엔비디아 AI 수요 폭발…매출채권도 급증

엔비디아(NASDAQ:NVDA)는 수요일 회계연도 2분기 사상 최대 실적을 발표했다. 매출은 전년 동기 대비 두 배 이상 증가한 960억 달러를 기록했다. 실적 발표 직후 주가는 처음에는 하락했지만, 이후 반등하며 시간외 거래에서 8% 넘게 상승했다. 애널리스트들과 진행한 실적발표 컨퍼런스콜에서 콜레트 크레스 CFO는 엔비디아의 2028 회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 이는 연간 매출이 약 7,000억 달러에 달한다는 의미로, 시장의 기존 예상치를 10% 이상 웃도는 수준이다. 젠슨 황 CEO는 여기서 한발 더 나아갔다. 현재 수요가 엔비디아가 공급할 수 있는 물량을 크게 웃돌고 있음을 시사했다.

수요는 70%보다 훨씬 더 크지만, 공급 여건을 감안하면 70% 성장을 자신 있게 달성할 수 있다. 내년은 엄청난 한 해가 될 것이며, 상당히 이례적인 한 해가 될 것이다.

엔비디아의 매출 전망을 뒷받침하는 하이퍼스케일러들의 투자 계획도 인상적이다. 크레스 CFO에 따르면 상위 5개 하이퍼스케일러의 자본지출은 올해 8,000억 달러에서 2027년 1조3,000억 달러로 늘어날 전망이다. 엔비디아 칩에 대한 구매 약정도 전분기 대비 두 배 이상 증가해 1,190억 달러에서 2,790억 달러로 늘었다.

매출총이익률은 2개 분기 연속 75%를 유지했다. 다만 크레스 CFO는 대규모 AI 인프라 투자로 메모리 공급 부족이 발생하면서 4분기에는 매출총이익률이 71~72%까지 하락할 수 있다고 경고했다. 또 주목할 부분은 아래에서 보다 자세히 다룰 매출채권이다. 엔비디아의 매출채권은 전년 대비 127% 증가했다. 엔비디아는 이번 분기에 자사주 매입과 배당으로 260억 달러를 집행했다. 이는 향후 수요를 창출하기 위해 고객들과 수천억 달러 규모의 자금 지원 계약을 체결하는 동시에 주주들에게도 자본을 적극적으로 환원하고 있음을 보여준다.

엔비디아 매출채권 두 배 증가

이 글을 시작하며 언급했듯 엔비디아는 또 한 번 놀라운 매출 성장세를 기록했다. 그러나 실적 발표 자료를 자세히 들여다보면 헤드라인을 장식한 매출 성장률만큼 주목받지 못한 잠재적 위험 요인이 있다. 상반기 매출의 약 44%가 3개 고객사에서 발생했으며, 직전 분기에는 3개 고객사가 전체 매출채권의 64%를 차지했다. 엔비디아는 공시 자료에서 이들 고객사의 이름을 밝히지 않았다.

가장 유력한 후보는 대형 하이퍼스케일러들이다. 콜레트 크레스 CFO는 클라우드 서비스 제공업체들이 데이터센터 매출의 약 절반을 차지한다고 밝힌 바 있다. 따라서 해당 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 마이크로소프트 애저, 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드를 고려하면 마이크로소프트, 아마존, 알파벳과 함께 메타, 오픈AI가 유력한 후보로 꼽힌다.

마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 메타는 모두 풍부한 자본력을 갖춘 기업들이다. 채권평가사들의 신용등급도 높고, 분기마다 수백억 달러 규모의 잉여현금흐름을 창출하며, 현재 계획하고 있는 수준을 훨씬 넘어서는 지출도 감당할 수 있는 탄탄한 재무구조를 갖추고 있다. 따라서 이러한 고객 집중에 따른 위험은 크게 우려할 수준이 아니라는 것이 우리의 판단이다.

예외는 오픈AI다. 오픈AI는 비상장 기업이며 아직 수익을 내지 못하고 있고, 최근에는 엔비디아에서 벗어나 자체 컴퓨팅 인프라를 세레브라스(Cerebras) 등 다른 아키텍처로 다변화하고 있다. 올해 또는 내년 초 기업공개(IPO)를 발표할 것으로 예상되며, IPO가 성사되면 자금 조달 여력이 커져 엔비디아의 매출채권 관련 위험도 완화될 수 있다. 다만 오픈AI가 엔비디아에 대한 주문을 줄이고 다른 공급처로 전환하는 움직임은 오히려 더 우려할 만한 부분일 수 있다. 아래에서는 세레브라스와 엔비디아의 칩이 어떤 차이를 보이는지 보다 자세히 살펴본다.

세레브라스(Cerebras)는 어떤 기업인가?

엔비디아와 비교하면 세레브라스 시스템즈(NASDAQ:CBRS)는 AI 칩에서 정반대의 접근 방식을 취한다. 개별 GPU를 생산해 수천 개를 네트워크로 연결하는 대신, 세레브라스는 실리콘 웨이퍼 한 장 전체를 하나의 칩으로 사용하는 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer-Scale Engine)을 구축한다. 크기는 대략 식탁용 접시 정도다. 참고로 엔비디아의 가장 큰 GPU는 신용카드에 가까운 크기다.

세레브라스는 AI 연산에서 주요 지연 요인 가운데 하나를 제거한다. 일반적인 GPU 클러스터에서는 서로 다른 칩 사이로 케이블과 네트워크 프로토콜을 통해 데이터가 이동하면서 지연시간이 발생한다. 반면 세레브라스는 모든 연산을 하나의 실리콘 위에서 처리해 이러한 지연을 줄인다.

이처럼 거대한 칩은 불량이 하나만 발생해도 칩 전체를 사용할 수 없게 되기 때문에 대량 생산이 불가능할 것으로 여겨졌다. 세레브라스는 수십만 개의 작고 중복된 코어를 배치하는 방식으로 이 문제를 해결했다. 하나의 코어에 결함이 발생하더라도 칩 전체가 아니라 해당 코어 하나만 비활성화할 수 있는 구조다.

어느 정도 세레브라스는 AI 추론 분야에서 신뢰할 만한 대안으로 부상하고 있다. 오픈AI를 비롯한 다른 대형 하이퍼스케일러와 AI 연구소들이 웨이퍼 스케일 기반 추론으로 전환한다면 엔비디아의 매출 성장률이 시장 기대치를 밑돌 가능성이 있다. 그러나 세레브라스는 아직 엔비디아를 대규모로 대체하기에는 규모가 너무 작다. 세레브라스의 전체 매출 규모는 엔비디아가 한 분기에 올리는 매출의 일부에 불과하며, 현재 하이퍼스케일러들이 요구하는 수준의 물량을 웨이퍼 스케일 시스템으로 생산할 수 있는 능력도 갖추지 못했다. 또한 세레브라스의 웨이퍼는 AI 추론과 메모리 대역폭 의존도가 높은 작업에 강점을 보이는 보다 제한적인 영역에 특화돼 있다. 대부분의 AI 투자를 이끄는 학습 작업을 대체할 수 있는 범용 솔루션과는 거리가 있다.

오늘의 트윗

원본 게시물