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엔비디아 2Q25 실적발표 : Blackwell 12개월치 SOLD OUT, AI CAPEX $3~4T를 말하다

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2025.08.28

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핵심 구조

Blackwell 수요·네트워킹·전환 비용을 함께 본 2Q25

이 글은 H20 수출규제로 생긴 단기 잡음과 Blackwell 수요·랙 생산·네트워킹·차세대 연결 기술을 함께 다룬다. 실적 수치가 아닌 수요, 공급, 전력과 연결의 구조가 이후 판단의 근거가 되는지 살핀다.

Blackwell 수요와 3분기 가이던스가 이번 실적의 중심이다

엔비디아는 CY2Q25 매출 467억4천만달러와 Non-GAAP EPS 1.05달러로 컨센서스를 소폭 웃돌았고, CY3Q25 매출 가이던스는 540억달러다. H20 규제라는 단기 조건보다 Blackwell 리드타임과 핵심 제품 수요가 이번 분기의 판단 기준이 된다.

Compute의 빈자리는 CoWoS 전환과 H20 규제를 함께 봐야 한다

Compute 매출은 전분기 대비 1% 줄어 기대에 못 미쳤다. CoWoS-S에서 CoWoS-L로 넘어가는 생산 병목과 규제로 묶인 H20 매출이 원인으로 제시되며, Blackwell 매출은 4Q24 110억달러에서 2Q25 280억달러로 늘었지만 300억달러 예상에는 못 미쳤다.

네트워킹은 랙 판매 확대와 함께 성장했다

Networking 매출은 72억달러로 기대를 웃돌았다. NVL72 생산 증가에 따른 NVLink Switch, XDR로 대역폭을 높인 InfiniBand, ARR 100억달러 수준의 Spectrum-X가 랙 판매 증가와 연결되는 구조다.

수요의 폭은 CSP를 넘어 기업·소버린 AI까지 넓어진다고 본다

Blackwell 리드타임이 12개월을 넘고 H100·H200도 매진된 것은 수요의 근거다. CSP에서 Enterprise로 수요 흐름이 넓어지고 올해 소버린 AI 매출이 200억달러를 넘을 것이라는 회사 전망도 함께 놓인다.

생산 램프와 다음 아키텍처 준비를 경쟁력의 확인으로 읽는다

NVL72는 주당 약 1,000개를 생산하며 3분기에는 추가 용량 가동이 예정됐다. GB300 전환, Rubin 관련 칩의 생산 준비, 공급망 관리가 수요·공급·경쟁력의 흐름을 잇는 근거로 제시된다.

랙 단위 경쟁은 연결 기술과 전력 효율의 문제로 넓어진다

경쟁 단위는 GPU에서 랙과 데이터센터로 넓어진다. NVL72의 스케일업, CPO 기반 스케일아웃, Spectrum-XGS의 스케일어크로스는 전력·연결·지연을 낮추려는 구조지만, CPO에는 수율·비용·표준화·유지보수라는 조건이 남아 있다.

중국 수출과 마진은 남은 불확실성이다

중국향 H20 판매에는 15% 매출 조건의 규제 통과와 3분기 출하 예상이 함께 있다. 다만 협상 악화 시 판매가 닫힐 수 있고, Non-GAAP 매출총이익률도 2Q25 72.7%에서 연말 70% 중반 회복이 가능한지가 남은 확인 기준이다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생일 25-8-27

25-8 엔비디아 FY2026 2분기 실적 발표·컨퍼런스콜

작성자의 핵심 판단

작성자는 H20 규제로 표면 지표가 둔해 보이지만, Core Product의 성장률·이익률·점유율과 3분기 가이던스가 더 중요하다고 평가한다.

근거 보기 3

원문 구간 1
$28.0 $32.5 $37.5 $43.0 $45.0 $54.056~59 컨센 $11.0B $16.1B $21.0 $24.1 $28.6 $33.1 $38.3 $43.3 $46.2 $52.5 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) $46.7 (Beat) $??.? 단기·장기, 수요·공급·경쟁역량 모두 우수하다 직전 분기부터 엔비디아를 자세히 볼 수 있느냐 or 그렇지 않느냐로 성과가 갈린다고 생각하고 있습니다. H20로 인해서 겉의 지표로는 미적지근한 모습이지만 Core Product 성장률, 이익률, 점유율은 매우 좋은 상태이기 때문입니다. 실제로는 단기, 장기, 수요, 공급, 경쟁역량 모두 우수한 상태입니다. 수요는 천장을 뚫어서 Blackwell 리드타임은 12개월을 넘겼기에, 1~2개월 내로 배송받길 희망하는 고객사들의 수요가 H100/200 매진으로까지 이어졌습니다. NVL72 양산은 이제 주당 1,000개 수준으로 올라왔으며 3Q에 더 가속화될 예정이며, Blackwell Ultra와 Rubin 각각 정상적으로 양산·tape-out을 거치고 있습니다. H20 라이선스는 잘 들어갔음을 확인했고, B30A/B40도 정상 검토 중이며, GB200 NVL72의 All-to-All 연결이 갖는 압도적인 퍼포먼스 대비 TCO, 전력 대비 토큰 출력량을 입증했습니다.
원문 구간 2
리뷰 #1 → 이번 분기 2Q25 매출 자체는 업사이드 룸이 적은 분기였습니다. 그래서 4Q24~1Q25에는 지금 당장의 매출 중요도를 30%로 봤었는데, 이번 2Q25에는 중요도를 20%로 낮췄었습니다. $47B정도였으면 매우 좋았겠지만, $46.7B도 충분히 괜찮은 값이었습니다. 특히 H20 노이즈를 제외한 Core Product들의 지표는 매우 우수합니다. GB200/300 NVL72, Spectrum-X, InfiniBand입니다. 2. 다음 분기 3Q25(8월~10월) 실적 가이던스는 얼마인가? 중요도 40% Preview 코멘트 : 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.
원문 구간 3
리뷰 #2 → 훨씬 더 중요했던 건 3Q25 매출 가이던스였습니다. 말씀드렸던 레인지 상단이었던 $54B가 나왔는데, 더 좋았던 건 H20 매출이 분기에 $2~5B정도 더해질 수 있다고 가이던스와 무관한 업사이드를 남겨둔 것입니다. 엔비디아는 가이던스를 발표할 때 늘 약간의 여유를 잡고 발표하기 때문에 실제 공급망을 살펴보면 3Q25 매출이 $60B를 넘길 수도 있다는 의미로 해석되기 때문에 좋았습니다. 실제 갖고 있는 재고를 판매할 경우 하반기 $7~8B는 할 수 있는 상태인데 7월에 즉시 H20 칩 생산을 30만 장정도 추가했으므로 2026년 1월 말까지 생각하면 $11~12B까지 가능해 보입니다. 추정으로도 '가능은 한 레벨'입니다. B30A~B40이 9~10월 사이 추가 통과될 경우 여기서 추가로 약간의 업사이드는 더해질 수도 있습니다. 기존에 상각했던 $4.5B 재고를 판매하는 것이므로 GPM은 3Q25부터 GPM 75%까지 도달할 수 있을 거라 생각합니다. 3. 크게 보고 CY2025~CY2026 수요와 공급 가시성은 어떤가? 중요도 20% Preview 코멘트 : 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.

이 자료에서 다룬 사실

CY2Q25 매출은 467억4천만달러, Non-GAAP EPS는 1.05달러였고 각각 컨센서스 462억3천만달러와 1.01달러를 웃돌았다고 적었다.
CY3Q25 매출 가이던스는 540억달러이며 H20 판매를 반영하면 560억~590억달러라고 제시했다.
Blackwell 리드타임은 12개월을 넘었고, H100과 H200도 매진됐으며 NVL72 생산은 주당 약 1,000개 수준으로 설명됐다.

근거 보기 6

원문 구간 1
And so the AI-native start-ups are really scrambling to get capacity so that they could train their reasoning models. And so the demand is really, really high. 2025-08-27, 엔비디아 2Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中 엔비디아 2Q25 실적발표 Blackwell 리드타임 12개월, Hopper GPU '매진' 이번 분기 - CY2Q25 (FY2Q26) EPS (Non-GAAP) : $1.05 vs 컨센 $1.01 (Beat) (YoY +54%) 매출 : $46.74B vs $46.23 (Beat) (YoY +56%) Compute/DC : $34.1B vs $34.1B (In-line) Gaming : $4.3B (YoY +49%) Pro Viz : $601M (YoY +32%) Automotive : $586M (YoY +69%) CY2Q25 마진율 체크 GPM (Non-GAAP) : 72.7% vs 가이던스 72.0% (Beat) 가이던스 - CY3Q25 (FY3Q26) 매출 : $54.0B vs 컨센 $52.5B (Beat) *H20 판매 반영 시 $56~$59B* GPM (Non-GAAP) : 73.5% *4Q25 GPM은 다시 Mid-70%(74~76%)대로 올라온다고 전망* 매출 2023 2024 2025 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 가이던스 $11.0 $16.0 $20.0 $24.0
원문 구간 2
$28.0 $32.5 $37.5 $43.0 $45.0 $54.056~59 컨센 $11.0B $16.1B $21.0 $24.1 $28.6 $33.1 $38.3 $43.3 $46.2 $52.5 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) $46.7 (Beat) $??.? 단기·장기, 수요·공급·경쟁역량 모두 우수하다 직전 분기부터 엔비디아를 자세히 볼 수 있느냐 or 그렇지 않느냐로 성과가 갈린다고 생각하고 있습니다. H20로 인해서 겉의 지표로는 미적지근한 모습이지만 Core Product 성장률, 이익률, 점유율은 매우 좋은 상태이기 때문입니다. 실제로는 단기, 장기, 수요, 공급, 경쟁역량 모두 우수한 상태입니다. 수요는 천장을 뚫어서 Blackwell 리드타임은 12개월을 넘겼기에, 1~2개월 내로 배송받길 희망하는 고객사들의 수요가 H100/200 매진으로까지 이어졌습니다. NVL72 양산은 이제 주당 1,000개 수준으로 올라왔으며 3Q에 더 가속화될 예정이며, Blackwell Ultra와 Rubin 각각 정상적으로 양산·tape-out을 거치고 있습니다. H20 라이선스는 잘 들어갔음을 확인했고, B30A/B40도 정상 검토 중이며, GB200 NVL72의 All-to-All 연결이 갖는 압도적인 퍼포먼스 대비 TCO, 전력 대비 토큰 출력량을 입증했습니다.
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InfiniBand는 대역폭 2배 늘린 XDR 도입 이후 QoQ 100% 증가. 3Q 매출 $54B(H20 포함X, 포함 시 $56~59B). GPM 73.5%. Agentic AI로 환각 크게 줄음. GW 데이터센터는 $50~60B인데, 그중 $35B정도가 엔비디아의 몫. 중국은 $50B 시장. CAGR 50% 예상. 세 가지 네트워킹. H100/H200 매진. AI 투자 가속 긍정적이었던 내용 핵심 펀더멘탈 체크 ⓐ수요 ⓑ공급 ⓒ경쟁역량 수요 : 지금의 AI 사이클을 정의하는 다섯 가지 흐름 수요에 대해서, 지금 AI 사이클을 정리해보면 다섯 가지 흐름이 동시에 발생하고 있습니다. (1) ROI 깨달음 : PoC/Testing → AI Production (2) 메인 워크로드의 발전 : Pre-training → Reasoning(4Q24~) → Agentic AI(1Q25~) (3) 지역의 확대 : US Only → Global Adoption *여전히 메인은 US지만, EMEA/APAC의 성장속도 높음* (4) 참여자의 확대 : BIG TECH → Enterprise AI 여기까지가 2025년까지 지속되는 AI CAPEX 가속화의 본질입니다. 그리고 2Q25에는 트럼프가 OBBBA를 통해 내년 AI CAPEX의 부담을 줄여줬습니다. (5) 2026년부터는 OBBBA로 인해 CAPEX를 첫 해에 전액비용처리 할 수 있게 됐기 때문입니다. 한 번에 경비처리하면 법인세 부담이 크게 줄어드니 절감한 세금 만큼 CAPEX를 더 집행할 수 있습니다. 데이터센터 CAPEX 집행의 걸림돌이던 에너지 프로젝트들에 대한 인허가 프로세스도 간소화시켜주면서, 데이터센터 건설 속도는 더 빨라질 수 있습니다.
원문 구간 4
수요는 매우 높고, 공급도 NVL 랙 기준 연간 3.5만 개 이상을 생산할 것으로 예상될 만큼 우수합니다. GB300 전환은 매우 순조롭고, Rubin 관련 7개의 칩이 TSMC로 생산에 들어갔습니다. 젠슨황은 8월 22일에도 대만에 방문해서 계속해서 ⓐRubin 공급망에 차질이 없도록 하면서도 ⓑ칩 스피드나 전력을 끌어올리는 등 스펙향상에 힘쓰고 있고, ⓒ미래를 위해서는 CPO, CoWoP, 800V, 유리기판 공급망을 준비하는 중입니다. 수요, 공급, 경쟁역량 모두 그린라이트라고 봅니다. *오른쪽 차트 : Gaming 매출 → 소비자용 GPU 라인업으로 공급량이 늘어난 만큼 수요 매칭되며 분기 게이밍 사업부 매출이 전고점을 돌파했습니다. *왼쪽 차트 : Professional Visualization 매출 → RTX PRO 워크스테이션 수요가 늘어나는 중입니다. 90개 기업이 RTX PRO 서버를 도입하고 있습니다. 히타치는 실시간 시뮬레이션 및 디지털 트윈에, 릴리는 신약 개발, 현대차는 공장 설계 및 자율주행 검증에 씁니다. 앞으로 기업들이 데이터센터를 현대화하면서 RTX PRO 서버만으로도 $xB 단위의 제품군으로 성장할 것이라 전망했습니다. *오른쪽 차트 : Automotive & Robotics 매출 → 대략 감을 잡으시기에는, CY25의 토큰 볼륨 성장 대부분은 기존의 짧은 답변 구조에서 Reasoning으로의 전환이 담당하고, CY26의 토큰 볼륨 성장 대부분은 Agentic AI로의 전환이 담당하며, CY27 토큰 볼륨 성장의 대부분은 Agentic AI & Physical AI가 올라올 것으로 예상합니다. 각 단계별로 동일 지능당 필요 비용은 감소하겠지만, 지능을 높이는 방법 자체가 컴퓨팅 혹은 토큰 사용량이 늘어남으로써 발생하는 것이라 LLM → Reasoning → Agentic AI → Physical AI 각 단계마다 필요 토큰량은 100배씩 증가하는 트렌드입니다.
원문 구간 5
리뷰 #3 → 수요가 높다는 것은 H100과 H200 매진, 그리고 중국 외 고객에게 H20 $650M 판매에서 느낄 수 있었습니다. Blackwell이 12개월치 매진된 상황이기에 당장의 수요를 충족하려 1~2개월 내로 인도받길 희망하는 고객들이 HGX H100/200을 주문하고 있습니다. 그리고 꾸준히 강조드린 올해 수요증가를 이끌 포인트였던 Enterprise & Sovereign AI 모두 강세를 말했습니다. 이번 분기에 엔비디아는 "수요 성장의 흐름이 CSP에서 Enterprise로 이동하고 있다(This growth is fueled by capital expenditures from the cloud to enterprises)"고 말했고, "올해 소버린AI 매출이 $20B를 넘길 것으로 예상한다(We are on track to achieve over 20 billion in Sovereign AI revenue this year)"고 말했습니다. 공급에서는 Blackwell compute 매출이 $28B여서 $2B만큼 아쉬움이 있었으나 경쟁역량 측면에서 가장 중요한 제품인 GB200/300 NVL72 랙 생산이 주당 1,000개 레벨로 올라와서 매우 좋았습니다. 여기서 3Q에 추가로 용량이 가동되기 시작하면 주당 생산량은 더 늘어날 것을 예고했습니다. CY26까지 매 분기 랙 생산량은 늘어갈 예정입니다. CY25 연간 NVL 랙 생산량은 시장의 기대치인 3만개를 넘어서 3.5~3.8만개에 가까울 것으로 예상합니다. CY26은 6~7만 개 추정입니다. 1Q25 당시 실적발표 자료에서 시장의 기대가 1.5~2만 개일 때는 '이건 너무 과하게 낮다'고 전해드렸는데, 지금 많이 올라왔지만 아직 시장의 기대가 낮다고 봅니다.
원문 구간 6
투자자들의 기대 대비 더 잘되고 있다는 의미입니다. Blackwell Ultra는 7말8초에 서버 공급망들이 대거 라인을 갖추고 지금은 양산 초입에 들어왔으며, 2H26부터 성장을 이끌 Rubin 아키텍처 제품들(Vera CPU, Rubin GPU, CX-9 SuperNIC, NVLink 144, Spectrum-X/XGS, 실리콘 포토닉스 프로세서)도 정상적으로 생산 준비에 들어갔습니다. 4. 중국향 제품, 블랙웰 제품군, 네트워킹, 소프트웨어 중요도 20% Preview 코멘트 : 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. 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.

그렇게 판단한 이유

Compute의 기대 미달은 CoWoS-L 전환 병목과 H20 규제의 영향으로, 반면 Blackwell 장기 리드타임·기존 제품 매진·랙 생산 증대가 수요와 공급의 근거로 제시됐다.

