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Alphabet 3분기 EPS가 2.12달러로 예상 3.02달러를 크게 밑돌았어요. 주범은 지분증권 평가손실 87억 달러, 클라우드는 매출 103% 폭증이었습니다. 호실적과 헤드라인 쇼크가 엇갈리며 주가는 시간외 6~7% 급락했어요.

Alphabet(GOOGL) 3분기 실적 헤드라인만 보면 깜짝 놀랄 만해요. 주당순이익이 2.12달러로, 애널리스트 평균 3.02달러(집계처에 따라 2.99달러)를 0.9달러가량 밑돌았거든요. 📉 주가는 장 마감 후 6.5~7% 빠졌습니다.

근데 속을 열어보면 이야기가 좀 달라요. 매출은 1,276억 달러로 예상치 1,272억 달러를 살짝 넘겼고, EPS 쇼크의 원인은 영업이 아니라 지분증권 평가손실이었어요. 보유 중인 투자 지분에서 약 87억 달러 손실이 났고, 세후로는 순이익을 67억 달러, 주당 0.55달러 깎았습니다. 이 손실을 빼면 EPS는 2.67달러 안팎이라 숫자 자체는 여전히 시장 컨센서스에 못 미치지만 충격의 크기는 훨씬 작아져요. (이 계산은 제 추정이에요.)

진짜 눈여겨볼 건 클라우드예요. Google Cloud 매출이 103% 늘어 307억 달러, 영업이익은 전년 36억 달러에서 111억 달러로 뛰었습니다. 🔥 AI 인프라 수요가 매출로 그대로 번지고 있다는 뜻이고, 마진도 같이 올라갔다는 점이 더 반가운 부분이죠. Gemini 앱 이용자가 10억 명을 넘었다는 발표도 있었어요.

같은 날 장 마감 후 실적을 낸 Microsoft(MSFT)와 대비도 재밌어요. Microsoft는 EPS 4.89달러(예상 4.73달러), 매출 922.8억 달러로 beat였고 클라우드 매출 639억 달러로 주가가 약 4% 올랐습니다. 같은 AI 클라우드 테마인데 한쪽은 오르고 한쪽은 빠진 셈이에요.

솔직히 저는 이번 급락을 '펀더멘털 훼손'보다는 '회계 노이즈에 대한 과잉 반응'에 가깝게 봐요. 다만 시장이 요즘 AI 투자 규모와 현금 소진에 민감하다 보니, 헤드라인에서 미스가 보이면 일단 팔고 보는 분위기가 있는 것도 사실입니다. 지분 평가손실이 분기마다 출렁이는 구조는 앞으로도 EPS를 흔들 텐데, 투자자들이 이걸 어디까지 걸러서 볼지가 궁금해지네요.

출처

• investing.com
• finance.yahoo.com
• newsbytesapp.com

알파벳 2분기 매출이 24% 늘어난 1,198억 달러를 기록했어요. 구글클라우드는 82% 급성장, 올해 설비투자는 최대 2,050억 달러로 올려잡았고요. 제미나이 앱 월간 이용자는 9억 5천만 명까지 늘었어요.

7월 22일(현지시간) 장 마감 후 알파벳이 2026년 2분기 실적을 발표했는데, 숫자만 보면 진짜 화끈해요. 매출 1,198억 달러로 전년 동기(964억 달러) 대비 24% 늘었고, 영업이익은 30% 뛴 408억 달러예요. 영업이익률도 34%로 2%포인트 올라갔고요. 📈

근데 진짜 눈에 띄는 건 구글클라우드예요. 매출이 247억 7천만 달러로, 1년 전 136억 2천만 달러에서 무려 82% 뛰었어요. 순다르 피차이 CEO는 "정말 놀라운 분기였다"면서 "알파벳 매출은 24% 늘었고 구글클라우드는 82% 성장으로 가속했다"고 자평했어요.

