Q1. 조셉 무어 (Joseph Moore, Morgan Stanley)
질문: 1년 앞선 시점인 차기 회계연도(FY28)에 70%라는 구체적인 연간 성장 가이던스를 제시할 수 있었던 배경과 자신감의 근거는 무엇입니까? 또한 실제 고객 수요 성장세와 제시된 70% 공급 가이던스 사이의 격차는 어느 정도이며, 이를 제한하는 핵심 병목 요인은 무엇입니까? 시간이 지나면서 이 격차를 좁힐 수 있습니까?
답변: 젠슨 황 (Jensen Huang, CEO)
에이전틱 AI로 인한 연산 수요 폭증: AI가 실질적인 효용을 제공하기 시작하면서, 추론·계획·다단계 도구 사용을 수행하는 AI 에이전트의 연산 소모량은 인간의 단순 질의 대비 15배에서 최대 100배에 달합니다. 모델의 크기가 커지고 지능이 높아질수록 필요한 컴퓨팅 파워는 기하급수적으로 증가합니다.
독보적인 풀스택 플랫폼과 비(非)하이퍼스케일러 시장 성장: 대부분의 기업은 개별 칩을 조합해 데이터센터를 구축할 역량이 없기 때문에 엔비디아의 턴키 'AI 팩토리' 플랫폼을 찾고 있습니다. 전체 비즈니스의 약 절반을 차지하는 소버린 AI, 리전 클라우드, 네오클라우드, 엔터프라이즈 영역이 연간 100% 성장하고 있습니다.
공급망 및 인프라 조기 확보에 따른 가시성: AI 인프라 구축에는 부지, 전력, 셸(건물), 냉각 등 2~3년 전부터의 선행 기획이 필수적입니다. 엔비디아는 전력 발전사, 데이터센터 인프라 기업, 메모리 제조사 등 업스트림과 다운스트림 전반을 수년 전부터 직접 조율해 왔기 때문에 높은 공급 가시성을 확보하고 있습니다.
70% 가이던스의 성격: 실제 수요는 70%를 훨씬 상회하지만, 현재 공급망에서 확정적으로 인도 가능한 수치가 약 70%입니다. 모든 생태계 파트너와 고객들이 대규모 자원을 투입하고 있는 만큼 투명하고 일관된 기준을 공유하기 위해 1년 앞선 가이던스를 제시했습니다.
Q2. CJ 뮤즈 (Christopher Muse, Cantor Fitzgerald)
질문: 에이전틱 AI 확산에 따른 추론(Inference) 워크로드의 변화와 엔비디아의 시장 점유율 전망이 궁금합니다. 특히 세대별 풀스택 AI 팩토리의 TAM(유효 시장) 가치 증가, ACI&E 부문의 성장, 그리고 Hot Chips에서 발표된 '그록 3 LPX(Grok 3 LPX)'와의 시너지를 어떻게 보십니까?
답변: 젠슨 황 (Jensen Huang, CEO)
AI 라이프사이클의 4단계 진화: AI 워크로드는 ① 데이터 준비(합성/실제/레이블링 데이터) → ② 사전 학습(Pre-training) → ③ 사후 학습(Post-training) → ④ 에이전틱 추론(Agentic Inference)으로 고도화되었습니다.
NVLink 72 랙 스케일 아키텍처의 가분성(Fungibility): 엔비디아 플랫폼은 단일 아키텍처 내에서 학습부터 고난도 에이전틱 추론까지 전 단계를 유연하게 전환하며 지원합니다. 디퓨전, 자기회귀(Autoregressive), 상태공간(SSM) 등 모든 모델 구조와 어텐션 메커니즘을 소화할 수 있어 고객의 대규모 자본 투자를 장기적으로 보호합니다.
GW당 매출 기회의 도약: 과거 호퍼(Hopper) 시절 기가와트(GW)당 180억 달러였던 엔비디아의 매출 기회는 베라 루빈(Vera Rubin), Vera CPU, 5가지 네트워킹 스택이 결합되면서 GW당 400억 달러(전체 데이터센터 투자 규모 약 600억 달러)로 확대되었습니다.
