Arista Networks, Inc.

운영자: 2026년 1분기 Arista Networks 재무 실적 실적 발표 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. [운영자 안내] 상기와 같이, 이 컨퍼런스는 녹음되며, 콜 종료 후 Arista 웹사이트의 투자자 관계(Investor Relations) 섹션에서 다시보기가 제공될 예정입니다. Arista의 투자자 대변인(Head of Investor Advocacy)인 Rudolph Araujo 씨, 시작해 주십시오. Rudolph Araujo: 감사합니다, Regina. 여러분, 안녕하세요. 저희와 함께해 주셔서 감사합니다. 오늘 콜에는 Arista Networks의 회장 겸 최고경영자(Chairperson and Chief Executive Officer)인 Jayshree Ullal, 그리고 Arista의 최고재무책임자(Chief Financial Officer)인 Chantelle Breithaupt가 함께합니다. 오늘 오후 Arista Networks는 2026년 3월 31일로 종료되는 회계 1분기 실적을 발표하는 보도자료를 발행했습니다. 해당 보도자료 사본이 필요하시면 저희 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. 이번 컨퍼런스 콜 진행 중 Arista Networks 경영진은 2026 회계연도 2분기에 대한 재무 전망, 2026년 및 그 이후의 장기 비즈니스 모델과 재무 전망, 총 주소 가능 시장 및 이러한 시장 기회를 대응하기 위한 전략(예: AI 인벤토리 관리, 리드 타임, 제품 혁신)과 관련된 내용을 포함하여, SEC에 제출한 문서—특히 가장 최근의 Form 10-Q 및 Form 10-K—에 상세히 논의된 위험과 불확실성의 영향을 받는, 미래지향적 진술을 하게 될 것입니다. 이러한 진술로 예상된 결과와 실제 결과는 실질적으로 다를 수 있습니다. 이러한 미래지향적 진술은 오늘 기준으로 적용되며, 향후 당사의 견해를 나타낸다고 간주하여 의존해서는 안 됩니다. 본 콜 이후에는 이러한 진술을 업데이트할 의무를 지지 않습니다. Q1 결과와 2026년 2분기 가이던스에 대한 본 분석은 비GAAP 기준에 기반하며, 주식기준보상비용, 무형자산 상각, 전략적 투자에 대한 이익 및 손실, 그리고 이러한 비GAAP 제외 항목의 법인세 영향—주식기준보상과 관련된 직접적인 초과 세금 혜택의 인식을 포함합니다—을 제외합니다. 선택한 GAAP과 비GAAP 결과 간의 전체 조정표는 실적 발표 자료에 제공됩니다. 이제 통화를 Jayshree에게 넘기겠습니다. Jayshree Ullal: 감사합니다, Rudy. 여러분, 2026년 1분기 실적 콜에 오신 것을 환영합니다. Arista는 Q1 동안 모든 부문에서 상당한 속도를 경험했으며, 이제 10기가비트 이더넷을 초과하는 부문에서 초고속 스위칭(High-speed switching) 분야의 #1 시장 점유율을 장악하고 있습니다. 이에 따라 2025년 주요 시장 분석가들에 따르면 저희는 많은 기존 공급업체들을 앞질렀습니다. 다양한 AI 가속기용 저희 클라우드 및 AI 네트워킹 전략은 계속해서 추진력을 얻고 있습니다. 일반적인 워크로드와 달리, AI 워크플로 패턴은 오래 지속될 수도 있고(엘리펀트 플로우, elephant flows), 짧게 끝날 수도 있으며, 단순히 예측할 수 없습니다. 이는 플로우가 수 밀리초(ms) 동안 장기간 버스트(burstiness)를 유발할 수 있기 때문에 성능에 세심한 주의가 필요하다는 것을 의미합니다. 플로우의 강도는 라인 웨이트(line weight) 처리량, massive flow로 동기화된 대규모 플로우로의 트래픽 패턴 전환, 그리고 all-in-all 또는 all-reduce에 맞춰 버스트(또는 collective communication과 함께 하는 오 burst)되는 방식과 같은 요소들이 AI 학습 및 추론 애플리케이션에 모두 중요합니다. 이제 3가지 AI 패브릭 사용 사례를 잠시 살펴보겠습니다. 스케일업(scale-up) 모드에서는 NVLink와 PCIe 같은 익숙한 기술을 통해 단일 컴퓨팅 노드나 랙(rack)의 수직 확장을 가능하게 해왔습니다. ESUN(Scale-Up Networking용 이더넷) 규격은 워크로드 수요에 맞춰 이더넷이 자동으로 적응하도록 하면서, 이더넷을 통해 컴퓨팅 파워를 유연하게 증감할 수 있게 해줍니다. 스케일업은 2027년 및 그 이후 Arista에 대한 새로운 진입 분야가 될 것입니다. 이때 저희는 고객들과 긴밀히 협력하여, CPC(코팩패키드 구리, CPC, 또는 open co-packaged optics) 및 CPO를 위한 매우 빠른 상호연결(interconnects)을 갖춘 AI 랙을 구축하고, 집합(collectives)과 메모리 가속(memory acceleration)도 지원할 예정입니다. 스케일아웃 또는 수평 확장은 리프-스파인 패브릭에 더 많은 머신을 추가하여 여러 서버나 노드에 걸쳐 워크로드를 이동시키거나, 스토리지나 CPU 같은 다른 요소를 연결하는 것까지 포함합니다. 대규모 데이터 세트를 [식별불가] 대규모로 확장할 때 병목은 L2, L3, 클러스터 로드 밸런싱에서 집단(collective) 및 프로토콜 가속으로 해결할 수 있으며, 전송선 속도(wire rate)로 모두 처리됩니다. 시스템은 더 많은 노드가 참여하더라도 성능 저하 없이 일관된 성능을 제공해야 합니다. Arista는 여기서 두드러진 모범 사례인데, 현재까지 800기가비트 이더넷 배치에서 누적 100개가 넘는 고객을 확보했으며, 2027년에는 프로덕션 규모에서 1.6테라비트의 추가를 기대합니다. 클라우드와 AI 전반으로 스케일하세요. AI 가속기는 특정 위치에서 적절한 대역폭 용량을 확보하고 최적의 전력을 사용하기 위해 분산되어야 할 수 있기 때문입니다. 워크로드가 더 복잡해지고 더 분산될수록 병목을 피하고 성능을 보존하기 위해 양분 대역폭(bi-sectional bandwidth)은 매끄럽게 확장되어야 합니다. 이는 고도화된 트래픽 엔지니어링, 심층 라우팅, 암호화 특성, 그리고 Arista EOS 스택을 기반으로 한 통합 광(옵틱) 모듈이 필요하며, Arista의 주력 7800R3 또는 R4 시리즈를 사용합니다. 7800은 이 범주에서 프리미어한 스케일-아웃 선택지로 자리잡았습니다. Arista의 가속화 네트워킹 전략과 이 3가지 유형의 AI 패브릭을 통해 확인할 수 있습니다. 이는 다양한 가속기와 프런티어 모델의 배치에 매우 중요합니다. 핫스팟이 있는 기존의 정적 네트워크 토폴로지, 작업 완료 시간을 늦추거나 추론 시 첫 토큰까지의 시간을 늘리는 지터(jitter)는 더 이상 정답이 아닙니다. Arista의 이더넷 포트폴리오는 대규모 학습을 위한 동기 흐름과, 수조(수천억~) 개 토큰, 테라비트급 성능, 테라와트급 전력의 시대에 동시 다발적으로 이루어지는 실시간 추론 스웜의 낮은 지연을 모두 해결합니다. 2024년에 여러분이 기억하실 수도 있듯이, 우리는 4개의 이더넷 기반 AI 학습 배치를 논의했습니다. 그리고 물론 그 이후로는 더 광범위하고 수많은 곳으로 확장·폭발적으로 늘어났습니다. 이 그룹의 네 번째 고객은 지난 2년 동안 프로덕션 규모에서 공식적으로 InfiniBand에서 이더넷으로 전환했습니다. 전력과 공간이라는 AI 워크로드의 물리적 제약을 극복하는 고속 이더넷 AI 리프-스파인—유연한 공랭 또는 수냉 인프라를 갖춘 솔루션입니다. 이는 전 세계 리전 전반에 걸친 저지연 분산형 AI 슈퍼컴퓨터 패브릭을 만들어냅니다. 우리에게 분명한 점은 데이터, 제어 및 관리, 그리고 멀티플레인(planar) 오케스트레이션이 단지 AI 검색 성능의 핵심일 뿐 아니라, 고속 광 전송에도 중요하다는 것입니다. 최근 광섬유 컨퍼런스에서 Arista는 고속 환경에서의 옵틱스 혁신을 위해 특별히 설계된 확장형 플러그형 옵틱스인 XPO 폼 팩터를 공개했습니다. 현재 100개가 넘는 벤더가 이를 채택했으며, 주요 특징에는 모듈당 12.8테라비트의 처리량을 제공하는 기록적인 성능, OCP 랙 유닛당 204.8테라비트에 도달하는 전례 없는 랙 밀도, 모듈당 최대 400와트 전력을 냉각할 수 있는 통합 콜드 플레이트, 그리고 플러그형 옵틱스 전반에 걸친 보편성과 유연성(구리, 또한 선형 할프타임 또는 리타임(retimed) 인터페이스) 등이 포함됩니다. OSFP를 10년 전부터 이 차세대 XPO로 이끌기 위해 전력, 폼팩터(풋프린트), 그리고 비용 절감에서 구조적 개선을 가져온 Arista의 최고 아키텍트인 Andy Bechtolsheim에게 특별한 찬사를 보냅니다. 