콜 일시: 2026년 5월 20일(수) 오후 5:00 ET
회사: NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA)
분기: 회계연도 2027 1분기(FY27 Q1, 분기 종료 2026년 4월말경) — 본문 표기는 27Q1
주요 참석자: Jensen(Jen-Hsun) Huang (President·CEO) · Colette Kress (EVP·CFO) · Toshiya Hari (IR 부사장)
원문 출처: The Motley Fool, “Nvidia (NVDA) Q1 2027 Earnings Transcript” (2026-05-20)
수치 교차검증: NVIDIA FY27 Q1 보도자료/8-K·CFO Commentary 기준 (매출 $81.6B, GAAP 총마진 74.9%/비GAAP 75.0%, GAAP 희석 EPS $2.39·비GAAP $1.87, Q2 가이드 $91.0B). 대본의 라운딩(“$82B”)은 보도자료 기준($81.6B)으로 병기.

Table of Contents

핵심 요약 (먼저 읽으세요)

한 줄 요약: “수요가 포물선(parabolic)을 그린다” — 에이전틱 AI 본격화로 매출이 분기 $81.6B(+85% YoY)로 사상 최대, 데이터센터 $75.2B(+92% YoY)·잉여현금흐름 $49B 기록. 회사는 사업을 데이터센터(Hyperscale/ACIE)+엣지컴퓨팅으로 재편하고, Vera CPU로 신규 $2,000억 TAM을 제시하며 Q2 $91B를 가이드.

숫자 핵심
– 총매출: $81.6B (+85% YoY, +20% QoQ) — 14분기 연속 QoQ 성장, 순차 증가폭 $13.5B로 신기록
– 데이터센터: $75.2B (+92% YoY, +21% QoQ)
– GAAP 총마진 74.9% / 비GAAP 75.0% (QoQ 거의 보합)
– GAAP 희석 EPS $2.39 (+214% YoY, +36% QoQ) / 비GAAP $1.87 (컨센서스 $1.75 상회)
– ※ GAAP > 비GAAP: GAAP에 비영업 투자평가이익 등이 반영(비GAAP 제외 항목)
– 잉여현금흐름: $49B (Q4 $35B 대비 증가)
– 주주환원: 분기 $20B 환원, 자사주 $800억 추가 승인(+기존 $390억 잔여), 분기 배당 인상

구조적 성장 동력
1. 에이전틱 AI 본격화: “토큰이 수익을 낸다” → 모델 제작사들의 컴퓨트 경쟁. Anthropic 신규 파트너로 확보(Azure·AWS·CoreWeave 등 캐파 대규모 증설), 추론(inference) 점유율 급상승.
2. 두 번째 카테고리(ACIE): AI 네이티브 클라우드·소버린·온프레 기업/산업 — 전 세계 25만 기업, 향후 수십만으로. 전방시장 $50~80조 경제로 확장. NVIDIA 풀스택·통합 솔루션이 거의 독점적.
3. Vera Rubin 플랫폼: 하반기(Q3) 출하 시작, 모든 프런티어 모델사가 초기부터 채택 전망. 세계 최초 엔드투엔드 컨피덴셜 컴퓨팅.
4. Vera CPU(에이전틱 CPU): 단독 CPU만 $200억 규모, 신규 $2,000억 TAM. 4가지 용도(Rubin 동반/단독/CX9+스토리지/CX9+보안).
5. 피지컬 AI·엣지: 로보틱스·자율주행·제조플랜트·기지국까지 CUDA 확장, 사실상 NVIDIA 단독.

가이던스
– 차분기(Q2 FY27): 매출 $91.0B ±2% (데이터센터가 순차 성장 견인) / GAAP·비GAAP 총마진 74.9%·75.0% ±50bp / OpEx 약 $8.5B(GAAP)·$8.3B(비GAAP).
– 연간(FY27): OpEx YoY “40%대 후반” 증가(R&D·AI 툴 사용 확대) / GAAP·비GAAP 세율 16~18%(기존 17~19%에서 하향).
– 중국: H200 대중 라이선스는 승인됐으나 매출 미발생·반입 불확실 → 중국 데이터센터 컴퓨트 매출은 가이던스에 미포함(전분기와 동일).

리스크·체크포인트
– 중국 변수(라이선스·반입 불확실, 가이던스 제외) 지속.
– 공급 제약: 총 공급(재고 매입약정·선급 포함)을 $145B로 확대했으나 “공급 제약이 Vera Rubin 전 수명 동안 이어질 수 있음”(CEO).
– GAAP EPS의 상당분이 비영업 이익 → 분기별 변동성.
– 두 번째 카테고리(ACIE)의 빠른 성장은 실행·생태계 의존, 측정/가시성 낮음.
– Hyperscaler CapEx 둔화 시 1번 카테고리 성장 둔화 가능(회사는 “CapEx보다 빠르게 성장” 주장).

