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[삼성 글로벌 SW 이영진]

삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진
SW와 AI 산업 업데이트
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Дата создания каналаЛист 14, 2023
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24.04.202523:42
알파벳의 1Q25 클라우드와 AI 성적표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

알파벳이 기대에 부합하는 수준의 클라우드 부문 실적을 발표했는데요, 다만 '25년 Capex 가이던스를 유지했습니다.

 - 1Q 클라우드 매출 122.6억 달러(+28.0%) vs 컨센 122.7억 달러 (-0.1% 하회)

- 클라우드 매출 성장률: 22.5% → 25.7% → 28.4% → 28.8% → 34.9% → 30.0% → 28.0%

- 1Q 클라우드 영업이익 21.8억 달러(마진 17.8%) vs 컨센 19.8억 달러(마진 16.1%)

- 1Q CAPEX 172억 달러 vs 컨센 170.4억 달러

- 분기별 CAPEX 추이 80.6→110.2→120.1→131.9→130.6→142.88→172억 달러

- '25년 CAPEX 가이던스 750억 달러 유지 vs 컨센 716억 달러, '24년 525억 달러

■ 클라우드 및 AI 관련 컨퍼런스콜 주요 내용

- 타이트한 클라우드 수요-공급 환경 지속. 매출은 신규 캐파 배치 타이밍 영향에 따라 분기별로 변동

- 연말로 갈수록 상대적으로 높은 캐파 배치 전망

- Capex는 납품 타이밍과 건설 스케쥴 때문에 분기 변동성을 보일 것

- 영업 비용과 Capex 관련해 운영 효율성과 생산성에 집중. 다만 투자는 장기 성장을 주도하는 혁신을 만들기 위해 불가피

- GCP 성장은 구글 클라우드 전체 성장보다 높은 수준. 구글 워크스페이스 성장은 ASP(시트당 매출) 상승 영향(→ 2Q24 이후 동일 코멘트)

- AI 오버뷰 월간 유저 15억 명. AI 모드에 대한 긍정적 피드백 지속

- AI 스튜디오와 Gemini API 활성 유저 연초 이후 200%. Vertex AI 플랫폼 내 200개 이상 파운데이션 모델 지원

- 15개 제품 내 5억 유저가 Gemini 모델 활용 중. 안드로이드, 픽셀 등이 대표 예시

- 현재 AI 코딩 비율 30% 이상. 모델 개선과 에이전트 워크플로우를 통한 추가 개선 기대

- 구글 워크스페이를 통한 AI Assist 월간 20억회 이상

캐파 제약이 1개 분기 만에 해소되지 않겠지만, 향후 개선을 보여줘야 한다는 것이 과제가 되겠네요

이번 분기 실적에서도 강조된 것은 풀 스택 AI 전략과 이를 통한 고객 경험 향상입니다. 물론 근거 있는 자신감입니다.

구글은 TPU, 네트워크 인프라, 엔비디아 파트너십을 포함한 AI 인프라와 Gemini 시리즈, Imagen 3, Veo 2 등 탑 티어 모델을 보유하고 있고, 이를 적용할 다양한 플랫폼과 프로덕트를 보유하고 있으니까요

불확실성 속 Capex 가이던스를 유지했다는 것으로 여전히 강력한 AI 수요를 지지하고 있습니다.

추가로 업데이트해 드리겠습니다.

(2024/4/25 공표자료, 컨센서스 자료: Factset)
11.04.202500:44
미국 정부 소프트웨어 시장에 드리운 변화의 폭풍

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

구글이 미국 연방조달청(GSA)과 계약을 통해 연방 정부 기관 대상 구글 워크스페이스(Google Workspace) 소프트웨어 제품군을 할인 제공할 계획입니다.

9/30일까지 유효한 임시 가격이지만 모든 연방 기관의 대상으로 기존 다수공급자계약(MAS) 프로그램 대비 71% 할인된 가격인데요

개별 기관 또는 거래별 협상을 통해 할인을 받는 형태에서 연방 정부를 하나의 고객으로 간주하고 전체 구매량을 기준으로 가격을 책정하는 형태입니다.

