황 인 훈이 남긴 세 가지 난제: 누가 지휘할 것인가, CUDA는 계속 지킬 수 있을까, 2790억 달러 약속은 어떻게 이행할 것인가

문｜리하이룬

편집｜수양

미래의 엔비디아 GTC 대회에서는 아마도 "황교주"가 무대에 올라 관중들에게 손을 흔드는 익숙한 장면을 더 이상 볼 수 없을 것입니다.

미국 현지 시간 11월 12일, 황인준은 33년간 이끌어온 엔비디아를 떠난다고 발표했습니다. 엔비디아 주가는 한때 약 14% 폭락했으나, 이후 하락폭이 줄어들어 최종적으로 약 4.3% 하락으로 마감했습니다.

앤드리센 호로위츠의 일반 파트너 마틴 카사도는 이를 "어두운 날"이라고 표현했습니다.

1993년 엔비디아를 설립한 이후, 황인준은 회사의 모든 주요 전환을 주도했습니다. 초기의 그래픽 처리 칩에서 CUDA 컴퓨팅 생태계, 현재의 AI 데이터 센터 사업에 이르기까지, 엔비디아가 여러 차례 기술 혁신을 포착할 수 있었던 것은 황인준의 기술 방향에 대한 판단과 장기적인 투자와 밀접한 관련이 있습니다.

특히 이번 생성형 AI 물결 속에서 황인준은 엔비디아가 칩 공급업체에서 AI 인프라 플랫폼으로 전환하는 것을 촉진했을 뿐만 아니라, 제품 로드맵 수립, 공급망 조정 및 대형 고객 협력에 깊이 참여했습니다.

현재 엔비디아의 시장 지위는 이러한 경영 전략에 크게 의존하고 있습니다.

엔비디아에게 황인준의 퇴장은 기존 비즈니스가 즉시 타격을 받을 것임을 의미하지 않습니다. 수년간의 발전을 거쳐, 회사는 성숙한 기술 팀, 제품 로드맵 및 공급망 시스템을 보유하고 있으며, 이러한 이점은 한 관리자의 퇴사로 사라지지 않을 것입니다.

하지만 황인준이라는 핵심 의사결정자를 잃은 후, 엔비디아가 과거 수년간의 고속 성장을 지속할 수 있을까요? 이 글로벌 AI 산업의 중심에 있는 회사는 앞으로 어떤 새로운 시험에 직면할까요?

01 인수자는 조타수가 아니다

현재 엔비디아의 임시 CEO로 임명된 코레트 크레스는 CFO로 13년 이상 재직하며 엔비디아가 게임 그래픽 카드 회사에서 AI 인프라 거인으로 전환하는 과정에 참여해 회사의 재무 상태, 고객 계약, 공급업체 배치 및 자본 지출에 대해 잘 알고 있습니다.

그녀는 또한 오랫동안 황인준과 함께 실적 발표 전화 회의에 참석해 왔으며, 월스트리트에서 익숙한 경영진입니다.

키뱅크 캐피탈 마켓의 분석가 존 빈은 크레스가 임시 CEO로 임명된 것은 긍정적인 신호라고 보며, 그녀의 오랜 재직 기간과 엔비디아 비즈니스 및 전략에 대한 깊은 이해 때문이라고 설명했습니다. eToro의 수석 분석가 조시 길버트도 크레스가 회사의 상황을 안정시키는 명백한 인물이라고 생각합니다. 그녀는 비즈니스를 잘 알고 있으며, 시장이 경영진의 확실성을 요구할 때 회사를 대표해 목소리를 낼 수 있습니다.

하지만 이것이 크레스가 즉시 황인준의 의사결정 책임을 인수할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. The Information의 보도에 따르면, 엔비디아의 임시 CEO는 회사의 주요 의사결정의 주도자가 아니며, 회사의 주요 의사결정 의제를 수립하는 책임이 없습니다. 임시 CEO와 장기 조타자는 다릅니다.

이전에 The Information은 내부 소식통의 말을 인용하여 크레스가 엔비디아의 주요 의사결정 의제의 주요 추진자가 아니며, 일부 고위험 거래에 대해서는 위험을 통제하는 경향이 있다고 보도했습니다. OpenAI 신용 지원 계획이 그 예입니다.

황인준은 엔비디아가 OpenAI에 대규모 신용 지원을 제공하도록 추진했으며, 초기 논의 규모는 2500억 달러에 달해 데이터 센터 건설을 지원하기 위한 것이었습니다. 크레스는 이에 대해 신중한 태도를 보였습니다. 이후 관련 계획은 분할되어 엔비디아가 지원하는 첫 번째 부분의 규모는 약 1000억 달러로 줄어들었습니다.

