엔비디아 2Q25 Preview : AI 산업혁명, 우리에게 아직 과열은 없다 🔥

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[게시일] 2025.08.21. 오후 8:39
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[제목] 엔비디아 2Q25 Preview : AI 산업혁명, 우리에게 아직 과열은 없다 🔥
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안녕하세요 사피엔스입니다.

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미리 보는 엔비디아 2Q25 실적발표 Preview입니다. 엔비디아의 이번 회계분기인 5~7월 사이에도 많은 일들이 있었습니다. 이제 올해 하반기와 내년을 바라볼 시간이 왔습니다.

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엔비디아 매출과 관련도가 매우 높은 기업들의 AI 수요 디테일을 모았습니다. 각종 수요와 공급단에서의 선행지표와 동행지표들입니다. 전체의 흐름을 이해하는 것이 중요합니다.

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18세기 증기기관은 인력·축력·수력에 의존하던 육체노동을 혁신했습니다. 섬유 공장에 적용되자 생산성이 폭발적으로 늘었고, 운송에 도입되자 철도와 증기선이 등장하며 도시가 탄생했습니다. 21세기의 AI는 지식노동의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

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목차

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엔비디아 2Q25 실적 Preview : AI 산업혁명, 우리에게 아직 과열은 없다

엔비디아를 둘러싼 수요와 공급 : 여러 각도에서 확인하는 최근 AI 수요 코멘트

주요 애널리스트들의 생각 : Morgan Stanley, Bank of America, HSBC

투자의 생각 : 엔비디아(NVDA)

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엔비디아 2Q25 실적 프리뷰

AI 산업혁명, 우리에게 아직 과열은 없다

CY2Q25 (FY2Q26)

컨센 - 매출 : $47B (QoQ 7%) → 공식 가이던스는 $45B (±2%) *H20 규제로 기대 낮아짐*

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CY3Q25 (FY3Q26)

컨센 - 매출 : $53B *H20 외에는 성장이 계속되고 있었고, GB200 NVL72 램프 효과*

매출

2023

2024

2025

Q2

Q3

Q4

Q1

Q2

Q3

Q4

Q1

Q2

Q3

가이던스

$11.0

$16.0

$20.0

$24.0

$28.0

$32.5

$37.5

$43.0

$45.0

-

컨센

$11.0B

$16.1B

$21.0

$24.1

$28.6

$33.1

$38.3

$43.3

$47.0

$53.0

실제

$13.5

(Beat)

$18.1

(Beat)

$22.1

(Beat)

$26.0

(Beat)

$30.0

(Beat)

$35.1

(Beat)

$39.3

(Beat)

$44.1

(Beat)

$??.?

$??.?

실적발표에서 중요한 요소

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1. 이번 분기 2Q25(5월~7월) 실적은 얼마인가? 중요도 20%

1Q25 실적발표 당시 있었던 수출통제로 인해서, 1Q25에는 $2.5B만큼을 더 팔 수 있었는데 덜 팔게 됐고 → 이번 분기인 2Q25에 원래 $8B만큼 더 팔 수 있었던 것을 못 팔게 됐었습니다. 그러다보니 가이던스 자체는 1Q25 매출 $44.1B → 2Q25 $45.0B로 거의 Flat에 가깝게 나왔습니다. 하지만 H20 판매를 제외하고 나머지는 모두 QoQ 성장을 이어가고 있고, GB200 NVL72 램프업도 정상적으로 진행되고 있습니다. 실제 매출은 $47B쯤으로 예상합니다. Hopper → Blackwell Transition이 거의 끝났습니다. TSMC CoWoS-L 캐파 전환이 느려서 생긴 일입니다. Blackwell 매출은 4Q24 $11B(Compute 매출 중 34%) → 1Q25 $24B(Compute 매출 중 70%)였기에 → 이후 분기들은 2Q25 $30B → 3Q25 $45B에 가까울 것으로 예상합니다.

전반적으로 매출과 마진은 순풍이 더 강한 상태라고 봅니다.

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2. 다음 분기 3Q25(8월~10월) 실적 가이던스는 얼마인가? 중요도 40%

GB300 NVL72는 5월 초에 주요 CSP에게 시스템 샘플링을 했고, 7월 말에 생산을 시작했으며, 9월부터는 양산 단계에 진입하게 됩니다. 공급망 노이즈는 없고 깔끔합니다. B300으로 갈 경우 ASP는 20% 더 높아지므로 매출성장은 하반기로 갈수록 더 가속화될 수 있습니다. 시장 컨센은 3Q25 $53B를 기대하고 있는데 공급망을 살펴보면 사실 H20 판매가 더해지면 3Q 매출이 $57~60B까지도 높아질 수 있습니다. 하반기 H20 판매를 통해서 순수한 매출 업사이드는 $6~7B이기 때문입니다. 대신, 가이던스는 중국향 매출을 반영하지 않겠다고 말했었고, 실제 출하될 양보다 늘 조금씩 더 보수적으로 주는 걸 감안하면 높아도 $54B정도일 것으로 예상합니다. 그러면서 NVL 랙 제품군의 믹스가 늘고 기존에 상각했던 $4.5B 재고를 활용할 경우 GPM이 74~75%까지도 미리 높아질 수 있다고 봅니다. 엔비디아 CFO는 "4Q25 내에 GPM을 mid-70%까지 만들 수 있다"정도로 가이던스를 주고 있음을 감안하면, 매우 좋은 시나리오이고 매출과 마진 동시에 Upside 룸이 있는 분기입니다.

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3. 크게 보고 CY2025~CY2026 수요와 공급 가시성은 어떤가?

중요도 20%

수요를 생각해봅니다. 지금은 AI ROI를 입증한 추론 워크로드가 크게 늘고 있는 시기입니다. 현재 증가하고 있는 수요는 pre-training을 위해 클러스터 규모를 키우는 수요가 아니라, 이미 증분값 대부분이 추론 워크로드입니다. 1Q25는 판이 달라진 시점이었습니다. 그래서 제목도 '추론 수요의 대폭발🚀, 급가속에 주의하세요'였습니다. CSP 수요가 상당히 높은 상태입니다. 2개 분기째 Azure, GCP, AWS는 고객들의 backlog 증가분보다 매출성장률이 낮은 상황입니다. CAPEX를 드라마틱하게 늘렸음에도 수주잔고가 늘어나는 속도가 더 빨랐다는 뜻입니다. 수요증가는 1Q 이후 훨씬 더 가속됐습니다. 추론의 시대에서도 No.1은 엔비디아입니다. 그리고 추론이 점점 더 복잡해지고 더 다양한 환경에서 배포해야 하는 환경으로 복잡해지고 있음을 생각해보면 추론에서의 점유율도 80% 이상을 지킬 것으로 예상합니다. 이에 대한 차트와 디테일은 <주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 18일~8월 22일)>을 보시면 도움이 되실 겁니다.

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공급을 생각해봅시다. 현재 CY26 데이터센터를 모두 채우면 엔비디아 입장에서 여전히 한 번 더 매출성장률 YoY 100%가 가능한 시점입니다. TSMC CoWoS는 연간으로도 중간중간 상향되어 왔습니다. 추가 상향이 있을 것으로 예상합니다. 수요가 폭증하는 시점에는 3개월 전에 램프업이 가능합니다.

그래서 CoWoS 관련 장비체인인 Advantest(일본), AllRing(대만), KYEC(대만) 같은 기업들도 늘 살펴봅니다. 고객사 할당을 바뀜으로써 엔비디아가 CoWoS-L 캐파를 늘릴 것도 일부 있을 것으로 예상합니다. 예를 들어, AMD는 MI시리즈가 많이 팔릴 것을 예상하여 할당을 많이 잡아뒀는데 하이퍼스케일러 테스트용 클러스터를 제외하면 거의 엔터프라이즈 및 소버린AI 채택은 없는 상황입니다. 2024년에도 마이크로소프트가 MI300을 써보겠다고 계약했다가 생각보다 덜 구매해서 2H24 AMD가 수요를 충족하지 못하겠다며 내놓은 CoWoS-S 캐파를 엔비디아가 사간 바 있습니다. 지금 추론 환경에서 보면, GB200 NVL72에 비하면 Perf 대비 TCO가 상당히 낮습니다. 이건 엔비디아가 가진 하드웨어단의 해자와 관련이 깊습니다. Reasoning, Agentic AI 트렌드로 갈수록 All-to-All 연결이 매우 중요합니다.

