한국시간 24년 8월 29일 드디어 엔비디아 실적이 발표됬습니다.
EPS: 0.68 (예상: 0.64); Whisper Number (0.71)
- 매출: 300.4억 (예상: 288.56억) (QoQ +15%)
- 데이터 센터 매출: 263억 (예상: 250.8억) (QoQ +16%)
- 마진율: 75.7% (예상: 75.5 ) (QoQ -3%)
3분기 가이던스:
- 3분기 기대 매출: 325억 +-2% (예상: 319억)
- 3분기 기대 마진율 74.4~75% (예상: 75%)
자사주 매입:
- 500억 달러 추가 자사주 매입
블랙웰 칩 생산 및 출고 4분기에 시작될 예정
하이라이트
Nvidia: 저희 회사의 다섯 가지 주요 사항을 강조하겠습니다.
첫째, 가속 컴퓨팅이 전환점을 맞이했습니다. 가속 컴퓨팅은 CUDA-X 라이브러리로 시작됩니다. 새로운 라이브러리는 NVIDIA에 새로운 시장을 열어줍니다. ...(중략)...
두 번째, Blackwell은 Hopper를 뛰어넘는 큰 도약입니다. Blackwell은 단순한 GPU가 아닌 AI 인프라 플랫폼입니다. ...(중략)...Blackwell은 전력 제한이 있는 데이터 센터에서 Hopper보다 3~5배 더 많은 AI 처리량을 제공합니다.
세 번째는 NVLink입니다. 모든 GPU를 연결하는 NVLink는 게임 체인저입니다. ...(중략)... 이를 관점에서 보면, 이는 Hopper보다 약 10배 더 높은 수치입니다. ...(중략)...
네 번째로, 생성형 AI의 모멘텀이 가속화되고 있습니다. 생성형 AI 프런티어 모델 제조업체들은 모델의 안전성과 IQ를 높이기 위해 다음 AI 고지로의 확장을 위해 경쟁하고 있습니다. 우리는 텍스트, 이미지, 비디오부터 3D 물리학, 화학, 생물학까지 더 많은 모달리티를 이해하기 위해 확장하고 있습니다. ...(중략)... NVIDIA AI와 NVIDIA Omniverse는 AI의 다음 시대, 일반 로봇공학의 시대를 열고 있습니다.
마지막으로 다섯 번째, 기업 AI의 물결이 시작되었으며, 우리는 기업들이 비즈니스를 혁신할 수 있도록 도울 준비가 되어 있습니다. NVIDIA AI 엔터프라이즈 플랫폼은 Nemo, NIMs, NIM 에이전트 블루프린트, AI 파운드리로 구성되어 있으며, 우리의 생태계 파트너와 세계 최고의 IT 회사들이 기업들이 AI 모델을 맞춤화하고 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다. ...(중략)...
제 개인적인 생각은 이 정도의 실적과 자사주 매입이면 나쁘지 않다고 생각하나, 블룸버그세어는 '가이던스'에 대한 실망이라고 평가한다는게 조금 어이가 없네요. 저는 오히려 이번 어닝콜로 엔비디아는 AI공급망에서 다양한 레이어를 갖춘 기업이라는 것을 다시 한번 인식하게 된 계기가 된것 같습니다(물론 클라우드 레이어는 될 생각이 없다는 것도 확인했고요). (어닝콜 전문 번역 링크)
(이게 무슨 말인지 모르겠다면 걱정마세요 뒤에서 계속 그 이야기를 할것입니다. ^^)
물론 몇몇 기업들이 남아있지만, 대부분의 AI 관련 기업들이 IR을 통해서 현재상황과 그들이 생각하는 전망을 들어볼 수 있었습니다
그렇다면 이번 글은 앞선 글에 이어서, 기업들의 상반기 IR자료 및 어닝콜 transcript들을 통해 해당 기업들의 반박을 정리해보고자 하며, 동시에 저번 글의 내용을 이용한, AI 공급망에 대한 공부를 할 때 사용하기 좋은 프레임을 제시해보고자 합니다.
