_다올 반도체 고영민, 김연미
▶️ 주요 코멘트
» 2분기 주요 동향
- H20 매출 $4B 감소에도 불구, 데이터센터 매출 YoY 성장
- Blackwell Top SKU는 기록적인 수준에 도달
- 당분기, GB300 생산 출하 시작
- 새로운 Blackwell Ultra 플랫폼 역시 강력한 분기 기록
- 당분기 주목할 점은 H100, H200 출하가 증가했다는 점
- Hopper 수요의 연속적인 증가는 가속컴퓨팅에서 구동되는 데이터센터 워크로드의 폭과 CUDA 라이브러리 및 풀스택 최적화를 보여줌
- 우리는 Hopper와 Blakcwell GPU를 동시에 공급하면서 수요 대응에 집중
» Rubin 준비 동향
- Rubin 플랫폼 칩들, 현재 팹 공정 진입
- 해당 칩들은 Vera CPU, Rubin GPU, NVLink Scale-Up 스위치, 실리콘 포토닉스 프로세서 등 포함
- Rubin은 내년 대량 생산 일정에 맞춰 정상적으로 진행 중
» H20 및 중국 관련
- 7월 말 미국 정부는 중국 고객에게 H20을 판매하기 위한 라이선스 검토 시작
- 지난 몇 주간 중국 고객들이 라이선스 부여받았으나, 아직 H20 출하 1건도 진행X
- 미국 정부는 H20 수익의 15% 수취 예상을 언급했으나, 공식 규정은 발표X
- 지정학적 이슈가 해결될때까지 H20을 3분기 전망에 포함시키지 않을 것
- 문제가 해결될 경우 약 $2B~$5B의 H20 매출 출하 가능
- Blackwell도 중국에 판매될 수 있도록 지속적으로 협의 중
- 중국외 고객에게 약 $0.65B 수준의 H20 판매
» Blackwell 및 GB300
- 7월 말~8월 초 공장 생산은 GB300의 성공적 생산 확대 지원
- 주당 약 1,000개의 랙을 생산하는 Full-Speed로 가동중
- 생산량은 3분기 중 추가 생산 역량 확보에 따라 가속화될 예정
- CoreWeave가 GB300 인스턴스 출시 준비 중으로, 하반기 중 전반적인 공급 확대 기대
- GB300 NVL72는 Hopper 대비 토큰당 전력 효율 10배 향상
» 중기/장기 전망
- 2030년까지 AI 인프라에 3~4조 달러 투자 전망
- 올해에만 CapEx $600B 추가될 예정, 2년만에 2배 증가한 수치
- 연간 AI 인프라 투자 성장은 지속되 것
→ 배경: 추론 기반의 AI 에이전트, 글로벌 소버린 AI 구축, 엔터프라이즈AI 도입, Physical AI 및 Robotics 도래
- 추론 시장은 빠르게 확장 중이며, Reasoning 및 AI 에이전트가 산업 전반에서 확산되는 중
▶️ 주요 Q&A
Q. Rubin이 예정대로 진행되고 있는 점 확인. 26년까지의 성장 궤적에 대한 전망 공유 부탁
- 가장 상위의 성장 동인은 추론 기반 생성형 AI 에이전트의 도래
- 1번의 질문에만 반응하는 AI와 추론형 AI 에이전트의 연산량 차이는 100배, 1,000배, 그 이상이 될수도 있음
- 에이전트형 AI 덕분에 환각현상 크게 감소
- 그 결과, 엔터프라이즈 시장이 개화하기 시작
- Physical AI, 로보틱스, 자율 시스템 분야에서도 돌파구가 열리는 중
- 향후 5년간 Blackwell, Rubin, 후속 아키텍처들을 통해 3~4조 달러에 달하는 AI 인프라 시장을 확장해 나갈 것
Q. 중국 사업 지속 가능성?
- H20에 대한 관심 지속
- 초기 라이선스 세트도 일부 수령한 상태
- 이미 공급 준비 완료
- 더 많은 라이선스가 시작된다면 $2~5B 이상으로도 생산/출하 가능
Q. 시장 전체의 GPU → ASIC 구도 변화에 대한 전망?
- ASIC 개발은 많은 프로젝트들이 시도되나, 매우 소수의 제품만이 실제 양산에 도달
- 가속 컴퓨팅은 단순히 소프트웨어를 CPU에 컴파일하는 범용 컴퓨팅과는 다르며, 전체 스택의 공동 설계가 필요하기 때문
