엔비디아 2Q26 실적발표 : 반창고를 떼고 얻은 두 가지 - CY27 매출성장률 70% vs GPM 72~73%

​ 3Q26 다음 분기 가이던스는 $108B(QoQ 12%/YoY 89%)입니다. 높은 기저 때문에 YoY 성장률은 일단 낮아지지만 절대 매출은 다시 한 분기 만에 가이던스 기준으로도 +$11.8B 증가합니다. 가이던스는 보통 실제 목표치 대비 $3~4B 가량 낮게 주고 있음을 생각해보면 실제 3Q 매출은 $110B를 넘길 가능성이 높습니다. ​ 3Q26부터 데이터센터 매출의 20%가 Vera Rubin일 것 플랫폼 전환 과정에서도 성장세가 끊기지 않고 있습니다. Vera Rubin은 8월부터 양산 출하가 시작됐고 이미 모든 주요 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 서버 기업들로부터 주문을 확보한 상태입니다. 양산에 접어들자마자 속도가 매우 빨라서 3Q26부터 Vera Rubin이 DC향 매출의 20%를 차지할 것으로 예상했습니다. ​ 데이터센터의 성장도 하이퍼스케일러에 국한되지 않는다 지난 분기부터 엔비디아는 데이터센터향 매출을 ⓐHyperscale과 ⓑACIE(AI Cloud, Industrial & Enterprise)로 나눠서 공개하고 있습니다. 네오클라우드향 매출비중이 꽤나 큽니다. ​ Top 5 하이퍼스케일러 CapEx 자체는 CY26 $800B → CY27 $1.3T(YoY 63%)를 예상했는데 이것보다 빠른 성장을 자신하는 배경입니다. 특히 ACIE 고객군은 하이퍼스케일러들과 달리 자체 ASIC을 설계하고 GPU-CPU-네트워킹-스토리지를 직접 조립하거나 유지보수할 인력이 충분하지 않기에 엔비디아가 완성해둔 AI Factory 전체를 통째로 구매하고 있는 고객군입니다. ​ AI 데이터센터 신규 GW x 엔비디아의 dollar content/GW 이제 데이터센터 사업부 내의 Compute와 Networking을 사업부별로 나눠주지 않고 있습니다. 원래 하이퍼스케일러들에게만 주로 팔 때는 GPU는 얼마나 팔았고 네트워킹은 얼마나 팔았는지를 관심있게 봤는데, 지금은 따로 떼서 보는 의미가 작아지고 있습니다. ​ 이제 GPU만 파는 게 아니라, GPU + CPU + NVLink + InfiniBand/Ethernet + 랙 + 소프트웨어를 하나의 AI Factory 단위로 판매하고 있기 때문입니다. 2024년 H200까지는 하이퍼스케일러향으로는 Compute만 팔다시피 했는데 2025년 초 GB200 NVL72부터는 하이퍼스케일러들도 NVLink와 Spectrum-X까지도 적극 구매하고 있습니다.

엔비디아는 네트워킹 분야에서도 압도적 1위가 된지 오래입니다. ​ 처음으로 1년 뒤 성장률을 제시하다, "CY27 매출 70% 성장" 엔비디아는 이례적으로 CY27(FY28) 매출성장률 YoY 70%(다들 보수적이었기에 시장 컨센은 YoY 45%였습니다)를 전망했습니다. 고객들로부터 받고 있는 주문 자체는 CY27에도 매출성장률 YoY 100%를 예상할 수 있을 정도이지만 현재 엔비디아가 확보한 공급상 실제 납품할 수 있다고 자신할 수 있는 용량에 맞춰서 YoY 70%는 할 수 있다고 제시한 것입니다. ​ *엔비디아의 공급망 약정 규모 : 1Q26 $119B → 2Q26 $279B(+160B) ​ 엔비디아가 처음으로 왜 이렇게 먼 미래를 가이드할 수 있게 됐는가에 대해서는: 과거에는 엔비디아도 몇 분기 앞의 GPU 주문과 공급망 약정만 체결했기 때문에 가이던스를 할 수 없었지만 지금은 AI Factory를 지으려면 GPU 주문 전에 토지 확보 → 전력 확보 → Shell 건설 → 냉각 → 네트워크 → 서버 설치가 선행되어야 하고, 다들 장기 약정들에 맞게끔 계약을 걸어두다보니 GPU가 실제 출하되기 전부터 앞으로 어느 지역에 몇 GW가 지어지고 어느 세대의 엔비디아 시스템이 들어갈 수 있을지를 예상할 수 있게 됐다 라고 설명했습니다. ​ *AWS 계약이 좋은 사례입니다. AWS는 CY2Q28까지 엔비디아 GPU/CPU를 200만 개 추가 배치하기로 결정했습니다. 부정적이었던 내용 "이번 분기에 우리는 반창고를 떼어내기로 결정했다" ​ CY27 매출 70% 성장과 함께 공개한 CY27 GPM 72~73% 하지만 CY27 매출성장률 YoY 70%를 미리 공개한 것은, 마진율에 대한 시장의 기대치를 현실화하는 과정에서 이전 GPM 75%에서 → GPM 72~73%로 마진율을 낮출 것임을 공개하기 위한 당근이기도 했습니다. ​ 젠슨황의 컨퍼런스 콜 발언을 먼저 쭉 보시겠습니다: 이번 분기 우리는 반창고를 떼어내기로 결정했으며, 우리의 총마진에 대한 기대치를 재설정했습니다. 우리는 이제 비용 증가를 흡수했습니다. 또한 시장에서 제품 가격을 재조정(CY27부터 가격 17% 인상)했습니다. 그에 따라 우리의 마진은 75%에서 내려가서 내년에는 72%에서 73% 사이가 될 것이지만, 기대치를 리셋하고 GPM에 대한 불안을 제거하고자 합니다.

