일시: 2025년 11월 19일
발표자: Jensen Huang (CEO), Colette Kress (CFO)
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1. 실적 요약
핵심 재무지표
- 총매출: $57B (전년 대비 +62%, 전분기 대비 +22%)
- 분기 매출 증가폭 $10B (역대 최대)
- 데이터센터: $51B (전년 대비 +66%)
- Compute: 전년 대비 +56%
- 네트워킹: $8.2B (전년 대비 +162%)
- 게이밍: $4.3B (전년 대비 +30%)
- Pro Visualization: $760M (전년 대비 +56%, 신기록)
- 오토모티브: $592M (전년 대비 +32%)
수익성
- GAAP 매출총이익률: 73.4%
- Non-GAAP 매출총이익률: 73.6% (가이던스 초과)
- 마진 개선 요인: 데이터센터 믹스, 사이클 타임 단축, 비용 구조 개선
기타
- 재고: 전분기 대비 +32%
- 공급 약정: 전분기 대비 +63% (향후 성장 준비)
- Hopper 매출: 약 $20B (출시 13분기째)
- 중국 H20 매출: 약 $50M (지정학적 이슈로 대폭 감소)
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2. 핵심 메시지
1) **$500B 매출 가시성 확보**
- Blackwell + Rubin 플랫폼에서 2025년 초~2026년 말까지 $500B 매출 가시성
- 최근 발표된 추가 계약 (Anthropic 1GW, KSA 40~60만 GPU 등)로 상향 가능성
2) **동시 진행되는 3대 플랫폼 전환**
Jensen이 강조한 무어의 법칙 이후 최초의 3중 패러다임 전환:
- Accelerated Computing 전환: CPU → GPU 가속 컴퓨팅 (수천억 달러 기존 워크로드)
- Generative AI 전환: 검색, 추천, 광고 등 기존 ML을 Gen AI로 교체 (매출 증대 효과)
- Agentic AI 전환: 코딩(Cursor), 의료(iDoc), 자율주행 등 완전히 새로운 애플리케이션
→ NVIDIA는 유일하게 3가지 전환을 모두 지원하는 단일 아키텍처
3) **AI 버블 논란에 대한 반박**
- Hyperscaler CapEx는 현금흐름으로 충분히 뒷받침 가능 (비용 절감 + 매출 증대 효과)
- Meta 사례: Gen AI 기반 광고 추천으로 Instagram 전환율 +5%, Facebook +3%
- OpenAI: 주간 사용자 8억, 엔터프라이즈 고객 100만, 건강한 마진
- Anthropic: 연간 매출 run rate $7B (연초 $1B에서 7배 증가)
4) **Blackwell 초과 수요, 전 세대 GPU 완전 가동**
- GB300이 GB200를 추월하며 Blackwell 매출의 2/3 차지
- 클라우드는 sold out 상태, Blackwell/Hopper/Ampere 모두 100% 가동률
- MLPerf Inference 벤치마크: Blackwell이 H200 대비 10배 성능, 10배 낮은 토큰당 비용
5) **생태계 투자는 전략적 파트너십**
- OpenAI: 10GW 데이터센터 구축 지원 + 지분 투자 (2016년부터 협력)
- Anthropic: NVIDIA 플랫폼 최초 채택, 1GW Grace Blackwell/Rubin 시스템 약정
- 목적: CUDA 생태계 확장, 공동 개발, 기술 최적화
- "현금 대신 지분을 받는" 구조로 장기 수익 창출
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3. 사업부별 하이라이트
데이터센터 ($51B, +66% YoY)
Blackwell 가속:
- GB300이 주요 CSP/Hyperscaler/GPU 클라우드에 출하 시작
- GB300이 GB200 매출 추월 (Blackwell의 2/3)
- 주요 고객: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Meta, Oracle, xAI
Hopper 지속 성장:
- 출시 13분기째 약 $20B 매출 (6년 전 A100도 여전히 100% 가동)
- CUDA 호환성과 소프트웨어 개선으로 장기 활용 가치 입증
네트워킹 폭발적 성장 ($8.2B, +162% YoY):
- NVLink, InfiniBand, Spectrum-X Ethernet 모두 기여
- Spectrum-XGS 발표: 기가스케일 AI 팩토리 지원
- Meta, Microsoft, Oracle, xAI가 Spectrum-X Ethernet으로 GW급 팩토리 구축
- GPU 부착률에서 Ethernet이 InfiniBand와 대등한 수준 도달
주요 프로젝트:
- xAI Colossus 2: 세계 최초 기가와트급 데이터센터
