젠슨 황, Morgan Stanley에서 말하다: NVIDIA 분기 매출 1,000억 달러 눈앞, Rubin Ultra 출시 일정 확정, ASIC 고객이 GPU로 돌아오는 이유

2026년 7월 초, NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 CFO 콜레트 크레스(Colette Kress)와 함께 캘리포니아에서 열린 Morgan Stanley 비공개 로드쇼(Non-Deal Roadshow, NDR)에 참석했습니다. 기관 투자자들 앞에서 황 CEO는 극도로 명확한 메시지를 전달했습니다: NVIDIA의 분기 매출은 1,000억 달러에 육박하고 있으며, 성장은 여전히 가속 중이다.

타이밍이 매우 중요했습니다. 지난 한 달 동안 NVIDIA는 시장의 세 가지 의심에 직면해 있었습니다. 차세대 Rubin Ultra 칩이 2028년으로 연기되는가? 커스텀 ASIC이 GPU 시장 점유율을 체계적으로 잠식하고 있는가? AI 설비투자 사이클은 이미 정점을 찍었는가?

황 CEO는 이 세 가지 질문 모두에 대해 데이터, 기술적 세부 사항, 그리고 이례적으로 공격적인 어조로 정면 반박했습니다. Morgan Stanley는 회의 후 오버웨이트(매수 추천) 등급과 288달러 목표 주가(약 42% 상승 여력)를 유지하며, NVIDIA를 반도체 섹터 최우선 추천 종목으로 재확인했습니다.

다음은 무엇이 논의되었고, 그것이 무엇을 의미하며, 왜 엔터프라이즈 AI 전략에 중요한지에 대한 완전한 분석입니다.

1. 1,000억 달러 분기: NVIDIA의 가속하는 성장 곡선의 내막

NVIDIA는 황 CEO 스스로 “상상하기 어렵다”고 표현한 이정표에 다가서고 있습니다: 분기 매출 1,000억 달러.

최근 실적 데이터(FY2027 1분기, 2026년 5월 발표)가 그 실체를 보여줍니다:

2분기 가이던스는 약 910억 달러——여기에는 중국향 데이터센터 판매가 포함되지 않아 추가 상승 여지가 있습니다. 분기 1,000억 달러라는 임계값은 더 이상 “만약”이 아니라 “언제”의 문제입니다.

Morgan Stanley의 조셉 무어(Joseph Moore) 애널리스트는 장기 전망도 제시했습니다:

2027년 EPS는 13.08달러로 예상됩니다. 22배 PER 기준 288달러 목표 주가는 밸류에이션 배수 확장을 전제하지 않고, 순수하게 이익 성장만으로 달성 가능합니다. GPU 투자 ROI를 평가하는 기업에게 🔗 NVIDIA의 가격 결정력과 마진 구조 이해는 자체 AI 인프라 비용을 예측하는 데 필수적입니다.

2. Rubin Ultra, 예정대로 출시: 연기 루머의 기술적 진실

6월 하순, SemiAnalysis는 시장을 뒤흔드는 보고서를 발표했습니다: 원래 계획된 4-다이 Rubin Ultra 패키지가 TSMC CoWoS-L 기판 휨과 신호 무결성 문제로 취소되고, 2-다이 설계로 다운그레이드되어 출하가 2028년으로 밀릴 수 있다는 내용이었습니다.

Morgan Stanley 로드쇼에서 황 CEO의 입장은 단호했습니다: “Rubin Ultra는 내년(2027년)에 예정대로 출하됩니다.”

그는 Kyber 랙 시스템이 더 큰 컴퓨팅 도메인을 지원하는 개선된 아키텍처로 교체되고 있다고 설명하면서도——이는 일상적인 시스템 수준의 최적화일 뿐 제품 지연이 아니라고 규정했습니다. 세 가지 사실이 이 일정을 뒷받침합니다:

1. 800V 고전압 전력 공급 시스템이 계획대로 진행 중——랙 스케일 Rubin Ultra 배치의 핵심 요소
2. 랙 간 광 인터커넥트가 구리에서 광섬유로 전환, 100만 GPU 클러스터 실현
3. TSMC CoWoS 생산 능력 전년 대비 약 80% 확장——대량 생산의 물리적 기반

🔗 NVIDIA GTC 2026에서 공개된 Rubin 아키텍처의 전체 기술 세부사항과 🔗 Blackwell 대 MI300X 성능 비교 분석이 Rubin Ultra의 세대적 도약을 이해하는 기술적 맥락을 제공합니다.

