엔비디아 가이던스 기준 분기별 매출증분

- 3Q23 : +$4.0B
- 4Q23 : +$4.0B
- 1Q24 : +$4.0B
- 2Q24 : +$4.5B
- 3Q24 : +$5.0B
- 4Q24 : +$5.5B « 매출성장 가속화 지속

전년 동기 대비 및 전분기 대비 높은 성장세는 대형 언어 모델, 추천 엔진 및 생성형 AI 애플리케이션에 사용되는 가속화된 컴퓨팅 플랫폼에 대한 수요에 힘입은 것입니다.

2025 회계연도 블랙웰 아키텍처 매출은 110억 달러로, 회사 역사상 가장 빠른 제품 증가를 기록했습니다. 블랙웰 매출은 데이터센터 매출의 약 50%를 차지하는 대형 클라우드 서비스 제공업체가 주도했습니다.

데이터센터 컴퓨팅 매출은 326억 달러로 1년 전보다 116%, 전분기 대비 18% 증가했으며, 이는 블랙웰 컴퓨팅 플랫폼에 대한 수요와 H200 오퍼링의 전분기 대비 증가에 힘입은 것입니다.

네트워킹 매출은 30억 달러로 1년 전보다 9%, 전분기 대비 3% 감소했습니다. 우리는 Infiniband가 탑재된 소형 NVLink 8에서 Spectrum X가 탑재된 대형 NVLink 72와 Spectrum X가 탑재된 대형 NVLink로 전환하고 있습니다. 네트워킹은 Spectrum-X 엔드 투 엔드 이더넷 플랫폼과 그레이스 블랙웰 플랫폼의 증가와 관련된 NVLink 제품의 판매에 힘입어 1년 전보다 9% 증가했습니다.

2025 회계연도 게임 매출은 GeForce RTX 시리즈 GPU 40의 판매에 힘입어 1년 대비 9% 증가했습니다. 4분기 게임 매출은 블랙웰과 에이다 GPU의 공급 제한으로 인해 1년 전보다 11% 감소하고 전분기 대비 22% 감소했습니다.

2025 회계연도의 전문가 시각화 매출은 1년 전보다 21% 증가했습니다. 4분기 전문가 시각화 매출은 1년 전보다 10% 증가했으며 전분기 대비 5% 증가했습니다. 이러한 증가는 생성형 AI 기반 설계, 시뮬레이션, 엔지니어링과 같은 사용 사례에 대한 에이다 RTX GPU 워크스테이션의 지속적인 증가에 힘입은 것입니다.

2025 회계연도의 자동차 매출은 1년 전보다 55% 증가했습니다. 4분기 자동차 매출은 1년 전보다 103% 증가했으며 전분기 대비 27% 증가했습니다. 이러한 증가는 자율주행 플랫폼의 판매에 힘입은 것입니다.

NVIDIA CFO:
"2025 회계연도 데이터센터 매출은 $115.2B로, 전년 대비 142% 증가했습니다. 2025 회계연도 4분기 데이터센터 매출은 사상 최대치를 기록하며 전년 대비 93%, 전 분기 대비 16% 증가했습니다.

또한, 2025 회계연도 4분기 Blackwell 아키텍처 매출은 $11.0B에 달했으며, 이는 우리 회사 역사상 가장 빠른 제품 확장 속도를 기록한 것입니다."

4Q24 매출이 약간 부족하고 1Q25 GPM 가이던스가 71.0% ± 0.5%라 하락하는 것 같지만, 개인적으로 핵심은 Blackwell 매출이 $7B 상단이냐 아니냐였음. 마지막 컨센을 끌어올렸던 UBS의 $9B보다도 높은 Blackwell 매출 $11B

매출부족분과 마진 모두 GB200 NVL 본격 양산시점이 3월로 연기됐기에 영향을 받았다고 생각. 때문에 시장에서 쇼크 우려가 컸으나 이를 HGX B200 및 중국향 H20으로 상쇄할 수 있다는 걸 보여준 1Q25 $43B 가이던스

Jensen Huang (Nvidia CEO)

- Blackwell GPU 판매가 순조롭게 시작됐다.
- 블랙웰에 대한 수요가 놀랍다.
- 훈련을 위한 연산 증가가 모델을 더 똑똑하게 만들고, 긴 사고를 위한 연산 증가가 답변을 더 스마트하게 만든다
- Blackwell GPU 아키텍처가 회계연도 4분기 동안 110억 달러의 매출을 기록했으며, 이는 회사 역사상 가장 빠른 제품 출시 속도이다.