버논스틴의 분석가 스테이시 라스곤은 크레스의 임명이 단기 비즈니스를 안정시키는 데 도움이 될 것이라고 보며, 이번 경영진 변화가 엔비디아의 운영에 즉각적인 영향을 미칠 것이라고 걱정하지 않습니다. 그러나 그는 장기적인 문제에 대해 더 신중합니다. 새로운 CEO가 황인준이 제품 로드맵을 통제하는 능력과 고객, 공급업체, 직원 및 전체 산업 생태계 간의 관계 네트워크를 이어받을 수 있을지에 대한 불확실성이 여전히 큽니다. 라스곤은 이로 인해 엔비디아의 주식 등급과 목표가를 하향 조정했습니다.

골드만삭스의 분석가 제임스 슈나이더도 엔비디아가 성숙한 기능 관리 팀을 갖추고 있으며, 칩 설계, 소프트웨어, 시스템 및 재무 분야에서 경험이 풍부한 책임자들이 있지만, 황인준이 가진 기술 비전, 산업 영향력 및 기업 간 조정 능력은 일반 직업 경영자가 직접 대체하기 어렵다고 지적했습니다.

현재 내부 후보 중 가장 주목받는 인물은 엔비디아의 수석 기술 고위 간부 이안 벅입니다. 그는 2004년에 회사에 합류하여 GPU 범용 컴퓨팅 및 CUDA 생태계 구축에 오랫동안 참여했으며, 현재는 초대형 클라우드 공급업체를 위한 AI 하드웨어 및 소프트웨어 제품을 담당하고 있습니다.

외부 후보 중에서는 Arm CEO 레네 하스가 여러 분석가들에 의해 언급되고 있습니다. 그는 엔비디아에서 컴퓨팅 제품 비즈니스 책임자로 재직했으며, 2013년에 Arm에 합류한 후 CEO가 되었습니다. 또한 애플의 실행 의장 팀 쿡, 애플 하드웨어 책임자 조니 스루지 및 팔로알토 네트웍스 CEO 니케시 아로라도 거론되고 있습니다.

투자자 아미나 로젠버그는 엔비디아가 크레스가 경영 및 재무를 담당하고, 벅이 제품 및 기술을 책임지는 유사한 공동 CEO 관리 방안을 고려할 수 있다고 제안했습니다.

결국 황인준이 직접 관리한 고위 간부는 60명 이상이며, 엔비디아의 의사결정 시스템은 오랫동안 그를 중심으로 운영되어 왔습니다.

02 CUDA는 지킬 수 있을까?

엔비디아의 발전 역사를 돌아보면, 황인준의 가장 중요한 역할 중 하나는 회사가 명확한 상업적 수익이 형성되지 않은 기술 방향에 지속적으로 투자하도록 촉진하는 것이었습니다.

그 중 가장 대표적인 사례가 CUDA입니다.

2006년, 엔비디아는 CUDA를 출시하여 GPU가 그래픽 렌더링 외의 범용 계산 작업을 처리할 수 있도록 했습니다. 2012년, 엔비디아 GPU로 훈련된 AlexNet이 ImageNet 대회에서 돌파구를 마련하면서 GPU는 깊은 학습의 중요한 계산 플랫폼이 되었습니다. 이후 엔비디아는 CUDA 도구 체인과 계산 라이브러리를 지속적으로 개선하여 개발자들이 이 시스템을 중심으로 모델 훈련, 최적화 및 배포 프로세스를 구축하게 되었습니다.

이것이 경쟁자들이 단순히 칩 성능에 의존하여 엔비디아를 추격하기 어려운 이유입니다. 기업이 다른 제조업체의 GPU나 전용 칩을 구매하더라도, 기존 코드, 모델 및 소프트웨어 도구를 다시 조정해야 합니다. 이미 CUDA를 사용하기 위해 많은 자원을 투자한 고객에게는 이전 하드웨어를 교체하는 것이 간단하지 않습니다.

하지만 AI 계산 방식이 변화하고 있으며, CUDA도 함께 확장해야 합니다. 지난 몇 년 동안 엔비디아의 강점은 대규모 모델 훈련에 주로 집중되어 있었습니다. 산업이 대규모 추론으로 전환됨에 따라, 고객들은 각 토큰의 계산 비용, GPU 활용률 및 응답 속도에 더 많은 관심을 기울이기 시작했습니다. 엔비디아는 2026년에 Dynamo 1.0을 출시하여 대규모 AI 추론을 위한 자원 조정 및 요청 관리를 전문으로 하여 경쟁을 GPU 성능에서 전체 추론 시스템으로 확장하려고 합니다. 또한 TensorRT-LLM과 같은 소프트웨어와 결합하여 주요 오픈 소스 추론 프레임워크를 지원합니다.

