세레브라스 시스템스 26년 2분기 어닝콜

부디 말씀해 주십시오. 감사합니다, 운영자님.

안녕하세요, 여러분. 세레브라시스템즈 2026년 2분기 실적 발표에 오신 것을 환영합니다. 오늘 일찍이 보도자료를 배포했고, 투자자 관계 웹사이트에 보충 실적 발표 자료를 게시했습니다. 이번 웹캐스트 녹화본은 콜 종료 후 투자자 관계 웹사이트에서 다시 보실 수 있습니다. 오늘 함께한 분들은 공동 창립자이자 최고경영자(CEO), 사장인 앤드류 펠드먼과 최고재무책임자(CFO) 밥 코민입니다. 발언을 시작하기 전에, 오늘 논의 내용에는 1995년 사적 증권 소송 개혁법의 세이프 하버 조항에 따른 미래 예측 진술이 포함되어 있음을 알려드립니다. 이 진술에는 당사의 미래 재무 성과, 사업 전략, 시장 기회, 고객 수요, 제품 로드맵, 기술 리더십, 공급망, 운영 모델, 3분기 및 2026년 전체 전망에 관한 내용이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.

미래 예측 진술은 현재의 기대와 가정에 기반하며, 실제 결과가 진술된 내용과 크게 다를 수 있는 위험과 불확실성에 노출되어 있습니다. 이러한 위험은 당사의 IPO 관련 최종 설명서 및 향후 SEC 정기 보고서 등 SEC 제출 문서에 상세히 설명되어 있습니다. 법률상 요구되는 경우를 제외하고, 당사는 이러한 미래 예측 진술을 업데이트할 의무를 지지 않습니다. 오늘 콜에서는 비-GAAP 재무 지표에 대해서도 논의할 예정입니다. GAAP과 비-GAAP 결과 간 조정 내역은 오늘 배포된 보도자료와 보충 자료에 포함되어 있으며, 이는 당사 투자자 관계 페이지에서 확인하실 수 있습니다. 이제 앤드류에게 마이크를 넘기겠습니다.

감사합니다, 션. 오늘 참석해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 2분기는 매우 강한 분기였습니다. 우리는 공개 발행을 완료했지만, 그것이 실행에 방해가 되도록 두지 않았습니다. 기록적인 핵심 매출을 달성했고, 핵심 매출, 핵심 총마진, 핵심 영업마진 등 모든 지표에서 가이던스를 상회했습니다. 앞으로 빠른 추론에 대한 수요가 무한하다고 보고 있습니다. 시장은 속도가 단순한 벤치마크 항목이 아님을 인식하고 있습니다. 속도는 사용자 참여를 바꾸고, 에이전트 성능을 바꾸며, AI 생산성을 변화시킵니다. 빠른 추론은 새로운 애플리케이션과 새로운 시장을 열어줍니다. 앞서 말씀드린 바와 같이, 2026년은 세레브라스에게 기반을 다지는 해입니다. 지난 7주간의 실적 발표 이후 여러 분야에서 탁월한 진전을 이루었으며, 현재 장부에 있는 250억 달러 규모의 RPO를 실현하며 2027년, 2028년, 2029년에 대규모 성장을 준비하고 있습니다.

이러한 진전을 바탕으로 2027년에는 핵심 매출을 세 배 이상 성장시키고 이후 수년간에도 다중 성장률을 유지할 것으로 기대합니다. 우리는 진전을 용량, 역량, 고객 측면에서 평가합니다. 전 세계 데이터 센터를 위한 신규 계약을 체결하며 용량을 확장하고, 제조 역량을 확대하며, 공급을 보장하고 우리의 놀라운 성장을 지원하기 위해 공급업체와 협력하고 있습니다. 성능, 처리량, 전력 효율성을 확장하는 새로운 기술을 발명하며 역량을 향상시키고 있습니다. 기존 시장인 코딩과 에이전트 플로우에서 AI 생산성을 가속화하고, 속도가 완전히 새로운 기회를 여는 보안 분야와 같은 신시장 개척을 통해 고객 기반을 확장하고 있습니다. 용량 측면에서 데이터 센터 공간은 전체 산업의 병목 현상이며, 우리도 예외가 아닙니다.