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4. 중국향 제품, 블랙웰 제품군, 네트워킹, 소프트웨어 중요도 20%

중국향 제품에 있어서는 H20는 파는대로 다 팔 수 있을 거라 생각합니다. 실제로 미국 정부에 15% 매출을 주더라도 가격전가를 해서 다 팔 수 있을 거라고 말씀드렸었는데, ASP 18% 인상을 단행했습니다. 원래 H20 ASP가 $12K였으니 18% 인상 후 고객에게 판매하는 금액은 $14K입니다.

+) 8월 22일 기준, The Information/FT 보도 이후 별도의 채널체크 결과 H20 중국향 판매에 여전히 문제는 없어보입니다.

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중국은 컴퓨팅 부족에 시달리고 있는 중이므로 '기업단에서는 충분한 수요'를 볼 거라 생각합니다. 추론할 하드웨어도 부족하고, 연구할 하드웨어도 부족합니다. 하이퍼스케일러 및 프론티어 AI 연구소의 연구용 GPU 클러스터에 대해서는 그 규모가 한 눈에 드러나지 않기에 넘어가기 쉽지만, 실제로는 매우 중요한 요소입니다. 저커버그가 주도하는 Meta Superintelligence Labs가 성공할 가능성도 있겠다고 본 이유도 여기서 옵니다. '일리가 있어서'입니다. 연구소의 개발과정을 보면 실제 모델 학습에 쓰이는 컴퓨팅의 2~4배 정도가 실험에 쓰입니다. 기본적으로는 새로운 알고리즘을 찾아내고 모델까지 만드는 것은 이것저것 넣고 돌려보는 작업입니다. 끊임없는 토론을 통해서 발전합니다. 소규모로 테스트해보고 성공적이면 대규모로 테스트해봅니다. 약간의 운에 가깝지만 연구와 새로운 아이디어는 효율성 향상과 획기적인 발전을 가져오므로 이에 대한 컴퓨팅 할당이 필수적입니다. 물론 이렇다고 해도 정부가 규제하면 그건 또 다른 문제이나 아직 뉴스 보도 뉘앙스들과 달리 적극적인 규제까지는 없습니다.

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새롭게 출시하는 B30A는 메모리 대역폭과 칩간 상호연결성을 크게 상향해서 판매한다고 발표했습니다.

9월에 중국에 테스트 샘플을 공급할 예정입니다. 실제 판매는 올해 말이나 내년쯤에 본격화될 것으로 예상합니다. 성능들 자체는 2세대쯤 차이가 날 것 같지만, B30에 비해서 B30A는 꽤 많이 팔 수 있겠다 싶은 부분들이 있었습니다. 구조를 보시면, AI 칩은 CUDA 같은 소프트웨어를 제외하고 하드웨어만 볼 때 세 가지가 중요합니다. ⓐ부동소수점 연산능력(FLOPS), ⓑ메모리 대역폭과 메모리 용량(이 중에서도 대역폭이 가장 중요), ⓒ칩간 상호연결 대역폭입니다. B30은 GDDR7를 탑재하여 ⓑⓒ를 크게 낮춘 제품이라 이걸로는 잘 안 팔리겠다 싶었는데, B30A는 ⓑⓒ를 높여서 판매하겠다고 발표했습니다. H20은 내놓으면 다 팔릴 거라고 본 이유도 ⓑⓒ를 거의 H100보다 더 높게 만든 제품이라 잘팔릴 거라 봤던 건데, B30A도 꽤 수요는 있을 거라고 봅니다. 물론 이제 이미 엔비디아의 성장 스토리에서 중국 비중은 상당히 낮아졌습니다.

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네트워킹을 보자면, 이번 Cisco Systems 2Q 실적발표 내용이 좋았습니다. 'FY2025(CY3Q24~2Q25)에 $2B의 주문을 받아서, $1B를 매출인식했는데, FY4Q25(CY2Q25)에는 한 분기에 $0.8B 주문을 받았다'는 내용에서 확인할 수 있었던 것처럼 Spectrum-X 판매량이 늘어나고 있습니다. Spectrum-X, Infiniband 판매 외에도 랙 스케일 제품인 GB200 NVL72 판매가 늘어나면 해당 랙 제품에 엔비디아가 팔고 있는 GPU보다 마진율이 좋은 NVLink, NVSwitch, BlueField DPU 등이 많이 들어갑니다.

덕분에 지난 분기에 네트워킹 매출은 4Q24 $3.02B → 1Q25 $4.96B로 QoQ 64% 증가했었습니다. 전체 맥락을 고려하자면 Cisco 컨콜이나 대만 서버 기업들의 발표내용을 볼 때 이번 분기에도 네트워킹 수요는 수요가 좋을 것임을 뜻합니다.

엔비디아를 둘러싼 수요와 공급

여러 각도에서 확인하는 최근 AI 수요 코멘트

*왼쪽 : CSP 코멘트들입니다. 디테일은 "클릭 후 더블클릭"하셔서 더 크게 보실 수 있습니다.

*오른쪽 : Big 3 CSP 기업들의 클라우드 매출성장률 추세

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빅테크 : 1Q25 "1H25까지 수요초과" → 2Q25 "2025년 말까지 수요초과"

이번 빅테크 실적발표에서도 AI 용량 부족을 말했습니다. 특히 1Q25보다도 수요가 증가하는 속도가 훨씬 더 빨라졌습니다. 덕분에 원래 지난 분기에는 '2Q25쯤이면 공급부족이 좀 풀리지 않을까' 예상했던 하이퍼스케일러들의 코멘트가 '이제는 2026년까지도 CAPEX를 늘려야 할 것 같다'는 톤으로 크게 상향됐습니다. 1Q~2Q25에 수요가 증가하는 것이, 과거의 수요증가와 다른 이유는 기업들의 '추론수요'로 채워지고 있기 때문입니다.

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추론은 ROI가 정해진 값이다

기업들은 AI 워크로드별로 비용 대비 영향을 평가해가면서 AI 워크로드를 정하게 됩니다. 일정 비용을 들여서 얼마의 ⓐ매출증가 ⓑ비용절감에 영향을 줄 수 있는 정도를 계산해보는 과정이 Proof-of-Concept입니다.

어떻게 데이터 파이프라인을 구상할 것이고, 어떤 LLM을 쓰고, 어떤 툴을 쓸 것인지를 결정합니다. 그리고 나서 비용 대비 성장이나 비용절감 효과를 거둘 수 있겠다고 생각될 때 추론 워크로드로 택하고 사용량을 키우는 Production 과정을 거칩니다.

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LLM API 사용량이 계속해서 늘고 있다는 건, 기본적으로 '기업들이 AI가 가치 있음을 느끼고 있다'는 의미입니다. 이커머스, 클라우드 컴퓨팅이 수십년 간에 걸쳐 제번스의 역설을 입증해온 것처럼 AI 업계에서도 달러당 지능이 더 많아질 수록 더 많은 사용 사례가 생겨나고 기존 워크로드들의 볼륨을 늘리거나 모델의 규모를 키우는 식으로 발전하고 있습니다.

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제번스의 역설이 말하는 핵심은 단순합니다. AI가 유용하다면, ‘동일 달러당 얻을 수 있는 지능’이 높아질수록 채택 속도는 자연스럽게 가속된다는 것입니다.

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클라우드 컴퓨팅의 역사를 보더라도, 수십 년에 걸쳐 컴퓨팅 비용이 계속 낮아질 때마다 더 많은 워크로드가 클라우드로 이전됐습니다. 그 결과 넷플릭스가 동영상 스트리밍까지 클라우드에 올리며 새로운 시대를 열었습니다. 이커머스 역시 같은 흐름을 탔습니다. 처음에는 재고·취급이 자유롭고 SKU가 표준화된 책에서 출발했지만, 소포당 배송비가 떨어질수록 품목이 확대되었습니다. 이제는 신선식품조차 몇 시간 내에 배송받는 시대입니다.

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클라우드 고객들의 수요 급증

마이크로소프트, 구글, 아마존, 오라클은 클라우드 내 기업고객들이 AI 추론수요를 크게 늘리면서 ROI에 대한 우려가 사라진 분기입니다. 아래를 보시면 AWS, GCP, Azure 모두 엄청난 양의 CAPEX를 썼지만 평균적으로 고객들로부터 받은 AI 계약규모가 더 빠르게 성장했습니다. 데이터센터 건설이 가속화되는 이유입니다.

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CSP 매출성장률 vs 수주잔고

마이크로소프트 → Azure Cloud YoY 39% vs 수주잔고 $368B ​​(YoY 37%) *Cloud 전체*

구글 → GCP YoY 31.7% vs 수주잔고 $106B (YoY 38%) *Google Workspace 포함*

아마존 → AWS YoY 17.5% vs 수주잔고 $195B (YoY 25%) *Only AWS*

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AI Player로서 독보적인 메타

메타는 이번 분기에 AI·GPU에 대한 자본투하를 EPS로 바꿀 수 있음을 증명했습니다. 이번 분기에도 엄청난 성과의 비결은 GPU와 LLM의 조합으로 → 콘텐츠·광고의 추천 및 랭킹 시스템 개선을 통해서 → 전 세계적으로 광고노출이 YoY 11% 증가하고, 광고단가가 YoY 9% 증가한 데에서 나왔습니다.