GSA는 워크스페이스 분야를 넘어 GCP(구글 클라우드)의 가격 경쟁력 확대를 위한 노력도 하고 있다고 언급했네요

GSA 입장에서는 중복 감소와 IT 조달 간소화를 목표로 정부 기관의 구매력을 비용 절감을 위한 협상 카드로 제시한 것입니다. 정부 기관 내 전체적으로 채택될 경우 3년간 최대 20억 달러 비용 절감을 추정하고 있습니다.

이러한 움직임은 연방 지출을 줄이려는 트럼프 행정부의 노력과 머스크가 주도하는 DOGE 활동의 연장선입니다. DOGE는 출범 이후 정부 기관의 과도한 소프트웨어 지출 및 낭비에 대한 조사를 지속하고 있으니까요

GSA는 구글 외 다른 기업과도 관련 협력을 진행하고 있으며, 이번 계약은 IT 비용을 절감하려는 노력의 '이정표'라고 언급했습니다. 유사한 형태의 추가 발표 가능성도 높아보이네요

단기적으로 정부 소프트웨어 시장 내 IT 지출 효율성을 우선시 하는 가격 정책이 도입 될 것입니다.

서비스나우, 유아이패스, 액센츄어 등의 실적에서 대두된 정부 IT 지출 불확실성이 오히려 할인과 같은 계약 조건을 통해 해소된다면 나쁠 것은 없습니다.

물론 소프트웨어 기업 입장에서는 P를 낮춰준 만큼 Q가 늘어날 수 있는지가 중요합니다.

경쟁 측면 변화도 주목해야합니다. 변화에 보수적인 태도와 비용 민감도가 낮은 특성에 따라 정부 소프트웨어 시장은 일반 엔터프라이즈 시장 대비는 경쟁이 치열하지 않은 분야였습니다.

기존 강자로 꼽혔던 마이크로소프트나 오라클 등의 정부 소프트웨어 시장 점유율에 변화가 생길지 여부를 예의주시해야합니다. 추가 업데이트해 드리겠습니다.

(2025/4/11 공표자료)
30.03.202511:56
샘 올트먼, 챗GPT 이미지 생성 기능의 폭발적 수요에 대한 코멘트

: 이미지 생성을 자제해달라, 팀이 잠을 못자고 있다.

: 런칭 이후 서비스를 유지하기 위해 계속 일하는 중이다. 성경적 수요(압도적 규모의 수요)가 발생. 이런 건 본적이 없다.

: 이미지 생성에 GPU를 사용하는 것을 멈춘다면 AGI는 더 빨리 올 것이다.
22.04.202501:47
AWS 데이터센터 임대 노이즈의 해석

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

1분기 이슈였던 마이크로소프트발 데이터센터 임대 취소에 이어 AWS에서도 유사한 노이즈가 발생했습니다.

일부 코로케이션(Colocation) 데이터센터 임대 논의를 중단(특히 해외)하고 있다는 외사 보고서가 나왔는데요

기존 계약을 취소하는 것은 아니며. 신규 확장 관련 의향서, 요구서 레벨의 논의가 재검토되고 연기되는 상황으로 이해할 수 있습니다.

최근 AWS 데이터센터 구성은 Self Build(자체 건설)이 가장 메인이고, 임대 내에는 Powered Shell(전력 및 기초 네트워크 인프라까지 포함)의 비중이 증가하고 있습니다. 전통적 코로케이션 비중은 지속적으로 낮아지고 있구요

Powered Shell은 효율적 입지 확보를 기반으로 빠른 구축과 고성능 워크로드 대응에 유리하다는 강점을 보유하고 있습니다.

이러한 변화는 AI 워크로드 맞춤형 설계의 필요성 증가에 따라 직접 제어가 가능한 방식으로 전환하는 흐름에 기반하고 있습니다.

코로케이션 캐파 중 일부를 포기하거나 실행하지 않는다는 것도 데이터센터 구성 내 효율성을 높이기 위한 전략 변화 때문으로 이해할 수 있습니다.