실적 수치 정리표

항목	당분기(27Q1)	전년동기(26Q1)	비고
총매출	$81.6B	~$44.06B	+85% YoY, +20% QoQ
데이터센터 매출	$75.2B	~$39.1B	+92% YoY, +21% QoQ
GAAP 총마진	74.9%	—	QoQ 거의 보합
비GAAP 총마진	75.0%	—
GAAP 희석 EPS	$2.39	~$0.76	+214% YoY, +36% QoQ
비GAAP 희석 EPS	$1.87	—	컨센서스 $1.75 상회
잉여현금흐름	$49B	—	Q4 $35B 대비 증가
주주환원	$20B	—	자사주 $800억 추가 승인, 배당 인상
Q2 가이드	매출 $91.0B ±2% / 총마진 74.9~75.0% ±50bp		데이터센터가 성장 견인

전문 번역

※ 본 분기 콜은 NVIDIA가 사업 구분을 데이터센터(하위: Hyperscale·ACIE)+엣지컴퓨팅 체계로 재편해 설명한 점이 특징이다. 아래는 원문 발화 내용을 문단 순서대로 한국어 산문으로 옮긴 것이다.

도입부 (IR 안내)

Toshiya Hari (IR 부사장): 감사합니다, 그리고 안녕하세요 여러분. NVIDIA의 (회계연도 2027) 콘퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 오늘 저와 함께 NVIDIA에서는 President 겸 CEO Jensen Huang, 그리고 EVP 겸 CFO Colette Kress가 참석했습니다. (이어 미래 예측성 발언, 위험요인, 비GAAP 지표, SEC 서류에 관한 표준 고지가 이어졌다.)

준비된 발언 — CFO (Colette Kress)

Toshiya, 감사합니다. 우리는 매출, 영업이익, 잉여현금흐름이 모두 기존 기록을 넘어선 비범한 분기를 보냈습니다. 총매출은 $82B(보도자료 기준 $81.6B)로 전년 동기 대비 85%, 전분기 대비 20% 증가했습니다.

이는 전년 대비 가속이 3개 분기 연속 이어진 것이자 14개 분기 연속 순차 성장으로, 제조 운영의 규모와 복잡성을 감안하면 의미 있는 성과입니다. 순차 매출 증가액 $13.5B 역시 기록이었습니다. 우리는 추론(inference) 수요의 변곡을 활용해 다양한 최종 고객 기반에 걸쳐 Blackwell 시스템을 램프업했습니다.

분기 중 우리는 R&D, 생태계 투자, 자사주 매입에 걸쳐 자본을 효과적으로 배분했습니다. 상류(공급망)와 하류(go-to-market 생태계)에 전략적 투자를 집행하는 동시에, 주주에게 사상 최대인 $20B를 환원했습니다.

데이터센터 매출은 $75B로 전년 대비 92%, 전분기 대비 21% 증가했습니다. GB300과 NVL72 시스템 수요가 강했고, 프런티어 모델 제작사와 하이퍼스케일러가 누적으로 수백·수천 개의 Blackwell GPU를 배치했습니다.

이번 분기부터 우리는 보고 체계를 재편해 두 개의 시장 플랫폼 — 데이터센터와 엣지컴퓨팅 — 으로 구분합니다. 데이터센터 안에는 다시 두 개의 하위 시장, 즉 Hyperscale과 ACIE(AI 클라우드·산업·기업, AI Cloud, Industrial, Enterprise)를 두었습니다.

Hyperscale은 약 $38B로 데이터센터 매출의 약 50%를 차지했고 전분기 대비 12% 증가했습니다. ACIE 매출은 $37B에 달해 전분기 대비 31% 성장했으며, 그중 AI 클라우드 매출은 전년 대비 3배 이상 늘었습니다.

10MW를 초과하는 파트너 데이터센터 수는 단 1년 만에 거의 2배가 되어 이제 80개 사이트를 넘어섰습니다. 소버린(국가 단위) 매출은 전년 대비 80% 이상 증가했고, NVIDIA 인프라는 약 40개국에 배치되었습니다.

H100을 임대하는 가격은 연초 이후 20% 올랐고, A100 클라우드 가격은 거의 15% 상승했습니다. 이러한 상승은 NVIDIA 플랫폼의 범용성과 지속적인 성능 개선을 반영합니다.

엣지컴퓨팅은 $6.4B로 전분기 대비 10%, 전년 대비 29% 증가했습니다. 피지컬 AI는 최근 12개월(trailing twelve months) 매출이 $9B를 넘어섰습니다.

분기 중 우리는 재고 매입 약정과 선급금을 포함한 총 공급을 $145B로 늘렸습니다. 잠재적 공급 제약에도 불구하고 예상되는 성장을 뒷받침할 수 있다고 확신합니다.

GAAP 총마진은 74.9%, 비GAAP 총마진은 75%였습니다. Blackwell 시스템이 출하의 대부분을 계속 차지하면서 전분기 대비 거의 보합이었습니다. 영업비용은 보상비 증가와 컴퓨트 인프라 비용 증가로 전분기 대비 12% 늘었습니다.

우리는 사상 최대인 $49B의 잉여현금흐름을 창출했으며, 이는 Q4의 $35B에서 증가한 것입니다.

자본 환원 측면에서, 분기 배당을 주당 $0.01에서 $0.25로 인상했습니다. 또한 현 계획에 남은 $39B에 더해 $80B 규모의 자사주 매입을 추가로 승인했습니다.

Q2 전망으로, 총매출은 $91B ±2%로 예상합니다. 순차 성장은 주로 데이터센터가 견인할 것으로 봅니다.

