엔비디아 Q4'25 어닝콜 코멘트

엔비디아 CFO:
"Blackwell 생산이 여러 구성에서 본격적으로 진행되고 있으며, 공급을 빠르게 확대하여 고객 채택을 늘리고 있습니다. 고객들은 인프라를 확장하여 AI 훈련을 진행하는 데 박차를 가하고 있습니다."  

"차세대 최첨단 모델을 개발하고 AI 기능의 다음 단계를 열기 위해 Blackwell을 사용한 클러스터는 10만 개 이상의 GPU로 시작하는 것이 일반적일 것입니다. 이러한 규모의 여러 인프라에 대한 출하가 이미 시작되었습니다."  

"장기적 사고 추론 AI는 원샷 추론 대비 작업당 최대 100배 더 많은 컴퓨팅이 필요할 수 있습니다."  

"Blackwell은 추론 AI 인퍼런스를 위해 설계되었습니다. Blackwell은 추론 AI 모델의 토큰 처리량을 최대 25배 증가시키고 h100 대비 비용을 20배 절감하여 혁신적입니다."  

NVIDIA의 소비자 인터넷 부문 매출은 전년 대비 3배 증가했으며, 이는 생성형 AI(GenAI) 및 딥러닝 기반 추천 시스템, 검색, 에이전틱 AI(Agentic AI) 기술 발전에 힘입은 것입니다.

XAI는 차세대 Grok 모델 훈련을 위해 GB200을 채택했으며, Meta의 Andromeda 광고 엔진은 Hopper Superchips에서 실행되며 광고 인퍼런스 처리량을 3배 증가시켜 광고 수익을 극대화하고 있습니다.  

엔터프라이즈 매출은 AI 미세 조정, 에이전틱 AI 워크플로우, GPU 가속 데이터 처리에 대한 수요 증가로 인해 거의 2배 증가했습니다.  

"로보틱스 및 자율주행차(AV) 부문에서는 거의 모든 AV 기업이 NVIDIA 플랫폼을 기반으로 개발 중이며, AV/로보틱스 시장은 올해 회계연도에 50억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다."  

"중국 출하량은 현재 데이터 센터 매출에서 차지하는 비율과 대체로 비슷한 수준을 유지할 것으로 예상됩니다."  

"XAI가 차세대 AI 모델 훈련 및 인퍼런스를 위해 GB200을 채택했습니다."  

"올해 후반부에 총 마진이 다시 70% 중반대로 회복될 것으로 예상됩니다."  
총 마진은 NVIDIA가 Blackwell 생산을 신속하게 확대하는 것을 우선시함에 따라 1분기(April)보다 2분기(July)에 저점을 기록할 가능성이 높다고 언급. 마진은 연말까지 70% 중반대로 회복될 것으로 예상되며, 생산 확장 이후 비용 효율성이 개선되면서 점진적으로 상승할 전망.

맞춤형 시스템(수냉 및 액체 냉각 솔루션 포함)은 단기적으로 복잡성을 더하지만, 장기적으로 마진 확장 기회를 제공할 것.



엔비디아 CEO 젠슨황:
"Blackwell은 AI 인퍼런스 및 추론의 미래를 위해 설계되었습니다."  
"현재 인퍼런스 컴퓨팅 수요는 초기 대형 언어 모델(LLM) 대비 이미 100배 이상이며, AI 발전과 함께 수천 배 더 확장될 수 있다 . Blackwell은 이러한 변화를 대비해 설계되었으며, 장문 추론에 대해 25배 높은 처리량을 제공하고 사전 훈련, 사후 훈련, 인퍼런스 확장에 유연한 아키텍처를 갖추고 있습니다.

Blackwell Ultra, 2025년 하반기 출시 예정 – Blackwell에서 원활한 업그레이드 가능

젠슨 황 CEO는 Blackwell Ultra가 올해 하반기에 출시될 예정이며, NVIDIA의 연간 출시 주기를 따를 것이라고 확인. 초기 Blackwell 생산은 지연이 있었으나 현재 완전히 정상화됨.

Hopper에서 Blackwell로의 전환이 어려웠던 것과 달리, Blackwell Ultra는 기존 아키텍처에 원활하게 적용될 수 있어 고객들에게 최소한의 혼란을 줄 것.

NVIDIA는 이미 파트너사들과 함께 Blackwell Ultra 이후 차세대 아키텍처인 "Vera Rubin"을 준비 중이며, 이에 대한 추가 정보는 GTC에서 공개될 예정.

"중국의 점유율은 4분기와 이전 분기와 거의 동일합니다. 수출 통제 이전의 절반 정도입니다."

