엔비디아가 시장 예상을 웃도는 실적을 발표했는데도 주가는 4.5% 급락했습니다. 매출 681억 달러로 컨센서스 659억 달러를 상회했고, 조정 EPS 역시 예상치를 10% 가까이 초과했습니다. 그런데 장이 열리자마자 주가는 곤두박질쳤습니다. 저 역시 몇 년 전 비슷한 경험을 한 적이 있어서 이번 상황이 남 일 같지 않았습니다. 당시 보유하고 있던 성장주가 예상을 뛰어넘는 실적을 발표했는데도 장중 -8%까지 밀렸던 기억이 떠올랐습니다.
시장은 숫자가 아닌 기대치를 본다
일반적으로 실적이 좋으면 주가가 오른다고 알려져 있지만, 제 경험상 이건 절반만 맞는 이야기입니다. 시장은 실적의 절댓값보다 '기대 대비 서프라이즈'를 훨씬 더 중요하게 봅니다.
엔비디아의 이번 실적을 살펴보면 전년 동기 대비 매출 성장률(YoY Growth Rate)이 73%에 달했습니다. 여기서 YoY Growth Rate란 작년 같은 시기와 비교해 매출이 얼마나 증가했는지 보여주는 지표로, 기업의 성장 속도를 판단하는 핵심 수치입니다. 다음 분기 가이던스대로라면 성장률은 77%까지 올라갈 전망입니다. 매출 성장률이 점점 상승하는 모습은 분명 긍정적입니다.
하지만 시장의 반응은 차갑습니다. 과거 엔비디아는 컨센서스를 20% 이상 상회하는 압도적인 실적으로 시장을 놀라게 했습니다. 이번에는 그 서프라이즈 폭이 10% 이내로 줄었습니다. 숫자는 여전히 훌륭하지만, 시장이 기억하는 과거의 충격이 현재의 기준이 된 겁니다.
몇 년 전 제가 보유했던 그 종목도 비슷했습니다. 실적 발표 직후 급락했지만, 3개월 뒤 주가는 다시 고점을 돌파했습니다. 당시의 하락은 추세 전환이 아니라 과도한 기대치에 대한 일시적 조정이었습니다. 그 경험 이후 저는 실적 발표 전 시장의 기대감이 지나치게 높아졌을 때 일부 차익을 실현하는 습관을 들였습니다(출처: 한국거래소 투자자교육).
재무제표가 말하는 메모리 반도체 파워게임
엔비디아의 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 흥미로운 장면이 있었습니다. 메모리 관련 질문이 두 차례 나왔는데, 엔비디아는 두 번 모두 명확한 답변을 회피했습니다. 이는 GPU 제조사와 메모리 공급사 간 파워게임에서 엔비디아가 밀리고 있다는 간접적 신호로 읽힙니다.
엔비디아의 10-K 보고서를 보면 미결제 재고 구매 및 장기 공급 의무액(Purchase Obligations)이 전년 대비 209% 증가한 95억 달러로 집계됐습니다. Purchase Obligations란 기업이 미리 약속한 구매 계약 금액으로, 향후 반드시 구매해야 할 원재료나 부품의 총액을 의미합니다. 이 수치가 세 배 가까이 급증했다는 건 엔비디아가 TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 같은 공급사들에게 상당한 선결제 약속을 했다는 뜻입니다.
특히 HBM(High Bandwidth Memory) 메모리 확보를 위한 장기 공급 계약이 117억 달러에 달하는 것으로 추정됩니다. HBM은 AI 연산에 필수적인 초고속 메모리로, 일반 D램보다 데이터 처리 속도가 수십 배 빠릅니다. 현재 전 세계적으로 HBM 공급이 부족해 엔비디아가 안정적 물량 확보를 위해 선제적으로 대규모 계약을 체결한 것으로 보입니다.
이런 재무 구조는 양날의 검입니다. AI 수요가 계속 강하면 문제없지만, 수요가 꺾이면 엔비디아가 떠안아야 할 재고 리스크가 커집니다. 마이클 버리 같은 유명 투자자는 이 점을 지적하며 엔비디아의 위험도가 높아졌다고 경고했습니다. 하지만 저는 조금 다르게 봅니다. 이건 오히려 AI 수요 폭발로 인한 공급망 갑질의 결과이지, 엔비디아의 판단 실수는 아닙니다.
