엔비디아 실적은 AI 거품론을 끝장낼 것인가? 라는 관점에서 이본 엔비디아 실적에서 나타난 AI 거품론 반박을 중심으로 정리해 봤습니다.
엔비디아 실적 발표에서 AI 거품론에 대한 반박 메시지는 CEO 젠슨 황의 공식 발언을 중심으로 명확히 드러났습니다. 월가에서는 AI 거품론에 대한 경고와 엇갈린 의견이 제시되고 있으며, 실적과 향후 투자가 중대한 분수령이 될 전망입니다.
엔비디아 실적발표: AI 거품론 반박 주제별 정리
| 주제 | 발언 및 내용 요약 | 출처 |
|---|---|---|
| 압도적 실적 | 3분기 매출 570억 달러, EPS 1.3달러 등 시장 기대치를 크게 상회하는 사상 최고 실적 발표로 ‘거품론’을 데이터로 반박 | news.nate+2 |
| 성장성 강조 | “우리는 AI 선순환 진입, 생태계는 더 커지고 있다. 사전훈련~추론까지 모든 단계에서 탁월.” – 젠슨 황 CEO | metroseoul+1 |
| 수요의 다변화 | “GPU는 하이퍼스케일러뿐 아니라 산업별·지방정부·중소기업도 AI 도입 중, 수요 창구 확대 중” | investing |
| 미래가치 | “AI 칩 블랙웰-루빈 등 차세대 제품, 내년~2026년 누적 5,000억 달러 수주 확보, 4분기 매출도 650억 달러로 자신” | metroseoul+1 |
| 산업 영향력 | “AI가 병원, 공장, 자율주행 등 전 산업 확대 중, 실질적 문제 해결에 활용되는 혁신 단계” | blogs.nvidia |
| 데이터센터 투자 | 바클레이즈 “2026년까지 2조 달러(약 2,900조 원) 규모 추가 AI 인프라 투자 예상, 실수요 기반 성장이 뒷받침” | wowtv |
월가의 AI 거품론 관련 평가 및 의견
| 평가 주체/전문가 | 평가 요약/논점 | 특징 | 출처 |
|---|---|---|---|
| BoA·데이터트렉리서치 등 | “AI가 사상 최대 주식시장 위험, 닷컴버블의 17배” | 유동성·기관과열, 실질이익 여부 경고 | biz.chosun+1 |
| 줄리앙 가란(영국 MacroStrategy) | “AI는 구조적 한계, 투자금 고갈되면 산업 전체가 붕괴할 수도” | 구조문제, 자금집중 위험 부각 | biz.chosun |
| 존스트레이딩(마이클 오루크) | “버블 한가운데 있다, 1.5조 달러 구축계획은 실적과 괴리” | 투자-실적 괴리 | biz.chosun |
| 데이터트렉 니콜라스 콜라스 | “대표 기업 실적 부진 땐 낙관론 급속히 꺼질 수 있어 분수령” | 엔비디아·MS·알파벳 실적이 바로 판가름 | biz.chosun |
| 라레 아코너(이토로) | “이번 랠리는 단순 광풍 아닌 성장 기반 가격책정의 일부” | 긍정적 관점, 혁신 신뢰 | biz.chosun |
| 경제학자 모하메드 엘 에리언 | “생산성과 성장 가능성 등 AI 긍정론, 엔비디아 강한 수요 확인” | 실적·기대치가 현실화 중 | benzinga |
| 진 먼스터(루프벤처스) | “AI 수혜 장기화…AI 칩 경쟁 심화에 장기 실적 확대” | 긍정, 밸류에이션도 수익성 기반 분석 | benzinga |
향후 AI 시장 및 엔비디아 성장 전망
- 데이터센터 및 AI 인프라 투자 급증은 당분간 실수요 기반 성장을 뒷받침하며, 엔비디아 실적이 거품론 논란의 기준이 될 것으로 전망됩니다.wowtv+1
- 시장은 실질 수익 창출이 중요한 분수령에 와 있으며, 2026년까지 AI 인프라 투자는 최대 2조 달러 규모까지 확대될 수 있습니다.ainet+1
- 신제품(블랙웰, 루빈 GPU) 공급과 산업별 AI 확장은 추가적인 성장 모멘텀 제공이 기대됩니다.metroseoul+2
실적, CEO 반박, 월가 평가를 표와 함께 핵심 발언 중심으로 정리했으며, 향후 전망 또한 신뢰 가능한 데이터 및 주요 의견을 근거로 요약하였습니다. AI 거품론은 실적·투자·기술 혁신의 지속 여부에 따라 앞으로도 논쟁이 이어질 전망입니다.news.nate+6
엔비디아 어닝콜의 AI 거품론 반박 내용 요약
아래 내용능 페이스북 손정우님의글을 그대로 인용했습니다.
