엔비디아 Q2 매출 절반 가까이, 30억 달러 이상 산 익명 고객 4곳에서 발생

• AI 데이터센터 투자 경쟁이 커지는 가운데, Nvidia 2분기 매출 300억 달러 중 46% 인 약 138억 달러가 익명 고객 4곳의 직접 구매에서 나옴
• 이 고객들은 각각 전체 매출의 10% 초과를 차지했고, 구매는 모두 데이터센터용 칩 판매라는 Nvidia의 핵심 성장축에 연결됨
• H200 같은 AI 칩은 GPT-4 같은 대규모 언어 모델 학습뿐 아니라 ChatGPT·Sora의 프롬프트 응답 생성에도 쓰임
• 10-Q 공시는 제한된 수의 고객에서 상당한 매출이 발생하는 기간이 있었고, 이런 매출 집중이 이어질 수 있음을 드러냄
• Jensen Huang은 고객층이 “상대적으로 다변화”됐다고 말했지만, 전년 같은 시점에는 10% 이상 직접 고객이 없어 성장 지속성에 대한 시장 우려가 남아 있음

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2분기 매출을 좌우한 4개 대형 고객

• Nvidia는 2분기 매출이 두 배 이상 늘었고, 증가분의 상당 부분이 소수 대형 고객에서 나옴
• 10-Q 규제 공시에 따르면 익명 처리된 고객 4곳이 300억 달러 매출 중 46% 를 직접 구매로 차지함
  • 금액으로는 약 138억 달러
  • 직접 구매 비중: {p:46}
  • 각 고객은 전체 매출의 10% 초과를 담당함
  • 구매는 모두 데이터센터용 칩 판매 사업과 관련됨
• 이 4개 고객의 매출 기여액만으로도 Nvidia의 전년 동기 전체 매출보다 큰 규모였음

AI 데이터센터 수요와 익명 고객 후보

• 고객 이름은 경쟁상 이유로 공개되지 않음
• 익명 AI 대형 고객 후보로는 Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, OpenAI, Tesla가 거론됨
• Elon Musk 같은 기업가들이 AI 골드러시 속에서 데이터센터 구축을 서두르는 흐름도 함께 나타남
  • Musk는 Tesla 본사 Austin에서 실제 AI 문제 해결을 위한 새 AI 학습 슈퍼클러스터 Cortex 내부 영상을 게시함

Nvidia 칩이 쓰이는 곳

• Nvidia의 인기 제품에는 H200 같은 AI 칩이 포함됨
• 이 칩은 OpenAI의 GPT-4 같은 대규모 언어 모델 학습에 필요함
• ChatGPT나 Sora가 텍스트 프롬프트에 답을 생성하는 추론 과정에도 활용됨

매출 집중이 키우는 지속 가능성 우려

• 소수 대형 고객 의존도는 Nvidia 성장세가 얼마나 오래 이어질지에 대한 시장 우려를 키움
• Elliott Management와 Citadel 같은 일부 투자자는 생성형 AI 관련 성장세의 지속성에 회의적인 시각을 보임
• 반도체 산업은 역사적으로 호황과 불황의 사이클이 뚜렷한 분야로 알려져 있음
• Nvidia 주가는 목요일 개장 시 더 넓은 주식시장보다 부진하게 하락 출발할 것으로 예상됐음

“Customer B”가 보여준 집중 규모

• Nvidia는 분기 보고서의 “concentration of revenue” 항목에서 고객 집중 리스크를 별도로 표시함
• 제한된 수의 고객에서 상당한 매출이 발생한 기간이 있었고, 이런 추세가 계속될 수 있음
• 수익성도 매우 높은 수준임
  • Nvidia는 상반기 전체 매출 10달러당 5.60달러를 순이익으로 남김
  • 세후 이익은 전년 대비 거의 4배 증가한 315억 달러를 기록함
• 공시에 나온 “Customer B”는 300억 달러 매출의 11% 를 직접 구매로 차지함
  • 이는 Nvidia의 두 번째로 큰 사업부인 게임 부문 매출 29억 달러보다 큼
  • Customer B는 상반기 전체 기준으로는 10% 기준 아래에 있었고, 지난 분기에 지출을 크게 늘린 것으로 나타남
  • “Customer C”도 Nvidia가 제공한 수치가 동일해 같은 해석이 적용됨

