CRWV2025년 3분기 실적 보고서실적 컨퍼런스콜
코어위브 (CoreWeave, Inc. - Class A Common Stock) 실적 분석 보고서
보고일: 2025-11-10 · 테마: 실적발표, 한국어 전문, 검수 완료
핵심 요약: CoreWeave는 2025년 3분기에 매출 14억 달러를 기록해 전년 동기 대비 134% 성장했고, 분기 말 매출 백로그는 556억 달러로 3분기에만 거의 두 배가 됐다. 경영진은 수요가 가용 AI 클라우드 용량을 크게 초과하는 환경이 지속된다고 설명했다. 가동 전력 풋프린트는 전 분기 대비 120MW 증가한 약 590MW, 계약 전력 용량은 2.9GW가 됐으며, 이 중 고객에게 판매 가능한 계약 용량 1GW 이상은 대체로 향후 12~24개월 내 가동될 것으로 예상했다. 제3자 데이터센터 제공사의 전력 공급 완료 셸 인도 지연은 4분기 실적과 2025년 CapEx 전망에 영향을 주지만, 영향을 받은 고객이 인도 일정과 계약 만료일 조정에 동의해 최초 계약의 총가치와 전체 기간 용량은 유지된다고 밝혔다. 회사는 데이터센터 제공사·지역·고객을 다변화하고 자체 구축을 병행하며 공급망 위험을 낮추는 한편, 소프트웨어·스토리지·인수로 풀스택 AI 플랫폼의 주소가능시장을 넓히는 전략을 제시했다.
주요 재무 지표와 가이던스
| 지표 항목 | 실적 / 가이던스 | 전년 동기 대비 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 재무 결과 1 | 2025년 3분기 매출은 14억 달러로 전년 동기 대비 134% 증가했고, 분기 말 매출 백로그는 556억 달러였다. 3분기 동안 백로그는 거의 두 배가 됐다. | 실적 | 실적콜 요약 |
| 재무 결과 2 | 3분기 영업비용은 주식기준보상 1억4,400만 달러를 포함해 13억 달러였다. 조정 영업이익은 2억1,700만 달러로 2024년 3분기의 1억2,500만 달러에서 증가했고, 조정 영업마진은 16%였다. | 실적 | 실적콜 요약 |
| 재무 결과 3 | 3분기 순손실은 1억1,000만 달러로 2024년 3분기 순손실 3억6,000만 달러보다 축소됐다. 이자비용은 인프라 확장을 위한 부채 증가로 3억1,100만 달러였으며, 전년 동기 1억400만 달러보다 늘었다. | 실적 | 실적콜 요약 |
| 재무 결과 4 | 조정 순손실은 4,100만 달러였고, 조정 EBITDA는 전년 동기 3억7,900만 달러에서 8억3,800만 달러로 두 배 이상 증가했다. 조정 EBITDA 마진은 61%였다. | 실적 | 실적콜 요약 |
| 재무 결과 5 | 3분기 CapEx는 제3자 데이터센터 제공사의 인도 지연 영향으로 19억 달러였고, 건설중자산은 전 분기 대비 28억 달러 증가한 69억 달러였다. 9월 30일 기준 현금·현금성자산·제한현금·시장성증권은 총 30억 달러였다. | 실적 | 실적콜 요약 |
| 전망 1 가이던스 | 회사는 2025년 매출을 50억5,000만~51억5,000만 달러, 조정 영업이익을 6억9,000만~7억2,000만 달러로 전망했고, 연말 가동 전력은 850MW를 넘을 것으로 예상했다. | 목표 | 경영진 가이던스 |
| 전망 2 가이던스 | 2025년 이자비용은 12억1,000만~12억5,000만 달러, CapEx는 120억~140억 달러로 예상했다. CapEx의 이전 전망 대비 감소분 대부분은 전력 공급 완료 셸 인도 후 배치 대기 중인 인프라의 건설중자산 증가로 나타날 것이라고 설명했다. | 목표 | 경영진 가이던스 |
| 전망 3 가이던스 | 기존에 4분기에 인식될 것으로 예상했던 잔여 CapEx의 압도적 대부분은 2026년 1분기에 인식될 것으로 예상했다. 또한 강한 백로그와 고객 수요를 근거로 2026년 CapEx가 2025년의 두 배를 훨씬 초과할 것으로 전망했다. | 목표 | 경영진 가이던스 |
| 전망 4 가이던스 | 4분기에 회사 역사상 최대 규모의 배포 일부를 가동할 계획이며, 데이터센터 비용이 먼저 발생하고 매출 인식이 뒤따르는 시차로 단기 조정 영업마진에는 영향이 있을 수 있다고 밝혔다. | 목표 | 경영진 가이던스 |
부문별 실적과 사업 분석
총 4개 부문
- 3분기에 Meta와 OpenAI를 포함한 주요 고객과 대규모 컴퓨팅 계약을 체결했고, 선도 하이퍼스케일러와는 여섯 번째 계약을 맺었다. 최대 고객 10곳 중 9곳은 복수 계약 고객이며, 지난 12개월 매출 1억 달러 초과 고객 수는 전년 대비 세 배가 됐다.