​ "This quarter we decided we would rip the bandaid off, reset expectations about our gross margins. We have now absorbed the cost increases. We have also repriced our products in the marketplace. Based on that, our margins are going to come down from 75%, but it will be between 72% and 73% next year." 정리하자면 엔비디아가 메모리 원가 상승분을 고객에게 100% 전가하지 않은 것입니다. ​ AI HW 산업을 볼 때에도 꽤나 중요한 변화입니다. ​ AI 인프라에서 토큰 생성 퍼포먼스를 결정하는 것은: 컴퓨트(Compute) 메모리(Memory) 인터커넥트(Interconnect)입니다. ​ 이전에는 엔비디아가 가격 결정력이 컸는데, 이제 컴퓨트에서 엔비디아 GPU뿐 아니라 TPU, Trainium, 오픈AI의 자체 ASIC Jalapeño까지 경쟁이 붙었습니다. 이게 CSP들은 수주가 없는 것보다는 AI Labs에 지분투자를 늘려서라도 TPU/Trainium 계약을 하는 게 나으니 사실상 GPM이 낮아지는 효과를 내고 있고, AMD나 Cerebras는 미래의 주주 가치를 워런트 형태로 팔아서 사실상 GPM을 낮추는 효과를 내고 있습니다. ​ *오픈AI 1세대 ASIC, '할라페뇨'는 아예 AI로 칩 설계 자체를 최적화해버린 것이라 기존과 다른 양상의 경쟁입니다. ​ 엔비디아의 경쟁력과 이익 성장률은 여전히 매우 강하지만 이러한 성장률은 결국 GPU, CPU, 네트워킹까지 함께 판매하면서 성장하고 있는 것이니 ⓐ컴퓨트 하나만 놓고 보자면 경쟁이 많아진 방향입니다. 물론 이 프레임을 깨고자 Compute와 Networking으로 나눠서 계산하는 것을 없앤 것이기도 합니다. 엔비디아의 경쟁역량은 ⓐ컴퓨트에도 있지만 ⓒ인터커넥트에도 있기 때문입니다. ​ 그럼에도 역설적으로 기대치 형성에는 좋았던 이유 가장 큰 이유는 엔비디아의 현재 성장성 대비 밸류가 매력적이기 때문입니다.