•엔비디아 시가총액 추이

엔비디아, 시장 상회한 실적에 시간외 주가 상승.. 분기 매출 78% 증가 - 매일경제

AI 반도체 대장주인 엔비디아가 시장의 예상을 상회하는 실적과 함께 현재 분기에 대한 긍정적인 전망치를 내놨다. 시간외 거래에서 주가는 2% 가량 상승했다.

26일(현지시간) 엔비디아는 장 마감후 4분기 실적을 발표했다. 매출액은 393억 3000만달러를 기록해 시장 예상치인 380억 5000만 달러를 넘었다. 주당순이익(EPS)도 0.89달러로 예상치 0.84 달러보다 높았다.

엔비디아는 특히 1분기 매출이 430억달러에서 ±2%의 범위내에서 기록할 것이라고 밝혀서 시장 추정치인 417억8000만달러를 크게 상회한 가이던스를 제시했다.

엔비디아의 분기 순이익은 1년 전 122억 9000만 달러(주당 49센트)에서 220억 9000만 달러(희석 주당 89센트)로 증가했다.

엔비디아의 분기 매출은 전년동기 대비 78% 증가했고, 전체 회계연도 매출은 114% 증가한 1305억달러를 기록했다.

젠슨 황 엔비디아 CEO는 성명서를 통해 블랙웰에 대한 수요가 ‘놀라운 수준’이라고 말했다.

엔비디아의 데이터센터 사업은 현재 전체 매출의 91%를 차지하고 있으며 1년 전 83%, 2년전 60%에서 급증한 것이다. 데이터센터 부문 매출은 지난 2년 동안 약 10배 증가했다.

엔비디아는 4분기 데이터 센터 매출이 356억 달러로 전년 대비 93% 증가했다고 밝혔다.

호실적에 따라 시간외거래에서 엔비디아 주가는 발표 직후에는 하락했지만 이후 반전 상승했다. 서부시간 오후2시3분 기준 1.93% 상승하며 거래됐다. 이는 오후2시 예정된 어닝콜 이전의 기록이다.

https://m.mk.co.kr/news/business/11251435

✅ [속보] 엔비디아 ‘어닝 서프라이즈’…‘매출 381억弗’ 시장 예상치 3.3% 상회 [투자360]

https://n.news.naver.com/article/016/0002434746?sid=101

엔비디아 Q4'25 어닝콜

엔비디아 CFO:

"Blackwell 생산이 여러 구성에서 본격적으로 진행되고 있으며, 공급을 빠르게 확대하여 고객 채택을 늘리고 있습니다. 고객들은 인프라를 확장하여 AI 훈련을 진행하는 데 박차를 가하고 있습니다."

"차세대 최첨단 모델을 개발하고 AI 기능의 다음 단계를 열기 위해 Blackwell을 사용한 클러스터는 10만 개 이상의 GPU로 시작하는 것이 일반적일 것입니다. 이러한 규모의 여러 인프라에 대한 출하가 이미 시작되었습니다."

"장기적 사고 추론 AI는 원샷 추론 대비 작업당 최대 100배 더 많은 컴퓨팅이 필요할 수 있습니다."

"Blackwell은 추론 AI 인퍼런스를 위해 설계되었습니다. Blackwell은 추론 AI 모델의 토큰 처리량을 최대 25배 증가시키고 h100 대비 비용을 20배 절감하여 혁신적입니다."

NVIDIA의 소비자 인터넷 부문 매출은 전년 대비 3배 증가했으며, 이는 생성형 AI(GenAI) 및 딥러닝 기반 추천 시스템, 검색, 에이전틱 AI(Agentic AI) 기술 발전에 힘입은 것입니다.

