발표일: 2025년 2월 26일
분기: Q4 FY2025 (2025년 1월 마감)
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1. 실적 요약
분기 실적 (Q4 FY2025)
- 매출: $39.3B (전분기 대비 +12%, 전년 동기 대비 +78%)
- 데이터센터 매출: $35.6B (+16% QoQ, +93% YoY)
- Blackwell 매출: $11B (예상 초과, 회사 역사상 가장 빠른 제품 램프)
- H200도 분기 성장 지속
- GAAP Gross Margin: 73.0%
- Non-GAAP Gross Margin: 73.5% (전분기 대비 하락, Blackwell 초기 램프 영향)
- 주주환원: $8.1B (자사주 매입 + 배당)
연간 실적 (FY2025)
- 매출: $130.5B (+114% YoY)
- 데이터센터: $115.2B (전년 대비 2배 이상 성장)
- 게이밍: $11.4B (+9% YoY)
- 오토모티브: $1.7B (+55% YoY)
사업부별 Q4 실적
| 사업부 | Q4 매출 | QoQ | YoY |
|--------|---------|-----|-----|
| 데이터센터 | $35.6B | +16% | +93% |
| 게이밍 | $2.5B | -22% | -11% |
| 프로페셔널 비주얼라이제이션 | $511M | +5% | +10% |
| 오토모티브 | $570M | +27% | +103% |
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2. 핵심 메시지
젠슨 황 (CEO) - 세 가지 스케일링 법칙
AI 컴퓨팅 수요를 견인하는 3대 스케일링 법칙:
- 1. 프리트레이닝 스케일링 - 멀티모달리티와 추론 데이터로 계속 성장
- 2. 포스트트레이닝 스케일링 - 강화학습(RLHF, RLAIF) 통해 프리트레이닝보다 더 많은 컴퓨팅 필요
- 3. 추론 타임 스케일링 (테스트 타임 컴퓨팅) - 추론 모델(OpenAI o3, DeepSeek R1, Grok 3 등)이 기존 대비 100배 이상 컴퓨팅 필요, 향후 수천~수백만 배까지 증가 가능
Colette Kress (CFO) - Blackwell과 수익성
- 1. Blackwell 초고속 램프: Q4에 $11B 매출 달성, 350개 공장에서 랙당 150만 개 컴포넌트 생산 중
- 2. 성능 혁명: Blackwell은 H100 대비
- 추론 처리량 25배 향상
- 비용 20배 절감
- 추론 전용 배치가 신규 아키텍처 최초로 시작됨
- 3. 마진 전망: Blackwell 램프 기간 중 low 70% 유지, FY26 후반 mid-70%로 회복
- 4. TCO 우위: 지난 2년간 추론 비용 200배 절감 달성
AI 팩토리 시대의 도래
- 데이터센터의 패러다임 전환: 모든 데이터센터 CapEx가 AI 가속 컴퓨팅으로 전환 중
- 토큰 = 매출: AI 팩토리는 토큰 생성량으로 직접 수익화 → NVIDIA 성능/처리량 우위가 고객 매출로 직결
- 범용성의 가치: CUDA 기반으로 모든 AI 모델(자기회귀, 확산, 비전, 멀티모달) 구동 가능
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3. 사업부별 하이라이트
데이터센터 ($35.6B, +93% YoY)
고객 구성:
- 대형 CSP: 매출의 약 50%, YoY 거의 2배 성장
- Azure, GCP, AWS, OCI가 GB200을 글로벌 리전에 배치 중
- 리전 클라우드: 비중 증가 (AI 팩토리 글로벌 확장, 추론 AI 수요)
- 소비자 인터넷: YoY 3배 성장 (xAI, Meta 등)
- Meta의 Andromeda 광고 엔진은 Grace Hopper로 추론 처리량 3배 향상
- 엔터프라이즈: YoY 거의 2배 성장
- 파인튜닝, RAG, 에이전틱 AI 워크플로우 수요 급증
- SAP, ServiceNow가 NVIDIA Llama-Nemotron NIM 도입
Blackwell 배치 현황:
- 100,000 GPU 이상 클러스터 출하 시작 (다수)
- CoreWeave, Microsoft, OpenAI 등 공개적으로 가동 발표
- 초기 배치 상당수가 추론 전용 (신규 아키텍처 최초)
네트워킹:
- Q4 매출 -3% QoQ (전환기), Q1 성장 재개 예상
- GPU 연결율 75% 이상 유지
- Spectrum-X 대규모 성공: Azure, OCI, CoreWeave, Stargate 데이터센터 채택