​ 엔비디아 입장에서는 매출 성장과 이익 성장을 감안할 때 CY27 EPS 성장률 YoY 78%(오늘자 골드만삭스 기준)인데 CY27 PER 12.6배(GS추정 CY27 EPS $16.7)가 성장성 대비로는 매우 매력적인 밸류이므로 오히려 반창고를 뗐음에도 불구하고 CY27에도 EPS 고성장이 가능함을 오픈한 분기입니다. ​ ​ 시장의 생각을 정리하자면: ​ 원래 투자자들은 '앞으로 GPM이 얼마나 나빠질 것인가?'를 추측하는 단계였는데 → 이제'GPM 72~73%로 가정해도 매출성장률 70%면 EPS가 얼마나 증가하는가?'를 계산하는 단계로 넘어갔습니다. ​ 투자의 생각 : 엔비디아(NVDA) ​ 엔비디아(NVDA) 27년 PER 13배 : 이번 실적발표 후에도 Overweight를 유지합니다. 오늘자 실적발표 이후 골드만삭스 업데이트 기준 엔비디아의 CY27 매출성장률 YoY 74%, EPS(Non-GAAP)는 YoY 78%입니다. GPM이 낮아지지만 영업이익 레버리지는 유효하기에 GPM 72~73%면 여전히 성장률 관점에서 매출보다 EPS 성장률이 약간 더 높습니다. 강력한 Rubin 사이클을 예상하고 있습니다. 가능성은 낮은, 지극히 개인적인 생각들 : Nemotron 4 이 부분은 지금 엔비디아 경영진이 실적발표에서 한 말이 아니기 때문에 따로 밑으로 뺐습니다. ​ 요즘 엔비디아의 움직임이 심상치 않습니다. 며칠 사이 Poolside와 약 $6B 규모의 기술 라이선스/인력 확보 계약을 맺고 100명 이상의 연구진을 Nemotron 프로젝트로 끌어왔고, 이어 Hugging Face까지 $12.9B에 인수하기로 합의했다는 보도가 나왔습니다. 단순히 GPU를 더 많이 팔기 위해 AI 스타트업에 투자하는 수준을 넘어 '엔비디아가 모델 개발과 오픈소스 AI 생태계 자체를 직접 장악하려는 것 아니냐'는 생각을 해볼 만합니다. ​ 배경에는 구조적인 문제가 있습니다. ​ 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 아마존 같은 하이퍼스케일러/AI Labs는 결국 자신의 모델과 워크로드에 최적화된 ASIC을 직접 만들려고 합니다. 고객이 자기 모델을 가장 잘 이해하면서 그 모델에 맞는 반도체까지 설계할 수 있다면, 장기적으로 Merchant GPU는 일부 워크로드에서 가격과 전력 효율의 압박을 받게 됩니다.

​ 이 판을 엔비디아가 뒤집는 방법이 하나 있습니다. ​ 어떤 모델 구조가 가장 높은 지능과 가장 낮은 토큰당 추론비용을 만드는지를 엔비디아가 직접 정의하는 회사가 되는 것입니다. GPU를 만든 뒤 모델과 워크로드가 여기에 적응하기를 기다리거나 AI Labs의 최적화를 거드는 정도에 머무는 것이 아니라, 모델 아키텍처 → 학습 → 후처리 → 추론 시스템을 HW/SW/네트워킹과 함께 처음부터 설계하는 쪽입니다. ​ Nemotron의 방향이 실제로 이쪽에 가깝습니다. 엔비디아는 3월 16일 Nemotron Coalition(직역하면 '네모트론 연합')을 만들며 Mistral AI, Thinking Machines Labs, Reflection AI, Perplexity, Cursor, Black Forest Labs, LangChain와 오픈소스 프론티어 모델을 공동 개발하겠다고 밝혔고, 이 모델이 다음 세대 Nemotron 4의 기반이 된다고 발표했습니다. ​ Hugging Face 인수는 그 결과물의 유통망을 확보하는 수순입니다. 전 세계 오픈소스 모델/데이터셋/개발자가 모이는 플랫폼을 통해 배포하고, 그 모델이 엔비디아 소프트웨어와 컴퓨트 위에서 가장 좋은 경제성을 낸다면 인프라뿐 아니라 모델 계층에서도 사실상의 표준을 쥐게 됩니다. ​ 오픈AI가 MoE로 SOTA를 만들자 다른 Labs들도 MoE를 채택했고, MoE 추론의 TCO 대비 성능에서 가장 앞섰던 쪽은 엔비디아였습니다. 이번에는 그 기준점을 엔비디아가 직접 만드는 그림입니다. 지금 앤스로픽과 오픈AI가 확보하는 대부분의 컴퓨트가 추론을 위한 것인데, 엔비디아는 추론 수요를 스스로 처리할 필요도 없습니다. 차세대 모델/워크로드의 형태를 먼저 파악해 거기에 최적화된 시스템 전체를 하이퍼스케일러와 네오클라우드에 팔면 됩니다. ​ 오늘 Hugging Face 인수 뉴스를 보며 든 생각이지만 아직 공식적으로 드러난 게 없고, Nemotron 4/5가 실제로 어떻게 나올지를 모르니 본문이 아닌 아래에 짧게 남겼습니다.