- 신규 및 확대 고객 사례로 Poolside, Periodic Labs, Jasper, CrowdStrike, Rakuten, 미국 대형 통신사업자와 선도 소프트웨어 설계 플랫폼을 언급했다. 미국 정부기관과 방위산업 기반을 위한 CoreWeave Federal을 출시했고, NASA 제트추진연구소도 서비스 활용 고객으로 제시했다.
- GB200의 초기 대규모 배포를 지속하고 GB300을 시장에 처음 선보였다고 밝혔다. 1만 개 이상 H100 계약의 만료를 앞두고 고객이 두 분기 전에 기존 계약가의 5% 이내 가격으로 재계약한 사례도 언급했다.
- CoreWeave AI Object Storage를 출시했으며, 이그레스·거래 수수료 없이 리전·클라우드·티어 간 데이터 이동을 지원하고 고객 비용을 75% 이상 절감한다고 설명했다. 전체 스토리지 플랫폼 ARR은 3분기에 1억 달러를 넘었고 Mistral을 포함한 초기 고객을 확보했다.
- OpenPipe, Marimo, Monolith 인수를 통해 파인튜닝·오픈소스 개발자 도구·산업용 AI 역량을 확장했다. OpenPipe는 파인튜닝 제품군에 통합해 공개 이용 가능한 서버리스 강화학습 도구를 도입했고, Monolith는 Nissan·Stellantis 등을 포함한 산업용 활용 사례에 우선 집중한다고 밝혔다.
- 경영진은 현재 병목이 전력 자체가 아니라 전력 공급 완료 셸에 있으며, 향후 수년간 전력은 충분할 것으로 본다고 설명했다. 데이터센터 제공사 다변화, 자체 구축 조직, 병렬 구축 경로가 지연 영향을 낮추는 대응책이라고 제시했다.
- 인프라는 가장 까다로운 사양으로 구축돼 고객 간 전환이 가능하고 훈련과 추론 모두에 사용할 수 있다고 설명했다. 소프트웨어 제품군이 이러한 유연성과 인프라 활용 효율을 뒷받침한다고 밝혔다.
- Core Scientific 인수 제안이 10월 종료됐지만, 회사의 장기 성장 목표 달성 능력에는 부정적 영향이 없으며 이미 임차한 약 590MW 용량에 대해서는 계속 협력할 것이라고 밝혔다.
- 회사는 첫 최고매출책임자로 전 AWS 스타트업 및 벤처캐피털 글로벌 총괄인 John Jones를 영입했으며, 글로벌 매출 조직 확장과 다음 성장 단계의 확대를 지원할 것으로 기대했다.
- 2025년 들어 부채와 자본 거래로 140억 달러를 조달해 증가하는 백로그 이행과 장기 확장을 지원했다. OEM 벤더 금융 및 자체 구축 부채 관련 지급을 제외하면 2028년 전에는 부채 만기가 없다고 밝혔다.
- 3분기에 DDTL 2.0의 미인출 가능 용량을 4억 달러 이상 늘려 SOFR+425bp의 30억 달러 신규 트랜치를 만들었다. TTTL 3.0은 SOFR+400bp로 마감했으며, 이는 기존 시설의 비투자등급 부분보다 900bp 낮은 수준이라고 설명했다.
- 7월에 17억5,000만 달러의 선순위채를 발행했으며, 5월 최초 발행보다 비용이 25bp 낮았다고 밝혔다. 회사는 테이크오어페이 고객 계약의 현금흐름과 가시성을 바탕으로 앞으로도 더 낮은 스프레드로 자금을 조달할 수 있을 것으로 기대했다.
- 향후 자금 조달에서는 리스 등을 포함한 가능한 구조를 건별로 검토하되, 고객과 계약하기 전에 데이터센터·전력·GPU·금융을 모두 확보하는 방식이라고 설명했다.
- 3분기 매출은 전년 동기 대비 134% 성장했고, 매출 백로그는 556억 달러로 확대됐다. 고객 집중도도 낮아져 단일 고객은 백로그의 약 35%를 넘지 않았고, 백로그의 60% 이상은 투자등급 고객과 연계됐다.
- 계약 전력 용량은 2.9GW로 확대됐고, 단일 데이터센터 제공사의 비중은 계약 전력 포트폴리오의 약 20%를 넘지 않았다. 판매 가능한 계약 용량 1GW 이상이 향후 성장 여력으로 제시됐다.
- 스토리지 플랫폼 ARR이 3분기 1억 달러를 넘었고, CoreWeave AI Object Storage는 Mistral을 포함한 초기 고객을 확보했다. 제품·네트워크·보안 역량 확대와 인수가 플랫폼 확장 기반으로 제시됐다.
