엔비디아 CEO 젠슨 황, 골드만삭스 Communacopia+Technology Conference 2026 (26.9.11)1. AI 인프라 $3~4조 전망, 핵심은 ‘검색’에서 ‘생성’으로젠슨 황은
2030년까지 AI 인프라 지출이 $3~4조에 이를 것이라는 기존 전망이 빠르게 현실화되고 있다고 강조. 과거 인터넷은 저장된 정보를 ‘찾는’ retrieval computing이었지만, AI는 질문·문맥·개인화 정보를 바탕으로 답을 실시간 ‘생성’하는 generative computing. 따라서 스토리지 중심 인프라가 아니라,
전 세계적으로 계속 답을 만들어내는 새로운 컴퓨팅 계층과 AI 팩토리가 필요하다는 논리.여기에 무어의 법칙 종료가 겹침. 트랜지스터 미세화만으로 성능을 100배·1000배 높이기 어려워졌기 때문에 칩 하나가 아니라 알고리즘·소프트웨어·시스템·인터커넥트까지 함께 설계하는 ‘extreme co-design’이 필요.
NVLink를 통해 여러 칩을 하나의 거대한 컴퓨터처럼 묶는 scale-up이 핵심이며, AI 모델이 커질수록 반도체 산업 자체도 구조적으로 더 커질 수밖에 없다고 설명.2. AI ROI의 다음 대형 시장은 사이버보안젠슨 황은
“모든 것은 코딩”이라고 표현. 기업 프로세스, 공급망, 업무 방식까지 결국 반복 가능한 절차를 코드화하는 것이며, AI가 가장 먼저 큰 생산성을 보여준 분야도 코딩. 그
다음 파생 시장은 디버깅과 사이버보안이라고 전망.AI가 지속적으로 취약점을 찾는 red teaming과 이를 패치하는 blue teaming을 수행하면서 사이버보안이 AI의 다음 주요 use case가 될 가능성이 높다고 봄.
CrowdStrike와 오픈 모델 기반 협력을 진행하고 있으며, Cisco·Palantir와도 엔비디아 AI 팩토리/Nemotron을 활용한 기업·국가용 AI 및 보안 플랫폼을 확대 중.3. 엔비디아는 “칩 회사”가 아니라 AI 팩토리 플랫폼젠슨 황은 시장이 엔비디아를 여전히 GPU 칩 회사로 보는 것이 가장 큰 오해라고 지적.
현재 공급하는 것은 단일 칩이 아니라 NVLink로 연결된 대형 시스템이며, AI 팩토리 내 공급 범위가 세대가 바뀔수록 확대되고 있음.
Grace Blackwell NVL72 랙 출하는 최근 월간 기준 27% 증가했다고 언급.
Hopper→Blackwell→Vera Rubin으로 갈수록 엔비디아가 담당하는 시스템 범위와 고객의 데이터센터 CapEx 내 SAM이 커지고 있고, 세대마다 토큰 생성 생산성을 크게 높이는 것이 핵심.
4. 폐쇄형·오픈형 모델 모두 성장할수록 엔비디아가 수혜현재 frontier model 기업 수는 1~2년 전보다 훨씬 많아졌으며, 엔비디아는 OpenAI·Anthropic·Gemini·Grok·Meta 등
사실상 모든 주요 모델을 구동할 수 있는 범용 플랫폼이라는 점을 강조.closed model과 open model 성장 모두에 노출된다는 것이 강점.
AI 수요도
hyperscaler뿐 아니라 Jane Street·Hudson River 같은 퀀트 금융사, Lilly·머크·BMS 등 제약사, 지역 클라우드·네오클라우드까지 빠르게 확산되고 있다고 설명.
5. 공급망 병목: 패키징·DRAM·LPDDR·커넥터·전압조정기·웨이퍼 모두 타이트젠슨 황은 엔비디아의 초고속 성장 때문에 upstream 공급망 전반이 어렵다고 언급.
패키징, DRAM, LPDDR, 커넥터, voltage regulator, wafer 등 “모든 것이 challenge”라고 표현.더 큰 병목은 downstream의 ‘land, power, shell’, 즉 부지·전력·데이터센터 건물.