전력 및 냉각 등의 공급망 이슈, 관세에 따른 데이터센터 비용 증가 가능성, 유럽 지역 내 ML 수요 하향 조정(규제 연관성) 등을 아예 배제할 수는 없지만, 공급 대비 높은 수요는 여러 코멘트에서 확인되고 있습니다.

AWS 글로벌 데이터센터 부문 VP Kevin Miller는 관련 노이즈를 의식한 링크드인 포스팅을 남겼는데요

"AWS의 생성 AI와 기존 워크로드 모두에 강력한 수요가 지속되고 있으며, 일상적 캐파 관리에 해당하고, 최근 확장 계획에 근본적인 변화는 없다"는 의견을 피력했습니다.

결국 AWS발 노이즈는 앞선 마이크로소프트의 노이즈에 비해 파급력은 작다고 판단됩니다.

(2025/4/22 공표자료)
27.03.202503:44
글로벌 소프트웨어 - AI 도파민과 실적 불안감

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

매주 새롭게 업데이트되는 AI 소식으로 생성되는 도파민이 나날이 커지고 있습니다.

특히 중국이 미국과 격차를 상당 부분 좁혔다는 평가가 나온 딥시크 이슈 이후 오픈AI, xAI, 앤스로픽, 구글 등 미국 AI 기업의 발걸음은 다시 빨라졌습니다. 샘 올트먼이 딥시크에 대해 말한 것처럼 경쟁은 오히려 자극제가 된 것이지요.

아이러니하게도 중국 AI 속도도 덩달아 빨라지고 있습니다. 딥시크 차세대 모델 발표 루머가 확대되는 가운데 알리바바, 텐센트, 바이두 등 중국 빅테크의 반격도 만만치 않은 상황입니다.

하지만 AI 산업의 가파른 발전을 숫자로 확인시켜줄 소프트웨어 기업 실적은 애매합니다. 강력한 내러티브는 여전했지만, 기대와 현실의 간극이 벌어지고 있습니다.

클라우드 인프라 기업부터 시작해 대형 SaaS와 미들웨어 기업까지 살펴보았을 때 자신있게 긍정적 실적과 가이던스를 발표했다고 말할 수 있는 분야가 제한적입니다.

’24년과 비교하면 AI 수익화의 가시성은 분명 좋아졌습니다. AI 모델의 지능과 성능 그리고 가성비는 훨씬 좋아졌기 때문입니다.

사용량 기반의 에이전틱 솔루션과 AI 추론 모멘텀은 가이던스 불확실성으로 연결되었지만, 실제 발생한다면 실적으로 직결될 수 있기도 하구요.

반면 매크로 불확실성은 조금 더 거세진 상황입니다. IT 지출과 관련한 기업 코멘트가 부정적으로 역행하지는 않았고, 소프트웨어는 관세와 다소 무관한 섹터지만 침체 내러티브가 스멀스멀 고개를 들고 있습니다.

DOGE 발 정부 지출의 불확실성과 AI 코딩 발전도 생각해볼 이슈입니다. 트렌드에 적절히 적응할 수 있는 소프트웨어 기업만이 생존할 수 있습니다.

현 시점 소프트웨어 섹터 투자전략 수립에는 고려할 것이 많습니다.

AI 산업 발전에 따른 모멘텀은 아직 초기에 불과하고 추가 상승될 여지가 있다고 강하게 느끼지만, 실적은 기대를 따라가지 못하고 불안한 신호를 보내는 중입니다.

기대감과 불안감을 모두 재단한 투자 전략 수립이 필요합니다. 혼란한 시기 리스크를 줄여 나가기 위해서 성과가 가까운 기업에 주목합니다.

