[SK증권 해외주식 박제민]

Nvidia GTC Shareholder/Analyst Call (2026/3/18) ▶️ 젠슨황 코멘트 - 토큰은 곧 생산 도구 예전에는 엔지니어가 회사에 오면 노트북을 지급받았으나 이제는 회사에 오면 노트북과 토큰을 부여받음 모든 엔지니어는 토큰 예산(token budget) 내에서 작업을 진행 노트북과 마찬가지로 토큰은 제조를 위한 도구, 제조 장비. ASML의 장비와 다르지 않음 생산 도구의 에너지 효율성과 생산 효율성이 모든 것을 좌우 생산 도구의 성능이 매출을 결정할 것 - $1T 전망 2027년까지 Blackwell과 Rubin 합산 기준으로 $1T 이상 수요가 보이는 중 이는 Groq LPU, standard alone CPU, Rubin Ultra를 제외한 전망치 $1T 외에 추가로 2027년말까지 더 많은 수주와 출하를 기대 ▶️ QnA Q Rubin은 하반기 Ramp-up, Groq은 Q3 출하를 언급. Rubin과 Groq이 함께 출시된다고 봐야하는가? Groq이 standalone으로 출시되는가? A Vera Rubin이 Groq보다 먼저 출시될 것. Vera Rubin은 이미 양산 시작. Groq 추가가 없더라도 경쟁력이 매우 뛰어난 시스템 Q 향후 몇년을 놓고 볼 때 GPU와 Groq 아키텍처의 사용 비율은 어떻게 바뀌는가? 새로운 inference 워크로드를 전망하고 있는가? 엔비디아는 신규 인프라로 이를 대응해야하는가, 아니면 이미 조각들을 갖추었다고 보는가? A Groq은 전체 workload의 25% 정도를 담당. GPU를 대체하는 것이 아닌 다른 영역을 공략하는 것 Q 신규 Groq 버전은 어떤 변화가 있는 것인가? 초당 토큰 사용량이 더 높은 지역을 공략하는가, 아니면 비용을 낮추는 방향을 하는가? A 우리는 항상 둘 다를 지향해왔음. Pareto frontier를 바깥으로 밀어내는 것. 토큰 시장은 세그먼트가 계속 나뉠꺼고, 우리는 저티어 세그멘트에 가성비를 늘리고, 신규 세그먼트(10T 모델을 초당 500토큰으로 돌리는)을 뚫어내려고 노력할 것 Q Groq이 침투하는 25%의 inference는 무엇을 cannibalize하는 것인가? 많은 사람들이 HBM 수요를 잠식하는 것은 아닌지 걱정한다 A Cannibalize가 아니라 Upsell이다. $1T 만큼 Capex에 LPX를 추가하면 $1.25T이고 결국 고객 Total Capex 부담이 늘어나는 것. 에이전트를 돌리기 위해서는 Capex 가 늘어나고 워크로드에 25%에 groq을 더해야하는 구조. Inference layer를 HBM+LPDDR+SRAM 조합으로 대응할 것 Q VR 메인 Rack을 제외한 제품들(Groq, storage solution, CPX, vera standalone 등)은 얼마나 큰 기회라고 보는가? TAM이 어느 수준? A 1) LPX: Rack 가격은 NVL rack 가격과 유사. 25% 추가 지출 필요한 구조 2) Storage: second large compute spend가 될 것. 비중은 미언급 3) CPU: 전체 AI factory에서 5% 추가 지출 다 합치고 나면 GB세대 대비 VR 세대에서 전체 TAM이 50%이상 커져도 이상하지 않다. Agentic system은 주요 연산 rack만을 돌리는게 아니라 시스템 전체를 돌리는 것. Claude Code, Codex가 하는 것이 이것. ChatGPT가 시작된 곳은 주요 연산 rack이지만 Agent는 이 모든 Rack들을 필요로 함. 우리는 DC가 Frankenstein처럼 이것저것 이어붙인 형태를 원하지 않음. 