AI 에이전트와 로봇은 새로운 응용 공간을 열었습니다. 에이전트는 모델, 데이터 및 외부 도구를 지속적으로 호출해야 하며, 로봇은 시각, 공간 이해 및 실시간 제어를 처리해야 합니다. 엔비디아는 CUDA-X, 아이작 로봇 플랫폼, 옴니버스 시뮬레이션 환경 및 코스모스 모델을 통해 이러한 장면에 기본 계산 능력을 확장하고 있습니다. 앞으로 CUDA의 사용 범위는 데이터 센터에 국한되지 않고 공장, 자동차 및 로봇 장비로도 확장될 수 있습니다.

하지만 이 소프트웨어 장벽은 쉽게 흔들리지 않을 것입니다. 현재 AMD는 ROCm 생태계를 개선하고 있으며, 구글 TPU와 아마존 Trainium도 자체 소프트웨어 시스템을 개발하고 있습니다. PyTorch, Triton과 같은 오픈 소스 도구는 개발자가 특정 하드웨어 플랫폼에 대한 의존도를 줄이는 데 기여하고 있습니다. 만약 점점 더 많은 모델이 통합 프레임워크를 통해 다양한 칩에 적응할 수 있다면, CUDA로 인한 이전 비용도 점차 줄어들 수 있습니다.

이것이 바로 황인준이 떠난 후 엔비디아가 직면해야 할 장기적인 문제입니다. CUDA의 성공은 긴 보상 주기를 가진 기술 투자에서 비롯되었으며, 추론, 에이전트 및 물리 AI는 다음 생태계 확장의 진입점이 될 수 있습니다. 누가 이러한 방향의 투자 우선순위를 결정하고, 누가 소프트웨어 플랫폼이 새로운 계산 방식에 지속적으로 적응하도록 추진할지는 엔비디아가 과거에 축적한 생태계 이점을 지속할 수 있는지에 영향을 미칠 것입니다.

03 2790억 달러 약속은 어떻게 이행될까?

황인준이 떠난 후, 시장에서 주목해야 할 또 다른 사항은 엔비디아가 이미 한 거대한 공급 및 생산 능력 약속입니다.

엔비디아는 2026년 7월 26일 기준 분기 보고서에서 회사의 공급 및 생산 능력 약속 총액이 2790억 달러에 달한다고 밝혔습니다. 이전 분기에는 이 숫자가 약 1190억 달러였으며, 단일 분기 동안 약 1600억 달러가 증가했습니다.

이행 시간 분포에 따르면, 2027 회계연도 남은 시간 동안 약 920억 달러, 2028 회계연도 약 870억 달러, 2029 회계연도 약 880억 달러가 있으며, 나머지 약 120억 달러는 더 늦은 시기에 배치될 예정입니다.

이 2790억 달러는 이미 수령한 고객 주문도 아니고, 엔비디아가 이미 지급한 현금도 아닙니다. 이는 주로 회사가 미래 수요를 충족하기 위해 공급업체 및 생산 능력 협력자와 체결한 구매 및 생산 능력 약속에 해당합니다. 엔비디아는 Blackwell 및 후속 제품이 계획대로 납품될 수 있도록 선진 공정, 포장, 메모리 및 기타 주요 자원을 미리 확보해야 합니다.

여기서 문제는 공급 측의 약속이 고객 수요와 동기화되어 이행되지 않을 수 있다는 점입니다.

대형 데이터 센터는 자금 조달, 위치 선정, 전력 공급, 건설 및 배치에 긴 주기가 필요합니다. 고객이 GPU 구매를 계획하더라도 전력 접속 지연, 데이터 센터 건설 지연, 자금 부족 또는 신세대 제품 배치 속도 변화로 인해 구매가 지연될 수 있습니다. 엔비디아는 10-Q 문서에서도 고객이 인프라, 자금 및 기술 채택 진행 상황 등의 이유로 구매를 지연하거나 취소할 수 있다고 경고했습니다.

만약 고객 수요의 이행 속도가 예상보다 낮아지면, 엔비디아는 이미 상류 생산 능력을 확보한 상태에서 재고 누적, 취소 비용 및 수요와 공급의 불일치에 직면할 수 있습니다. 최종적으로 다른 구매자를 찾을 수 있더라도, 제품 세대 변화가 가격 및 총 이익률에 영향을 미칠 수 있습니다.

또한 혼동될 수 있는 또 다른 숫자는 엔비디아가 공개한 약 360억 달러 AI 클라우드 서비스 계약 약속입니다.