근거 보기 5

원문 구간 1
Compute & Networking 체크 데이터센터 내 매출은 두 가지로 구분됩니다. Compute와 Networking입니다. Compute 부문 매출은 QoQ -1%라 약간 아쉬움이 있었습니다. 기대치는 $35~36B 수준이었습니다. 이 점에서 고려해야 할 부분은 현재 TSMC의 CoWoS-S → CoWoS-L 전환 과정에서 발생한 캐파 병목입니다. CoWoS-L 할당이 더 많을 것으로 예상했기 때문에 기대치와의 차이가 나온 것입니다. Blackwell 매출이 더 빠르게 늘었다면 충족할 수 있었는데, 실제로는 4Q24 $11B → 1Q25 $24B → 2Q25 $28B로 증가폭이 제한적이었습니다. Preview에서 말씀드린 예상치는 $30B였으니 여기의 갭 $2B만큼이 딱 부족했습니다. 그럼에도 Compute 분야에서는 H20 판매 가능했던 매출 $4B가 규제로 묶여 있었기 때문에 이 부분을 고려하면 본질적인 문제는 아닙니다. 말씀드렸듯 Core Product 매출을 따로 봐야합니다. Networking 매출은 매우 좋습니다. 기대치는 $6B 이상을 바랐는데, $7.2B면 우수합니다. 주요 기여는 세 가지 제품에서 나왔습니다. GB200/300 NVL72 랙 생산이 주당 1,000대 정도로 올라오면서 NVLink Switch 매출이 늘었고, InfiniBand는 XDR 기술 도입으로 대역폭을 2배 늘리자 매출이 QoQ 100% 늘었으며, Spectrum-X 이더넷이 기존 이더넷 시장을 침투하면서 매출이 ARR $10B 수준까지 올라왔습니다. Spectrum-X 분기 매출이 약 $2.5B였다는 의미입니다. 덕분에 Scale-out에서도 앞서가고 있습니다. *왼쪽 차트 : Data Center 매출 → Blackwell 매출 $28B입니다.
원문 구간 2
수요는 매우 높고, 공급도 NVL 랙 기준 연간 3.5만 개 이상을 생산할 것으로 예상될 만큼 우수합니다. GB300 전환은 매우 순조롭고, Rubin 관련 7개의 칩이 TSMC로 생산에 들어갔습니다. 젠슨황은 8월 22일에도 대만에 방문해서 계속해서 ⓐRubin 공급망에 차질이 없도록 하면서도 ⓑ칩 스피드나 전력을 끌어올리는 등 스펙향상에 힘쓰고 있고, ⓒ미래를 위해서는 CPO, CoWoP, 800V, 유리기판 공급망을 준비하는 중입니다. 수요, 공급, 경쟁역량 모두 그린라이트라고 봅니다. *오른쪽 차트 : Gaming 매출 → 소비자용 GPU 라인업으로 공급량이 늘어난 만큼 수요 매칭되며 분기 게이밍 사업부 매출이 전고점을 돌파했습니다. *왼쪽 차트 : Professional Visualization 매출 → RTX PRO 워크스테이션 수요가 늘어나는 중입니다. 90개 기업이 RTX PRO 서버를 도입하고 있습니다. 히타치는 실시간 시뮬레이션 및 디지털 트윈에, 릴리는 신약 개발, 현대차는 공장 설계 및 자율주행 검증에 씁니다. 앞으로 기업들이 데이터센터를 현대화하면서 RTX PRO 서버만으로도 $xB 단위의 제품군으로 성장할 것이라 전망했습니다. *오른쪽 차트 : Automotive & Robotics 매출 → 대략 감을 잡으시기에는, CY25의 토큰 볼륨 성장 대부분은 기존의 짧은 답변 구조에서 Reasoning으로의 전환이 담당하고, CY26의 토큰 볼륨 성장 대부분은 Agentic AI로의 전환이 담당하며, CY27 토큰 볼륨 성장의 대부분은 Agentic AI & Physical AI가 올라올 것으로 예상합니다. 각 단계별로 동일 지능당 필요 비용은 감소하겠지만, 지능을 높이는 방법 자체가 컴퓨팅 혹은 토큰 사용량이 늘어남으로써 발생하는 것이라 LLM → Reasoning → Agentic AI → Physical AI 각 단계마다 필요 토큰량은 100배씩 증가하는 트렌드입니다.
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리뷰 #1 → 이번 분기 2Q25 매출 자체는 업사이드 룸이 적은 분기였습니다. 그래서 4Q24~1Q25에는 지금 당장의 매출 중요도를 30%로 봤었는데, 이번 2Q25에는 중요도를 20%로 낮췄었습니다. $47B정도였으면 매우 좋았겠지만, $46.7B도 충분히 괜찮은 값이었습니다. 특히 H20 노이즈를 제외한 Core Product들의 지표는 매우 우수합니다. GB200/300 NVL72, Spectrum-X, InfiniBand입니다. 2. 다음 분기 3Q25(8월~10월) 실적 가이던스는 얼마인가? 중요도 40% Preview 코멘트 : 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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리뷰 #2 → 훨씬 더 중요했던 건 3Q25 매출 가이던스였습니다. 말씀드렸던 레인지 상단이었던 $54B가 나왔는데, 더 좋았던 건 H20 매출이 분기에 $2~5B정도 더해질 수 있다고 가이던스와 무관한 업사이드를 남겨둔 것입니다. 엔비디아는 가이던스를 발표할 때 늘 약간의 여유를 잡고 발표하기 때문에 실제 공급망을 살펴보면 3Q25 매출이 $60B를 넘길 수도 있다는 의미로 해석되기 때문에 좋았습니다. 실제 갖고 있는 재고를 판매할 경우 하반기 $7~8B는 할 수 있는 상태인데 7월에 즉시 H20 칩 생산을 30만 장정도 추가했으므로 2026년 1월 말까지 생각하면 $11~12B까지 가능해 보입니다. 추정으로도 '가능은 한 레벨'입니다. B30A~B40이 9~10월 사이 추가 통과될 경우 여기서 추가로 약간의 업사이드는 더해질 수도 있습니다. 기존에 상각했던 $4.5B 재고를 판매하는 것이므로 GPM은 3Q25부터 GPM 75%까지 도달할 수 있을 거라 생각합니다. 3. 크게 보고 CY2025~CY2026 수요와 공급 가시성은 어떤가? 중요도 20% Preview 코멘트 : 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.
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리뷰 #3 → 수요가 높다는 것은 H100과 H200 매진, 그리고 중국 외 고객에게 H20 $650M 판매에서 느낄 수 있었습니다. Blackwell이 12개월치 매진된 상황이기에 당장의 수요를 충족하려 1~2개월 내로 인도받길 희망하는 고객들이 HGX H100/200을 주문하고 있습니다. 그리고 꾸준히 강조드린 올해 수요증가를 이끌 포인트였던 Enterprise & Sovereign AI 모두 강세를 말했습니다. 이번 분기에 엔비디아는 "수요 성장의 흐름이 CSP에서 Enterprise로 이동하고 있다(This growth is fueled by capital expenditures from the cloud to enterprises)"고 말했고, "올해 소버린AI 매출이 $20B를 넘길 것으로 예상한다(We are on track to achieve over 20 billion in Sovereign AI revenue this year)"고 말했습니다. 공급에서는 Blackwell compute 매출이 $28B여서 $2B만큼 아쉬움이 있었으나 경쟁역량 측면에서 가장 중요한 제품인 GB200/300 NVL72 랙 생산이 주당 1,000개 레벨로 올라와서 매우 좋았습니다. 여기서 3Q에 추가로 용량이 가동되기 시작하면 주당 생산량은 더 늘어날 것을 예고했습니다. CY26까지 매 분기 랙 생산량은 늘어갈 예정입니다. CY25 연간 NVL 랙 생산량은 시장의 기대치인 3만개를 넘어서 3.5~3.8만개에 가까울 것으로 예상합니다. CY26은 6~7만 개 추정입니다. 1Q25 당시 실적발표 자료에서 시장의 기대가 1.5~2만 개일 때는 '이건 너무 과하게 낮다'고 전해드렸는데, 지금 많이 올라왔지만 아직 시장의 기대가 낮다고 봅니다.

발생발표·발생 후발생월 25-7

25-7 엔비디아 중국향 H20 수출 조건 통과

작성자의 핵심 판단

작성자는 수출규제 위험이 낮아졌지만 아직 남아 있으며, 중국향 매출은 핵심 투자 판단을 바꿀 정도는 아니어도 성장률의 추가 상승 요인이 될 수 있다고 본다.

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부정적이었던 내용 '아직' 수출규제와 GPM 불확실성은 깔고 가는 구간 불확실성 : ⓐ수출규제 리스크가 낮아졌지만, '아직' 있다 7월에 트럼프와 대화 후 정부가 H20, B30A, B40 등 중국향 판매 제품에 대한 15%의 매출을 가져가는 조건으로 수출규제가 통과됐고, 실제 주문을 받고 3Q25부터 $2~5B 가량 출하될 것으로 예상합니다. 그러나 언제든지 중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르려는 모습이 나올 경우 수출규제가 강화되거나 아예 중국으로의 판매가 금지될 가능성을 안고 있는 상태입니다. 중국을 제외하고도 5년간 $3~4T의 AI CAPEX 사이클이 있다고 볼 때, 중국향 매출 $20~30B는 엔비디아의 핵심 투자의견을 바꿀 만큼의 영향을 주지 않겠지만 업사이드 차원에서는 엔비디아의 CY26~27 매출성장률을 YoY 기준 훨씬 더 높일 수 있는 요인이란 점에서는 '적당히 중요하다'정도입니다. 특히 중국과 미국이 서로에게 중요한 무기를 하나씩 가지고 관세협상에 나서는 과정에서 노이즈가 조금 더 격화될 수도 있습니다. 중국은 희토류를 갖고 있고, 미국은 엔비디아 칩을 갖고 있습니다. 다른 관세 협상 조항들도 충분히 많지만 핵심 쟁점을 보자면, 희토류를 얼만큼 풀어주느냐에 따라 엔비디아 칩을 얼만큼 풀어주느냐로 서로 딜을 하고 있는 상황입니다. 그러다보니, 지금은 채널 체크를 해볼 때 H20 수출에 문제가 없는 상황이지만 앞으로 협상이 결렬되고 악화될 경우에는 중국향 매출이 닫힐 것도 리스크 중 하나로 두어야 합니다.

이 자료에서 다룬 사실

7월 정부가 H20·B30A·B40 등 중국향 판매 제품에 대해 매출의 15%를 가져가는 조건으로 수출규제를 통과시켰고, 작성자는 3Q25부터 20억~50억달러가량 출하될 것으로 예상했다.

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부정적이었던 내용 '아직' 수출규제와 GPM 불확실성은 깔고 가는 구간 불확실성 : ⓐ수출규제 리스크가 낮아졌지만, '아직' 있다 7월에 트럼프와 대화 후 정부가 H20, B30A, B40 등 중국향 판매 제품에 대한 15%의 매출을 가져가는 조건으로 수출규제가 통과됐고, 실제 주문을 받고 3Q25부터 $2~5B 가량 출하될 것으로 예상합니다. 그러나 언제든지 중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르려는 모습이 나올 경우 수출규제가 강화되거나 아예 중국으로의 판매가 금지될 가능성을 안고 있는 상태입니다. 중국을 제외하고도 5년간 $3~4T의 AI CAPEX 사이클이 있다고 볼 때, 중국향 매출 $20~30B는 엔비디아의 핵심 투자의견을 바꿀 만큼의 영향을 주지 않겠지만 업사이드 차원에서는 엔비디아의 CY26~27 매출성장률을 YoY 기준 훨씬 더 높일 수 있는 요인이란 점에서는 '적당히 중요하다'정도입니다. 특히 중국과 미국이 서로에게 중요한 무기를 하나씩 가지고 관세협상에 나서는 과정에서 노이즈가 조금 더 격화될 수도 있습니다. 중국은 희토류를 갖고 있고, 미국은 엔비디아 칩을 갖고 있습니다. 다른 관세 협상 조항들도 충분히 많지만 핵심 쟁점을 보자면, 희토류를 얼만큼 풀어주느냐에 따라 엔비디아 칩을 얼만큼 풀어주느냐로 서로 딜을 하고 있는 상황입니다. 그러다보니, 지금은 채널 체크를 해볼 때 H20 수출에 문제가 없는 상황이지만 앞으로 협상이 결렬되고 악화될 경우에는 중국향 매출이 닫힐 것도 리스크 중 하나로 두어야 합니다.

그렇게 판단한 이유

미·중 협상이 악화되면 중국 판매가 다시 닫힐 수 있고, 현 시점 채널 체크상 H20 수출에는 문제가 없다는 두 조건을 함께 들었다.

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창구는 Private Credit, 회사채, ABS/CMBS, 기타 PE, VC, 국부펀드, 은행 등에서 빌려서 조달하는 식입니다. 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 추론수요로 채워지고 있기 때문입니다. AWS, GCP, Azure 모두 엄청난 양의 CAPEX를 썼지만 평균적으로 고객들로부터 받은 AI 계약규모가 더 빠르게 성장했습니다. 데이터센터 건설이 가속화되는 이유입니다. 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* 업계 전문가 인터뷰, "Blackwell 리드타임은 12개월 이상" 주요 인터뷰 중에, 최근 엔비디아의 수요를 말하는 코멘트를 정리해보면 이렇습니다. 최신 제품으로 수요가 몰리고 있음을 보여준 내용이었습니다. Blackwell GPU 제품의 리드타임은 12개월 이상 걸리는 상태이지만, H100/H200는 몇 주~한 달 이내로 배송받을 수 있는 리드타임입니다.
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부정적이었던 내용 '아직' 수출규제와 GPM 불확실성은 깔고 가는 구간 불확실성 : ⓐ수출규제 리스크가 낮아졌지만, '아직' 있다 7월에 트럼프와 대화 후 정부가 H20, B30A, B40 등 중국향 판매 제품에 대한 15%의 매출을 가져가는 조건으로 수출규제가 통과됐고, 실제 주문을 받고 3Q25부터 $2~5B 가량 출하될 것으로 예상합니다. 그러나 언제든지 중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르려는 모습이 나올 경우 수출규제가 강화되거나 아예 중국으로의 판매가 금지될 가능성을 안고 있는 상태입니다. 중국을 제외하고도 5년간 $3~4T의 AI CAPEX 사이클이 있다고 볼 때, 중국향 매출 $20~30B는 엔비디아의 핵심 투자의견을 바꿀 만큼의 영향을 주지 않겠지만 업사이드 차원에서는 엔비디아의 CY26~27 매출성장률을 YoY 기준 훨씬 더 높일 수 있는 요인이란 점에서는 '적당히 중요하다'정도입니다. 특히 중국과 미국이 서로에게 중요한 무기를 하나씩 가지고 관세협상에 나서는 과정에서 노이즈가 조금 더 격화될 수도 있습니다. 중국은 희토류를 갖고 있고, 미국은 엔비디아 칩을 갖고 있습니다. 다른 관세 협상 조항들도 충분히 많지만 핵심 쟁점을 보자면, 희토류를 얼만큼 풀어주느냐에 따라 엔비디아 칩을 얼만큼 풀어주느냐로 서로 딜을 하고 있는 상황입니다. 그러다보니, 지금은 채널 체크를 해볼 때 H20 수출에 문제가 없는 상황이지만 앞으로 협상이 결렬되고 악화될 경우에는 중국향 매출이 닫힐 것도 리스크 중 하나로 두어야 합니다.

사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

사건 밖에서도 다시 참고하거나 다른 자료와 비교할 가치가 있는 내용을 대상과 반복 가능한 논점으로 묶습니다.

시점 관찰AI 인프라 수요주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 산업·업종 · AI 인프라기준 2025.08.27

대형 고객과 AI 네이티브 기업의 수요는 어떤 신호로 확인되는가?

이 자료가 더한 내용

대형 고객의 다음 해 예측, 지난해 1,000억달러와 올해 1,800억달러가 투자된 AI 네이티브 스타트업, H100·H200 매진과 CSP 간 용량 임대가 인용됐다.

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원문 구간 1
제 생각에 가장 좋은 관점은 내년에 대한 대규모 고객들의 합리적인 예측을 바탕으로 하고 있다는 것입니다. 매우 중요한 예측이죠. 아직 성공하고 있는 사업들이 많고, 아직 만들어지고 있는 스타트업들도 많습니다. 네이티브 AI 스타트업의 투자가 작년에 $100B에 달했다는 사실을 잊지 마세요. 올해는 아직 끝나지도 않았는데, $180B에 달하는 투자가 이루어졌습니다. AI 네이티브 스타트업을 살펴보면, 작년 매출을 창출한 상위 AI 네이티브 스타트업은 $2B였습니다. 올해는 $20B입니다. 내년에는 올해보다 10배 더 성장하는 것도 가능합니다. 오픈소스 모델 덕분에 대기업, SaaS 기업, 산업 기업, 로봇 기업 등이 AI 혁명에 참여할 수 있게 되었고, 이는 또 다른 성장 동력입니다. AI 네이티브, 엔터프라이즈 SaaS, 산업용 AI, 스타트업 등 어떤 분야든 AI에 대한 엄청난 관심과 수요가 나타나고 있습니다. 지금 가장 화제가 되는 건… 아마 다들 아시겠죠. 모든 물량이 매진되었다는 소식입니다. H100도 매진되었고, H200도 매진되었습니다. 대형 CSP들이 다른 CSP의 용량을 임대하고 있습니다. 그래서 AI 기반 스타트업들은 추론 모델을 학습시키기 위해 용량을 확보하기 위해 정말 애쓰고 있습니다. 수요가 정말, 정말 높습니다. Well, I think the best way to look at it is we have reasonable forecasts from our large customers for next year, a very, very significant forecast. And we still have a lot of businesses that we're still winning and a lot of start-ups that are still being created.
원문 구간 2
Don't forget that the number of start-ups for -- native-AI start-ups was $100 billion was funded last year. This year, the year is not even over yet, it's $180 billion funded. If you look at AI native, the top AI-native start-ups that are generating revenues last year was $2 billion. This year, it's $20 billion. Next year be 10x higher than this year is not inconceivable. And the open source models is now opening up large enterprises, SaaS companies, industrial companies, robotics companies to now join the AI revolution, another source of growth. And whether it's AI natives or enterprise SaaS or industrial AI or start-ups, we're just seeing just enormous amount of interest in AI and demand for AI. Right now, the buzz is -- I'm sure all of you know about the buzz out there. The buzz is everything sold out. H100 sold out. H200s are sold out. Large CSPs are coming out renting capacity from other CSPs.

원문에서 제시한 근거

작성자는 이 신호들을 AI 수요가 매우 높다는 회사 발언의 근거로 정리한다.

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원문 구간 1
제 생각에 가장 좋은 관점은 내년에 대한 대규모 고객들의 합리적인 예측을 바탕으로 하고 있다는 것입니다. 매우 중요한 예측이죠. 아직 성공하고 있는 사업들이 많고, 아직 만들어지고 있는 스타트업들도 많습니다. 네이티브 AI 스타트업의 투자가 작년에 $100B에 달했다는 사실을 잊지 마세요. 올해는 아직 끝나지도 않았는데, $180B에 달하는 투자가 이루어졌습니다. AI 네이티브 스타트업을 살펴보면, 작년 매출을 창출한 상위 AI 네이티브 스타트업은 $2B였습니다. 올해는 $20B입니다. 내년에는 올해보다 10배 더 성장하는 것도 가능합니다. 오픈소스 모델 덕분에 대기업, SaaS 기업, 산업 기업, 로봇 기업 등이 AI 혁명에 참여할 수 있게 되었고, 이는 또 다른 성장 동력입니다. AI 네이티브, 엔터프라이즈 SaaS, 산업용 AI, 스타트업 등 어떤 분야든 AI에 대한 엄청난 관심과 수요가 나타나고 있습니다. 지금 가장 화제가 되는 건… 아마 다들 아시겠죠. 모든 물량이 매진되었다는 소식입니다. H100도 매진되었고, H200도 매진되었습니다. 대형 CSP들이 다른 CSP의 용량을 임대하고 있습니다. 그래서 AI 기반 스타트업들은 추론 모델을 학습시키기 위해 용량을 확보하기 위해 정말 애쓰고 있습니다. 수요가 정말, 정말 높습니다. Well, I think the best way to look at it is we have reasonable forecasts from our large customers for next year, a very, very significant forecast. And we still have a lot of businesses that we're still winning and a lot of start-ups that are still being created.
원문 구간 2
Don't forget that the number of start-ups for -- native-AI start-ups was $100 billion was funded last year. This year, the year is not even over yet, it's $180 billion funded. If you look at AI native, the top AI-native start-ups that are generating revenues last year was $2 billion. This year, it's $20 billion. Next year be 10x higher than this year is not inconceivable. And the open source models is now opening up large enterprises, SaaS companies, industrial companies, robotics companies to now join the AI revolution, another source of growth. And whether it's AI natives or enterprise SaaS or industrial AI or start-ups, we're just seeing just enormous amount of interest in AI and demand for AI. Right now, the buzz is -- I'm sure all of you know about the buzz out there. The buzz is everything sold out. H100 sold out. H200s are sold out. Large CSPs are coming out renting capacity from other CSPs.