- Eli Lilly: 제약업계 최대 AI 팩토리
- AWS-HUMAIN: 최대 150K AI 가속기 배치
- xAI-HUMAIN: 500MW 데이터센터 공동 개발
게이밍 ($4.3B, +30% YoY)
- Blackwell 기반 강한 수요 지속
- 채널 재고 정상 수준, 홀리데이 시즌 대비 완료
- Steam 동시접속자 4,200만 기록 (신기록)
- 한국 GeForce Gamer Festival에 수천 명 참석 (25주년 기념)
Pro Visualization ($760M, +56% YoY, 신기록)
- DGX Spark 수요가 성장 견인
- 소형 Grace Blackwell 기반 세계 최소형 AI 슈퍼컴퓨터
- 엔지니어/개발자용 AI + 그래픽 워크스테이션 시장 확대
오토모티브 ($592M, +32% YoY)
- 자율주행 솔루션이 주도
- Uber와 파트너십: NVIDIA Hyperion L4 Robotaxi 레퍼런스 아키텍처 기반 세계 최대 Level 4 자율주행 플릿 구축
Physical AI (Multi-Billion Dollar 비즈니스)
디지털 트윈:
- Omniverse 기반 공장/창고 디지털 트윈
- 고객: Caterpillar, Foxconn, Lucid Motors, Toyota, TSMC, Wistron
- PTC, Siemens가 Omniverse 워크플로우를 기존 고객 베이스에 제공
로보틱스:
- Cosmos World Foundation Models로 개발, Omniverse로 시뮬레이션, Jetson으로 배포
- 고객: Agility Robotics, Amazon Robotics, Figure, Skilled AI
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4. 가이던스 (Q4 FY2026)
재무 전망
- 총매출: $65B (±2%) → 중간값 기준 전분기 대비 +14%
- GAAP 매출총이익률: 74.8% (±50bp)
- Non-GAAP 매출총이익률: 75% (±50bp)
- 영업비용 (GAAP): 약 $6.7B
- 영업비용 (Non-GAAP): 약 $5B
- 세율: 17% (±1%)
FY2027 전망 (초기)
- 투입 비용 상승 중이나, 매출총이익률 mid-70% 유지 목표
- 비용 개선, 사이클 타임 단축, 믹스 최적화로 대응
- 중국 데이터센터 컴퓨트 매출은 $0 가정 (보수적)
중장기 전망
- 2030년까지 연간 AI 인프라 시장: $3~4T 예상
- Hyperscaler 외에도 국가별 주권 AI, 기업 AI, 산업별 AI 팩토리 등 다층적 수요
- Rubin 플랫폼: 2026년 하반기 램프 시작 (Blackwell 대비 X-factor 성능 향상)
- 7개 칩 구성, 실리콘 수령 완료, 브링업 순조롭게 진행 중
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5. Q&A 핵심
Q1. $500B 전망 현황 및 상향 가능성 (Joseph Moore, Morgan Stanley)
A (Colette):
- $500B 전망 track대로 진행 중
- Q3에만 $50B 출하
- 오늘 발표된 KSA 계약만으로도 3년간 40~60만 GPU 추가
- Anthropic도 새로운 파트너로 추가
- $500B를 초과할 가능성 높음
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Q2. 공급이 수요를 따라잡을 수 있나? (CJ Muse, Cantor Fitzgerald)
A (Jensen):
- AI 인프라 투자는 단순히 "Agentic AI"만이 아님
- 3대 전환이 동시 진행:
- 1. 기존 워크로드의 CPU → GPU 전환 (수천억 달러)
- 2. 기존 ML의 Gen AI 전환 (매출 증대)
- 3. 완전히 새로운 Agentic AI 애플리케이션
- 모든 애플리케이션이 NVIDIA GPU에서 실행
- AI 모델 품질 향상 → 채택률/수익성 선순환
- Cursor, Claude Code 등 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱들
- 공급 따라잡기는 12~18개월 이상 걸릴 것
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Q3. GW당 콘텐츠 및 파이낸싱 (Vivek Arya, BofA)
A (Jensen):
- 세대별 GW당 NVIDIA 콘텐츠:
- Ampere: $20~25B
- Hopper: $20~25B
- Blackwell (Grace Blackwell): $30~35B
- Rubin: 더 높을 전망
- 세대마다 speedup이 X-factor → TCO 개선, 에너지 효율 극대화
- Hyperscaler CapEx는 현금흐름으로 충분히 펀딩 가능:
- 1. 기존 워크로드 비용 절감 (무어의 법칙 대체)