- Cisco, Spectrum-X를 포트폴리오에 통합해 엔터프라이즈에 확산
지역별:
- 미국: 분기 성장 주도 (Blackwell 초기 램프)
- 중국: 데이터센터 매출의 일정 비율 유지 (수출 규제 이전의 절반 수준), 규제 변화 없으면 현 비율 지속 예상
- 유럽: 프랑스 €200B, EU €200B 투자 계획 발표
게이밍 ($2.5B, -11% YoY)
- 공급 제약으로 Q4 출하 영향, 수요는 강함
- Q1 강한 성장 예상 (공급 증가)
- GeForce RTX 50 시리즈 출시:
- Blackwell 아키텍처 기반, 최대 3,400 AI TOPS
- DLSS 4로 프레임 레이트 8배 향상 (1개 렌더 프레임 → 3개 생성)
- Max-Q 기술로 배터리 수명 40% 연장
프로페셔널 비주얼라이제이션 ($511M, +10% YoY)
- FY25 연간 $1.9B (+21% YoY)
- 자동차, 헬스케어 업종 수요 주도
- Ansys, Cadence, Siemens 등 주요 소프트웨어 플랫폼에서 생성형 AI 활용 증가
오토모티브 ($570M, +103% YoY)
- FY26 전체 예상: ~$5B
- 자율주행차, 로보택시 램프 견인
- CES 발표:
- Toyota (세계 최대 자동차 제조사), NVIDIA DRIVE Orin 채택
- Aurora + Continental, DRIVE Thor 기반 자율주행 트럭 대규모 배치
- DRIVE Hyperion, TÜV SÜD/TÜV Rheinland 안전 인증 획득 (업계 최초)
- Cosmos 플랫폼: 물리적 AI용 World Foundation Model, Uber 등 조기 채택
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4. 가이던스 (Q1 FY2026)
| 항목 | Q1 전망 | 비고 |
|------|---------|------|
| 매출 | $43B (±2%) | Blackwell 대규모 램프 지속 |
| GAAP Gross Margin | 70.6% (±50bp) | |
| Non-GAAP Gross Margin | 71.0% (±50bp) | |
| GAAP OpEx | ~$5.2B | |
| Non-GAAP OpEx | ~$3.6B | |
| FY26 OpEx 성장 | Mid-30s% | |
| Tax Rate | 17% (±1%) | |
마진 전망
- Blackwell 램프 기간: Low 70% 유지 (고객 배송 속도 우선)
- FY26 후반: Mid-70%로 회복 예상
- 생산 최적화, 비용 개선, 다양한 구성 옵션 활용
성장 동력
- 데이터센터: 컴퓨팅 + 네트워킹 모두 QoQ 성장
- 게이밍: 공급 증가로 강한 QoQ 성장
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5. Q&A 핵심
Q1: 추론 전용 클러스터의 미래 (C.J. Muse, Cantor Fitzgerald)
질문: 테스트 타임 컴퓨팅과 강화학습으로 트레이닝/추론 경계가 모호해지는데, 추론 전용 클러스터는?
젠슨 답변:
- 세 가지 스케일링 법칙(프리트레이닝, 포스트트레이닝, 추론)이 모두 작동 중
- 포스트트레이닝은 프리트레이닝보다 더 많은 컴퓨팅 필요
- 추론은 이미 원샷 대비 100배 컴퓨팅 필요, 향후 수천~수백만 배 증가 가능
- NVIDIA 아키텍처의 강점: 모든 워크로드(트레이닝/포스트트레이닝/추론)에 유연하게 사용 가능 ("fungible")
- Blackwell은 추론용으로 특히 강력 (25배 처리량, 20배 비용 절감)
- 결과적으로 통합 아키텍처 수요가 증가 중
Q2: GB200 시스템 복잡도와 병목 현황 (Joe Moore, Morgan Stanley)
질문: 랙 레벨 시스템 복잡도가 높은데, 램프 현황과 병목은?
젠슨 답변:
- CES 이후 더 낙관적: 더 많이 출하했기 때문
- 350개 공장에서 랙당 150만 개 컴포넌트 제조 중
- Q4에 $11B 매출로 예상 초과 달성
- CoreWeave, Microsoft, OpenAI 등 시스템 가동 공개
- "Nothing is easy, but we're doing great"
Q3: Blackwell Ultra 동시 램프 관리 (Harlan Sur, J.P. Morgan)
질문: 현재 Blackwell 램프 중인데 2H에 Ultra도 나오면 공급망 관리는?
