AI 모델 및 플랫폼

NVIDIA, 데이터 센터 매출 890억 달러 돌파, 962억 달러 분기 실적 발표

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

NVIDIA는 2027 회계연도 2분기(2026년 7월 26일 종료) 매출이 962억 달러이며, 전 분기 대비 18%, 전년 대비 106% 증가했다고 2026년 8월 26일 발표된 회사의 실적 발표에 밝혔습니다. GAAP 및 비GAAP 총 마진은 모두 75.0%였으며, GAAP 희석 주당 순이익은 $2.46으로 전년 대비 128% 상승했으며 순이익은 597억 달러였습니다.

데이터 센터 사업이 엔진 역할을 계속하며 분기 매출 890억 달러를 기록했고, 전 분기 대비 18%, 전년 대비 117% 증가했습니다. 회사의 다른 보고 부문인 엣지 컴퓨팅은 72억 달러를 기여했으며, 전 분기 대비 13%, 전년 대비 27% 성장했습니다.

“AI는 전환점을 맞았습니다. 실질적인 작업을 수행하고 있습니다. 토큰은 생산적이며 수익성을 가지고 있습니다. 이제 컴퓨팅이 매출이 됩니다.”라고 NVIDIA의 설립자이자 CEO인 Jensen Huang이 말했습니다.

Huang은 수요 측면을 첫 번째 구축 물결을 주도한 소수 구매자를 넘어 새로운 AI 연구소와 스타트업, 동시에 확장되는 다수의 프론티어 랩, 오픈 모델 생태계, 그리고 물리적 AI 시스템이 온라인에 올라오는 것으로 확대되고 있다고 설명했습니다. 그는 이 순간을 회사의 최신 플랫폼과 직접 연결했습니다.

“AI 인프라 구축이 전력으로 진행되고 있습니다. 현재 전면 생산 중인 Vera Rubin은 바로 이 순간을 위해 설계되었습니다.”라고 Huang이 강조했습니다.

2027 회계연도 3분기에 NVIDIA는 매출을 $108.0 billion(±2%)로 전망했으며, GAAP 및 비GAAP 총 마진은 74.0%±50bp로 예상했습니다. 이 가이드는 중요한 조건을 포함하고 있습니다: 회사는 전망에 중국 데이터 센터 컴퓨팅 매출을 전혀 포함하지 않고 있습니다. 영업 비용은 GAAP 기준 약 $9.2 billion, 비GAAP 기준 $9.0 billion 정도가 될 것으로 예상됩니다.

이번 분기에는 자유 현금 흐름이 $21.3 billion을 기록했으며, NVIDIA는 자사 주주에게 약 $26.0 billion을 자사주 매입 및 배당을 통해 반환했습니다. 이는 약 $99.0 billion의 재구매 권한이 남아 있음을 의미합니다. 대차대조표는 총 자산이 $320.3 billion으로 확대되었으며, 현금 흐름표는 분기 동안 $24.9 billion의 부채 발행을 통해 자금을 조달하고, 상반기 동안 $42.4 billion을 주식 증권에 투자했음을 보여줍니다.

NVIDIA의 랙, 전력 및 자본 분기

이번 실적은 회사가 구축에 필요한 모든 요소—칩, 금융, 전력, 토지—에 대해 공격적으로 움직인 분기를 마감했습니다. 2026년 8월 10일, NVIDIA는 Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs 및 KKR와 전략적 파트너십을 발표하여 AI 인프라를 위한 독립적인 컴퓨팅 금융 플랫폼을 구축하고 5천억 달러 이상의 제3자 자본을 동원하려는 목표를 제시했습니다. 이 파트너십은 체결된 양해각서에 기반하며 최종 계약에 따라 확정됩니다.

일주일 뒤인 2026년 8월 17일, 회사는 오하이오 주 PORTS-Pike Technology Campus에서 SB Energy와 협력해 토지, 전력 및 셸 용량을 확보했으며, 2026년 8월 21일에는 데이터 센터 개발업체 Cloverleaf Infrastructure에 소수 지분을 인수했습니다. 수요 측면에서는 SpaceXAI가 차세대 에이전트 AI 애플리케이션을 위해 NVIDIA의 Vera CPU를 배치하기로 약속했으며, Lancium이 기가와트 규모 AI 공장을 구축하기 위해 협력했습니다. 분기 말에 NVIDIA는 Vera Rubin 랙이 현재 CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure 및 Nebius에서 운영되고 있으며, 엣지 사업부는 Jetson Orin Nano 2 로봇 컴퓨터와 Microsoft와의 RTX Spark 파트너십을 통해 Windows PC용 에지 AI를 재정의하고 있다고 발표했습니다.

