NVIDIA는 이번 주에 2026 회계연도 4분기 실적을 발표하면서 680억 달러의 매출(전년 대비 73% 증가)을 기록했고 1분기 가이던스는 780억 달러로 제시했습니다.
폭발적인 실적과 강력한 가이던스에도 불구하고 주가는 보고서 발표 이후 하락세를 보이고 있습니다. 장기 투자자에게는 경영진이 실제로 통화에서 말한 내용보다 가격 움직임이 더 중요합니다.
다음은 실적 발표에서 가장 중요한 네 가지 발언과 각 발언이 향후 비즈니스에 미치는 영향입니다. (TIKR 계정으로 전체 내용을 무료로 읽어볼 수 있습니다).
고객 자본 지출이 계속 증가하는 이유에 대해
"저는 고객의 현금 흐름이 증가할 것이라고 확신합니다. 그 이유는 매우 간단합니다. 우리는 이제 에이전트 AI의 변곡점을 목격했고, 전 세계 모든 기업과 기업에서 에이전트의 유용성을 확인했습니다. 이로 인해 엄청난 컴퓨팅 수요가 발생하고 있습니다. 이 새로운 AI의 세계에서는 컴퓨팅이 곧 수익입니다. 컴퓨팅 없이는 토큰을 생성할 방법이 없습니다. 토큰이 없으면 수익을 늘릴 수 있는 방법도 없습니다. 따라서 이 새로운 AI 세계에서는 컴퓨팅이 곧 수익입니다."
젠슨 황, CEO는 고객의 CapEx가 정체될 경우 NVIDIA가 계속 성장할 수 있을지에 대한 질문에 이렇게 답했습니다.
이것이 바로 젠슨이 통화에서 제시한 가장 중요한 개념적 프레임워크입니다. 그는 클라우드 제공업체의 자본 지출이 더 이상 재량이나 투기적 요소가 아니라고 주장합니다. 이는 수익 창출과 직결됩니다. 이 프레임워크에서는 컴퓨팅 인프라에 지출되는 모든 비용이 토큰 수익으로 전환되며, 이제 토큰은 수익화됩니다. 이는 자본 지출이 비용 센터가 아니라 수익 엔진이라는 의미이며, 투자자들이 하이퍼스케일러의 지출 수준을 평가하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다.
이러한 관점에 내재된 위험은 현재 또는 개선되는 경제성에서 AI 토큰에 대한 지속적이고 증가하는 수요에 달려 있다는 것입니다. 컴퓨팅 효율성이 개선되는 속도보다 토큰 가격이 더 빨리 하락하거나 기업의 에이전트 AI 채택이 정체되면 '컴퓨팅이 곧 수익'이라는 논리는 약화됩니다. 하지만 현재로서는 1년 만에 매출이 10배나 증가한 Anthropic의 빠른 성장과 코딩 에이전트의 확산 등 Jensen이 지적하는 증거가 그의 주장을 뒷받침하고 있습니다.
수익 가시성과 기회의 규모에 대해
"앞으로 2026년까지 순차적인 매출 성장이 예상되며, 이는 작년에 공유한 5,000억 달러 규모의 Blackwell 및 Rubin 매출 기회에 포함되었던 것을 초과하는 규모입니다. 2027년까지의 출하를 포함하여 향후 수요에 대응할 수 있는 재고 및 공급 약정이 마련되어 있다고 생각합니다."
향후 매출 가시성 및 공급 포지셔닝에 대해 논의하는 콜레트 크레스, EVP 겸 CFO.
이는 이전에 경영진이 목표로 삼았던 5,000억 달러보다 장기적인 수익 기회를 높인다는 점에서 중요한 의미가 있습니다. 또한 반도체 회사로서는 드물게 2027년까지 가시성 기간을 연장했으며, 이는 NVIDIA가 고객으로부터 확보한 계약 약정의 깊이를 반영합니다.
공급 약정 문구에 주목할 필요가 있습니다. NVIDIA는 일반적인 경우보다 더 많은 용량과 재고를 확보해 왔으며, 이는 수요 지속성에 대한 자신감과 공급 가용성을 통해 경쟁사의 점유율 상승을 방지하려는 전략적 노력을 시사합니다. 또한 NVIDIA가 구매 약정 증가로 인해 더 많은 대차대조표 위험을 감수하고 있음을 의미하며, 수요가 예기치 않게 약화될 경우 투자자는 이를 모니터링해야 합니다.