- 또한, AI 모델과 소프트웨어 스택은 매우 빠르게 진화
→ 다양한 모델 아키테거를 유연하게 지원할 수 있는 플랫폼 필요
- NVIDIA는 전체 AI 파이프라인(데이터 처리 → 사전학습 → 후처리 → 추론) 가속화
- 에너지 효율성과 성능 대비 전력도 모두 최고 수준
Q. 2030년 기준 3~4조 달러 전망의 합리적 근거?
- AI 인프라 규모에는 상위 4대 하이퍼스케일러들의 투자 규모에 더해, 기타 기업들의 온프레미스 구축을 포함
- 현재 미국은 전세계 컴퓨팅의 약 60%를 차지하고 있으며, 향후 인공지능은 국가별 GDP 규모 및 성장에 비례에 반영될 것
- 1GW급 AI 팩토리를 짓기 위해 비용 약 $50~60B 소요
- 이 중 NVIDIA가 차지하는 비중은 약 35% 내외
- 우리는 단순한 GPU 회사가 아니라 AI 인프라 기업으로 전환
- 현재 무엇보다도 단위 전력당 성능 향상에 집중
- 성장을 제한하는 가장 큰 요인은 전력 또는 건물의 물리적 한계이기 때문
- 에너지당 성능 향상은 AI 팩토리의 수익 성장과 직접적으로 연결
Q. 중국 시장 장기 전망? AI SW의 절반이 중국에서 만들어진다고 언급했는데, NVIDIA가 이 영역에서 얼마나 성장 가능한지?
- 중국 시장은 올해만 약 $50B의 기회 존재
- 중국 시장도 연 50% 이상 성장 가능
- 세계에서 두번째로 큰 컴퓨팅 시장
- 미국의 기술 기업들이 이 시장에 대응할 수 있어야 한다고 판단
- Blackwell 아키텍처를 중국 시장에 도입할 수 있는 가능성은 실제로 존재
Q. 가이던스상 데이터센터 매출 증가분 $7B 이상. Blackwell/Hopper/네트워킹 각각 기여분?
- Blackwell이 데이터센터 성장의 주요 동력
- 이 성장은 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹 측면에도 기여
- 우리가 판매하는 시스템은 NVLINK가 포함된 대형 시스템이기 때문
- Hopper 제품군도 여전히 판매 지속
- HGX 시스템 형태로 공급되고 있으며, Blackwell과 함께 병행 판매중
Q. Blackwell 대비 Rubin의 성능 향상폭?
- 우리는 Rubin을 포함해 연간 주기로 제품 출시
- 고객의 비용 절감과 매출 극대화를 가속화하기 때문
- 성능 대비 전력 효율이 높아질수록 고객 입장에서 수익 증가
- Blakcwell은 Reasoning 시스템에서 Hopper 대비 10배 이상의 전력 효율 제공
- 우리는 고객에게 매년 아키텍처를 업그레이드하도록 조언
→ AI 능력 향상, 매출 창출력 증대, 고객 수익성 개선으로 이어지기 때문
- Rubin 관련 기술은 내년 GTC에서 자세히 공개할 예정
- 올해는 GB200/GB300의 본격 양산이 주
Q. AI 시장의 연평균 성장률 50% 수준. NVIDIA 성장률도 이에 상응할지?
- 우리는 내년 고객 수요 예측을 꽤 정확히 확보하고 있으며 상당히 큰 규모의 수요 예측 보유
- 여전히 많은 사업을 수주 중
- 작년 AI 스타트업 자금 유치 규모는 $100B, 올해는 벌써 $180B까지 유입
- 오픈소스 모델 덕분에 대기업, SaaS기업, 산업, 로보틱스까지 AI에 진입 가능해짐
- 현재 시장 상황은 전부 Sold-out 상황
- H100, H200 모두 매진. CSP들은 서로의 인프라를 빌려쓰는 상황
- AI 네이티브 스타트업들은 자신의 추론모델을 훈련하기 위해 CAPA 확보에 사활
- 그만큼 수요는 매우 높음
- 에이전트 AI가 성숙기에 도달하면서 엔터프라이즈들도 회사에 특화된 AI 에이전트 구축
- Physical AI 시대가 도래함에 따라 로보공학, 산업 자동화에서도 완전히 새로운 AI 산업 개화