Q2 마진·영업비용 가이던스로, GAAP·비GAAP 총마진은 각각 74.9%·75%, ±50bp로 예상합니다. 영업비용은 GAAP 약 $8.5B, 비GAAP 약 $8.3B로 전망합니다.

연간 기준으로는, R&D 지출 확대와 AI 툴 사용 가속에 힘입어 영업비용이 전년 대비 40%대 후반(upper 40% range)으로 증가할 것으로 기대합니다.

세율 전망으로, FY2027 연간 GAAP·비GAAP 세율은 세제 환경의 중대한 변화에 따른 개별 항목을 제외하고 16~18%로 예상합니다. 이는 기존 17~19% 가이던스에서 하향된 것입니다.

중국 매출 제외와 관련해, 미국 정부가 H200의 중국 고객 대상 수출 라이선스를 승인했지만 우리는 아직 어떤 매출도 발생시키지 못했고, 반입이 허용될지도 불확실합니다. 그 결과 전분기와 동일하게 우리는 중국 데이터센터 컴퓨트 매출을 전망에 포함하지 않습니다.

준비된 발언 — CEO (Jensen Huang)

이번은 비범한 분기였습니다. 수요가 포물선을 그렸습니다(parabolic). 이유는 단순합니다. 에이전틱 AI가 도래했습니다. 이제 AI는 생산적이고 가치 있는 일을 할 수 있습니다. 토큰이 이제 수익을 내므로, 모델 제작사들은 더 많이 생산하기 위한 경쟁에 돌입했습니다. AI 시대에 컴퓨트 캐파는 곧 매출이자 이익이며, NVIDIA는 이 시대의 플랫폼입니다.

(이어 Jensen은 다섯 가지를 강조했다.)

첫째, 프런티어 AI에 대해: NVIDIA는 모든 프런티어 AI 모델을 구동하는 유일한 플랫폼입니다. 기존 파트너인 OpenAI, xAI, Meta, Gemini를 비롯한 다수에 Anthropic이 더해지면서, 우리의 프런티어 AI 점유율이 높아지고 있습니다.

둘째, 하이퍼스케일에 대해: 우리는 그들의 핵심 데이터 처리와 머신러닝 워크로드, 그리고 공개 클라우드 제공의 AI 서비스를 지원합니다.

셋째, 기업 솔루션에 대해: 우리의 풀스택 완성형 AI 팩토리 솔루션과 방대한 글로벌 생태계는 소버린 AI 클라우드, 온프레미스 기업·산업 인프라 같은 새로운 AI 데이터센터 세그먼트를 독자적으로 다룰 수 있게 해줍니다.

넷째, 엣지컴퓨팅에 대해: CUDA를 로보틱스, 자율주행차, 그리고 피지컬 AI 전반으로 확장하며, 물리 세계에서 작동하는 수십억 개의 자율·로봇 시스템을 아우릅니다.

다섯째, Vera CPU에 대해: 이는 “에이전틱 AI를 위해 처음부터 설계된 세계 최초의 CPU”로, NVIDIA에 새로운 $2,000억 규모의 TAM을 엽니다.

질의응답 (Q&A)

Joseph Moore (Morgan Stanley)

질문: 세그먼트 구분을 바꾼 이유와 그렇게 수치를 제시하는 철학은 무엇인가? 두 세그먼트 간 경쟁 차이와, 언급하신 다소 놀라운 CPU 숫자는 두 세그먼트에 어떻게 걸쳐 있나?

Jensen Huang: Joe, 감사합니다. 먼저 Colette가 말하려던 것은 분기 배당을 $0.01에서 $0.25로 올린다는 것이었습니다. 그 추가분 $0.05가 대주주들에게 큰 의미가 있을 겁니다(농담). 자, 세그먼트와 사업 설명에 대해, 우리는 우리 사업을 더 잘 이해하고 싶었습니다. AI는 매우 다양하고 컴퓨팅도 다양합니다. 여러 측면에서 다양한데, 우선 AI는 언어를 포함하고, 산업에 따라 제조·산업용 로보틱스를 위한 3D 그래픽일 수도, 생명과학을 위한 단백질, 생명·소재과학을 위한 저분자 화학, 또는 물리학일 수도 있습니다.

물리과학의 경우 에너지 부문이든 과학 연구소·고등교육이든 다양합니다. 둘째, 응용도 다양합니다 — 기업, 에너지, 제조 등. 어디서 구동되는지도 다양합니다 — 하이퍼스케일 클라우드, 전 세계에서 생겨나는 AI 네이티브들의 네트워크, 온프레 기업, 공장·플랜트의 산업 현장, 슈퍼컴퓨팅 센터, 그리고 엣지(자율주행차·로보틱스 등)까지.

그뿐 아니라 칩 공장·패키징·컴퓨터 공장 등 온갖 제조 플랜트 안에서 컴퓨터 네트워크가 빠르게 늘고 있습니다. 그리고 미래에는 모든 기지국, 모든 무선 네트워크가 AI 구동 무선 네트워크가 될 것입니다. 마지막으로 어떻게 통제(governance)되는지도 다양합니다 — 퍼블릭 클라우드로 운영될 수도, 규제 때문에 규제 클라우드에서 운영할 수 없을 수도, 컨피덴셜 컴퓨팅이나 국가안보 이유 때문일 수도 있습니다. 데이터센터마다 다르게 지어져야 합니다.

