엔비디아, ChatGPT 2주 전 생성형 AI 강조…단서들 일치
🇰🇷 한글 번역
2022년 11월 16일, 엔비디아(NVDA -3.26%)는 2023 회계연도 3분기 실적을 발표했다. 그 실적은 그리 훌륭하지 않았다. 칩 설계 기업인 엔비디아는 심지어 월스트리트의 평균 순이익 목표치조차 하회했다.
매출은 전년 동기 대비 17% 감소했으며, 게이밍 부문 매출은 절반으로 줄었다. 미국의 새로운 수출 규제로 인해 엔비디아의 핵심 데이터센터 칩들이 중국으로 수출되는 것이 차단됐다. 경영진은 중국 시장에서 판매될 것으로 더 이상 기대하지 않는 제품에 대해 7억 200만 달러의 재고 차감 비용을 기록했다. 그날 밤 헤드라인을 대충 훑어보고 소파로 돌아갔다면 누구도 당신을 탓하지 않았을 것이다.
2주 후, 오픈AI가 ChatGPT를 출시했고 기술 세계는 열광에 휩싸였다. 엔비디아는 이미 생성형 AI의 놀라운 발전을 뒷받침할 칩들을 출하하고 있었다. 당시 엔비디아의 시가총액은 약 3,900억 달러였으나, 2026년 10월에는 5조 5,000억 달러로 불어났다. 상황은 변했고, 2022년 11월은 전환점이 되었다.
그래서 나는 그 평범해 보였던 실적 발표 전화 회의를 다시 살펴보기로 했다. 후회하는 것은 불공평하다는 것을 안다. 하지만 그것이 명백해지기 전에 초기 신호가 어떻게 보일 수 있는지 배우는 데는 꽤 좋은 방법이기도 하다.
엔비디아 CEO 젠슨 황. 이미지 출처: 엔비디아.
게이밍 수치 속의 유령
엔비디아는 여전히 게이머들의 평판을 유지하고 있었다. 팬데믹 기간의 그래픽카드 열풍은 암호화폐 채굴자들의 추가적인 수요로 인해 더욱 과열되었으나, 결국은 미미한 소리로 끝이 났다. 그 유령은 판매 채널에서 재고로 남아있는 제품들과 이베이에서 팔리는 중고 카드들의 형태로 엔비디아를 괴롭히고 있었다. 한 분석가가 남은 채굴용 하드웨어에 대해 질문하자, 젠슨 황 CEO는 블록체인이 더 이상 비즈니스의 중요한 부분이 될 것으로 기대하지 않는다고 말했다.
2022년 당시에는 황 CEO가 암호화폐 겨울 한복판에서 불편한 질문을 피하는 것처럼 들렸다. 그러나 그는 확실히 옳았다. 이더리움은 그해 9월 GPU 기반 채굴에서 지분 증명(PoS) 시스템으로 전환했고, 비트코인 채굴에는 이미 전문화된 프로세서가 수천 배 더 우수했다. 만약 AI 붐이 코앞에 있지 않았다 하더라도, 암호화폐 채굴 열기는 이미 끝난 것이었다.
한편, 손익계산서의 다른 한쪽 구석에서는 데이터센터 매출이 31% 증가한 사상 최고액인 38억 달러를 기록했다. 게이밍 부문은 51% 감소한 16억 달러에 그쳤다. 불과 1년 전만 해도 게이밍이 더 큰 부문이었으나, 이번 분기에는 데이터센터 부문이 게이밍 부문의 약 2.4배 규모로 성장하며 전체 매출의 거의 3분의 2를 차지했다.
비즈니스의 새로운 기둥은 대부분의 관심이 게이밍의 폐허에 집중되어 있는 동안 이미 기초를 다지고 굳어졌다.
엔비디아는 그 트렌드가 마스코트를 얻기 전에 이를 명명했다
나를 놀라게 한 점은 경영진이 암시조차 하지 않았다는 사실이다. 코렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 데이터센터 성장을 "대규모 언어 모델, 추천 시스템 및 생성형 AI"와 같은 워크로드에 힘입은 것이라고 평가했다. 황 CEO는 이를 "생성형 AI 시대의 시작"이라고 불렀다. 투자자 발표 자료는 대규모 언어 모델(LLM)이 "오늘날 가장 중요한 AI 모델로 널리 간주된다"고 단언했다.
많은 투자자들은 여전히 LLM이 무엇을 의미하는지 찾아봐야 했다. 이는 ChatGPT가 그 약자를 일상적인 저녁식사 자리에서도 자연스럽게 언급될 정도로 대중화하기 전의 일이었다.