XAI는 차세대 Grok 모델 훈련을 위해 GB200을 채택했으며, Meta의 Andromeda 광고 엔진은 Hopper Superchips에서 실행되며 광고 인퍼런스 처리량을 3배 증가시켜 광고 수익을 극대화하고 있습니다.

엔터프라이즈 매출은 AI 미세 조정, 에이전틱 AI 워크플로우, GPU 가속 데이터 처리에 대한 수요 증가로 인해 거의 2배 증가했습니다.

"로보틱스 및 자율주행차(AV) 부문에서는 거의 모든 AV 기업이 NVIDIA 플랫폼을 기반으로 개발 중이며, AV/로보틱스 시장은 올해 회계연도에 50억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다."

"중국 출하량은 현재 데이터 센터 매출에서 차지하는 비율과 대체로 비슷한 수준을 유지할 것으로 예상됩니다."

"XAI가 차세대 AI 모델 훈련 및 인퍼런스를 위해 GB200을 채택했습니다."

"올해 후반부에 총 마진이 다시 70% 중반대로 회복될 것으로 예상됩니다."
총 마진은 NVIDIA가 Blackwell 생산을 신속하게 확대하는 것을 우선시함에 따라 1분기(April)보다 2분기(July)에 저점을 기록할 가능성이 높다고 언급. 마진은 연말까지 70% 중반대로 회복될 것으로 예상되며, 생산 확장 이후 비용 효율성이 개선되면서 점진적으로 상승할 전망.

맞춤형 시스템(수냉 및 액체 냉각 솔루션 포함)은 단기적으로 복잡성을 더하지만, 장기적으로 마진 확장 기회를 제공할 것.



엔비디아 CEO 젠슨황: "Blackwell은 AI 인퍼런스 및 추론의 미래를 위해 설계되었습니다."
"현재 인퍼런스 컴퓨팅 수요는 초기 대형 언어 모델(LLM) 대비 이미 100배 이상이며, AI 발전과 함께 수천 배 더 확장될 수 있다 . Blackwell은 이러한 변화를 대비해 설계되었으며, 장문 추론에 대해 25배 높은 처리량을 제공하고 사전 훈련, 사후 훈련, 인퍼런스 확장에 유연한 아키텍처를 갖추고 있습니다.


Blackwell Ultra, 2025년 하반기 출시 예정 – Blackwell에서 원활한 업그레이드 가능

젠슨 황 CEO는 Blackwell Ultra가 올해 하반기에 출시될 예정이며, NVIDIA의 연간 출시 주기를 따를 것이라고 확인. 초기 Blackwell 생산은 지연이 있었으나 현재 완전히 정상화됨.

Hopper에서 Blackwell로의 전환이 어려웠던 것과 달리, Blackwell Ultra는 기존 아키텍처에 원활하게 적용될 수 있어 고객들에게 최소한의 혼란을 줄 것.

NVIDIA는 이미 파트너사들과 함께 Blackwell Ultra 이후 차세대 아키텍처인 "Vera Rubin"을 준비 중이며, 이에 대한 추가 정보는 GTC에서 공개될 예정.

"중국의 점유율은 4분기와 이전 분기와 거의 동일합니다. 수출 통제 이전의 절반 정도입니다."

NVIDIA vs. 맞춤형 ASIC – 엔비디아가 이기는 이유

젠슨 황 CEO:
"우리 아키텍처는 범용적입니다. 자회귀 모델, 확산 기반 모델, 비전, 멀티모달, 텍스트 등 어떤 것이든 뛰어난 성능을 발휘합니다."

NVIDIA는 데이터 처리부터 사후 훈련(post-training), 인퍼런스까지 모든 과정을 아우르는 엔드투엔드(end-to-end) 플랫폼을 제공하며, 이는 AI 혁신의 기본 선택지가 되고 있음.

맞춤형 ASIC과 달리 NVIDIA는 모든 클라우드, 온프레미스(on-prem), 로보틱스까지 광범위하게 적용 가능.
"데이터센터 크기가 고정되어 있고, 우리의 칩이 4배 혹은 8배 더 효율적이라면, 이는 곧 4배 혹은 8배 더 높은 수익으로 직결됩니다."

