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Hacker News • 29일 전

엔비디아, AI 수요 확산에 6,730억 달러 매출 전망

IMP
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핵심 요약

엔비디아는 2028 회계연도에 약 70% 성장한 6,730억 달러의 매출을 전망했으며, 이는 애플과 알파벳을 제치고 미국 기술기업 중 아마존 다음 규모가 된다. 젠슨 황 CEO는 하이퍼스케일러를 넘어 지역 AI 기업, 네오 클라우드, 스타트업, 일반 기업(ACIE)으로 고객 기반이 확대되고 있으며, 수요가 공급을 크게 앞선다고 밝혔다.

번역된 본문

엔비디아는 2028 회계연도에 70%의 매출 성장을 전망했으며, 2027 회계연도 월가 컨센서스가 유지된다면 연간 매출은 약 6,730억 달러에 달할 것으로 보인다. 이는 애플과 알파벳을 매출에서 앞서는 것으로, 미국 기술기업 중 더 높은 매출 전망을 가진 곳은 아마존뿐이 된다.

CFO 콜레트 크레스는 2026년 8월 26일 이 전망을 발표했다. 이는 LSEG가 집계한 애널리스트 평균 추정치인 44%를 크게 상회하는 수치이며, 엔비디아가 이렇게 먼 미래의 전망을 제시한 것은 이번이 처음이다. 그동안 젠슨 황 CEO는 AI 칩 수요에 대해 보다 단기적인 가이던스만 제공해 왔다.

2027 회계연도 2분기 실적이 이 전망의 근거가 되었다. 분기 매출은 962억 달러로 전년 동기의 두 배 이상이었고, 데이터센터 매출은 117% 증가한 890억 달러를 기록했다. 실적 발표 후 시간외 거래에서 엔비디아 주가는 약 4% 상승했으며, 다른 시장 보고에 따르면 장중 최대 5.6%까지 오르기도 했다. 이 차이는 회사 전망의 변화가 아니라 실적 발표 후 거래 범위의 차이를 반영한 것이다.

현재 단기 성장의 한계를 정하는 것은 수요가 아닌 공급이다. 황 CEO는 메모리 등 부품 부족으로 인해 AI 인프라가 글로벌 칩 및 메모리 생산능력의 더 큰 비중을 소비하는 상황에서 더 높은 전망을 제시하지 못했다고 말했다. 그는 "우리의 수요는 70%보다 훨씬 크다. 공급이 70%를 자신 있게 납품할 수 있게 해주며, 공급망과 협력해 이를 더 늘려나갈 것"이라고 밝혔다.

엔비디아의 고객 기반 확대

투자자들은 엔비디아의 성장이 소수 프론티어 AI 연구소를 위해 데이터센터를 구축하는 소수의 하이퍼스케일러에 지나치게 의존한다고 우려해 왔다. 황 CEO는 다음 단계는 지역 AI 기업, 네오 클라우드 제공업체, 스타트업, 일반 기업을 포함한 더 넓은 구매자층이 될 것이라고 말했다. 엔비디아는 이러한 고객을 ACIE로 분류한다.

회사는 GPU 외에도 더 많은 것을 판매하고 있다. 황 CEO는 엔비디아 기술이 데이터센터 스택의 상당 부분을 공급할 수 있어, 시스템을 직접 구축할 수 없는 조직에게 더 폭넓은 인프라 파트너가 된다고 말했다. 이 고객군은 과거에는 "거의 보이지 않았"지만, 이제는 대규모 모델 학습에 자금을 대는 것을 넘어 실제 운영 업무에 AI를 배치하는 기업이 늘어나고 있다.

"작년 이맘때는 한 연구소만이 구축을 주도했다. 오늘날 우리는 새로운 AI 연구소와 스타트업의 황금기, 여러 프론티어 연구소의 동시 확장, 번창하는 오픈 모델 생태계, 그리고 가동되는 피지컬 AI를 맞이했다. 미국 전역과 전 세계에서 강한 모멘텀이 있다."

지역 제공업체, 스타트업, 기업에 퍼진 고객 기반은 특정 하이퍼스케일러의 자본 예산에 대한 의존도를 낮출 수 있다. 또한 프로세서 외에 네트워킹, 시스템 등 데이터센터 구성요소를 함께 판매할 기회도 늘어난다. 다만 실적 자료에서는 이들 제품의 매출 비중은 구분해 공개하지 않았다.

이 수요는 이미 미국 밖 기업들에도 영향을 미치고 있다. 엔비디아 실적 발표 후 유럽 반도체 주가가 상승했으며, ASML은 약 2.5%, ST마이크로일렉트로닉스, 인피니언 테크놀로지스, BE Semiconductor는 각각 2~4% 올랐다. 유럽 전체 지수가 하락하거나 보합인 가운데서도 투자자들이 AI 인프라 구축에 필요한 장비와 부품 지출이 계속될 것으로 기대하고 있음을 보여준다.

엔비디아는 자사 칩을 구매하는 인프라에 투자한다

엔비디아의 역할은 이제 하드웨어 판매를 넘어선다. 회사는 자사 칩을 구매하는 모델 개발사들에 투자하고 있다.

