있다고 평가
3) Frontier AI Labs 지원 및 인프라 금융
- Frontier AI Labs는 학습·추론 수요와 고객 기반은 빠르게 확대되나, 대규모 AI 인프라를 독자 조달할 장기 계약 및 투자등급 수준의 신용역량은 제한적
- 회사는
이들 AI 랩의 제약 요인이 기술이나 최종 수요가 아닌 컴퓨팅 확보 능력이라고 평가
- NVIDIA는 주요 Frontier AI Labs에 약 $50B를 투자 → 향후 예상 FCF 대비로는 제한적인 규모라고 설명
- Apollo·BlackRock·Blackstone·Brookfield·Goldman Sachs·KKR 등 6개 인프라 투자사와 협력 → $500B 이상의 제3자 자본 조달을 위한 금융 플랫폼 구축 추진
- 목표는 AI 랩이 장기 기관자본을 통해 비교적 낮은 조달비용으로 AI 팩토리를 구축할 수 있도록 지원
*OpenAI·AI 랩 관련 인프라 지원
- SB Energy와의 협력을 통해 PORTS-Pike 캠퍼스의 토지·전력·데이터센터 부지(Shell) 용량을 확보
- 초기 배치 용량은 4.25GW, OpenAI가 사용할 예정
- 해당 부지에서 각 세대별 AI 팩토리 시스템은 약 150만 개 NVIDIA GPU를 수용하고 20년 동안 복수 세대의 시스템 업그레이드 지원 가능
- 핵심은
장기간 데이터센터 부지를 확보하고, 내부 NVIDIA 컴퓨팅 장비는 반복적으로 업그레이드하는 구조
- OpenAI의 기존 및 계획된 NVIDIA 컴퓨팅 약정은 약 12GW 규모
- 또 다른 Frontier AI Lab에는 약 2GW 규모 컴퓨팅에 대해 선별적 신용보강을 제공할 계획
- 이는
순환금융이 아닌 AI 인프라 전환기에 필요한 생태계 구축 지원으로 규정
- 신용보강을 활용하는 AI 랩 관련 수요는 FY28 사업의 약 25%를 차지할 것으로 예상
- 해당 물량은 투자등급 고객 또는 투자등급 고객의 지원을 받는 고객이 최종 소비하는 컴퓨팅이라고 설명
-
NVIDIA 컴퓨팅은 범용성과 장기 활용성이 높아 다른 고객에게 재배치할 수 있다는 점을 리스크 완화 요인으로 제시
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