Jensen Huang 발언과 공시 수치의 간극

• Jensen Huang은 Bloomberg TV에서 Microsoft, Google, Amazon 같은 하이퍼스케일러 외 수요처를 묻는 질문에 고객층이 “오늘날 상대적으로 다변화됐다”고 말함
• 다양한 고객군을 근거로 든 발언과 달리, Nvidia의 자체 수치는 특정 대형 고객 의존도가 커졌음을 보여줌
• 전년 같은 시점에는 1분기와 2분기 모두 총매출의 10% 이상을 차지한 직접 고객이 없었음
• Nvidia는 Fortune의 논평 요청에 즉시 응답하지 않음

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• Observer에 따르면 Microsoft, Meta, Google, Amazon이라고 함
  다른 대형 구매자로는 Oracle, CoreWeave, Lambda, Tencent, Baidu, Alibaba, ByteDance, Tesla, xAI가 있음
  https://observer.com/2024/06/nvidia-largest-ai-chip-customer...

  • Meta는 올해 모든 실적 발표에서 인프라 투자와 2025년 말까지 수십억 달러 규모의 자본지출 증가를 직접 언급했으니 그중 하나로 확인 가능함
  • Apple은 자체 반도체를 쓰고 있는 듯함
    이게 Apple에는 큰 성과였는데, 다른 FAANG 기업들도 실제로 따라갈 수 있을지 궁금함
  • 한때 NVIDIA 서버 매출의 50% 이상이 하이퍼스케일러에서 나왔고, 그게 바로 위에 나온 네 회사와 동일함

• 솔직히 그렇게까지 미스터리하진 않아 보임. 후보가 많아야 5~6곳 정도일 것 같음

  • CoreWeave처럼 가속기를 임대하는 회사들이 있어서, 이 분석이 겉보기보다 단순하지 않을 수 있음
  • 이름이 공개되진 않았지만, 기사에서도 Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, OpenAI, Tesla가 포함될 가능성이 높다고 함
  • 그 네 곳이 누구든, 여섯 후보 중 남은 두 곳도 그리 뒤처져 있진 않을 가능성이 큼

• Meta는 GPU 구매를 꽤 투명하게 공개해 온 편이라고 봄. H100 35만 개면 수십억 달러 규모로 충분히 이어질 수 있음
  https://blogs.nvidia.com/blog/meta-llama3-inference-accelera...

• 답해야 할 질문이 두 가지 있음

  1. 챗봇이 지금보다 훨씬 더 효과적이 될 수 있는가? 주요 업체들이 모두 정체기에 들어간 듯하고, 모델 차별화도 점점 상품화되는 느낌이라 지속 가능한 GPU 판매에는 좋지 않아 보임. 환각 문제를 해결하지 못한다면 이 세대의 AI가 대규모로 배포 가능한지도 불확실함
  2. LLM 밖에서 AI의 진짜 대규모 활용처가 있는가? 자율주행은 큰 축으로 보이지만 생산 준비가 얼마나 됐는지 모르겠음. 신약 개발 같은 응용도 거론되지만 현실적으로 얼마나 많은 GPU 수요를 만들 수 있을지 확신하기 어려움. 이미지 생성기도 도입 곡선의 신기함 단계가 지나가면서 지속 불가능한 실험이 많았다는 게 드러남. 개인적으로도 1년 전엔 친구들이 이미지를 엄청 만들었지만 지금은 거의 안 함
  • “LLM 밖”을 “텍스트 처리 밖”으로 본다면, 답은 로보틱스임
    LLM을 이용한 모방 학습이 놀라울 정도로 잘 되고 있음. 실용 단계까지 가려면 데이터와 학습에 많은 투자가 필요하지만, 초기 신호는 로보틱스에서 새 매출원이 열릴 가능성을 보여줌
    아직 남은 한계는 추론 속도임. 똑똑한 로봇이 합리적인 속도로 동작하려면 프롬프트 처리 속도가 초당 약 1만 토큰은 필요하다고 봄. 8B 모델에서는 Groq와 Cerebras 반도체로 그 수준에 가까워지고 있지만, 이 8B 모델들은 특히 로보틱스 데이터로 미세조정한 뒤엔 너무 멍청하고, 70B 모델은 실용 수준보다 아직 20배 느림