사실·구조엔비디아 네트워킹주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 산업·업종 · AI 네트워킹

랙 스케일 제품 확장은 네트워킹 매출과 수익성에 어떤 연결을 만드는가?

이 자료가 더한 내용

NVL72 생산 증가에 따른 NVLink Switch, XDR 도입 뒤 전분기 대비 100% 증가한 InfiniBand, ARR 100억달러 수준으로 설명한 Spectrum-X가 Networking 매출 72억달러의 근거로 적혔다.

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Compute & Networking 체크 데이터센터 내 매출은 두 가지로 구분됩니다. Compute와 Networking입니다. Compute 부문 매출은 QoQ -1%라 약간 아쉬움이 있었습니다. 기대치는 $35~36B 수준이었습니다. 이 점에서 고려해야 할 부분은 현재 TSMC의 CoWoS-S → CoWoS-L 전환 과정에서 발생한 캐파 병목입니다. CoWoS-L 할당이 더 많을 것으로 예상했기 때문에 기대치와의 차이가 나온 것입니다. Blackwell 매출이 더 빠르게 늘었다면 충족할 수 있었는데, 실제로는 4Q24 $11B → 1Q25 $24B → 2Q25 $28B로 증가폭이 제한적이었습니다. Preview에서 말씀드린 예상치는 $30B였으니 여기의 갭 $2B만큼이 딱 부족했습니다. 그럼에도 Compute 분야에서는 H20 판매 가능했던 매출 $4B가 규제로 묶여 있었기 때문에 이 부분을 고려하면 본질적인 문제는 아닙니다. 말씀드렸듯 Core Product 매출을 따로 봐야합니다. Networking 매출은 매우 좋습니다. 기대치는 $6B 이상을 바랐는데, $7.2B면 우수합니다. 주요 기여는 세 가지 제품에서 나왔습니다. GB200/300 NVL72 랙 생산이 주당 1,000대 정도로 올라오면서 NVLink Switch 매출이 늘었고, InfiniBand는 XDR 기술 도입으로 대역폭을 2배 늘리자 매출이 QoQ 100% 늘었으며, Spectrum-X 이더넷이 기존 이더넷 시장을 침투하면서 매출이 ARR $10B 수준까지 올라왔습니다. Spectrum-X 분기 매출이 약 $2.5B였다는 의미입니다. 덕분에 Scale-out에서도 앞서가고 있습니다. *왼쪽 차트 : Data Center 매출 → Blackwell 매출 $28B입니다.
원문 구간 2
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. 리뷰 #4 → H20 판매에 큰 문제는 없는 상태이며, 중국은 컴퓨팅 부족에 시달리고 있는 중이므로 판매만 할 수 있다면 수요 우려는 없습니다. 중국 시장의 TAM은 $50B이고 매년 50%씩 성장할 것을 전망했는데 이 경우 엔비디아가 수출규제 정도에 따라 점유율이 조금씩 줄겠지만, 줄더라도 내년까지 40~50% 점유율을 유지한다는 전제 하에 CY26 엔비디아의 중국시장 판매기회는 $30~$37.5B정도입니다. 네트워킹 출하량은 실제로 크게 늘었습니다. Spectrum-X 협력사인 Cisco System은 가장 최근 분기에 $0.8B 주문을 받았다고 말했으므로 생각해보면 다음 분기에도 여전히 NVLink, Spectrum-X, InfiniBand 수요는 좋을 것으로 예상합니다. 어닝콜 정리 "향후 5년간 AI CAPEX는 $3~4T까지 증가할 것" 엔비디아, 3Q24 주요 내용 매출 YoY 94%(QoQ 17%) Hopper 수요 이례적인 수준이며, H200은 빠르게 램프업해서 매출 $00B 규모 기록. CSP가 데이터센터 사업부 매출의 50% 차지.
원문 구간 3
수십GW가 엔비디아 인프라 채택 중. NVLink 5 채택이 늘면서 1Q25 NVLink 매출이 $1B 돌파. Spectrum-X는 대성공했으며 ARR은 $8B 수준(매출의 5%), 코어위브/마이크로소프트/오라클/xAI/구글/메타가 채택. 싱가폴 매출의 99% 이상이 미국 주문. 1Q25 Non-GAAP GPM은 71.3%이고 2Q는 72%. 2Q25 매출은 $45B 엔비디아, 2Q25 주요 내용 매출 YoY 56%, Blackwell 매출 QoQ 17%($28B). 5년간 AI 인프라 투자 $3~$4T. OpenAI, Meta, Mistral 차세대 모델 학습/추론에 GB200 NVL72 사용. GB300 랙은 양산 중. NVL랙은 주당 1,000개. 3Q에 더 증가할 것. Vera CPU, Rubin GPU, CX-9 SuperNIC, NVLink 144 Switch(up), Spectrum-X Switch(out, across), 광학프로세서 제작들어감. 3세대 NVLink 제품. CSP → Enterprise로의 수요 전환. GB300 NVL72는 Hopper 대비 토큰당 에너지 효율 50배 향상. 7월 말 H20 라이선스 검토 시작. 아직 출하는 없음. 현 상태로는 3Q $2~$5B Upside($56~$59B). H100/H200 출하량 증가. H20도 $650M 판매(중국 외). RTX Pro 서버는 Billions 제품이 될 것. EU AI 팩토리 20개로 €20B 투자. 올해 소버린 AI 매출 $20B. 로보틱스 플랫폼 개발자 200만, HW 1,000+ NVLInk, Spectrum-X, InfiniBand 수요 강세. Spectrum-X는 ARR $10B.

원문에서 제시한 근거

작성자는 랙 스케일 판매가 늘면 GPU보다 마진율이 좋다고 설명한 NVLink·NVSwitch·BlueField 매출도 늘어나는 구조로 본다.

근거 보기 1

원문 구간 1
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. 리뷰 #4 → H20 판매에 큰 문제는 없는 상태이며, 중국은 컴퓨팅 부족에 시달리고 있는 중이므로 판매만 할 수 있다면 수요 우려는 없습니다. 중국 시장의 TAM은 $50B이고 매년 50%씩 성장할 것을 전망했는데 이 경우 엔비디아가 수출규제 정도에 따라 점유율이 조금씩 줄겠지만, 줄더라도 내년까지 40~50% 점유율을 유지한다는 전제 하에 CY26 엔비디아의 중국시장 판매기회는 $30~$37.5B정도입니다. 네트워킹 출하량은 실제로 크게 늘었습니다. Spectrum-X 협력사인 Cisco System은 가장 최근 분기에 $0.8B 주문을 받았다고 말했으므로 생각해보면 다음 분기에도 여전히 NVLink, Spectrum-X, InfiniBand 수요는 좋을 것으로 예상합니다. 어닝콜 정리 "향후 5년간 AI CAPEX는 $3~4T까지 증가할 것" 엔비디아, 3Q24 주요 내용 매출 YoY 94%(QoQ 17%) Hopper 수요 이례적인 수준이며, H200은 빠르게 램프업해서 매출 $00B 규모 기록. CSP가 데이터센터 사업부 매출의 50% 차지.

사실·구조AI 인프라 경쟁 단위주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터

AI 인프라 경쟁은 GPU 비교에서 어떻게 랙·데이터센터 비교로 옮겨가는가?

이 자료가 더한 내용

GB200 NVL72의 All-to-All 연결, 랙 대 랙·데이터센터 대 데이터센터 비교, CUDA 생태계와 개별 생태계의 경쟁이 언급됐다.

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원문 구간 1
미국은 자본 크기에 비해 인재가 귀하다면, 중국은 자본 크기에 비해 컴퓨팅이 귀해서 그렇습니다. 경쟁역량 : ⓐScale-up ⓑScale-out ⓒScale-across 엔비디아를 둘러싼 경쟁역량은 세 가지 관점으로 정리할 수 있습니다. 하나의 컴퓨팅 단위당 성능을 높이는 Scale-up, 그것을 여러 랙으로 확장 연결하는 Scale-out, 데이터센터 단위를 연결하는 Scale-across입니다. IT HW/SW 분야에서 스케일 업Scale-Up은 기존 서버의 사양을 업그레이드함으로써 시스템을 확장하는 걸 말합니다. 수직적인 성능 향상입니다. 스케일 아웃Scale-Out은 서버를 여러 대 추가함으로써 시스템을 확장하는 걸 말합니다. 수평적인 성능 향상입니다. 엔비디아는 스케일 아웃 전에 스케일 업이 중요하다는 생각인데 여기서 가장 중요한 것이 GB200 NVL72입니다. 단일 GPU들을 넘어서 하나의 서버에 있는 모든 GPU를 하나의 GPU처럼 가동되게 만든 NVLink 서버로서 성공한 제품이기 때문입니다. 첫 제품은 아니었습니다. NVLink로 GPU들을 All-to-All 연결한 제품을 처음으로 선보인 건 2022년에 출시한 GH200 NVL32였습니다. 당시 Hopper 주문 중 5%정도밖에 차지하지 않을 만큼 첫 제품치고 좋지 않은 채택률을 보였는데, 방향성은 맞았습니다. 이렇게 축적된 공급망 관리와 엔지니어링 경험이 NVL72 → NVL144 → NVL288 → NVL576으로까지 이어지는 로드맵의 시작이었기 때문입니다. *왼쪽 : 전력규모 100MW AI 데이터센터에 H100 NVL8 서버는 4.5만 개의 GPU가 들어가지만, GB200 NVL72는 8.5만 개의 GPU가 들어갑니다.
원문 구간 2
오른쪽 차트는 새로운 GB200 NVL72 서버에서 Reasoning 워크로드를 구동했을 때의 ⓐⓑⓒ 세팅입니다. 추론 시 Hopper NVL8에 비해 Blackwell NVL72에서 40배 가까이 경제성이 좋아졌습니다. Hopper → Blackwell 향상도 있지만 추론 시 NVL8에 비해서 NVL72를 All-to-All 연결함으로 인해서 나오는 추론의 경제성 향상도 상당하다는 의미입니다. 이때 NVLink만이 All-to-All 연결을 가능케하는 유일한 기술이기에 엔비디아의 GB200 NVL72의 NVLink가 Scale-up 전략이 핵심입니다. Reasoning 워크로드는 쿼리당 요구 컴퓨팅·메모리가 기존 대비 10배(1,000 → 10,000) 증가하고, 서버당 수용 가능한 사용자 수는 1/4 수준(256명 → 64명)으로 줄어드는 등 부담이 40배 증가하게 됩니다. 이런 상황에서는 기존 8개의 GPU로는 능력이 떨어집니다. 72개의 GPU가 하나의 GPU처럼 메모리를 공유하면서 동일 문제를 매우 낮은 지연시간으로 처리할 수 있습니다. 이에 대응하는 UALink 진영의 아스테라랩스의 Scorpio X Switch가 2026년부터 본격적으로 램프업되지만, 엔비디아가 GB200 NVL72를 HGX H100 8-GPU 대비 훈련에서도 더 우수한 퍼포먼스를 보이기 위해서 현재 3개월정도 CUDA 소프트웨어 차원의 성숙과정(효과적인 GB200 NVL72 진단 및 디버깅 도구의 부족, 백플레인의 안정성 이슈로 스위치 트레이 교체 및 백플레인 카트리지 교체, MTBI)을 거치며 엔비디아, CSP, Neocloud, 프론티어 AI 연구소 내 엔지니어들이 훈련-추론하면서 해결할 수 있는 과제들로 생태계를 강화시키고 있음을 감안하면 랙 단위 스케일링에서 개별 경쟁사들이 쉽게 따라오기는 어려워보입니다.
원문 구간 3
이미 GPU vs GPU(Rubin) 비교가 아닌 → 랙 vs 랙(NVL72, 144, 576) → 데이터센터 vs 데이터센터(Spectrum-XGS) 단위 비교로 넘어가고 있는 것처럼, 실제 training 및 inference에 필요한 각종 소프트웨어 최적화 과정까지를 생각하면 개별기업 vs 개별기업 비교가 아닌 → CUDA 생태계 vs 다른 개별 생태계 싸움입니다. 그리고 마지막으로는 엔비디아는 그 시점 이후에도 우위를 유지하기 위해 CPO, 800V, 유리기판, NVL576, CoWoP 등을 차세대 전략으로 준비하고 있습니다. Scale-out (CPO) : 100만개 단위 클러스터를 위한 전략 가장 강력한 GPU 랙을 갖췄으니, 이제는 이것을 수백만 개의 GPU 단위로 확장하기 위한 스케일 아웃 차례입니다. 단일 클러스터 기준 100만개의 GPU 규모로 확장하기 위해서 엔비디아가 어떤 것들을 고려했는지 정리해봅니다. 이 모든 것을 관통하는 스케일 아웃의 핵심은 '모든 GPU가 하나의 GPU처럼 운영되어야 한다'는 것입니다. 스케일 업에서 중요한 역할은 구리 케이블입니다. 1~2m정도의 길이이고, 연결성이 좋고, 안전성이 좋고, 에너지 효율성도 좋으며, 가장 중요한 요소인 비용적인 측면에서도 매우 우수합니다. 그러나 스케일 아웃으로 가게 되면 실리콘 포토닉스가 등장합니다. 데이터센터의 크기가 축구장 크기만큼 되고 이것들을 하나로 연결해야 하기 때문입니다. 장거리로 연결해야 합니다. 기존 광 트랜시버의 문제 : All-to-All 연결 시 전력과 비용

원문에서 제시한 근거

작성자는 스케일업·스케일아웃·스케일어크로스의 결합을 엔비디아 경쟁력의 세 관점으로 정리한다.

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원문 구간 1
미국은 자본 크기에 비해 인재가 귀하다면, 중국은 자본 크기에 비해 컴퓨팅이 귀해서 그렇습니다. 경쟁역량 : ⓐScale-up ⓑScale-out ⓒScale-across 엔비디아를 둘러싼 경쟁역량은 세 가지 관점으로 정리할 수 있습니다. 하나의 컴퓨팅 단위당 성능을 높이는 Scale-up, 그것을 여러 랙으로 확장 연결하는 Scale-out, 데이터센터 단위를 연결하는 Scale-across입니다. IT HW/SW 분야에서 스케일 업Scale-Up은 기존 서버의 사양을 업그레이드함으로써 시스템을 확장하는 걸 말합니다. 수직적인 성능 향상입니다. 스케일 아웃Scale-Out은 서버를 여러 대 추가함으로써 시스템을 확장하는 걸 말합니다. 수평적인 성능 향상입니다. 엔비디아는 스케일 아웃 전에 스케일 업이 중요하다는 생각인데 여기서 가장 중요한 것이 GB200 NVL72입니다. 단일 GPU들을 넘어서 하나의 서버에 있는 모든 GPU를 하나의 GPU처럼 가동되게 만든 NVLink 서버로서 성공한 제품이기 때문입니다. 첫 제품은 아니었습니다. NVLink로 GPU들을 All-to-All 연결한 제품을 처음으로 선보인 건 2022년에 출시한 GH200 NVL32였습니다. 당시 Hopper 주문 중 5%정도밖에 차지하지 않을 만큼 첫 제품치고 좋지 않은 채택률을 보였는데, 방향성은 맞았습니다. 이렇게 축적된 공급망 관리와 엔지니어링 경험이 NVL72 → NVL144 → NVL288 → NVL576으로까지 이어지는 로드맵의 시작이었기 때문입니다. *왼쪽 : 전력규모 100MW AI 데이터센터에 H100 NVL8 서버는 4.5만 개의 GPU가 들어가지만, GB200 NVL72는 8.5만 개의 GPU가 들어갑니다.
원문 구간 2
이미 GPU vs GPU(Rubin) 비교가 아닌 → 랙 vs 랙(NVL72, 144, 576) → 데이터센터 vs 데이터센터(Spectrum-XGS) 단위 비교로 넘어가고 있는 것처럼, 실제 training 및 inference에 필요한 각종 소프트웨어 최적화 과정까지를 생각하면 개별기업 vs 개별기업 비교가 아닌 → CUDA 생태계 vs 다른 개별 생태계 싸움입니다. 그리고 마지막으로는 엔비디아는 그 시점 이후에도 우위를 유지하기 위해 CPO, 800V, 유리기판, NVL576, CoWoP 등을 차세대 전략으로 준비하고 있습니다. Scale-out (CPO) : 100만개 단위 클러스터를 위한 전략 가장 강력한 GPU 랙을 갖췄으니, 이제는 이것을 수백만 개의 GPU 단위로 확장하기 위한 스케일 아웃 차례입니다. 단일 클러스터 기준 100만개의 GPU 규모로 확장하기 위해서 엔비디아가 어떤 것들을 고려했는지 정리해봅니다. 이 모든 것을 관통하는 스케일 아웃의 핵심은 '모든 GPU가 하나의 GPU처럼 운영되어야 한다'는 것입니다. 스케일 업에서 중요한 역할은 구리 케이블입니다. 1~2m정도의 길이이고, 연결성이 좋고, 안전성이 좋고, 에너지 효율성도 좋으며, 가장 중요한 요소인 비용적인 측면에서도 매우 우수합니다. 그러나 스케일 아웃으로 가게 되면 실리콘 포토닉스가 등장합니다. 데이터센터의 크기가 축구장 크기만큼 되고 이것들을 하나로 연결해야 하기 때문입니다. 장거리로 연결해야 합니다. 기존 광 트랜시버의 문제 : All-to-All 연결 시 전력과 비용
원문 구간 3
점점 더 많은 칩을 하나의 GPU처럼 연결시켜야 하고, 점점 더 많은 서버를, 점점 더 많은 데이터센터를 하나의 것처럼 연결시키는 일이 중요해지고 있습니다. 더 빠르게 더 많은 데이터를 처리해야 하다보니 수요가 가속화되고, 시스템 및 칩 아키텍처 모두에서 혁신을 요구하고 있습니다. CPO 기술이 가지고 있는 한계들 CPO 도입은 많은 이점들이 있지만, 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 도입하지 않은 이유를 정리하면 다음과 같은 네 가지 문제가 대표적이었습니다. 첫째, 수율이 낮습니다. CPO가 기술적으로 훨씬 복잡하기 때문에 지금은 수율이 낮습니다. 광 트랜시버 모듈을 칩에 통합하려면 열 관리, 신호 무결성, 패키징 호환성 등 여러 과제들을 한 번에 해결해야 하기 때문입니다. 둘째, 비용이 비쌉니다. 플러그로 꽂고 뺄 수 있는 광 트랜시버 솔루션에 비해 ASP가 8~10배 높습니다. 셋째, 생태계가 준비되지 않았었습니다. 표준화된 제품도 없습니다. 광모듈, 반도체, 시스템 설계 공급망 전체가 한 번에 협업하고 통합된 제품을 향해 일사분란하게 움직여야 하는데 전례가 없던 일입니다. 넷째, CPO는 통합되어 있기 때문에 그 특성상 유지 보수와 교체가 어렵고 비쌉니다. CPO 기술을 실제로 제품에 녹여내려면 광섬유, DSP, ASIC 스위치, 패키징, 테스트 같은 다양하고 광범위적인 혁신이 필요하다는 의미입니다. 새로운 기술의 생태계를 만드는 과정에서 TSMC 주도로 대만 테크 공급망이 함께 움직이고 있습니다. 2024년 4월 TSMC가 COUPECompact Universal Photonic Engine 로드맵을 추가 공개하고, 2024년 9월에는 TSMC 주도로 총 31개 대만 반도체 기업들이 모여서 SEMI 실리콘 포토닉스 산업 협회를 만들었습니다.
원문 구간 4
2026년 초에 인피니밴드, 2026년 하반기에는 스펙트럼순으로 CPO를 도입할 예정입니다. 엔비디아에 따르면 플러그형 모듈 대비 CPO의 성능 향상은 획기적입니다. Hot Chips에서 밝힌 테스트 결과 CPO 도입 이후 전력 효율은 3.5배, 신호 무결성은 64배, 활성 장치 수 감소로 인한 복원력은 10배 향상되었으며, 서비스 및 조립이 간소화되어 구축 속도가 약 30% 빨라졌습니다. TSMC의 COUPE 플랫폼을 사용하여 구축한 엔비디아의 MRM 기술을 기반으로 1.6T Spectrum Switch를 구현했습니다. 외장 트랜시버 대신 집적형(CPO)으로 전환돼서 전력을 줄일 수 있고 그만큼 데이터센터에 더 많은 컴퓨팅을 넣을 수 있다는 점에서 엔비디아와 최종 수요자인 데이터센터 운영자들 입장에서는 좋은 내용입니다. Scale-across (XGS) : 데이터센터들을 통째로 고대역으로 연결하다 엔비디아의 Spectrum-X Ethernet 플랫폼의 경쟁력이 계속해서 높아지는 중입니다. 개별 데이터센터 단위에서는 전력 및 용량의 한계에 도달하고 있는데, 개별 데이터센터를 넘어서 도시, 국가, 대륙 단위로 여러 데이터센터를 하나처럼 엮기 위한 네트워킹 제품을 발표했습니다. 엔비디아는 2H24 이후 계속해서 기존에 InfiniBand에 있던 장점들을 Spectrum-X 이더넷에 녹이는 중입니다. Spectrum-XGS Ethernet에서도 코어위브가 첫 번째 파트너사로 참여했습니다. 엔비디아의 경쟁역량을 생각해보자면, Scale-up에서는 NVL72로 역량을 강화했고, Scale-out에서는 CPO를 적용한 Spectrum-X로, Scale-across에서는 Spectrum-XGS Ethernet을 통해서 강화하는 중입니다.