다행히 엔비디아가 우주를 구해주네요. 앞서 설명드린 반등 장세에서 매크로 논리에 엔비디아 어닝도 해결되었으니, 이제는 반등 섹터 및 투자 아이디어에 집중해야 할 시점입니다.
우선, 엔비디아 어닝콜의 내용을 상세히 잘 해석하는 것부터 시작입니다. 요약해서 의미를 붙인 내용을 공유드립니다.
1. “5,000억 달러 Blackwell+Rubin”은 상한이 아닌 기본선 + 업사이드
- GTC 때 말한 25~26년 Blackwell+Rubin 5,000억 달러 계획은 그대로 진행 중,
이번 분기 500억 달러를 이미 출하, 앞으로 몇 분기 동안 남은 분량을 채워갈 것. 동시에, KSA(사우디) 40~60만 개 GPU, Anthropic 추가 커밋 등을 예로 들며
5,000억 달러 위에 더 얹힐 수 있는 수요를 명시. - 5,000억 달러는 장밋빛 시나리오가 아닌, 이미 확보된/가시성이 높은 베이스라인. 새로운 AI 팩토리 딜이 계속 붙는 구조라면, 26 매출 컨센서스에 업사이드 가능성이 존재. 단, 이 숫자는 결국 GPU 판매가 아니라 ‘출하 가능한 수요 가시성’이므로, 실제 인식 타이밍(리드타임, 공급 제약)은 계속 체크 필요.
2. AI CAPEX ‘버블 논란’에 대한 회사의 논리 – 3중 구조의 수요를 강조
- CPU → GPU 가속 컴퓨팅 전환: 무어의 법칙 둔화로 CPU만으로는 비용 디플레이션이 안됨 → 기존 데이터 처리/시뮬레이션을 GPU로 옮기는 것 자체가 비용 절감 투자.
- 전통적 ML → 생성형 AI 전환: 검색, 추천, 광고 랭킹 등 하이퍼스케일러 핵심 워크로드가 생성형 AI로 넘어가며 매출 레버리지(전환율↑, 광고효율↑)가 발생.
- Agentic AI라는 완전히 새로운 애플리케이션 레이어: Cursor, Copilot, 의료·법률·자율주행 등 완전 신규 수요, 역사상 가장 빠른 성장 속도의 앱/서비스들이 이 영역에서 나오고 있다고 강조.
- 현재 CAPEX의 상당 부분은 “비용 절감 + 기존 비즈니스 매출 증대”라는 논리로 정당화됨 → 단순 버블성 과잉 투자로 보기 어렵다는 게 메시지.
- 거기에 에이전틱 AI + 각국 주권 DC + 비IT 산업까지 시간이 지날수록 추가로 붙는 구조 → 12~18개월 내 수요가 급랭해 공급이 수요를 쉽게 따라잡을 그림은 아니다라는 뉘앙스.
3. GW당 엔비디아 매출 – 세대별 점유율 확장
- Ampere 세대: 기가와트당 약 200~250억 달러 수준.
- Grace Blackwell 세대: 기가와트당 약 300억 달러 ±
- Rubin은 그보다 더 높을 것
- 1GW 데이터센터 전력은 고정이므로, 와트당 성능이 곧 매출로 직결 → 동일 1GW 전력 기준에서, 세대가 갈수록 엔비디아가 먹는 매출 파이 자체가 커진다는 이야기.
- 이는 곧 CAPEX 총량이 어느 시점에서 둔화되더라도, 세대 전환만으로 엔비디아 매출은 증가 여지가 있음을 시사.
- 에너지·전력 제약이 오히려 엔비디아 같은 최고 효율 아키텍처의 가격·점유율 협상력을 올려주는 구조.
4. AI CAPEX 지불능력에 대한 답 – 현금흐름 + 국가·산업별 2차 수요
- 하이퍼스케일러: GPU 투자는 무어의 법칙 둔화를 상쇄하는 비용절감 투자이자, 추천·광고 효율 개선을 통해 현재 비즈니스 매출을 올리는 투자 → 젠슨은 이것이 수백억 달러 CAPEX가 자체 현금흐름으로 충분히 커버될 수 있는 이유”라고 설명.
- 그 위에 올라가는 것이 에이전틱 AI, 그리고 각국의 주권 클라우드/데이터센터 비IT 산업(제약, 자율주행, 제조, 로봇 등)의 자체 인프라 구축.