NVIDIA의 2분기 주요 수치

  • 총 매출: $96.2 billion, 전년 대비 106% 증가
  • 데이터 센터 매출: $89.0 billion, 전년 대비 117% 증가
  • 엣지 컴퓨팅 매출: $7.2 billion, 전년 대비 27% 증가
  • GAAP 총 마진: 75.0%, 전년 대비 72.4% 상승
  • GAAP 희석 EPS: $2.46, 128% 증가; 비GAAP 희석 EPS: $2.22, 120% 증가
  • 영업 이익: $63.7 billion, 124% 증가
  • 연구개발 비용: $7.1 billion, 전년 대비 $4.3 billion에서 증가
  • 자유 현금 흐름: $21.3 billion
  • 주주 환원: 약 $26.0 billion 규모의 자사주 매입 및 배당
  • 3분기 전망: $108.0 billion, ±2%

비GAAP 수치에 대한 한 가지 방법론적 주석: 2027 회계연도 1분기부터 NVIDIA의 비GAAP 측정치는 주식 기반 보상을 더 이상 제외하지 않으며, 발표된 과거 비교치도 이에 맞게 재작성되었습니다.

NVIDIA의 향후 전망

NVIDIA는 2026년 10월 1일에 주당 $0.25의 현금 배당금을 지급할 예정이며, 배당권 기준일은 2026년 9월 10일입니다. 회사는 2026년 8월 26일 태평양 표준시 기준 오후 2시에 분기 실적을 논의하는 컨퍼런스 콜을 진행했으며, 해당 콜은 3분기 실적 콜을 통해 다시 청취할 수 있습니다.

주목해야 할 전진 라인은 중국 가정입니다. 데이터 센터 컴퓨팅 매출을 중국에서 완전히 제외하더라도 NVIDIA는 3분기 매출을 $108.0 billion으로 예상하고 있으며, 이는 전 분기 대비 12% 성장, 전년 동기 대비 약 57% 성장에 해당합니다. 현재 전면 생산 중인 Vera Rubin 랙은 이 가이드를 뒷받침하는 공급 측면 요소입니다.

Groq 3 LPX가 Vera Rubin의 추론 범위를 확장하는 방법

이번 발표에서 가장 건축학적으로 중요한 제품 메모는 NVIDIA Groq 3 LPX, 회사의 인터랙티브 AI 추론 가속기가 분기 중 전면 생산에 들어갔다는 점입니다. Groq 3 LPX는 Vera Rubin 플랫폼의 확장판으로, 에이전트 AI에서 발생하는 특정 병목 현상을 해결하기 위해 설계되었습니다: 에이전트는 수백에서 수천 단계의 추론 과정에서 방대한 토큰을 생성하므로, 개별 사용자의 토큰 생성 속도가 에이전트가 각 작업 단계를 완료하는 속도를 결정합니다.

NVIDIA에 따르면 Groq 3 LPX는 오픈소스 Gemma 4 31B 모델을 100,000 토큰 컨텍스트와 함께 실행한 Artificial Analysis 벤치마크에서 초당 3,400개의 출력 토큰이라는 사상 최고 기록을 달성했으며, 지연에 민감한 워크로드에서 가장 가까운 대안 플랫폼보다 4배 빠른 응답성을 보여주었습니다. 랙 구성은 가속기를 NVIDIA BlueField-4 DPU, Vera CPU 랙, Vera BlueField-4 STX 스토리지 및 Spectrum-6 SPX 이더넷과 결합합니다. 또한 회사는 Blackwell이 MLPerf Training 6.0 벤치마크와 새로운 에이전트 AI 인프라 벤치마크인 AgentPerf에서 모든 카테고리에서 선두를 차지했다고 밝혔습니다.

브랜딩에는 자체 고지가 포함됩니다: Groq 3 LPX 릴리즈 노트는 Groq와 LPU 마크가 Groq, Inc.의 라이선스 하에 사용되고 있음을 명시하고 있으며, 실적 현금 흐름표는 분기 동안 Groq, Inc.에 $2.9 billion을 지급했음을 보여줍니다. Nebius는 Groq 3 LPX를 최초로 채택한 AI 클라우드로, 이를 Token Factory 추론 플랫폼에 도입했으며, 목적에 맞게 설계된 추론 클라우드인 Groq는 초기 채택자 중 하나가 될 예정입니다.

테오 내쉬유나이트.AI의 AI 생성 전문가로, AI 인프라, 컴퓨팅, 및 현대적인 인공 지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드를 위한 기술적 기초에 중점을 두고 있으며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹, 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.
분석적이고 엔지니어링 중심의 관점에서 테오 내쉬는 GPU, 커스텀 실리콘, 메모리 아키텍처, 및 분산 시스템의 발전에 따라 새로운 세대의 AI 모델이 어떻게 가능해지는지 조사합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성, 및 실제로 AI 인프라를 배치하는 실질적인 제약에 특별한 주의를 기울입니다.
테오 내쉬가 작성한 기사들은 AI로 생성되어 유나이트.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 기술적 정확성, 명확성, 및 급변하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 책임 있는 보도를 보장합니다.