사실·구조CPO주 대상 · 기술·제품 · Co-Packaged Optics관련 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터

CPO는 어떤 전력·성능 이점과 도입 난제를 함께 갖는가?

이 자료가 더한 내용

CPO는 광 트랜시버를 스위치나 네트워킹 칩에 직접 통합해 속도·전송거리·전력소비·지연을 개선하는 기술로 설명된다.
수율, 8~10배 높은 ASP, 표준화되지 않은 생태계, 유지보수·교체의 어려움이 도입 난제로 열거됐다.

근거 보기 3

원문 구간 1
기존의 광 트랜시버는 전기 신호 ↔ 빛 신호를 바꾸는 역할을 하며, 플러그처럼 꽂았다 뺐다 할 수 있는 구조로 고장 시 모듈만 교체하면 되기 때문에 유지보수가 간편하고, 생태계가 성숙단계이기 때문에 훨씬 더 저렴하다는 장점이 있습니다. 쉽게 설명하자면 랜선LAN Cable을 컴퓨터와 연결하는 것과 같은 작업입니다. CPO는 광 트랜시버를 스위치 칩이나 기타 네트워킹 칩에 직접 '통합'해서 데이터 전송 속도를 높이고, 전송 거리를 단축하고, 전력 소비를 줄이고, 지연시간을 최소화할 수 있는 기술입니다. 컴퓨터 랜선처럼 꽂아서 쓰는 게 아니라 칩에 광 트랜시버를 통합하여 하나의 기기처럼 작동하게 만드는 식입니다. 훨씬 더 빠르고 효율적인 통신이 가능합니다. *왼쪽 : 전송 속도가 증가하면 손실도 함께 증가합니다. 칩과의 거리를 줄일 수록 한계를 극복합니다 (자료: Broadcom) *오른쪽 : TSMC향 COUPE 로드맵, 2025년 기판 CPO → 2026년 스위치 CPO → 26년+ 칩 자체 CPO (자료: FOCI) CPO가 필요한 이유 데이터 전송 속도는 앞으로 400G → 800G → 1.6T → 3.2T → 6.4T → 12.8T와 같이 점점 더 빨라지고 있습니다. 그러나 속도가 빨라질 수록 신호 손실이 늘고 에너지 비용도 함께 증가하는 문제가 생깁니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 CPO 기술이 다시금 주목받고 있습니다. AI 훈련과 추론의 경제규모가 상당히 커진 만큼 에너지 효율이 높아지고, 데이터를 더 빠르게 전송할 수 있으며, 지연시간이 크게 낮아지는 게 이전보다 훨씬 더 중요해졌습니다.
원문 구간 2
점점 더 많은 칩을 하나의 GPU처럼 연결시켜야 하고, 점점 더 많은 서버를, 점점 더 많은 데이터센터를 하나의 것처럼 연결시키는 일이 중요해지고 있습니다. 더 빠르게 더 많은 데이터를 처리해야 하다보니 수요가 가속화되고, 시스템 및 칩 아키텍처 모두에서 혁신을 요구하고 있습니다. CPO 기술이 가지고 있는 한계들 CPO 도입은 많은 이점들이 있지만, 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 도입하지 않은 이유를 정리하면 다음과 같은 네 가지 문제가 대표적이었습니다. 첫째, 수율이 낮습니다. CPO가 기술적으로 훨씬 복잡하기 때문에 지금은 수율이 낮습니다. 광 트랜시버 모듈을 칩에 통합하려면 열 관리, 신호 무결성, 패키징 호환성 등 여러 과제들을 한 번에 해결해야 하기 때문입니다. 둘째, 비용이 비쌉니다. 플러그로 꽂고 뺄 수 있는 광 트랜시버 솔루션에 비해 ASP가 8~10배 높습니다. 셋째, 생태계가 준비되지 않았었습니다. 표준화된 제품도 없습니다. 광모듈, 반도체, 시스템 설계 공급망 전체가 한 번에 협업하고 통합된 제품을 향해 일사분란하게 움직여야 하는데 전례가 없던 일입니다. 넷째, CPO는 통합되어 있기 때문에 그 특성상 유지 보수와 교체가 어렵고 비쌉니다. CPO 기술을 실제로 제품에 녹여내려면 광섬유, DSP, ASIC 스위치, 패키징, 테스트 같은 다양하고 광범위적인 혁신이 필요하다는 의미입니다. 새로운 기술의 생태계를 만드는 과정에서 TSMC 주도로 대만 테크 공급망이 함께 움직이고 있습니다. 2024년 4월 TSMC가 COUPECompact Universal Photonic Engine 로드맵을 추가 공개하고, 2024년 9월에는 TSMC 주도로 총 31개 대만 반도체 기업들이 모여서 SEMI 실리콘 포토닉스 산업 협회를 만들었습니다.
원문 구간 3
엔비디아와 대만 생태계가 만든 결과 SemiAnalysis 딜런 파텔은 엔비디아의 해자이자 젠슨황의 능력으로 "공급망 관리능력"을 강조하고 있습니다. Rubin이 성공하기 위해서는 CPO 기술 도입이 중요하고, CPO를 안착시키기 위해서는 수율, 가격, 제품 표준화의 한계들을 극복하기 위해 젠슨황이 직접 뛰고 있기 때문입니다. 훨씬 더 많은 샘플링과 규모의 경제를 통해 문제를 해결하려 시도하고 있습니다. 사회자 : 엔비디아가 앞으로 더 차별화하기 위해 가장 많은 투자를 하고 있는 분야는 어디라고 생각하세요? 딜런 파텔 : 차별화를 위해 엔비디아는 공급망에 집중하고 있습니다. 사람들은 여기까지 들으면 아마 "아 그래, 그냥 주문하는 거지 뭐" 이렇게 생각할 것 같습니다. 아니, 아니, 아닙니다. 공급망과 긴밀히 협력하면서 차세대 기술을 한 발씩 먼저 구축하여 다른 누구보다 먼저 시장에 출시하도록 만들고 있다는 게 해자입니다. 가만히 있으면 엔비디아는 잡아먹힐 거라는 건 누구나 알고 있습니다. 그건 쉬운 생각입니다. 젠슨은 아마 세상에서 가장 편집증적인 사람일 겁니다. 과거 인텔 제국을 살렸던 앤디 그로브Andrew Grove가 "편집증 환자만 살아남는다Only the paranoid will survive"라고 말한 것처럼요. LLM 열풍이 불기 전에 그의 가장 큰 고객들은 이미 모두 AI 칩을 만들고 있었습니다. LLM 열풍이 불기 전에 그의 주요 경쟁자들은 모두 GPU를 만들고 시장에 진출할 것임을 공표하고 있었습니다.

원문에서 제시한 근거

작성자는 대규모 AI 훈련·추론에서 에너지 효율과 지연시간의 중요성이 커져 CPO가 다시 주목받는다고 해석한다.

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점점 더 많은 칩을 하나의 GPU처럼 연결시켜야 하고, 점점 더 많은 서버를, 점점 더 많은 데이터센터를 하나의 것처럼 연결시키는 일이 중요해지고 있습니다. 더 빠르게 더 많은 데이터를 처리해야 하다보니 수요가 가속화되고, 시스템 및 칩 아키텍처 모두에서 혁신을 요구하고 있습니다. CPO 기술이 가지고 있는 한계들 CPO 도입은 많은 이점들이 있지만, 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 도입하지 않은 이유를 정리하면 다음과 같은 네 가지 문제가 대표적이었습니다. 첫째, 수율이 낮습니다. CPO가 기술적으로 훨씬 복잡하기 때문에 지금은 수율이 낮습니다. 광 트랜시버 모듈을 칩에 통합하려면 열 관리, 신호 무결성, 패키징 호환성 등 여러 과제들을 한 번에 해결해야 하기 때문입니다. 둘째, 비용이 비쌉니다. 플러그로 꽂고 뺄 수 있는 광 트랜시버 솔루션에 비해 ASP가 8~10배 높습니다. 셋째, 생태계가 준비되지 않았었습니다. 표준화된 제품도 없습니다. 광모듈, 반도체, 시스템 설계 공급망 전체가 한 번에 협업하고 통합된 제품을 향해 일사분란하게 움직여야 하는데 전례가 없던 일입니다. 넷째, CPO는 통합되어 있기 때문에 그 특성상 유지 보수와 교체가 어렵고 비쌉니다. CPO 기술을 실제로 제품에 녹여내려면 광섬유, DSP, ASIC 스위치, 패키징, 테스트 같은 다양하고 광범위적인 혁신이 필요하다는 의미입니다. 새로운 기술의 생태계를 만드는 과정에서 TSMC 주도로 대만 테크 공급망이 함께 움직이고 있습니다. 2024년 4월 TSMC가 COUPECompact Universal Photonic Engine 로드맵을 추가 공개하고, 2024년 9월에는 TSMC 주도로 총 31개 대만 반도체 기업들이 모여서 SEMI 실리콘 포토닉스 산업 협회를 만들었습니다.

시점 관찰엔비디아 Blackwell 램프주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아기준 2025.08.27

Blackwell 전환 과정의 매출총이익률은 무엇으로 설명되는가?

이 자료가 더한 내용

Non-GAAP GPM은 1Q25 71.3%, 2Q25 72.7%, 3Q25 가이던스 73.5%로 제시됐고, 회사는 연말 70% 중반 회복 전망을 유지했다.

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Non-GAAP GPM : 4Q23 76.7% → 1Q24 78.9% → 2Q 75.7% → 3Q 75.0% → 4Q 73.5% → 1Q25 71.3% → 2Q25 72.7% → 3Q25(G) 73.5% 불확실성 : ⓑGPM이 높아졌지만, '아직' 낮다 아직 GPM이 Blackwell 도입 전인 75% 레벨에 비해서는 낮습니다. 그럼에도 이번 분기에도 4Q25 내로 GPM이 70% 중반대로 돌아올 것을 다시 한 번 확인했습니다. NVIDIA, CY3Q24> "알겠습니다. GPM에 대한 내용을 명확히 해드리겠습니다. 2025년 하반기(in the second half of next year)에 GPM 70% 중반에 도달할 수 있을까요? 네, 합리적인 가정이고 달성해야 할 목표라고 생각하지만 램프의 혼합이 어떻게 될지는 지켜봐야 합니다. 하지만 확실히 가능한 수치입니다. 70% 초반이라는 건 71%, 어쩌면 72 혹은 72.5%일 수도 있습니다. 램프업하면서 계속 제품을 개선하고 수율이 개선되고 2024년 내내 남은 기간 동안 제품에서 개선할 작업이 있는지를 확인하고 싶습니다. 그래서 70% 중반에 올라갈 겁니다." NVIDIA, CY4Q24> "처음에는 Blackwell 인프라를 구축하는 고객 수요를 충족하기 위해 Blackwell 시스템 제조를 더 빠르게 만드는 데 집중하고 있습니다. 완전히 가동하기 시작하면 비용을 개선할 수 있는 많은 기회가 있으며, GPM은 개선되고 2025년 말(late this fiscal year)에는 70% 중반으로 돌아갈 것입니다.
원문 구간 2
(~) Blackwell 램프 기간 동안 GPM은 70% 초반이 될 겁니다. 제조를 빠르게 하는 데 집중하고 있으며, 고객에게 최대한 빨리 배송할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. Blackwell이 완전히 램프업되고 나면 비용과 GPM을 개선할 수 있습니다. 그래서 2025년 말(later this year)에는 아마 70% 중반이 될 것으로 예상합니다." NVIDIA, CY1Q25> "2분기에 Blackwell의 수익성이 GPM을 소폭 견인할 것으로 예상합니다. 엔비디아는 올해 말까지(late this year) GPM을 70% 중반대로 달성하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다." NVIDIA, CY2Q25> "Non-GAAP GPM은 올해 말까지 70% 중반으로 돌아올 것(We continue to expect to exit the year with non-GAAP gross margins in the mid-70s)으로 예상합니다." 돌아올 가능성이 높다고 생각 GPM 회복을 크게 방해할 요인들이 보이진 않아서, 4Q25에는 GPM이 다시 돌아올 것으로 예상합니다. H20 수출이 가능해지면 3Q에 돌아올 가능성이 일부 있고, 그렇지 않더라도 4Q25에는 75%대가 가능합니다. 제품 단가들이 하락했던 주 요인이 아니라 Hopper NVL8 → Blackwell NVL72로 전환하는 과정에서 워낙 바꿀 게 많았어서 그렇습니다.

원문에서 제시한 근거

작성자는 제품 단가 하락보다 공기냉각에서 액체냉각, Hopper NVL8에서 Blackwell NVL72로의 제조 전환이 마진 부담의 주 요인이라고 본다.

근거 보기 1

원문 구간 1
공기냉각을 액체냉각으로 바꾸는 일이었고, HGX Hopper GPU 기준 컴퓨터당 6만 개의 부품이 들어가던 것을 GB200 NVL72 랙당 60만 개의 부품이 들어가는 것으로 바꾸는 일이었고, 랙당 40kW이던 것을 120kW로 만들었습니다. 3천 파운드의 무게, 5천 개의 케이블이 들어갔으며 60만 개의 부품은 자동차 20대에 들어가는 부품 규모입니다. 1Q25가 GPM이 71.3%로 가장 낮았고 → 2Q25 72.7% → 3Q25 73.5% → 4Q25 75.0%로 점점 높아지는 트렌드입니다. 수요-공급-경쟁역량은 여전히 우수한 상태임을 확인한 분기였습니다. 투자의 생각 : 엔비디아(NVDA) 엔비디아(NVDA) 25년 PER 39배, EPS CAGR 3Y 60%, PEG 0.64배 : 실적발표 이후에도 Overweight를 유지합니다. 향후 5년 동안 누적 AI CAPEX가 $3~4T일 가능성에 대해서 그럴 가능성이 꽤 있다고 보고 있습니다. ROI 깨달음, 메인 워크로드의 발전, 지역의 확대, 참여자의 확대, 2026년부터는 OBBBA를 통한 부스트가 시작될 예정입니다. 더 높은 지능을 얻으면 새로운 사용 사례가 생기고, 동일 지능당 토큰 비용이 감소하면 더 많은 사람들이 채택하는 흐름이 계속해서 이어지고 있습니다. 제번스의 역설을 따라가는 중입니다. 현 시점에서 엔비디아를 둘러싼 수요-공급-경쟁역량을 고려할 때 여전히 Top Pick으로 보고 있습니다.

해석·전망AI CAPEX 사이클주 대상 · 산업·업종 · AI 인프라관련 대상 · 기업·종목 · 엔비디아

작성자는 AI 인프라 지출 확대를 어떤 수요·채택 논리로 설명하는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 2020년대 말까지 AI 인프라 지출 3조~4조달러, GB200 NVL72의 CSP·소비자 인터넷 기업 도입, Blackwell Ultra의 수백억달러 매출을 인용했다.

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원문 구간 1
2020년대 말까지 AI 인프라 투자에 3조 달러에서 4조 달러가 쓰일 것으로 예상합니다. GB200 NVL 시스템은 CSP와 소비자 인터넷 기업에서 널리 도입되고 있습니다. OpenAI, Meta, Mistral을 포함한 Lighthouse 모델 구축 업체들은 데이터센터 규모에서 훈련, 차세대 모델, 그리고 프로덕션 환경에서 추론 모델 제공을 위해 GB200 NVL72를 사용하고 있습니다. 새로운 Blackwell Ultra 플랫폼 또한 강력한 분기 실적을 기록하며 수백억 달러의 매출을 달성했습니다. 새로운 GB300 랙 기반 아키텍처로의 전환 또한 원활하게 진행되었습니다. 7월 말과 8월 초에 구축된 공장은 GB300 램프를 지원하도록 성공적으로 전환되었으며, 현재 본격 생산 중입니다. 현재 가동률은 주당 약 1,000개의 랙을 생산하며 최고 속도로 회복되었습니다. 3분기에는 추가 용량이 확보됨에 따라 생산량이 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. We are at the beginning of an industrial revolution that will transform every industry. We see $3 trillion to $4 trillion in AI infrastructure spend in the -- by the end of the decade. The scale and scope of these build-outs present significant long-term growth opportunities for NVIDIA. The GB200 NVL system is seeing widespread adoption with deployments at CSPs and consumer Internet companies.
원문 구간 2
Lighthouse model builders, including OpenAI, Meta and Mistral are using the GB200 NVL72 at data center scale for both training, next- generation models and serving inference models in production. The new Blackwell Ultra platform has also had a strong quarter, generating tens of billions in revenue. The transition to the GB300 has been seamless for major cloud service providers due to its shared architecture, software and physical footprint with the GB200, enabling them to build and deploy GB300 racks with ease. The transition to the new GB300 rack-based architecture has been seamless. Factory builds in late July and early August were successfully converted to support the GB300 ramp, and today, full production is underway. The current run rate is back at full speed, producing approximately 1,000 racks per week. This output is expected to accelerate even further throughout the third quarter as additional capacity comes online.