당사 엔터프라이즈 비즈니스는 2026년 1분기 실적이 데이터 센터와 캠퍼스 모두에서 강력한 성과를 보였습니다. 또한 VeloCloud 인수는 지사와 캠퍼스 전략에도 잘 통합되고 있으며, 더 많은 분산형 엔터프라이즈 사용 사례와 관리형 서비스 제공업체(MSP)와의 새로운 채널 모멘텀을 제공하고 있습니다. 최근의 성과 몇 가지를 공유하기 위해, 이제 Todd Nightingale과 Ken Duda, 당사 공동 사장(Co-Presidents)으로부터 Arista 2.0 데이터 센터 전략을 설명해드리겠습니다. 이제 진행은 당신 차례입니다. Kenneth Duda: 감사합니다, Jayshree. Arista는 Arista의 EOS 스택과 엔터프라이즈 인프라 운영 모델을 현대화할 수 있는 역량을 기반으로, 광범위한 사용 사례를 커버하는 신규 고객 확보를 통해 이 사업을 다각화하고 있습니다. 이번 첫 번째로 강조할 성과는 네오클라우드 AI 네트워크입니다. 고객은 기존의 화이트박스 아키텍처에 제약을 받아, AI의 대규모 스케일아웃 요구를 단순히 따라갈 수 없었습니다. Arista는 EOS의 비교할 수 없는 안정성과 AMD MI Series XPU를 연결할 수 있는 능력을 갖춘, 상업적으로 검증된 신뢰성 있는 스케일아웃 아키텍처로 선정되었습니다. Arista의 AI 리프 및 스파인 EtherLink 제품은 필요한 놀라운 성능을 제공하기 위해 800기가비트로 배치되었습니다. AI 패브릭은 Arista의 클러스터 로드 밸런싱을 사용해 튜닝하여, 핫스팟과 혼잡을 최소화하면서 수천 개의 XPU를 스케일아웃할 수 있도록 했습니다. 소프트웨어 측면에서 고객은 Arista의 Validated Design 프레임워크인 AVD를 활용해 네트워크 프로비저닝을 자동화했는데, 이는 총소유비용(TCO)을 줄일 뿐만 아니라 AVD 자동화가 없으면 작은 실수도 소중한 디버깅 시간 며칠을 유발할 수 있는 규모에서도 신뢰할 수 있는 네트워크 배포를 위한 손쉬운 경로를 제공합니다. 이는 네오클라우드와 소버린 클라우드 고객 모두에서 거대한 기회와 속도를 보고 있는 영역에서, 상승 여력이 큰 전략적 네오클라우드 성과였습니다. 다음 성과는 서비스 제공자 부문입니다. 수십만 명의 가입자를 대상으로 하는 선도적인 지역 FTTH(유선 광대역-가정) 제공업체가 고객입니다. 가입자 대역폭 요구가 급증하자, 이 고객은 기존 라우팅 아키텍처가 너무 경직되어 있고 너무 취약하며 스케일하는 데 너무 비용이 많이 든다는 점을 깨달았습니다. 그들은 차세대 백본과 인터넷 피어링 엣지를 현대화할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. Arista는 현대적인 운영 모델을 바탕으로 ‘자동화 우선’ 접근 방식을 입증해 업그레이드를 이끌어내며, 운영 비용 절감과 가입자 신뢰성 향상을 달성했습니다. 하드웨어 측면에서 우리는 EOS의 FLX 기능을 활용해 인기 있는 7280 라우팅 플랫폼을 배치했으며, 이를 통해 깊은 버퍼링, 풍부한 제어 플레인 소프트웨어 스택, 그리고 완전한 인터넷 라우트 스케일을 구현할 수 있게 되었습니다. 소프트웨어 측면에서도 Arista의 AVD 프레임워크는 다시 한 번 라우터 프로비저닝을 자동화하여 서비스를 가동하는 데 걸리는 시간을 줄이는 동시에 오류도 줄여줬습니다. 여기서는 Palo Alto Networks와의 기술 파트너십 덕분에, 라우팅 엣지가 우리의 전반적인 보안 아키텍처와 안전하고 매끄럽게 통합되도록 보장하며 훌륭한 결과를 확인했습니다. 그리고 여기서 Arista의 핵심 가치 제안인 더 낮은 운영 비용과 더 높은 신뢰성이 경쟁에서 승리로 이어졌습니다. 이제 Todd에게 넘기겠습니다. Todd Nightingale: 켄, 감사합니다. 우리의 세 번째 성과는 보험 서비스 부문입니다. 1년간의 전략적 협업 이후, 고객은 핵심 애플리케이션을 보호하고 모니터링하기 위해 세분화된 실시간 인사이트를 제공할 수 있는 간소화되고 자동화된 기반으로 인프라를 현대화하고자 했습니다. 여기서 관측가능성(observability)이 진짜 핵심이었습니다. Arista는 완벽한 개념 증명(PoC)을 수행해 아키텍처가 운영 기준을 유의미하게 초과한다는 점을 입증한 뒤, 이 포괄적인 성과를 확보했습니다. 깊은 네트워크 관측가능성을 달성하기 위해 고객은 모니터링 패브릭 DMS에서 필터 및 딜리버리 역할에 R3 시리즈를 배치했습니다. 또한 캠퍼스 스위치를 배치해 아웃오브밴드(out-of-band) 관리의 복잡함을 급격히 줄였습니다. EOS의 풍부한 텔레메트리 기능을 활용해 고객은 VXLAN 헤더 스트리핑과 완전히 자동화된 선언적 운영 모델로의 전환 같은 고급 기능을 확보했습니다. 마지막 성과는 제조 부문입니다. 여기에서는 놀라운 모멘텀을 보고 있습니다. 우리는 전 세계 100개 이상의 공장 사이트를 운영하는 고객을 대상으로 하며, 이들은 소비재, 헬스케어, 항공우주, 국방, 그리고 AI 인프라 고객에게 서비스를 제공합니다. 이는 진정한 미션 크리티컬 유스케이스였고, 그들의 기존 캠퍼스 네트워크는 24/7 실제 생산을 달성하는 데 병목이 되어 있었습니다.트래픽 패턴의 변화, 수동 프로비저닝, 그리고 무엇보다 마이크로버스트와 드롭을 목표 달성에 이르지 못하게 하기 위해 이를 파악하고 분석할 수 있는 가시성과 포렌식의 부재. Arista는 2개의 기존 벤더와의 대규모 벤더 비교에서 승리했는데, 두 업체 모두 Arista가 제공한 것과는 매칭할 수 없는 캠퍼스 설계를 제안했습니다. 즉, 캠퍼스, 데이터센터, WAN에 걸쳐 단일 EOS 바이너리를 실행하는 오픈 표준 기반의 유니버설 리프-스파인 캠퍼스입니다. 인지형 캠퍼스 솔루션은 100Gbps 캠퍼스 스파인, 고출력 PoE 리프, 그리고 Arista WiFi 7을 활용했습니다. CloudVision은 네트워크 인프라 전반에서 일관된 툴링으로 프로비저닝, 구성, 수명 주기 종료까지 엔드투엔드로 이끌었습니다. 여기에서 차별화의 원동력은 정말 Arista의 현대적인 운영 모델이었습니다. 참여 과정에서의 차별화, 무중단 프로덕션 업그레이드, 마이크로버스트 가시성을 위한 레이턴시 분석기, 그리고 실제 패킷 드롭 포렌식까지 말이죠. 팀들은 프로덕션에 영향을 미치는 정비(유지보수) 윈도우를 크게 줄일 수 있었고, 이전에는 라인 중단을 유발했던 이벤트들을 드러낼 수 있었습니다. 이 4가지 모든 예에서 Arista의 지원 팀은 최고 수준의 서비스로 고객들에게 두드러졌는데, Arista 장비가 더 이상 책임이 있다고 의심받지 한참이 지난 뒤에도 고객과 함께 문제를 해결하는 것으로 널리 알려져 있습니다. Arista의 현대적인 운영 모델은 또한 아키텍처, 검증, 배치를 위한 Ken이 언급한 AVD 툴링에서도 핵심적인 역할을 했습니다. 전체 엔터프라이즈 비즈니스 전반에 걸친 모멘텀에 대해 기대하고 있으며, 특히 Arista에 가져오는 다각화에 감사합니다. Jayshree. Jayshree Ullal: 감사합니다, Todd. 감사합니다, Ken. 행복한 고객 결과를 들려드릴 수 있어 정말 환상적이었습니다. 여기 본사 시설에서 3월에 열린 Innovate 2026 행사에서도 또 하나의 어울리는 사례가 있었습니다. 행사에 참석한 250명+ 고객들의 에너지와 열정은 정말 전염될 만큼 강렬했고 영감을 주었습니다. 특히 Ashwin Kohli와 Dhivya Wagner의 팀들에게 감사의 인사를 전하고 싶습니다. 이들은 이미 뛰어난 넷 프로모터 점수(Net Promoter Score)를 87에서 89로 개선했으며, 이는 94%의 고객 승인으로 이어집니다. 이는 기술 산업에서 가장 낮은 보안 취약점이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다. 또한 AI가 만들어내는 수많은 위험에 더 잘 대응할 수 있는 역량을 강화합니다. 앞으로의 한 해를 바라보며, 우리의 Arista 2.0 모멘텀은 계속 전진하고 공명을 이어가고 있습니다. 수요는 실제로 제가 Arista 재직 기간 동안 본 것 중 가장 좋습니다. 