200억 달러 규모의 CPU 투자… 엔비디아에 대해 아무도 말하지 않는다.

엔비디아 CFO 코렛트 크레스는 5월에 야후 파이낸스와의 인터뷰에서 회사가이 회계년도에 CPU 매출은 200억 달러였습니다.독립적인 CPU 서버와 슈퍼칩에 내장된 CPU를 결합하는 방식입니다. 그녀가 처음으로 그런 말을 했을 때는, 그 말이 널리 퍼진 시장에서의 논의에 거의 주목받지 못했습니다. 하지만 GPU에 관한 이야기는 더 큰 주목을 받고 있으며, CUDA 기술도 이미 모든 사람들이 인정하는 중요한 요소입니다.

하지만 실제로 AI 컴퓨팅 아키텍처가 어떻게 변화하고 있는지 살펴보면, CPU의 부활이 2022년 이후 데이터 센터에서 가장 중요한 아키텍처 변화입니다.

시장은 8월 26일에 열리는 엔비디아의 2027년 2분기 실적 발표를 앞두고 준비하고 있습니다. 월스트리트의 예상에 따르면 매출은 약 920억 달러가 될 것으로 보이며, 이는 전년 대비 거의 96%의 성장률을 나타낼 것입니다. 주식 가격도 상승하고 있습니다.지난 2주 동안 12% 증가했습니다.$217에 거래되고 있으며, 이는 52주 최고가인 $236.54보다 약 8% 낮은 수준입니다. 현재 상황은 ‘뉴스에 따른 매도 신호’와 같은 구조를 보입니다. 가격이 높은 편이며, 시장의 기대치도 높습니다. 따라서 경제 지표나 재무 관련 정보에서 어떤 변화라도 급격한 반응을 유발할 수 있습니다.

하지만, 엔비디아가 어떤 기업이 되고자 하는지에 대한 논의는 제품 아키텍처와는 별개로 진행되고 있습니다. 엔비디아는 더 이상 단순한 GPU 회사가 아닙니다. 이제 엔비디아는 AI 인프라의 CPU와 GPU를 모두 소유하는 기업으로 자리매김하고 있으며, 이는 경쟁 구도를 바꾸게 됩니다.

CPU의 부활은 단순한 복원이 아니라, 새로운 아키텍처로의 전환입니다.

2023년 이후로 데이터 센터의 상황은 간단해졌습니다. GPU와 네트워킹 기술이 핵심이 되었습니다. AI 훈련 및 인출 작업으로 인해 컴퓨팅 요구량이 CPU에서 벗어나게 되었고, 그 결과 인텔의 서버 사업은 침체되었습니다. 하지만 이런 상황이 바뀌고 있습니다. 그러나 그 이유는 CPU가 갑자기 AI 분야에서 더 나은 성능을 내기 때문이 아닙니다. 변화는 워크로드 자체에서 비롯된 것입니다.

강화 학습에는 엄청난 양의 CPU 클러스터가 필요합니다. 강화 학습 환경은 일반적인 프로세서를 사용하여 실행됩니다.CPU가 GPU를 바쁘게 만드는 장애물이 되고 있습니다.AI 모델이 도구를 사용하거나 데이터베이스에 질문을 하거나 인터넷을 검색하는 등의 작업을 수행할 때, 생성되는 CPU 요구량은 정적인 인식 작업보다 훨씬 많습니다. 또한 대규모 환경에서는 각 GPU 클러스터에 헤드 노드가 필요합니다. 이 헤드 노드는 연결된 가속기들을 관리하고 인터넷 트래픽을 처리하는 역할을 합니다. 반면, 전력 공급은 GPU 컴퓨팅에 우선적으로 사용됩니다.