클라우드가 이렇게 크는 이유, 실은 제미나이 엔터프라이즈 덕이 커요. 포춘 100대 기업 중 거의 90%가 제미나이 엔터프라이즈를 쓰고 있다고 하고, 제미나이 API는 분당 220억 토큰을 처리하고 있대요. 분당 220억 토큰이라니, 이 숫자 자체가 좀 비현실적으로 느껴지긴 하는데 사실 요즘 빅테크 실적 발표 때마다 이런 식의 '역대급' 수치가 계속 갱신되는 중이긴 해요. 🤖

그리고 이번 발표에서 진짜 시장이 주목한 부분은 설비투자(캐펙스) 가이던스예요. 알파벳은 올해 캐펙스 전망치를 1,950억~2,050억 달러 구간으로 올려잡았어요. AI 인프라 수요가 워낙 세다 보니 용량 확보 속도를 더 끌어올리겠다는 거고요. 사실 이 정도 규모면 웬만한 나라 국방예산급인데, 그만큼 지금 빅테크들이 AI 데이터센터에 얼마나 진심인지 보여주는 숫자죠.

솔직히 말하면 이런 실적 보면서 두 가지 생각이 동시에 들어요. 하나는 진짜 클라우드·AI 수요가 폭발적으로 늘고 있다는 실감이고, 다른 하나는 이 정도 캐펙스가 언제까지 정당화될 수 있을까 하는 의문이에요. 최근 며칠 새 중국 오픈웨이트 모델 하나 때문에 반도체주가 출렁였던 것도, 결국 "그 많은 돈을 투자해서 얻는 게 뭐냐"는 질문이 시장 저변에 깔려 있다는 뜻이거든요. 근데 이번 알파벳 숫자를 보면 적어도 구글클라우드 쪽에서는 그 질문에 실적으로 답하고 있는 셈이에요.

유튜브 광고 매출도 110.6억 달러로 늘었고, 구독·플랫폼·기기 부문도 129.1억 달러를 기록했어요. 반면 웨이모 등이 속한 '기타

OpenAI와 오라클이 6월 11일 스타게이트 4.5기가와트 확장과 기업용 AI 접근 두 가지를 동시에 발표했어요. 오라클 클라우드 기존 약정 크레딧(UCM)으로 GPT 모델과 Codex를 바로 쓸 수 있게 된 거예요. 기업 입장에서는 별도 AI 계약 없이 기존 클라우드 예산으로 첨단 AI를 도입하는 길이 열린 거예요.

OpenAI가 6월 11일 꽤 중요한 발표를 두 가지 동시에 내놨어요. 하나는 인프라 업데이트고, 하나는 기업들이 AI를 도입하는 방식에 관한 얘기예요. 숫자부터 보면, 오라클과 함께 스타게이트 4.5기가와트 규모의 AI 데이터센터 용량을 추가 개발한다고 밝혔어요. 이 인프라에서만 200만 개 이상의 AI 칩이 동시에 돌아가게 돼요. 💡

지난 1월 백악관 발표 당시 목표였던 10기가와트를 향한 중간 단계고, 이번 Oracle 계약까지 합치면 스타게이트 전체 투자 규모는 3,000억 달러를 넘어가게 됐어요. 여기까지는 AI 인프라 투자 뉴스의 흐름이에요.

근데 솔직히 저는 두 번째 소식이 더 주목할 만하다고 봤어요. Oracle 클라우드를 이미 쓰고 있는 기업 고객이라면, OpenAI의 GPT 모델과 코딩 도구 Codex를 기존 UCM 크레딧으로 바로 사용할 수 있게 됐거든요. 📊

UCM이 뭐냐면, Oracle 클라우드 고객이 서비스 이용을 위해 미리 납부한 약정 크레딧이에요. 쉽게 말해 이미 오라클한테 '이만큼 쓸게요' 하고 선불로 넣어둔 예산인데, 그걸로 이제 OpenAI도 쓸 수 있게 된 거예요.

기업들 입장에서는 새 AI 서비스 계약을 추가하려면 법무·보안·구매팀 검토를 처음부터 다 거쳐야 해요. 신규 벤더 하나 추가하는 데 수개월이 걸리기도 하죠. UCM 크레딧으로 쓸 수 있다는 건, 그 장벽이 사라진다는 의미예요. 이미 오라클 계약을 맺은 기업 수만 곳이 잠재 사용자가 되는 셈이고요.