• AI 거품이 터지면 보기 흉해질 것 같음

  • 앞으로도 한동안 대규모 연산 수요가 높지 않을 거라고는 베팅하지 않겠음
    AI 거품이 꺼지더라도 사람들은 남는 GPU를 다른 용도로 쓸 것임
  • 이런 분위기가 반복되는 게 좀 이해되지 않음
    AI와 LLM은 내 능력을 크게 확장하고 있고, 이 새로운 힘에 적응할수록 일상에서 더 자주 쓰게 됨
    NVIDIA 주가는 고평가일 수 있지만, AI 자체는 힘을 주는 도구임. 앞으로 사용이 계속 늘지 않을 거라고 상상하기 어렵고, 능력이 확장되면 더 많이 쓰게 될 것임. 몇 가지 버그가 고쳐지고 통합이 더 매끄러워지는 것만으로도 활용처는 훨씬 늘어남
  • 묘하게 1999년이 다시 온 것 같은 느낌임
  • 이렇게 많은 연산 자원이 만들어지는데 아래로 흘러내릴 몫은 없을 것 같아 아쉬움. 나중에 헐값에 팔리면 취미로 이것저것 해킹해 보기 재밌을 텐데
  • 정확히 어떻게 터진다는 건지 모르겠음. ChatGPT와 Google Assistant가 갑자기 작동을 멈추기라도 하나?

• 클릭베이트 제목임. 기사도 Jensen 인터뷰에서 나온 숫자를 인용하고 있음
  https://youtu.be/NC5NZPrxbHk?si=8uQ4zdMU02f4X1Hc (1:41)
  하이퍼스케일러와 Meta를 말하는 것임. 기업식 표현으로 하이퍼스케일러는 AWS, GCP, Azure를 뜻함

• AI의 허황된 과열 거품을 보여주는 꽤 좋은 지표임

  • 지난 3년 동안 AI가 성과를 내지 못한 것도 아니고, 이제 막 시작하는 단계임
    지금 NVIDIA의 시장점유율을 빼앗는 곳은 없음. Groq와 Tenstorrent는 매우 유망하지만 둘 다 아직 비상장 기업임. Groq가 상장하면 한동안 “전문가들”이 NVIDIA의 종말을 선언하면서 NVIDIA 주가가 좀 흔들릴 수 있음. 그 뒤에 범용 GPU 수요가 이 회사들 때문에 줄고, 그 분야가 충분히 매력적이라고 판단되면 NVIDIA도 전용 AI 가속기를 팔 가능성이 있다고 봄
  • 지금은 AI에 긍정적인 편이지만, 그래도 이건 반도체 거품처럼 들림
    NVIDIA는 이런 거품을 잘 따라가는 회사처럼 보임. 예전엔 암호화폐 채굴, 지금은 AI임
    주요 구매자 중 하나가 투기 세력, 예를 들면 암호화폐 쪽 사람들이 이끄는 헤지펀드여도 놀랍지 않을 것 같음

• 기억하기로 상장사는 매출의 10% 이상을 차지하는 고객을 10-K에 공시해야 하므로, 그런 고객들은 오래 “미스터리 고래”로 남진 않을 것임

• 정보기관 한두 곳도 큰 구매자일 가능성이 높음. 임대할 수도 있겠지만, 그 방식은 감수하기 어려운 보안상 영향이 있을 수 있음