우아한 전력 공급과 냉각 시스템을 원함. 그래서 모든 필요 컴퓨트를 rack에 넣어서 완벽한 프로세서를 세상에 설계해서 묶어서 낸 것 Q 회사가 많은 현금을 벌고 있는데 향후 배분은? A 우선순위는 먼저 공급망 성장 자금 조달. 공급망들의 사업 계획을 돕고 비즈니스를 할당해주고, 때로는 선지급을 하고, capacity 확대를 같이 자금 지원하기도 함. 두 번째로는 생태계 투자. CUDA 개발자와 AI 네이티브 기업들의 성장. 주주 환원도 주식 매입과 배당을 합쳐 FCF의 50% 수준이 될 것으로 전망 Q 현재 마진을 시간이 지나도 유지 가능? A 우리가 매년 tokens per second per watt 측면에서 x배의 향상을 계속 제공하고, 동시에 새로운 token segment를 도입함으로써 고객의 ASP를 x배 계속 높여줄 수 있다면, 고객들은 계속해서 우리와 일하고 싶어 할 것. 수학은 아주 명확. TSMC 웨이퍼는 세계에서 가장 비싸지만, 동시에 세계 최고의 가치이므로 엔비디아는 기꺼이 가격을 지불. 더 많은 돈을 벌고 싶은가, 아니면 더 싼 장비를 사고 싶은가의 차이. CPU는 코어를 돌리는 것이므로 더 싼게 좋을 수 있으나 토큰은 그렇게 생성되지 않음. 새로운 세계의 경제학은 모두가 이해하는 것이 필요 Q 발표 이후 CPO가 어디서 시작되고 copper가 어디서 끝나는지에 대한 논의가 많은 상황. 두 가지 옵션을 동시에 제공하는 이유가 궁금. 향후 스케일링이 진행될 수록 어떻게 진화할 것인가? A copper와 optics를 모두 크게 키울 것. copper는 제조가 쉽고 신뢰성이 높기 때문에 그 면적 내에 더 많은 연걸(NVL288 등)까지 가기 위한 노력을 계속할 것. 더 멀리 scale up하는 것에는 optics가 필요. VR ultra에는 copper 또는 copper plus CPO 옵션이 모두 존재. 2년 후 NVL 1152 수준이 되면 모두 CPO로 전환이 될 것. NVLink가 CPO가 되더라도 여전히 rack 내에서 ethernet scale up에 copper를 사용할 것. 또 랙의 가짓 수도 5가지이므로 scale up이 CPO로 간다고해도 copper 소비량은 게속 늘어날 것 Q Inference에 관한 얘기가 GTC에서 주를 이루는데, Training 수요도 여전히 있는 것인가? 3~5년 시계열로 보면 Training과 Inferencing의 수요 믹스를 어떻게 보는가? A 모델은 계속 커지는 구조. 아직까지 pre-training은 대부분 인터넷 데이터로 이루어지지만 곧 합성 데이터가 주를 이루는 시대가 올 것. Training과 Inferencing의 비중에서는 나는 전 세계 compute의 99%가 inference로 가길 바람. 이게 토큰 경제의 시작이기 때문 Q 애널리스트들이 자주 듣는 반론은 '현재 AI 인프라가 투자 대비 효용이 있느냐?', '이 모든 지출을 정당화할 수 있느냐'. 젠슨황이 보고 있는 것이 무엇인가? 현재 기준하이퍼스케일러들의 Capex가 클라우드 API 매출보다 20% 높은 상황. 언제 API 매출을 상향 조정해야하는가? 그리고 업사이드는 어느정도인가? A Anthropic, OpenAI 등의 고객사들이 상장사였으면 제가 보는 것을 여러분도 볼 수 있었을 것. 전체 IT SW 산업 규모가 대략 $2T. 해당 산업은 변형되는 중. 산업 전체가 OpenAI, Anthropic 그리고 오픈소스 모델들을 조합해 통합될 것. 그런 과정에서 산업 규모는 $8T가 될 수도, 더 커질 수도 있음. 전 세계 IT 산업의 100%가 OpenAI와 Anthropic의 리셀러가 될 것