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메타는 전 세계에서 가장 ROI가 높은 워크로드를 가진 기업입니다.

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어떤 구조로 투자를 하는지를 이해해보려면 이렇습니다.

메타가 올해 CAPEX에 집행하는 규모는 $72B입니다. 그중 50%정도가 GPU/네트워킹 제품에 쓰입니다. 2024년 메타의 매출은 $165B이었습니다.

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예를 들어, 메타의 원래 성장률이 YoY 20%였다고 보고, 매년 YoY +3%p씩만 매출성장률을 높일 수 있다면(Boost) 메타 입장에서는 올해 투자하는 $36B 값으로 5년 동안 $36.84B를 벌 것이라 예상할 수 있습니다. 1년차에는 $4.95B → 2년차 $5.94B → 3년차 $7.13B → 4년차 $8.55B → 5년차 $10.26B만큼의 매출이 추가로 증가하기 때문입니다. 코어위브 사례를 볼 때, 실제로 A100, H100 등 7년차 GPU들도 여전히 잘 쓰고 있음을 생각해보면 나머지 2년간 사용은 덤입니다.

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향후 3년간 CAPEX $2.9T 조달방법

모건스탠리는 2025~2028년까지 데이터센터 CAPEX가 총 $2.9T 투입될 경우 그중 하이퍼스케일러 자체의 현금흐름으로 $1.4T가 충분히 충당 가능하고, 나머지 $1.5T의 경우 ⓐPrivate Credit에서 $800B, ⓑ기업채 발행으로 $200B, ⓒABS 및 CMBS에서 $150B, ⓓ기타 PE·VC·국부펀드·은행에서 $350B를 가져올 수 있다고 전망했습니다.

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1990년대 IT 붐에 비해서 플레이어들의 현금흐름이 매우 탄탄하고, 지금은 이미 코로나 때 풀린 자금이 다 흡수된 상태도 아니기 때문에 자금이 부족한 게 아닙니다.

충분한 고수익 투자처를 제공한다면 투자하려는 자금은 여전히 더 많은 상황입니다. 실제로 이제 막 부채자금조달을 하기 시작했고, 각 Trillion에 달하는 사모펀드 자금이 조금씩 들어오기 시작한 상태이며, 국부펀드도 본격 가동하지 않은 상태입니다.

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5년 내로 원금을 회수할 수 있는 수준인 단기자산인 AI 컴퓨팅 부분에만 빅테크의 자체 자본이 들어가고, 장기자산인 데이터센터/부지/전력 같은 경우에는 충분히 Apollo, KKR, Macquaries, Brookfield 등이 먼저 깐 뒤에 15~20년에 걸쳐 적정 임대료를 받아가는 그림도 가능합니다. 창구는 Private Credit, 회사채, ABS/CMBS, 기타 PE, VC, 국부펀드, 은행 등에서 빌려서 조달하는 식입니다.

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마이크로소프트 Microsoft : Azure 매출 가속화 트렌드, Powered by Blackwell

마이크로소프트 2Q25 실적발표 : 클라우드가 이끄는 성장, Agentic AI 도입 가속화 (바로가기​)

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마이크로소프트의 이번 실적에서 가장 눈에 띈 것은 Azure 클라우드 매출성장률이 1Q25 YoY 33% → 2Q25 YoY 39%로 가속화된 것입니다. 오픈AI의 추론 수요가 매우 크게 늘어나면서 Azure 매출성장률도 크게 상향됐습니다. ChatGPT 사용량이 늘어나거나 OpenAI API 사용량이 늘어나면, 가장 먼저 마이크로소프트가 감당할 수 있는 만큼 추론하고나서 오라클과 코어위브에게 넘겨주는 흐름입니다.

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1Q25에 이어서 2Q25에도 타 CSP 대비 가장 많은 양의 Blackwell을 구매하여 온라인하면서 적극 클라우드 시장점유율 확대 중입니다. 가장 빠르게 AI 데이터센터를 짓고 있는 것은 물론, 모든 Azure 리전이 AI를 위해 액체냉각을 지원하도록 가장 먼저 바꿨습니다. 덕분에 GCP나 AWS보다 더 빠르고 더 많은 양의 GB200 NVL72를 대량으로 서비스할 수 있었습니다.

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이 기세를 몰아 마이크로소프트는 2Q25 CAPEX $24.2B 수준에서 다음 분기인 3Q25에는 더 높아진 $30B를 CAPEX로 지출한다는 계획입니다.

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기업들이 각종 LLM에 자신들의 데이터를 입혀 파인튜닝해서 쓰려면 온프레미스에 있는 엄청난 양의 데이터를 클라우드 마이그레이션하는 것이 선행되어야 합니다. 그 과정에서 Azure 클라우드에 있는 ⓐ데이터 마이그레이션 수수료 매출 ⓑ데이터 및 분석 소프트웨어 매출 ⓒAzure Foundry를 통한 AI 앱과 에이전트 매출 ⓓAzure AI 내 추론 컴퓨팅에 대한 매출이 동시에 증가합니다.

구글 Google : 2026년까지 AI 수요는 채워지지 않을 것

구글 2Q25 실적발표 : 더욱 가속을 말하다, '2026년까지 수요는 채워지지 않을 것' (바로가기​)

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2025년 6월에 발표한 Gemini 2.5 Pro에서는 오픈AI의 가장 앞선 모델과 비슷한 수준이 됐습니다.

구글 입장에서 Gemini 2.5 Pro는 성능 좋은 엔진을 개발한 것과도 같습니다. 제미나이를 자체 제품에 녹여서 지표를 좋게 만들고 있고, 제미나이를 사용하려 구글 클라우드의 사용량도 크게 늘었습니다.

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제미나이를 쓰려면 거의 대부분 구글 클라우드를 쓰는 구조입니다. 의사결정의 흐름을 보자면, 기업들이 제미나이의 모델이 가장 좋다고 느끼게 되면 → 자신들의 온프레미스에 있는 데이터를 구글 클라우드의 Vertex AI 플랫폼에 연결해서 → 엔비디아 GPU를 택하여 파인튜닝하고 → 이를 구글 클라우드에서 추론하는 흐름입니다.

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제미나이가 구글 클라우드의 매출에 영향을 주는 구조는 이렇습니다. (i) 데이터를 옮기는 데 구글의 소프트웨어를 사용하므로 이때 돈을 벌고 → (ii) GPU/TPU를 서비스하면서 돈을 벌며 → (iii) 구글 클라우드에서 추론할 때에도 각종 소프트웨어를 쓰거나 혹은 클라우드 사용량이 늘어나므로 돈을 법니다. 이외 제미나이를 통한 앱을 추론하고 사용할 때에도 구글 클라우드에게 매출성장으로 잡힙니다.

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기업들이 더 많은 워크로드를 AI로 자동화 혹은 효율화하기를 원하게 되면서, 데이터를 더 많이 올리고 컴퓨팅을 더 많이 쓰는 등 계약규모를 늘리다보니 대형 계약 지표가 좋습니다.​​

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$250M 이상의 계약 건수가 전년 대비 2배 규모가 됐습니다.

2025년 상반기 동안 체결된 $1B 이상의 거래 건수가 2024년 연간 거래 건수와 같습니다.

신규 GCP 고객 수가 QoQ 28% 증가했습니다.

85,000개 이상의 기업이 제미나이로 서비스를 구축했고, 제미나이 사용량은 전년 대비 35배 늘었습니다.

메타 Meta : 연금술사 저커버그, GPU를 EPS로 바꾸고 있는 기업

메타 2Q25 실적발표 : SUPER BEAT, AI와 GPU를 EPS로 바꾸다 (바로가기)

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실제로 메타의 성장성과 경쟁역량을 좌우하는 건 굉장히 많은 팩터들의 집합으로 이뤄져 있지만, 매출의 98%가 광고이다보니 성장성과 경쟁역량에 대한 오해가 많은 기업입니다. 빅테크 중에 가장 먼저, 가장 많은 GPU를 구매하고 그 결과 실제로 많은 것들을 바꿨습니다. 텍스트 → 이미지 → 비디오로의 전환에 성공했고, 콘텐츠와 광고의 추천 및 랭킹 시스템을 강화했습니다.