NVIDIA는 모든 기술 구성요소를 직접 만드는 유일한 회사라는 점에서 꽤 독특합니다. 극도의 코디자인(co-design) 방식으로, 완전한 엔드투엔드·풀스택으로 만들되, 다양한 환경에 통합될 수 있도록 플랫폼을 개방합니다. 다만 어떤 환경, 예컨대 기업은 모든 기술이 함께 작동하는 회사를 필요로 합니다 — 직접 만들고 싶지 않고 사서 운영하고 싶어 하기 때문입니다.

그래서 NVIDIA의 완전 통합·풀스택이면서도 개방적인 토털 솔루션 방식이 정말 중요한 데이터센터 시장 세그먼트가 많습니다. 우리가 사업을 3개의 큰 세그먼트로 나눈 방식은, 제가 말한 모든 것을 가장 단순하게 인수분해한 것입니다. 첫째는 하이퍼스케일 클라우드입니다. 그 안에서 우리는 세 가지 방식으로 작동합니다 — 첫째, 그들의 데이터 처리·머신러닝 워크로드를 가속하고,

둘째, 내부 AI 처리를 가속·지원하며, 셋째, NVIDIA 생태계의 많은 비즈니스를 그들의 퍼블릭 클라우드로 가져옵니다. 두 번째 세그먼트는 AI 네이티브, 온프레 기업·산업, 그리고 소버린 AI입니다. 이 세그먼트는 믿기 어려울 만큼 빠르게 성장하는데, 모두가 AI를 필요로 하고 모든 산업·국가·기업이 AI를 채택할 것이기 때문입니다. 모두가 서로 다른 방식으로 구축하길 원하며, 우리가 전체 솔루션을 제공하기에 사람들이 이를 구축하는 것이 훨씬 쉬워지고 애초에 가능해집니다. 그리고 세 번째는 로보틱 엣지입니다.

어제의 컴퓨팅이 주로 퍼스널 컴퓨팅이었다면, 미래는 퍼스널 AI가 될 것입니다. 그 한 예가 자율주행차로, 본질적으로 당신의 퍼스널 AI인 로봇 시스템입니다. 그리고 기지국 무선 네트워크를 포함해 온갖 종류의 로봇 시스템이 있을 것입니다. 이것이 우리가 이렇게 나눈 이유이며, 사업을 이해하는 가장 단순한 방법입니다. 각각은 여러 면에서 다른 스택, 다른 운영체제를 갖고, 다르게 작동하며, go-to-market도 매우 다릅니다.

가장 쉬운 go-to-market은 하이퍼스케일러인데 5~6곳뿐이기 때문입니다. 나머지 산업은 전 세계 약 25만 개 기업을 대표하며, 그 go-to-market은 매우 복잡하고 다양합니다. AI에 대한 이해도 극도로 다양해야 합니다. 아시다시피 NVIDIA는 전산 리소그래피부터 유체역학, 입자물리, 분자동역학에 이르기까지 세계 최대의 가속 라이브러리 모음을 갖고 있습니다. 이 모든 라이브러리는 두 번째·세 번째 카테고리의 수직 산업을 공략하는 데 필수적입니다. 결국 우리 사업이 이제 매우 큰 규모로 진화·성장했기에, 사업이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하도록 세분화하는 것이 유익합니다.

Benjamin Reitzes (Melius Research)

질문: 성장 철학을 묻고 싶다. 데이터센터(중국 제외)가 분기 약 120% 성장했고, 올해 하이퍼스케일러 CapEx는 90~100% 성장이 예상된다. 데이터센터가 2020년대 말 $3~4조에 이른다고도 했다. 회사 목표가 하이퍼스케일러 CapEx보다 빠르게 성장하는 것인가? 올해 이후에도 하이퍼스케일러 CapEx가 빠르게 성장한다고 보나?

Jensen Huang: Benjamin, 감사합니다. 우선 우리는 하이퍼스케일 CapEx보다 빠르게 성장해야 합니다. 그 이유는 방금 설명한 세분화로 드러납니다. 우리 데이터센터 사업은 두 개의 큰 부분(실제로는 더 많지만 단순화를 위해 둘로 합침)으로 구성됩니다. 첫 부분은 하이퍼스케일러로, 방금 말씀하신 그 하이퍼스케일 CapEx입니다.

올해 1조 달러 규모이며 여기서 더 성장할 것으로 봅니다. 근본적으로 타당한 이유 때문입니다. 이것이 미래 컴퓨팅의 작동 방식이고, 그들이 컴퓨트하지 않으면 매출도 없습니다. 컴퓨트가 곧 매출이고 이익입니다. 세상이 바뀌고 있습니다. 과거 소프트웨어(SaaS)는 이만큼 컴퓨트를 쓰지 않았지만 AI는 막대한 컴퓨트를 요구합니다. Anthropic과 OpenAI 같은 프런티어 AI 기업이 놀라운 속도로 성장한다는 소식을 들으셨을 텐데, 그들이 한 달 만에 이루는 성장을 일부 SaaS 기업은 10년 걸려 이뤘다는 점이 시사하는 바가 있습니다.