우리와 고객이 새로운 데이터 센터를 빠르게 도입할수록 성장 속도도 빨라집니다. 지난 7개월간 데이터 센터 확보 및 구축을 위해 전면적인 노력을 기울였습니다. 우리는 두 가지 강점을 가지고 있습니다. 첫째, 추론 서비스를 제공하기 때문에 훈련 클러스터에 필요한 기가와트 규모의 부지가 필요하지 않습니다. 이로 인해 전 세계 여러 지역에서 용량을 훨씬 유연하게 확장할 수 있습니다. 둘째, 현장 선정, 클러스터 배치, 고객 활성화를 위한 반복 가능한 프로세스를 구축했으며, 이는 전 세계 규모로 기가와트를 생산 토큰으로 전환하는 데 필요한 운영 역량입니다. 우리의 노력이 매우 성공적이었다는 점을 기쁘게 보고합니다. 현재 우리는 앨라배마, 댈러스, 덴버, 미니애폴리스, 산타클라라, 스톡턴 및 미국 외 지역인 프랑스, 핀란드, 매니토바, 몬트리올, 노르웨이, 서스캐처원, 토론토에 데이터 센터를 보유하거나 계약 중에 있습니다.

지난 7개월 동안 총 600메가와트 이상의 데이터 센터 용량을 확보했으며, 이 용량은 현재 가동 중이거나 2027년 말까지 제공될 예정입니다. 이는 우리의 수요를 충족하기에는 아직 턱없이 부족하지만, 데이터 센터 확장을 위한 신규 기회 파이프라인은 계속 성장하고 있으며 현재는 기가와트 단위로 측정되고 있습니다. 이를 감안하면, 당사가 자체 클라우드를 계속 구축함에 따라 이는 가장 큰 비하이퍼스케일 AI 클라우드 중 하나가 될 것입니다. 2025년 말에는 가파른 학습 곡선에 있었지만, 오늘날 우리는 데이터 센터 구축에 꽤 능숙해졌으며 탁월함에 도달할 명확한 경로가 있다고 기쁘게 보고합니다. 용량의 다른 주요 측면으로는 제조와 공급망이 있습니다.

여기서 우리는 제조 용량을 성공적으로 늘렸으며, 플렉스와 산미나와 함께 새로운 공장을 구축 중이고, 2026년에는 제조 용량을 10배 이상 늘리고 2027년에도 계속 확장할 예정이며, 이는 앞으로 예상되는 예외적인 성장에 대비하는 것입니다. 공급망 벤더와의 파트너십도 중요한 강점으로 자리 잡았습니다. TSMC는 다시 한 번 기대에 부응했으며, 우리의 성장을 뒷받침할 웨이퍼를 확보했습니다. 웨이퍼 공급 능력은 TSMC의 5나노 공정에서 업계 최고 수준의 성능을 구현할 수 있었던 점 덕분에 더욱 강화되었는데, 이 공정은 웨이퍼 비용이 저렴하고 공급 제약이 덜하기 때문입니다. 수십 년간 이어온 공급 파트너와의 관계는 앞으로도 우리의 성장 계획을 실현할 수 있다는 확신을 더욱 굳건히 합니다. 이러한 관계는 특히 공급이 부족한 시기에 매우 희귀하고 가치가 높습니다.

마지막으로, 현재 업계가 직면한 대부분의 주요 공급망 제약은 우리에게 해당되지 않는다는 점을 기억해 주십시오. 예를 들어, 우리는 HBM 메모리, CoWoS 패키징을 사용하지 않으며 3나노 팹 용량도 필요로 하지 않습니다. 역량 측면에서 2분기에는 가장 크고 강력한 프런티어 모델인 오픈AI의 GPT-5.6 솔에 대한 지원을 제공했습니다. 사실, 세레브라스는 GPT-5.6 솔을 10배 빠른 속도로 처리합니다. GPT-5.6 솔 지원으로 인해 대형 프런티어 모델 지원 능력에 대한 남은 우려가 완전히 해소되었습니다. GPT-5.6 솔 제공 파트너이자 이를 클라우드에 서비스하는 것은 우리 소프트웨어 스택의 성숙도를 보여줍니다. 하이퍼스케일 품질과 신뢰성을 제공할 수 있는 단계에 도달하려면 수백만 시간의 시스템 운영 안정화가 필요합니다.