이번 글에서 정리한 자료들은 다음과 같습니다(Transcript는 Valley Ai 나 구글링을 통해서 직접 찾아보시기를 추천드립니다)
Foundry Layer: TSMC (IR)
Semiconductor Layer: Nvida (IR) SK hynix (IR)
Industrial supply Layer: Supermicrocomputer(IR) Corning(IR) First solar (IR) Kinder morgan (IR) Martin Marietta Materials (IR)
Cloud layer: Microsoft (IR) Google (IR) Amazon (IR) Meta (IR) Snowflake (IR)
Model layer: Openai (article) Palantier (IR) Alibaba (IR)
Customer layer: Walmart (IR) Salesforce (IR)
(또한 이 글 작성에 앞서서 1. 저는 현재 AI 및 반도체 관련하여 투자하고 있으며 저는 긍정적인 뷰를 가졌음을 다시 한번 밝힙니다. 2. 또한 사용되거나 언급된 기업에 대해서 종목추천이 아님을 밝힙니다. 제가 투자하고 있는 기업들은 대체로 배제하고자 하였습니다. 3. 이미지가 보기 불편하실수 있겠으나, 양해 부탁드리고 대부분 이미지는 모두 IR 발표문에서 보기 편하게 확인하실 수 있습니다. 4. 이번 글은 기업의 세부적인 재무제표를 살펴보기보다는 전체 AI 공급망에 대한 큰 그림을 이야기하고자 기업인들의 말에 집중하였습니다.)
AI에 대한 7가지 의문 (복습)
본격적으로 기업들의 반박을 들어가기 전 앞선 글을 복기해보고자합니다. 더 정확하게는 기업들이 반박을 한다는 것은 무엇을 반박하고 있는가를 정리하고자 합니다.
AI 섹터에 대한 비관론은 "AI가 언젠가 세상을 바꿀 것이다" 라는 통념에 대한 반론을 제기하고 있지 않습니다.
그 주제와는 다른 투자자로서, 항상 의구심을 가져야 하는 다음의 7가지 의문을 품고있죠:
AI의 경제성과 생산성 향상은 현재 어떠한가?
산업적으로 AI 사이클은 어디에 위치하고 얼마나 긴 사이클인가?
AI에 대한 투자는 과잉투자인가?
그렇다면 현재의 AI에 대한 투자는 지속 가능한가?
AI에 대하여 투자자는 언제까지 인내심을 가질 수 있는가?
최신 버전의 반도체와 반도체의 수는 곧 AI 기술의 혁신 속도와 비례한가?
AI 사이클에 의해, 반도체의 사이클이 과장된 것이 아닌가?
특히 가장 최근에는 3번째, 그리고 4번쨰의 질문이 시장을 장악했고, 심지어는 공포를 불러왔습니다.
이런 질문들이 왜 그렇게 중요할까요?
바로 지금 현재 AI에 대한 투자는 치열한 투자 경쟁에 의하여 소위 빅테크, 클라우드 기업들의 희생으로 가속되어지기 때문이죠.
조금 더 자세히 이야기 하자면
AI 공급망 참여자들은 다음과 같은 레이어들로 분류가 가능합니다:
파운드리 레이어: 대표적인 회사로 TSMC가 있습니다. 이들은 반도체 생산을 담당하고 있기 때문에 주목할 포인트가 있죠: Nvidia를 위해 더 많은 제조 용량을 구축할수록, 언젠가 과잉이 되어, 미래 수요의 변동에 더 크게 노출되는 반면 TSMC가 제조 시설을 적게 구축하면 Nvidia는 공급 부족 문제에 직면하게 됩니다. 즉 파운드리 레이어의 회사들은 자사의 리스크를 줄이기 위해서는 피크 수요에 비해 적게 구축하는 것이 안정적인 전략일겁니다.
반도체 레이어: 대표적인 회사로 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론, 델 그리고 가장 중요한 주인공 엔비디아 등이 있습니다.