3. ASIC 역전: 커스텀 칩 고객이 GPU로 돌아오는 이유

로드쇼에서 가장 충격적인 폭로는 ASIC 경쟁에 관한 것이었습니다. 황 CEO는 밝혔습니다: “이전에 거의 모든 플래그십 모델 훈련을 커스텀 ASIC에 의존하던 프론티어 AI 연구소——Anthropic으로 널리 추정——가 현재 컴퓨팅 인프라의 50% 가까이를 NVIDIA GPU로 전환했습니다.”

이 단일 데이터 포인트는 커스텀 실리콘이 범용 GPU를 불가피하게 대체할 것이라는 주류 내러티브를 뒤엎습니다. ASIC 진영의 가장 대표적인 고객이 다시 GPU를 대량 구매하고 있는 것입니다.

황 CEO의 설명: “고객의 평가 기준은 칩 단가가 아니라 토큰당 총 비용입니다.” 대규모 배치에서 NVIDIA의 생태계 성숙도(CUDA, cuDNN, TensorRT), 공급망 신뢰성(TSMC CoWoS 캐파), 개발자 효율성(수백만 CUDA 엔지니어)은 실질적인 총비용 우위로 전환됩니다.

그러나 ASIC 위협이 허상이라는 의미는 아닙니다. 데이터는 미묘한 이야기를 들려줍니다:

🔗 ASIC 대 GPU: 기술 경쟁의 본질은 AI 컴퓨팅 시장이 훈련과 추론으로 양분되는 과정에 있습니다. NVIDIA의 훈련 분야 지배력(점유율 90%+)은 거의 확고하지만, 추론 분야에서는 Google TPU, Amazon Trainium, Microsoft Maia, Broadcom 커스텀 ASIC이 입지를 넓히고 있습니다.

🔗 Google TPU 대 NVIDIA GPU 완전 비교 분석은 특정 추론 워크로드에서 전용 실리콘이 비용 측면에서 우위를 점할 수 있는 이유를 보여줍니다——다만 완전한 소프트웨어 스택과 엔지니어링 오버헤드를 고려하면 GPU 경제성이 여전히 우세한 경우가 많다는 황 CEO의 지적도 옳습니다.

4. 3대 성장 엔진: 글로벌 컴퓨팅 수요의 지도

황 CEO는 NVIDIA의 매출을 세 개의 독립적인 성장 엔진으로 분류했습니다. 이 전략적 프레임 자체가 분석적 무게를 지닙니다:

주목할 만한 것은 세 번째 엔진——소버린 AI입니다. 황 CEO는 각국 정부가 AI 인프라를 국가 안보 자산으로 취급하고 있으며, 그 투자 논리는 상업 클라우드와 다르다고 강조했습니다: “그들은 비용을 최적화하는 것이 아니라, 자율성을 최적화하고 있습니다.”

간과되기 쉬운 하이라이트: NVIDIA의 CPU 비즈니스. 황 CEO는 이번 회계연도 CPU 매출 목표를 약 200억 달러로 제시했으며, 그 중 절반 가까이가 독립형 Vera CPU 랙에서 발생한다고 합니다——NVIDIA가 범용 서버 CPU 시장에 본격 진출하여 Intel Xeon과 AMD EPYC에 직접 도전하는 것입니다.

🔗 GPU, NPU, TPU, LPU: 2026년 AI 프로세서의 완전한 지형도는 NVIDIA가 GPU에서 CPU, DPU로 제품 라인을 확장하는 이유——다각화가 아닌 플랫폼 구축임을 설명합니다.