하지만 공급은 약간 다르고, 반대 방향의 꼬리입니다. 우리는 전반적으로 업계 차원의 공급 부족을 겪고 있습니다. 웨이퍼, 실리콘 칩, CPU, 옵틱스, 그리고 물론 지난 분기에 언급했던 메모리까지도 마찬가지입니다. 여기에 더해 이러한 물품을 조달하는 비용이 상승하고 있습니다. 분명히, 올해 우리의 수요가 공급을 앞서고 있습니다. 향후 1~2년 사이에 공급망이 완화되길 바라지만, Arista 운영 팀은 고객의 공급 연속성을 보장하기 위해 더 많은 비용을 지불하는 선택과 관련된 트레이드오프를 포함하여, 공급 계약을 강화하고 다년 구매 약정을 논의하기 위해 벤더들과 성실히 협의하고 있습니다. 우리는 믹스와 트레이드오프로 인해 매출총이익률에 압력이 있을 것으로 예상합니다. 그럼에도 불구하고 고객의 공급 연속성을 위해 더 지불을 감수하며 공략하는 전략은, 우리의 예측 성장률을 약간 늘려 27.7%로 하고, 목표 금액은 2026년에 115억 달러로 설정하는 데 자신감을 줍니다. 또한 올해 AI 목표를 35억 달러로 늘려, AI 매출을 연간 기준으로 두 배 이상 늘리게 됩니다. 그리고 이러한 좋은 소식에 이어 재무 세부 내용은 Chantelle에게 넘기겠습니다. Chantelle Breithaupt: 감사합니다, Jayshree. 우리 회사가 네트워킹 혁신에서 이렇게 폭과 깊이를 모두 갖춘 성과를 제공할 수 있는 능력에 대해 계속 감탄하고 있습니다. 이는 강력한 재무적 성과로 주주에게 돌아가는 수익을 뒷받침하는 핵심 원칙입니다. Q1에서 우리의 가장 최근 재무 성과를 자세히 말씀드리겠습니다. 먼저, Q1 총 매출은 27.1억 달러로, 전년 동기 대비 35.1% 증가했으며 26억 달러 가이던스를 상회했습니다. 분기 동안 AI 및 특수 솔루션 제공업체 고객을 중심으로 고객 부문 전반에서 성장이 나타났습니다. 분기 중 국제 매출은 총 매출의 15.5%인 4억 1,890만 달러로 집계되었으며, 지난 분기의 21.2%에서 감소했습니다. 이러한 분기 대비 감소는 주로 아메리카 지역에서 당사의 대규모 글로벌 고객에 대한 매출이 영향을 받은 데서 비롯되었습니다. 1분기 전체 매출총이익률은 62%~63%의 가이던스 범위 내에서 62.4%를 기록했으며, 직전 분기의 [판독 불가] 대비 감소했습니다. 이번 분기 대비 감소는 분기 중 기업 고객 대상 매출의 믹스가 낮아진 데 따른 것입니다. 분기 중 영업비용은 매출 대비 14.6%인 3억 9,680만 달러로, 지난 분기의 3억 9,710만 달러 대비 소폭 감소했습니다. 당사의 R&D 지출은 매출 대비 10%인 2억 7,150만 달러로 견조하게 집계되었으며, 신규 제품 도입 비용 시점에 따른 약간의 순차적 감소에도 불구하고 Arista는 네트워킹 혁신에 대한 약속과 집중을 계속해서 보여주고 있습니다. 판매 및 마케팅 비용은 매출 대비 3.8%인 1억 350만 달러로, 지난 분기 4%에서 감소했으며, 이는 효율적인 Arista의 세일즈-마케팅 전개(Go-to-market) 방식의 특징을 반영합니다. G&A 비용은 매출 대비 0.8%인 2,180만 달러로, 지난 분기의 2,630만 달러에서 감소했으며, 퍼플레이 네트워킹 비즈니스 모델 내에서의 높은 기본 비용 생산성을 보여줍니다. 분기 중 영업이익은 매출 대비 47.8%인 12.9억 달러였습니다. 잠시 여기서 역동적인 환경 속에서 모든 노력과 그에 따른 뛰어난 실행을 보여준 더 큰 Arista 팀에 감사를 전하고자 합니다. 분기의 기타 수입 및 비용은 1억 1,080만 달러의 유리한 수준이었고, 유효 법인세율은 21.1%였습니다. 그 결과, 분기 순이익은 매출 대비 40.9%인 11.1억 달러를 기록했습니다. 희석 주식 수는 12.7억 주로, 분기 희석 주당순이익은 0.87달러로 집계되었으며 전년 대비 31.8% 증가했습니다. 이제 재무상태표로 전환하겠습니다. 현금, 현금성자산 및 유가증권은 분기 말 약 123.5억 달러로 마감했습니다. 해당 분기에는 보통주를 재매입하지 않았습니다. 2025년 5월에 승인된 15억 달러 규모의 재매입 프로그램 중, 향후 분기 재매입에 사용할 수 있는 금액은 8억 1,790만 달러가 남아 있습니다. 향후 재매입의 실제 시점과 규모는 시장 및 사업 조건, 주가 및 기타 요인에 따라 달라질 것입니다. 이제 분기 운영 현금 흐름 성과로 전환하겠습니다. 이번 분기 동안 우리는 기간 중 영업활동으로부터 약 16.9억 달러의 현금을 창출했으며, 이는 Arista 역사상 가장 큰 규모입니다. 이는 견조한 이익 성과에 더해 이연 매출의 증가가 뒷받침한 결과입니다. DSO는 분기 내 출하의 선형성(linearity) 때문에 Q4의 70일에서 64일로 감소했습니다. 재고 회전율은 전 분기 1.5에서 1.7로 약간 개선되었습니다. 우리는 분기 말 기준 23.8억 달러의 재고를 보유했으며, 이는 지난 분기의 22.5억 달러보다 증가한 수치입니다. 이러한 미미한 증가는 증가하는 수요를 충족하기 위한 원자재 믹스에 대한 계산된 투자입니다. 분기 말 기준 구매 약정은 89억 달러로, Q4 말 68억 달러에서 증가했습니다. 앞서 언급드린 대로, 이러한 예상 활동 대부분은 신규 제품과 AI 배포와 관련된 칩에 대한 구매를 의미합니다. 당사는 향후 분기에도 신제품에 대한 수요, 부품 변동성, 핵심 공급업체의 리드타임의 조합을 반영하여 어느 정도의 변동성이 발생할 수 있음을 계속해서 보게 될 것입니다. 이는 배포에 앞서 재고 잔액이 높은 수준으로 나타나는 분기까지도 초래할 수 있습니다. 전체 이연 매출 잔액은 62억 달러로, 직전 분기의 53.7억 달러에서 증가했습니다. 이연 매출 잔액의 대부분은 제품 관련입니다. 당사의 제품 이연 매출은 지난 분기 대비 약 6억 4,300만 달러 증가했습니다. 우리는 새로운 제품을 출시하고 신규 고객을 확보하며 AI를 포함해 사용 사례를 확장하는 과정의 램프업 기간에 계속 있습니다. 이러한 추세는 고객별 수락 조항의 증가로 이어졌고, 제품 이연 매출 잔액의 변동성 또한 증가시키고 있습니다.앞서 언급드린 것처럼 이연 잔액은 기초 사업 동인과 무관하게 분기별로 상당히 변동될 수 있습니다. 매입채무 일수는 54일로, 4분기 66일 대비 감소했으며 이는 재고 유입과 지급 시점의 영향을 반영합니다. 이번 분기 자본지출(CapEx)은 5,450만 달러였습니다. 우리는 산타클라라에서 확장된 시설을 구축하기 위한 공사를 계속하고 있습니다. 1분기에는 본 프로그램과 관련해 약 4,000만 달러의 CapEx가 발생했으며, 2026년에는 1억 8,000만 달러까지 도달할 것으로 추정합니다. 이러한 1분기 실적은 2026 회계연도에 강한 출발을 제공했습니다. Jayshree께서 말씀하신 대로, 현재 2026 회계연도 전망을 27.7% 매출 성장으로 상향 조정하게 되어 기쁩니다. 이는 약 115억 달러를 제공하는 것입니다. 우리는 2026년 캠퍼스 매출 목표 12.5억 달러를 유지하고, AI 패브릭 목표는 32.5억 달러에서 35억 달러로 상향 조정합니다. 이 기회를 빌려, 수용 조건이 있는 고객 프로젝트의 시점과 결과가 이전 연도 추세를 따르지 않는 분기 및 순차적 역학을 만들어낼 수 있음을 청중에게 상기드리고자 합니다. 매출총이익률의 경우, 메모리와 실리콘에 대한 믹스 및 예상 공급망 비용 증가를 포함해 회계연도 기준 62%~64% 범위를 다시 한번 확인드립니다. 이러한 어려운 공급 배경 속에서도, 저희 소싱 팀의 실행이 가이던스 범위 내에서 매출총이익률 전망을 견조하게 유지하는 데 크게 기여하고 있음을 자랑스럽게 생각합니다. 우리는 고객의 니즈를 충족하기 위해 필요한 공급을 소싱할 수 있다는 데 자신감을 갖고 있습니다. 영업이익률 전망은 회계연도 기준 약 46%로 유지되며, 법인세율은 21.5%로 예상됩니다. 현금 측면에서는, 구매 약정에 따른 부품 수령 시점으로 인해 재고와 영업활동현금흐름에 어느 정도 변동성이 예상되기는 하지만, 운전자본 투자 최적화를 위해 계속 노력하겠습니다. 보다 구체적으로, 이제 2분기에 대한 가이던스는 다음과 같습니다. 분기별 지표인 희석 주당순이익(EPS)이 추가된 가운데, 매출은 약 28억 달러, 매출총이익률은 62%~63%, 영업이익률은 46%~47%, 희석 주당순이익은 약 0.88달러이며 희석 주식 수는 약 12.7억 주입니다. 당기 유효 세율은 약 21.5%로 예상됩니다. 