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TL;DR
Nvidia CEO Jensen Huang은 AI 칩 경쟁이 심해지는 상황에서도 Nvidia가 AI 생태계 전반에 깊이 연결돼 있어 내년 매출이 전년 대비 70% 성장할 수 있다고 거듭 밝혔습니다. Nvidia는 GPU와 NVLink 기반 대규모 시스템을 공급하는 동시에 메모리 공급업체, 데이터센터, 클라우드 사업자, AI-native 기업의 수요 정보를 폭넓게 파악하고 있으며, Grace CPU 36개와 Blackwell GPU 72개를 결합한 시스템은 월간 판매가 27%씩 증가하고 있습니다. 애널리스트들이 예상한 올해 매출 약 4,000억 달러를 기준으로 하면 70% 성장은 내년 약 6,800억 달러에 해당합니다. 다만 자체 칩을 개발하는 hyperscaler와 AI lab, Cerebras와 Etched 같은 경쟁자가 늘고 AI 기업이 인프라 사용 효율을 높일 가능성이 있어 Nvidia의 장기 지배력은 아직 검증이 필요합니다.
섹션별 상세
Nvidia는 Amazon, Microsoft, Google 같은 hyperscaler와 Anthropic, OpenAI 같은 AI lab이 자체 AI 칩을 개발하고 Cerebras와 Etched도 경쟁에 참여하는 상황에서도 성장세가 이어질 것으로 보고 있습니다. Jensen Huang은 GPU 한 개가 이제 399달러짜리 소비자용 부품이 아니라 NVLink로 연결된 850만 달러 규모의 대형 시스템이며, 200만 개 부품과 250,000킬로와트가 결합된 인프라라고 설명했습니다. Grace CPU 36개와 Blackwell GPU 72개를 결합한 한 컴퓨터 시스템의 판매가 월간 27% 증가한다는 수치는 Nvidia의 수요가 개별 칩보다 데이터센터 시스템 단위로 확대되고 있음을 뒷받침합니다.
Jensen Huang은 Nvidia의 내년 매출이 전년 대비 70% 성장할 수 있다는 전망을 Goldman Sachs Communacopia + Technology conference에서 다시 밝혔습니다. 현재 회계연도 매출을 약 4,000억 달러로 보는 애널리스트 전망을 적용하면 내년 매출은 약 6,800억 달러가 됩니다. 그는 Anthropic, OpenAI, Google의 모델과 open-weight 모델까지 모든 연구소가 Nvidia를 사용할 수 있고 Nvidia가 AI 생태계의 foundational platform이라고 말하며, 다양한 모델과 고객을 동시에 지원하는 구조를 성장 근거로 내세웠습니다.
Nvidia는 메모리 칩 제조업체부터 데이터센터 부지와 전력, 건물 골격, Neocloud, OEM, 클라우드 기업, AI-native 기업까지 AI 인프라 공급망 전반의 정보를 수집한다고 밝혔습니다. 이 연결망을 통해 각 기업의 주문과 데이터센터 건설 상황을 파악하고 GPU 수요가 어디에서 발생하는지 추적한다는 논리입니다. 다만 Nvidia가 투자한 기업이 Nvidia 제품을 구매하는 순환 거래에 대해서는 의문이 제기됐으며, Huang은 투자 전에 고객의 실제 매출 계약을 확인하고 지금까지 1,000억 달러 규모의 계약을 봤기 때문에 위험을 감수하지 않는다고 답했습니다.
Nvidia의 강한 지위가 장기적으로 유지될지는 아직 확정되지 않았습니다. AI-native 기업이 현재 성장의 상당 부분을 차지하지만 산업이 성숙하면 기업들이 인프라와 token 사용량을 더 효율적으로 관리할 수 있고, 자체 칩을 만드는 hyperscaler와 AI lab의 경쟁도 계속됩니다. 기사에서는 기술 산업의 큰 사업은 결국 disruption을 맞는다는 점을 짚으며, Nvidia가 당장은 AI 수요의 여러 지점에 관여하고 있지만 장기 독점까지 보장된 것은 아니라고 마무리합니다.
용어 해설
- 하이퍼스케일러(Hyperscaler)
- — 대규모 데이터센터와 클라우드 인프라를 직접 운영하는 기업을 뜻합니다. 이 기사에서는 Amazon, Microsoft, Google처럼 자체 AI 칩과 GPU 인프라를 구축해 Nvidia와 경쟁하는 대형 클라우드 사업자를 가리킵니다. AI 모델 운영에 필요한 연산 자원을 직접 설계하고 조달한다는 점에서 일반 클라우드 제공업체보다 규모와 수직 통합 수준이 높습니다.
- NVLink
- — 여러 GPU와 CPU를 고속으로 연결해 하나의 연산 시스템처럼 작동하도록 만드는 Nvidia의 연결 기술입니다. 기사에서는 GPU 수천 개가 연결된 대규모 시스템의 구성 요소로 언급되며, 개별 칩을 데이터센터 단위의 AI 연산 인프라로 확장하는 데 사용됩니다. 따라서 GPU 성능뿐 아니라 칩 간 통신과 시스템 통합 역량을 뒷받침하는 기술로 기능합니다.
- Neocloud
- — AI 연산에 특화된 클라우드 사업자를 가리키는 용어입니다. 이 기사에서 Nvidia는 Neocloud, OEM, 기존 클라우드 기업, AI-native 기업으로부터 수요와 사업 진행 상황을 파악한다고 밝혔습니다. 이 네트워크는 GPU 판매가 개별 고객 주문을 넘어 AI 데이터센터 구축 전반과 연결되어 있음을 보여주는 사례로 제시됩니다.
- 순환 거래(Circular Deal)
- — 한 기업이 고객이나 파트너에 투자한 뒤 해당 기업이 다시 투자자의 제품을 구매하는 거래 구조를 뜻합니다. 기사에서는 Nvidia가 투자한 기업이 Nvidia의 GPU와 시스템을 구매하는 구조가 이런 형태로 보일 수 있다는 의문이 제기됐습니다. Nvidia는 투자 대상에 실제 고객 계약과 매출이 있는지 먼저 확인한다고 밝혔지만, 이런 구조가 과거 인터넷 인프라 공급업체의 몰락과 연결된 사례도 함께 언급됩니다.
- AI-native 기업(AI-native Company)
- — 처음부터 AI 모델과 서비스를 핵심 사업으로 설계한 기업을 뜻합니다. 기사에서는 이들 기업이 대규모 자금을 조달한 뒤 상당 부분을 자체 AI 사용에 지출하면서 현재 AI 인프라 수요의 중요한 원천이 된다고 설명됩니다. 시간이 지나 산업이 성숙하면 이들이 인프라와 token 사용을 더 효율적으로 관리할 가능성이 Nvidia의 성장 전망에 영향을 줄 수 있습니다.
기술
- Nvidia
- NVLink
- Grace CPUs
- Blackwell GPUs
활용 사례
- AI 모델 학습과 추론을 위한 대규모 GPU 데이터센터
- Cloud 사업자의 AI 인프라 구축
- AI-native 기업의 모델 운영
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원문 발행 2026. 09. 11.수집 2026. 09. 11.출처 타입 RSS
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