원문에서 제시한 근거

작성자는 ROI 확인, 워크로드 발전, 지역과 참여자 확대, 지능 향상과 토큰 비용 하락이 채택을 이어가는 논리라고 설명한다.

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원문 구간 1
하드웨어단의 성능향상, 알고리즘적인 성능향상이 계속되겠지만 그럼에도 불구하고 시장의 성장을 예상하는 이유입니다. 이런 전체의 큰 관점에서 Robotics 매출은 앞으로를 생각하며 기대 중인 분야입니다. 이번 분기에는 엔비디아의 로보틱스 개발 플랫폼 내의 개발자가 200만 명이 됐고, 1000개 이상의 하드웨어가 엔비디아 위에서 개발 중이라고 말했습니다. NVIDIA Cosmos 자료에서도 말씀드렸듯이 월드모델의 발전으로 로봇 개발은 더욱 가속화될 것으로 예상합니다. Preview 자료와 비교 어떤 부분이 좋고, 어떤 부분은 기대에 못미쳤나? 1. 이번 분기 2Q25(5~7월) 실적은 얼마인가? 중요도 20% Preview 코멘트 : 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(70%)였기에 → 이후 분기들은 2Q25 $30B → 3Q25 $45B에 가까울 것으로 예상합니다. 전반적으로 매출과 마진은 순풍이 더 강한 상태라고 봅니다.
원문 구간 2
5줄 요약 엔비디아는 현재 CY25 PER 39배, EPS CAGR 3Y 60%, PEG는 0.64배입니다. 매출 $46.7B(YoY 56%), EPS $1.05로 컨센을 소폭 상회했습니다. Compute에서 약간의 아쉬움이 있었는데 3Q는 좋았습니다. Compute 매출은 TSMC CoWoS 전환 병목으로 인해 약간 아쉬웠으나, Networking은 NVLink, XDR InfiniBand, Spectrum-X 덕분에 $7.2B로 기대치를 크게 상회했습니다. 3Q25 가이던스 매출 $54B로 좋았습니다. GPM 73.5%를 제시했고 연말에는 GPM 75% 회복 전망을 고수했습니다. 중국향 H20 반영 시 $56~59B라는 의미이고 GPM은 75%대로 올라올 수 있습니다. 수요가 좋습니다. Blackwell 리드타임은 12개월 이상이고, 당장 용량을 늘리려 하다보니 H100/H200도 매진입니다. 공급은 원활합니다. NVL72 랙 주당 1,000대 양산 중이며 매 분기 늘어날 예정입니다. Rubin 아키텍처 준비도 잘 되고 있습니다. 중국향 수출규제 리스크와 단기 GPM 부담은 남아 있으나, 5년간 $3~4T 규모의 AI CAPEX 사이클 속에서 수요·공급·경쟁역량 모두 우수해 여전히 Top Pick 및 Overweight로 평가합니다.

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[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2025.08.28. 오후 4:34
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/250828163431452ki
[제목] 엔비디아 2Q25 실적발표 : Blackwell 12개월치 SOLD OUT, AI CAPEX $3~4T를 말하다
[수집 기준] 승인된 구독 열람권으로 실제 본문을 보존했다. 이미지·첨부는 별도 미디어 원장에 보관하며 시각적 의미 검토 여부를 구분한다.

[구독 원문 본문]

안녕하세요 사피엔스입니다.

엔비디아의 2Q25 실적을 요약하면 "SOLD OUT"입니다. 직전 분기도 Core가 중요했던 것처럼, 이번 분기도 마찬가지였습니다. 겉으로 보기에는 그저 그런 것 같지만 속 안은 뜨거운 분기입니다.

단기·장기, 그리고 엔비디아를 둘러싼 수요·공급·경쟁역량으로 총 다섯 가지 요소를 순차적으로 정리해봤습니다. H20 수출규제가 만든 얼룩 속에 숨겨진 모습들을 찾아봅니다.

2026년 말까지 엔비디아의 GB200/300 NVL 랙을 바탕으로 training cluster를 만들고 있는 3개사를 정리해봤습니다. 이들이 요구하는 GB200/300 NVL 및 네트워킹만 해도 $100B 규모입니다.

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엔비디아 2Q25 실적발표 : Blackwell 리드타임 12개월, Hopper GPU '매진'

Preview 자료와 비교 : 어떤 부분이 좋고, 어떤 부분은 기대에 못미쳤나?

어닝콜 정리 : "향후 5년간 AI CAPEX는 $3~4T까지 증가할 것"

긍정적이었던 내용 : 핵심 펀더멘탈 체크 ⓐ수요 ⓑ공급 ⓒ경쟁역량

부정적이었던 내용 : '아직' 수출규제와 GPM 불확실성은 깔고 가는 구간

투자의 생각 : 엔비디아(NVDA)

5줄 요약

모든 산업을 혁신할 산업 혁명의 시작점에 서 있습니다

. 2020년대 말까지 AI 인프라 투자에 3조 달러에서 4조 달러가 쓰일 것으로 예상합니다. GB200 NVL 시스템은 CSP와 소

. 2020년대 말까지 AI 인프라 투자에 3조 달러에서 4조 달러가 쓰일 것으로 예상합니다. GB200 NVL 시스템은 CSP와 소비자 인터넷 기업에서 널리 도입되고 있습니다. OpenAI, Meta, Mistral을 포함한 Lighthouse 모델 구축 업체들은 데이터센터 규모에서 훈련, 차세대 모델, 그리고 프로덕션 환경에서 추론 모델 제공을 위해 GB200 NVL72를 사용하고 있습니다. 새로운 Blackwell Ultra 플랫폼 또한 강력한 분기 실적을 기록하며 수백억 달러의 매출을 달성했습니다. 새로운 GB300 랙 기반 아키텍처로의 전환 또한 원활하게 진행되었습니다. 7월 말과 8월 초에 구축된 공장은 GB300 램프를 지원하도록 성공적으로 전환되었으며, 현재 본격 생산 중입니다. 현재 가동률은 주당 약 1,000개의 랙을 생산하며 최고 속도로 회복되었습니다. 3분기에는 추가 용량이 확보됨에 따라 생산량이 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.

We are at the beginning of an industrial revolution that will transform every industry. We see $3 trillion to $4 trillion in AI infrastructure spend in the -- by the end of the decade. The scale and scope of these build-outs present significant long-term growth opportunities for NVIDIA. The GB200 NVL system is seeing widespread adoption with deployments at CSPs and consumer Internet companies

. Lighthouse model builders, including OpenAI, Meta and Mistral are using

. Lighthouse model builders, including OpenAI, Meta and Mistral are using the GB200 NVL72 at data center scale for both training, next- generation models and serving inference models in production. The new Blackwell Ultra platform has also had a strong quarter, generating tens of billions in revenue. The transition to the GB300 has been seamless for major cloud service providers due to its shared architecture, software and physical footprint with the GB200, enabling them to build and deploy GB300 racks with ease. The transition to the new GB300 rack-based architecture has been seamless. Factory builds in late July and early August were successfully converted to support the GB300 ramp, and today, full production is underway. The current run rate is back at full speed, producing approximately 1,000 racks per week. This output is expected to accelerate even further throughout the third quarter as additional capacity comes online.

제 생각에 가장 좋은 관점은 내년에 대한 대규모 고객들의 합리적인 예측을 바탕으로 하고 있다는 것입니다. 매우 중요한 예측이죠. 아직 성공하고 있는 사업들이 많고, 아직 만들어지고 있는 스타트업들도 많습니다. 네이티브 AI 스타트업의 투자가 작년에 $100B에 달했다는 사실을 잊지 마세요. 올해는 아직 끝나지도 않았는데, $180B에 달하는 투자가 이루어졌습니다. AI 네이티브 스타트업을 살펴보면, 작년 매출을 창출한 상위 AI 네이티브 스타트업은 $2B였습니다. 올해는 $20B입니다. 내년에는 올해보다 10배 더 성장하는 것도 가능합니다. 오픈소스 모델 덕분에 대기업, SaaS 기업, 산업 기업, 로봇 기업 등이 AI 혁명에 참여할 수 있게 되었고, 이는 또 다른 성장 동력입니다. AI 네이티브, 엔터프라이즈 SaaS, 산업용 AI, 스타트업 등 어떤 분야든 AI에 대한 엄청난 관심과 수요가 나타나고 있습니다. 지금 가장 화제가 되는 건… 아마 다들 아시겠죠. 모든 물량이 매진되었다는 소식입니다. H100도 매진되었고, H200도 매진되었습니다. 대형 CSP들이 다른 CSP의 용량을 임대하고 있습니다. 그래서 AI 기반 스타트업들은 추론 모델을 학습시키기 위해 용량을 확보하기 위해 정말 애쓰고 있습니다. 수요가 정말, 정말 높습니다.

Well, I think the best way to look at it is we have reasonable forecasts from our large customers for next year, a very, very significant forecast. And we still have a lot of businesses that we're still winning and a lot of start-ups that are still being created

. Don't forget that the number of start-ups for -- native-AI start-ups was

. Don't forget that the number of start-ups for -- native-AI start-ups was $100 billion was funded last year. This year, the year is not even over yet, it's $180 billion funded. If you look at AI native, the top AI-native start-ups that are generating revenues last year was $2 billion. This year, it's $20 billion. Next year be 10x higher than this year is not inconceivable. And the open source models is now opening up large enterprises, SaaS companies, industrial companies, robotics companies to now join the AI revolution, another source of growth. And whether it's AI natives or enterprise SaaS or industrial AI or start-ups, we're just seeing just enormous amount of interest in AI and demand for AI. Right now, the buzz is -- I'm sure all of you know about the buzz out there. The buzz is everything sold out. H100 sold out. H200s are sold out. Large CSPs are coming out renting capacity from other CSPs

. And so the AI-native start-ups are really scrambling to get capacity so

. And so the AI-native start-ups are really scrambling to get capacity so that they could train their reasoning models. And so the demand is really, really high.

2025-08-27, 엔비디아 2Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中

엔비디아 2Q25 실적발표

Blackwell 리드타임 12개월, Hopper GPU '매진'

이번 분기 - CY2Q25 (FY2Q26)

EPS (Non-GAAP) : $1.05 vs 컨센 $1.01 (Beat) (YoY +54%)

매출 : $46.74B vs $46.23 (Beat) (YoY +56%)

Compute/DC : $34.1B vs $34.1B (In-line)

Gaming : $4.3B (YoY +49%)

Pro Viz : $601M (YoY +32%)

Automotive : $586M (YoY +69%)

CY2Q25 마진율 체크

GPM (Non-GAAP) : 72.7% vs 가이던스 72.0% (Beat)

가이던스 - CY3Q25 (FY3Q26)

매출 : $54.0B vs 컨센 $52.5B (Beat) *H20 판매 반영 시 $56~$59B*

GPM (Non-GAAP) : 73.5% *4Q25 GPM은 다시 Mid-70%(74~76%)대로 올라온다고 전망*

매출

2023

2024

2025

가이던스

$11.0

$16.0

$20.0

$24.0

$28.0

$28.0

$32.5

$37.5

$43.0

$45.0

$54.056~59

컨센

$11.0B

$16.1B

$21.0

$24.1

$28.6

$33.1

$38.3

$43.3

$46.2

$52.5

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)

$46.7

(Beat)

$??.?

단기·장기, 수요·공급·경쟁역량 모두 우수하다

직전 분기부터 엔비디아를 자세히 볼 수 있느냐 or 그렇지 않느냐로 성과가 갈린다고 생각하고 있습니다. H20로 인해서 겉의 지표로는 미적지근한 모습이지만 Core Product 성장률, 이익률, 점유율은 매우 좋은 상태이기 때문입니다. 실제로는 단기, 장기, 수요, 공급, 경쟁역량 모두 우수한 상태입니다.

수요는 천장을 뚫어서 Blackwell 리드타임은 12개월을 넘겼기에, 1~2개월 내로 배송받길 희망하는 고객사들의 수요가 H100/200 매진으로까지 이어졌습니다. NVL72 양산은 이제 주당 1,000개 수준으로 올라왔으며 3Q에 더 가속화될 예정이며, Blackwell Ultra와 Rubin 각각 정상적으로 양산·tape-out을 거치고 있습니다. H20 라이선스는 잘 들어갔음을 확인했고, B30A/B40도 정상 검토 중이며, GB200 NVL72의 All-to-All 연결이 갖는 압도적인 퍼포먼스 대비 TCO, 전력 대비 토큰 출력량을 입증했습니다.

Compute & Networking 체크

데이터센터 내 매출은 두 가지로 구분됩니다. Compute와 Networking입니다.

Compute 부문 매출은 QoQ -1%라 약간 아쉬움이 있었습니다. 기대치는 $35~36B 수준이었습니다. 이 점에서 고려해야 할 부분은 현재 TSMC의 CoWoS-S → CoWoS-L 전환 과정에서 발생한 캐파 병목입니다. CoWoS-L 할당이 더 많을 것으로 예상했기 때문에 기대치와의 차이가 나온 것입니다. Blackwell 매출이 더 빠르게 늘었다면 충족할 수 있었는데, 실제로는 4Q24 $11B → 1Q25 $24B → 2Q25 $28B로 증가폭이 제한적이었습니다. Preview에서 말씀드린 예상치는 $30B였으니 여기의 갭 $2B만큼이 딱 부족했습니다.

그럼에도 Compute 분야에서는 H20 판매 가능했던 매출 $4B가 규제로 묶여 있었기 때문에 이 부분을 고려하면 본질적인 문제는 아닙니다. 말씀드렸듯 Core Product 매출을 따로 봐야합니다.

Networking 매출은 매우 좋습니다. 기대치는 $6B 이상을 바랐는데, $7.2B면 우수합니다. 주요 기여는 세 가지 제품에서 나왔습니다. GB200/300 NVL72 랙 생산이 주당 1,000대 정도로 올라오면서 NVLink Switch 매출이 늘었고, InfiniBand는 XDR 기술 도입으로 대역폭을 2배 늘리자 매출이 QoQ 100% 늘었으며, Spectrum-X 이더넷이 기존 이더넷 시장을 침투하면서 매출이 ARR $10B 수준까지 올라왔습니다. Spectrum-X 분기 매출이 약 $2.5B였다는 의미입니다. 덕분에 Scale-out에서도 앞서가고 있습니다.

*왼쪽 차트 : Data Center 매출 → Blackwell 매출 $28B입니다

. 수요는 매우 높고, 공급도 NVL 랙 기준 연간 3.5만 개 이상을 생산할 것으로 예상될 만큼 우수합니다. GB300 전환은 매우

. 수요는 매우 높고, 공급도 NVL 랙 기준 연간 3.5만 개 이상을 생산할 것으로 예상될 만큼 우수합니다. GB300 전환은 매우 순조롭고, Rubin 관련 7개의 칩이 TSMC로 생산에 들어갔습니다. 젠슨황은 8월 22일에도 대만에 방문해서 계속해서 ⓐRubin 공급망에 차질이 없도록 하면서도 ⓑ칩 스피드나 전력을 끌어올리는 등 스펙향상에 힘쓰고 있고, ⓒ미래를 위해서는 CPO, CoWoP, 800V, 유리기판 공급망을 준비하는 중입니다. 수요, 공급, 경쟁역량 모두 그린라이트라고 봅니다.

*오른쪽 차트 : Gaming 매출 → 소비자용 GPU 라인업으로 공급량이 늘어난 만큼 수요 매칭되며 분기 게이밍 사업부 매출이 전고점을 돌파했습니다.

*왼쪽 차트 : Professional Visualization 매출 → RTX PRO 워크스테이션 수요가 늘어나는 중입니다. 90개 기업이 RTX PRO 서버를 도입하고 있습니다. 히타치는 실시간 시뮬레이션 및 디지털 트윈에, 릴리는 신약 개발, 현대차는 공장 설계 및 자율주행 검증에 씁니다. 앞으로 기업들이 데이터센터를 현대화하면서 RTX PRO 서버만으로도 $xB 단위의 제품군으로 성장할 것이라 전망했습니다.

*오른쪽 차트 : Automotive & Robotics 매출 → 대략 감을 잡으시기에는, CY25의 토큰 볼륨 성장 대부분은 기존의 짧은 답변 구조에서 Reasoning으로의 전환이 담당하고, CY26의 토큰 볼륨 성장 대부분은 Agentic AI로의 전환이 담당하며, CY27 토큰 볼륨 성장의 대부분은 Agentic AI & Physical AI가 올라올 것으로 예상합니다. 각 단계별로 동일 지능당 필요 비용은 감소하겠지만, 지능을 높이는 방법 자체가 컴퓨팅 혹은 토큰 사용량이 늘어남으로써 발생하는 것이라 LLM → Reasoning → Agentic AI → Physical AI 각 단계마다 필요 토큰량은 100배씩 증가하는 트렌드입니다

. 하드웨어단의 성능향상, 알고리즘적인 성능향상이 계속되겠지만 그럼에도 불구하고 시장의 성장을 예상하는 이유입니다. 이런 전체의 큰

. 하드웨어단의 성능향상, 알고리즘적인 성능향상이 계속되겠지만 그럼에도 불구하고 시장의 성장을 예상하는 이유입니다. 이런 전체의 큰 관점에서 Robotics 매출은 앞으로를 생각하며 기대 중인 분야입니다. 이번 분기에는 엔비디아의 로보틱스 개발 플랫폼 내의 개발자가 200만 명이 됐고, 1000개 이상의 하드웨어가 엔비디아 위에서 개발 중이라고 말했습니다. NVIDIA Cosmos 자료에서도 말씀드렸듯이 월드모델의 발전으로 로봇 개발은 더욱 가속화될 것으로 예상합니다.

Preview 자료와 비교

어떤 부분이 좋고, 어떤 부분은 기대에 못미쳤나?

1. 이번 분기 2Q25(5~7월) 실적은 얼마인가? 중요도 20%

Preview 코멘트 : 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(70%)였기에 → 이후 분기들은 2Q25 $30B → 3Q25 $45B에 가까울 것으로 예상합니다. 전반적으로 매출과 마진은 순풍이 더 강한 상태라고 봅니다.