총 마진 지속 가능성
"총 마진에서 가장 중요한 지렛대는 사실 고객에게 세대별 리드를 제공하는 것입니다. 이것이 가장 중요한 일입니다. 무어의 법칙을 크게 뛰어넘는 와트당 세대별 성능을 제공할 수 있다면 말입니다. 시스템 가격보다 훨씬 더 높은 달러당 성능을 제공할 수 있다면 총 마진을 계속 유지할 수 있을 것입니다."
총 마진 지속 가능성에 대한 질문에 답하는 Jensen Huang.
젠슨 황은 NVIDIA의 가격 경쟁력 논리를 가장 간단한 형태로 설명합니다. 새로운 아키텍처가 고객 경제성을 단계적으로 개선하는 한 70% 중반의 총 마진은 지속 가능합니다. NVIDIA가 와트당 성능과 달러당 성능에서 10배 이상의 개선을 지속적으로 제공할 수 있다면 고객은 총소유비용이 여전히 대안보다 훨씬 우수하기 때문에 프리미엄 가격을 지불할 것입니다.
이는 시장 구조가 아니라 엔지니어링 속도에 기반한 해자입니다. NVIDIA는 본질적으로 마진 방어는 물리학과 경쟁이 허용하는 속도보다 더 빠르게 실행하는 데서 나온다고 말합니다. 매년 새로운 아키텍처(블랙웰, 블랙웰 울트라, 베라 루빈 등)의 주기는 이러한 세대적 도약을 유지하기 위해 설계되었습니다.
컴퓨팅 전환이 영구적인 이유에 대해
"그렇다면 왜 이것이 컴퓨팅의 미래라고 그렇게 확신할 수 있을까요? 그 이유는 우리가 사용하던 소프트웨어 작업 방식이 모든 것이 선험적으로 기록되어 있었기 때문입니다. 우리는 소프트웨어를 미리 컴파일합니다. 콘텐츠를 미리 작성합니다. 비디오도 사전 녹화합니다. 하지만 이제는 모든 것이 실시간으로 생성됩니다. 그리고 실시간으로 생성되면 사람, 상황, 질문, 의도를 모두 고려하여 AI라고 부르는 새로운 소프트웨어, 즉 에이전트 AI의 결과를 생성할 수 있습니다."
2030년까지 3조~4조 달러에 달하는 데이터센터 설비투자에 대한 경로와 이를 주도할 애플리케이션에 대한 질문에 답하는 Jensen Huang.
이는 통화에서 가장 중요한 장기적인 프레임워크입니다. 지난 1년여 동안 Jensen은 기존 컴퓨팅 패러다임(사전 컴파일, 정적, 저장)과 새로운 컴퓨팅 패러다임(생성, 실시간, 컨텍스트)을 구분해 왔습니다. DVD 플레이어와 라이브 컴퓨터를 비교하는 것은 간단하지만 강력한 비유입니다. 사전 기록된 소프트웨어는 최소한의 지속적인 컴퓨팅이 필요합니다. 제너레이티브 소프트웨어는 사용자와 상황에 맞게 실시간으로 모든 출력을 생성하기 위해 지속적인 연산이 필요합니다.
이러한 프레임을 받아들인다면 인프라 지출에 미치는 영향은 엄청납니다. 전 세계는 기존 컴퓨팅 인프라에 매년 약 3,000억~4,000억 달러를 지출하고 있습니다. 새로운 패러다임이 출력 단위당 훨씬 더 많은 컴퓨팅을 요구한다면, AI 인프라의 총 처리 가능한 시장은 일시적인 급증이 아니라 영구적이고 성장하는 구조적 변화입니다. 젠슨의 2030년 데이터센터 설비투자에 대한 3조~4조 달러 수치는 이러한 주장에 논리적으로 부합합니다.
모든 소프트웨어가 생성형일 필요는 없으며, 모델 아키텍처와 추론의 효율성 향상으로 수요 증가보다 토큰당 필요한 컴퓨팅이 더 빨리 감소할 수 있다는 반론이 있을 수 있습니다. 그러나 젠슨이 설명하는 추세선을 보면 에이전트 AI가 기하급수적으로 더 많은 토큰을 소비하고 측정 가능한 ROI를 달성하고 있으며, 메타의 광고 실적 개선과 앤트로픽의 수익 궤적에서 볼 수 있듯이 이 방정식의 수요 측면이 가속화되고 있음을 알 수 있습니다. 장기 투자자에게 중요한 것은 이러한 전환이 일어날지 여부가 아니라 얼마나 빨리 그리고 얼마나 큰 기회를 얻을 수 있을지가 문제입니다.
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월스트리트 애널리스트들은 시장을 능가하는 잠재력을 가진 저평가된 5가지 컴파운더에 대해 낙관적입니다.
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