이게 작은 변화처럼 보일 수 있는데, 엔터프라이즈 AI 도입 속도에 미칠 영향은 생각보다 클 수 있어요. 기술적 준비가 돼 있어도 조달 문제 때문에 도입이 막히는 경우가 많았거든요. OpenAI가 이미 Microsoft Azure, Google Cloud에 이어 Oracle까지 커버하게 됐다는 건, 어지간한 대기업은 AI 도입의 기술적·행정적 장벽이 거의 사라지고 있다는 신호로 읽혀요. 💼

가용 시기는 "수 주 내"라고 OpenAI가 밝혔어요

슈퍼마이크로가 불과 몇 주 만에 AI 서버·데이터센터 주문 390억 달러(약 56조 원)를 받았어요. 그런데 부품 살 선불금이 없어서 70억 달러(약 10조 원) 증자를 발표했고, 주가는 시간 외에서 최대 -20% 폭락했습니다. AI 인프라 수요는 사상 최고 수준이지만, 그걸 실제로 짓는 데는 천문학적인 선행 자금이 필요하다는 현실이에요.

관련 종목: Super Micro Computer (SMCI)

솔직히 뉴스 제목만 봤을 때 "주문이 56조인데 왜 돈이 없지?"라는 생각이 먼저 들었어요. 근데 AI 서버 제조 사업 구조를 들여다보면 금방 납득이 됩니다. 엔비디아 H100/H200 GPU, SK하이닉스의 HBM4 메모리, 액침냉각 장치 같은 초고가 부품들은 납품 전에 먼저 공급업체에 결제해야 해요. 완성품을 납품해야 고객 대금이 들어오는 구조라, 쉽게 말해 수십 조 원짜리 '외상 제조'를 하고 있는 셈이에요. 규모가 이렇게 커지면 자금 압박이 현실화되는 건 당연한 수순입니다.

슈퍼마이크로(SMCI)가 6월 9일 SEC에 공시한 내용에 따르면, 최근 몇 주 동안 20개 이상의 고객으로부터 약 390억 달러(56조 원) 규모의 AI 서버 및 데이터센터 빌딩블록 솔루션 주문을 받았다고 해요. 📊 '몇 주 만에 56조 원'이라는 속도가 포인트예요. 분기 수주도 아닌, 고작 몇 주 동안의 누적 수주 규모라는 뜻이거든요. 고객 이름은 공개되지 않았지만, AI 인프라 경쟁에서 수십 조 원을 쏟아붓고 있는 하이퍼스케일러들(AWS, Google Cloud, Azure, Oracle)로 대부분 추정됩니다.

70억 달러 증자 구조는 세 단계로 나뉩니다. 먼저 50억 달러 공모 — 이 중 12억5천만 달러는 보통주, 37억5천만 달러는 '강제전환 우선주(mandatory convertible preferred stock)'예요. 강제전환 우선주는 특정 시점에 자동으로 보통주로 전환되어 희석 효과가 시간차로 옵니다. 여기에 3분기 이후부터 ATM(at-the-market) 방식으로 최대 20억 달러를 시장에서 조금씩 파는 프로그램도 있어요. 이렇게 세 단계로 쪼갠 건 부품 조달 타이밍에 맞춰 유연하게 자금을 쓰면서 시장 충격을 분산시키려는 전략이에요.

근데 시장 반응은 꽤 가혹했어요. 💹 시간 외 거래에서 주가가 최대 -20%까지 빠졌습니다. 슈퍼마이크로 시가총액이 약 340억 달러인데, 70억 달

지난 6월 3일, Google DeepMind가 Gemma 4 12B를 공개했다. 공지가 조용했는데도 개발자 커뮤니티 반응이 꽤 뜨겁다. 이유는 단순하다. 12B 파라미터짜리 모델이 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 — 별도 인코더 없이 — 한 번에 처리하면서 16GB VRAM 노트북에서도 로컬로 돌아간다. Apache 2.0 라이선스라서 상업적으로도 자유롭게 쓸 수 있다. 🚀

기술적으로 뭐가 다른지 먼저 얘기하면, 기존 멀티모달 모델들은 이미지를 이해하기 위한 별도 비전 인코더, 오디오를 처리하기 위한 별도 오디오 인코더를 따로 붙이는 구조였다. Gemma 4 12B는 이걸 하나로 통합했다. 이미지 입력은 35M 파라미터짜리 가벼운 임베딩 모듈로, 오디오는 40밀리초 단위의 raw 16kHz 프레임을 그대로 LLM의 입력 공간으로 투영하는 방식이다. 인코더가 없으니 멀티모달 처리 레이턴시가 줄고, 전체 메모리 효율도 높아진다.