첫 카테고리는 하이퍼스케일이고 CapEx는 1조 달러이며 3~4조를 향해 성장 중입니다. 두 번째 카테고리는 모든 AI 네이티브 클라우드입니다. 지역적이고 전 세계에 퍼져 있으며, 이들을 지원하는 스타트업이 도처에 있습니다. 전 세계 25만 기업 중 다수가 자체 AI 팩토리를 구축해야 하거나 구축하고 싶어 합니다. 많은 산업 기업은 맥락과 행동이 있는 곳에 컴퓨터를 두는 것 외에 선택지가 없습니다 — 클라우드에 둘 수 없고, 매번 신뢰성 있게 빠르게 응답해야 합니다. 칩 팹이 클라우드 서비스에 연결된다는 건 말이 안 됩니다.

따라서 두 번째 카테고리와 소버린 AI 클라우드를 합치면, 세미커스텀 칩이 적용되지 않는 데이터센터 카테고리가 통째로 존재합니다. 이들은 시스템을 사서 운영하고 싶어 하지, 직접 설계·구축하고 싶어 하지 않기 때문입니다. 두 번째 카테고리는 극도로 다양합니다. 첫 카테고리 매출을 대표하는 6~7개 회사와 달리, 두 번째는 수백·수천 개 회사이고 미래에는 수십만 개가 될 것입니다 — 더 작은 설치 규모의 회사가 많습니다. 이 카테고리는 놀라운 속도로 계속 성장할 것입니다. 제가 피지컬 AI를 말할 때, 지난 30년간 IT의 영향을 받지 않은 나머지 $100조 산업이 이제 AI의 영향을 받으려 한다는 것이 바로 이 세그먼트입니다. 두 번째 클러스터가 믿기 어려울 만큼 빠르게 성장하고 있습니다.

물론 그 안에서 우리 점유율은 매우 큽니다. 우리는 이 산업을 서비스하는 능력에서 상당히 독특합니다. 우리 플랫폼은 모든 것이 함께 작동하도록 수직 통합되어 있으면서도, 사람들이 원하는 구성으로 만들고 사서 조립할 수 있게 분해됩니다. 두 번째 카테고리는 작은 회사가 너무 많고 각 설치가 하이퍼스케일러에 비해 상대적으로 작아서 비교적 잘 이해되지 않습니다. 세분화와 각 규모를 보면, 사실 우리는 하이퍼스케일러에서도 점유율을 키우고 있습니다 — 새 파트너 Anthropic으로부터 훨씬 큰 지원을 받고 향후 수년간 그들의 캐파를 크게 확장하도록 돕고 있기 때문입니다. 그리고 두 번째 카테고리에 노출된 회사는 극소수인데, 우리가 가진 플랫폼 솔루션 덕분입니다.

Christopher(C.J.) Muse (Cantor Fitzgerald)

질문: Vera Rubin이 곧 나오고, 프런티어 모델의 변화와 다양한 AI 워크로드 최적화 기법에 대한 통찰도 크실 텐데, 투자자들이 추론 점유율에 주목하는 가운데 Vera Rubin과 극단적 코엔지니어링이 26년 말~27년 추론 시장 점유율에 어떻게 영향을 줄 것으로 보나?

Jensen Huang: 우리는 추론에서 점유율을 키우고 있고, 매우 빠르게 키우고 있습니다. 올해 프런티어 모델 회사 수가 늘었기 때문입니다 — Cursor, Perplexity, 그리고 TML, Reflection 같은 새 모델 회사들이 생겼습니다. 거기에 올해 Anthropic을 파트너십에 더했고, 그들은 믿기 어려울 만큼 빠르게 확장 중입니다. 우리는 Azure, AWS, CoreWeave 등에 걸쳐 그들의 컴퓨팅 캐파를 확보하도록 협력했고, 이미 발표한 곳 외에도 온라인화할 다른 곳들이 더 있습니다.

올해와 내년 Anthropic을 위해 온라인화할 캐파 규모는 상당히, 매우 유의미할 것입니다. 우리의 Anthropic 커버리지는 최근까지 사실상 0이었습니다. 따라서 추론에서 점유율을 엄청나게 빠르게 얻고 있습니다. Vera Rubin은 이 시점에서 Grace Blackwell보다도 더 성공적일 것입니다. 모든 프런티어 모델 회사가 처음부터 Vera Rubin에 올라탈 것입니다 — Blackwell 때는 그렇지 않았습니다. Vera Rubin은 엄청난 출발을 했고 Grace Blackwell보다 분명히 더 성공할 것입니다.

C.J., 답의 결론은 우리가 추론에서 점유율을 얻고 있다는 것입니다. 다시 강조하면, 방금 추론 질문에서 설명한 모든 것은 사실 하이퍼스케일에 초점을 둔 것입니다. 우리가 거의 독점적으로 서비스하는 AI 데이터센터의 두 번째 카테고리 전체가 따로 있다는 점을 기억하세요. 이 세그먼트는 매우 파편화되어 있어 잘 통합된 플랫폼 솔루션과 매우 큰 go-to-market을 요구합니다. 그 세그먼트의 추론은 100%, 즉 대다수가 NVIDIA입니다. 그리고 물론 피지컬 AI도 있습니다.