NVIDIA vs. 맞춤형 ASIC – 엔비디아가 이기는 이유

젠슨 황 CEO:
"우리 아키텍처는 범용적입니다. 자회귀 모델, 확산 기반 모델, 비전, 멀티모달, 텍스트 등 어떤 것이든 뛰어난 성능을 발휘합니다."

NVIDIA는 데이터 처리부터 사후 훈련 (post-training), 인퍼런스까지 모든 과정을 아우르는 엔드투엔드(end-to-end) 플랫폼을 제공하며, 이는 AI 혁신의 기본 선택지가 되고 있음.

맞춤형 ASIC과 달리 NVIDIA는 모든 클라우드, 온프레미스(on-prem), 로보틱스까지 광범위하게 적용 가능.
"데이터센터 크기가 고정되어 있고, 우리의 칩이 4배 혹은 8배 더 효율적이라면, 이는 곧 4배 혹은 8배 더 높은 수익으로 직결됩니다."

그는 진정한 도전 과제는 칩을 만드는 것뿐만 아니라 소프트웨어 생태계를 구축하는 것이라고 강조.

"우리 아키텍처 위에서 개발되는 소프트웨어의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, AI 발전 속도는 매우 빠릅니다. 새로운 프로세서를 AI 팩토리에 배치하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다."

NVIDIA가 승리하는 이유 :
성능, 다용성, 신속한 배포 속도 "수많은 칩이 설계되지만, 결국 중요한 순간에는 비즈니스적인 결정을 내려야 합니다."

우리의 기술은 단순히 고성능일 뿐만 아니라 매우 유연하고 신속하게 배포할 수 있는 소프트웨어 에코시스템을 수반하기 때문에 맞춤형 ASIC과의 균형에 있어 압도적인 우위성을 가지고 있다고 자부합니다.


“우선 엔터프라이즈 부문의 성장률이 1월에 전년 대비 2배가 된 것은 클라우드 서비스 프로바이더(CSP)와 동등한 성장을 나타내고 있으며, 양쪽 모두 매우 중요한 시장이라고 인식하고 있습니다. CSP는 내부 소비와 외부 소비의 양면에서 설비를 활용하고 있으며, 애플리케이션에서 매우 높은 유연성과 긴 수명을 발휘하기 때문에 총 비용도 절감된다는 장점이 있습니다.

또한 향후 성장 드라이버로서 엔터프라이즈 시장이 매우 큰 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 예를 들어, 자동차 메이커를 예로 하면, 종업원을 위한 업무 개선을 실현하는 에이전틱 AI, 차량의 운행을 최적화하기 위한 AI, 그리고 물리적인 현상이나 환경에 대응하는 「물리 AI」라고 하는, 복수의 AI층이 병행해 발전해 나갈 것으로 예측됩니다. 이에 따라 기업은 단순한 클라우드 서비스 이용에 머무르지 않고, 자사에서의 AI 도입을 한층 추진하고, 전체 소비 믹스에 있어서 엔터프라이즈가 주도적인 역할을 한다고 생각하고 있습니다.

즉, CSP의 내부와 외부 모두의 수요 최적화를 통해 장기적으로는 엔터프라이즈 시장이 전체 성장을 견인하는 큰 요인이 될 것이라고 확신하고 있습니다.


AI는 주류가 되었으며, 이제 막 시작 단계 – “이 시대는 이제 겨우 3년 차”
"우리는 여정을 시작한 지 3년이 되었고 수십 년이 걸려 구축한 컴퓨터를 현대화하고 있습니다. 그래서 저는 우리가 이 새로운 시대의 시작에 있다고 확신합니다."

젠슨 황 CEO가 미국 내 AI 수요와 AI의 미래에 대해 언급:
"AI는 모든 곳에 존재합니다—배달 서비스, 쇼핑, 핀테크, 헬스케어, 교육, 기후 기술, 광물 탐사 등 모든 산업이 AI를 핵심에 통합하고 있습니다."

그는 AI를 역사상 가장 큰 소프트웨어 혁명으로 보고 있으며, 기존의 전통적인 수작업 코딩 기반 소프트웨어에서 AI 기반 가속 컴퓨팅으로의 전환이 이루어지고 있다고 설명.
"우리는 수십 년 동안 범용 컴퓨팅을 위한 데이터센터를 구축해 왔습니다. 이제, 이를 AI에 맞춰 현대화하고 있습니다."

성장 전망에 대해:
"어떠한 기술도 AI만큼 세계 GDP의 더 큰 부분을 차지할 기회를 가진 적이 없습니다."

NVIDIA는 현재 이 변화의 초기 단계에 있으며, AI가 소프트웨어, 산업, 경제를 전례 없는 규모로 재편하고 있다고 강조.