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덕분에 사용자 수, 광고 노출, 광고 단가가 높아지며 디지털 광고시장에서 점유율을 3년째 높여가고 있습니다.

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사용자 수 ▲ x 광고노출 ▲ x 광고단가 ▲

지표를 통해서도 확인할 수 있습니다.

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사용자 수(DAP)는 메타 앱 제품군 내(Facebook, Instagram, Messenger, Threads, WhatsApp)의 일간 활성 사용자 수가 계속해서 증가하는 흐름입니다.

매일 메타 플랫폼을 찾는 사람의 수가 계속해서 증가하고 있습니다. 사용자들이 앱에 만족하고 있다는 뜻입니다.

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광고노출(Ad Impressions)은 체류시간과 광고노출건수가 곱해져서 나옵니다. 메타는 계속해서 텍스트 → 이미지 → 비디오순으로 콘텐츠를 늘리고 있습니다. 사람들이 원하는 콘텐츠 포맷을 늘리기 위해 어떻게 앱을 바꿀지 고민하고 있고, 여기에 더해서 콘텐츠 추천 및 랭킹 알고리즘이 좋아지면서 사람들이 하루 중에 머무는 시간, 하루 중에 보는 콘텐츠의 양이 늘어나고 있습니다. 메타 입장에서 광고를 붙이기에는 콘텐츠 구성이 5분짜리 비디오 2개로 구성되어 있는 것보다 2분짜리 비디오 5개로 구성되어 있는 게 더 좋습니다. 숏폼이 유리합니다. 더 많은 콘텐츠를 보여줄 수 있고, 더 많은 광고를 붙일 수 있기 때문입니다.

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광고단가(Ad Price, ARPP)도 계속해서 상승하고 있습니다. AI/ML 기술로 광고 타겟팅 정확도와 전환율이 높아질수록 광고주의 ROI가 향상되며, 이는 플랫폼 입장에서 광고단가를 높일 수 있는 근거가 되기 때문입니다. 예를 들어, 경쟁 플랫폼이 $100 광고비로 $200의 효과를 낼 때 메타는 같은 비용으로 $300의 성과를 제공한다면, 메타는 광고단가를 $150로 올리더라도 여전히 광고주에게 매력적인 선택지가 됩니다.

오라클 Oracle : 느껴지시나요?

급가속의 힘이

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매출성장률 가속화가 시작됐습니다. CY2Q25(FY4Q25) 매출성장률 YoY 11.3% → CY3Q25는 가이던스상 매출성장률 YoY 13%입니다. FY2026 매출성장률이 YoY 16%이고 → FY2027 매출성장률은 여기서 더 YoY 20% 이상으로 가속화되는 그림(직전분기에 FY27 매출성장률 YoY 20%라고 코멘트)입니다. 전사 매출성장률을 보면 약간씩 가속화되는 그림처럼 보이지만 밑에서는 급가속의 모멘텀이 올라오는 중입니다.

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오라클의 성장은 클라우드로부터 나오고 있고, 그 중에서도 특히 GPU IaaS 수요 및 공급으로부터 나오고 있습니다. 오라클 클라우드 IaaS의 매출비중은 CY1Q23 10% → 1Q24 14% → 1Q25 19%정도로 최근 성장속도가 더 가팔라지고 있습니다. 매출비중이 점점 올라갈 수록 매출성장률은 점점 가속화되는 구조입니다.

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AI 클라우드: 급가속의 시작, 가장 빛나는 순간은 아직 오지 않았다

FY2026 가이던스를 보면 클라우드 매출성장률은 YoY 40%(FY2025 YoY 24%), 클라우드 IaaS 매출은 YoY 70%(작년 YoY 50%), RPO는 YoY 100%로 매우 가속화되는 그림입니다. 숫자들이 이제 달라지기 시작했습니다. 이미 RPO 성장률이 YoY 50~60%대로 높았는데 여기서 2배 상승을 전망하는 구간입니다.

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특히 RPO YoY 100%가 중요합니다. RPO​(Remaining Performance Obligation, 잔여이행의무)는 매출성장의 선행지표 성격을 갖고 있기 때문입니다. 파이프라인은 견적서의 의미를 담고 있고, RPO는 구매/계약은 성사됐지만 아직 오라클이 서비스하지 않은 상태여서 매출인식은 안된 수주잔고 형태를 갖고 있는 숫자들입니다.

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RPO 계약에서 취소할 수 없는 계약들의 비중이 늘어나고 있기 때문에, FY2026 RPO가 여기서 YoY 100%까지 높아진다는 의미는 앞으로 3~4년간 매출성장률은 점점 더 높아질 것이란 뜻입니다. 취소 불가능한 유리한 계약을 하고 있다는 것은 그만큼 오라클 클라우드를 원하는 고객들의 수요가 매우 높다는 걸 뜻합니다.

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실제로 이런 느낌은 컨콜을 통해서 느낄 수 있었습니다.

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Oracle, 2Q25> "최근 주문을 하나 받았는데, 어디에 있든 모든 컴퓨팅 용량을 가져가겠다는 내용이었습니다. 유럽이든 아시아든 가리지 않고 전부 다 구매하겠다는 것이었습니다. 이런 주문은 처음 받아봤습니다. 장비를 여기저기 옮겨야 했습니다. 필요한 용량을 제공하기 위해 최선을 다했습니다. 수요가 엄청납니다. 수요가 계속 공급을 앞지르는 이유는 데이터센터와 컴퓨터를 훨씬 빠르게 건설할 수 없기 때문입니다. 수요가 충족될 기미가 거의 보이지 않기 때문에 CAPEX는 계속 증가할 것입니다.

어떻게 설명해야 할지 모르겠습니다. 이런 건 태어나서 처음봐요. 사람들이 전화해서 "용량 좀 더 할당해주세요."라고 하고 있습니다."

Accenture, SAP SE, Infosys : 기업들의 디지털 코어 형성 돕는 기업들

2Q25 SAP SE, Infosys 코멘트 정리 (바로가기)

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AI 사이클 전반 : 디지털 코어 형성 → AI POC → AI Production

오픈AI, 구글, 앤트로픽 등이 차세대 Base 모델을 개발하더라도 결국은 최종적으로 기업들이 AI를 소비하고 채택할 것을 기대하며 먼저 시장을 키워놓겠다는 것입니다. 최종 소비자는 기업입니다. 기업들이 얼마나 AI를 더 많이 쓰느냐 그리고 얼마나 더 빠르게 많이 채택하느냐가 AI 사이클이 얼마나 더 커질 수 있고, 얼마나 더 길어질 것인지를 가늠하는 지표이므로 매 분기 해당 밸류체인들을 중요하게 보고 있습니다.

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빅테크 기업들은 이미 데이터를 모아놨고, 완전히 디지털화된 워크플로우를 갖고 있으며, 각각이 수십억 명의 고객기반을 두고 있었기에 이미 그 규모를 효율화시키기 위해 곳곳의 제품 기술스택에 AI를 접목시켜서 쓰고 있습니다. 일반기업은 그렇지 못합니다. 여전히 엔터프라이즈AI의 물결이 도착하진 않았다는 의미입니다.

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빅테크가 아닌 기업들의 생성형AI 프로젝트에 대해 관심이 높고 도입하려 하지만 어려움을 겪고 있습니다.

빅테크가 아닌 기업들의 AI 전환이 더딘 이유는 디지털 코어 형성과 클라우드 마이그레이션이 선행되지 않은 경우가 많기 때문입니다. LLM 자체로 할 수 있는 일은 사실상 굉장히 한정적이고, 기업고객이 자신의 구체적인 데이터를 가져와 파인튜닝하면서 쓸만해지는 수준이 오는데 그 과정에서 기업이 가진 양질의 데이터가 충분히 많은가가 중요합니다.

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엔터프라이즈AI 동향 체크

기업들 입장에서는 업무에 AI를 도입하기 위해서는 먼저 데이터가 준비되어 있어야 합니다. 이 과정에서 기업들이 디지털 코어를 형성할 수 있도록 컨설팅을 받고 도와주는 기업이 액센츄어Accenture, 인포시스Infosys 입니다. 그리고 기업들이 가진 온프레미스 데이터 중 가장 잘 정돈된 데이터가 ERP 데이터이다보니 이를 가져다 AI 모델의 미세조정에 쓰는 과정에서 수혜를 보는 기업이 SAP SESAP, 오라클ORCL입니다.

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액센츄어 Accenture : 엔터프라이즈 AI 수요 체크 #1

액센츄어 실적발표일은 6월 20일입니다. 중요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

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첫 번째, 분기 생성형AI 신규 계약 $1.5B, QoQ 지속 증가 중 : 지난 분기에 이어서 이번 분기에도 생성형AI 신규 예약 규모가 높아졌습니다. 4Q24 $1.2B → 1Q25 $1.4B → 2Q25 $1.5B로 매 분기 점점 더 많은 신규 계약이 들어오는 트렌드입니다.