그는 진정한 도전 과제는 칩을 만드는 것뿐만 아니라 소프트웨어 생태계를 구축하는 것이라고 강조.

"우리 아키텍처 위에서 개발되는 소프트웨어의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, AI 발전 속도는 매우 빠릅니다. 새로운 프로세서를 AI 팩토리에 배치하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다."

NVIDIA가 승리하는 이유: 성능, 다용성, 신속한 배포 속도
"수많은 칩이 설계되지만, 결국 중요한 순간에는 비즈니스적인 결정을 내려야 합니다."

우리의 기술은 단순히 고성능일 뿐만 아니라 매우 유연하고 신속하게 배포할 수 있는 소프트웨어 에코시스템을 수반하기 때문에 맞춤형 ASIC과의 균형에 있어 압도적인 우위성을 가지고 있다고 자부합니다.


“우선 엔터프라이즈 부문의 성장률이 1월에 전년 대비 2배가 된 것은 클라우드 서비스 프로바이더(CSP)와 동등한 성장을 나타내고 있으며, 양쪽 모두 매우 중요한 시장이라고 인식하고 있습니다. CSP는 내부 소비와 외부 소비의 양면에서 설비를 활용하고 있으며, 애플리케이션에서 매우 높은 유연성과 긴 수명을 발휘하기 때문에 총 비용도 절감된다는 장점이 있습니다.

또한 향후 성장 드라이버로서 엔터프라이즈 시장이 매우 큰 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 예를 들어, 자동차 메이커를 예로 하면, 종업원을 위한 업무 개선을 실현하는 에이전틱 AI, 차량의 운행을 최적화하기 위한 AI, 그리고 물리적인 현상이나 환경에 대응하는 「물리 AI」라고 하는, 복수의 AI층이 병행해 발전해 나갈 것으로 예측됩니다. 이에 따라 기업은 단순한 클라우드 서비스 이용에 머무르지 않고, 자사에서의 AI 도입을 한층 추진하고, 전체 소비 믹스에 있어서 엔터프라이즈가 주도적인 역할을 한다고 생각하고 있습니다.

즉, CSP의 내부와 외부 모두의 수요 최적화를 통해 장기적으로는 엔터프라이즈 시장이 전체 성장을 견인하는 큰 요인이 될 것이라고 확신하고 있습니다. "



AI는 주류가 되었으며, 이제 막 시작 단계 – “이 시대는 이제 겨우 3년 차”
"우리는 여정을 시작한 지 3년이 되었고 수십 년이 걸려 구축한 컴퓨터를 현대화하고 있습니다. 그래서 저는 우리가 이 새로운 시대의 시작에 있다고 확신합니다."

젠슨 황 CEO가 미국 내 AI 수요와 AI의 미래에 대해 언급:
"AI는 모든 곳에 존재합니다—배달 서비스, 쇼핑, 핀테크, 헬스케어, 교육, 기후 기술, 광물 탐사 등 모든 산업이 AI를 핵심에 통합하고 있습니다."

그는 AI를 역사상 가장 큰 소프트웨어 혁명으로 보고 있으며, 기존의 전통적인 수작업 코딩 기반 소프트웨어에서 AI 기반 가속 컴퓨팅으로의 전환이 이루어지고 있다고 설명.
"우리는 수십 년 동안 범용 컴퓨팅을 위한 데이터센터를 구축해 왔습니다. 이제, 이를 AI에 맞춰 현대화하고 있습니다."

성장 전망에 대해:
"어떠한 기술도 AI만큼 세계 GDP의 더 큰 부분을 차지할 기회를 가진 적이 없습니다."

NVIDIA는 현재 이 변화의 초기 단계에 있으며, AI가 소프트웨어, 산업, 경제를 전례 없는 규모로 재편하고 있다고 강조.

