엔비디아 (NVIDIA, NVDA) 2026 연도 2분기 실적 발표

 

◎ 엔비디아 2026 회계연도 2분기 실적

• 매출: 467.4억 달러 (예상 462.3억 달러) ; 전년 대비 +56%
• 조정 EPS: 1.05달러 (예상 1.01달러) ; 전년 대비 +54%
• 데이터센터 매출: 411억 달러 (예상 412.5억 달러) ; 전년 대비 +56%

◎ 3분기 가이던스 (Q3’26)

• 매출: 540억 달러 ±2% (예상 525억 달러) ; 전분기 대비 약 +15%
• 조정 총마진: 약 73.5% (±50bp) ( 약 73.4%  ) 
• 조정 영업비용(OpEx): 약 42억 달러

◎ 부문별 실적

• Blackwell 매출: 전분기 대비 +17%
• 컴퓨트 매출: 341억 달러 (예상 341억 달러)
• 네트워킹 매출: 50.7억 달러 (예상 50.7억 달러)
• 게이밍 매출: 43억 달러 ; 전년 대비 +49%
• 프로페셔널 비주얼라이제이션: 6.01억 달러 ; 전년 대비 +32%
• 자동차: 5.86억 달러 (예상 5.93억 달러) ; 전년 대비 +69%

◎ 기타 Q2 지표

• 조정 총마진: 72.7% (예상 72.1%)
• 조정 영업이익: 301.7억 달러 (예상 293.6억 달러) ; 전년 대비 +51%
• 조정 영업비용: 38억 달러 (예상 40.2억 달러) ; 전년 대비 +36%
• 조정 순이익: 257.8억 달러 ; 전년 대비 +52%

◎ 수익성 및 현금흐름

• EBIT: 284.4억 달러 (예상 289.7억 달러)
• 잉여현금흐름(FCF): 260억 달러대 중반 (직전 261억 달러)

2026년 상반기 주주환원: 243억 달러
자사주 매입 한도 600억 달러 확대

Nvidia의 매출 규모 증가 추이

Nvidia의 매출성장률 둔화. 규모는 늘어나고 있으나 역기저 영향으로 성장률 모멘텀은 자연스럽게 약화되는 모습

 
 

NVIDIA (NVDA US) 실적 발표 분석_신영증권.pdf

0.62MB

 
◎ CEO 발언

“Blackwell은 전 세계가 기다려온 AI 플랫폼입니다. 추론형 AI가 학습과 추론 성능을 대폭 향상시키며 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.”

◎ 엔비디아 CFO 발언

“지정학적 이슈를 해결 중이므로 Q3 실적 전망치에는 H20 매출을 포함하지 않았습니다.”
“만약 지정학적 이슈가 해소된다면 Q3에 20억~50억 달러 규모의 H20 매출을 인식할 수 있을 것이며, 더 많은 주문이 있었다면 더 많이 청구할 수도 있습니다.”
“미국 정부 관계자들은 허가된 H20 판매에서 발생한 매출의 15%를 미국이 받을 것이라는 기대를 표명했지만, 현재까지 이를 규정으로 명문화한 법령은 없습니다.”
“우리는 계속해서 블랙웰(Blackwell) 제품의 중국 판매 승인을 미국 정부에 요청하고 있습니다. 우리의 제품은 유익한 상업적 용도로 설계·판매되며, 허가된 모든 판매는 미국 경제와 세계 시장에서의 리더십에 이익을 가져옵니다.”
“우리는 전 세계 모든 개발자들의 지지를 얻고자 합니다. 미국의 AI 기술 스택이 세계 표준이 될 수 있다고 믿습니다.”
“2025년 데이터센터 설비투자(CapEx) 규모는 6,000억 달러로 예상되며, 이는 2년 만에 거의 2배 증가한 수치입니다. 이러한 성장은 클라우드와 엔터프라이즈 투자 모두에서의 확대에 의해 주도되고 있습니다.
엔비디아는 추론(reasoning) 기반 AI가 훈련(training)과 추론(inference) 모두에서 훨씬 더 많은 연산 자원을 필요로 하기 때문에, 연간 AI 인프라 투자가 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상하고 있습니다.”
“우리는 올해 소버린 AI(Sovereign AI) 매출에서 200억 달러 이상을 창출할 것으로 예상하고 있습니다.”
또한 EU(유럽연합)는 프랑스, 독일, 이탈리아, 스페인 전역에 걸쳐 20개의 AI 팩토리(이 중 5개는 기가팩토리)를 건설하기 위해 200억 달러 투자 계획을 발표했습니다.
"싱가포르 매출은 고객이 싱가포르에서 송장 발행을 중앙 집중화했기 때문에 2분기 구축 매출의 22%를 차지했습니다. 싱가포르에 청구되는 데이터센터 컴퓨팅 수익의 99% 이상이 미국 기반 고객을 위한 것이었습니다."

