Thinking Nvidia Stock Could Hit $10 Trillion? Here's 1 Reason I'd Be Cautious
🇰🇷 한글 번역
엔비디아(NVDA +1.38%)가 10조 달러 기업으로 부상할 수 있을까?
그것은 합리적인 질문이다. 엔비디아는 인공지능(AI) 붐의 중심에 자리 잡고 있으며, AI 데이터 센터를 구동하는 칩과 시스템을 공급하고 있다. 그 결과, 기업들이 AI 인프라 구축을 위해 치열한 경쟁을 벌이는 가운데 엔비디아의 매출과 이익은 놀라운 속도로 성장했다.
하지만 주식이 계속해서 놀라운 수익률을 제공할 것이라고 가정하는 데는 신중해야 한다. 내가 가장 우려하는 점은 엔비디아의 최대 고객사들이 곧 경쟁사로 부상하고 있다는 것이다. 만약 이들 기업들이 자체 AI 칩 개발에 성공한다면, 엔비디아는 시간이 지남에 따라 가격 결정력(pricing power)의 일부를 잃을 수 있다.
그것이 중요한 이유는 엔비디아가 AI 컴퓨팅 지출의 상당한 점유율을 유지하려면 성장과 가격 결정력 모두를 필요로 하기 때문이다.
엔비디아의 고객들은 대체재를 원한다
엔비디아의 최대 고객사를 살펴보자: 마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 메타다.
이 기술 거대 기업들은 AI 모델을 학습하고 실행하기 위한 데이터 센터 구축에 천문학적인 금액을 지출하고 있다. 이를 이해하기 쉽게 설명하자면, 이 네 기업은 올해 자본지출(capex)을 7,600억 달러로 전망하고 있다. 이 지출의 상당 부분이 엔비디아의 이익으로 이어지는데, 엔비디아는 이러한 시설을 구동하는 데 필요한 그래픽 처리 장치(GPU)와 네트워킹 장비를 판매하고 있기 때문이다.
하지만 엔비디아의 하드웨어를 구매하는 데는 막대한 비용이 수반되므로, 이러한 기업들이 AI 워크로드를 더 저렴하고 효율적으로 실행할 수 있는 방법을 찾는 데 강력한 동기를 가진 것은 놀라운 일이 아니다. 하나의 해결책은 자체 칩을 개발하는 것이다.
구글은 텐서 처리 장치(TPU), 아마존은 트레니엄(Trainium) 칩, 마이크로소프트는 마이아(Maia) 시리즈의 AI 가속기를 개발 중이다. 그 논리는 간단하다. 클라우드 제공업체가 자체 칩을 사용하여 AI 워크로드를 더 효율적으로 실행할 수 있다면 비용을 절감하고 수익성을 개선할 수 있다.
투자자들에게 있어 이는 주시할 만한 위험이다. 엔비디아의 고객사들은 엔비디아에 대한 의존도를 낮추는 데 재정적 동기를 가지고 있다.
NVDA 엔비디아
나스닥 · 2026년 10월 19일 오후 4:00(미국 동부시간) 기준
이것이 엔비디아의 밸류에이션에 중요한 이유
엔비디아의 최근 재무 실적은 그 사업이 얼마나 강력해졌는지를 보여준다.
2027 회계연도 2분기, 매출은 전년 동기 대비 106% 급증한 962억 달러를 기록했다. 데이터 센터 매출은 117% 증가한 890억 달러였으며, 매출총이익률은 75%에 달했다. 이러한 수치는 오늘날 엔비디아가 누리고 있는 막대한 우위를 보여준다. 엔비디아의 제품은 여전히 강력한 수요를 보이고 있으며, 소프트웨어 생태계로 인해 그 플랫폼을 대체하기 어렵다.
하지만 오늘의 성공이 엔비디아가 영원히 동일한 경제성을 유지할 것을 보장하지는 않는다. 고객들이 특정 워크로드에 대해 자체 칩으로 더 많이 전환할 경우, 엔비디아는 가격, 효율성, 성능 측면에서 경쟁해야 할 압력을 더 크게 받을 수 있다. 엔비디아는 여전히 빠르게 성장할 수 있겠지만, 성장률이나 이익률은 결국 낙관적인 투자자들의 기대에 미치지 못할 수도 있다.
10조 달러의 밸류에이션을 고려할 때 이러한 구별은 중요하다. 투자자가 장기적으로 주가에 25배의 주가수익비율(PE)을 지불할 의사가 있다고 가정할 때, 엔비디아는 4,000억 달러의 순이익을 창출해야 한다. 2026 회계연도(2026년 1월 25일 종료) 엔비디아의 순이익은 1,200억 달러였다.
공정하게 말하자면, 엔비디아의 최신 분기 매출은 약 600억 달러였으며, 이를 연간화하면 2,400억 달러가 된다. 따라서 4,000억 달러의 순이익은 너무 터무니없는 숫자로 보이지 않는다. 하지만 엔비디아 제품에 대한 수요가 이러한 수준으로 계속 성장할 것이라고 가정하는 것은 지나치게 낙관적일 수 있다. 특히 고객사들이 AI 컴퓨팅의 경제적 편익을 더 많이 차지하게 된다면, 엔비디아는 투자자들이 예상하는 이익 성장을 달성하는 데 어려움을 겪을 수도 있다.
즉, 리스크는 엔비디아의 사업이 축소될 가능성이라기보다는, 회사가 시장이 기대하는 만큼의 수익성을 확보하지 못한 채 훨씬 더 큰 규모로 성장할 수 있다는 점에 있다.