리뷰 #1 → 이번 분기 2Q25 매출 자체는 업사이드 룸이 적은 분기였습니다. 그래서 4Q24~1Q25에는 지금 당장의 매출 중요도를 30%로 봤었는데, 이번 2Q25에는 중요도를 20%로 낮췄었습니다. $47B정도였으면 매우 좋았겠지만, $46.7B도 충분히 괜찮은 값이었습니다. 특히 H20 노이즈를 제외한 Core Product들의 지표는 매우 우수합니다. GB200/300 NVL72, Spectrum-X, InfiniBand입니다.

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

Preview 코멘트 : 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.

리뷰 #2 → 훨씬 더 중요했던 건 3Q25 매출 가이던스였습니다. 말씀드렸던 레인지 상단이었던 $54B가 나왔는데, 더 좋았던 건 H20 매출이 분기에 $2~5B정도 더해질 수 있다고 가이던스와 무관한 업사이드를 남겨둔 것입니다. 엔비디아는 가이던스를 발표할 때 늘 약간의 여유를 잡고 발표하기 때문에 실제 공급망을 살펴보면 3Q25 매출이 $60B를 넘길 수도 있다는 의미로 해석되기 때문에 좋았습니다. 실제 갖고 있는 재고를 판매할 경우 하반기 $7~8B는 할 수 있는 상태인데 7월에 즉시 H20 칩 생산을 30만 장정도 추가했으므로 2026년 1월 말까지 생각하면 $11~12B까지 가능해 보입니다. 추정으로도 '가능은 한 레벨'입니다. B30A~B40이 9~10월 사이 추가 통과될 경우 여기서 추가로 약간의 업사이드는 더해질 수도 있습니다. 기존에 상각했던 $4.5B 재고를 판매하는 것이므로 GPM은 3Q25부터 GPM 75%까지 도달할 수 있을 거라 생각합니다.

3. 크게 보고 CY2025~CY2026 수요와 공급 가시성은 어떤가? 중요도 20%

Preview 코멘트 : 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 뜻입니

다. 수요증가는 1Q 이후 훨씬 더 가속됐습니다. 추론의 시대에서도 No.1은 엔비디아입니다. 그리고 추론이 점점 더 복잡해지고 더

다. 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.

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

리뷰 #3 → 수요가 높다는 것은 H100과 H200 매진, 그리고 중국 외 고객에게 H20 $650M 판매에서 느낄 수 있었습니다. Blackwell이 12개월치 매진된 상황이기에 당장의 수요를 충족하려 1~2개월 내로 인도받길 희망하는 고객들이 HGX H100/200을 주문하고 있습니다. 그리고 꾸준히 강조드린 올해 수요증가를 이끌 포인트였던 Enterprise & Sovereign AI 모두 강세를 말했습니다. 이번 분기에 엔비디아는 "수요 성장의 흐름이 CSP에서 Enterprise로 이동하고 있다(This growth is fueled by capital expenditures from the cloud to enterprises)"고 말했고, "올해 소버린AI 매출이 $20B를 넘길 것으로 예상한다(We are on track to achieve over 20 billion in Sovereign AI revenue this year)"고 말했습니다. 공급에서는 Blackwell compute 매출이 $28B여서 $2B만큼 아쉬움이 있었으나 경쟁역량 측면에서 가장 중요한 제품인 GB200/300 NVL72 랙 생산이 주당 1,000개 레벨로 올라와서 매우 좋았습니다. 여기서 3Q에 추가로 용량이 가동되기 시작하면 주당 생산량은 더 늘어날 것을 예고했습니다. CY26까지 매 분기 랙 생산량은 늘어갈 예정입니다. CY25 연간 NVL 랙 생산량은 시장의 기대치인 3만개를 넘어서 3.5~3.8만개에 가까울 것으로 예상합니다. CY26은 6~7만 개 추정입니다. 1Q25 당시 실적발표 자료에서 시장의 기대가 1.5~2만 개일 때는 '이건 너무 과하게 낮다'고 전해드렸는데, 지금 많이 올라왔지만 아직 시장의 기대가 낮다고 봅니

다. 투자자들의 기대 대비 더 잘되고 있다는 의미입니다. Blackwell Ultra는 7말8초에 서버 공급망들이 대거 라인을 갖추고

다. 투자자들의 기대 대비 더 잘되고 있다는 의미입니다. Blackwell Ultra는 7말8초에 서버 공급망들이 대거 라인을 갖추고 지금은 양산 초입에 들어왔으며, 2H26부터 성장을 이끌 Rubin 아키텍처 제품들(Vera CPU, Rubin GPU, CX-9 SuperNIC, NVLink 144, Spectrum-X/XGS, 실리콘 포토닉스 프로세서)도 정상적으로 생산 준비에 들어갔습니다.

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

Preview 코멘트 : 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.

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 작업입니

다. 끊임없는 토론을 통해서 발전합니다. 소규모로 테스트해보고 성공적이면 대규모로 테스트해봅니다. 약간의 운에 가깝지만 연구와 새로운

다. 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.

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.

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 있습니

다. Spectrum-X, Infiniband 판매 외에도 랙 스케일 제품인 GB200 NVL72 판매가 늘어나면 해당 랙 제품에 엔

다. 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.

리뷰 #4 → H20 판매에 큰 문제는 없는 상태이며, 중국은 컴퓨팅 부족에 시달리고 있는 중이므로 판매만 할 수 있다면 수요 우려는 없습니다. 중국 시장의 TAM은 $50B이고 매년 50%씩 성장할 것을 전망했는데 이 경우 엔비디아가 수출규제 정도에 따라 점유율이 조금씩 줄겠지만, 줄더라도 내년까지 40~50% 점유율을 유지한다는 전제 하에 CY26 엔비디아의 중국시장 판매기회는 $30~$37.5B정도입니다. 네트워킹 출하량은 실제로 크게 늘었습니다. Spectrum-X 협력사인 Cisco System은 가장 최근 분기에 $0.8B 주문을 받았다고 말했으므로 생각해보면 다음 분기에도 여전히 NVLink, Spectrum-X, InfiniBand 수요는 좋을 것으로 예상합니다.

어닝콜 정리

"향후 5년간 AI CAPEX는 $3~4T까지 증가할 것"

엔비디아, 3Q24

주요 내용

매출 YoY 94%(QoQ 17%) Hopper 수요 이례적인 수준이며, H200은 빠르게 램프업해서 매출 $00B 규모 기록. CSP가 데이터센터 사업부 매출의 50% 차

지. H200 인스턴스는 AWS, CoreWeave, Azure에서 온라인됐고, GCP, OCI도 곧 출시될 것. Ampere, Ho

지. H200 인스턴스는 AWS, CoreWeave, Azure에서 온라인됐고, GCP, OCI도 곧 출시될 것. Ampere, Hopper는 추론수요로 더 많이 판매되는 중. 소프트웨어 최적화를 통해 H100 Throughput은 1년 새 5배 증가했고, 곧 출시될 NIM 업데이트를 통해 추가로 2.4배 더 추론성능 높아질 것. 지속적인 성능 최적화 중

Blackwell은 생산수율 높이기 위한 대량 마스크 변경 후 본격적인 양산(Full Production)에 들어갔음. 3Q24에 샘플 13,000개 배송했고 모든 주요 파트너에게 모두 배송. 중국은 QoQ 성장했고 소버린 AI도 계속 성장. 4Q24 Blackwell 매출 Several Billion Dollars 초과할 것으로 예상하며, 4Q24 Non-GAAP GPM 73.5%. 1Q25 71~73%하고 2H25엔 74~76%

Enterprise/Industrial AI가 두 번째 웨이브가 될 예정. 1,000개 회사가 NVIDIA NIM을 사용하고 있으며, NVIDIA AI Enterprise 수익화 추세가 빠름. 연간 매출 기준 작년 대비 2배 증가한 $2B로 마감할 것이며 파이프라인 계속 구축 중. Industrial 및 Robotics AI 수요는 이제 가속화되기 시작. Physical AI라고 부름. 폭스콘은 Omniverse 디지털 트윈으로 멕시코 공장 연간 전력소비 30% 줄일 듯

인도 Tata, Yotta, 일본 SoftBank이 소버린AI 성장 이끄는 중이며 Softbank와 미국 T-Mobile은 CUDA Aeiral, AI-RAN을 통해 5G RAN 가속화시킬 것. 네트워킹 매출은 YoY 20%. Spectrum-X 매출은 작년 대비 3배 증

가. 스케일링은 사전/사후/추론에서 모두 계속되고 있으며 특히 사후/추론 스케일링이 처음 시작됐기에 중요. 이제 프론티어 LLM은 H

가. 스케일링은 사전/사후/추론에서 모두 계속되고 있으며 특히 사후/추론 스케일링이 처음 시작됐기에 중요. 이제 프론티어 LLM은 Hopper 10만개 → Blackwell 10만개를 기본으로 쓰려 하는 중. Hopper 수요는 CY25 내내 계속되며 1Q~2Q25는 특히 좋을 것. 추론이 더 어려운데 이에 자신있음

엔비디아, 4Q24

주요 내용

매출 YoY 78%. Blackwell 램프 시작되고 H200 QoQ 성장. Blackwell 4Q $11B 매출 달성. 모든 Blackwell 제품 구성에서 Full Production 달성. Blackwell의 기본 클러스터는 10만개 규모가 일반적. 미세조정, 강화학습, Distillation 도입하며 사후학습 수요를 촉진하는 중. 이제 사전학습보다 사후학습이 컴퓨팅 규모는 더 커짐. Hugging Face만해도 Llama 기반으로 9만개 이상의 파생 모델을 호스팅하고 있음.

Test-time compute향 추론 수요는 OpenAI o3, DeepSeek-R1, Grok 3을 통해서 가속화. Blackwell 시대에는 추론에 대한 수요가 큼. 초기 GB200은 대부분 추론을 위해 배포했음. xAI는 GB200으로 Grok 차세대 모델 학습/추론 중. 4Q24 매출 50%가 거대 CSP들(Azure, GCP, AWS, OCI)향으로 판매됐고, 소비자-인터넷 기업향 매출은 전년 대비 3배 증가, 엔터프라이즈향 매출은 전년 대비 2배 증가. 중국향 데이터센터 매출비중은 규제 이전보다 훨씬 낮고 이정도로 유지될 것

거의 모든 자율주행 기업이 데이터센터/자동차에서 엔비디아를 채택 중. 자동차향 매출은 올해 $5B에 달할 것으로 기대 중. 네트워킹은 InfiniBand NVL8 → Spectrum-X NVL72로 전환

중. Blackwell 수요를 충족하기 위해 제조 가속화(비용)에 집중하는 중. 완전히 가동되면 2H25에 GPM 70% 중반이 될

중. Blackwell 수요를 충족하기 위해 제조 가속화(비용)에 집중하는 중. 완전히 가동되면 2H25에 GPM 70% 중반이 될 것으로 예상. Ultra로의 전환은 쉬움. CUDA 개발자 커뮤니티는 590만명으로 늘어났음. 1Q25 가이던스는 매출 $43B, GPM 71%

엔비디아, 1Q25

주요 내용

매출 YoY 69%. AI 워크로드는 추론으로 전환 중. AI 팩토리로 상당한 매출. H20 수출통제로 $4.5B 비용 인식했고 1Q25 $2.5B 선적 못했음. 2Q25에는 H20 $8B정도 못팔았음. Blackwell 매출은 DC Compute 매출의 70%인 $24B. GTC 대비해서 더 많은 주문이 들어왔고 추론 수요가 폭발적으로 증가 중. Blackwell은 출시한지 얼마 안됐는데 SW 최적화로 한 달 사이 성능 1.5배 향상. Hopper는 2년 동안 4배 좋아짐

GB200 NVL72 수율이 크게 좋아졌음. 하이퍼스케일러들이 각각 주당 NVL72 랙 1,000개 or 72,000개 Blackwell GPUs씩 배포 중. 이번엔 생산량 더 늘릴 계획. MSFT는 이미 수만 개, OAI를 주요 고객으로 수십만 개의 GB200 추가 배포할 것. GB300 시스템 샘플링 5월 초에 CSP에서 시작 → 7월 말 생산. GB200/300은 동일한 아키텍처, 공간, 전기/전자 스펙이기에 공급망에서 높은 수율 유지하면서 원활히 전환 가능. HBM 50% 더 많기에 FP4 FLOPS 50% 더 높일 예정. CY28년까지 로드맵 준수할 예정

AI 팩토리 구축 속도와 규모가 가속화됨. 1Q25에만 AI 팩토리가 100개 넘어감(YoY 100%), 각 팩토리당 GPU 평균 개수도 2배 증

가. 수십GW가 엔비디아 인프라 채택 중. NVLink 5 채택이 늘면서 1Q25 NVLink 매출이 $1B 돌파. Spectrum-

가. 수십GW가 엔비디아 인프라 채택 중. NVLink 5 채택이 늘면서 1Q25 NVLink 매출이 $1B 돌파. Spectrum-X는 대성공했으며 ARR은 $8B 수준(매출의 5%), 코어위브/마이크로소프트/오라클/xAI/구글/메타가 채택. 싱가폴 매출의 99% 이상이 미국 주문. 1Q25 Non-GAAP GPM은 71.3%이고 2Q는 72%. 2Q25 매출은 $45B

엔비디아, 2Q25

주요 내용

매출 YoY 56%, Blackwell 매출 QoQ 17%($28B). 5년간 AI 인프라 투자 $3~$4T. OpenAI, Meta, Mistral 차세대 모델 학습/추론에 GB200 NVL72 사용. GB300 랙은 양산 중. NVL랙은 주당 1,000개. 3Q에 더 증가할 것. Vera CPU, Rubin GPU, CX-9 SuperNIC, NVLink 144 Switch(up), Spectrum-X Switch(out, across), 광학프로세서 제작들어감. 3세대 NVLink 제품. CSP → Enterprise로의 수요 전환. GB300 NVL72는 Hopper 대비 토큰당 에너지 효율 50배 향상.

7월 말 H20 라이선스 검토 시작. 아직 출하는 없음. 현 상태로는 3Q $2~$5B Upside($56~$59B). H100/H200 출하량 증가. H20도 $650M 판매(중국 외). RTX Pro 서버는 Billions 제품이 될 것. EU AI 팩토리 20개로 €20B 투자. 올해 소버린 AI 매출 $20B. 로보틱스 플랫폼 개발자 200만, HW 1,000+

NVLInk, Spectrum-X, InfiniBand 수요 강세. Spectrum-X는 ARR $10

B. InfiniBand는 대역폭 2배 늘린 XDR 도입 이후 QoQ 100% 증가. 3Q 매출 $54B(H20 포함X, 포함 시 $

B. InfiniBand는 대역폭 2배 늘린 XDR 도입 이후 QoQ 100% 증가. 3Q 매출 $54B(H20 포함X, 포함 시 $56~59B). GPM 73.5%. Agentic AI로 환각 크게 줄음. GW 데이터센터는 $50~60B인데, 그중 $35B정도가 엔비디아의 몫. 중국은 $50B 시장. CAGR 50% 예상. 세 가지 네트워킹. H100/H200 매진. AI 투자 가속

긍정적이었던 내용

핵심 펀더멘탈 체크 ⓐ수요 ⓑ공급 ⓒ경쟁역량

수요 : 지금의 AI 사이클을 정의하는 다섯 가지 흐름

수요에 대해서, 지금 AI 사이클을 정리해보면 다섯 가지 흐름이 동시에 발생하고 있습니다.

(1) ROI 깨달음 : PoC/Testing → AI Production

(2) 메인 워크로드의 발전 : Pre-training → Reasoning(4Q24~) → Agentic AI(1Q25~)

(3) 지역의 확대 : US Only → Global Adoption *여전히 메인은 US지만, EMEA/APAC의 성장속도 높음*

(4) 참여자의 확대 : BIG TECH → Enterprise AI

여기까지가 2025년까지 지속되는 AI CAPEX 가속화의 본질입니다. 그리고 2Q25에는 트럼프가 OBBBA를 통해 내년 AI CAPEX의 부담을 줄여줬습니다. (5) 2026년부터는 OBBBA로 인해 CAPEX를 첫 해에 전액비용처리 할 수 있게 됐기 때문입니다. 한 번에 경비처리하면 법인세 부담이 크게 줄어드니 절감한 세금 만큼 CAPEX를 더 집행할 수 있습니다.

데이터센터 CAPEX 집행의 걸림돌이던 에너지 프로젝트들에 대한 인허가 프로세스도 간소화시켜주면서, 데이터센터 건설 속도는 더 빨라질 수 있습니

다. 재무적인 인센티브와 행정절차의 간소화가 복합적으로 긍정적인 영향입니다. 블룸에너지 기업분석에서 말씀드린 것처럼 고객사들은 이제

다. 재무적인 인센티브와 행정절차의 간소화가 복합적으로 긍정적인 영향입니다. 블룸에너지 기업분석에서 말씀드린 것처럼 고객사들은 이제 AI Speed로 전력을 조달하기 위해서 on-stie 발전을 늘리는 중입니다. 급기야 메타는 텐트 형태로 AI 데이터센터 아키텍처를 만들었습니다.

이미 ROI를 확보한 워크로드가 2025년 2월부터 메인으로 자리잡아 올라오고 있고, Test-time compute와 강화학습을 통해서 스케일링 법칙은 계속되고 있으며, FCF를 초과하는 CAPEX가 다년간 진행될 수 있습니다. 이번 분기부터는 CAPEX의 40~50% 정도를 차지하는 장기 자산에 PE들이 들어오기 시작했습니다.

젠슨황의 생각처럼 $3~4T CAPEX 사이클이 온다면?

모건스탠리는 2025~2028년까지 데이터센터 CAPEX가 $2.9T 가까이 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.

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, 국부펀드는 본격 가동하지 않은 상태입니다.

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 가능합니

다. 창구는 Private Credit, 회사채, ABS/CMBS, 기타 PE, VC, 국부펀드, 은행 등에서 빌려서 조달하는 식입니

다. 창구는 Private Credit, 회사채, ABS/CMBS, 기타 PE, VC, 국부펀드, 은행 등에서 빌려서 조달하는 식입니다.

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 추론수요로 채워지고 있기 때문입니다. AWS, GCP, Azure 모두 엄청난 양의 CAPEX를 썼지만 평균적으로 고객들로부터 받은 AI 계약규모가 더 빠르게 성장했습니다. 데이터센터 건설이 가속화되는 이유입니다.

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*

업계 전문가 인터뷰, "Blackwell 리드타임은 12개월 이상"

주요 인터뷰 중에, 최근 엔비디아의 수요를 말하는 코멘트를 정리해보면 이렇습니다.