그록 3 LPX의 역할: NVLink 아키텍처를 기반으로 극도로 높은 인터랙티비티(초저지연 토큰 생성)가 필요한 고단가(High ASP) 서비스용으로 볼트온(Bolt-on) 확장할 수 있는 시스템입니다. 다만 글로벌 데이터센터의 표준적인 대다수 워크로드는 베라 루빈과 NVLink 72 조합이 담당하게 됩니다.
Q3. 스테이시 래스건 (Stacy Rasgon, Bernstein Research)
질문: FY28 70% 성장은 이전 3개년 1조 달러 전망치 대비 약 2,000억 달러 이상 상향된 수치입니다. 제품군별 기여도(Vera CPU, Grok 등)와 1분기 적용 예정인 판가 인상의 영향은 어떠합니까? 또한 공급 제약이 없었다면 실제 수요 성장은 어느 수준이었습니까?
답변: 젠슨 황 (Jensen Huang, CEO)
공급 제약 없는 순수 수요: 현재 고객사들의 주문 및 예측치는 전년 대비 100%(2배) 이상의 성장을 가리키고 있습니다.
성장 동력의 양대 축:
하이퍼스케일러: 백로그가 2조 달러를 넘었으며, 엔비디아 인프라를 가동하는 즉시 고객사 매출과 마진이 직접 상승하므로 배포 경쟁이 치열합니다.
ACI&E (엔터프라이즈/소버린/네오클라우드): 맞춤형 칩을 자체 설계할 수 없는 시장으로, 풀스택 팩토리 솔루션을 필요로 하여 엔비디아의 부가가치가 가장 극대화되는 영역입니다.
GW당 가치 상승 및 패러다임 전환: 호퍼($18B/GW) → 그레이스 블랙웰($25B/GW) → 베라 루빈($40B/GW)으로 세대별 가치가 급증하고 있습니다. 정보 검색 중심의 고전적 컴퓨팅에서 지능을 직접 생성하는 생성형 패러다임으로 전환되면서 전 세계 모든 산업이 인프라 재구축에 참여하고 있습니다.
Q4. 비벡 아리아 (Vivek Arya, Bank of America Securities)
질문: CFO 코멘터리의 생태계 투자 및 보증 규모를 합산하면 향후 수년간 약 5,000억 달러에 달합니다. 추가적인 지분/설비 투자가 계획되어 있는지, FY28 현금 소요액은 얼마인지 궁금합니다. 또한 오픈AI나 앤트로픽 같은 프론티어 랩들이 자체 맞춤형 칩(예: 오픈AI의 Alpine 등)을 개발하는 상황에서 이러한 파이낸싱 투자를 집행하는 전략적 균형을 어떻게 맞추고 계십니까?
답변: 젠슨 황 (Jensen Huang, CEO)
자체 칩(XPU)과 엔비디아 플랫폼의 본질적 차이: 프론티어 랩의 자체 가속기는 특정 클라우드나 단일 서비스의 추론에 국한된 칩입니다. 반면 엔비디아는 전 세계 모든 리전과 온프레미스, 퍼블릭 클라우드에 배포할 수 있는 범용 AI 팩토리 플랫폼입니다. AI 서비스가 글로벌 단위로 확장될수록 엔비디아 인프라 의존도는 유지됩니다.
프론티어 랩 투자의 당위성: 역사상 가장 위대한 기술 기업으로 성장할 기업들에 대한 초기 투자는 일생일대의 기회이며, 오히려 더 일찍 더 많이 투자하지 못한 것이 유일한 후회입니다. 이들이 엔비디아 플랫폼 위에 생태계를 구축하고 있으므로 장기적인 파트너십을 확신합니다.
답변: 콜렛 크레스 (Colette Kress, CFO)
공급 약정(Commitments)의 성격: 해당 약정의 가장 큰 비중은 향후 3년간 베라 루빈 생산과 램프업을 확보하기 위한 핵심 부품 공급 약정입니다. 이를 선제적으로 확정했기 때문에 강력한 매출 성장 가이던스를 제시할 수 있었습니다.