이들은 서로 경쟁하면서도, 마진이 남도록 해야합니다. 문제는 여기서 엔비디아는 매우 독점적인 위치에 있다는 점과 그들 스스로 자체 클라우드 서비스를 구축하거나, 소프트웨어를 개발하여 레이어를 넓혀 나가며 자신들의 고객과의 경쟁을 준비중이죠. 당연 사이클이 있는 사업이기에 이 또한 과잉에 대한 리스크를 걱정합니다.
산업공급망 레이어: 대표적인 회사로는 GEV, Siemens, 버티브 홀딩스 등, 데이터센터에 필요한 냉각 시스템, 철강, 전기 변압기와 같은 산업 부품과 자재 그리고 전기를 제공하는 회사입니다. 빅이 들 또한 빅 테크 기업들의 갑작스러운 수요에 의해, 대규모 주문을 소화를 못하고 있는 상황이며, 만약 제조 용량을 크게 늘렸다가 수요가 줄어들면 초과 용량 문제에 직면할까 봐 걱정하고 있습니다. 이러한 갈등을 해결하기 위해 클라우드 회사들은 몇 년치의 공급을 미리 구매하겠다는 약속을 통해 공급업체들이 자신감 있게 생산량을 늘리도록 유도하고 있습니다.
클라우드 레이어: 대표적으로 마이크로소프트의 Azure, 아마존의 AWS, 구글의 GCP등이 있습니다. 이들이 가장 AI 공급망에서 현재 리스크를 책임을 지고 있습니다. 앞서 언급했듯이, 이 회사들이 하류에 속한 레이어들에게 몇년치 공급을 미리 구매하겠다는 약속을 통해 그들의 리스크를 짊어매고, 상류에 속한 레이어들, 즉 자신의 고객들을 확보하기 위해 경쟁적으로 더 많은 데이터 센터 용량 할당을 위해 투자를 진행하고 있습니다. 뿐만 아니라 기존의 소프트웨어 회사들이 진입장벽이 큰 모델 레이어의 도전을 하기보다는, 클라우드 레이어에 도전하고 있다는 것도 그들의 경쟁을 심화시키는 요인이 됩니다.
모델 레이어: 대표적으로 Openai, Anthropic, 메타의 'llarma', 구글의 'gemini', '어도비, 팔란티어 등이 있으며, GTC에서 밝힌 엔비디아의 'AI 파운드리'도 여기에 포함되죠. 보시다시피 클라우드 레이어에 위치한 기업들 또한 믾이 위치해 있으며, 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보하여 더 지능적인 AI 모델을 개발하고자 합니다. 모델레이어 기업들은 클라우드 서비스 제공자들은 주요 고객이며 각 계층은 데이터 센터 용량 할당에 대하여 갈등하고 있습니다. 현재 모델 레이어가 수익을 내지 못하고 있기 때문에, 이러한 자원 할당은 클라우드 경영진과 AI 연구소 리더들 사이에서 협상으로 이루어집니다.
소비자 레이어: 이들은 사실 저희와 같은 개인소비자들도 포함되기도 하며, 기업으로는 많은 스타트업이나, JP모건, 월마트, 존슨앤존슨 등 AI를 이용해 수익성과 생산성 향상을 목적으로 하는 기업들이 위치합니다. 사실상 궁극적인 수요층이죠. 이들은 모델레이어의 AI가 충분히 유용하지 않다고 판단할 경우, 서비스를 중단할수 있습니다.
따라서 이 과정에서 현재 클라우드 레이어에 속한 기업들이 다른 레이어들의 기업들이 던져준 risk를 혼자 독박하고 있죠.
그렇기 때문에 이러한 불안정하지만 일시적으로 유지되는 이러한 공급망이 짐들을 놓아버리면, 빠르게 식어갈 수 있기 때문에 이 공급망이 얼마나 건강해졌는지, 계속 유지할 동력이 있는지, 설마 짐을 놓고 천천히 가기를 택했는지를 살펴봐야 하는것입니다.
여기까지 복습해보고, 이제 각 각의 의문점들은 마치 체크리스트 마냥 확인할것입니다. 거기에 각각 레이어에 속한 기업들이 해당 의문점들에 대해서 어떻게 반박하는지를 자세히 확인해보죠.