공급 측면은 수요를 확인해줍니다. 초기 AI 붐을 전혀 누리지 못한 인텔도 마찬가지입니다.2025년 말에 데이터센터의 CPU 수요가 예상치 못한 증가를 보였다고 보고되었습니다.현재 AMD는 인프라 장비에 대한 투자를 늘리고 있으며, PC용 웨이퍼보다는 서버용 웨이퍼를 우선적으로 구축하고 있습니다. AMD는 2026년에 서버 CPU 시장의 규모가 “두 자릿수 성장”을 보일 것으로 예상합니다. 프론티어 AI 랩스도 클라우드 제공업체들과 경쟁하여 일반적인 x86 서버를 공급하고 있습니다. 마이크로소프트의 OpenAI를 위한 데이터센터는 대규모 GPU 클러스터를 지원할 수 있는 전용 CPU 구조를 갖추고 있으며, 수만 개의 CPU가 GPU에 에너지를 공급합니다.

이것은 순환적인 회복 현상이 아닙니다. AI 컴퓨팅 방식에 있어서 구조적 변화가 일어나는 것입니다.

니트비는 양쪽 모두를 위한 제품을 만드는 유일한 회사입니다.

니트비가 다른 반도체 회사들과 구별되는 점은, CPU와 GPU를 하나의 통합된 시스템으로 설계하는 유일한 회사라는 것입니다.

그레이스 블랙웰 프로젝트는 현재 본격적으로 개발 중입니다. 이 프로젝트에서는 엔비디아의 ARM 기반 Grace CPU와 Blackwell GPU를 결합하여, NVLink-C2C 기술을 사용해 프로세서와 가속기 사이에 900GB/s의 일관된 대역폭을 제공합니다. CPU 메모리는 GPU 메모리의 연장선이 됩니다. 이러한 아키텍처 덕분에 분리된 시스템에서 발생하는 데이터 전송 문제가 사라집니다.

베라 루빈은 CES 2026에서 선보인 다음 세대 제품으로, 현재 본격적으로 생산되고 있습니다.이 시스템은 220조 개의 트랜지스터를 가진 랙 규모의 AI 슈퍼컴퓨터에 7개의 특수 설계된 칩을 통합하고 있습니다.베라 CPU는 C2C 대역폭을 1.8TB/s로 두 배로 늘리고, 메모리 용량을 1.5TB로 세 배로 늘렸습니다. 또한, 176개의 스레드를 지원하는 맞춤형 올림포스 코어도 도입되었습니다. 이 제품은 강화학습 오케스트레이션 및 에이전트형 AI 제어 흐름을 위한 특별한 설계입니다.

젠슨 황은 전체 CPU 시장의 기회를 다음과 같이 설명했습니다.엔비디아가 타겟으로 할 수 있는 2000억 달러의 시장이 있습니다.그것은 그를 인텔과 AMD와 직접적인 경쟁자로 만들어버리는 주장입니다. 현재 서버 CPU 시장을 장악하고 있는 두 회사죠. 하지만 그레이스와 베라 아키텍처는 모든 일반용 CPU 작업을 처리하려는 것이 아닙니다. 그들은 단 하나의 목적을 위해 최적화하는 것입니다. 바로 루빈 GPU를 AI 분야에서 최대한 활용시키는 것입니다.

건축물의 뒤에 있는 숫자들이 변한다.

재정적 증거는 수익 추이에서 확인할 수 있습니다. 엔비디아의 데이터 센터 관련 수익은 2025년 3분기에는 350억 달러였으며, 4분기에는 390억 달러, 2026년 1분기에는 440억 달러, 2분기에는 470억 달러로 계속 증가했습니다. 각 분기별 수익은 이전 분기보다 약 10~12% 증가했는데, 이는 연간 약 2000억 달러의 매출을 올리는 회사에게서 나타나는 매우 안정적인 성장 곡선입니다.