◎ 엔비디아 CEO 젠슨 황

“향후 5년 동안 우리는 사실상 3조~4조 달러 규모의 AI 인프라 기회로 확장해 나가게 될 것입니다.”

“상위 4대 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 설비투자(CapEx)만 보더라도, 이미 두 배 이상 증가해 약 6,000억 달러에 이르렀습니다. 우리는 이제 막 AI 인프라 구축의 시작 단계에 있습니다.”

“에이전틱 AI(agentic AI)와 비전-언어 모델(vision language models)의 발전 결과, 로봇 공학과 자율 시스템 분야에서 물리적 AI(physical AI)의 돌파구를 목격하고 있습니다.”

추론(reasoning) AI가 훨씬 더 많은 연산을 요구한다고 언급했습니다:

“원샷(one-shot) 모델과 추론 기반 에이전틱 AI(reasoning agentic AI) 모델을 비교했을 때, 필요한 연산량은 100배, 1000배, 또는 그 이상이 될 수도 있습니다.”

에이전틱 AI(agentic AI)가 기업 채택(enterprise adoption)을 혁신했다고 밝혔습니다:

“에이전틱 AI 덕분에 환각(hallucination) 발생이 현저히 줄어들었습니다. 이제는 도구를 활용하고 실제 작업을 수행할 수 있게 되었으며, 기업 활용의 문이 활짝 열렸습니다.”

“NVIDIA는 ASIC과는 완전히 다른 것을 만들고 있습니다.
먼저 ASIC에 대해 이야기해보죠.
많은 프로젝트가 시작되고 있고, 수많은 스타트업이 등장하고 있습니다.
그러나 실제로 양산까지 이르는 제품은 극히 일부입니다.
그 이유는 엄청나게 어렵기 때문입니다.

엑셀러레이티드 컴퓨팅(accelerated computing)은 범용 컴퓨팅과 다릅니다.
단순히 소프트웨어를 작성해 프로세서에 컴파일하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
엑셀러레이티드 컴퓨팅은 풀스택(full-stack) 코드 설계 문제이며,
특히 최근 몇 년 동안 AI 팩토리의 복잡성이 폭발적으로 증가했습니다.
문제의 규모가 상상할 수 없을 만큼 커졌기 때문입니다.

이것은 말 그대로 세계가 한 번도 경험하지 못한 궁극적이며 가장 극단적인 컴퓨터 과학 문제입니다.
따라서 스택은 점점 더 복잡해지고, 모델은 믿을 수 없을 정도로 빠르게 변화하고 있습니다.

“우리가 모든 클라우드에 들어가 있는 데에는 분명한 이유가 있습니다.
클라우드, 온프레미스, 엣지, 로보틱스 등 어디서든
동일한 프로그래밍 모델로 사용할 수 있습니다.

세계의 거의 모든 AI 프레임워크가 NVIDIA를 지원하는 것은 당연합니다.
새로운 모델 아키텍처를 만들 때 NVIDIA 플랫폼에서 먼저 출시하는 것이 가장 합리적이기 때문입니다.