AI의 경제성과 생산성 향상은 현재 어떠한가?
이 내용에 있어서는 모델레이어나 소비자레이어의 속한 기업들의 반박을 들어보죠.
월마트 (마진율 예상보다 증가, 샘스 클럽 판매량 증가)
한 가지 예로 제너레이티브 AI를 사용하여 제품 카탈로그를 개선했습니다. 카탈로그의 데이터 품질은 고객이 원하는 제품을 찾고 구매할 수 있도록 돕는 것부터 네트워크에 재고를 저장하는 방식, 주문 전달에 이르기까지 우리가 하는 거의 모든 일에 영향을 미칩니다. 여러 대규모 언어 모델을 사용하여 카탈로그에 있는 8억 5,000만개 이상의 데이터를 정확하게 생성하거나 개선했습니다. 제너레이티브 AI를 사용하지 않았다면 같은 시간 내에 이 작업을 완료하려면 현재 인력의 100배에 가까운 인력이 필요했을 것입니다. 또한 온라인 주문을 수령하는 직원에게 제품 포장의 고품질 이미지를 보여주면 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있습니다. 고객과 회원은 이미 앱과 사이트에서 AI 기반 검색을 즐기고 있습니다.
마이크로소프트
데이터 및 분석 도구를 사용하는 Azure AI 고객 수는 전년 대비 50% 가까이 증가했습니다. AI 기반 차세대 데이터 플랫폼인 Microsoft Fabric은 현재 14,000개 이상의 유료 고객을 보유하고 있으며, 여기에는 Accenture와 Kroger부터 Rockwell Automation과 Zeiss에 이르기까지 모든 산업 분야의 리더가 포함되며 전분기 대비 20% 증가했습니다. ...(중략)... 77,000개 이상의 조직에서 전년 대비 180% 증가한 Copilot을 채택했습니다. 그리고 우리는 더 나아가고 있습니다. Copilot Workspace를 통해 계획, 빌드, 테스트, 디버그, 배포 주기에 걸쳐 Copilot 네이티브 엔드투엔드 개발자 생산성을 제공합니다. ...(중략) ... 코파일럿은 올해 GitHub 매출 성장의 40% 이상을 차지했으며, 인수 당시 GitHub 전체보다 이미 더 큰 규모의 비즈니스가 되었습니다. 또한, 누구나 자연어를 사용하여 앱을 만들거나 워크플로우를 자동화하거나 웹사이트를 구축할 수 있도록 Power Platform 전반에 걸쳐 제너레이티브 AI를 통합하고 있습니다. 현재까지 48만 개 이상의 조직이 전분기 대비 45% 증가한 Power Platform의 AI 기반 기능을 사용했습니다. 현재 Power Platform의 월간 활성 사용자는 총 4,800만명으로 전년 동기 대비 40% 증가했습니다. 이제 업무의 미래로 넘어가겠습니다. Microsoft 365용 코파일럿은 업무, 워크플로, 워크 아티팩트를 변화시켜 지식 근로자의 일상적인 습관이 되고 있습니다. 업무에서 매일 Copilot을 사용하는 사람들의 수는 작업을 더 빠르게 완료하고, 더 효과적인 미팅을 개최하며, 비즈니스 워크플로와 프로세스를 자동화하기 위해 사용하면서 전분기 대비 거의 두 배로 증가했습니다. Copilot 고객은 전분기 대비 60% 이상 증가했습니다
세일즈포스
많은 고객을 위한 맞춤형 에이전트를 에이전트포스를 통해 개발할 것입니다...(중략)...고객들이 AI에 대해 많은 오해를 하고 있다고 생각합니다. 저는 많은 고객들이 AI에 엄청난 돈을 낭비하고 있는 것을 보고 매우 실망했습니다. 그들은 자신의 AI를 직접 만들려고 하고 있습니다. ..(중략).... 고객들이 자신의 모델을 구축하고, 훈련하고, 다시 훈련하고, 또다시 훈련해야 한다는 생각은 잘못되었습니다. 저는 이런 고객들을 만나면 그들이 얼마나 흥분해 있는지, "오,...