자료에는 트랜스포머 기반 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 파워에 대한 차트도 포함되어 있었다. 이는 다른 모든 분야가 2년마다 8배 성장하는 반면, AI 모델 훈련을 위한 컴퓨팅 파워는 2년마다 약 275배씩 성장하고 있었다. AI 칩 회사의 판매 예측치로 그 차트를 유심히 살펴보면, 그것이 얼마나 흥미롭게 보이기 시작하는지 알 수 있다.
이미지 출처: 더 모틀리 풀.
그리고 메타버스 슬라이드가 등장했다
데크는 대규모 언어 모델(LLM)에서 멈추지 않았다. 바로 다음 슬라이드에서는 메타버스의 기반으로서 엔비디아의 오미버스(Omniverse) 컴퓨팅 시스템을 소개했다. 이후의 한 슬라이드에서는 메타버스 애플리케이션을 “다음 물결”이라고 선언했다. 회사의 1조 달러 시장 기회 관련 슬라이드에서는 오미버스 소프트웨어에 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 동일한 1,500억 달러의 추정치를 부여했다.
종이 위에서는 동전 던지기나 다름없었다. 페이스북은 약 1년 전에 메타 플랫폼스(META -3.16%)로 사명을 변경했다. 다른 차원의 우주라면 가상 현실 세계가 2022년과 2023년에 AI가 빼앗은 주목을 받았을지도 모른다.
엔비디아를 위해 말하자면, 오미버스는 주로 만화 아바타가 아닌 공장 및 철도 네트워크를 위한 산업용 디지털 트윈을 겨냥했고, 해당 제품은 여전히 존재한다. 다만 그것이 엔비디아를 5조 5,000억 달러 기업으로 만든 요소는 아니다.
매력적이지 않은 배관 시스템
황 회장은 여러 답변에서 네트워킹에 대해 설명했다. 그는 고성능 인터커넥트가 대규모 AI 데이터 센터에서 자체 비용을 상쇄한다고 주장했다. 데크는 네트워크와 스토리지를 별도의 추가 기능이 아닌 “컴퓨팅 파브릭”의 일부로 묘사했다. 마이크로소프트(MSFT -1.77%)는 엔비디아의 인피니밴드 네트워킹을 완전히 기반으로 하는 AI 인프라 플랫폼을 출시하려 하고 있었다. 이러한 시스템 차원의 접근 방식은 엔비디아가 GPU 부분뿐만 아니라 AI 지출 물결의 상당 부분을 차지하게 된 이유를 설명해 준다.
마이크로소프트는 오픈AI의 최대 후원자이기도 했다. 통화 회의에 참석한 누구도 이 두 가지를 연결하지 않았다.
나스닥: NVDA
핵심 데이터 포인트
H100은 이미 출하되고 있었다
엔비디아는 해당 분기 동안 H100 데이터 센터 GPU의 출하를 시작했다. 황 회장은 고객들이 이를 “간절히 원하고 있다”고 말했다. 그는 이전 세대보다 더 빠른 증가세를 보이며 2023년 초에 대량 생산될 것으로 예상했다. 데크에 따르면 파트너들은 회계연도 4분기에 H100 제품과 서비스의 첫 번째 물결을 출시할 예정이었다. 챗GPT도 바로 같은 분기에 출시되었다.
이러한 타이밍은 계획하기 어렵다. 투자자들에게 있어 그 징후들은 평범한 시야 속에 숨어 있었다.
내가 이 통화 회의에서 배울 점
이들 중 어느 것도 다음에 일어날 일을 보장하지 않았다. 엔비디아는 4분기 매출에 대해 60억 달러를 제시했는데, 이는 3분기보다 겨우 높은 수준이었다. 중국의 수출 규제, 재고 평가절하, 그리고 게임 부문의 침체가 단기적인 전망을 지배했다.
그럼에도 불구하고 데이터 센터 매출은 성장하는 반면 다른 모든 부문은 위축되고 있었다. 경영진은 대규모 언어 모델과 생성형 AI에 대해 구체적으로 언급하고 있었다. 새로운 플래그십 칩이 정확히 이러한 워크로드에 맞춰 증가하고 있었다.
이 세 가지 신호는 어떤 실적 통화 회의에서도 주시할 가치가 있다. 경기 침체기에도 성장하는 부문은 무엇이며, 경영진이 계속 되돌아보는 주제는 무엇인가 하는 점이다.
📄 원문 (English)
On Nov. 16, 2022, Nvidia (NVDA -3.26%) reported results for the third quarter of fiscal 2023. It wasn't a great report. The chip designer missed Wall Street's average bottom-line target, even.