최신 제품으로 수요가 몰리고 있음을 보여준 내용이었습니다. Blackwell GPU 제품의 리드타임은 12개월 이상 걸리는 상태이지만, H100/H200는 몇 주~한 달 이내로 배송받을 수 있는 리드타임입니

다. 네트워킹 제품에도 수요가 워낙 많이 몰리다보니 Mellanox(엔비디아의 네트워킹 자회사, 2019년 인수)의 CX-7 NIC도

다. 네트워킹 제품에도 수요가 워낙 많이 몰리다보니 Mellanox(엔비디아의 네트워킹 자회사, 2019년 인수)의 CX-7 NIC도 리드타임(주문 후 배송받기까지의 기간)은 6~9개월이고, Broadcom의 Tomahawk 신제품도 리드타임 4~6개월입니다.

이번 엔비디아 2Q 실적발표에서는 워낙 CSP/Enterprise/Soveriegn 수요가 높아지다보니 Blackwell을 기다리지 못하고 당장 배송받기 위해서 H100/H200까지 매진된 상황임을 확인했기에 좋았습니다.

공급은 크게 네 가지가 중요합니다.

첫 번째, Blackwell 전환이 계속되는 중입니다. 3Q, 4Q25로 갈수록 Blackwell 매출비중은 높아질 예정입니다. 4Q24 $11B → 1Q25 $24B → 2Q25 $28B까지 높아진 상태인데 향후 4Q25까지 $45B 이상까지 매 분기 증가할 예정입니다. Blackwell과 Blackwell Ultra는 스펙이 거의 똑같기 때문에 전환이 순조롭습니다.

두 번째, GB200/300 NVL 랙 생산은 이번 분기에 주당 1,000개 수준까지 올라와서 좋았습니다. 현재 가장 수요가 높은 건 가장 퍼포먼스 대비 TCO, 전력 대비 토큰 Throughput이 우수한 GB200/300 NVL72 랙 제품입니다. 2026년 말까지 GB200/300 NVL72를 통해서 AI Training 클러스터를 구축하려는 수요는 이렇습니다.

Azure, AWS, GCP, Tier 2 CSP, 소버린 클라우드의 수요는 제외하고 차세대 모델을 만들기 위한 클러스터 수요만 NVL72 랙으로 받는다고 가정해도 오픈AI 5,555개 + 메타 6,944개 + xAI 7,639개입니

다. 이들의 값만 합치더라도 NVL72 랙 제품 수요는 20,139개이므로 수요 걱정이 없습니다. 네트워킹 제품까지를 고려하면 엔비디

다. 이들의 값만 합치더라도 NVL72 랙 제품 수요는 20,139개이므로 수요 걱정이 없습니다. 네트워킹 제품까지를 고려하면 엔비디아가 인식할 수 있는 매출은 $100B+입니다. 엔비디아의 CY25 예상 매출이 $200B인 걸 감안하면 이정도면 이미 상당한 수요를 깔고 가는 것입니다. GB300 NVL72 양산도 8월부터 시작됐으므로 공급망 우려는 크게 없습니다. 정상적으로 샘플링 → 생산시작 → 양산에 들어왔습니다.

세 번째, 내년 하반기 성장을 담당해줄 Rubin 아키텍처 제품들은 TSMC에 정상적으로 들어갔습니다. 전체 칩은 Vera CPU, Rubin GPU, CX-9 1600G SuperNIC, 6세대 NVLink 144 3600GB/s, Spectrum-6 102T CPO 등이며 모두 2026년 상반기까지 양산 준비를 끝내는 걸 목표로 하고 있습니다. Vera Rubin NVL144 랙 설계도 2025년 7월에 공개했습니다.

네 번째, H20 재고는 대략 칩 기준 60~70만 개 정도가 있고 7월 하순에 TSMC향으로 생산을 빠르게 늘리기 위해 대략 30만 개 분량의 CoWoS-S 웨이퍼 할당을 추가로 요청했습니다. Hopper이므로 CoWoS-S를 사용하기 때문에 Blackwell/Rubin부터 쓰이는 CoWoS-L 용량과는 무관합니다. CoWoS 공정 자체가 패키징까지 완료되려면 3~4개월 걸리기 때문에 추가 생산분은 서버로 조립되어 판매되는 시점을 생각하면 이제 생산하는 H20들은 2025년 11월~12월쯤부터 중국으로 판매될 것으로 예상합니다. 이전까지는 기존 H20 판매가 이뤄지고, 약간의 추가생산분은 11월~12월쯤 잡힌다는 의미입니

다. 1월 말까지가 4Q25 실적이므로 올해 이익으로 잡힐 예정입니다. 젠슨황이 올해 중국의 AI 가속기 TAM이 $50B정도이고 향

다. 1월 말까지가 4Q25 실적이므로 올해 이익으로 잡힐 예정입니다. 젠슨황이 올해 중국의 AI 가속기 TAM이 $50B정도이고 향후 CAGR로 50%대 성장을 할 거라 전망했는데, 이 경우 올해는 부족분을 채우는 것으로 $11~12B 주문을 받고 → 내년에는 점유율 40%대로 하락한다고 가정하더라도 $30B 판매가 가능할 것으로 예상합니다. 다만 지금의 칩 수출규제 정도는 거의 2세대 이상 차이(GB300이 나올 때쯤 판매될 B30A와 성능비교 했을 경우)나기 때문에 이 경우에는 27년부터는 중국 내에서 Huawei, Cambricon 등이 점유율을 높이면서 엔비디아의 점유율은 계속 하락할 것으로 예상합니다.

*왼쪽: H20의 잠정 구매자를 보여주는 차트입니다. 메타의 AI 워크로드 ROI가 가장 높은 것처럼 바이트댄스도 중국에서 가장 많이 엔비디아의 칩을 구매하는 기업입니다. 그 뒤로는 텐센트가 클라우드와 위챗 추론을 위해 구매하는 용도, 알리바바가 AGI 개발과 클라우드 고객을 위해 구매하는 용도입니다.

*중간 : 중국 내 AI 가속기 점유율을 보여주는 차트입니다. 학습 분야에서는 엔비디아 칩이 주로 쓰이고 있고, 추론 분야에서 많은 스타트업들이 생겨서 점유율을 나눠가진 상태입니다. 이미 칩 성능격차가 많이 벌어진 상태인데 점점 더 벌어질 것이므로 2026년부터는 중국향 매출은 유의미하게 안 나올 것이라고 전망하는 게 편합니다.

*오른쪽 : B30A의 추정 스펙인데, H20와 메모리/칩간 연결성은 비슷하지만 FLOPS를 좀 더 올렸을 것으로 예상합니다. B30A에 비해서 메모리 및 칩간 연결성이 떨어지는 모델입니다. 물론 오픈소스의 힘이 있어서 B30A 수출을 승인하고 나면은, DeepSeek 때 부족한 역량을 극복하려 새로운 training 및 inference 알고리즘을 들고 나왔던 것처럼 그럴 가능성이 높긴 합니

다. 미국은 자본 크기에 비해 인재가 귀하다면, 중국은 자본 크기에 비해 컴퓨팅이 귀해서 그렇습니다.

다. 미국은 자본 크기에 비해 인재가 귀하다면, 중국은 자본 크기에 비해 컴퓨팅이 귀해서 그렇습니다.

엔비디아를 둘러싼 경쟁역량은 세 가지 관점으로 정리할 수 있습니다.

하나의 컴퓨팅 단위당 성능을 높이는 Scale-up, 그것을 여러 랙으로 확장 연결하는 Scale-out, 데이터센터 단위를 연결하는 Scale-across입니다.

IT HW/SW 분야에서 스케일 업Scale-Up은 기존 서버의 사양을 업그레이드함으로써 시스템을 확장하는 걸 말합니다. 수직적인 성능 향상입니다. 스케일 아웃Scale-Out은 서버를 여러 대 추가함으로써 시스템을 확장하는 걸 말합니다. 수평적인 성능 향상입니다.

엔비디아는 스케일 아웃 전에 스케일 업이 중요하다는 생각인데 여기서 가장 중요한 것이 GB200 NVL72입니다. 단일 GPU들을 넘어서 하나의 서버에 있는 모든 GPU를 하나의 GPU처럼 가동되게 만든 NVLink 서버로서 성공한 제품이기 때문입니다.

첫 제품은 아니었습니다. NVLink로 GPU들을 All-to-All 연결한 제품을 처음으로 선보인 건 2022년에 출시한 GH200 NVL32였습니다. 당시 Hopper 주문 중 5%정도밖에 차지하지 않을 만큼 첫 제품치고 좋지 않은 채택률을 보였는데, 방향성은 맞았습니다. 이렇게 축적된 공급망 관리와 엔지니어링 경험이 NVL72 → NVL144 → NVL288 → NVL576으로까지 이어지는 로드맵의 시작이었기 때문입니다.

*왼쪽 : 전력규모 100MW AI 데이터센터에 H100 NVL8 서버는 4.5만 개의 GPU가 들어가지만, GB200 NVL72는 8.5만 개의 GPU가 들어갑니

다. 그리고 토큰은 40배 더 많이 만듭니다.

다. 그리고 토큰은 40배 더 많이 만듭니다.

*오른쪽 : 2H25 출시 예정인 GB300 NVL72 서버 (HBM3E 288GB)

*왼쪽 : 2H26 출시 예정인 VR200 NVL144 서버 (HBM4 288GB)

*오른쪽 : 2H27 출시 예정인 VR300 NVL576 서버 (HBM4E 1TB) *HBM 1TB의 시대 예고*

Scale-up (NVL72) : 추론의 시대에 빛을 보다

위의 차트는 100MW 규모 AI 팩토리를 서로 다른 벤더의 서버 랙으로 구성했을 때의 수익성을 보여줍니다. 여기서 수익성이란 백만 토큰당 가격 기준으로 계산된 것입니다. 같은 비용으로 얼마나 많은 토큰을 처리할 수 있느냐가 곧 퍼포먼스이며 이를 기반으로 TCO(총소유비용)와 이익률이 산출한 것입니다. 그래서 종합적으로 퍼포먼스 대비 TCO가 GB200 NVL72가 압도적으로 좋다는 의미입니다.

여기서 TPU, Trainium은 처음부터 ML 워크로드를 만들 때부터 TPU 및 Trainium에 맞게 특화시켜야 하기에 기업들이 현실적으로 채택할 솔루션은 사실상 엔비디아의 칩 밖에 안 남습니다.

GB200 NVL72 / 유일한 All-to-All 연결을 가능케 하는 NVLink

추론이 극한의 컴퓨팅인 이유는 토큰을 생성하는 것이 최종 고객인 기업들의 매출과 직결되기 때문입니다. 서비스 품질이나 수익성에 영향을 미치기 때문에 극한의 성능과 효율성 하에서 구축되어야 합니다.

추론의 시대에 가장 중요한 가치는 "달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 어느 정도의 지연속도로 서비스 할 수 있는가"입니다. Groq/Cerebras가 더 우수하다거나, 하이엔드 GPU 없이도 로컬 LLM을 소비자용 GPU로 충분히 돌릴 수 있다는 주장들이 실제 기업들의 채택으로 이어지지 않는 이유들은 현실적인 배포 환경과 달라서 그렇습니

실제 LLM 서비스를 제공할 때는 ⓐ매우 큰 Batch size를 통해 Throughput을 극대화하고, 동시에 ⓑLatency는 낮게 유지(빠른 답장)하며, ⓒ서버당 더 많은 사용자(높은 동시접속, Interactivity)를 수용해야 하기 때문에 All-to-All 네트워킹 규모가 클수록 동일 성능 대비 TCO가 좋아집니다.

*왼쪽 → 가로(X)축은 사용자 한명당 토큰을 생성하는 양입니다. 한 명에게 더 많이 토큰을 빠르게 만들어줄 수록 사용자 경험이 좋아지고, 혹은 더 많은 컴퓨팅을 배정함으로써 더 똑똑한 품질의 답변을 제공할 수 있습니다. 세로(Y)축은 서버 구축에 들인 달러당 초당 토큰 생산량을 의미합니다. Batch Size는 한 번에 병렬로 처리하는 사용자 요청 수를 의미합니다. 예를 들어 여러 사용자가 챗봇이나 AI 모델에 동시에 질문을 한다고 가정하면 GPU는 이 요청을 일정한 개수씩 묶어서 한 번에 처리합니다. Batch size가 클수록 좋지만 너무 커지면 사용자 1명당 반응속도가 느려질 겁니다.

*오른쪽 → 두 가지 차트가 보이실 겁니다. 왼쪽 차트는 기존 HGX H100/H200 NVL8 서버에서 Reasoning 워크로드를 구동했을 때의 ⓐbatch size ⓑLatency ⓒInteractivity 차트를 보여주는 겁니다. ⓐⓑⓒ 세 가지 축 사이에서 '달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 어느 정도의 지연속도로 서비스 할 수 있는가'를 놓고 최고의 값이 나오는 ⓐⓑⓒ 세팅을 하는 것이 추론의 핵심입니

다. 오른쪽 차트는 새로운 GB200 NVL72 서버에서 Reasoning 워크로드를 구동했을 때의 ⓐⓑⓒ 세팅입니다. 추론 시 Hopper NVL8에 비해 Blackwell NVL72에서 40배 가까이 경제성이 좋아졌습니다. Hopper → Blackwell 향상도 있지만 추론 시 NVL8에 비해서 NVL72를 All-to-All 연결함으로 인해서 나오는 추론의 경제성 향상도 상당하다는 의미입니다.

이때 NVLink만이 All-to-All 연결을 가능케하는 유일한 기술이기에 엔비디아의 GB200 NVL72의 NVLink가 Scale-up 전략이 핵심입니다. Reasoning 워크로드는 쿼리당 요구 컴퓨팅·메모리가 기존 대비 10배(1,000 → 10,000) 증가하고, 서버당 수용 가능한 사용자 수는 1/4 수준(256명 → 64명)으로 줄어드는 등 부담이 40배 증가하게 됩니다. 이런 상황에서는 기존 8개의 GPU로는 능력이 떨어집니다. 72개의 GPU가 하나의 GPU처럼 메모리를 공유하면서 동일 문제를 매우 낮은 지연시간으로 처리할 수 있습니다.

이에 대응하는 UALink 진영의 아스테라랩스의 Scorpio X Switch가 2026년부터 본격적으로 램프업되지만, 엔비디아가 GB200 NVL72를 HGX H100 8-GPU 대비 훈련에서도 더 우수한 퍼포먼스를 보이기 위해서 현재 3개월정도 CUDA 소프트웨어 차원의 성숙과정(효과적인 GB200 NVL72 진단 및 디버깅 도구의 부족, 백플레인의 안정성 이슈로 스위치 트레이 교체 및 백플레인 카트리지 교체, MTBI)을 거치며 엔비디아, CSP, Neocloud, 프론티어 AI 연구소 내 엔지니어들이 훈련-추론하면서 해결할 수 있는 과제들로 생태계를 강화시키고 있음을 감안하면 랙 단위 스케일링에서 개별 경쟁사들이 쉽게 따라오기는 어려워보입니다

이미 GPU vs GPU(Rubin) 비교가 아닌 → 랙 vs 랙(NVL72, 144, 576) → 데이터센터 vs 데이터센터(Spectrum-XGS) 단위 비교로 넘어가고 있는 것처럼, 실제 training 및 inference에 필요한 각종 소프트웨어 최적화 과정까지를 생각하면 개별기업 vs 개별기업 비교가 아닌 → CUDA 생태계 vs 다른 개별 생태계 싸움입니다. 그리고 마지막으로는 엔비디아는 그 시점 이후에도 우위를 유지하기 위해 CPO, 800V, 유리기판, NVL576, CoWoP 등을 차세대 전략으로 준비하고 있습니다.

Scale-out (CPO) : 100만개 단위 클러스터를 위한 전략

가장 강력한 GPU 랙을 갖췄으니, 이제는 이것을 수백만 개의 GPU 단위로 확장하기 위한 스케일 아웃 차례입니다. 단일 클러스터 기준 100만개의 GPU 규모로 확장하기 위해서 엔비디아가 어떤 것들을 고려했는지 정리해봅니다. 이 모든 것을 관통하는 스케일 아웃의 핵심은 '모든 GPU가 하나의 GPU처럼 운영되어야 한다'는 것입니다.

스케일 업에서 중요한 역할은 구리 케이블입니다. 1~2m정도의 길이이고, 연결성이 좋고, 안전성이 좋고, 에너지 효율성도 좋으며, 가장 중요한 요소인 비용적인 측면에서도 매우 우수합니다. 그러나 스케일 아웃으로 가게 되면 실리콘 포토닉스가 등장합니다. 데이터센터의 크기가 축구장 크기만큼 되고 이것들을 하나로 연결해야 하기 때문입니다. 장거리로 연결해야 합니다.

기존 광 트랜시버의 문제 : All-to-All 연결 시 전력과 비

용

광 트랜시버의 문제는 전기에서 광 신호로 전환될 때 많은 에너지를 소모한다는 것입니다. GPU에 연결되는 각각의 광 트랜시버 모듈이 '왼쪽 사진'에서 보실 수 있는 케이블입니다. 이런 케이블 하나가 $1,000이고 하나의 플러그가 30W를 소비합니다. 모든 GPU가 하나처럼 GPU~Switch~Switch ↔ Switch~Switch~GPU순으로 연결되는 구조입니다. GPU 하나당 6개의 플러그가 필요합니다.

하나의 GPU당 180W의 광 트랜시버가 있고 $6,000를 필요로 합니다. 그러다보니 10만개의 GPU가 있다면 60만개의 트랜시버가 있다는 의미이고, 이렇게 100만개의 GPU라면 600만개의 트랜시버가 필요합니다. 비용 자체는 그렇다치더라도 현재 데이터센터 기업들에게 가장 귀중한 자산전기가 저렴한 지역에 데이터센터를 짓고 원하는 양만큼 공급받기가 힘들기에인 전력 180MW를 쓴다는 게 문제입니다.

생각을 바꿔본다면, 고객 입장에서는 60MW를 절약하면 100개의 VR300 NVL576 랙을 더 넣을 수 있게 되기 때문에 바로 경제성과 연결되는 구조입니다. 그래서 엔비디아는 이에 맞는 네트워킹을 따로 개발했습니다. 여기에 쓰인 것이 CPO입니다.

*왼쪽 : 지금은 모듈을 통해 스위치와 연결되는 구조였다면, 이제는 다 하나로 패키징하는 식입니다. (자료: Broadcom)

*오른쪽 : 플러그로 꽂아서 하는 방식, 보드에 붙이는 식, CPO를 하는 방식으로 바뀌어 가고 있습니다. (자료: ASE)

Co-Packaged Optics, CPO란 무엇인가?

CPO란 기존의 데이터센터 구조에서 데이터를 주고 받을 때 사용하던 광 트랜시버Optical Transceiver 모듈을 다루는 방법을 한 단계 발전시킨 고급 패키징 기술입니

다. 기존의 광 트랜시버는 전기 신호 ↔ 빛 신호를 바꾸는 역할을 하며, 플러그처럼 꽂았다 뺐다 할 수 있는 구조로 고장 시 모듈만

다. 기존의 광 트랜시버는 전기 신호 ↔ 빛 신호를 바꾸는 역할을 하며, 플러그처럼 꽂았다 뺐다 할 수 있는 구조로 고장 시 모듈만 교체하면 되기 때문에 유지보수가 간편하고, 생태계가 성숙단계이기 때문에 훨씬 더 저렴하다는 장점이 있습니다. 쉽게 설명하자면 랜선LAN Cable을 컴퓨터와 연결하는 것과 같은 작업입니다.