성능 면에서는 Google의 26B MoE 모델에 근접한다는 게 Google의 주장이다. 📊 파라미터 수는 절반도 안 되는데 비슷한 수준이라면, 단순히 "작은 모델"이 아닌 거다. 특히 눈에 띄는 건 오디오 처리 능력이다. 이 크기의 오픈소스 모델 중 오디오를 네이티브로 처리할 수 있는 건 Gemma 4 12B가 처음이라고 한다.

어디서 쓸 수 있냐면, 지금 바로 Hugging Face에 올라와 있다. Ollama, LM Studio, Google AI Edge Gallery 앱에서도 즉시 사용 가능하다. 개발 프레임워크는 llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang 등 익숙한 것들을 다 지원하고, 파인튜닝은 Unsloth를 통해서 할 수 있다. Google Cloud 쪽도 Cloud Run과 GKE로 배포를 지원한다.

클라우드 API로만 접근 가능한 모델이 아니라 내 로컬에서, 내 데이터로 돌릴 수 있다는 게 이 모델의 핵심이다. 기업 입장에선 데이터 프라이버시 걱정 없이 쓸 수 있고, 개인 개발자 입장에선 API 비용 없이 멀티모달 기능을 실험해볼 수 있다.

개인적으로 가장 인상적인 건 오디오 처리 부분이다. GPT-4o 수준의 음성+이미지 멀티모달을 로컬 오픈소스로 구현할 수 있는 시대가 오고 있다는 게 실감나는 릴리즈다. 아직 GPT-5.5나 Claude Opus 4.8을 넘는다거나 하는 건 아니지만, 클라우드 없이 이 정도면 충분히 쓸 수 있는 시나리

OpenAI 모델이 드디어 AWS 위에서 돌아갑니다. 6월 1일부로 GPT-5.5, GPT-5.4, 그리고 코딩 에이전트 Codex가 Amazon Bedrock에서 정식(GA) 서비스를 시작했어요. 지금까지 OpenAI 모델을 쓰려면 OpenAI API를 직접 쓰거나 Microsoft Azure를 경유해야 했는데, 이제 AWS 인프라 위에서도 바로 접근할 수 있게 됐습니다.

이게 왜 중요하냐면, 많은 기업들이 이미 AWS를 주요 클라우드 인프라로 쓰고 있기 때문이에요. 보안 정책, 거버넌스, 비용 관리를 한 플랫폼에서 통합하고 싶은데, 모델만 다른 플랫폼에서 따로 불러와야 한다면 번거롭거든요. 이번 통합으로 Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral 등 기존 Bedrock 모델들과 OpenAI 모델을 동일한 API 인터페이스에서 쓸 수 있게 됐습니다.

구체적으로 보면, GPT-5.5는 현재 미국 동부(오하이오) 리전에서 제공되고, GPT-5.4는 미국 동부와 서부(오레곤) 두 리전에서 쓸 수 있어요. GPT-5.5는 에이전틱 코딩, 데이터 분석, 멀티스텝 자율 작업에서 OpenAI 라인업 중 가장 높은 성능을 낸다고 합니다. Codex는 매주 400만 명 이상의 개발자가 사용하는 코딩 에이전트로, 대형 코드베이스에서 코드 작성, 리팩터링, 디버깅, 테스트, 검증을 처리해 줘요.

여기엔 흥미로운 배경이 있어요. OpenAI는 오랫동안 Microsoft와의 파트너십 덕분에 Azure가 사실상 주요 클라우드 배포 채널이었어요. 그런데 올해 4월, OpenAI가 Microsoft와의 독점적 클라우드 공급 계약을 종료했다는 소식이 전해졌고, 그 결과가 지금 AWS 진출로 이어진 겁니다.

사실 이 상황이 꽤 묘해요. 마이크로소프트는 오늘 Build 2026에서 자체 MAI 모델들을 발표하며 OpenAI 의존도를 줄이는 방향으로 가고 있고, 동시에 OpenAI는 Azure 독점에서 벗어나 AWS로 확장하고 있으니까요. 두 회사가 각자의 방식으로 상대에 대한 의존도를 낮추는 과정처럼 보입니다. 사이가 나빠진 건 아니지만, 각자 독립성을 확보하는 방향으로 가고 있는 거죠.

개발자 입장에선 선택지가 늘어났으니 반가운 소식이에요. AWS 환경 안에서 Claude와 GPT 계열 모델을 같은 인터페이스로 비교하면서 쓸 수 있다는 게 꽤 실용적이거든요. 다음 스텝으로 Google Cloud에도 Op