[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수]

▶ Foldable iPhone and ‘another new iPhone design’ coming in 2026

- 애플, 블룸버그 Mark Gurman에 의하면 2026년 출시를 목표로 첫 번째 폴더블 기기 개발을 마무리하고 있는 것으로 파악

- 또한 2026년에는 또다른 새로운 아이폰 디자인을 준비 중

- 애플은 올해 iPhone 17 Air라는 새로운 디자인을 선보이는 동시에, iPhone 17 Pro 모델에도 디자인 변화를 줄 것으로 예상

- 이런 상황에서 2026년에 또 다른 새로운 디자인의 아이폰을 추가한다는 것은 매우 이례적인 결정

- '새로운 디자인의 아이폰'에 대한 구체적인 정보가 파악되진 않았으나, 앞으로 더 많은 정보가 공개될 것으로 예상

- 다만 새로운 디자인은 iPhone 18 기본 모델부터 적용될 가능성이 존재

- 현재 알려진 정보에 따르면 iPhone 17 시리즈에서 기본 모델의 변화는 크지 않음

https://buly.kr/CLyq4rM (9TO5Mac)


* 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다

✅'또 삼성 제쳤다'…마이크론, 10나노급 6세대 D램 시제품 출하

마이크론은 이번 D램에서 첨단 공정인 극자외선(EUV) 노광을 처음으로 도입했다고 발표했다. EUV를 사용하면서 웨이퍼 당 저장용량(비트)을 전작 대비 30% 이상 향상시킬 수 있었다는 설명이다.

또한 이번 제품에 하이-K 메탈 게이트(HKMG) 공정을 적용해 전력 효율을 20% 이상 개선했다.

한편, 삼성전자는 10나노급 6세대 D램을 지난해 말 양산하는 것을 목표로 했으나, 현재까지 연구개발(R&D)도 완료하지 못하고 있다.

[토막 뉴스 관심주] https://news.1rj.ru/str/davidstocknew

중국 전기차, 올해도 29% 증가

연초 이후 119만대 판매

안녕하세요. CPCA는 2월 23일까지 중국 신에너지차 판매가 119만대로 지난해 대비 29%를 기록했다고 발표했습니다.

1분기는 계절적 비수기이나 여전히 강한 성장입니다. 올해 중국 전기차는 침투율(연간) 50%를 넘어서는 첫해가 예상되는데요,

중국이 전기차를 넘어서 BYD, Deepseek, 화웨이가 결합된 자율주행시장의 선두주자로 나서려는 순간입니다.

t.me/jkc123

✅Figure AI의 New Scaling Laws(뉴스케일 법칙)

오늘엔비디아 어닝콜을 진행하면서 물리적 AI(physical AI)에 대한 내용이 나왔는데

일전에 CES 2025에서 젠슨황이 얘기한 내용과 비슷합니다.

📍Figure AI는 3가지 로봇 학습 접근방식을 비교하였는데

1. 전통적인 방법 (Traditional Approach)
- 새로운 행동을 학습하려면 전문가(PhD)가 직접 프로그래밍해야 함.

- 새로운 행동을 습득하는 속도가 매우 느림.

2. 플릿 모델 (Fleet Model)
- 로봇이 여러 대 네트워크로 연결되어 데이터를 수집하면서 학습함.

- 수집된 데이터(Collected Data)를 기반으로 새로운 행동을 학습.

- 전통 방법보다는 빠르지만 여전히 제한적인 학습 속도.

3. 플릿 모델 + Helix (Fleet Model + Helix)
- Helix 시스템을 적용한 로봇들은 프로그래밍이나 시범 학습 없이 새로운 행동을 즉시 습득.

- 즉, 자연어 명령을 통해 로봇이 새로운 작업을 수행할 수 있음.

- 가장 빠르게 행동을 확장할 수 있으며, 그래프에서 급격한 성장 곡선을 보임.

📍전통적 접근법(PhD 기반 학습)은 매우 느린 증가율

🔥Helix 적용 모델은 기하급수적으로 새로운 행동을 익힐 수 있음.

Helix는 별도의 프로그래밍 없이 즉각적으로 행동을 학습하는 혁신적인 시스템이라고 언급함.