예상보다 낮은 클라우드 매출 성장세

파이낸셜 타임즈에 따르면 5일 실적을 발표했던 알파벳은 기대치에 못 미치는 클라우드 부문 매출 성장률 때문에 6.94% 폭락했다.

Alphabet shares sink after cloud growth stalls and spending surges
Google vows to spend $75bn this year on data centres to meet rising demand from AI
구글 모기업인 알파벳의 클라우드 사업 성장 둔화와 올해 인공지능 제품을 위한 인프라(서버·데이터센터 등) 구축에 750억 달러를 지출할 계획이 발표되면서, 투자자들이 불안해했고 이로 인해 알파벳 주가가 크게 하락했습니다.

화요일 늦게 알파벳은 핵심 광고 사업의 견조한 실적에 힘입어 4분기 매출과 이익이 두 자릿수 증가세를 기록했다고 발표했습니다. 그러나 투자자들은 구글 데이터 센터를 운영하는 거대한 클라우드 사업 부문에서 기대에 못 미친 분기 실적에 주목했습니다.

클라우드 사업 부문 매출은 전년 동기 대비 30% 증가해 약 120억 달러를 기록했지만, 이는 이전 분기의 35% 성장률보다 낮았고, 분석가들이 예상했던 122억 달러에도 미치지 못했습니다. 최고재무책임자(CFO)인 아나트 애쉬케나지는 “우리가 갖춘 용량보다 더 큰 수요”가 원인이었다고 밝혔습니다.

우선 구글 클라우드 규모에서 전년동기대비 30% 가량 성장하는것은 실로 대단한 성과다. 그럼에도 불구하고 주가가 폭락한 것에 대한 추정 이유는 그 성과가 이전 분기의 35%에 비해서는 약했다는 것이고, 이를 토대로 시장의 실적 기대치가 매우 높았다는 것을 유추할 수 있다.

이에 대해 알파벳은 올해 CAPEX를 기존의 600억 달러 수준에서 750억 달러로 올리겠다고 발표했고, 이는 "우리가 갖춘 용량보다 더 큰 수요"가 문제였다는 CFO의 코멘트가 뒤받침한다. 이미 천문학적인 금액을 GPU 사는데 투자하고 있지만, 그 이상 수요가 공급을 앞선다는게 요체이다.

Agentic AI를 비롯한 서비스형 AI에 대한 투자자들의 관심이 높아지고, 또 엔비디아의 블랙웰 서버 출시가 지연되면서 최근 유동성이 AI 서비스에 몰리는 경향이 관찰되고 있다. 그러나 서비스형 AI와 인프라에 대한 투자는 병행되어야 한다.

DeepSeek의 등장과 제본스의 역설

DeepSeek의 V3 모델이 OpenAI의 GPT o1 모델에 근접하는 성능을 훨씬 더 낮은 비용에 제공하면서 그동안 수백조원의 자본을 GPU 구입에 투입했던 빅테크 기업들이 과잉투자한 것 아니냐는 우려가 제기되었고, 이로 인해 세계 최고 GPU 기업인 엔비디아의 주가가 폭락하는등 시장에서 매우 민감한 반응을 보였던게 사실이다.

이 현상에 대해 참고할만한 이론은 '제본스의 역설'이다. 제본스의 역설은 경제학에서 기술 진보나 정부 정책이 자원 사용의 효율성을 증가시키지만 비용 하락으로 인해 수요가 증가할 때를 일컫는다. 결론적으로 자원 사용이 줄어들기는커녕 오히려 늘어날 만큼 수요가 많아진다. 지난 수십년간 컴퓨팅에 대한 단가는 해가 지날수록 저렴해졌지만, 컴퓨팅에 대한 수요는 그에 역비례적으로 늘어난것과 일치한다.

GPU 컴퓨팅 렌탈 단가.
GPU 컴퓨팅 렌탈 단가 | Semianalysis

위에 첨부한 Semianalysis에서 취합한 GPU 컴퓨팅 렌탈 단가 추이 차트를 보면 DeepSeek의 V3 모델 출시 이후 정체하거나 소폭 하락하던 엔비디아의 H100 렌탈 가격은 오히려 상승했다는 것을 알 수 있다.

구글 클라우드의 실적을 발목 잡은것이 결국 GPU 컴퓨팅 리소스의 부족이라는 점을 감안하면, '지능'에 대한 단가가 낮아지면서 결국 AI 기반 서비스에 대한 수요량이 폭발적으로 증가하는 중이라고 해석이 된다.

AI 생태계에 대한 DeepSeek의 함의
DeepSeek의 V3 모델 발표는 제한된 자원으로 고성능 AI를 구현할 수 있다는 주장을 통해 AI 관련 주식에 큰 영향을 미쳤다. 발표 후 관련주의 급락이 이어졌으며, 훈련 비용(557만 달러)과 GPU에 대한 정보가 논란의 중심이 되었다. 그러나 원 논문에 따르면 비용 효율화와 기술적 최적화로 해당 성과를 가능하게 했으며, 일부 확대 해석된 주장과 달리 현실적인 수준의 연구 결과임이 확인되었다.