실제 매출단을 보자면, 이번 분기 매출은 $19.7B인데 생성형AI 신규 예약은 $1.5B이고 분기 생성형AI 매출은 $0.7B입니다. 분기 기준 AI 매출비중 3.6%정도라서 높진 않습니다. 액센츄어는 데이터 및 AI 인력을 7.5만 명 수준까지 늘렸습니다. 원래 2023년 6월에 처음 $3B를 투자해서 AI 인재를 8만 명까지 2배 늘린다는 계획이었음을 감안해보면 생각보다 빠르게 목표에 도달했습니다.

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SAP SAP SE : 엔터프라이즈 AI 수요 체크 #2

SAP 실적발표일은 7월 22일입니다.

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첫 번째, 신규 클라우드 주문의 50% 이상이 AI 사용 사례 포함한 계약 : SAP이 클라우드 신규 계약 중 AI 사용 사례 비중을 처음으로 공개한 시점은 2Q24부터였습니다. 2Q24 20% → 3Q24 30% → 4Q24 50%까지 높아지더니 → 1Q25 50% → 2Q25에도 50%로 유지되고 있습니다. 매시간, 매일 더 많은 고객이 AI를 채택하는 중입니다. 그리고 기업들에서부터 이미 AI 에이전트 도입이 가속화되고 있습니다.

두 번째, 내부적으로 AI 도구를 통해 효율성 20~50% 향상 : 이번 분기에도 AI 도구들을 통한 생산성 혁신이 계속됐습니다. 4Q24 실적발표 당시에는 내부 2만 명의 개발자가 AI 도구를 사용해서 효율성이 20% 늘었다고 말했는데 → 1Q25에는 코더들의 생산성이 30% 늘었다고 말했고 → 이번 2Q25에는 Joule 기반 디지털 영업 플랫폼으로 특정 영업직무 생산성이 ~50% 늘었고, HR 티켓 처리시간은 ~20% 줄었으며, 개발자용 Joule로 SAP 내 20,000명의 코더들 업무 효율성이 ~30% 향상됐습니다.

앞으로 더 많은 AI들이 추가될 것이며, AI가 생산성 향상에 더욱 기여할 것임을 전망했습니다.

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인포시스 Infosys : Enterprise AI 수요 체크 #3

인포시스가 실적발표일은 7월 23일입니다.

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첫 번째, AI 에이전트에 대한 수요 증가 중 : 1Q25부터 2Q25까지 이어져오면서 특히 기업들 사이에서 AI 에이전트에 대한 사용량이 크게 증가하는 중입니다. 인포시스는 이에 따라 각종 분야에 300개의 에이전트를 구축했으며, 인포시스가 이름을 밝히길 거부한, 글로벌 금융 서비스 기업 한 곳은 파인튜닝한 LLM을 통해서 코드를 번역하고 문서 생성을 적극 자동화하고 있음을 밝혔습니다. 개발자의 생산성을 평균 25% 향상시키고, 비즈니스 문서 생성의 50%를 자동화했을 정도입니다. 금융 서비스 Top 20 고객사 중 10개사가 AI 에이전트를 도입하고 있을 정도입니다. 금융, 법률, 의료분야는 오래전부터 고객 데이터를 자체 보관해야 했다보니 온프레미스에 데이터가 많아서 AI 도입이 더 빠른 상태입니다.

두 번째, 기업들의 AI 채택 수요 및 관심은 더 높아지는 중 : 고객들은 AI 중에서도 특히 AI 에이전트 서비스와 소규모 언어모델에 대한 관심이 매우 높다고 말했습니다. 4월부터 7월 말까지를 볼 때 AI에 대한 관심이 엄청나며 점점 더 높아지고 있다(what we do have a view on is we see a tremendous interest in enterprise AI from clients)는 내용이었습니다.

TSMC, Vertiv, Digital Realty Trust : AI 데이터센터 수요의 가속화

TSMC 2Q25 실적발표 코멘트 (바로가기)

버티브홀딩스 2Q25 실적발표 : 액체냉각 인프라의 명가, 시장점유율 상승 중 (바로가기)

디지털 리얼티 트러스트 2Q25 실적발표 코멘트 (바로가기)

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TSMC TSMC : AI 가속기 CoWoS 수요 체크

TSMC 실적발표일은 7월 17일이었습니다.

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첫 번째, 대만 달러 변동이 성장률과 마진에 영향 : TSMC가 실적을 보고할 때 기준은 대만 달러로 나오고, 모든 매출은 미국 달러로 받으며, 매출원가의 75%는 대만 달러에서 발생합니다. 따라서 미국 달러 대비 대만 달러 환율이 1% 상승할 때마다 보고하는 대만 달러 매출은 YoY 1% 감소합니다. GPM은 1% 환율 변화만큼 0.4%p 하락합니다. 이 트렌드상 애널리스트들은 TSMC의 이번 분기 실적이 약할 수 있다고 전망했으나 워낙 수요가 높기 때문에 매출 및 마진율 가이던스를 상회해서 서프라이즈였습니다.

두 번째, AI 장기 수요 전망 긍정적 : 3Q25를 보더라도 AI 수요에는 변화가 없었습니다. TSMC도 최근 토큰 처리량이 급증함을 강조했습니다. 이는 AI 모델의 사용 사례 및 사용 사례당 채택량이 크다는 것을 의미하기 때문입니다. 또한 소버린AI 수요가 계속해서 강할 것을 기대했습니다.

이를 기반으로 CY25 매출성장률을 YoY 24~26%에서 → 30% 성장할 것으로 가이던스를 상향했습니다. CoWoS 수요는 여전히 공급보다 매우 강하기 때문에 2026년까지 계속해서 증설할 계획임을 말했습니다. 아직 Edge Devices 양의 증가가 두드러지지는 않는 상황입니다.

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버티브 Vertiv : AI 데이터센터 수요 체크 #1

신규수주가 강하고 약한 것은 세 가지 지표로 판단할 수 있습니다.

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첫 번째 지표로는 신규수주(Organic Orders Growth)가 중요합니다. 실제 확정주문으로서 구매주문서(PO)를 받는 주문이 작년에 비해 얼마나 들어왔냐는 점입니다. 이를 토대로 아직 고객에게 인도되어 시운전되지 않아서 실현되지 않은 주문은 수주잔고(Backlog)로 계산됩니다. 신규수주는 분기 $3B를 넘겼고 수주는 $8.5B이므로 여전히 수요가 공급보다 센 상태입니다.

두 번째 지표로는 출하액 대비 수주액(Book-to-Bill Ratio)가 얼마나 강세이냐가 중요합니다. 출하액이 $100이고 수주액이 $110이면 비율은 1.1배입니다. 4Q24는 Book-to-Bill Ratio가 1.0배였고, 1Q25에는 1.4배 → 이번 2Q25에는 1.2배로 준수했습니다.

세 번째 지표는 파이프라인(Pipeline)입니다. 파이프라인은 일종의 실제 구매주문서를 확정짓기 전에 견적을 내는 활동입니다.

신규수주 확정으로 이어지기 전까지의 활동이기 때문에 수요 강세냐 약세냐를 말할 때 중요한 포인트입니다. 신규수주는 YoY 15%정도로 미지근하지만, AI Boom 이후 매 분기마다 QoQ로 모든 지역에서 파이프라인이 증가하고 있음을 확인했습니다.

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디지털 리얼티 트러스트 Digital Realty Trust : AI 데이터센터 수요 체크 #2

7월 24일, 디지털 리얼티 트러스트가 실적발표를 했습니다. 오라클, 코어위브, 네비우스, 디지털 리얼티, 에퀴닉스는 AI 데이터센터 수요를 알기에 좋은 기업입니다. 그중 디지털 리얼티/에퀴닉스는 콜로케이션 수요를 보여주는 기업이므로 주로 학습보다는 추론 워크로드 수요와 관련이 높습니다.

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컨콜 중 주요 내용들만 정리해봅니다.

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첫 번째, 2Q25 개발수익률 12.2% : 데이터센터 수요는 계속해서 강한 상황이고 모든 지역, 모든 제품에 걸쳐 강세입니다. 숫자로 수요를 알 수 있는 방법은 개발수익률인데, 10%정도도 매우 좋은 상태이나 3Q24부터는 12%로 초강세를 유지하고 있습니다. 2Q 말 기준 데이터센터 개발 파이프라인이 $9B인데, 이에 대한 예상 안정화 수익률은 2Q24 10.4% → 3Q24 12% → 4Q24 12.1% → 2Q25 12.2%입니다. 매우 높습니다. 그래서 이번 분기에 디지털 리얼티는 데이터센터 부지 보유량을 5GW까지 늘려놓았습니다.