풀스택 최적화와 파이프라인 가속화
NVIDIA 플랫폼의 진정한 강점은 다양성에 있습니다.
우리는 어떤 아키텍처에도 진화할 수 있고, 어디서든 활용 가능하며, 전체 파이프라인을 가속화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

데이터 처리
사전 학습(pre-training)
강화학습을 통한 사후 학습(post-training)
추론(inference)

이 전 과정을 모두 가속화할 수 있습니다.
따라서 NVIDIA 플랫폼을 탑재한 데이터센터를 구축하면 활용성은 극대화되고, 수명은 크게 연장됩니다.

단순한 칩 경쟁을 넘어서는 문제

여러분은 보통 GPU냐 ASIC이냐에 대해 이야기합니다.
하지만 Blackwell 플랫폼이나 Rubin 플랫폼을 구축하기 위해서는 단순히 GPU를 설계하는 것 이상의 일이 필요했습니다.

우리는 CPU를 새로 개발해야 했습니다.
이를 통해 고속 메모리와 초저전력 메모리를 연결했고, 에이전틱 AI(agentic AI)에 필요한 대용량 KB 캐시를
GPU에서 슈퍼NIC까지 확장시켰습니다.

우리는 가장 에너지 효율적일 뿐만 아니라, 와트당 성능(performance per watt)이 모든 컴퓨팅 플랫폼 중 최고

그리고 전력 한계가 있는 데이터센터 환경에서는, 와트당 성능이 곧 수익으로 직결됩니다.”

NVIDIA 아키텍처가 제공하는 성장 기회와 높은 매출총이익률(Gross Margin)은 업계 최고 수준입니다.

결론적으로,
NVIDIA를 선택하는 이유는 명확합니다.
전 세계 모든 클라우드, 스타트업, 컴퓨터 기업들이 NVIDIA를 채택하는 것은 우리가 단순한 칩을 파는 회사가 아니라 AI 팩토리를 위한 포괄적인 풀스택 솔루션을 제공하기 때문입니다.”

"중국 시장은 약 500억 달러의 기회가 될 것으로 추정했습니다."
"매년 50% 성장할 것으로 예상할 수 있습니다."

"세계에서 두 번째로 큰 컴퓨팅 시장이자 전 세계 AI 연구자의 약 50%의 본거지이기도 하며, 주요 오픈 소스 모델의 대다수는 중국에서 만들어집니다. 따라서 미국 기술 기업이 해당 시장에 진출할 수 있는 것이 상당히 중요하다고 생각합니다."

엔비디아는 내년에도 엄청난 성장을 지속할 것으로 기대하고 있습니다.

“대형 고객사들로부터 매우, 매우 강력한 수요 전망(very, very significant forecast)을 받고 있습니다.”

AI 네이티브 스타트업 투자금은 작년 1,000억 달러에서 올해 1,800억 달러로 급증했습니다.

이들의 매출 역시 20억 달러 → 200억 달러로 폭발적으로 증가했습니다.

젠슨 황은 이어 “내년 매출이 올해 대비 10배가 되는 것도 전혀 불가능하지 않다”고 언급했습니다.

“지금 우리는 AI에 대한 엄청난 관심과 AI 수요 폭발을 목격하고 있습니다.
현재 상황은 — 아마 여러분 모두가 알고 계시듯이 — 모든 것이 완판 상태입니다.

H100도 매진(sold out), H200도 매진(sold out)입니다.
대형 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들은 다른 CSP로부터 용량을 빌려 쓰고 있으며, AI 네이티브 스타트업들은 추론(reasoning) 모델을 학습시키기 위해 용량(capacity) 확보에 필사적으로 뛰어들고 있습니다.

AI 수요는 그 어느 때보다도 정말, 정말 높습니다.”

루빈(Rubin) 플랫폼은 이미 양산(production) 단계에 들어섰습니다.

“6개의 신규 칩이 모두 TSMC로 테이프아웃(taped out) 되었으며, 이는 3세대 NVLink 랙 스케일 AI 슈퍼컴퓨터(3rd generation NVLink Rack Scale AI supercomputer)를 의미합니다.

또한 이번 루빈 플랫폼은 훨씬 더 성숙하고 완전히 확장된 공급망을 기반으로 하고 있습니다.”