마무리하며, 우리는 향후 회계연도에 대해 낙관적입니다. 업계는 수차례 이더넷이 승리하는 기술이라는 패턴을 보여줬고, 바로 그 지점에서 Arista가 가장 빛납니다. 고객이 사업 성과를 달성하기 위해 당사와 함께 일하기로 선택해 주신 점에 감사드립니다. 이제 Rudy, Q&A로 넘어가겠습니다. Rudolph Araujo: 감사합니다, Chantelle. [운영자 지침] 이해해 주셔서 감사합니다. Regina, 부탁드립니다. Operator: [운영자 지침] 첫 번째 질문은 Raymond James의 Simon Leopold 님께서 해주실 예정입니다. Simon Leopold: 좋습니다. 특히 기회 전반에서 스케일의 규모에 대한 코멘터리를 좀 더 살펴보고 싶었습니다. 제가 파악하고 싶은 것은, 작년에 스케일 across가 매출에 얼마나, 그리고 어느 정도 기여했는지입니다. 또한 올해 제공하신 35억 달러 전망에서 그 비중은 얼마나 중요한지, 그리고 장기적으로는 어떤 추세가 예상되는지 궁금합니다. Jayshree Ullal: 물론이죠, Simon. 작년에는 스케일 across가 막 시작되는 단계였기 때문에 규모 측면에서 숫자가 크지 않았습니다. 그리고 대부분의 수치는 스케일 out이었습니다. 그것이 바로 저희의 전통이고, 저희가 가장 잘하는 부분입니다. 올해가 어떨지 예상해보면, 다시 말해 스케일 up은 사실상 0에 가깝고 존재하지 않는다고 봅니다. 왜냐하면 그것은 ESUN 스펙 이후에야 본격적으로 작동하기 때문입니다. 따라서 그것을 더 2027, 2028년 정도의 숫자로 생각해주시면 됩니다. 그래서 스케일 across와 스케일 out 사이에서 숫자가 나뉠 것이라고 봅니다. 50-50인지 70-30인지 60-40인지는 말씀드릴 수 없지만, 스케일 across는 확실히 저희 AI 숫자의 최소 1/3은 기여할 것입니다. Operator: 다음 질문은 Wolfe Research의 George Notter 님입니다. George Notter: 아마도 스케일 up에 대한 논의를 이어서요. 우리는 랙 디자인 수주 성과를 이제 보기 시작하고 있습니다.ODM 분야에서 경쟁사 중 한 곳이, 적어도 몇 가지 디자인을 발표한 것으로 알고 있습니다. 그리고 ESUN이 그쪽에서 비즈니스를 창출하는 데 있어 핵심 촉매 역할을 한다고 말씀하시는 것 같은데요. 고객들과의 디자인 측면에서 현재 어느 정도 단계에 있는지, 진행 상황에 대해 조금 말씀해 주실 수 있을까요? 거기에 대해 알려주실 수 있는 것이 있다면 좋겠습니다. 사실 몇 분기 전에도, 최소 5~7개의 스케일업 랙 디자인을 작업 중이라고 하셨던 것 같은데요. 아마 그 수치를 업데이트해 주실 수 있을까요? Jayshree Ullal: 네, 맞습니다, George. 제 생각에는 2027년에 랙의 수와 스케일업 활용 사례가 여러 개 있을 것이라는 점에는 우리 마음속에 의심이 없습니다. 그중 일부는 초기 트라이얼일 수도 있지만, 대부분은 정말로 1.6T부터 시작해서 1.6T 칩이 2027년에 본격적으로 이루어질 것으로 보고 있습니다. 800기가에 대해서는 몇몇, 소수만이 실험적인 것들을 시도했을 수도 있습니다. 하지만 우리는 최소 5~7개의 랙 기회가 계속 보인다고 봅니다. 그중에는 동일한 고객과 함께 여러 랙이 포함되는 경우도 있습니다. 우리는 그들과 적극적으로 설계 작업을 진행 중입니다. 매우 빽빽한 케이블링 옵션을 갖춘 액체 냉각 설계가 많고, 저지연을 위해 우리가 작업해야 하는 집단(collectives) 가속과 메모리 기능 등도 있습니다. 그래서 저는 올해 Ken과 Hugh의 팀들과 함께 확실히 활발한 엔지니어링 단계에 있다고 느낍니다. 하지만 ODM들과는 달리, 우리는 더 높은 기준을 충족해야 하고, 이 장비가 생산에 적합하며 ESUN의 사양을 준수하는지 반드시 확인해야 합니다. 따라서 오늘날의 스케일업은 주로 NVIDIA의 NVLink와 아마도 일부 PCI 스위칭에 국한되어 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 하지만 대부분의 이더넷 스케일업은 실제로는 '27년과 '28년에야 본격적으로 일어날 것입니다. Operator: 다음 질문은 New Street Research의 Antoine Chkaiban 님께서 해주십니다. Antoine Chkaiban: 공급이 수요를 앞서는 상황이라면, 올해와 내년에 걸쳐 현재 공급이 어느 정도 성장 여력을 제공해 주는지 궁금합니다. 업데이트된 상단 성장 가이드는 28% 성장인데, 이것이 올해 확보한 공급량을 얼마나 반영한 것인가요? 그리고 오늘 기준으로 확보할 수 있다고 생각하는 공급 수준에 따라 내년에 그 수치가 어떻게 보일 수 있을까요? Jayshree Ullal: Antoine, 그리고 Todd, 아마 이것에 더 보태 주실 수 있을 텐데요. 공급망 문제는 1~2개 분기만의 현상이 아닙니다. 우리는 지금 이것이 1~2년짜리 현상이라고 생각합니다. 처음에는 메모리 문제인 줄 알았습니다. 그런데 이제는 모든 웨이퍼 제조 시설 문제입니다. 모든 칩이 제약을 받고 있고, Chantelle이 여러 해에 걸친 구매 커밋으로 어떻게 결단을 내렸는지 보시면 알 수 있습니다. 그래서 우리는 계속해서 개선하겠지만, 이것은 단지 수요뿐 아니라 올해 우리가 얼마나 출하할 수 있는지를 반영합니다. 그리고 우리가 올해 계속 출하해 나가면서 내년에 대한 가시성을 더 잘 드릴 수 있겠죠. 다만 말씀드릴 수 있는 것은, 우리는 장기(다년) 수요를 보고 있고, 올해와 내년에 그 수요를 맞추기 위해서는 필요한 모든 일을 할 것입니다. 우리가 확실히 GPU를 유휴 상태로 두거나, Arista가 네트워크를 제공하지 않아서 AI 인프라가 충분히 활용되지 않게 하고 싶지는 않다고 믿기 때문입니다. 그럼 올해 수치가 더 좋아질 수 있을까요? 저는 이것이 좋은 숫자를 만들기 위한 우리의 최선의 시도라고 봅니다. 처음 시작할 때는 20%~25% 성장 정도였는데요. 네, 20%에서 25%로, 지금은 27.7%입니다. 연말로 갈수록 개선될 수 있을까요? 지켜봐야겠죠. 하지만 우리가 보고 있는 디커밋(취소/철회) 규모는 좋은 느낌이 아닙니다. 그래서 이 부분은 내년에도 계속 이어질 가능성이 있고, 앞으로 몇 년 동안 제약을 지속하게 될 것이라고 생각합니다. Operator: 다음 질문은 Wells Fargo의 Aaron Rakers 님께서 해주십니다. Aaron Rakers: Jayshree, 지난 분기에 다른 하이퍼스케일 클라우드 타이탄 고객들과의 참여(engagement)를 언급하셨었죠. 또한 아마 올해에는 1~2개의 새로운 10% 고객이 생길 수 있다고 말씀하신 것 같은데요. 지금은 어디에 서 있다고 보시나요? 10% 이상 고객을 1~2개 추가하는 것에 대해 업데이트된 생각이 있다면요. 그리고 하이퍼스케일 부문에서 두 개의 큰 클라우드 타이탄 외에, 질적으로 어떤 종류의 참여를 하고 있는지도 조금 말씀해 주시면 좋겠습니다. 자이쉬리 울랄: 네, 물론입니다. 우선 큰 것 두 가지가 있습니다. 우리는 그들을 결코 당연하게 여기지 않습니다. 마이크로소프트와 메타, 그야말로 단골 중의 단골입니다. 그들은 10% 이상 고객이 된 지 10년이 넘었습니다. 그리고 파트너십은 결코 더 강해질 수 없을 만큼 강하고, 클라우드와 AI 양쪽에서 계속해서 더 좋아지고 있습니다. 새로운 진입자와 관련해서는, 우리는 여전히 최소 1명, 아마도 2명까지 기대하고 있습니다. 그리고 여기서 한 가지를 덧붙이자면, 확실히 말할 수 있는 것은 수요가 분명히 있어서 1~2명으로 봅니다. 그래서 Todd, 우리가 출하에서 10%를 넘길 수 있는지 지켜보겠습니다. 그 두 곳은 매우 흥미로운 특징이 있습니다. 제가 아까 말씀드린 3가지 사용 사례, 즉 스케일 업, 스케일 아웃, 스케일 across를 보여줍니다. 여기서 우리는 생성에 대한 ‘패브릭’ 개념이 아주 잘 자리 잡혀 있습니다. 지금까지는 그들과 주로 프론트 엔드에서 작업해 왔고, 이제 백 엔드에서 확실히 그것을 보완하게 됩니다. 특히 스케일 아웃과 스케일 across, 그리고 이들 사용 사례 일부에서는 스케일 업도 약간 들어갈 수 있습니다. 또 하나, 이들 사용 사례 전반에서 보이는 점은 파워 인사이트의 부족과, 그리고 더 멀티 테넌트 규모로 확장해 분배하는 것에 대한 능력과 수요가 이 두 가지 사용 사례에서 매우 높다는 것입니다. 