- 시장이 갖고 있는 CAPEX 지속성 우려에 대해 회사는 “현재는 빅테크 FCF + 앞으로는 각국·산업별 CAPEX가 더해지는 구조”라고 답한 셈.
- 수요의 체인(하이퍼스케일러 → 주권 DC → 엔터프라이즈/산업)을 회사도 분명히 인식하고 있고, 로드맵을 그 흐름에 맞춰 깔고 있다는 점이 중요한 인사이트.
5. 추론 비중 확대와 제품 포지셔닝 – 훈련뿐 아니라 추론 경쟁에서도 우위
- 회사는 추론 매출 비중이 크게 늘어나길 명시적으로 원한다고 언급. 이유는 추론이 커질수록 애플리케이션 수와 실제 사용량(토큰 소비)이 폭발적으로 늘기 때문.
- CPX: 롱 컨텍스트(긴 문서/영상/3D 데이터 등) 워크로드용으로 설계, 성능/와트, 성능/달러에서 매우 우수하다고 강조.
- Grace Blackwell: 추론에서 두 번째로 좋은 플랫폼(H200) 대비 10~15배 성능(Semianalysis 벤치마크) 언급.
- 시장의 일부 우려(추론은 저가 전용 ASIC이나 NPU로 갈 것)와 달리, 엔비디아는 추론도 GPU가 가장 어려운 문제를 더 잘 푼다는 내러티브를 깔고 있음.
- 장기적으로 훈련 → 추론으로 매출 믹스가 이동하는 구간에서도, 엔비디아가 ASP·마진을 방어하면서 성장할 수 있다는 논리.
6. 병목 요인(전력·파운드리·메모리 등) – 우리가 제일 준비가 잘 돼 있다
- 전력, 토지, 파이낸싱, 메모리, 파운드리 등 모든 것이 제약이라고 인정. 하지만 33년 동안 쌓은 공급망 관계, 상·하류 파트너와의 장기 계획, 다수의 파트너(전력·랜드·데이터센터 사업자) 확장을 근거로 계획과 파트너십으로 해결 가능한 문제라고 봄.
- 구조적인 전력/전력망, 부지 제약은 산업 전체의 CAP이 될 수 있지만, 그 환경에서 가장 효율이 좋은 아키텍처 → 가장 높은 마진과 물량을 가져가는 플레이어일 가능성이 큼.
- 즉, 전력·CAPEX 제약은 오히려 엔비디아의 상대적 지위를 강화하는 변수가 될 수 있음.
7. ASIC 경쟁에 대한 재확인 – GPU vs ASIC의 구조적 차이
- 오늘날의 AI 시스템은 GPU 하나가 아니라 여러 종류 스위치(스케일업/아웃) + 대용량 메모리 + 랙 전체 아키텍처를 요구.
- 모델의 다양성(MoE, Dense, Diffusion, Autoregressive, 바이오/물리 모델 등)이 너무 크기 때문에 단일 목적 ASIC으로 대응하기 매우 어렵다고 강조.
젠슨이 말한 “엔비디아를 특별하게 만드는 다섯 가지”:
1)세 가지 전환(가속 컴퓨팅, 생성형 AI, 에이전틱 AI)의 모든 레이어를 하나의 아키텍처로 커버
2)AI의 모든 단계(Pre/Post/Inference)에서 탁월
3)모든 주요 모델(프런티어, 오픈소스, 과학/바이오/로보틱스)을 실행
4)모든 클라우드/온프레미스/엣지/로봇/PC에서 동일 아키텍처로 동작
5)방대한 생태계 덕분에 압도적인 오프테이크와 수요의 다양성 확보
- 하우스 ASIC이 일부 워크로드에서 비용 효율적인 보조 수단이 될 수는 있지만, 젠슨의 메시지는 메인스트림/리딩 엣지는 여전히 GPU라는 데 방점. 특히 모델·워크로드가 이렇게 빠르게 진화하는 구간에서는 플렉서블한 범용 아키텍처(GPU)가 유리하다는 논리.
8. 마진 가이던스 – 원가 상승에도 ‘mid-70%’ 유지 의지
공급망과는 오랜 시간에 걸쳐 장기 포캐스트·협상을 해 왔다고 강조 → 최근 HBM·패키징 가격 급등 이슈에 대해 이미 상당 부분 선제적으로 계약이 돼 있다는 뉘앙스.
올해 “연말에 70%대 중반 총마진으로 나가겠다”는 약속을 이미 달성했고, 4분기·내년에도 원가 상승을 감안한 상태에서 mid-70% 유지를 목표로 한다고 재확인.
원가·부품 구조가 복잡하지만, 원가 개선, 사이클 타임, 믹스 조정으로 상쇄 가능하다고 언급.
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