Nvidia가 기대치를 뛰어넘고 AI 버블에 대한 두려움을 진정시키다, 그러나 얼마나 오래 지속될까?

Nvidia의 강력한 3분기 실적, AI 버블 우려를 일시적으로 잠재우다

현재 AI 버블 내러티브의 타당성은 어제 Nvidia에 달려 있었다고 할 수 있으며, 예상보다 강력한 분기별 성과를 공개한 후 캘리포니아에 본사를 둔 이 칩 제조업체는 그 순간을 잘 소화한 것으로 보입니다.

Nvidia의 3분기 재무는 애널리스트들의 예측을 뛰어넘었으며, 수익은 570억 달러로 증가하여 2분기 대비 22% 증가하고 작년 대비 67% 증가했습니다. 순이익 역시 비슷한 궤적을 보이며, 지난 분기 대비 21% 증가하고 전년도 대비 65% 증가하여 거의 320억 달러에 도달했습니다. 애널리스트들은 주당 수익을 $1.26으로 예상했으나, Nvidia는 주당 $1.30의 실적으로 이를 웃돌았습니다.

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회사의 4분기 예측은 더욱 좋습니다. 수익은 650억 달러에 이를 것으로 예상되며, 총 이익률은 약 75%에 이를 것으로 예상됩니다. 다시 말해, Nvidia는 높은 수익을 향해 가고 있을 뿐만 아니라, 더 나은 수익성을 예측하고 있습니다. 지난 달, CEO 젠슨 황은 보도에 따르면 “지금까지 5천억 달러 가치의 사업이 대기 중이며,” 어제의 투자자 통화에서 CFO 코렛 크레스가 이 수치를 강조했습니다.

“우리가 발표한 5천억 달러보다 더 많은 기회가 확실히 있습니다,”라며 크레스가 말했습니다. “그 숫자는 성장할 것입니다.”

그러나 그 모멘텀이 얼마나 오래 지속될지는 미지수입니다. 현재 AI에 대한 과대 광고에 대한 많은 비판이 있지만, 그 중 흥미로운 것은 “라운드 트리핑”이라는 현상으로, Nvidia 같은 기업들이 OpenAI와 같은 회사를 위한 대규모 데이터 센터를 구축할 계획을 가진 회사에 대규모 주식 투자를 하는 것입니다. 그 데이터 센터는 결국, 맞습니다, Nvidia의 칩으로 구동될 것입니다.

“Nvidia는 이런 종류의 거래에서 왕입니다,”라며 말했습니다 Bryan McMahon, 독립적인 AI 연구원입니다. “신화 속의 우로보로스, 즉 자신을 먹는 뱀처럼, AI 경제는 Nvidia와 다른 회사들의 지분 투자를 그들 자신의 제품 구매로 전환하여 효과적으로 그들의 기록적인 수익을 자금 조달합니다.”

이틀 전인 화요일, AI 스타트업 앤스로픽은 발표에 따라 Nvidia가 100억 달러를 투자하여 앤스로픽이 클로드 모델을 마이크로소프트의 Azure 클라우드 플랫폼에 배포하도록 도울 것이라고 했습니다. 마이크로소프트는 이 거래의 일환으로 앤스로픽에 추가로 50억 달러를 투자하였으며, Azure 클라우드 시스템을 구동하는 데 Nvidia 칩을 사용하고 있습니다. 이는 자본의 재활용으로 보입니다. “이 재활용이 계획된 AI 구축을 위한 대량의 현금을 대체하지 못할 때는 어떻게 될까요?” McMahon이 말합니다.

그러나 현재로서는 그 시나리오가 실행되지 않았으며, Nvidia는 기대를 능가하고 임박한 AI 붕괴에 대한 계속되는 우려를 완화할 수 있었습니다. 회사의 주가는 수요일 3분기 실적 후 5% 상승했으며, 목요일 아침에 194달러로 개장하여 회사의 가치를 4.7조 달러로 만들었습니다.

“AI 버블에 대한 이야기가 많았습니다,”라고 황이 어제의 통화에서 말했습니다. “우리의 입장에서, 우리는 매우 다른 무언가를 봅니다.”

FAQ ⚡

• Nvidia의 주가는 실적 후 왜 상승했나요?
  회사는 Q3에서 기대를 초과하며 570억 달러의 수익과 강력한 수익성을 기록하여 즉각적인 AI 버블에 대한 우려를 완화했습니다.
• Nvidia는 다음에 무엇을 예측하고 있나요?
  경영진은 4분기 매출이 650억 달러에 달할 것으로 예상되며, 향후 수익이 5천억 달러 이상이 될 것이라는 기대를 다시 확인했습니다.
• 여전히 조심스러운 애널리스트들이 있는 이유는 무엇인가요?
  비평가들은 Nvidia가 AI 회사에 금융 지원을 하고, 그들이 대규모의 Nvidia 칩을 구매하는 “라운드 트리핑”에 대해 경고합니다.
• AI 버블 내러티브는 끝났나요?
  아직은 아닙니다. Nvidia의 실적은 시장을 일시적으로 진정시켰지만, AI 구축이 재정적으로 지속 가능한 지에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다.