두 번째, 지역별 AI 수요 : 지역별로 보자면 EMEA/APAC에서 AI 수요가 증가하고 있지만 미국에 비해서는 아직 크게 낮은 상태입니다. 미국에서는 아예 하이퍼스케일러 데이터센터 펀드를 출범했습니다. 제3자 자본조달을 늘려서 CAPEX를 혼자 부담하지 않고도 하이퍼스케일러들의 AI 수요를 감당하는 데이터센터로 성장하는 발판입니다.

세 번째, 수주잔고와 데이터센터 온라인 시점 : 2Q25 수주잔고는 $826M입니다. 온라인 시점을 구분하면 주로 4분기에 집중됐지만 2H25 기준 $241M 규모 착공 → CY26에는 $461M → CY27+에는 $124M 착공이 예정되어 있습니다. 이번 분기에 96MW를 온라인했는데 그중 98%가 사전임대계약으로 확보됐을 만큼 수요가 높습니다.

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CenterPoint, AEP, Xcel, Exelon, Southern : AI 데이터센터 전력 연결 수요 체크

CenterPoint Energy 2Q25 실적발표 코멘트 (바로가기)

AEP, Xcel Energy, Exelon, Southern 2Q25 실적발표 코멘트 (바로가기)

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센터포인트 에너지 CenterPoint Energy : 데이터센터 전력 체크 #1

7월 24일, 센터포인트 에너지가 실적발표를 했습니다. 데이터센터는 미국 내에서 저렴하고 안정적인 발전원을 끼고 있는 전력망으로 착공이 몰리기 때문에, 소수의 유틸리티 기업들의 컨콜은 데이터센터 착공 및 계획 수요를 보여주곤 합니다.

그래서 따로 체크하고 있습니다.

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컨콜 중 주요 내용들만 정리해봅니다.

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첫 번째, 5년간 CAPEX 전망 $47.5B → $53.0B로 상향 : 미국의 재산업화 트렌드와 에너지 개발, 에너지 수출, 데이터센터 등 전력수요가 계속해서 높아지다보니 이번 분기에는 '2030년까지 같은 시기 기준 CAPEX 규모'를 더 높였습니다. 2025년 초에 설정한 CAPEX는 $47.5B였으나 1Q25에 한 번 상향하고, 2Q25에 또 상향한 것입니다. 송전 시스템에 대한 상당한 투자가 계속해서 필요합니다. 그리고 흥미로운 건 이러한 증액에도 불구하고 "2030년까지의 CAPEX 계획은 여전히 더 높아질 수 있을 것"이라고 전망했다는 점입니다.

두 번째, 분기 사이 상호연결 대기열 6GW 증가 : 1Q25 대비 2Q25에 상호연결 대기열(대략 2~4년 내 온라인)이 6GW 늘었는데 이중 3분의 2가 데이터센터와 관련(4GW)이 있고, 나머지 3분의 1은 첨단 제조업, 에너지 수출, 바이오와 관련(2GW)이 있다고 짚었습니다. 이미 4Q24 대비 1Q25에도 7GW 늘어났습니다. 대략 규모를 잡으실 때는 1GW가 엔비디아의 칩과 네트워킹 기준으로 채워질 때 $40B~$50B임을 감안하시면 생각보다 매우 빠른 속도로 수요가 커지고 있다는 점을 느끼실 수 있습니다.

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AEP/아메리칸 일렉트릭 파워 American Electric Power : 미국 최대 송전망 운영업체 #2

7월 30일, AEP가 실적발표를 했습니다. 미국 최대 송전망 운영업체이자 발전자산도 갖고 있는 기업이므로 전력망 체크에 매우 중요한 기업입니다. 약간의 디테일을 더하자면, AEP는 11개 주에서 사업 중이며 다른 모든 전력회사를 합친 것보다 더 많은 765kV 초고압 송전선을 갖고 있습니다.

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컨콜 중 주요 내용들만 정리해봅니다.

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첫 번째, 5개년 CAPEX $54B → $70B로 상향 : 2024~2028년까지 CAPEX를 $54B 집행하는 속도로 가고 있었는데, 올 가을 $70B 규모의 새로운 5개년 CAPEX 계획으로 상향하겠다고 발표했습니다. 증분 CAPEX인 $16B는 송전 $8.0B(50%), 발전 $6.4B(40%), 배전에 $1.6B(10%)로 배분될 예정입니다.

두 번째, 엄청난 전력연결 수요를 보는 중 : 지난 분기까지 2029년까지 21GW만큼의 신규 계약이 들어왔다고 말했는데 → 2Q25에 이것이 24GW로 상향됐습니다. 고객과의 계약으로 뒷받침 되는 계약입니다. 캐파가 늘어난 이유는 데이터센터, 제조업 리쇼어링 덕입니다. 지금 AEP가 가진 전체 시스템 용량이 37GW인데 '지금까지의 누적 전력망 규모'에 65% 가까운 규모를 5년 안에 추가해야 한다는 의미입니다.

실제 How to 가 정해져서 계약으로 연결된 24GW 외에 고객들은 190GW의 신규 부하를 연결하고자 하는 상태입니다.

세 번째, 190GW 고객 수요에 맞춘 '혁신적인 전력공급 방법 모색 중' : AEP 입장에서는 수요-공급을 매칭시킬 수 있다면 돈이 되는 규모가 늘었기에 혁신적인 전력공급 방법에 대해 모색 중입니다. SMR도 좋지만 본격 40~60GW에 달하는 워크로드를 처리하려면 2030년대로 들어가야 가능하기에 업계 1위인 AEP가 블룸에너지 연료전지 도입을 지속적으로 추진하고 있습니다.

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AEP, 블룸에너지 언급

또한 블룸에너지의 연료전지 배치를 계속 추진하고 있습니다. 이는 첫 번째 전력(1차 부하)부터 최종 그리드 연결까지 데이터센터 부하를 연결하는 저위험 접근 방식입니다. 저희는 이 혁신적인 솔루션에 큰 기대를 걸고 있으며 다양한 고객과 이 에너지 공급 옵션에 대해 논의 중입니다.

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전력수요는 45년 동안 에너지 업계에서 일하면서 경험하지 못한 속도로 증가하고 있습니다. 용량과 에너지에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 지난주 PJM 용량 가격이 메가와트당 가격 상한선인 325달러를 넘어서는 등 이러한 추세는 더욱 강화되고 있습니다.

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데이터센터 전반에 대한 글로벌 관점부터 말씀드리겠습니다. 우리 지역은 데이터센터에 매우 매력적인 지역입니다.

광케이블 용량이 충분합니다. 물 공급도 원활합니다. 물론 미국에서 가장 큰 송전 시스템과 765kV 백본을 보유하고 있기 때문에 데이터센터를 유치하기에 매우 유리한 위치에 있으며, 이를 우수한 운영 수준과 결합하여 이러한 데이터센터를 연료전지로 1~2차 부하에서 그리드 연결로 연결하는 창의적인 솔루션을 제시할 수 있는 능력도 고객들에게 매우 매력적입니다.

2025-07-30, American Electric Power Company 2Q25 실적발표 中

블룸에너지 기업분석을 보고 오시면 더욱 좋습니다.

블룸에너지 기업분석 : 오라클/코어위브가 택한 SOFC, 데이터센터 전력망 병목 수혜주 (바로가기)

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엑셀 에너지 Xcel Energy : 미국 전력 유틸리티 기업 #3

7월 31일, 엑셀 에너지는 현재 1.1GW의 데이터센터를 건설 또는 계약 중이며, 올해 말까지 GW급 데이터센터를 추가로 구축하여 2030년까지 누적 데이터센터의 2.5%를 엑셀 에너지가 관리할 것으로 예상한다고 말했습니다. 탄탄한 데이터센터 파이프라인이 7개 정도 있는데, Tier 2~Tier 3 데이터센터 기업들의 수요가 매우 높다는 점이었습니다.

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엑셀론 Exelon Corporation : 미국 전력 유틸리티 기업 #4

7월 31일, 엑셀론은 실적발표에서 'PJM 전력 입찰 가격 폭증' 이후 각 주 정부들이 발전자산을 어떻게 더 빨리 늘릴 것이냐에 대해서 더 많은 고민을 시작하고 있다고 말했습니다.