젠슨 답변:
- Blackwell Ultra: 2H 출시 예정
- 전환이 쉬움: Hopper→Blackwell은 NVLink 8→NVL 72로 시스템 아키텍처 전체 변경이었지만, Blackwell→Ultra는 같은 아키텍처에 프로세서/메모리/네트워킹만 업그레이드
- 연간 리듬 유지: 그 다음 칩 Vera Rubin도 파트너들과 준비 중
- GTC에서 발표 예고: Ultra, Vera Rubin, 그 다음 칩까지 공개 예정
Q4: 커스텀 ASIC vs NVIDIA GPU (Timothy Arcuri, UBS)
질문: 커스텀 ASIC이 많이 언급되는데, 이종 슈퍼클러스터 구축 가능성은?
젠슨 답변 - NVIDIA의 4가지 차별점:
- 1. 범용성: 모든 모델(자기회귀, 확산, 비전, 멀티모달)에서 우수, 새로운 알고리즘의 초기 타겟
- 2. 엔드투엔드: 데이터 처리 → 트레이닝 → 포스트트레이닝 → 추론까지 모든 단계 커버, 모든 클라우드 + 온프렘 + 로봇 가능
- 3. 성능/속도: 2~8배 성능 우위 → AI 팩토리는 고정 전력에서 처리량 = 매출이므로 직접적 ROI
- 4. 소프트웨어 생태계: CUDA 위 생태계가 2년 전보다 10배 복잡, 다른 칩으로 이식 매우 어려움
추가 포인트:
- "칩이 설계됐다고 배치되는 건 아님" - 비즈니스 결정 시 NVIDIA가 유리
- 배치 속도가 빠름 (not for the faint of heart)
Q5: 지역별 성장과 미국 의존도 (Ben Reitzes, Melius Research)
질문: 미국이 $5B 증가했는데, 다른 지역 규제 시 미국만으로 성장 지속 가능?
젠슨 답변:
- 중국: Q4와 동일 비율 유지 (규제 이전의 절반), 비율은 안정적
- AI의 주류화: AI는 현대 소프트웨어이며 모든 산업에 통합 중
- 배달, 쇼핑, 교육, 헬스케어, 금융, 기후, 광물 발견 등 모든 서비스
- 아직 초기 단계: 수십 년간 구축된 CPU 기반 데이터센터를 AI/가속 컴퓨팅으로 전환하는 여정의 2년차
- GDP 대비 기회: 역사상 어떤 기술도 AI만큼 큰 GDP 부문을 다룬 적 없음
3가지 컴퓨터 시대 (자동차 예시):
- 1. Agentic AI: 직원 생산성 향상 (설계, 마케팅, 운영)
- 2. Physical AI: 10억 대 자동차를 위한 AI 팩토리
- 3. 로봇 시스템: 자동차 내부의 자율주행 AI
이 세 영역은 이제 막 시작 단계로, 장기적으로 CSP보다 훨씬 큰 시장
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투자 시사점
긍정적 요인
✅ Blackwell 초고속 램프 성공 ($11B, 예상 초과)
✅ 추론 AI의 새로운 스케일링 법칙 (100배+ 컴퓨팅 수요)
✅ Q1 가이던스 $43B (컨센서스 상회 가능성)
✅ 엔터프라이즈/소버린 AI 등 신규 성장 동력 가시화
✅ 경쟁력 강화 (ASIC 대비 범용성/성능/생태계 우위)
✅ 연간 제품 사이클 유지 (Ultra → Vera Rubin)
주의 요인
⚠️ Gross Margin 압박 (Q1 71% → FY 후반 회복 필요)
⚠️ 게이밍 공급 제약 (Q1 개선 예상)
⚠️ 관세 불확실성 (아직 영향 미지수)
⚠️ 중국 매출 규제 전 절반 수준 유지
핵심 모니터링 포인트
- Q1 실적: Blackwell 램프 속도와 마진 개선 여부
- GTC 2025 (3월 17-19일): Blackwell Ultra, Vera Rubin, 차세대 칩 발표
- 추론 AI 성장: 대형 CSP의 추론 전용 배치 확대 추세
- 엔터프라이즈 전환: Agentic AI, Physical AI 채택률
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요약: NVIDIA는 추론 AI라는 새로운 성장 엔진을 확보하며 단순 GPU 공급사에서 'AI 팩토리 인프라 플랫폼'으로 진화 중. Blackwell의 성공적 램프와 연간 제품 사이클 유지로 경쟁 우위 강화. 단기 마진 압박은 있으나 구조적 성장 스토리는 견고.