NVIDIA는 오늘날 피지컬 AI를 서비스하는 사실상 유일한 회사이며, 오래전부터 피지컬 AI를 작업해 왔습니다. 그것 역시 성장 중입니다. 그래서 우리의 추론 점유율은 매우 빠르게 늘고 있습니다.

Timothy Arcuri (UBS)

질문: CPX, LPX 같은 커스텀/머천트 제품에서 얻는 견인에 대해 묻고 싶다. 전에 ‘fat synthesis’가 시장의 약 20%라고 한 것 같은데, LPX로 꽤 좋은 견인을 얻고 있을 듯하다. 그것이 더 넓은 플랫폼 전략에 어떻게 맞물리나?

Jensen Huang: LPX는 저지연·고토큰레이트를 위해 설계되었습니다. 처리량(throughput)은 낮고 용량도 작습니다. 컨텍스트 처리, 즉 소프트웨어 코딩처럼 많은 컨텍스트를 흡수하는 능력은 에이전틱 워크로드에서 더 낮습니다. 그래서 과제는 단순합니다 — 전에 설명했듯 LPX의 사용 사례는 넓지 않습니다. 다양한 유형의 토큰 서비스를 큰 포트폴리오로 가진 곳, 그리고 고토큰레이트에 이 서비스가 꽤 프리미엄인 경우를 위한 것입니다. 고객 수는 많지 않지만 토큰레이트는 매우 높습니다.

이는 제가 전에 말한 것과 정확히 일치하며 여전히 그렇게 봅니다. 따라서 LPX와 다른 SRAM 기반의 디코드 중심·고토큰 생성 중심 가속기는 한동안 니치(niche) 제품일 것입니다. 아시다시피 Grace Blackwell과 Vera Rubin은 데이터 처리·훈련 준비부터 사전훈련, 사후훈련 강화학습, 추론까지 AI의 전체 수명주기를 지원합니다. Grace Blackwell은 그 모든 것을 하는 세계 최고의 플랫폼입니다.

특정 상황에서, 제공업체가 이미 제공할 수 있는 고토큰레이트 서비스를 갖고 있다면 LPX를 덧붙여 그 서비스를 더 잘 제공할 수 있습니다. 그것이 제가 보는 시장입니다. 20%냐 10%냐는 AI 발전 단계가 어디냐에 달려 있다고 봅니다. 오늘날은 20%보다 훨씬 적습니다. 언젠가 이런 프리미엄 토큰이 20%가 될 수 있고, 우리는 서비스 제공업체들과 이 역량을 가능하게 하도록 협력할 준비가 되어 있습니다.

Vivek Arya (Bank of America Securities)

질문: 에이전틱 응용을 위한 CPU에 대한 기대가 크고, CPU 수가 GPU 수를 넘는다는 이야기도 많다. 이것이 증분 워크로드인가, 아니면 GPU가 했을 일을 잠식하는가? 그리고 말씀하신 $200억은 단독 Vera CPU인가, 아니면 Vera Rubin의 일부인가?

Jensen Huang: $200억은 단독 CPU입니다. Vera는 네 가지 방식으로 쓰입니다. 이미 아시는 것부터 시작하면, 첫째는 Vera Rubin입니다. 우리는 수백만 개의 Rubin을 팔 것이고 둘마다 하나의 Vera가 연결되며, 물론 그것도 적절히 가격이 매겨집니다. 둘째는 Vera 단독 CPU입니다. 셋째는 Vera에 CX9과 스토리지용 소프트웨어 스택을 결합한 것, 넷째는 Vera에 CX9과 보안·컴퓨트 격리·컨피덴셜 컴퓨팅용 소프트웨어 스택을 결합한 것입니다. 각 사용 사례가 Vera 위에 구축됩니다. 제 느낌으로는 Vera Rubin의 전 수명 동안 우리는 공급 제약 상태일 것입니다.

질문에 답하면 $200억은 단독입니다. CPU 사용과 관련해, 에이전트는 본질적으로 ‘하니스(harness)’라고 불리는 것입니다. 에이전트에는 IO, 오케스트레이션, 메모리 관리, 도구 사용(브라우저·C 컴파일러·파이썬 컴파일러 등 연결)을 처리하는 하니스가 있습니다. 예컨대 OpenClaw, Hermes, Code Claude 같은 것은 Claude 모델을 둘러싼 하니스이고, OpenAI의 Codex는 GPT-5.5 모델을 둘러싼 하니스입니다. 이 하니스는 CPU에서 돌고, 도구 사용도 CPU에서 돕니다. 예를 들어 AI가 검색을 하거나 브라우저를 쓰면 그건 CPU에서 실행됩니다.

세상에는 10억 명의 인간 사용자가 있는데, 제 느낌으로는 세상에 수십억 개의 에이전트가 생길 것입니다. 오늘은 아니고 점차 그렇게 될 것입니다. 그 수십억 에이전트는 모두 도구를 쓸 것이고, 그 도구는 오늘날 인간이 PC를 쓰듯 PC 같은 것이 될 것입니다. 미래에는 에이전트가 PC를 사용할 것입니다. 지금은 수십만 개 정도지만, 미래에는 결국 수십억 개의 에이전트가 효과적으로 각자 사용할 PC를 갖게 된다고 상상할 수 있습니다.