이번 보고서를 통해 소프트웨어 산업 트렌드 변화를 읽고 수혜를 기대할 수 있는 기업들에 대한 투자 기회를 포착하는 것에 도움이 되시기를 희망합니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4l5NTix

(2025/3/27 공표자료)
14.04.202513:07
NATO, 팔란티어 AI 전투 시스템 도입

: NATO 통신정보국과 협력해 Maven 기반 맞춤형 Maven Smart System(MSS) NATO 인수 마무리

: 생성 AI, ML, LLM을 활용해 정보 융합, 표적 식별, 전장 인식 및 작전 계획 지원. 지휘관의 신속한 의사결정을 도움

: 계약은 6개월 만에 체결된 것으로 NATO 역사상 가장 신속한 계약 중 하나. 시스템은 30일 이내에 실제 작전 투입 예정

https://shape.nato.int/news-releases/nato-acquires-aienabled-warfighting-system-
post.reposted:
[삼성 문준호의 반도체를 전하다] avatar
[삼성 문준호의 반도체를 전하다]
16.04.202501:45
[반.전] 엔비디아, H20 수출 규제

안녕하세요. 삼성증권 문준호의 ‘반도체를 전하다’입니다.

시장 기대와 달리, 그리고 미국 내 생산 발표에도 불구, 결국 H20도 규제 대상이 되었습니다.

4월 9일, 미 정부는 H20 수출에 대해 라이선스가 필요하다고 통보했고, 이는 4월 14일부터 무기한 시행 예정이라고 합니다.

엔비디아 측은 1분기 실적에 55억 달러의 손실이 예상된다고 공시했습니다. 1분기 매출 가이던스 430억 달러의 12.8%에 달하는 금액입니다.

해당 소식에 시간 외 6% 급락 중인데요,

물론 이전부터 overhang으로 작용해 왔지만 컨센서스가 하향조정 될 가능성이 높아졌습니다.

매출 단에서는 rush order 수혜가 있었을 지언정, 손실은 재고에 대해 별도로 인식하기 때문입니다.

난무하는 악재 속, 이익 가시성만큼은 가장 우수하다는 믿음이 훼손될 수 있는 것이죠.

결국 5월 말 실적 발표에야 알 수 있겠지만, 단기적으로 가장 중요한 것은 두 가지입니다.

1) 내일 있을 TSMC 실적에서 CoWoS 관련 톤 - CoWoS는 AI칩 생산의 proxy이기에, CoWoS 수급과 증설에 대한 '톤'이 중요

2) 빅테크 업체들의 CAPEX 기조 - 관세와 이로 인한 매크로 불확실성과 AI 투자 축소 우려 부각


계속 업데이트 드리겠습니다.

감사합니다.

(2025/4/16 공표자료)
27.03.202523:10
미국과 중국 내 본격화되는 AI 모델 속도전 관련 보고서입니다. 감사합니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4j6blKK
24.04.202505:45
오픈AI의 새로운 매출 전망 - 에이전트와 신규 제품의 성장

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

오픈AI의 새로운 자체 매출 전망이 보도되었습니다. 29년 1,250억 달러 및 30년 1,740억 달러를 전망했는데요

특히 에이전트와 신규 제품(New Product)에서 급격한 매출 증가 전망을 반영하고 있습니다. 신규 제품에는 무료 유저 수익화 관련 부분도 포함되어 있습니다. 

신규 제품이 무엇을 지칭하는지 알려지지 않았지만, 최근 경영진의 인터뷰를 고려하면 검색과 연계되는 쇼핑 수수료와 제휴 수익, 광고 등을 생각해볼 수 있습니다.

실제로 최근 코드 분석을 통해 오픈AI가 쇼피파이와 협력해 자체 쇼핑 기능을 추가하려 한다는 이야기도 나오고 있구요

여전히 높은 수준의 비용을 전망했습니다. 향후 4년간 모델 훈련, 운영, 인건비 등에 460억 달러 현금 소진을 전망하고 있습니다. 다만 29년에는 현금 흐름 흑자 전환으로 120억 달러 현금 창출을 기대하고 있네요

추론 비용(Inference Cost)이 완만해진다는 전망은 그나마 다행입니다. 관련 비용은 25년 60억 달러로 24년 대비 3배나 증가하지만, 30년에는 470억 달러로 성장률은 30% 수준으로 보았네요

여전이 밑 빠진 독 같지만 모델 효율성 향상과 프롬프트 캐싱을 비롯한 다방면의 효율성 추구 방안이 지속 강구되고 있습니다.