CSP·OEM·네오클라우드·AI native 기업을 통해 상당한 전력/부지/셸을 이미 확보했다고 설명.6. 네오클라우드가 AI 인프라 확장의 핵심 유통망CoreWeave·Nebius·NScale뿐 아니라 Lambda·Firmus 등 새로운 네오클라우드가 빠르게 성장 중.
기존 CSP가 소진한 전력·부지·셸을 대신 확보해 엔비디아 아키텍처의 새로운 글로벌 배포 채널이 된다고 설명. 이들 네오클라우드의 합산 backlog는 수천억달러 규모라고 언급.AI는 글로벌 서비스이면서 동시에
국가·지역별 sovereign AI 수요가 커질 것이기 때문에, 엔비디아는 전 세계에 지역별 AI 허브와 파트너 네트워크를 구축하려는 전략.7. 내년 매출 +70% 성장 자신감, 무제약 수요는 +100% 이상젠슨 황은
엔비디아가 내년 YoY 매출 +70% 성장에 높은 자신감을 갖고 있으며, 공급 제약이 없다면 수요 성장률은 100%를 넘는다고 재확인.Dell·Supermicro·Lenovo·HPE, 앞으로는 Cisco까지 엔비디아의 full-stack AI factory를 기업 고객에게 공급할 수 있기 때문에 CSP 외에도 다수의 판매 채널을 갖고 있다는 점을 경쟁력으로 강조.
8. 2GW = $80B, AI 네이티브 자금의 2/3가 컴퓨팅으로호주 사례로 2027년 2GW AI 인프라 구축이 약 $80B 규모라고 설명. 또한
최근 6개월간 AI native 기업에 약 $400B의 VC 자금이 유입됐으며, 젠슨 황은 AI native를
“조달 자금의 약 2/3를 컴퓨팅에 쓰는 기업”으로 정의.
향후에는 ‘저 CapEx 소프트웨어 회사’가 사라지고
거의 모든 기술회사가 높은 컴퓨팅 지출을 하는 구조로 전환될 것이라고 전망.9. GPU/AI 컴퓨팅을 ‘투자 가능한 자산’으로 바꾸는 중AI 컴퓨팅을 단순 기술 장비가 아니라 장기 가치가 있는 asset-backed investable asset으로 전환하려고 함.
1GW 데이터센터의 엔비디아 시스템 가치가 약 $60B이고, 6년 기준 연 $10B 비용으로 볼 수 있는데 현재 해당 컴퓨팅이 연간 약 $50B 수준의 매출을 만들어낼 수 있다는 예시를 제시.
구형 Ampere도 여전히 대부분 임대되고 있다는 점을 들어 GPU의 내구성·범용성·재판매/임대 가능성을 강조.네오클라우드 투자에 대한 ‘순환금융’ 비판에는, 소액 투자로 훨씬 큰 실제 수요·계약을 끌어내기 때문에 순환이 아니라는 입장
. 투자 대상의 고객 파이프라인과 계약 수요도 직접 확인할 수 있다고 설명.10. Physical AI: 자율주행→물류로봇→산업용 로봇→6G물리 AI의 첫 killer app은 자율주행. 엔비디아의 Alpamayo를 ‘세상을 보고 추론하는 thinking car’로 설명하며
향후 2~3년간 자율주행에서 큰 진전이 있을 것으로 전망. Waymo, Tesla, Mercedes, Uber 등과의 생태계를 언급.
다음은 AMR·창고 물류·배송 로봇. Amazon과의 대형 파트너십을 통해 창고 내부 자율주행 시스템 확대.
그 다음은 manipulation robot. 현재는 사전 프로그래밍이 필요해 대기업 위주지만, 추론형 로봇이 나오면 중견 제조기업과 글로벌 공급망까지 시장이 확장될 수 있으며 시점은 약 2년 후로 전망.
장기적으로는 6G까지 physical AI의 일부로 보고, Nokia와 AI-RAN 플랫폼을 구축 중. 이를 분산형 edge data center로 정의하며 약 5년 내 본격 확산을 예상.
https://x.com/DrNHJ/status/2098192352712249577?s=20 