세 번째 공통점도 있습니다. 우리는 그들이 ODM과 화이트 박스에 대해 이야기하는 것만큼, 그들은 EOS와 기능, 신뢰성, 관측 가능성(observability)을 깊이 높이 평가합니다. 그리고 우리가 견고하고 고도로 확장 가능한 레이어 2, 레이어 3 스택의 명령어를 제공한다는 사실 자체가 많은 우수한 이점을 줍니다. 그래서 저는 이러한 클라우드 거물들의 다양성이, 크게는 훌륭한 하드웨어와 소프트웨어가 결합되어 있기 때문이라고 믿습니다. Ken, 그 점에 대해 몇 마디 하시겠습니까? 케네스 두다: 말 그대로 정말 놀라운 여정이었습니다. 그동안 이 일을 겪으며, 우리가 구축하고 있는 인프라의 수준이 어느 정도인지 보고, 그리고 점점 더 발전하는 이 새로운 고급 사용 사례들을 대응하기 위해 하드웨어와 소프트웨어 로드맵이 얼마나 잘 자리 잡고 있는지를 보게 된 것이요. 그 쪽 일들을 하는 건 정말 즐겁습니다. 자이쉬리 울랄: 일이 즐거워야 늘 그렇죠. 그래서 Ben, 저는 여전히 1개, 아마 2개의 10% 고객을 보고 있습니다. 그리고 Todd, 가능하다면 출하해 보겠습니다. 아, 죄송합니다, Aaron. 운영자: 그리고 다음 질문은 Melius Research의 Ben Reitzes 님께서 해 주십니다. 벤자민 라이체스: 자이쉬리, 여기 제가 있습니다. 그래서요. 네. 제품 제약에 대해 묻고 싶었습니다. 분기에 그 숫자가 얼마였는지 말씀해 주실 수 있나요? 그리고 그게 28억 달러 가이드를 기준으로 볼 때 무엇을 빼앗는 수준인가요? 예를 들어 둘 다에 대해 1억~2억 달러 정도 더 높았을 것이라고 말해도 안전할까요? 그리고 원하신다면, 총이익률이 다시 63%로 올라가야 하는 이유에 대해 설명해 주세요. 구체적으로 여러분이 무엇을 하고 있고, 그것이 여기서부터 실제로 소폭이라도 확대될 수 있다는 확신을 주는 건 무엇인가요? 자이쉬리 울랄: 네, 제 생각엔요. 아마도 제가 그냥— Q1과 Q2 시점에 수요가 공급을 앞섰다는 코멘터리는 맞지 않는 것 같습니다. 우리는 Q3, Q4를 내다보고 내년으로 이어지는 이야기를 하고 있는 거라고 봅니다. 그래서 첫 반기에 우리가 가이드를 제시했고 또 제공한 것 밖에서 어떤 일이 생긴다기보다는, 그것과 관련된 연장선이라고 생각합니다. 그리고 마진 측면에서도요. 마진은 여러 요인의 혼합이잖아요. 그리고 저는 모든 팀원들이 전력을 다해 실행하고 있다고 생각합니다. 공급망은 우리가 최상의 공급을 최적의 가격으로 확보할 수 있도록 할 수 있는 모든 일을 하고 있습니다. 그래서 그 부분을 반영했습니다. 고객 믹스 또한 마진에서 중요한 요소인데, 믹스 확장이나 마진 확장은 결국 믹스가 기회를 제공하는 경우에만 가능하다고 생각합니다. 그래서 우리는 하반기에 무엇을 제공할 수 있는지 보면서 그 기회가 있을지 확인해 볼 수 있을 것 같습니다. 제 생각에는 그게 기회가 될 겁니다. Todd Nightingale: 팀들도 비용을 통제하기 위해 할 수 있는 모든 일을 하고 있습니다. 특히 제조 측면에서요. 여기에는 세컨더리 제공업체를 추가로 들이는 것, 새로운 부품을 호출하는 것 등도 포함되어, 장기적으로 공급망을 더 탄력적으로 만들고 더 비용 효율적으로 만들려는 목적이 있습니다. 자이쉬리 울랄: 그리고 총이익률과 관련해서도 한 가지 명확히 할 점이 있습니다.그래서 우리는 이것을 고객과의 파트너십으로 보고 있습니다. 따라서 우리는 경쟁사와는 달리 가격을 조금 고려하고 인상한 적은 있지만, 2번의 가격 인상은 하지 않았습니다. 큰 폭의 가격 인상도 없었습니다. 그리고 가격 인상 효과는 백로그가 줄어들기 시작할 때 본격적으로 나타나는 거죠? 그래서 그 영향은 보이지 않을 겁니다. 따라서 우리의 총이익률은 비용 상승을 좌우하는 강력한 요인이면서도, 여전히 많은 비용을 흡수하고 우리가 고객에게 약속했던 가격 정책의 혜택을 고객에게 제공하고 약속을 지켜주는 데 사용되고 있습니다. Operator: 다음 질문은 Goldman Sachs의 Michael Ng님이 해주시겠습니다. Michael Ng: Arista가 TPU 또는 TPU와 유사한 아키텍처를 사용하는 고객들을 위한 네트워킹 부착(attach) 기회를 보고 있는지에 대해 말씀해주실 수 있는지 궁금했습니다. 그리고 -- 네오클라우드의 성장 견인력과 관련해 코멘트해주실 수 있는 부분이 있나요? 그런 점이 애널리스트 커뮤니티에서 다소 과소평가되어 있다고 생각하시나요? Jayshree Ullal: 네, Michael, 말씀하신 두 번째 질문부터 답변드리겠습니다. 숫자가 너무나도 어마어마하니까 타이탄(titan) 얘기는 이야기하기가 쉽습니다, 그렇죠? 하지만 네오클라우드는 매우 중요한 분야인데, 이들은 항상 자신들이 원하는 모든 일을 할 수 있는 인력이 있는 것은 아니고, 실제로 Arista의 설계 전문성, EOS 전문성, 네트워크 설계 구성들을 활용하는 데 크게 기대고 있습니다. 우리는 AI 분야에서 22개 제품군을 갖고 있습니다. 그래서 네, 동의합니다. 아마도 과소평가된 부분일 거예요. 제가 기억하기로는 이번 분기에도 네오클라우드가 강했습니다. Chantelle, 우리에게는 스페셜티 및 클라우드 제공업체 쪽에서요. 다른 질문은 뭐였죠? 1a, 1b가 있었나요? Chantelle Breithaupt: TPU요. Jayshree Ullal: 네, TPU요. 전반적으로 우리는 다양한 가속기를 보고 있습니다. 지난번에 제가 AMD 가속기에 대해 말씀드렸다면, 이번에는 특히 TPUs에 대해서도 확실히 한 말씀 드리겠습니다. 특히 사용 사례 전반에 걸쳐 규모를 확장해 보면서, 멀티테넌트들이 네트워크에서 다양한 AI 가속기에 연결하고 있고, TPUs도 포함됩니다. 그래서 가속기의 다양성이 엄청난 멀티-가속기(multi-accelerator) 기회와, 그들에게 제공할 수 있는 멀티-프로토콜(multi-protocol) 기능을 만들어내고 있다고 생각합니다. Operator: 다음 질문은 TD Cowen의 Sean O'Loughlin님이 해주시겠습니다. Sean O'Loughlin: 좋습니다. 결과에 축하드리고, 이렇게 즐거운 자리에 저를 함께해 주셔서 감사합니다. Jayshree, 저는 말씀드리고 싶었습니다. 우리가 에이전틱 AI와 그것이 요구하는 것들이, 아마도 지난 몇 년 동안 배경에서 있던 더 범용적인 인프라에 어떤 부담을 주고 있는지에 대해 많이 이야기해왔습니다. 과거에 말씀하신 바에 따르면 프론트엔드 네트워킹이 백엔드에 의해 2:1의 압력을 받는다고 하셨는데, 첫째로 이 관점이 여전히 맞는 방식이라고 생각하십니까? 둘째로, 제닉(genic) 워크플로가 더 보편화된다면, 프론트와 백엔드에 단일 이미지 EOS 플랫폼을 두는 것에 대해 관점상 추가 수요가 있을까요? 아니면 프론트와 백엔드는 여전히 꽤 사일로(silo)로 분리되어 있나요? Jayshree Ullal: 네. 먼저, Sean, 첫 콜에 오신 것을 환영합니다. 재미있는 시간이 될 겁니다. 같이 즐겨봐요. 그러면 에이전틱 AI는 일종의 유행어지만, 제가 이를 어떻게 바라보는지 말씀드릴게요. 지금 당장 에이전틱 AI에서 우리가 보는 가장 큰 킬러 애플리케이션은 여전히 학습(training)입니다. 그리고 실제로는 더 분산된 추론(inference)으로 이동할 거예요. 또 우리는 에이전틱 AI가 많은 엔터프라이즈 사용 사례로까지 확장되길 원하고 있고, 실제로 우리는 그것들을 보고 있습니다. 다만 제 표현으로는 크기별로 나누면, 가장 큰 킬러 에이전틱 AI 애플리케이션은 학습이고, 중간 규모는 엔터프라이즈이며, 가장 작은 규모는 추론입니다. 작은 쪽은 물론 엔터프라이즈고요.백엔드와 프론트엔드의 관점에서 볼 때, 이제 우리는 훨씬 더 많은 백엔드 활동을 보고 있습니다. 특히 저희의 대형 AI 타이탄과 클라우드 타이탄 때문인데, 그건 필요한 준비가 너무 규모가 크기 때문입니다. 즉, 수십억 개의 파라미터와 토큰을 대비해야 하니까요. 그리고 바로 여기에서 많은 부분이 -- 그래서 제가 보기엔 프론트엔드는 아마 다시 돌아와 새로고침(리프레시)할 수도 있지만, 지금은 거의 백엔드를 우선시하고 있습니다. 하지만 그렇다고 해도, 백엔드 배치(배포)로 인해 이제는 프론트엔드 대비 2:1 같은 비율을 더는 보지 못하는지 모르겠습니다. 다만 적어도 1:1은 봅니다. 