신규 발전자산들이 온라인되고는 있지만, 수요 증가율이 그 2배에 달하기 때문에 발전자산이 부족한 상태(We saw some new generation entry, but demand growth was double that amount)입니다. 엑셀론도 데이터센터 고객들로부터 이미 17GW의 부하 주문을 받았고, 추가로 올해 말까지 16GW가 추가될 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 데이터센터 CAPEX가 가속화되는 중입니다.

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서던 컴퍼니 Southern Company : 미국 전력 유틸리티 기업 #5

7월 31일, 서던 컴퍼니도 실적발표에서 데이터센터와 제조업 리쇼어링 때문에 앨라바마, 조지아, 미시시피에 걸쳐서 대규모 부하 파이프라인(개별고객들의 부하가 알알이 크다는 뜻)이 2030년대 중반까지 50GW를 훌쩍 넘을 것으로 예상했습니다. 이미 계약된 프로젝트는 10GW입니다.

주요 애널리스트들의 생각

Morgan Stanley, Bank of America, HSBC

모건스탠리

매우 강력한 2026년을 위한 준비 과정

(Earnings Preview: Setting up for a very strong 2026)

수요 : 추론 워크로드 급증 → 수요의 폭발

모건스탠리는 하이퍼스케일러들이 최근 CAPEX 추정치를 상향하고 있으며, CY2025에 대한 CAPEX뿐만이 아니라 CY2026에 대한 CAPEX 전망치까지 크게 상향할 정도로 수요가 높다는 게 핵심입니다.

그리고 과소평가된 것은 하이퍼스케일러들뿐만 아니라 프론티어 AI 연구소, 네오클라우드, 소버린AI, 엔터프라이즈AI 서버 수요도 모두 빠르게 증가하고 있다는 것입니다. 엔비디아는 점점 더 많은 고객을 확보하고 있습니다.

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공급 : Blackwell & GB200/300 랙 추정치 상향

여러 가지 공급 요소들이 모두 좋아지고 있습니다.

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폭스콘이 2Q25 실적발표에서 '3Q25에 AI 랙 출하량이 QoQ로 300% 성장하고 4Q에도 빠르게 성장할 것'을 말했습니다. 위스트론과 콴타도 램프업이 정상적으로 진행되고 있다고 말했기에 GB200/300 NVL72 랙 생산량은 3Q25 11,600개 → 4Q25 15,700개정도로 빠르게 증가할 것으로 추정합니다. GB300 NVL72 랙 양산은 9월부터 본격 시작되고 4Q부터는 GB300 NVL72 출하량은 4,500개 이상입니다. 연간 GB200/300 NVL72 랙 생산량은 34,000개로 추정됩니다. 이 경우 NVL72 랙 생산의 80.3%인 27,300대가 하반기에 생산됩니다. 상위 서버 ODM 4개만 계산한 것이므로 실제로는 3.5만대보다 더 높을 가능성이 높습니다. Blackwell 칩 생산량도 3Q25 $30B → 4Q24 $45B로 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

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2026년 이후의 경쟁역학 전망

모건스탠리는 2025년 시장점유율은 작년 대비 높아지고,​​ 2026년에도 시장점유율이 현 수준인 85%와 비슷하게 유지될 것으로 전망하고 있습니다. AMD와의 경쟁에서도 우세하고, ASIC과의 경쟁에서도 우세할 것이란 전망입니다. 구글은 TPU 구매를 일부 줄이고 대신 엔비디아 GPU를 YoY 200% 이상 늘렸습니다.

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*TSMC CoWoS 할당 트렌드입니다. 여기서 감안하셔야 하는 건 '웨이퍼'를 기준으로 책정한다는 의미입니다. ASIC 칩들의 가격은 Trainium이 가장 저렴하고, TPU가 중간이고, Maia가 가장 비싸지만 그렇다고 해도 기본 엔비디아의 칩에 비하면 1/3~1/5 가격입니다. 즉, AI 가속기의 달러 기반 시장점유율로 볼 때는 엔비디아의 80~85% 점유율은 바뀌지 않았습니다.

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NVDA vs AMD vs ASIC

엔비디아의 연간 R&D가 $15B를 넘긴 상황인데 이제 GPU 단위의 경쟁을 넘어 랙, 네트워킹, 소프트웨어 단위 경쟁으로 경쟁환경이 더 넓어지고 있음을 생각하면 앞으로도 ASIC 기업들에 비해서 압도적인 R&D 예산을 바탕으로 경쟁역량을 유지할 수 있을 거란 전망입니다. AMD가 UAlink를 통해서 2026년 MI400부터 랙 스케일 솔루션을 출시하지만, 그 시점에 엔비디아는 Rubin부터 NVLink Fusion 형태로 클라우드 고객들에게 랙 스케일 솔루션을 납품하여 MI400의 진입을 차단할 가능성이 있습니다.

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*NVLink Fusion, UALink 모두 아스테라 랩스의 Scorpio X Switch를 씁니다.

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분기별 전망치를 보면 CY2Q25 매출은 $46.6B → 3Q25는 $52.5B일 것으로 예상했습니다. 수요는 이미 충분히 높은 상황이므로 공급만 좋아진다면 2026년에도 매출로 연결될 것인만큼 좋게 본다는 논리입니다.

ASIC 업계의 트렌드를 따로 정리해보면 이렇습니다

*왼쪽 : 기능적으로 정확하고 제조 가능한 ASIC 디자인 비율 14% (자료: Siemens EDA, SemiEngineering)

*오른쪽 : ASIC 실제 양산까지 걸리는 시간이 약속된 일정을 지연할 확률 75%

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반도체 출시 성공 가능성이 낮아지는 중

최근 반도체 업계에서 '첫 실리콘 성공률(first-time silicon success rate)'이 급격히 하락하고 있습니다. 이는 설계한 칩이 최초 제조 시 기능적으로 정상 작동하는 비율을 의미하는데, 과거 약 30%였던 성공률이 최근 조사에서 14%로 떨어졌습니다. 어떤 상황인지 판단하기에 좋은 배경지식이었습니다. 큰 틀에서 반도체 성능향상을 위해서 전방위적인 인프라가 필요하다는 의미이기도 합니다.

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이러한 하락의 주요 원인은 칩 설계의 복잡성 증가입니다.

단일 칩 구조에서 다이(die)를 여러 개 결합한 멀티-다이 어셈블리로의 전환, 그리고 맞춤형 설계의 증가로 인해 설계 및 검증 과정이 더욱 복잡해지고 있습니다. 특히, 다양한 공정 노드에서 개발된 로직, 증가하는 SRAM과 인터커넥트, 그리고 빠르게 진화하는 소프트웨어 요구 사항 등이 이러한 복잡성을 가중시키고 있습니다.

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엔지니어를 늘리고 생산성을 높여야 한다(비용, 교육)

가장 문제인 건 이 모든 과정에서 더 많은 검증이 필요하다는 점입니다. 현재 EDA 기업들 입장에서 고급 칩을 설계할 때는 설계단에서 수백 혹은 수천 개의 서로 다른 요소들의 종속성과 호환성을 파악하고 이해하는 게 중요합니다. 하드웨어~소프트웨어~칩간 상호연결~패키지~네트워킹~랙/시스템~최종 워크로드 소프트웨어 스택이 서로서로 하나처럼 맞추는 과정에서 기존의 검증 및 디버깅 양보다 더 많은 일들이 필요합니다.

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점점 더 복잡해졌기 때문에 모든 단계별로 생산성이 증가해야 합니다. 더 많은 엔지니어를 고용하는 게 해결책이지만 인재가 부족하기도 하고 이전보다 훨씬 더 광범위하고 깊게 교육해야 합니다. EDA 기업들이 AI에 집중하는 이유이기도 합니다.

Bank of America

중국 H20 여부와 관련없이 CAPEX Boost는 지속된다

(Q2 preview: solid capex trends with n-t China boost)

하이퍼스케일러들의 CAPEX 전망치 상향

BofA는 이번 2Q25에 하이퍼스케일러들의 강력한 CAPEX 집행 추세를 반영해 엔비디아의 CY26 EPS 전망치를 기존 $5.87 → $7.0로 상향했습니다. 2023년 AI Boom이 시작되고 나서 모든 IB들이 매출과 EPS 추정을 꾸준히 후행적으로 올리고 있는 상황이었으므로, 이번 상향은 상당히 큰 폭에 해당합니다.

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메타는 내년에도 공격적인 투자를 지속할 것으로 보여 CY26 CAPEX를 $100B를 넘길 것으로 예상되며, 구글과 마이크로소프트 역시 CAPEX를 현재 $85B/$80B 대비 꽤 늘릴 것으로 예상합니다. 마이크로소프트는 클라우드 고객들의 추론 수요를 충족하기 위해서 CY3Q25 CAPEX를 $30B를 집행하겠다는 계획인데, 이 수준이라면 FY2026 CAPEX는 연간 $120~150B까지 올라갈 가능성이 있습니다. 따라서 CY2026에는 빅테크가 각각 $100B를 넘는 CAPEX 가이던스를 제시할 것으로 예상합니다.

