Nvidia 2026 주주총회 프리뷰: 주가는 사상 최고치를 경신할 수 있을까? Blackwell, Vera의 생산 증대가 향후 매출을 어떻게 좌우할 것인가?

블랙웰(Blackwell) 시리즈는 엔비디아(Nvidia)의 현재 주력 AI 칩 제품군으로, 뛰어난 GPU 행렬 연산 능력이 핵심 강점이다. 이 제품은 엔비디아가 2024~2025년 시장에 출시하는 핵심 컴퓨팅 플랫폼이며, 전 세계 테크 대기업들이 사용하는 가장 주류이자 강력한 AI 학습 및 추론용 하드웨어 역할을 하고 있다. 다만 생산 능력 한계로 인해 블랙웰 시리즈는 여전히 공급 부족 상태이며, 엔비디아가 TSMC의 (TSM) 패키징 용량의 거의 60%를 확보했음에도 불구하고, 여전히 엔비디아의 주문량을 완전히 충족하지 못하고 있다.

블랙웰과 달리 베라(Vera)는 자체 개발한 데이터 센터용 CPU 칩이다. 연구개발(R&D) 진행 상황을 보면 현재는 본격적인 생산 증대(램프업) 및 시범 생산 단계에 불과하며, 첫 제품은 2026년 하반기에 초기 핵심 고객사들을 대상으로 출하될 예정이다. 앞서 젠슨 황 CEO는 컴퓨텍스(Computex) 콘퍼런스에서 정보 처리에서 베라 CPU가 수행하는 핵심적인 역할 덕분에 엔비디아의 GPU보다 더 인기를 끌 것이라고 언급하며, '베라 CPU는 우리의 새로운 주요 성장 동력이 될 것'이라고 밝힌 바 있다.

이 두 칩은 향후 몇 년간 엔비디아의 단기 전망을 좌우할 것이 확실시된다. 젠슨 황 CEO는 GTC 개발자 콘퍼런스에서 블랙웰과 루빈(Rubin)만으로도 2026년과 2027년에 1조 달러의 매출을 올릴 수 있을 것으로 예측했다. 현재 블랙웰은 엔비디아 매출을 지탱하는 절대적인 기둥이다. 엔비디아의 2027 회계연도 1분기 실적에 따르면 데이터 센터 매출은 전년 동기 대비 92%, 전분기 대비 21% 증가한 752억 달러에 달했다. 이러한 성장은 주로 블랙웰 300 제품, 인피니밴드(InfiniBand), 그리고 엔비디아 스펙트럼-X(Spectrum-X) 이더넷(NVLink 지원)의 광범위한 도입에 기인한다. 따라서 생산 능력 제약이 있는 상황에서 두 칩의 생산 증대 여부에 긴밀한 관심이 요구된다.

콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 2027 회계연도 1분기 실적 발표 콘퍼런스 콜에서 매우 견조한 수요에도 불구하고 HBM 및 첨단 패키징 등 공급망 전반의 물리적 부족 현상이 향후 18개월 동안 업계 전체가 직면해야 할 핵심 제약 요인으로 남을 것이라고 밝혔다. 이에 따라 엔비디아의 현재 매출은 전적으로 상류(upstream) 공급업체들의 생산 능력 확장 속도에 달려 있다. HBM 및 첨단 패키징 부족 외에도, 엔비디아의 현재 생산 능력 제약은 광학 부품 및 액체 냉각 시스템 등 다른 핵심 부품의 부족으로 인해서도 일부 발생하고 있다.

이번 주주총회에서는 잠재적인 생산 능력 개선을 시사할 수 있는 몇 가지 신호에 주목해야 한다. TSMC의 CoWoS-L 첨단 패키징 수율이 안정화되었는지 여부, 3나노(nm) 공정 기반 베라 및 루빈의 초기 웨이퍼 테스트 수율, 주문부터 인도까지의 대기 기간 단축 여부, 그리고 엔비디아가 대만의 다른 패키징 및 테스트 시설에 일부 주문을 할당하는 등 TSMC와 SK하이닉스 이외의 공급업체와의 협력을 고려하고 있거나 이미 확보했는지 여부 등이다.

엔비디아의 AI 상용화는 본질적으로 고객사, 특히 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체의 자본 지출에 완전히 의존하고 있습니다. 세부 사업 부문을 살펴보면, 향후 수년간 엔비디아의 매출 성장이 주로 블랙웰(Blackwell)과 루빈(Rubin)에 의해 견인될 것이라는 전망을 감안할 때, 이 부문이 창출할 가능성이 있는 잠재적 매출 성장에 주목해야 합니다.

AI 컴퓨팅 파워는 모델 학습과 추론에 사용되며, 이제 시장은 추론 사업의 매출 가이던스에 주목해야 합니다. 엔비디아의 두 가지 핵심 제품 역시 학습에 사용될 수 있지만, 주로 추론용으로 설계되었습니다. 학습은 AI 기업이 모델을 개발하는 과정으로 간단히 이해할 수 있으며, 추론은 모델이 실제로 배포되어 고객에 의해 활용되는 단계를 지칭합니다. 전자는 지속적인 비용 유출을 의미하는 반면, 후자는 매출을 창출합니다.

2024 회계연도 4분기에 회사 경영진은 지난 1년 동안 엔비디아 데이터 센터 매출의 약 40%가 AI 추론에서 기인했다고 밝혔습니다. 이는 전체 데이터 센터 매출의 40%가 고객의 AI 추론용 하드웨어 및 소프트웨어 구매를 통해 발생한 반면, 나머지 60%는 AI 학습에서 나왔음을 의미합니다.

만약 추론 매출 비중이 지나치게 낮다면, 이는 고객들이 궁극적으로 비용을 지불하는 소비자도 없이 AI 군비 경쟁을 벌이고 있음을 시사할 수 있습니다. 이는 지속 가능한 비즈니스 모델이 아니며 AI가 거대한 거품임을 입증하는 결과가 될 수 있어, 결국 엔비디아에 역풍으로 작용할 것입니다. 반대로 추론 매출 비중이 높다면 엔비디아의 고객들이 AI 산업에서 상업적 폐쇄 루프(closed loop)를 구축했음을 시사하며, 이는 엔비디아에 지속 가능한 매출을 가져다줄 것입니다.

하드웨어를 넘어 엔비디아의 순수 소프트웨어 제품군 역시 AI 상용화 과정에서 핵심적인 역할을 할 것입니다. 엔비디아의 소프트웨어 생태계는 CUDA 소프트웨어 스택, NIM 추론 마이크로서비스 및 옴니버스(Omniverse) 산업 플랫폼을 중심으로 구축되어 있습니다. 소프트웨어가 전체 매출에서 차지하는 비중은 작지만, 높은 매출총이익률 역시 회사의 AI 상용화에 기여하고 있습니다.

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