세부 매출 구성은 25년 챗GPT 80억 달러 + API 20억 달러 + 에이전트 30억 달러에서

29년 챗GPT 500억 달러 + API 220억 달러 + 에이전트 290억 달러 + 신규 제품(26년부터 발생) 250억 달러로 변화합니다.

Plus 요금제만 고려하면 챗GPT 유료 구독자는 2억 명(x 연 240 달러)이 되어야합니다. 매출 목표를 달성하기 위한 요금제 변화 가능성이 높아보이네요
 
챗GPT 유저 전망치도 존재했습니다. 30년 기준 MAU 30억 명, WAU 20억 명, DAU 9억 명을 기대하고 있습니다. 이러한 수치는 신규 자금 조달을 위한 낙관적 가정을 기반으로 하고 있을 것입니다.

하지만 단순 구독과 API 수익을 넘어 에이전트와 신규 제품까지 전망에 고려하고 있다는 것은 향후 AI 발전 방향성에서 주목할 부분입니다.

(참고) 오픈AI의 매출 전망 변화

- 24년 가을 전망
24년 37억 달러 → 25년 116억 달러
→  26년 260억 달러 → 27년 440억 달러
→ 28년 700억 달러 → 29년 1,000억 달러

- 25년 신규 전망
24년 37억 달러 → 25년 127억 달러
→ 26년 290억 달러 → 27년 540억 달러
→ 28년 860억 달러 → 29년 1,250억 달러

(2025/4/24 공표자료)
10.04.202508:24
Google Cloud Next 2025, 빨라지는 AI 에이전트의 시대

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

최근 구글의 폼은 남다릅니다. GPT, 클로드, 그록3 등 탑티어 경쟁사를 압도하는 퍼포먼스를 보여주고 있습니다.

경쟁력의 비밀은 풀스택 AI 입니다. 모델의 성능, 가격 그 무엇 하나 빠지지 않습니다.

오픈AI가 넷츠케이프(선각자)라면 현재 알파벳은 익스플로러에 비교해 볼 수 있습니다. 물론 당장 오픈AI가 망하지는 않겠지만요.

구글은 이번 행사에서도 다양한 영역에서 최고, 최신의 경쟁력을 증명했습니다.

1) 블랙웰에 비견되는 7세대 TPU Ironwood(이전 세대 대비 컴퓨팅 성능 5배 향상, HBM 용량 6배(192 GB), FP8)

2) 내부에서만 사용하던 초고속, 저지연 네트워크인 WAN(Wide Area Network)을 기업용 클라우드로 출시

3) AI 워크로드를 위한 하이퍼컴퓨터 성능 업그레이드(엔비디아 최신 GPU 도입)

4) 소프트웨어 혁신(AI에 최적화된 쿠버네티스 엔진, Gemini 모델 학습에 활용되었던 분산처리 시스템인 Pathway 오픈)

5) 다양한 고성능 모델들을 Vertex AI로 통합 제공Gemini 2.5 Pro, Flash, Veo 2(영상), Imagen 3(이미지),  Chirp 3(음성), Lyria(음악)

개인적으로 가장 주목하는 것은 AI 에이전트 프로토콜인 A2A(Agent2Agent)입니다. 클로드의 MCP가 호출에 따라 특정 기능을 수행하는 펑션 콜링에 특화되었다면 A2A는 에이전트들이 직접 협업하는 방식을 표준화했습니다.

즉, 서로 생태계 싸움을 하는 경쟁 관계가 아니라 전체 생태계를 이루는 보완재 역할을 하며 AI 에이전트 시대의 가속화를 만들어내고 있는 상황입니다.

마치 과거 앱스토어가 등장하며 다양한 앱들이 쏟아져 나온 것과 비슷합니다. 향후 수개월 전후로 놀라운 모멘텀이 만들어질 가능성이 높아졌습니다.