5. 리스크와 과제: 시장이 여전히 불안한 이유

황 CEO의 자신감 넘치는 프레젠테이션에도 불구하고, Morgan Stanley 보고서는 네 가지 핵심 리스크를 나열했습니다:

1. 예상보다 빠른 하드웨어 공급 확대——TSMC CoWoS 확장이 수요를 앞지르거나 경쟁사(Samsung 2nm GAA)의 수율이 돌파구를 찾으면, GPU 공급 과잉이 NVIDIA의 가격 결정력을 약화시킬 수 있음
2. AI R&D 비용의 극적인 하락——DeepSeek 스타일의 아키텍처 혁신이 훈련 컴퓨팅 요구량을 급감시키면, 단위당 수요가 감소
3. 경쟁사의 파괴적 제품——AMD, Intel, 또는 신흥 ASIC 벤더가 특정 유스케이스에서 GPU를 크게 능가하는 솔루션을 제공할 가능성
4. 클라우드 고객이 경쟁자로 전환——Google TPU는 가장 성숙한 ASIC 생태계; Meta의 Iris 칩은 9월 양산 시작; 주요 고객이 라이벌이 되는 리스크는 지속

🔗 Meta Compute: 저커버그의 $1,450억 AI 도박과 글로벌 반도체 폭락 사례는 “컴퓨팅 과잉”에 대한 공포가 근거 없는 것으로 판명되더라도 하루 만에 수천억 달러의 시장 가치를 증발시킬 수 있음을 입증했습니다.

그러나 이러한 리스크 각각이 역설적으로 NVIDIA의 해자(護城河)의 깊이를 부각시킵니다. 모든 위협 시나리오는 경쟁사가 먼저 기술, 생태계, 규모에서 NVIDIA와 동등한 수준에 도달하는 것을 전제로 합니다——그리고 바로 그것이 가장 어려운 부분입니다.

결론: GPU 공급업체에서 컴퓨팅 플랫폼으로의 진화

황 CEO가 Morgan Stanley에서 제시한 것은 표면적으로는 세 가지 약세 시나리오에 대한 반박이었습니다. 그러나 더 깊은 메시지는 NVIDIA의 GPU 공급업체에서 GPU, CPU, DPU, 네트워킹을 아우르는 통합 컴퓨팅 플랫폼으로의 진화였습니다.

이 전략적 함의: 고객이 랙 스케일 시스템——Vera CPU부터 Rubin Ultra GPU, Spectrum-X 네트워킹까지——을 구매할 때, 단일 구성 요소의 대체 가능성은 급격히 낮아집니다. NVIDIA는 칩을 파는 것이 아니라, 해체에 저항하는 통합 컴퓨팅 아키텍처를 팔고 있는 것입니다.

AI 인프라를 계획하는 기업에게 이 로드쇼가 제시하는 핵심 교훈은 다음과 같습니다:

1. 컴퓨팅 공급은 희소성에서 풍요로움으로 전환 중이지만, 최첨단 컴퓨팅은 여전히 집중되어 있다——조달 전략에서 ’범용 컴퓨팅’과 ’프론티어 컴퓨팅’을 구분해야 함
2. ASIC과 GPU는 제로섬 게임이 아니다——양자는 장기적으로 공존하며, 워크로드(훈련 대 추론)에 따라 최적안을 선택해야 함
3. NVIDIA의 가격 결정력은 실리콘이 아닌 생태계에서 비롯된다——CUDA의 네트워크 효과는 단기적으로 복제 불가
4. 소버린 AI와 산업 AI는 다음 물결이다——이 세그먼트는 고객 기반이 더 분산되어 있고 수요가 더 다양하여, NVIDIA에게 더 안정적인 매출 기반을 의미

황 CEO의 마지막 한 마디가 이 순간을 가장 잘 포착합니다: “업계에서 자신의 컴퓨팅이 너무 많다고 생각하는 사람을 나는 한 명도 모릅니다.”

본 기사는 INFINITIX 팀에 의해 편집되었습니다. 정보 출처: Morgan Stanley NVIDIA Research Report, DataConomy Roadshow Coverage, EdgeN ASIC Competition Analysis, SemiAnalysis Rubin Ultra Technical Analysis, 및 다수 금융 미디어 보도.