이러한 약속은 일반적으로 수년간의 클라우드 서비스 용량 협력과 관련이 있으며, 2790억 달러 공급 및 생산 능력 약속과는 다른 기준입니다. 엔비디아는 파트너를 통해 클라우드 컴퓨팅 용량을 확보하고 일부 용량을 제3자에게 재판매할 수도 있습니다. 용량이 사용됨에 따라 관련 약속은 감소할 수 있습니다. 그러나 외부 고객 수요가 부족할 경우, 엔비디아는 여전히 일정한 구매 책임을 질 수 있습니다.

이러한 약속은 엔비디아의 비즈니스 모델 변화의 반영입니다: 회사는 더 이상 주문에 따라 칩을 구매하고 제품을 납품하는 것이 아니라, 점점 더 전체 AI 인프라의 자원 배치에 사전 참여하고 있습니다. 황인준은 고객 관계와 산업 영향력을 통해 프로젝트를 추진하는 데 능숙했으며, 후임자는 성장을 유지하고 재무 위험을 통제하는 사이에서 균형을 이루어야 합니다.

04 다음 성장 엔진은?

지난 몇 년 동안, 엔비디아는 생성형 AI의 물결을 타고 세계 AI 인프라 구축의 주요 수혜자가 되었습니다. 그러나 분기 매출이 거의 1천억 달러에 달하는 이 회사에게 고속 성장을 유지하는 방법은 점점 더 중요해지고 있습니다. 엔비디아의 현재 가장 중요한 성장 원천은 여전히 데이터 센터입니다. 2027 회계연도 2분기, 회사의 매출은 962.21억 달러에 달하며, 전년 대비 106% 증가했습니다; 데이터 센터 수익은 약 890억 달러로, 전년 대비 117% 증가하며, 총 매출의 대부분을 차지합니다. 회사가 제시한 3분기 매출 가이드는 1080억 달러로, 성장세는 여전히 강력합니다.

또한, 세계 대형 기술 기업들이 AI 인프라 투자 확대를 지속함에 따라, 블랙웰 플랫폼이 대규모로 배포되고 있으며, 차세대 베라 루빈 플랫폼도 생산 출하 단계에 들어섰습니다.

그리고 엔비디아는 다른 새로운 성장 기회도 모색하고 있습니다.

그 중 AI 추론은 중요한 방향입니다. 대형 모델이 훈련에서 대규모 응용으로 전환됨에 따라, 기업들은 다양한 작업을 완료하기 위해 지속적으로 모델을 호출해야 하며, AI 에이전트의 보급은 계산 능력 수요를 더욱 증가시킬 수 있습니다.

모델 훈련에 비해, 추론 비즈니스는 계산 비용, 에너지 소비 및 운영 효율성에 더 중점을 둡니다. 엔비디아는 차세대 칩과 전체 시스템을 통해 추론 성능을 향상시키고, 이 시장의 비즈니스 규모를 계속 확대하기를 희망하고 있습니다.

또한 로봇, 자율주행 및 산업 AI와 같은 분야도 엔비디아가 미래의 성장 방향으로 보고 있습니다. 예를 들어, 점점 더 많은 국가와 지역이 자율적으로 제어 가능한 AI 인프라를 구축하고자 하면서, 주권 AI는 새로운 칩 구매 수요를 가져오고 있습니다. 로봇과 자율주행은 GPU 및 관련 계산 플랫폼의 응용 범위를 더욱 확장할 것으로 기대됩니다.

하지만 이러한 새로운 시장이 현재 데이터 센터 비즈니스의 규모에 도달할 수 있을지는 여전히 시간이 필요합니다.

동시에, 엔비디아가 직면한 경쟁도 변화하고 있습니다.

과거에 엔비디아는 주로 AMD와 같은 칩 제조업체와 경쟁했습니다. 이제 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 대형 고객들도 자체 AI 칩을 개발하여 계산 비용을 낮추고 단일 공급업체에 대한 의존도를 줄이려 하고 있습니다. 브로드컴은 맞춤형 ASIC 비즈니스를 통해 대형 기술 회사의 칩 개발에 참여하고 있습니다. 이러한 제품들이 단기적으로 엔비디아 GPU를 완전히 대체할 수는 없지만, 일부 계산 작업에서는 고객에게 더 많은 선택지를 제공하고 있습니다.

황 인훈 은 엔비디아가 생성형 AI가 가져온 성장 기회를 잡도록 이끌었습니다. 다음으로, AI 산업 경쟁이 계속 변화하는 상황에서, 누가 엔비디아의 다음 단계를 결정하고, 회사가 다음 성장 기회를 잡을 수 있도록 이끌 수 있을지가 새로운 시험이 될 것입니다.