실제로 엔비디아 실적 발표 다음 날 삼성전자는 7% 상승하며 시가총액 1,000조 원을 돌파했고, SK하이닉스 역시 7.96% 급등했습니다. 시장은 엔비디아의 재무제표를 보며 메모리 반도체 회사들의 협상력이 더 강해졌다고 판단한 겁니다(출처: 한국거래소 시장정보).
AI 에이전트 시대, 토큰 수요는 기하급수적으로 증가한다
엔비디아 CEO 젠슨 황은 컨퍼런스 콜에서 에이전트 AI(Agentic AI)의 시대가 본격화됐다고 강조했습니다. 에이전트 AI란 단순히 답변만 주는 기존 챗봇과 달리, 실제로 업무를 수행하는 AI를 뜻합니다. 예를 들어 사용자가 "이런 기능의 프로그램을 만들어줘"라고 요청하면, AI가 스스로 코드를 작성하고 테스트하고 수정까지 완료하는 방식입니다.
이런 변화는 토큰 소비량(Token Consumption)을 폭발적으로 증가시킵니다. 토큰 소비량이란 AI가 작업을 처리하면서 사용하는 연산량의 단위로, 토큰을 많이 쓸수록 GPU 수요도 늘어납니다. 과거에는 사용자가 질문 한 번 하면 AI가 답변 한 번 주고 끝났지만, 지금은 하나의 작업을 위해 AI가 수십 번, 수백 번 내부적으로 언어모델을 호출합니다.
저도 최근 3주간 이 변화를 직접 체감했습니다. 클로드 코드(Claude Code)라는 에이전트 도구를 써서 제 리서치를 돕는 프로그램을 열 개 넘게 만들었습니다. 놀라운 건 제가 단 한 줄의 코드도 직접 작성하지 않았다는 점입니다. 프로그래밍 언어를 사용한 적이 없는데도, 필요한 소프트웨어를 실시간으로 만들어 쓰고 있습니다.
과거에는 소프트웨어를 미리 만들어 놓고 사용하는 방식이었다면, 지금은 필요할 때마다 나만을 위한 프로그램을 즉석에서 생성합니다. 이는 토큰 사용량을 기하급수적으로 늘릴 수밖에 없는 구조입니다. 실제로 오픈라우터(OpenRouter) 같은 AI API 중개 플랫폼의 토큰 사용량 통계를 보면, 에이전트 도구 출시 이후 사용량이 급증하고 있습니다.
테슬라의 전 AI 책임자였던 안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)는 최근 "코딩 에이전트의 품질이 완전히 바뀌었다. 점진적이 아니라 급진적으로 변했고, 이걸 말로 설명하기조차 어렵다"라고 평가했습니다. 그는 6개월 전만 해도 AI 코드에 회의적이었던 인물입니다. 그런 그조차 입장을 바꿀 만큼 기술 수준이 달라졌다는 겁니다.
젠슨 황은 또한 물리적 AI(Physical AI), 즉 로봇 분야가 다음 변곡점이 될 것이라고 전망했습니다. 로봇이 실시간으로 환경을 인식하고 판단하려면 엄청난 연산이 필요하고, 이는 곧 GPU 수요로 직결됩니다. 전력 효율이 가장 좋은 엔비디아의 GPU가 결국 선택받을 수밖에 없다는 논리입니다.
저는 젠슨 황의 말이 과장이라고 생각하지 않습니다. 제가 최근 몇 주간 에이전트 AI를 실제로 써본 결과, 이건 분명 패러다임의 전환입니다. 토큰 수요는 구조적으로 증가할 수밖에 없고, 그 수요를 충족시킬 GPU는 결국 엔비디아 제품이 될 가능성이 높습니다.
엔비디아 주가의 단기 조정은 있겠지만, 중장기적으로 AI 인프라 투자는 계속될 것입니다. 빅테크 기업들이 현금 흐름이 악화되면서까지 GPU를 사들이는 이유는 명확합니다. 이들은 AI가 차세대 플랫폼이 될 거라는 확신을 갖고 있고, 그 플랫폼 경쟁에서 뒤처지는 순간 회사의 미래가 없다고 판단하기 때문입니다(출처: 금융감독원 전자공시시스템).
시장은 지금 숨을 고르고 있습니다. 엔비디아의 실적이 나쁜 게 아니라, 기대치가 너무 높았을 뿐입니다. 이런 조정 국면에서 중요한 건 본질을 놓치지 않는 것입니다. AI 수요는 여전히 강하고, 엔비디아는 여전히 그 중심에 있습니다. 단기 변동성에 흔들리지 않고 구조적 흐름을 보는 투자자가 결국 웃을 것입니다.