그리고 1:1은 광역(와이드에어리어) CPU와 스토리지일 수 있습니다. 이는 아마도 가장 흔한 3가지 사용 사례일 겁니다. 모든 고객이 모든 것을 다 올리고, 세 가지를 모두 수행하는 건 아니지만, 어떤 고객들은 백엔드로 들어가기 전에 프론트엔드에서 업그레이드를 한 사례도 있었습니다. 그러나 보통은 다시 프론트엔드로 돌아와야 합니다. 왜냐하면 백엔드에 그런 수준의 성능 압력과 스케일을 걸면, 프론트엔드에서 뭔가를 해야 거의 필연적으로 하기 때문입니다. 그런데 현재로서는, 제 생각엔 더 한 가지(1:1)에 가깝습니다. 그리고 현재 시점에서 저는, 작년 이맘때에 우리가 상상했던 것보다 백엔드에서의 스케일이 더 큰 사용 사례가 되었다고도 말할 수 있습니다. Kenneth Duda: 제가 여기서 또 언급해야 할 다른 한 가지는, 프론트엔드와 백엔드에 걸쳐 동일한 제품군을, 동일한 공통 운영체제 관리 스위트와 운영 모델 안에서 갖추고 있다는 것이 얼마나 좋은 느낌인지입니다. 이는 고객의 비용을 낮추고, 그 레버리지를 얻기 위해 설계 프로세스를 단순화하며, 그렇게 할 수 있는 몇 안 되는 벤더 중 하나가 저희입니다. Jayshree Ullal: 제 생각엔 그렇습니다. Kenneth Duda: 네, 제 생각엔 그렇습니다. Jayshree Ullal: 제 생각엔 그렇습니다. 네, 정말 좋은 지적이네요, 켄. Operator: 다음 질문은 Morgan Stanley의 Meta Marshall 라인에서 나오겠습니다. Meta Marshall: 질문 고맙습니다. 아마 XPO 수익화에 대한 질문일 수도 있고, 아니면 기술에 대해 그렇게 선제적으로 나서면서 고객과의 점유를 더 확대하거나 고객의 마인드쉐어를 얻는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 질문일 수도 있을 것 같습니다. Jayshree Ullal: 네, Meta 감사합니다. 아시다시피 저희는 전형적인 옵틱스(optics) 벤더는 아닙니다. 하지만 저희 스위치를 판매할 때는 거의 항상 뭔가를 연결해야 합니다. 보통 어떤 형태든 구리(copper)나 옵틱스(optics) 형태죠. 그러니까 -- 그리고 OSFP와 관련된 이런 혁신은 제가 아주 잘 기억합니다. 모두가 "아, 아니야, 아니야, 그냥 QSFP를 쓰면 돼"라고 말하던 그때가 있었는데, 그게 Arista에 대한 기여일 뿐 아니라 실제로 업계 전반에 대한 기여로 입증됐습니다. XPO에서도 마찬가지라고 봅니다. 업계가 코팩패키지드 옵틱스(co-packaged optics)에 대해 많이 이야기하고는 있지만, 이건 여전히 과학 실험에 가깝고 각 벤더가 각자 방식으로 하는 게 많아 매우 사유적(독점적)입니다. 저희는 몇 년 뒤 오픈 CPO를 받아들일 것이지만, XPO는 10년 정도는 갈 것으로 봅니다. 특히 1.6T와 3.2T에서는 액체 냉각(liquid cooling)이 필요하고 그 정도의 용량이 필요하니까요. 우리가 이야기하는 대규모 스케일 업 랙(rack)들도 XPO나 CPC, 혹은 그런 기술이 없으면 불가능합니다. 그래서 저희는 이것을 이렇게 봅니다. 지난 10년은 OSFP의 영향이 크게 있었고, 다음 10년은 XPO의 영향이 크게 있을 겁니다. 그리고 오늘날 광학(optical) 시장의 99%가, 우리가 연결하는 쪽에서는 전부 플러그형 옵틱스(pluggable optics)라는 점을 기억해야 합니다. 따라서 이건 단지 Arista뿐 아니라 업계 전체에 있어서 매우 중요한 핵심 발명과 혁신입니다. Kenneth Duda: 이건 Arista가 생태계를 가능하게 하고, 그 생태계가 성장함에 따라 우리가 그만큼 이익을 얻는다는 점을 보여주는 훌륭한 사례라고 생각합니다. 그리고 XPO가 가능하게 하는 것은 표준적이고 상호운용 가능한 [식별 불가] 방식으로 액체 냉각에서 네트워크 밀도를 4배로 끌어올리는 것입니다. 이것은 이들 AI 사용 사례에 절대적으로 중요합니다. 이것이 없으면 프론트 패널(front panel)에 큰 병목이 생기고, OSFP를 수용하기 위해 필요한 랙 공간도 더 늘어나야 합니다. 그래서 우리는 이런 방식으로 업계의 미래 성장을 가능하게 하고 있으며, 그로 인해 저희도 이익을 얻고 다른 이들도 이익을 얻습니다. Jayshree Ullal: 네. 정말 놀랍습니다. 기억나요. 제가 처음 Andy와 Vijay를 만났을 때, 그들이 "아마 서명 20개 정도는 받을 것 같아요"라고 하더니, 그게 40개가 됐고 지금은 100개를 훌쩍 넘었습니다. 그래서 컨소시엄 전체가 이더넷, IP 같은 것과 광학 분야의 표준화 같은 일들에 함께 힘을 모으고 있다는 걸 보여줍니다. 진행자: 다음 질문은 Bank of America의 Tal Liani 님이 해주실 예정입니다. Tal Liani: 제 목소리 들리나요? 알 수 없는 임원: 네, Tal 님. 들립니다. Tal Liani: 오늘은 제가 스스로에게 다정하게 하겠다고 약속했어요. 그래서 좋은 질문이 있습니다. Jayshree Ullal: 저도 다정하게 하겠다고 약속했어요. Tal Liani: 이연 매출. 이연 매출이 작년 한 해 동안 두 배로 늘었습니다. 그리고 그 증가가—단기와 장기를 합치면 8억 2,600만 달러가 늘었습니다. 최근 4개 분기 동안 크게 증가했어요. 무엇이 일어나야 하나요? 이연 매출을 인식하려면 어떤 조건이 필요한가요? 즉, 앞으로 몇 분기 동안 이연 매출이 인식되려면 무엇이 필요할까요? 데이터 센터가 가동을 시작하고 트래픽이 데이터 센터로 들어가는 문제인가요? 아니면 이연 매출 증가의 원천은 무엇인가요? Jayshree Ullal: 맞아요, Tal. 저는 정말로 당신이 좋습니다. 그래서 제가 해야 해서가 아니라, 제가 좋아서 당신에게 잘해주려고요. 아마 10년 전을 기억하시면, Tal. 당시 클라우드에서는 리프-스파인 설계가 막 새로 나왔고 아무도 그것을 어떻게 만들고 어떻게 수익화하는지 제대로 알지 못했잖아요. 그런데 그 와중에 그들은 Azure를 위해 세계 최대급 네트워크들을 만들고 있었죠, 그렇죠? 그리고 새로운 제품들이 나왔고, 그쪽에서는 새로운 설계도 있었고요. 전통적으로는 액세스 집계 코어를 했는데, 지금은 [식별불가]로 이동하고 있고요. 그리고 자격(승인) 확보에 꽤 긴 자격 검증 사이클이 필요했어요. 그래서 저는 여기에 고객 측면과 제품 측면이 있다고 봅니다. 고객 측면은 공간이 있어야 하고, 시설이 있어야 한다는 겁니다. 그리고—이 경우에는 지금은 GPU지만, 예전에는 CPU였죠. 랙과 스택을 갖춰야 합니다. 그리고 많은 경우에, 예를 들어 그들이 케이블을 말 그대로 수작업으로 직접 설치해야 하는데, 그게 몇 달씩 걸립니다. 수천 명의 사람들이 그걸 해야 해요. 그러니 확실히 고객 수용(acceptance)이라는 부분이 있고, 그건 준비가 되어 있어야 시작됩니다. 또 새로운 제품도 있습니다. Arista EtherLink 제품군에서 나온 많은 새 제품들, 특히 AI용 제품들은 완전히 새로 만든 칩, 완전히 새 소프트웨어들이고요. 특히 백엔드에서의 스케일 아웃/스케일 어크로스 방식은 그들에게는 새롭습니다. 따라서 테스트의 단계가 있고, 자신들의 생태계와 나머지 구성요소와 잘 맞는지—아주 중요한 프론트엔드까지 포함해서—확인해야 합니다. 그리고 이 부분에서 Arista도 큰 책임을 져야 하고요. 요지는, 이 제품을 자격 검증(qualify)하는 데 걸리던 시간이 예전에는 2~4개 분기였는데, 지금은 6~8개 분기 정도로 더 길어졌다는 겁니다. 훨씬 길어졌습니다. Chantelle, 추가할 내용이 있나요? Chantelle Breithaupt: 네. 또 하나는—감사합니다, Jayshree—저희는 그중 일부를 매 분기 인식한다는 점입니다. 그래서 한 번에 다 들어오고 오래 쌓여서 커지는 그런 게 아닙니다. 매 분기마다 들어오고, 들어온 것들이 P&L로 인식됩니다. 그래서 당신이 그 점을 이해하셨으면 해서요. Jayshree Ullal: 쌓이는 건 아니에요. 어떤 것들은 들어오고, 어떤 것들은 나가요. 네, Tal. 이해되나요? Tal, 지금 음소거 상태인가요? Kenneth Duda: 아니요, 아니요. 질문하자마자 음소거를 켭니다. Jayshree Ullal: 아, 그렇군요. 알겠습니다. 