당장 숫자에 반영이 되지 않는다고 해서 초조해할 필요는 없습니다. 챗GPT가 보여줬던 것처럼, 거대한 기술의 흐름이 만들어지면 결국 시간의 문제이기 때문입니다.

AI 시대의 진정한 강자로 거듭나고 있는 구글에 대한 지속적인 관심이 필요하다는 생각입니다.

자세한 내용은 보고서를 참고 부탁드립니다.

감사합니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4johhPk

(2025/4/10 공표자료)
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28.03.202523:12
일론 머스크, xAI의 X 인수 발표

: X의 가치는 330억 달러. xAI의 가치는 800억 달러. 주식교환 방식

: 데이터, 모델, 컴퓨팅 능력, 배포 채널 및 인재를 통합하여 더 큰 잠재력을 발휘할 계획
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11.04.202507:52
오픈AI, 안전성 테스트 축소 논란

: 파이낸셜 타임스(FT)는 오픈AI가 최신 AI 모델의 안전성 테스트에 투입하는 시간과 자원을 대폭 줄였다고 보도

: 과거 모델(GPT-4 등) 테스트에 수개월이 걸렸던 반면, 최근 모델(o3 등)은 며칠 만에 평가 진행

: 전문가들은 테스트 기간 단축으로 인해 모델의 잠재적 위험을 충분히 식별하고 완화하기 어려워졌다고 우려. 치열한 경쟁 속 신규 모델을 빠르게 출시하려는 압박감 때문으로 분석

: 오픈AI는 자동화 등으로 테스트 프로세스가 효율화 되었으며, 테스트 방법을 투명하게 공개하고 있고, 테스트 버전과 최종 버전이 거의 동일하다는 입장
05.04.202521:47
메타, Llama 4 출시

■ Llama 4 Scout
- 활성 파라미터 170억 개, 전체 파라미터 1,090억 개, 16개 전문가 기반. 컨텍스트 길이 최대 1천만 토큰
- 단일 GPU로 구동되는 소형 모델

■ Llama 4 Maverick
- 활성 파라미터 170억 개, 전체 파라미터 4,000억 개, 128개 전문가
- 텍스트 및 이미지 이해에서 최고 성능. 창의적 글쓰기 및 일반적 AI 비서 역할에 적합
- MoE 아키텍처로 효율적인 추론과 낮은 비용

■ Llama 4 Behemoth (프리뷰)
- 활성 파라미터 2,880억 개, 전체 파라미터 약 2조 개, 16개 전문가
- Scout와 Maverick의 교사 모델로 사용되며, 수학, 다국어, 이미지 벤치마크에서 최상위 성능

https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
17.04.202521:42
구글, Gemini 2.5 Flash 출시

: 구글 최초의 완전 하이브리드 추론 모델. 2.0 Flash의 속도와 비용 효율성을 유지하면서도 추론 능력 대폭 향상

: 프롬프트 복잡도에 따라 사고 시간을 스스로 판단. 개발자는 thinking 기능을 켜거나 끌 수 있고, thinking budget을 설정해 품질, 비용, 지연 시간 간의 균형 조절

: 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 기능

: Google AI Studio 및 Vertex AI에서 사용 가능. AI Studio에서는 500회/일 무료

https://developers.googleblog.com/en/start-building-with-gemini-25-flash/
04.04.202514:18
매타 Llama 4 출시 관련 보도(The Information)

: 추론 및 수학 성능, 인간과 유사한 대화 능력 등 퍼포먼스 미달 이슈에 따라 Llama 4 출시 최소 두차례 지연. 현재 4월 내 출시 계획

: DeepSeek과 유사한 MoE 구조 채택. 기업 고객을 위한 맞춤형 API ‘Llama X’ 제공 계획. 오픈 소스 공개 이전 Meta AI 우선 도입 방안도 고려

https://www.theinformation.com/articles/meta-nears-release-new-ai-model-performance-hiccups
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