Revenue fell 17% year over year, and gaming sales were cut in half. New U.S. export rules blocked its top data center chips from China. Management took a $702 million inventory charge for products it no longer expected to sell in the Chinese market. If you skimmed the headlines that evening and went back to your couch, nobody could blame you.
Two weeks later, OpenAI released ChatGPT, and the tech world went bananas. Nvidia was already shipping chips to support the generative AI wonder. The stock was worth roughly $390 billion back then, and $5.5 trillion in October 2026. Things have changed, and November 2022 was a turning point.
So I went back and checked out that ho-hum earnings call. Hindsight is cheating, I know. It's also a pretty good way to learn what an early signal might look like before it becomes obvious.
Nvidia CEO Jensen Huang. Image source: Nvidia.
The ghost in the gaming numbers
Nvidia still had a gamer's reputation. The pandemic graphics card frenzy, further juiced by crypto miners, had ended with a whimper. Its ghost was haunting the sales channel in the form of unsold inventory and secondhand cards on eBay. When an analyst asked about leftover mining hardware, CEO Jensen Huang said he didn't expect blockchain to be an important part of the business anymore.
In 2022, it sounded like Huang dodging an uncomfortable question in the middle of a crypto winter. He was absolutely right, though. Ethereum switched from GPU-based mining to a proof-of-stake system in September that year, and specialized processors were already orders of magnitude better for mining Bitcoin. Even if the AI boom hadn't been around the corner, the crypto-mining surge was over.
Meanwhile, in the other corner of the income statement, data center revenue rose 31% to a record $3.8 billion. Gaming fell 51% to $1.6 billion. Just one year earlier, gaming had been the bigger segment. By this quarter, data center was about 2.4 times its size and made up nearly two-thirds of total revenue.
The new pillar of the business had been poured and set while most of the attention stayed on the gaming wreckage.
Nvidia named the trend before it had a mascot
What gets me is that management wasn't hinting. CFO Colette Kress credited data center growth to workloads like "large language models, recommendation systems and generative AI." Huang called it "the beginning of the era of generative AI." The investor presentation flatly stated that LLMs "are widely viewed as the most important AI models today."
Many investors still had to look up what LLM meant. This was before ChatGPT turned the acronym into casual dinner-table material.
The deck also had a chart about the computing power needed to train transformer-based AI models. It was growing about 275 times every two years, versus 8 times for everything else. Squint at that chart as a sales forecast for an AI chip company, and it starts to look exciting.
Image source: The Motley Fool.
Then came the metaverse slide
The deck didn't stop at LLMs. The very next slide pitched Nvidia's Omniverse computing systems as a foundation for the metaverse. A later slide declared metaverse applications "the next wave." The company's $1 trillion market opportunity slide gave Omniverse software the same $150 billion estimate as AI enterprise software.
On paper, it was a coin flip. Facebook had renamed itself Meta Platforms (META -3.16%) about a year earlier. In an alternate universe, virtual reality worlds might have taken the spotlight that AI stole in 2022 and 2023.
To be fair to Nvidia, Omniverse was mostly aimed at industrial digital twins for factories and rail networks, not cartoon avatars, and the product is still around. It just isn't what turned Nvidia into a $5.5 trillion company.
The unglamorous plumbing
Huang spent several answers on networking. He argued that high-performance interconnects pay for themselves in large AI data centers. The deck described the network and storage as part of "the computing fabric," not separate add-ons. Microsoft (MSFT -1.77%) was about to launch an AI infrastructure platform, running entirely on Nvidia's InfiniBand networking. That systems-level approach helps explain why Nvidia captured so much of the AI spending wave, not just the GPU slice.
Microsoft also happened to be OpenAI's biggest backer. Nobody on the call connected those dots.
NASDAQ: NVDA
Key Data Points
The H100 was already rolling
Nvidia started shipping its H100 data center GPU during the quarter. Huang said customers were "clamoring" for it. He expected large volumes by early 2023, a faster ramp than the prior generation. The slide deck said partners would roll out the first wave of H100 products and services in fiscal Q4. ChatGPT launched in that same quarter.
Timing like that is hard to plan. For investors, the signs were hiding in plain sight.
What I'd borrow from this call
None of this guaranteed what happened next. Nvidia guided for $6.0 billion in fourth-quarter revenue, barely above the third quarter. China export restrictions, inventory charges, and a gaming slump dominated the near-term picture.
Yet, data center revenue was growing while everything else shrank. Management was talking specifically about LLMs and generative AI. A new flagship chip was ramping into exactly those workloads.
Those three signals are worth watching for in any earnings call: which segment keeps growing through a downturn, and which topics management keeps returning to.
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