엔비디아(NVDA) 주가 적정성 평가
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지난 주 칩 관련 주식들이 급락했으며, 엔비디아(NASDAQ: NVDA)도 이에 따라 약 2% 하락했다. 야후 파이낸스는 엔비디아가 지원하는 클라우드 기업인 코어웨이브의 채권 수익률이 급등한 후, 높은 차입 비용에 직면한 과도한 부채를 안고 있는 AI 기업들에 대한 투자자들의 우려가 보도되었다고 전했다. 코어웨이브의 주가는 그 전날 15% 이상 하락했다.
하지만 엔비디아의 자체 수치에는 이러한 스트레스의 징후가 보이지 않는다. 엔비디아는 7월에 종료된 분기에 962억 달러의 칩과 시스템을 판매했으며, 이는 전년 동기 대비 106% 증가한 수치다. 핵심 질문은 고객이 이러한 속도로 칩 구매를 계속할 수 있느냐는 것이며, 왜 주가가 그렇지 않을 것처럼 평가되고 있느냐는 점이다.
엔비디아는 클라우드 기업과 AI 연구소들이 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 사용하는 칩과 서버 랙을 설계한다. 이 데이터센터 사업은 지난 분기 매출의 대부분을 차지했으며, 회사 전체 성장률보다 빠르게 성장했다. 엔비디아의 최신 베라 루빈(Vera Rubin) 랙은 이미 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 코어웨이브에서 가동 중이다. AI 투자에 관심이 있다면, 우리는 방금 현재 매수할 가치가 있는 저평가된 AI 주식 10선에 대한 보고서를 정리했다. 이 사업은 가격이 시사하는 것보다 더 강해 보이지만, 고객이 지출할 자금을 계속 확보할 수 있는 동안에만 그렇다.
성장세가 5년 평균 속도를 상회
지난 5년간 매출은 연평균 약 66.9% 성장했다. 지난 분기 106%의 증가는 성장이 그 속도에 안착하는 것이 아니라 오히려 가속화되고 있음을 보여준다.
그 revenue 중 비용으로 소모되는 부분은 매우 적다. 엔비디아는 지난 12개월 동안 매출의 63.66%를 순이익으로 남겼으며, 이는 강력한 가격 결정력을 시사한다. 더 수익성 높은 성장을 원하는 투자자들은 우리가 선정한 매수할 가치가 있는 가장 수익성 높은 성장주 10선을 살펴볼 수 있다. 경영진은 다음 분기 1,080억 달러의 매출을 예상하고 있으며, 이 전망은 중국에 대한 데이터센터 판매가 없다고 가정한다.
고객들은 차입금에 의존
리스크는 칩 구매자들의 지불 능력에 있다. 야후 파이낸스는 2022년 이후 가장 빠른 속도로 도매 가격이 상승하는 강한 인플레이션 데이터가 금리가 높은 수준을 유지할 것이라는 우려를 높였다고 보도했다. 더 높은 이자로 차입하는 고객은 더 적은 칩을 구매할 수 있으며, 이것이 부채 공포가 낮은 매출로 이어지는 방식이다.
자금 풀을 넓히기 위해 회사는 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만 삭스, KKR과의 파트너십을 발표했다. 이들은 AI 인프라에 5,000억 달러 이상의 외부 자본을 유치하기 위한 것이다. 회사는 이러한 거래가 아직 확정적 계약이 필요하므로 자금이 아직 확정되지 않았다고 밝혔다. AI 구축 추세를 따라가고자 하는 투자자들을 위해, 향후 10년간 보유할 가치가 있는 최고의 데이터센터 주식 15선 목록을 살펴볼 만하다.
📄 원문 (English)
Chip stocks fell sharply last week, and Nvidia (NASDAQ:NVDA) dropped nearly 2% with them. Yahoo Finance reported that investors were worried about heavily indebted AI companies facing higher borrowing costs, after bond yields jumped for CoreWeave, a cloud company that Nvidia backs. CoreWeave's shares had fallen more than 15% the day before.
But Nvidia's own numbers show no sign of that stress. It sold $96.2 billion of chips and systems in the quarter that ended in July, up 106% from a year earlier. The question is whether customers can keep paying for chips at this pace, and why the stock is priced as if they might not.
Nvidia designs the chips and server racks that cloud companies and AI labs use to train and run AI models. That data center business made up most of last quarter's sales and grew faster than the company as a whole. Its newest Vera Rubin racks are already running at Google Cloud, Microsoft Azure, and CoreWeave. If you're interested in AI investing, we recently compiled a report on 10 Undervalued AI Stocks to Buy Now. The business looks stronger than its price suggests, but only while customers can keep finding money to spend.
Growth Is Beating Its Five-Year Pace
Sales have grown about 66.9% a year, on average, over the past five years. The 106% jump last quarter shows growth speeding up from that pace rather than settling down.
Very little of that revenue gets eaten by costs. Nvidia kept 63.66% of its sales as net profit over the past 12 months, which points to strong pricing power. Investors who want more profitable growth can see our ranking of 10 Most Profitable Growth Stocks to Buy. Management also expects $108.0 billion in revenue next quarter, and that forecast assumes no data center sales to China.
Customers Rely on Borrowed Money
The risk sits with the buyers' ability to pay for those chips. Yahoo Finance reported that hot inflation data, with wholesale prices rising at their fastest pace since 2022, raised fears that interest rates stay high. A customer that borrows at higher rates can afford fewer chips, and that is how a debt scare could turn into lower sales.
To widen the pool of money, the company announced partnerships with Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, and KKR. They are meant to bring more than $500 billion of outside capital into AI infrastructure. The company says those deals still need definitive agreements, so the money isn't committed yet. For investors looking to follow the AI build-out, our list of 15 Best Data Center Stocks to Buy and Hold for the Next Decade is worth a look.
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