- 2. 추천 시스템 등 매출 증대 효과
- 3. Agentic AI는 순증 (net new)이지만 빠르게 수익화
- 미국 CSP 외에도 각국 정부, 산업별 자체 펀딩
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Q4. Inference 비중 전망 및 Rubin CPX (Jim Schneider, Goldman Sachs)
A (Jensen):
- Inference 비중 증가 희망:
- 현재 약 40%, 앞으로 더 커질 전망
- 3가지 스케일링 법칙 동시 진행: Pre-training, Post-training, Inference
- Chain-of-thought, reasoning으로 Inference 연산량 지수적 증가
- Inference에서 NVIDIA 리더십 압도적:
- Semi-analysis Benchmark: GB200 NVLink 72가 H200 대비 10~15배 성능
- 특히 MoE (Mixture of Experts) 모델에서 압도적 (DeepSeek-R1 등)
- multi-year 리더십 확보
- Rubin CPX:
- Long-context 워크로드 특화 (긴 PDF, 비디오, 3D 이미지 등 흡수)
- 성능/달러, 성능/와트 우수
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Q5. NVIDIA의 5가지 차별점 vs. ASIC (Aaron Rakers, Wells Fargo)
A (Jensen):
AI 시스템의 복잡도가 폭발적으로 증가 (단일 GPU → 전체 랙 + 3종 스위치):
NVIDIA만의 5가지 경쟁우위:
- 1. 모든 전환 단계 지원:
- CUDA-X: CPU → GPU 전환
- Generative AI 전환
- Agentic AI 전환
- 단일 아키텍처로 모든 워크로드 대응
- 2. 모든 AI 단계에서 우수:
- Pre-training (이미 검증됨)
- Post-training (scaling law 지속)
- Inference (가장 어렵지만 압도적 리더) - "thinking is hard"
- 3. 모든 AI 모델 실행:
- 유일하게 모든 frontier model 지원
- OpenAI, Anthropic, xAI, Gemini, Mistral 등 전부
- 오픈소스, 과학/생물학 모델, 로보틱스 모델 등
- Autoregressive, Diffusion 등 모든 아키텍처
- 4. 모든 클라우드 + On-prem + Edge:
- 클라우드부터 DGX Spark, Jetson, PC까지
- 개발자들이 어디서든 동일한 환경 사용 가능
- 이식성과 확장성이 생태계 확대의 핵심
- 5. 다양한 offtake (수요처):
- CSP, 엔터프라이즈, 스타트업, 국가 등 다양한 고객
- 단일 ASIC은 특정 워크로드/고객에 종속
- NVIDIA는 생태계 다양성으로 resilience 확보
→ "ASIC 경쟁은 팀 vs. 팀 경쟁. 이 복잡도를 감당할 팀은 많지 않다"
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투자 시사점
긍정적 요인
- 1. 가시성: $500B+ 매출 확보, 추가 상향 여력
- 2. 수요 지속성: 3대 전환이 동시 진행, 각각이 수천억 달러 규모
- 3. 기술 리더십: Inference에서 10배 격차, multi-year 리더십
- 4. 생태계 확대: Anthropic, OpenAI 등 주요 파트너십 심화
- 5. 마진 방어: mid-70% 유지 목표, 비용 상승 대응 가능
- 6. 다각화: Physical AI, 로보틱스, 디지털 트윈 등 신규 성장 동력
리스크 요인
- 1. 중국 매출 제한: H20 매출 대폭 감소 ($50M), 지정학적 불확실성
- 2. 투입 비용 상승: 메모리 등 부품 가격 인상 압력
- 3. 공급망 복잡도: GW급 데이터센터 구축의 다양한 제약 (전력, 부지, 파이낸싱)
- 4. 경쟁 심화: ASIC 대응 (단, Jensen은 5가지 차별점으로 자신감 표명)
결론
- AI 인프라 투자는 "버블"이 아닌 구조적 전환 (무어의 법칙 종언 + Gen AI + Agentic AI)
- Hyperscaler CapEx는 현금흐름 펀딩 가능하며, 비용 절감 + 매출 증대 효과 동시 실현
- NVIDIA는 유일한 full-stack 플랫폼으로 생태계 Lock-in 심화
- Blackwell/Rubin의 기술 격차 확대로 경쟁사 따라잡기 어려움
- 2030년까지 $3~4T 시장에서 지배적 위치 유지 전망
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*본 요약은 2025년 11월 19일 NVIDIA Q3 FY2026 실적 컨콜 공식 트랜스크립트를 기반으로 작성되었습니다.*