CPO는 광 트랜시버를 스위치 칩이나 기타 네트워킹 칩에 직접 '통합'해서 데이터 전송 속도를 높이고, 전송 거리를 단축하고, 전력 소비를 줄이고, 지연시간을 최소화할 수 있는 기술입니다. 컴퓨터 랜선처럼 꽂아서 쓰는 게 아니라 칩에 광 트랜시버를 통합하여 하나의 기기처럼 작동하게 만드는 식입니다. 훨씬 더 빠르고 효율적인 통신이 가능합니다.

*왼쪽 : 전송 속도가 증가하면 손실도 함께 증가합니다. 칩과의 거리를 줄일 수록 한계를 극복합니다 (자료: Broadcom)

*오른쪽 : TSMC향 COUPE 로드맵, 2025년 기판 CPO → 2026년 스위치 CPO → 26년+ 칩 자체 CPO (자료: FOCI)

CPO가 필요한 이유

데이터 전송 속도는 앞으로 400G → 800G → 1.6T → 3.2T → 6.4T → 12.8T와 같이 점점 더 빨라지고 있습니다. 그러나 속도가 빨라질 수록 신호 손실이 늘고 에너지 비용도 함께 증가하는 문제가 생깁니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 CPO 기술이 다시금 주목받고 있습니다.

AI 훈련과 추론의 경제규모가 상당히 커진 만큼 에너지 효율이 높아지고, 데이터를 더 빠르게 전송할 수 있으며, 지연시간이 크게 낮아지는 게 이전보다 훨씬 더 중요해졌습니

다. 점점 더 많은 칩을 하나의 GPU처럼 연결시켜야 하고, 점점 더 많은 서버를, 점점 더 많은 데이터센터를 하나의 것처럼 연결시키

다. 점점 더 많은 칩을 하나의 GPU처럼 연결시켜야 하고, 점점 더 많은 서버를, 점점 더 많은 데이터센터를 하나의 것처럼 연결시키는 일이 중요해지고 있습니다. 더 빠르게 더 많은 데이터를 처리해야 하다보니 수요가 가속화되고, 시스템 및 칩 아키텍처 모두에서 혁신을 요구하고 있습니다.

CPO 기술이 가지고 있는 한계들

CPO 도입은 많은 이점들이 있지만, 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 도입하지 않은 이유를 정리하면 다음과 같은 네 가지 문제가 대표적이었습니다.

첫째, 수율이 낮습니다. CPO가 기술적으로 훨씬 복잡하기 때문에 지금은 수율이 낮습니다. 광 트랜시버 모듈을 칩에 통합하려면 열 관리, 신호 무결성, 패키징 호환성 등 여러 과제들을 한 번에 해결해야 하기 때문입니다.

둘째, 비용이 비쌉니다. 플러그로 꽂고 뺄 수 있는 광 트랜시버 솔루션에 비해 ASP가 8~10배 높습니다.

셋째, 생태계가 준비되지 않았었습니다. 표준화된 제품도 없습니다. 광모듈, 반도체, 시스템 설계 공급망 전체가 한 번에 협업하고 통합된 제품을 향해 일사분란하게 움직여야 하는데 전례가 없던 일입니다.

넷째, CPO는 통합되어 있기 때문에 그 특성상 유지 보수와 교체가 어렵고 비쌉니다.

CPO 기술을 실제로 제품에 녹여내려면 광섬유, DSP, ASIC 스위치, 패키징, 테스트 같은 다양하고 광범위적인 혁신이 필요하다는 의미입니다. 새로운 기술의 생태계를 만드는 과정에서 TSMC 주도로 대만 테크 공급망이 함께 움직이고 있습니다. 2024년 4월 TSMC가 COUPECompact Universal Photonic Engine 로드맵을 추가 공개하고, 2024년 9월에는 TSMC 주도로 총 31개 대만 반도체 기업들이 모여서 SEMI 실리콘 포토닉스 산업 협회를 만들었습니다

엔비디아와 대만 생태계가 만든 결과

SemiAnalysis 딜런 파텔은 엔비디아의 해자이자 젠슨황의 능력으로 "공급망 관리능력"을 강조하고 있습니다. Rubin이 성공하기 위해서는 CPO 기술 도입이 중요하고, CPO를 안착시키기 위해서는 수율, 가격, 제품 표준화의 한계들을 극복하기 위해 젠슨황이 직접 뛰고 있기 때문입니다. 훨씬 더 많은 샘플링과 규모의 경제를 통해 문제를 해결하려 시도하고 있습니다.

사회자 : 엔비디아가 앞으로 더 차별화하기 위해 가장 많은 투자를 하고 있는 분야는 어디라고 생각하세요?

딜런 파텔 : 차별화를 위해 엔비디아는 공급망에 집중하고 있습니다. 사람들은 여기까지 들으면 아마 "아 그래, 그냥 주문하는 거지 뭐" 이렇게 생각할 것 같습니다. 아니, 아니, 아닙니다. 공급망과 긴밀히 협력하면서 차세대 기술을 한 발씩 먼저 구축하여 다른 누구보다 먼저 시장에 출시하도록 만들고 있다는 게 해자입니다. 가만히 있으면 엔비디아는 잡아먹힐 거라는 건 누구나 알고 있습니다. 그건 쉬운 생각입니다.

젠슨은 아마 세상에서 가장 편집증적인 사람일 겁니다. 과거 인텔 제국을 살렸던 앤디 그로브Andrew Grove가 "편집증 환자만 살아남는다Only the paranoid will survive"라고 말한 것처럼요. LLM 열풍이 불기 전에 그의 가장 큰 고객들은 이미 모두 AI 칩을 만들고 있었습니다. LLM 열풍이 불기 전에 그의 주요 경쟁자들은 모두 GPU를 만들고 시장에 진출할 것임을 공표하고 있었습니다

젠슨은 늘 그럴 때마다 아무도 실행할 수 없는 기술을 대량으로 가장 빠르게 시장에 출시했기 때문에 여전히 최고의 자리를 지키고 있습니다. 네트워킹, 광학, 수냉식 냉각, 기타 모든 종류의 전력 공급 옵션, 이 모든 것들에서 다른 누구도 갖고 있지 않은 기술들을 시장에 출시하고 있습니다. 출시하려고 준비하는 순간 경쟁자들이 알지만 더 빠르게 나아가는 기업이어왔습니다. 공급망과 협력하고 공급망 회사들을 가르쳐야 하며 엔비디아가 도움을 줍니다. 현재 존재하지 않는 것을 만들어낼 역량을 갖고 있는 기업입니다.

엔비디아는 이제 이 모든 작업을 매년 실행하려 하고 있습니다. 정말 믿기지 않는 수준입니다. Blackwell → Blackwell Ultra → Rubin → Rubin Ultra까지 매년 많은 변화를 주도하는 수준으로 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 물론 사람들은 그래도 "오, 말도 안돼! 블랙웰이 지연됐다Oh no, there are some delays in Blackwell"할 겁니다. 아니요. 공급망을 얼마나 열심히 이끌고 있다는 건지 느껴지셔야 맞습니다.

업계의 많은 사람들이 젠슨이 1년 혹은 1년 반 이상 계획을 세우지 않는다는 점을 말하곤 했는데, 그 이유는 엔비디아에 있는 모두가 그만큼 빨라서 그렇습니다. 그렇게 빠르게 바꾸고, 그렇게 빨리 배포할 자신이 있다는 겁니다. 다른 모든 반도체 회사는 아키텍처를 변경하고 배포하는 데 몇 년takes years to deploy이 걸립니다.

CPO 도입 일정 : 1H26 Quantum InfiniBand, 2H26 Spectrum-

2026년 초에 인피니밴드, 2026년 하반기에는 스펙트럼순으로 CPO를 도입할 예정입니다. 엔비디아에 따르면 플러그형 모듈 대비 CPO의 성능 향상은 획기적입니다. Hot Chips에서 밝힌 테스트 결과 CPO 도입 이후 전력 효율은 3.5배, 신호 무결성은 64배, 활성 장치 수 감소로 인한 복원력은 10배 향상되었으며, 서비스 및 조립이 간소화되어 구축 속도가 약 30% 빨라졌습니다.

TSMC의 COUPE 플랫폼을 사용하여 구축한 엔비디아의 MRM 기술을 기반으로 1.6T Spectrum Switch를 구현했습니다. 외장 트랜시버 대신 집적형(CPO)으로 전환돼서 전력을 줄일 수 있고 그만큼 데이터센터에 더 많은 컴퓨팅을 넣을 수 있다는 점에서 엔비디아와 최종 수요자인 데이터센터 운영자들 입장에서는 좋은 내용입니다.

Scale-across (XGS) : 데이터센터들을 통째로 고대역으로 연결하다

엔비디아의 Spectrum-X Ethernet 플랫폼의 경쟁력이 계속해서 높아지는 중입니다. 개별 데이터센터 단위에서는 전력 및 용량의 한계에 도달하고 있는데, 개별 데이터센터를 넘어서 도시, 국가, 대륙 단위로 여러 데이터센터를 하나처럼 엮기 위한 네트워킹 제품을 발표했습니다. 엔비디아는 2H24 이후 계속해서 기존에 InfiniBand에 있던 장점들을 Spectrum-X 이더넷에 녹이는 중입니다. Spectrum-XGS Ethernet에서도 코어위브가 첫 번째 파트너사로 참여했습니다.

엔비디아의 경쟁역량을 생각해보자면, Scale-up에서는 NVL72로 역량을 강화했고, Scale-out에서는 CPO를 적용한 Spectrum-X로, Scale-across에서는 Spectrum-XGS Ethernet을 통해서 강화하는 중입니다

부정적이었던 내용

'아직' 수출규제와 GPM 불확실성은 깔고 가는 구간

불확실성 : ⓐ수출규제 리스크가 낮아졌지만, '아직' 있다

7월에 트럼프와 대화 후 정부가 H20, B30A, B40 등 중국향 판매 제품에 대한 15%의 매출을 가져가는 조건으로 수출규제가 통과됐고, 실제 주문을 받고 3Q25부터 $2~5B 가량 출하될 것으로 예상합니다.

그러나 언제든지 중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르려는 모습이 나올 경우 수출규제가 강화되거나 아예 중국으로의 판매가 금지될 가능성을 안고 있는 상태입니다. 중국을 제외하고도 5년간 $3~4T의 AI CAPEX 사이클이 있다고 볼 때, 중국향 매출 $20~30B는 엔비디아의 핵심 투자의견을 바꿀 만큼의 영향을 주지 않겠지만 업사이드 차원에서는 엔비디아의 CY26~27 매출성장률을 YoY 기준 훨씬 더 높일 수 있는 요인이란 점에서는 '적당히 중요하다'정도입니다.

특히 중국과 미국이 서로에게 중요한 무기를 하나씩 가지고 관세협상에 나서는 과정에서 노이즈가 조금 더 격화될 수도 있습니다. 중국은 희토류를 갖고 있고, 미국은 엔비디아 칩을 갖고 있습니다. 다른 관세 협상 조항들도 충분히 많지만 핵심 쟁점을 보자면, 희토류를 얼만큼 풀어주느냐에 따라 엔비디아 칩을 얼만큼 풀어주느냐로 서로 딜을 하고 있는 상황입니다. 그러다보니, 지금은 채널 체크를 해볼 때 H20 수출에 문제가 없는 상황이지만 앞으로 협상이 결렬되고 악화될 경우에는 중국향 매출이 닫힐 것도 리스크 중 하나로 두어야 합니다

Non-GAAP GPM : 4Q23 76.7% → 1Q24 78.9% → 2Q 75.7% → 3Q 75.0% → 4Q 73.5% → 1Q25 71.3% → 2Q25 72.7% → 3Q25(G) 73.5%

불확실성 : ⓑGPM이 높아졌지만, '아직' 낮다

아직 GPM이 Blackwell 도입 전인 75% 레벨에 비해서는 낮습니다.

그럼에도 이번 분기에도 4Q25 내로 GPM이 70% 중반대로 돌아올 것을 다시 한 번 확인했습니다.

NVIDIA, CY3Q24> "알겠습니다. GPM에 대한 내용을 명확히 해드리겠습니다. 2025년 하반기(in the second half of next year)에 GPM 70% 중반에 도달할 수 있을까요? 네, 합리적인 가정이고 달성해야 할 목표라고 생각하지만 램프의 혼합이 어떻게 될지는 지켜봐야 합니다. 하지만 확실히 가능한 수치입니다. 70% 초반이라는 건 71%, 어쩌면 72 혹은 72.5%일 수도 있습니다. 램프업하면서 계속 제품을 개선하고 수율이 개선되고 2024년 내내 남은 기간 동안 제품에서 개선할 작업이 있는지를 확인하고 싶습니다. 그래서 70% 중반에 올라갈 겁니다."

NVIDIA, CY4Q24> "처음에는 Blackwell 인프라를 구축하는 고객 수요를 충족하기 위해 Blackwell 시스템 제조를 더 빠르게 만드는 데 집중하고 있습니다. 완전히 가동하기 시작하면 비용을 개선할 수 있는 많은 기회가 있으며, GPM은 개선되고 2025년 말(late this fiscal year)에는 70% 중반으로 돌아갈 것입니

다. (~) Blackwell 램프 기간 동안 GPM은 70% 초반이 될 겁니다. 제조를 빠르게 하는 데 집중하고 있으며, 고객에게

다. (~) Blackwell 램프 기간 동안 GPM은 70% 초반이 될 겁니다. 제조를 빠르게 하는 데 집중하고 있으며, 고객에게 최대한 빨리 배송할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. Blackwell이 완전히 램프업되고 나면 비용과 GPM을 개선할 수 있습니다. 그래서 2025년 말(later this year)에는 아마 70% 중반이 될 것으로 예상합니다."

NVIDIA, CY1Q25> "2분기에 Blackwell의 수익성이 GPM을 소폭 견인할 것으로 예상합니다. 엔비디아는 올해 말까지(late this year) GPM을 70% 중반대로 달성하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다."

NVIDIA, CY2Q25> "Non-GAAP GPM은 올해 말까지 70% 중반으로 돌아올 것(We continue to expect to exit the year with non-GAAP gross margins in the mid-70s)으로 예상합니다."

돌아올 가능성이 높다고 생각

GPM 회복을 크게 방해할 요인들이 보이진 않아서, 4Q25에는 GPM이 다시 돌아올 것으로 예상합니다. H20 수출이 가능해지면 3Q에 돌아올 가능성이 일부 있고, 그렇지 않더라도 4Q25에는 75%대가 가능합니다.

제품 단가들이 하락했던 주 요인이 아니라 Hopper NVL8 → Blackwell NVL72로 전환하는 과정에서 워낙 바꿀 게 많았어서 그렇습니

다. 공기냉각을 액체냉각으로 바꾸는 일이었고, HGX Hopper GPU 기준 컴퓨터당 6만 개의 부품이 들어가던 것을 GB200 N

다. 공기냉각을 액체냉각으로 바꾸는 일이었고, HGX Hopper GPU 기준 컴퓨터당 6만 개의 부품이 들어가던 것을 GB200 NVL72 랙당 60만 개의 부품이 들어가는 것으로 바꾸는 일이었고, 랙당 40kW이던 것을 120kW로 만들었습니다. 3천 파운드의 무게, 5천 개의 케이블이 들어갔으며 60만 개의 부품은 자동차 20대에 들어가는 부품 규모입니다.

1Q25가 GPM이 71.3%로 가장 낮았고 → 2Q25 72.7% → 3Q25 73.5% → 4Q25 75.0%로 점점 높아지는 트렌드입니다. 수요-공급-경쟁역량은 여전히 우수한 상태임을 확인한 분기였습니다.

투자의 생각 : 엔비디아(NVDA)

엔비디아(NVDA) 25년 PER 39배, EPS CAGR 3Y 60%, PEG 0.64배 : 실적발표 이후에도 Overweight를 유지합니다. 향후 5년 동안 누적 AI CAPEX가 $3~4T일 가능성에 대해서 그럴 가능성이 꽤 있다고 보고 있습니다. ROI 깨달음, 메인 워크로드의 발전, 지역의 확대, 참여자의 확대, 2026년부터는 OBBBA를 통한 부스트가 시작될 예정입니다. 더 높은 지능을 얻으면 새로운 사용 사례가 생기고, 동일 지능당 토큰 비용이 감소하면 더 많은 사람들이 채택하는 흐름이 계속해서 이어지고 있습니다. 제번스의 역설을 따라가는 중입니다. 현 시점에서 엔비디아를 둘러싼 수요-공급-경쟁역량을 고려할 때 여전히 Top Pick으로 보고 있습니다

5줄 요약

엔비디아는 현재 CY25 PER 39배, EPS CAGR 3Y 60%, PEG는 0.64배입니다. 매출 $46.7B(YoY 56%), EPS $1.05로 컨센을 소폭 상회했습니다. Compute에서 약간의 아쉬움이 있었는데 3Q는 좋았습니다.

Compute 매출은 TSMC CoWoS 전환 병목으로 인해 약간 아쉬웠으나, Networking은 NVLink, XDR InfiniBand, Spectrum-X 덕분에 $7.2B로 기대치를 크게 상회했습니다.

3Q25 가이던스 매출 $54B로 좋았습니다. GPM 73.5%를 제시했고 연말에는 GPM 75% 회복 전망을 고수했습니다. 중국향 H20 반영 시 $56~59B라는 의미이고 GPM은 75%대로 올라올 수 있습니다.

수요가 좋습니다. Blackwell 리드타임은 12개월 이상이고, 당장 용량을 늘리려 하다보니 H100/H200도 매진입니다. 공급은 원활합니다. NVL72 랙 주당 1,000대 양산 중이며 매 분기 늘어날 예정입니다. Rubin 아키텍처 준비도 잘 되고 있습니다.

중국향 수출규제 리스크와 단기 GPM 부담은 남아 있으나, 5년간 $3~4T 규모의 AI CAPEX 사이클 속에서 수요·공급·경쟁역량 모두 우수해 여전히 Top Pick 및 Overweight로 평가합니

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

잡담, 화면 설명, 불확실한 표현을 무작정 버리지 않는다.

생략 기록

별도 생략 기록이 없습니다.

그럼에도 빠진내용 정리

압축·생략	없음. 보존 원문의 45개 sourceCoverage 구간을 원문 순서대로 flow에 회수했다.
이미지·표	차트와 이미지의 보이는 설명·수치만 원문 문장으로 보존했으며, 별도 시각 판독이 필요한 내용은 만들지 않았다.
판단의 경계	작성자의 예상·채널 체크·평가와 회사 발언·발생 사실을 구분해 원문의 조건과 단정 강도를 유지했다.

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