우리의 추론 클라우드는 가장 까다로운 고객 요구 사항도 충족할 수 있어 자랑스럽습니다. 최첨단 모델 서비스를 위한 우리의 협업은 이전에는 NVIDIA만이 누릴 수 있었던 새롭고 중요한 전략적 이점을 열어주었습니다. 비공개 최첨단 모델은 지속적으로 새로운 통찰과 새로운 AI 기법을 제공합니다. 이 모델들을 서비스함으로써 우리는 미래를 내다보고 대비할 수 있습니다. 하드웨어부터 소프트웨어 스택에 이르는 우리의 로드맵은 현재 보고 있는 내용을 반영하며, 앞으로 수년간 복합적인 우위를 제공할 것입니다. 역량이라는 주제를 이어가며, 이제 분산화로 넘어가겠습니다. 우리는 이제 AMD의 Helios와 AWS의 Trainium, 두 주요 칩 회사와 함께 분산 추론 솔루션을 보유하고 있습니다. 분산화는 GPU 공급자와 세레브라스 모두에게 시장을 확장시켜 줍니다. 분산화는 GPU가 현재 접근이 제한된 빠른 추론 시장에 참여할 수 있게 합니다.

분산화는 세레브라스가 가격에 더 민감한 고객층으로 기회를 확장하고 데이터 센터의 수익성을 높일 수 있게 합니다. 이것이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 모든 컴퓨팅 시장과 마찬가지로, 추론이 성장하고 성숙해짐에 따라 전문화 기회가 나타납니다. 분산화는 잘 알려진 트래픽 패턴을 가진 워크로드에 특히 적합한 전문화 형태입니다. 이 경우 분산화는 추론을 프리필과 디코드 두 단계로 분리하고 각 단계에 다른 프로세서를 사용함으로써 이점을 제공합니다. 프리필은 사용자나 에이전트로부터 입력을 처리합니다. 이는 병렬 처리 가능한 워크로드입니다. 따라서 프리필은 GPU와 그들의 HBM 기반 메모리 아키텍처에 적합합니다. 디코드는 출력 토큰을 생성합니다. 이는 더 어려운 기술적 문제이며, 분산 솔루션에서 계산 작업의 대부분을 차지합니다. 디코드는 순차적이며 메모리 대역폭 집약적이어서, 우리 웨이퍼 스케일 엔진에 특히 적합합니다.

프리필과 디코드 프로세서는 엔드투엔드 솔루션을 만들기 위해 연결되어야 하며, 이 부분에서 표준 기반 IO와 개방형 협업 전략이 세레브라스의 통합을 쉽고 간단하게 만들었습니다. 몇 주 전에 AMD와 파트너십을 발표하여 분산 추론 솔루션을 구축했습니다. 이 솔루션은 AMD의 Helios 랙과 우리의 CS 시스템을 결합합니다. 결합된 솔루션은 세레브라스의 속도를 유지하면서 처리량을 5배 증가시킵니다. 이것이 얼마나 강력한지 이해하려면 속도와 처리량의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 속도는 사용자당 측정되는 지표입니다. 이는 사용자당 초당 토큰 수로 측정됩니다. 질문에 답변하는 속도나 에이전트가 작업을 완료하는 데 걸리는 시간입니다. 여기서는 x축에 표시되어 있습니다. 반면 처리량은 솔루션이 초당 생성할 수 있는 총 토큰 수입니다.

이는 모든 동시 사용자들의 토큰 수를 합산하여 측정합니다. 일반적으로 y축에 표시되는 방식으로 여기서도 나타내고 있습니다. 속도는 사용자 경험에 매우 중요합니다. 처리량은 추론 경제성에 매우 중요합니다. GPU 솔루션은 높은 처리량을 지원할 수 있지만, 속도는 낮은 편입니다. 중간 정도의 속도를 지원하도록 구성하면 GPU의 처리량은 급격히 떨어집니다. 이것은 GPU뿐만 아니라 ASIC 및 HBM을 사용하는 모든 솔루션에도 해당됩니다. HBM 메모리 아키텍처는 처리량과 속도 사이에 트레이드오프를 강요합니다. 세레브라스와 같은 SRAM 기반 아키텍처는 정반대입니다. 우리는 매우 빠른 토큰 속도를 지원하지만, 처리량은 중간 수준입니다. GPU는 처리량을 포기하지 않고 더 빠르게 만들고자 합니다. 세레브라스는 속도를 포기하지 않고 더 높은 처리량을 원합니다. 여기서 우리의 분리형 솔루션의 강점이 나타납니다. 이 솔루션은 세레브라스의 속도를 유지하면서 처리량을 5배 높여줍니다.