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H20은 2H25에 매출 $6~7B 추가할 수 있다

엔비디아는 트럼프에게 AI 칩 수출 라이선스를 받은 직후 TSMC에게 H20 30만 개 분량의 CoWoS 할당을 추가로 요청했습니다.

기존에 60~70만 개 분량의 칩이 있었으므로 대략 하반기에 $6B~7B에 가까운 중국향 H20 매출이 추가됨을 뜻합니다. $6B~$7B정도는 하반기가 거의 맞을 건데, 새롭게 생산을 요청한 분량인 $3B정도는 1Q~2Q26에 판매될 것으로 추정합니다. 기존에 갖고 있던 H20 칩 재고를 재사용하게 되면 3Q~4Q25에 각각 2~3%p만큼의 GPM을 높일 수 있는 요인입니다.

HSBC

AI GPU TAM 확대, 중국 불확실성을 오버행으로 달고 간다

(Hold: AI GPU TAM expanding, but near-term uncertainties remain an overhang)

HSBC의 색깔

애널리스트 자료들을 하나씩 읽다보면 색깔이 보이곤 하는데, HSBC는 Target Price는 높지만 사실 내부 지표들을 보면 PER을 높게 줘서 그런 것이고 지표들은 꽤 보수적으로 매기는 편입니다. 대신 HSBC는 Bull Case를 보면 조금 말이 되는 숫자들이 들어가 있습니다. 조금 더 말씀을 이어가보자면, 모건스탠리/BofA는 중립에 가깝습니다. 논리가 기반이 되어 있기 때문에 시나리오별로 말이 되서 뜯어보는 재미가 있는 리포트들입니다.

그리고 UBS가 굉장히 Bull입니다. 근데 Target Price는 Street High가 아닐 때가 많은데 그건 PER을 생각보다 낮게 줘서 그렇습니다. 지표들은 꽤 강하게 매기는 편입니다.

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Base Case & Bull Case

우선 분기를 보고나서 연간으로 넘어가봅시다. HSBC의 분기 단위 전망은 2Q25 $46.7B → 3Q25 $53.9B로 전망했습니다. 적당한 컨센 내 수치입니다. 중국향 전망치는 가이던스에 반영하지 않기 때문에 이정도로 나올 것을 전망했습니다. 연간 전망을 보면, HSBC Bull Case는 CY2026 기준 CSP CAPEX $545B(Base: $446B)일 경우 엔비디아 데이터센터 매출이 $310B(Base: $253B)이고 EPS는 $7.74(Base: $6.43)일 것으로 전망했습니다.

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*2Q25까지를 기준으로 추정한 Top 4 하이퍼스케일러의 CY25 CAPEX는 $365B, YoY 64%이므로 HSBC의 추정치처럼 CY26 $545B라면 YoY 49%입니다. 조금 더 높을 가능성도 염두에는 두고 있습니다.

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투자의 생각 : 엔비디아(NVDA)

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엔비디아 2Q25 Preview, 모두가 가속을 말하는 분기 : Overweight를 유지합니다.

CY25 PER 39배 → CY26 PER 22배입니다. EPS CAGR은 2Y 50%로 볼 때 PEG 0.78배로 절대적으로도 성장성을 감안하면 매력적인 밸류입니다. AI HW 섹터 내 피어그룹을 비교할 때, 향후 성장성을 감안하면 진정한 의미의 밸류에이션 프리미엄이 붙는 구간이 온적은 없었다고 느낍니다. 추론수요가 많아지는 만큼 AI 가속기 시장규모가 커지는 중인데 성장속도가 매우 빠릅니다. 기본 전제는 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라 1Q 발언처럼 "궁극적으로 수요를 창출하는 것은 효율성이다.(efficiency is what drives demand ultimately)"라는 말이 맞습니다. 엔비디아는 추론수요의 대폭발 시기를 겪으며 중국이 없이도 충분히 수요가 감당하는 것을 깨달으며 크게 올랐습니다. 스케일링 법칙은 여전히 유효하며, 제번스의 역설이 계속되고 있음을 확인하고 있고, 강화학습이 작동하는 한 컴퓨팅은 꾸준히 더 늘어갈 것으로 예상합니다.

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AI가 생산성에 영향을 줄 정도가 되자, 기업 CEO들이 솔직하게 '감원이 있을 수 있음'을 인정하는 중입니다.

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포드Ford CEO → "AI가 많은 화이트칼라 인력을 대체할 것."

JP모건JPMorgan Chase CEO → "새로운 AI 도구를 쓰면 향후 몇 년 안에 직원 수가 10% 감소할 수 있다."

아마존Amazon CEO → "AI 기술로 인해 앞으로 몇 년 안에 전사 직원 수가 줄어들 것으로 예상한다."

앤트로픽Anthropic CEO → "신입 일자리의 절반이 1~5년 안에 사라질 것, 실업률 10~20% 가능하다."

파이버Fiverr CEO → "AI로 인해 바뀌지 않을 일자리는 거의 없다는 현실을 받아들여야 할 것이다."

쇼피파이Shopify CEO → "AI가 업무를 수행할 수 없다는 것을 증명하고나서야, 신규 채용을 할 것이다."

스레드업ThreadUp CEO → "일반인이 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 일자리가 줄어들 것으로 생각한다."

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*강화학습 #1 → 2025년 4월의 오픈AI CPO 발언을 보면 질문자는 스타게이트의 성공이 오픈AI의 미래에 얼마나 중요한지를 물었습니다. 4년간 $500B를 유치하여 실제 CAPEX로 연결하는 게 얼마나 중요한가를 물은 것입니다. 이에 대해서 오픈AI CPO는 "매우 중요합니다. 저희가 확인한 바로는 컴퓨팅 자원이 많을 수록 더 좋은 모델을 만들 수 있고, 더 가치 있는 제품을 개발할 수 있습니다.

현재 저희는 모델을 두 가지 차원에서 확장하고 있습니다. 더 큰 사전학습(Larger Pre-trains)과 더 많은 강화학습(RL/Strawberry)입니다. 이 두 가지 모두 엄청난 컴퓨팅을 필요로 합니다. 수억 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 것에도 엄청난 컴퓨팅이 필요한 건 마찬가지입니다. 그리고 앞으로는 사용자에게 지속적으로 작업을 대신 수행해줄 더 능동적인 제품(More Agentic Products)을 출시할 예정인데 역시 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 따라서 스타게이트는 강력한 파워와 GPU를 멋진 제품으로 바꿔주는 거대한 공장이라고 생각하면 됩니다." 라고 답했습니다.

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*강화학습 #2 → 안드레 카파시는 DeepSeek-R1-Zero 모델의 강화학습 기반 성공을 보고나서, X에 이런 글을 올렸습니다. "아이들이 학습하는 과정과 딥러닝에는 두 가지 주요 학습 방법이 있다. 모방학습과 강화학습이다. 모방학습은 보고 따라하는 것이고 사전학습과 지도학습, 미세조정이 이에 속한다. 알파고가 인간 전문가들의 기보를 학습해가며 플레이 스타일을 익히는 과정이다.

강화학습은 시행착오 학습이다. 스스로 보상을 극대화하기 위해 전략을 탐색하며 학습하는 것이다. 지금까지 모든 충격적인 딥러닝 혁신은 늘 강화학습에서 나왔다. 진정한 마법의 원천이고, 창의적인 수를 뒀던 이유이다. DeepSeek-R1과 o1 모델이 CoT를 형성하는 방식도 강화학습이다. 이런 사고 방식은 인간이 직접 가르쳐줄 수 없는 것이며 AI가 자체적으로 터득한 패턴이다. AI의 사고 과정은 인간의 사고 방법과 완전히 다르기 때문이다. 알파고에서 더 나아간 알파제로는 처음부터 인간의 기보를 사용하지도 않고 순수하게 강화학습으로 최고의 바둑 전략을 학습한 방식이다. 강화학습이 적용될 때 AI는 인간이 예측하지 못한 방식으로 문제를 해결하는 능력을 스스로 발견한다는 게 핵심이다." 정리해보자면, R1-Zero나 AlphaZero가 기존 모델들에 비해 훨씬 강했던 이유는 '컴퓨팅 파워가 지원할 수 있는 한' 인간의 사전 지식을 없애고 컴퓨터가 더 자유롭게 답을 찾도록 풀어줬기에 결국 더 높은 지능에 도달할 수 있었다는 교훈입니다.