엔비디아 2026회계년도 3분기 실적발표, 질의 응답 세션 (Q&A)시작

1. 질문자: Joseph Moore (Morgan Stanley)
질문: 지난 GTC에서 2025~2026년 Blackwell과 Rubin 플랫폼 매출이 5,000억 달러(약 700조 원)에 달할 것이라고 언급했었다. 현재 시점에서 이 전망은 유효한가? 그리고 최근 상황을 볼 때 이 수치보다 더 높아질 가능성(Upside)이 있는가?

답변 (Colette Kress CFO):
전망 유효: 그렇다. 우리는 5,000억 달러 예측을 향해 순조롭게 가고 있다. 이번 분기에만 500억 달러를 출하했다.

추가 상승 여력 (Upside): 이 수치는 고정된 것이 아니다. 예를 들어 오늘 발표한 사우디아라비아(KSA)와의 계약(40~60만 개 GPU 추가)이나 Anthropic의 신규 도입 등은 기존 예측에 없던 '순증(Net New)' 수요다. 따라서 기존 5,000억 달러 전망치보다 실적이 더 잘 나올 가능성은 매우 높다.

2. 질문자: CJ Muse (Cantor Fitzgerald)

질문: AI 인프라 투자 규모에 대한 우려가 크다(ROI가 나오는가?). 반면 엔비디아는 "매진"이라고 한다. 향후 12~18개월 내에 공급이 수요를 따라잡을 수 있다고 보는가? 아니면 수요가 계속 공급을 초과할 것인가?

답변 (Jensen Huang CEO):

수요의 3가지 층위: 단순히 챗봇만 보는 것이 아니라 3가지 거대한 전환을 봐야 한다.

현대화 (Modernization): 무어의 법칙이 끝났기 때문에, 데이터센터들은 비용 절감을 위해 기존 CPU를 GPU로 교체해야 한다(가속 컴퓨팅). 이건 선택이 아니라 필수다.

기존 사업의 수익화: 검색, 추천 시스템(광고 타겟팅)이 생성형 AI로 바뀌면서 하이퍼스케일러들의 매출이 실제로 늘고 있다. (예: Meta의 광고 효율 증가)

새로운 시장 (Agentic AI): 여기에 더해 '에이전트 AI'라는 완전히 새로운 시장이 열렸다. 코딩(Cursor), 생물학, 로봇 등은 기존에 없던 수요다.

스케일링 법칙은 유효: 구글 Gemini 3 등을 보면 칩을 더 많이 쓸수록 AI 성능이 비약적으로 좋아지는 선순환이 깨지지 않았다. 따라서 투자는 계속될 것이다.

3. 질문자: Vivek Arya (Bank of America)
질문: 5,000억 달러 매출 가정에서 1기가와트(GW)당 엔비디아 칩이 차지하는 비중은 얼마인가? 그리고 고객들이 장기적으로 3~4조 달러에 달하는 인프라 비용을 감당할 현금 여력이 있는가?

답변 (Jensen Huang CEO):

성능 대 전력비 (Performance per Watt)가 핵심: 데이터센터의 전력(1GW)은 물리적으로 한정되어 있다. 전력을 더 못 늘린다면, 같은 전력으로 더 많은 돈을 벌게 해주는 칩을 써야 한다. Blackwell, Rubin으로 갈수록 전력 대비 성능이 획기적으로 좋아지므로, 고객의 TCO(총소유비용)는 오히려 내려간다. 이것이 우리 칩을 선택해야 하는 경제적 이유다.

자금 조달: 하이퍼스케일러들은 CPU 기반의 비효율적 시스템을 GPU로 바꾸면서 비용을 아끼고 있고, 생성형 AI로 새로운 수익을 창출하고 있다. 또한, 미국 빅테크뿐만 아니라 각국 정부(소버린 AI)와 일반 기업(Enterprise)들이 자체 자금으로 인프라를 구축하기 시작했다.

4. 막대한 현금 활용 계획 (자사주 vs 투자)
질문자: Ben Reitzes (Melius Research)
질문: 향후 수천억 달러의 잉여 현금흐름(FCF)이 예상된다. 이를 자사주 매입에 쓸 것인가, 아니면 생태계 투자(OpenAI, Anthropic 등)에 쓸 것인가? 투자의 기준은 무엇인가?

답변 (Jensen Huang CEO):

공급망 금융: 우리는 전 세계에서 유례없는 규모로 성장 중이다. 부품 공급사들이 안심하고 설비를 늘리려면 우리의 강력한 대차대조표(현금)를 바탕으로 선주문을 하고 보증을 서야 한다. 이것이 우리의 공급 안정성을 만든다.