200억 달러의 CPU 관련 투자 규모는 단순한 수치로서뿐만 아니라, GPU 중심의 설계 방식에서 벗어나고 있는 인프라 투자가 얼마나 큰지에 대한 신호로도 해석될 수 있습니다. 2027회계연도에 넵게이니아의 총 매출은 약 3000억 달러에 달할 것으로 예상되며, 그중 CPU는 약 7%를 차지합니다. 이는 작게 들릴 수 있지만, 역사적으로 CPU는 AI 인프라 예산에서 뒷전으로 밀려나온 부분이었습니다. 하지만 넵게이니아가 GPU와 함께 CPU도 확보할 수 있다면, 이 회사는 액셀레이터와 오케스트레이터 모두에서 수익을 얻게 됩니다. 이것이 바로 하드웨어와 소프트웨어 간의 가치 전환입니다.

경계선들은 그 회사의 전반적인 상황을 보여줍니다. 최근 보고된 분기 동안 마진은 75%로 유지되었으며, 운영 마진은 64%였습니다. 또한, 자유 현금흐름은 지난 12개월 동안 연간 65%의 성장률로 1190억 달러에 달했습니다. 재무제표상으로는 132억 달러의 현금이 있고, 부채는 640억 달러로, 부채 대 자본 비율은 4.3%에 불과합니다. 이는 부채를 이용해 운영하는 회사가 아닙니다. 이 회사는 자신의 차세대 기술 개발을 위한 자금을 확보하기 위해 현금을 활용하는 회사입니다.

시장에서 놓치고 있을 수 있는 것들

2027년 2분기에 약 920억 달러의 수익이 예상된다는 합의된 전망은 또 하나의 좋은 성과가 될 것입니다. 하지만 진짜 문제는 엔비디아가 매출 면에서 우위를 점할 수 있을지 여부가 아닙니다. 중요한 것은 시장이 GPU 중심에서 시스템 중심의 AI 인프라로의 전환을 올바르게 평가하고 있는지 여부입니다.

블랙웰은 매달 100만 개의 GPU를 생산하고 있습니다. 베라루신도 이미 전체 생산에 돌입했습니다. 베라 CPU 전용 서버는 2년 전에는 아무런 수익도 창출하지 못했던 새로운 수익원입니다. 만약 황이 말하는 것처럼 CPU 시장이 실제로 2000억 달러 규모라면, 그리고 엔비디아가 GPU 시장에서의 지배력을 바탕으로 그 중 일부를 차지할 수 있다면, TAM의 확장만으로도 현재의 가치를 정당화됩니다.

엔비디아의 주가는 전년 동기 매출액 대비 약 21배에 해당합니다. 이는 고정된 기준으로 볼 때 높은 수치이지만, 연간 70%의 매출 성장을 보이는 회사에게는 그리 특이한 일이 아닙니다. PEG 비율은 0.30로, 이는 영업이익 성장이 주가 평가수준을 초과한다는 것을 의미합니다. 시장이 엔비디아를 과소평가하고 있는 점은, 전체 컴퓨팅 인프라를 모두 소유하는 것의 경쟁적 장점입니다. AMD는 GPU 아키텍처 분야에서 경쟁할 수 있습니다. MI400 및 MI500 칩은 순수한 컴퓨팅 기능과 비슷한 성능을 제공합니다. 하지만 어떤 경쟁사도 랙 규모에서 CPU-GPU-네트워크-DPU를 통합한 구조를 제공하지 못하고 있습니다.

중요한 위험들

“뉴스를 과장하여 판매하는 위험”이 실제로 존재합니다. 이 주식은 2주 만에 12% 상승했으며, 골드만삭스의 분석가인 제임스 슈나이더는 최근의 동향을 고려할 때 니브디아의 기준은 높아졌다고 경고했습니다. 예전에도 그런 사례가 있었습니다. 시스코는 강력한 실적에도 불구하고 6개월 동안 65% 하락했습니다. 만약 니브디아가 2분기 수익을 예상 범위 내에서 발표하지만, 3분기나 2027년 전체 연도에 대한 전망이 기대에 미치지 못한다면, 주식 가치는 빠르게 10-15% 하락할 수 있습니다.