그리고 그 모든 에이전트는 서브 에이전트를 파생시키고, 그때마다 추론을 해야 합니다 — 사고(thinking)는 GPU에서 일어납니다. 모든 오케스트레이션은 본질적으로 CPU에서 돕니다. 서브 에이전트가 파생되어 사고할 때는 GPU를 씁니다. 에이전트가 시뮬레이터를 쓰면 CPU나 GPU에서 돌 수 있습니다. 그래서 우리는 Cadence, Synopsys와 긴밀히 협력해 세상의 모든 도구를 가속하고 있습니다. 에이전트는 이런 도구·데이터 처리 엔진·데이터베이스 엔진을 쓰고, 인간보다 인내심이 낮아 빠른 처리를 원합니다.

그래서 우리는 세상의 모든 도구가 CUDA에서 돌도록 가속하고 있습니다. Cadence, Synopsys, Siemens, Adobe 같은 회사들과 일하는 것도 그 때문입니다 — 이미 GPU를 가진 그들에게 모든 도구가 GPU에서 훨씬 빠르게 돌게 하려는 것입니다. 따라서 우리는 훨씬 많은 CPU가 필요할 것이고, Vera는 에이전틱 CPU로 설계되었습니다. 과거의 CPU는 코어를 쉽게 임대할 수 있도록 많은 코어를 갖게 설계되었습니다. 사람들은 코어를 빌립니다. 하지만 에이전트는 코어를 빌리지 않습니다. 그저 일이 빨리 끝나길 원합니다. 과거의 경제학은 코어당 달러였습니다 — 과거 클라우드 컴퓨팅의 경제학이죠.

미래 AI의 경제학은 달러당 토큰, 또는 토큰당 달러입니다. 그래서 미래에 우리가 할 일은 최대한 빠르게 토큰을 생성·처리하는 것이고, 그것이 바로 Vera가 매우 잘하는 것입니다. 우리는 큰 성공을 기대합니다. 또한 뛰어난 보안과 컨피덴셜 컴퓨팅이 필요하기에 Vera Rubin은 세계 최초의 엔드투엔드 컨피덴셜 컴퓨팅 플랫폼이며, 훌륭한 CPU가 필요한데 우리는 그 모든 것을 갖췄습니다.

Stacy Rasgon (Bernstein Research)

질문: 세분화로 돌아가서, 네오클라우드(neo cloud)는 두 세그먼트 중 어디에 넣나? 후자(AI 클라우드)일 것 같은데 확실치 않다. 규모는 어느 정도인가? 향후 후자(ACIE)가 하이퍼스케일보다 빠르게 성장한다고 말하려는 것인가, 아니면 둘이 비슷하게 성장하나?

Jensen Huang: 맞습니다. AI 네이티브 클라우드는 칩을 만들거나 설계하지 않고, 무관한 부품들을 AI 팩토리로 조립할 수도 없습니다. 첫 토큰까지의 시간(time to first token)에 대한 인내심이 극도로 낮고, 모든 모델을 구동하며 모든 곳의 고객을 받을 수 있는 풍부한 오프테이크(offtake) 아키텍처에 대한 필요가 매우 높습니다. 그래서 NVIDIA 아키텍처가 그들에게 완벽합니다. 우리는 모든 구성요소를 제공하고, 우리가 제공하지 않는 것은 파트너 생태계가 제공하며, 모든 것이 완전히 통합되어 함께 작동합니다.

AI 네이티브로부터 임대할 수 있는 고객 수가 엄청나게 많습니다 — 전 세계 모든 AI 빌더, 모든 AI 네이티브 스타트업, SaaS 기업, 기업, 산업 기업입니다. 그래서 우리 아키텍처는 세계 어떤 컴퓨팅 플랫폼보다 가장 ‘임대하기 좋은(rentable)’ 것입니다. 가장 성능이 좋고, 조립이 가장 쉽고, 가장 임대하기 좋고, TCO가 최고이며, 자금 조달도 가장 쉽습니다. 이 모든 속성이 AI 네이티브의 필요에 매우 독특하게 부합합니다. 이건 두 번째 카테고리에 있습니다. OEM이나 대기업 등과도 유사합니다.

이 세그먼트를 보면, 하이퍼스케일에서 AI 생태계가 발전한 뒤에 성장하기 시작했습니다. 하이퍼스케일이 여러 이유로 AI를 먼저 발전시켰는데, 뛰어난 컴퓨터 과학과 데이터센터 역량을 갖췄고, 주로 소비자 응용에 초점을 둬서 완벽하지 않아도 서비스를 향상시키는 한 큰 문제가 아니었기 때문입니다.

반면 다른 응용, 산업·기업 응용은 AI가 매우 유능해져 진짜로 생산적인 일을 안전하게, 실제로 임팩트와 수익을 낼 수 있을 때까지 잘 쓰이지 않습니다. 그래서 두 번째 카테고리는 하이퍼스케일보다 느리게 발전할 것으로 예상되고, 숫자에서도 그것이 보입니다. 하지만 장기적으로 산업·기업을 보면 분명히 미래 경제가 거기에 있습니다 — 세계 경제의 $50조~$80조를 차지하고, AI 덕분에 그보다 더 커질 것입니다.