전략적 투자: OpenAI, Anthropic 투자는 단순한 수익 추구가 아니라 '기술적 파트너십'이다.

우리는 칩만 파는 게 아니라 그들의 성장을 돕고 기술을 공유한다.

그 대가로 우리는 "한 세대에 한 번 나올까 말까 한 기업"의 지분을 갖게 된다. 이는 주주들에게도 엄청난 이익이다.

물론 자사주 매입도 계속할 것이다.

5. 추론(Inference) 시장의 변화와 Rubin 칩
질문자: Jim Schneider (Goldman Sachs)

질문: 과거 추론 매출 비중이 40%라고 했는데, 앞으로 어떻게 변할까? 그리고 Rubin 칩의 구체적인 타겟 고객은 누구인가?

답변 (Jensen Huang CEO):

생각하는 AI (Reasoning): 이제 AI는 질문을 받으면 바로 답하지 않고 '생각(Reasoning)'을 한다. (예: Chain of Thought). 답을 하기 전에 수천 가지 시나리오를 시뮬레이션해본다.

추론 컴퓨팅의 폭발: 이런 '생각하는 과정' 때문에 추론에 필요한 연산량이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 과거의 단순 추론과는 차원이 다르다.

Rubin과 Blackwell: 이들은 이러한 장문(Long-context)의 맥락을 이해하고 깊게 생각하는 AI에 최적화되어 있다. 특히 GB200 NVLink 시스템은 기존 H200보다 추론 성능이 10~15배 뛰어나다. 우리는 추론 시장이 훈련 시장만큼 커지길 기대한다.

6. 성장의 가장 큰 병목(Bottleneck)은?
질문자: Timothy Arcuri (UBS)

질문: 성장을 가로막는 제일 큰 장애물은 무엇인가? 전력인가, 자금인가, 메모리인가?

답변 (Jensen Huang CEO):

모든 것이 어렵다: 우리는 존재하지 않던 'AI 팩토리'라는 산업을 만들고 있다. 전력, 쿨링, 공급망, 자금 조달 그 어느 하나 쉬운 게 없다.

해결책은 효율성: 하지만 해결 가능하다. 전력이 부족하기 때문에 더더욱 효율적인 우리 아키텍처가 필요하다. 1와트당 성능을 극대화하는 것만이 물리적 제약을 극복하고 고객의 매출을 늘려주는 유일한 길이다.

7. 마진율 방어와 비용 증가
질문자: Stacy Rasgon (Bernstein)

질문: 내년에도 총이익률(Gross Margin) 70%대 중반을 유지하겠다고 했다. 부품 가격(HBM 등)이 오르는데 어떻게 가능한가? 영업비용(Opex)은 얼마나 늘어나나?

답변 (Colette Kress CFO):

마진 방어: 맞다, 투입 비용은 오르고 있다. 하지만 제조 사이클 단축, 수율 개선, 그리고 고마진 제품 위주의 판매 믹스(Mix)를 통해 상쇄할 것이다. 70% 중반 유지가 목표다.

영업비용 증가: 우리는 지금 새로운 칩(Rubin 등)을 계속 개발해야 하므로 R&D 인력과 개발비 투자가 늘어날 것이다. 이는 미래를 위한 필수 투자다.

8. 자체 칩(ASIC) vs 엔비디아 GPU 경쟁
질문자: Aaron Rakers (Wells Fargo)

질문: 아마존, 구글 등이 자체 칩(ASIC)을 만든다. Anthropic 파트너십 등에서 보듯이 ASIC의 위협이 커지는 것 아닌가?

답변 (Jensen Huang CEO):

칩이 아니라 팀과 경쟁: 칩 하나 만드는 건 쉽다. 하지만 우리는 수천 개의 칩을 연결하고, 소프트웨어 스택을 최적화하고, 네트워킹까지 통합한 '시스템'을 만든다. 전 세계에 이런 팀은 거의 없다.

엔비디아의 해자(Moat):

전 단계 가속: 훈련부터 추론까지 하나의 아키텍처로 다 된다. (ASIC은 특정 용도에만 쓰임)

범용성: 모든 AI 모델(생물학, 물리, 언어 등)을 다 돌릴 수 있다.

접근성: 클라우드부터 내 PC까지 어디에나 있다(CUDA).

임대 용이성 (Off-take): 이게 제일 중요하다. 클라우드 사업자가 엔비디아 칩을 사면 전 세계 모든 개발자에게 빌려줄 수 있다(수요가 많으므로). 하지만 자체 칩(ASIC)은 내부용으로만 써야 한다. 수익화 측면에서 엔비디아 칩이 클라우드 업체에게도 훨씬 이득이다.