- 조정 EBITDA는 8억3,800만 달러, 조정 EBITDA 마진은 61%였으며, 현금·현금성자산·제한현금·시장성증권은 30억 달러였다. 자금조달 스프레드 하락과 140억 달러의 연초 이후 조달도 유동성 및 자본비용 측면의 진전으로 제시됐다.
Q&A 하이라이트 (애널리스트 질의응답)
Q&A #1
경영진은 인도 지연이 단일 데이터센터 제공사의 인프라와 관련됐고, 다른 계약은 다른 제공사와 병렬로 진행 중이라고 설명했다. 지연의 압도적 대부분은 2026년 1분기 안에 해소될 것으로 예상했다.
Q&A #2
한 데이터센터의 지연은 신규 고객 유치 능력에 영향을 주지 않는다고 밝혔다. 포트폴리오에는 32개 데이터센터가 있으며, 각 시설이 독립적으로 진행되고 있다고 설명했다.
Q&A #3
NVIDIA 계약은 NVIDIA가 예약한 용량을 중단하고 다른 고객에게 재판매할 수 있게 해, 짧고 낮은 선불 약정을 선호하는 고성장 AI 연구소 등에 서비스를 제공할 수 있는 구조라고 설명했다. 재판매 예상분은 회계상 RPO에서 제외되지만, 재판매되지 않은 용량은 NVIDIA에 약정돼 매출로 인식된다고 밝혔다.
Q&A #4
계약 전력 2.9GW가 커질수록 개별 데이터센터의 1~2주 지연이 전체 실적에 미치는 상대적 영향은 작아질 것이라고 설명했다. 회사는 이 전력의 압도적 대부분을 향후 12~24개월 내 가동할 것으로 예상했다.
Q&A #5
자체 구축은 제3자 데이터센터 제공사를 대체하는 전략이 아니라, 더 넓은 포트폴리오에서 인도 위험을 낮추고 공급망에 직접 관여하기 위한 추가 수단이라고 밝혔다.
투자 시그널 및 관전 포인트
잠재적 리스크 및 불확실성
- 제3자 데이터센터 제공사의 전력 공급 완료 셸 인도 지연이 4분기 실적과 2025년 CapEx에 영향을 준다. 고객이 계약 일정 조정에 동의했지만, 지연 해소 시점과 실제 인프라 배치는 향후 실적에 중요하다.
- 인프라 확장을 위한 부채 증가로 3분기 이자비용은 3억1,100만 달러였고, 2025년 이자비용도 12억1,000만~12억5,000만 달러로 전망됐다. 대규모 CapEx와 더 높은 부채가 자본비용 절감 효과를 상쇄할 가능성을 계속 점검해야 한다.
- 데이터센터 비용이 매출 인식보다 먼저 발생하는 대규모 배포의 시차가 단기 조정 영업마진을 압박할 수 있다. 4분기 CapEx 일부가 건설중자산으로 이연되고 2026년 1분기에 인식될 전망이다.
- AI 클라우드 수요가 강하다는 경영진의 전망과 2026년 CapEx가 2025년의 두 배를 훨씬 넘을 것이라는 계획은 미래예측이다. 공급망 제약, 데이터센터 인도, 고객 수요와 자금조달 환경 변화에 따라 달라질 수 있다.
- NVIDIA 계약의 재판매 가능 용량은 RPO에서 상당 부분 제외되며, 재판매되지 않으면 NVIDIA 매출로 인식되는 구조다. 해당 용량의 재판매 및 매출 인식 구성은 일반적인 RPO 수치만으로 파악하기 어렵다.
향후 분기 핵심 관전 포인트
- 2025년 매출 50억5,000만~51억5,000만 달러, 조정 영업이익 6억9,000만~7억2,000만 달러, 연말 가동 전력 850MW 초과라는 전망의 달성 여부를 확인할 필요가 있다.
- 단일 제공사의 전력 공급 완료 셸 인도 지연이 2026년 1분기 내 압도적 대부분 해소되는지, 이연된 CapEx가 건설중자산에서 실제 가동 자산으로 전환되는지 추적할 필요가 있다.
- 계약 전력 2.9GW 중 압도적 대부분이 향후 12~24개월 내 가동될 전망과, 그중 고객에게 판매 가능한 1GW 이상의 계약 속도, 고객·데이터센터 제공사 집중도 변화를 점검할 필요가 있다.
- 2026년 CapEx가 2025년의 두 배를 훨씬 넘을 것이라는 계획의 구체적 규모, 자금 조달 구조, 이자비용과 조정 영업마진에 대한 영향을 확인할 필요가 있다.
- CoreWeave AI Object Storage의 고객 채택과 ARR 성장, OpenPipe·Marimo·Monolith 통합, CoreWeave Federal 및 기업 고객 확장이 실제 매출 다변화로 이어지는지 살펴볼 필요가 있다.
- NVIDIA의 중단 가능 용량이 신규 AI 연구소·스타트업으로 어느 정도 재판매되는지와, 해당 구조가 백로그·RPO·매출 인식에 미치는 영향을 확인할 필요가 있다.
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