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hot Business A A A Aug 27, 2026 • 5 min read Nvidia projects $673 billion in sales as AI demand widens Nvidia forecasts 70% fiscal 2028 growth, implying $673 billion in sales as demand expands beyond hyperscalers despite supply constraints. Image: Blockonomi Nvidia is projecting 70% revenue growth in fiscal 2028 , which would put annual sales at roughly $673 billion if the current Wall Street consensus for fiscal 2027 holds. That would move the chipmaker ahead of Apple and Alphabet by revenue, leaving only Amazon among US tech companies with higher projected sales. CFO Colette Kress delivered the forecast on August 26, 2026. It is far above the 44% average analyst estimate tracked by LSEG and marks a change in Nvidia’s disclosure: the company has not previously provided a forecast this far into the future, although CEO Jensen Huang has offered shorter-range indications of expected AI chip demand. Nvidia’s fiscal 2027 second-quarter results provided the immediate evidence for the outlook. Quarterly revenue reached $96.2 billion , more than double the year-earlier figure, while data-center revenue rose 117% to $89 billion . Nvidia’s shares climbed about 4% in extended trading in one account, while another market report put the session’s high at 5.6% . The difference reflects the trading range reported after the earnings release, not a change to the company’s forecast. Supply, rather than demand, is now setting the near-term ceiling. Huang said shortages in components including memory prevented Nvidia from making a still higher projection as AI infrastructure consumes a growing share of global chip and memory capacity. Recommended reading Shein targets a $27 billion IPO after its peak valuation Marcus Vance • Aug 25, 2026 • 3 min read “Our demand is much greater than 70%. Our supply allows us to confidently deliver 70%, and we’re going to continue to work with our supply chain to increase on on that.” Nvidia is broadening its customer base Investors have worried that Nvidia’s growth depends too heavily on a small group of hyperscalers building data centers for a handful of frontier AI labs. Huang said the next phase will involve a wider set of buyers, including regional AI companies, neocloud providers, startups and conventional enterprises. Nvidia groups those customers under the label ACIE . The company is selling them more than GPUs. Huang said its technology can supply much of the surrounding data-center stack, making Nvidia a broader infrastructure partner for organizations that cannot assemble the system themselves. The customer category was previously “largely invisible,” he said, but it now includes a growing number of companies deploying AI for useful production work rather than merely funding large-scale model training. “This time last year, one lab alone was driving the buildout; today, we have a golden age of new AI labs and startups, multiple frontier labs scaling in parallel, a thriving open-model ecosystem and physical AI coming online — with strong momentum across the U.S. and around the world.” A customer base spread across regional providers, startups and enterprises could reduce dependence on any one hyperscaler’s capital budget. It also gives Nvidia more opportunities to sell networking, systems and other data-center components alongside its processors, although the supplied results do not break out how much revenue comes from those products. The demand is already affecting companies outside the US. European semiconductor stocks rose after Nvidia’s results: ASML gained about 2.5% , while STMicroelectronics, Infineon Technologies and BE Semiconductor each rose between 2% and 4% . The moves suggest investors expect continued spending on the equipment and components needed to build AI infrastructure, even as broader European indexes declined or held flat. Nvidia is financing the infrastructure that buys its chips Nvidia’s role now extends beyond selling hardware. The company is investing in model developers including OpenAI and Anthropic, backing neocloud providers that rent Nvidia-powered compute, and helping arrange financing for data-center construction. One example is $105 billion in financial support for a large compute campus under construction in Ohio , where OpenAI is expected to be the tenant. Nvidia has also announced a partnership with major Wall Street firms to arrange up to $500 billion in data-center financing . Those arrangements have raised concerns about circular financing: Nvidia helps fund customers or infrastructure, and that money can then flow back to Nvidia through purchases of its products. Huang defended the strategy by arguing that frontier AI companies need unusually large amounts of capital before they have the balance sheets required to borrow cheaply. “This is the first generation of startups that needed tens of billions of dollars to get funded. When was the last time anybody heard of a startup that needed billions of dollars to get off the ground and needed tens of billions of dollars to become profitable? That just never happened. But that’s really the nature of AI. The cost of building AI, the cost of deploying AI, it’s very capital intensive.” He said many of those companies are not investment grade and lack the operating and financial history needed to secure low-cost capital. Nvidia wants to invest in them, support them and encourage them to build on Nvidia’s technology, tying the company’s financial exposure to future demand for its computing platform. “They’re not investment grade. They don’t have the track record, the capital track record, the financial track record, to be able to capture or secure capital at a low cost. And this is where Nvidia could be helpful.” Huang also said Nvidia’s infrastructure can be redeployed across customers and workloads if an individual AI company falters, limiting the risk of being tied to one borrower or tenant. “The money we’ve invested is going to generate tremendous returns. I think the risk is low.” That is Nvidia’s defense, not an independent assessment of the financing risk. The company’s earnings show that demand is real, but the financing structure makes Nvidia both a supplier and an increasingly direct participant in the capital required to buy its systems. The unresolved question is whether the broader ACIE customer base can sustain the projected growth without Nvidia’s balance sheet continuing to subsidize the expansion. Marcus Vance Enterprise Editor Marcus follows the money. He covers enterprise software, cloud architecture, and the tectonic shifts in Big Tech strategy. He translates dense earnings calls and complex M&A activity into actionable insights about where the industry is actually heading. If a tech giant makes a silent pivot, Marcus is usually the first to notice. copy link / Keep reading Business Australia bars fully AI-made tracks from music charts Marcus Vance • Aug 25, 2026