두 번째 위험은 CPU 측에서의 실행 문제입니다. Grace CPU는 이러한 문제를 겪고 있었습니다.원래의 Neoverse V2 코어에서의 브랜치 예측 제한점들이는 최적화되지 않은 HPC 및 AI 작업의 속도를 느리게 만듭니다. Vera가 개발한 맞춤형 올림푸스 코어는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 것입니다. 하지만 초기 배치에서는 이 아키텍처가 대규모 RL 환경에서 필요한 처리량을 충족할 수 있는지 알 수 있을 것입니다. 만약 CPU 성능이 기대에 미치지 못한다면, 그것은 약간의 손실일 뿐이지만 치명적인 것은 아닙니다. 핵심은 GPU 분야입니다.

세 번째 위험 요소는 바로 기회비용입니다. 제 생각에 이는 분배에 있어 가장 중요한 요소입니다. 넵게이니아의 주식은 지난 120일 동안 약 22% 상승했으며, 전년도 대비 약 17% 상승했습니다. 이러한 수치는 괜찮은 편이지만, 시장이 이 회사에서 기대하는 수준에는 미치지 못합니다. 5.26조 달러에 달하는 시장 가치는 이미 블랙웰의 성공, 베라의 출시, 그리고 CPU 시장의 잠재력을 반영하고 있습니다. 남은 상승 여지는 베라 루빈의 도입이 예상보다 빠르게 진행되는지, 황이 설명한 대로 CPU 시장이 실제로 성장하는지, 그리고 소프트웨어의 수익화가 잘 이루어지는지에 달려 있습니다. 소프트웨어의 수익화는 몇 년 동안 문제였지만, 아직 실질적인 수익으로 나타나지 않고 있습니다.

자본이 어디로 가는가

나는 엔비디아가 AI 인프라 전환 과정에서 올바른 위치에 있다고 생각합니다. GPU만을 이용한 컴퓨팅에서 시스템 수준의 AI 환경으로의 전환이 실제로 일어나고 있으며, 엔비디아는 이 두 가지 방향 모두에서 이익을 얻을 수 있는 유일한 회사입니다. 베라 루빈은 데이터 센터가 칩이 아닌 컴퓨팅 단위가 되는 첫 번째 아키텍처를 나타냅니다. 그리고 에이전트형 AI와 강화학습이 성장함에 따라 이 점이 더욱 중요해질 것입니다.

하지만 앞으로 6일 동안의 문제는 장기적인 위치 선정이 아닙니다. 그건 타이밍과 자원 배분에 관한 것입니다.

만약 Q2의 매출이 920억 달러에 가까운 수치에 도달하고, 예상치와 일치한다면, 1조 달러 규모의 매출 전망도 지속된다면, ‘뉴스로 주식을 매각하는 위험’이 사라지고 주식은 52주 고점을 다시 넘을 가능성이 있습니다. 하지만 결과가 좋지만 예상치가 현저히 낮거나, 마진 관련 정보에서 CPU 부하로 인한 압박이 있다면, 기존의 12%의 상승세는 불안정할 수 있습니다.

제 생각에, 건축 분야의 전망은 장기적으로 긍정적이지만, 8월 26일 이전의 단기적인 위험/수익 비율은 더 작은 투자가 적절합니다. 200억 달러 규모의 CPU 기회는 실제로 존재하지만, 그건 2027-2028년의 문제이며, 2026년 분기의 문제는 아닙니다. 재무제표 발표 전의 상승세에서 20-30%를 줄이고, 보고서 발표 후의 하락분을 다시 반영한다면, 위험도는 실제 가격 책정에 부합하는 수준으로 조정될 것입니다.

이 논쟁의 핵심은 엔비디아가 AI 인프라 분야에서 여전히 선도적인 위치를 유지할 수 있는지 여부가 아닙니다. 중요한 것은 향후 12개월 동안의 수익 전망이, 더 넓은 AI 산업 전체에서 제공되는 수익률만큼 매력적일지 여부입니다. 낮은 비율로 거래되는 회사들이 동등한 기술적 역량을 갖추고 있다면, 다음 단계의 성장을 위한 좋은 기회가 될 수 있습니다.