진행자: 다음 질문은 Evercore의 Amit Daryanani 님이 해주실 예정입니다. Amit Daryanani: 제 생각엔, Jayshree, 여러분이 XPO를 차세대 OSFP로 포지셔닝하신 것 같아요. 그리고 XPO가 OSFP 데모에서 시작해 2027년에 잠재적으로 실제 배치로 이어질 때, AI 클러스터 내 광학(옵틱스) 아키텍처가 어떻게 바뀔 것으로 보시는지 궁금합니다. 그리고 가능하다면, Arista 측면에서 이 변화가 앞으로 성장 프로필이나 AI 랙 또는 클러스터당 콘텐츠 양에 어떤 영향을 줄지 구체적으로도 알려주실 수 있을까요? Jayshree Ullal: 네. 감사합니다, Amit. 저는 XPO를 OSFP의 파트너로 고려해 보셔야 한다고 생각합니다. 그래서 400기가와트 및 800기가와트에서는 OSFP로 충분할 것입니다. 그리고 2027년, 2028년 혹은 그 이후로 더 높은 속도로 가면 OSFP는 힘을 잃게 되고, 이것이 새로운 커넥터 선택지가 될 겁니다. 따라서 더 높은 속도로의 마이그레이션은 곧 XPO로의 마이그레이션과 같다고 볼 수 있는데, 특히 스케일 아웃(scale out)과 스케일 across에 해당합니다. 한 랙 내(in a rack)에서 스케일 업(scale up)하는 경우에는 여전히 선택지가 몇 가지 있습니다. 제가 보기엔 2~3미터 정도의 짧은 거리에서는 여전히 많은 패키지드(공동 포장) 구리 케이블을 보게 될 것이고, 밀도 측면에서는 XPO가 또 다른 대안이 될 것입니다. 하지만 저쪽에서는 오픈 CPO도 배제하지는 않겠습니다. 그들은 최소한의 공간에서 가능한 최대의 밀도를 끌어내는 데 정말로 집중하고 있습니다. 그래서 저는 XPO가 특히 스케일 아웃과 스케일 across에서 널리 쓰일 것이며, 스케일 업에서도 선택지 중 하나가 될 것이라고 봅니다. Operator: 다음 질문은 Needham의 Ryan Koontz 님께서 해 주십니다. John Jeffrey Hopson: 라이언을 대신해 Jeff Hopson입니다. 질문에 감사드립니다. 스케일 across의 경우, Arista의 모든 역량을 고려하면 아주 잘 맞는 것 같다는 생각이 듭니다. 또한 말씀하신 대로 올해 매출의 약 1/3 정도일 수는 있겠지만, 향후 몇 년 동안 스케일 across가 스케일 아웃보다 더 클 수도 있는 건가요? Jayshree Ullal: Ryan, 아니 Jeff라고 해야겠네요. 제 대답은 두 가지가 얼마나 잘 되는지, 그리고 두 방식에 어떤 폼 팩터가 쓰이는지에 달려 있다고 봅니다. 현재 스케일 across의 대부분은 매우 프리미엄한 밸류(고가치), 헤비듀티 라우팅 플랫폼인 7800 계열입니다. 그래서 그 비중이 많이 나오면 30%를 훨씬 넘어설 수도 있습니다. 하지만 그중 일부는 고정 박스나 고정 스위치로 처리하면서 여기에 케이블을 많이 추가하는 방식일 수도 있는데, 그러면 30%를 크게 상회하지는 못할 것입니다. 우리가 모르는 부분이 있기 때문에 확답하긴 어렵지만, 스케일 across가 아리스타의 역량—양쪽 플랫폼과 소프트웨어—을 모두 돋보이게 하는 가장 크고 가장 차별화된 기회라는 점에는 동의합니다. Operator: 다음 질문은 JPMorgan의 Samik Chatterjee 님께서 해 주십니다. Samik Chatterjee: Jayshree, 아마도 방금 전 질문과 약간 관련이 있을 것 같아요. 단기적으로 클라우드 매출의 대부분이 스케일 아웃과 스케일 across일 것이라고 말씀하셨는데, 스케일 업이 본격화되기까지 기다리는 동안 말이죠. 스케일 아웃 대 스케일 across에서의 시장 점유율을 어떻게 보고 계신지 궁금합니다. 스케일 across의 초기 단계에서 시장 점유율을 보면 어떤 양상이 보이나요? 그리고 스케일 across에서 고객의 결정이 기존 사업자(incumbent)와 스케일아웃 쪽의 영향에 의해 주도되는 건가요? 아니면 인포스(in-force) 스케일 across를 위한 공급업체를 어떻게 설계하느냐의 관점에서 아예 다른 결정 구조인가요? Jayshree Ullal: 좋은 질문입니다, Samik. 생각하게 만드셨네요. 그래서 이렇게 말씀드리겠습니다. 만약 그린필드(greenfield) 배치라면, 그들은 보통 그것을 함께 생각하는 경향이 있습니다. 단지 사이트를 짓는 것뿐 아니라, 그 사이트들 사이의 인터커넥트까지 고려하기 때문입니다. 따라서 시장 점유율도 대체로 양쪽에서 모두 견고한 편입니다. 어떤 경우에는, 아리스타가 그동안 데이터센터에서 역사적으로 참여해 온 적이 없었더라도, 이제 스케일 across를 멀티테넌트(multi-tenant) 형태로 제공할 기회가 생깁니다. 심지어 그린필드가 아닌 상황에서도요. 예를 들어 브라운필드(brownfield)에서요. 그곳에는 서로 다른(다양한) 데이터센터나 AI 클러스터가 이미 있고, 이제 그것들을 우리가 연결해야 합니다. 그래서 다시 한 번 말하지만, 아리스타는 스케일 across에서 두 가지 사용 사례 모두를 위한 훌륭한 사례가 될 수 있다고 생각합니다. 그리고 추가로, 아주 새로운 데이터센터에서는 모든 사용 사례에 참여할 수 있는 기회도 있습니다. 이해가 되실까요? 이렇게 다양한 유형의 액셀러레이터와 다양한 유형의 모델을 가지고 참여할 수 있는 기회가 생기는 건, 사람들이 전력을 확보하지 못해서 데이터센터를 분산시켜야 하기 때문입니다. 분산의 결과로 더 많은 트래픽 엔지니어링, 라우팅, 멀티테넌시가 필요해집니다. 그래서 저는 스케일 across가 모든 사용 사례에서 공통 분모(common denominator)이고, 스케일 업과 스케일 아웃은 상대적으로 ‘좋은 선택지’(nice options)이며, 아주 새로운 그린필드에서 더 두드러질 수 있다고 봅니다. Operator: 다음 질문은 BNP Paribas의 Karl Ackerman 님으로부터 들어오겠습니다. Karl Ackerman: Jayshree, 오늘 더없이 네트워킹 설계를 많이 하고 계신데요. 이는, 이러한 애플리케이션에 추가하고 계신 다른 가치의 더 많은 부분을 포착하기 위해 서비스의 수익화 능력에 변화를 주나요? 그리고 제가 보기엔, 이연(deferred) 내에서 서비스 매출의 비중이 큰 상황에서, 향후 서비스 매출이 더 빠르게 가속되어 매출의 25% 또는 30% 정도를 차지할 수 있을까요? Jayshree Ullal: Karl, 저는 그렇지 않다고 생각해요. 우리는 제품 회사이고, 우리가 하고 있는 모든 설계에서 Arista라는 회사의 매출 창출과 관심의 대부분은 제품 유산(product heritage)에서 나옵니다. 그리고 서비스에 대해 요금을 청구하는 형태가 아니에요. 오히려 파트너들과 긴밀히 협력하고, 네트워크 설계를 권장하기도 합니다. 우리는 서비스도 지원하며, 전 세계 지원에서 우리가 골드 스탠더드라는 점 같은 것들이 있죠. 하지만 저는 서비스가 매출에서 차지하는 비중이 늘어날 것으로 기대하지 않습니다. 저는 계속해서 스스로를 제품 주도(product-led) 회사로 보고 있어요. Operator: 다음 질문은 Truist의 Matt Niknam 님으로부터 들어오겠습니다. Matt Niknam: 제가 총매출총이익률(그로스 마진)을 다시 보고 싶습니다. 그래서 제가 알기론 대략 62%대였던 것 같아요. 그런데 전년 대비 170bp 정도 하락했죠. 그래서 그 원인이 주로 믹스 때문인지, 아니면 메모리와 비용 관련 영향이 얼마나 유의미했는지 수치로 어느 정도를 말해주실 수 있는지, 추가로 설명해주실 수 있을지 궁금합니다. Chantelle Breithaupt: 네, 좋은 질문이라고 생각합니다. 제가 보기엔, 이전 분기나 이전 연도를 보더라도, 그 차이의 대부분은 고객 믹스입니다. 그리고 한 가지를 명확히 하자면, 더 큰 고객일수록 총이익률의 추가 개선(acc) 수준이 낮습니다. 그래서 그 믹스가 1차적인 동인이고요. 2차 요인은 분기에 따라 달라지는데, 예를 들면 이연된 관세(타리프) 이동 여부, 메모리 비용, 실리콘 비용 같은 것들이 분기에 따라 영향을 줄 수 있습니다. 다만 2차 요인도 있지만, 주된 동인은 고객 세그먼트 믹스입니다. Operator: 다음 질문은 UBS의 David Vogt 님으로부터 들어오겠습니다. Unknown Analyst: David를 위한 Andrew입니다. 큰 틀에서 보면, 24억 달러에 가까운 재고와 COGS 기준 거의 2년치 구매 약정(purchase commitments)이 있는데요. 