NVIDIA는 데이터센터 세그먼트 수익을 거의 2배로 증가시키며 수익 상향 달성 및 인프라 가속화를 입증합니다.
세계 최고의 가치를 가진 기업인 Nvidia Corp.는 1분기 조정 주당 이익이 $1.87로 애널리스트 목표인 $1.76을 크게 상회했다고 보고했습니다. 해당 기간 수익은 전년 대비 85% 증가하여 $81.62억에 달했으며, 애널리스트 합의 추정치인 $78.86억을 초과했습니다. 회사는 분기 말 총 소득이 $58.32억으로 1년 전의 $18.78억에서 증가했다고 보고했습니다. Nvidia 최고경영자 Jensen Huang은 "인류 역사상 가장 큰 인프라 확장인 AI 팩토리 구축이 비상한 속도로 가속화되고 있습니다"라고 말했습니다. 현재 분기를 전망하면서 Nvidia는 지침 범위의 중간값인 약 $91억의 수익을 예측했으며, 이는 월스트리트의 $87.39억 전망을 상회합니다.
칩 제조업체는 금융 보고 방식을 획기적으로 변경했으며, 사업 수치를 데이터센터 및 엣지 컴퓨팅이라는 두 개의 시장 범주로 분류했습니다. 데이터센터 부문은 분기 동안 총 판매액이 $75.2억으로, 전년도 대비 92% 증가했습니다. 에이전틱 및 물리적 AI용 데이터 처리 기기, 로봇 공학 및 자동차 칩, 개인용 컴퓨터 및 게임 콘솔용 그래픽 카드를 포함하는 새로운 엣지 사업은 분기에 $6.4억의 판매액을 기록했으며, 1년 전 대비 29% 증가했습니다. 이는 이전 연도에 비한 극적인 변화를 나타냅니다—2020 회계연도에는 게이밍이 Nvidia의 총 수익의 절반 이상을 차지했고 데이터센터 판매는 27%에 불과했지만, 현재 그 수치는 역전되어 후자의 부문이 전체의 90% 이상을 차지하는 반면 게이밍은 8% 미만입니다.
최고재무담당자 Colette Kress는 AI 팩토리 구축이 가속화되면서 인프라의 가치가 크게 상승하고 있다고 애널리스트들에게 말했습니다. H100 그래픽 처리 장치의 임차료는 올해 들어 20% 상승했으며, A100 클라우드 가격은 같은 기간 거의 15% 상승했습니다. 데이터센터 사업 내에서 하이퍼스케일러 클라우드 제공자는 데이터센터 판매의 절반 이상을 차지하여 $38억 이상의 판매액을 기록했습니다. 나머지 $37억은 ACIE로 알려진 새로운 AI 클라우드, 산업 및 엔터프라이즈 시장 부문과 연계되어 있으며, 이 부문은 전년 동기 대비 수익이 3배 증가했습니다.
Nvidia는 GPU를 넘어 새로운 제품 라인과 시장으로 확장하고 있습니다. Jensen Huang은 Vera Rubin이라 불리는 AI용 차세대 랙 규모 시스템에 대한 초기 수요에 대해 논했으며, 이는 72개의 Rubin GPU와 36개의 Vera 중앙 처리 장치를 포함하여 1.3백만 개의 부품으로 구성되고 전 세대보다 와트당 10배 높은 성능을 제공합니다. 그는 회사가 "추론에서 매우 빠르게 점유율을 증가시키고 있으며" 프론티어 모델을 개발하는 회사의 수가 증가하고 있으며 Anthropic PBC가 올해 핵심 고객이 되면서 시스템의 성공에 대해 확신한다고 말했습니다. Kress는 Nvidia가 단지 세계의 GPU 왕이 되는 것에 만족하지 않으며 또한 "선도적인 CPU 공급업체"가 되기를 원한다고 발표했으며, 이 분야는 현재 Intel Corp. 및 Advanced Micro Devices Inc.와 같은 경쟁사에 의해 지배되고 있습니다. 새로운 Vera CPU는 회사에 "전혀 새로운 $200억 규모의 기회"를 열었으며, Kress는 CPU가 올해 약 $20억의 판매를 생성할 것으로 예상했습니다.
Nvidia는 또한 새로운 맞춤형 Groq 언어 처리 장치와 특정 컴퓨팅 작업을 위해 설계된 응용 프로그램별 집적 회로인 LPX라는 전체 데이터센터 랙을 판매합니다. Huang은 Groq 칩에 대한 높은 기대를 갖고 있지만 애널리스트들에게 상당 시간 동안 "틈새 제품"으로 남을 가능성이 높다고 말했습니다. "LPX는 낮은 지연시간과 높은 토큰 속도를 위해 설계되었지만 처리량이 낮습니다"라고 Huang은 말했습니다. "LPX의 사용 사례는 광범위하지 않습니다." 다른 ASIC 제조업체인 Cerebras Systems Inc.는 지난주 공개 시장에서 화려하게 데뷔했으며, 이는 AI 시장이 Nvidia의 칩에 대한 대안을 갈망하고 있다는 명확한 신호로 해석되었습니다.