강세 시나리오는 여전히 탄탄하다
엔비디아는 놀라울 정도로 강력한 비즈니스를 유지하고 있다. CUDA 소프트웨어 생태계, 네트워킹 기술, 통합 컴퓨팅 시스템은 자사의 제품을 대체하기 어렵게 만든다. 맞춤형 칩을 설계하는 것과 개발자들이 사용하고자 하는 전체 플랫폼을 구축하는 것은 전혀 다른 문제다.
또한 엔비디아의 고객들은 대안을 개발하면서도 자사의 제품을 계속 구매할 수 있다. AI 수요가 충분히 빠르게 성장한다면 엔비디아와 맞춤형 칩 공급업체 모두 번영할 수 있다. 따라서 맞춤형 칩의 등장이 자동으로 엔비디아의 리더십 상실을 의미하지는 않는다. 중요한 질문은 엔비디아가 산업의 미래 성장에서 얼마나 많은 부분을 차지할 수 있으며, 얼마나 많은 수익성을 유지할 수 있느냐는 점이다.
투자자들에게 이는 무엇을 의미하는가?
엔비디아의 시가총액이 10조 달러에 도달하는 것은 불가능한 일이 아니다. 엔비디아의 기술적 우위와 AI에 대한 노출은 거대한 기회를 제공한다. 하지만 현재의 성장률과 마진율이 무한정 지속될 것이라고 가정해서는 안 된다.
엔비디아의 최대 고객들이 자체 칩을 개발함에 따라, 투자자들은 이러한 대안들이 본래 엔비디아 하드웨어에서 실행되었을 워크로드의 의미 있는 점유율을 차지하기 시작하는지 주시해야 한다. 이것이 10조 달러의 평가액을 걸기에 앞서 내가 주시할 리스크다.
📄 원문 (English)
Could Nvidia (NVDA +1.38%) become a $10 trillion company?
That's a reasonable question to ask. Nvidia sits at the center of the artificial intelligence boom, supplying the chips and systems that power AI data centers. As a result, its revenue and profits have grown at extraordinary rates as companies race to build AI infrastructure.
But I'd be cautious about assuming the stock can keep delivering spectacular returns. My biggest concern is that Nvidia's largest customers are also becoming its competitors. If they succeed in developing their own AI chips, Nvidia could lose some of its pricing power over time.
That matters because Nvidia needs both growth and pricing power to maintain a substantial share of AI computing spending.
Nvidia's customers want alternatives
Consider Nvidia's biggest customers: Microsoft, Amazon, Alphabet, and Meta.
These technology giants are spending enormous sums building data centers to train and run AI models. To put it into perspective, these four companies are projecting $760 billion in capex this year. Much of that spending benefits Nvidia, which sells the graphics processing units (GPUs) and networking equipment needed to power these facilities.
But buying Nvidia's hardware comes at a massive cost, so unsurprisingly, these companies have strong incentives to find cheaper, more efficient ways to run their AI workloads. One solution is to develop their own chips.
Google has its Tensor Processing Units, or TPUs, Amazon has its Trainium chips, and Microsoft is developing its Maia family of AI accelerators. The logic is straightforward. If a cloud provider can run an AI workload more efficiently with its own chip, it may reduce costs and improve profitability.
For investors, that's the risk worth watching: Nvidia's customers have a financial incentive to become less dependent on Nvidia.
NVDA Nvidia
NASDAQ · As of 4:00 PM ET 10/19/26
Why this matters for Nvidia's valuation
Nvidia's recent financial results show just how powerful its business has become.
In its second quarter of fiscal 2027, revenue surged 106% year over year to $96.2 billion. Data Center revenue grew 117% to $89 billion, while gross margin reached 75%. These numbers demonstrate Nvidia's enormous advantage today. Its products remain in strong demand, and its software ecosystem makes its platform difficult to replace.
But today's success doesn't guarantee that Nvidia will maintain the same economics indefinitely. If customers increasingly turn to their own chips for certain workloads, Nvidia may face greater pressure to compete on price, efficiency, and performance. It could still grow rapidly, but its growth or profit margins might eventually fall short of optimistic investors' expectations.
That distinction matters when considering a $10 trillion valuation. Assuming the investor is willing to pay a 25x price-to-earnings (PE) ratio for the stock in the long run, Nvidia needs to generate $400 billion in net profit. In fiscal 2026 (ended Jan. 25, 2026), Nvidia's net income was $120 billion.
To be fair, Nvidia's latest quarterly revenue was close to $60 billion -- or annualized at $240 billion -- so the $400 billion net profit doesn't seem too far-fetched. But assuming the demand for Nvidia's products will continue to grow at these levels may be too optimistic. In particular, if its customers capture more of the economic benefits of AI computing, Nvidia might struggle to deliver the earnings growth investors anticipate.
In other words, the risk isn't necessarily that Nvidia's business will shrink, but rather that the company could become much bigger without becoming as profitable as the market expects.
The bull case remains strong
Nvidia remains a remarkably strong business. Its CUDA software ecosystem, networking technology, and integrated computing systems make its products difficult to replace. Building a custom chip is one thing; creating an entire platform that developers want to use is another.
And Nvidia's customers could continue buying its products while developing alternatives. AI demand may grow quickly enough for both Nvidia and custom-chip providers to thrive. So, the rise of custom chips doesn't automatically mean Nvidia will lose its leadership. The question is just how much of the industry's future growth Nvidia can capture and how much profit it might retain.
What does it mean for investors?
Nvidia reaching a $10 trillion market capitalization isn't impossible. Its technological advantages and exposure to AI give it an enormous opportunity. But I wouldn't assume that today's growth rates and profit margins will continue indefinitely.
As Nvidia's biggest customers develop their own chips, investors should watch whether these alternatives begin to capture a meaningful share of workloads that would otherwise run on Nvidia hardware. That's the risk I would watch before betting on a $10 trillion valuation.
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