공급 제약을 우리는 어떻게 생각해야 할까요? 그리고 그 재고와 구매 약정이 수요를 충족하기에 충분하지 않은 부분, 즉 인벤토리의 빈틈은 어디에 있습니까? Kenneth Duda: 재고에 빈틈이 있다고 말하긴 어렵지만, 수요가 급증하고 있습니다. 특히 가장 최신 플랫폼에서 그렇고, 그로 인해 공급업체로부터 가장 현대적인 실리콘이 필요해졌고, 연초에 예상했던 것보다 더 많은 메모리 수요가 늘어나고 있어요. 그래서 우리는 시장에서 구매자가 되고 있는 상황입니다. 다행히 우리는 지출 여력이 꽤 좋습니다. 이런 시나리오에서 우리는 매우 신뢰할 수 있는 파트너예요. 그래서 이들 벤더와 긴밀하게 협력합니다. 하지만 확실히 말하자면, 우리가 제공하고 있는 최신 플랫폼, 특히 AI 영역에서 나오는 요구가 우리 포트폴리오의 상단(high end)에서 필요한 것들을 더 늘리고 있습니다. Jayshree Ullal: 네. 그리고 David, 덧붙여 말씀드리면 진짜 ‘구멍’은 리드 타임(납기 기간)입니다. 우리는 그렇게나 심각한 웨이퍼 파운드리(wafer fab) 부족을 겪고 있어서, 칩을 제때 받지 못하고 있어요. 그래서 ‘구멍’이라기보단, 우리의 구매 약정은 수년치로 되어 있습니다. 여러 해에 걸친 전망(forecasts)을 다루어야 해서, 그 칩들을 제때 받기 위해서예요. 이 칩들의 리드 타임이 너무 길기 때문입니다. 그래서 제일 큰 ‘빈틈’은 리드 타임이라고 생각합니다. Kenneth Duda: 네. 우리는 대체로 52주 리드 타임을 꽤 안정적으로 경험하고 있고, 그 이후로도 예약(reservation) 필요가 있는데요, 고객들은 물론 그렇게 오래 기다리길 원하지 않습니다. Operator: 다음 질문은 Piper Sandler의 James Fish 님으로부터 들어오겠습니다. James Fish: Chantelle, 아마도 가이던스 상향(raise)은 주로 AI 때문이었겠죠? 여러분은 이 출하를 우선순위로 두고 계신가요? 아니면 현재 비AI 비캠퍼스 쪽에 대한 망설임이 있는 상황에서, 그 부분을 대략 그대로(변동 없이) 유지할 거라는 뜻인가요? 그리고 Jayshree, 총매출이익률 관점에서 섞어서 보실 때 Blue Box 도입과 관련해 지금 어떤 점을 보고 계신지 여쭙고 싶습니다. 또한 스마트한 고객이 많아서 그들이 공급망 제약을 잘 알고 있는데, 그로 인해 수요가 순증(상향)되는 흐름을 보고 계신지도 궁금합니다. Chantelle Breithaupt: 네. 감사합니다. -- 감사합니다, James. 질문하신 순서대로 말씀드리겠습니다. 먼저, 우리가 AI에 귀속되는 매출을 늘린다고 해서 다른 모든 고객 세그먼트에 대해 우리가 기대하지 않는다는 뜻은 아닙니다. 제가 듣기로는 Jayshree와 저 모두 -- 올해 초가 시작된 방식이 어떠했는지, 그리고 3가지 고객 세그먼트 전반에서 무엇을 보고 있는지에 대해 말씀드렸죠. 우리는 모든 3개에서 나타나는 상황에 매우 만족하고 있습니다. 특히 엔터프라이즈의 경우도 말씀드리면, 아직 완전히 AI라고 하기는 어렵지만, 제가 말씀드렸던 비AI 버킷에 해당하는 부분을 먼저 정리해서 다뤄볼게요. 그래서 Q1에 있는 지금은요, 1분기 실적을 보고 있는 중이니, 올해가 어떻게 전개되는지 보겠습니다. 다만 저는 3개 모두에서 강한 수요를 보고 있다는 점에 대해 확신이 큽니다. 그러니 제 생각에는, 미래 분기 가이던스에서 우리가 어디까지 도달하는지 그걸 지켜보는 게 좋다고 봅니다. Jayshree? Jayshree Ullal: 저도 동의합니다. 모두에게 상기시키자면, 지난 9월에 말씀드린 수치가 105억 달러(10.5 billion)였던 데서 지금 115억 달러(11.5 billion)로 올렸습니다. 그리고 네, 그중 상당 부분이 AI이긴 하지만, 캠퍼스에서 분기 12.5억 달러(1.25 billion)로 가기 위한 공격적인(적극적인) 약속도 갖고 있고, 데이터센터와 클라우드를 계속 서비스하며 성장시키고 있습니다. 그러니까 3가지 모두 성장 중이지만, 분명히 AI가 헤드라인을 장식하고 있습니다. Blue Box 도입과 관련해서는, 실제로 Ken에게 들은 고객 사용 사례가 하나 있는데요. 화이트 박스에서 블루 박스로 옮긴 사례였습니다. 그 고객의 현재 목표는 블루 박스로 옮기는 건데, 그 이유는 첫째로 블루 박스가 작동하고, 둘째로 확장성도 있고, 셋째로 AMD 가속기와 함께 우리에게 필요한 일을 실제로 해주기 때문입니다. 그리고 앞으로는 오픈 운영체제를 사용할 수도 있지만, 그들은 진단(diagnostics) 역량, 플랫폼, SDK에 대해 매우 만족해했습니다. 저희가 말 그대로 소프트웨어의 모든 구성 요소를 다시 작성하고, 브로드컴 칩 트랜지스터를 비트 단위로 아주 아주 잘 다루는 EOS 기능이 있기 때문이죠. 앞으로 오픈 OS를 쓸 수도 있겠습니다만, 그것 역시 EOS를 현재 제공하는 블루 박스의 아주 좋은 예가 될 수 있고, 이후 다른 OS로 확장할 수도 있을 겁니다. 특히 Neoclouds에서 우리는 계속 그렇게 보고 있습니다. 클라우드와 AI 타이탄에서는 원래부터 그런 부분이 조금 있었습니다. 왜냐하면 오픈 OS로 작업하는 방법을 그들이 알고 있기 때문입니다. 그래서 저희는 항상 하이브리드 전략을 가져왔는데, 지금은 Neoclouds에서 그 양상이 확실히 더 늘어나고 있는 것을 보고 있습니다. Rudolph Araujo: Regina, 마지막 한 가지 질문을 드릴 시간이 있습니다. Operator: 마지막 질문은 Cleveland Research의 Ben Bollin 님이 해주실 예정입니다. Benjamin Bollin: Jayshree, 아까 inference를 조금 언급하셨잖아요. 지금은 비교적 작은 사용 사례인 것 같아서, 엔터프라이즈가 inference를 얼마나 소비할 수 있고 에이전트를 만들 수 있는지에 대해 어떻게 보시는지 궁금합니다. 그리고 그게 시간이 지나면서 어떻게 발전할지, 또한 네트워크와 엣지 네트워크가 현재 어떤 수준에서 그러한 사용 사례를 지원할 수 있는지도요. 결국, 지금 보이는 것에 근거해서 지속적인 투자 기간이 이어질까요? 그러고 나면 기업(엔터프라이즈) 쪽에서 그것이 얼마나 더 중요해지고, 그 지속 기간이 얼마나 될지 궁금합니다. Jayshree Ullal: 네. Ben, 제가 보기에도 당신의 주장(가설)에 대체로 동의합니다. 즉, 오늘날 우리는 학습(training) 열기 속에 있지만, 더 분산된 AI—생성형 AI 패러다임에서는 inference가 들어오고요. 이는 항상 GPU가 필요하진 않다는 뜻입니다. 고성능 CPU를 사용하게 되고, 관리해야 할 파라미터와 토큰의 규모도 더 작아지며, 또 특정 에이전틱(agentic) AI 사용 사례와 애플리케이션이 있을 겁니다. 우리는 아주 아주 초기 단계에서의 시도(trials)와 시험을 보고 있습니다. 아직은 크게 진행된 것은 없습니다.하지만 우리는 보고 있습니다. 제 말은, AI 타이탄들에서 보이는 것처럼 수십만 대의 GPU가 있는 것은 아닙니다. 하지만 우리는 종종 특정 하이테크 분야의 고객들이 1,000대—몇 천 대 수준의 클러스터를 배치하려는 것을 봅니다. 확실히 10,000대는 아니고, 수십만 대는 더더욱 아닙니다. 그리고 말씀하신 것처럼 그들은 훈련보다는, 더 많은 추론 기반—더 나아가 에이전틱 AI 엣지 추론 기반—인 경우가 많습니다. 그래서 저는 이런 흐름이 더 늘어날 거라고 생각합니다. 이는—말하자면 다가올 폭풍의 고요한 전야입니다. 그리고 AI가 더 분산될수록, GPU만 필요로 하는 것이 아니라 더 많은 고성능 컴퓨트가 필요해질 겁니다. 또한 그들 중 많은 수가 우리에게 고성능 컴퓨트(HPC) 사용 사례가 AI를 위해 일종의 부흥을 맞고 있는 것처럼 느껴지기도 합니다. 그래서 저는 Ben, 당신의 주장에 동의합니다. 완전히 실현되기까지는 몇 년이 걸릴 것이라고 생각합니다. Rudolph Araujo: 이것으로 Arista Networks의 2026년 1분기 실적 컨퍼런스 콜을 마치겠습니다. 추가 정보를 제공하는 프레젠테이션이 있으며, 이는 당사 웹사이트의 Investors(투자자) 섹션에서 확인하실 수 있습니다. 오늘 참석해 주시고 Arista에 대한 관심을 가져주셔서 감사합니다. Operator: 참여해 주셔서 감사합니다. 신사 숙녀 여러분, 이것으로 오늘의 콜을 마치겠습니다. 이제 연결을 해제하셔도 됩니다.