그래서 저는 두 번째 카테고리가 장기적으로 더 커질 것으로 보고, 향후 수년의 근시일에도 둘 다 엄청나게 빠르게 성장하겠지만 두 번째가 더 빠르게 성장할 것으로 봅니다 — 사실상 기정사실입니다. 그리고 향후 5년 안에 피지컬 AI와 로보틱스 세그먼트가 엄청나게 빠르게 성장하기를 기대합니다.

Jim Schneider (Goldman Sachs)

질문: GTC에서 Rubin·Blackwell 플랫폼 매출에 대해 $1조의 가시성을 말했는데, 거기엔 LPX, Rubin CPX, Vera CPU 랙 등이 제외됐던 것 같다. Vera CPU가 그 $1조를 넘어서는 가장 큰 상방 요인이 될 것인가? CPU를 포함한 다른 제품 조합으로 TAM 점유율을 더 높이는 것을 구상하고 있나?

Jensen Huang: $1조를 넘어서는 증분으로는, 첫째 프런티어 AI 모델 점유율의 지속 확대를 기대합니다. 둘째, 그 숫자에는 단독 Vera CPU를 전혀 포함하지 않았으므로 그것이 두 번째로 큰 증분이 될 것으로 봅니다 — TAM이 매우 크고, 에이전트·에이전틱 시스템과 우리 고객 모두 Vera에 매우 들떠 있어 Vera를 대량 판매할 것입니다. 셋째는 LPX입니다. 앞서 설명했듯 LPX는 SRAM 아키텍처 덕에 매우 낮은 지연과 높은 상호작용성을 갖지만 처리량과 컨텍스트 처리 능력은 제한적입니다.

그것이 SRAM 기반 시스템의 특성입니다. 하지만 Vera와 Vera Rubin, 그리고 LPX의 조합으로 우리는 사전훈련부터 사후훈련, 추론, 에이전틱 시스템까지 AI 전 스펙트럼을 다룰 수 있을 것입니다.

Joshua Buchalter (TD Cowen)

질문: 축하한다. Colette가 준비발언에서 GB300이 회사 역사상 가장 빠른 램프라고 했는데, Vera Rubin은 이 벤치마크 대비 어떻게 봐야 하나? 새 실리콘이지만 비슷한 랙이다. GB300과 비슷한 램프 기울기를 기대해야 하나, 아니면 새 실리콘이라 더 점진적일까?

Colette Kress: 우리는 한동안 Vera Rubin을 하반기에 출시한다고 밝혀 왔습니다. Q3에 시작할 것이고, 초기 부분들을 맞춰가며 램프가 이어질 것입니다. Q4에 가면 어느 쪽이 더 빠른 램프일지 지금은 말하기 어렵지만, 수요는 이미 계획되어 있고 발주(PO)도 받았으며 거의 모든 주요 고객이 준비되어 있습니다.

이것들은 매우 복잡한 시스템이라 시장에 내놓는 데 시간이 걸립니다. 다른 무엇보다 우리가 주문에 맞춰 준비한 다양한 시스템을 생산하는 타이밍의 문제라고 봅니다. 그래서 지금은 말하기 이르지만, Q3에 시작하고 내년 Q1도 분명히 크고 Q4로 가며 계속 램프할 것입니다.

마무리 발언

Operator: 더 이상 질문이 없습니다. (이상으로 콜을 마칩니다.)

※ 출처·면책 주석
– 본 번역·요약의 원문은 The Motley Fool에 게시된 “Nvidia (NVDA) Q1 2027 Earnings Transcript”(2026-05-20)입니다. 대본은 음성 인식·LLM 보조로 생성되어 오기·오인식이 있을 수 있으며(예: 라운딩 “$82B”, 모델·제품 명칭 표기, “OpenClaw/Code Claude” 등 도구 명칭은 발화 그대로 표기), 본 번역에서는 맥락에 맞게 정리했습니다. 준비된 발언은 원문 발화 내용을 문단 순서대로 산문화했습니다.
– 핵심 수치(매출 $81.6B, 데이터센터 $75.2B, GAAP 총마진 74.9%/비GAAP 75.0%, GAAP EPS $2.39·비GAAP $1.87, FCF $49B, Q2 가이드 $91.0B 등)는 NVIDIA FY27 Q1 보도자료/8-K·CFO Commentary 기준으로 대조했습니다. GAAP EPS가 비GAAP을 상회한 것은 GAAP에 비영업 이익(투자평가이익 등)이 포함됐기 때문입니다. 정확한 수치·세부 항목은 SEC 공시(8-K Exhibit 99.1, 10-Q)와 원음성을 직접 확인하시기 바랍니다.
– 분기 표기 27Q1은 NVIDIA 회계연도 2027 1분기(분기 종료 2026년 4월말경)를 의미합니다.
– 본 자료는 정보 제공 목적이며 투자 권유가 아닙니다. 투자 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

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NVDA 27Q1 컨퍼런스콜 전문 번역 및 요약