[삼성 이영진] 메타 플랫폼스(META) 2Q25 실적 요약

■ 2Q25 실적
: 매출 475.2억 달러(+22%)
vs 컨센 448.1억 달러, 가이던스 425~455억 달러
: EPS(GAAP) $7.14
vs 컨센 $5.88
: CapEx 170.1억 달러
vs 컨센 164.8억 달러

■ 3Q25 및 FY25 가이던스
: 3Q25 매출 475-505억 달러 vs 컨센 462.4억 달러
: FY25 비용 1,140-1,180억 달러 vs 기존 1,130-1,180억 달러
: FY25 CapEx 660-720억 달러 vs 기존 640-720억 달러 및 컨센 662.6억 달러

https://s21.q4cdn.com/399680738/files/doc_news/Meta-Reports-Second-Quarter-2025-Results-2025.pdf

감사합니다.

[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F4Q25 실적 요약

■ F4Q25 실적
: 매출 764.4억 달러(+18%, +17% CC)
vs 컨센 738.1억 달러, 가이던스 731.5-742.5억 달러
: EPS $3.65
vs 컨센 $3.38

: PBP 331.1억 달러(+16%, +14% CC)
vs 컨센 321.3억 달러, 가이던스 320.5-323.5억 달러

: IC 298.8억 달러(+26%, +25% CC)
vs 컨센 289.2억 달러, 가이던스 287.5-290.5억 달러

: MPC 134.5억 달러(+9%, +9% CC)
vs 컨센 126.7억 달러, 가이던스 123.5-128.5억 달러

: Azure 성장 +39%
vs 컨센 +34.6%
: Azure 성장(CC 기준) +39%
vs 컨센 34.4%, 가이던스 34~35%

: Azure 성장 추이(CC 기준)
30% → 31% → 35% → 35% → 34% → 31% → 35% → 39%

: CapEx 170.8억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 178.4억 달러
: CapEx 추이(리스 제외)
99.2 → 97.4 → 109.5 → 138.7 → 149.2 → 158 → 167.5 → 170.8억 달러

: CapEx 242억 달러(리스 포함)
vs 컨센 213.6억 달러
: CapEx 추이(리스 포함)
112 → 115 → 140 → 190 → 200억 → 226 → 214 → 242억 달러

■ F1Q26 가이던스
: 매출 747-758억 달러 vs 컨센 741.5억 달러
: PBP 322-325억 달러 vs 컨센 313.3억 달러
: IC 301-304억 달러 vs 컨센 293.9억 달러
: MPC 124-129억 달러 vs 컨센 134.5억 달러
: Azure 성장(CC 기준) +37% vs 컨센 +33.7%

■ 실적 슬라이드

https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/FY-2025-Q4/Document/DownloadDocument/54/SlidesFY25Q4.pptx

■ 가이던스 슬라이드

https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/FY-2025-Q4/Document/DownloadDocument/OutlookFY25Q4.pptx

감사합니다.

오픈AI, ARR 및 챗GPT 유저 지표 업데이트

: ARR 120억 달러 도달(vs 올해 초 50억 달러, 6월 100억 달러)

: 챗GPT WAU 7억 명(vs 3월 말 5억 명, 25년 목표 10억 명)

: 25년 매출 목표 127억 달러 초과 달성 가능성 존재(vs 24년 40억 달러)

: 25년 현금 소진 80억 달러(vs 올해 초 예상 70억 달러)

마이크로소프트(MSFT US) F4Q25 실적 - 성장을 보았느냐

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

마이크로소프트가 F3Q에 이어 다시 한번 긍정적 실적과 가이던스를 발표했습니다.

AI 대표 기업으로의 경쟁력을 단순 확인하는 정도가 아니라 마음껏 뽐내고 있네요

F4Q Azure 성장률은 +39%(고정환율 기준)으로 컨센서스(Factset) +34.4%와 가이던스 +34~35%를 상회했습니다. F1Q Azure 성장률 가이던스 +37%도 컨센서스 +33.7%를 상회했네요

공급을 넘어서는 수요 속 워크로드 전반에 걸친 성장이 계속되고 있습니다. 추가적으로 클라우드 마이그레이션 호조도 영향을 미치고 있습니다.

이외에 데이터, Foundry, Copilot과 깃허브 등 어플리케이션까지, 보유한 스택 전부에서 AI 모멘텀을 확인하고 있습니다.

당연하지만 CapEx 투자 의지도 재확인했고, 캐파 제약의 완화 시점을 기존 6월 전망에서 12월로 다시 연장했습니다. 지난주 실적을 발표한 구글의 코멘트와도 유사하네요

단순하게 CapEx만 투자하는 것이 아니라 소프트웨어를 포함한 기술 스택 내 최적화를 병행하고 있습니다. 이를 통해 CapEx 성장이 둔화되더라도 긍정적 클라우드 성장과 마진을 추구하는 것이지요

시간외 상승(+8.3%) 기준으로는 시가총액 4조 달러의 이정표도 넘어서게 됩니다. 4월 실적을 통해 돌아왔던 황제의 성장은 계속되고 있습니다.   자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다

보고서 링크: https://bit.ly/4l8DoK5

(2025/7/31 공표자료)

메타 2Q25 어닝콜 주요 코멘트 - Remarks

Over the last few months, we've begun to see glimpses of our AI systems improving themselves. And the improvement is slow for now, but undeniable and developing superintelligence, which we define as AI that surpasses human intelligence in every way, we think, is now in sight.

 
최근 몇 달 동안, AI 시스템이 스스로를 개선하는 초기 징후를 보기 시작했습니다. 현재로서는 개선 속도는 느리지만, 이는 부인할 수 없는 사실이며, “모든 면에서 인간 지능을 능가하는 AI”로 정의하는 초지능(superintelligence) 개발이 이제 가시권에 들어왔다고 생각합니다.

Meta's vision is to bring personal superintelligence to everyone, so that people can direct it towards what they value in their own lives. And we believe that this has the potential to begin an exciting new era of individual empowerment.

메타의 비전은 모든 사람에게 개인용 초지능을 제공하는 것이며,사람들이 자신의 삶에서 중요하게 여기는 일에 그것을 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이것이 개인의 역량을 비약적으로 증대시키는 새로운 시대의 시작이 될 잠재력이 있다고 믿습니다.

To build this future, we've established Meta Superintelligence Labs, which includes our foundations, product and FAIR teams as well as a new lab that is focused on developing the next generation of our models. We're making good progress towards Llama 4.1 and 4.2, and in parallel, we are also working on our next generation of models that will push the frontier in the next year or so.

이러한 미래를 만들기 위해, Meta Superintelligence Labs를 설립했습니다. 여기에는 파운데이션 팀, 제품 팀, FAIR 뿐만 아니라 차세대 모델을 개발하는 데 집중하는 새로운 연구소도 포함되어 있습니다. 현재 Llama 4.1과 4.2를 향해 착실히 나아가고 있으며, 동시에 향후 1년 내 AI의 한계를 다시 한번 밀어붙일 차세대 모델 개발도 진행 중입니다.

I've spent a lot of time building this team this quarter. And the reason that so many people are excited to join is because Meta has all the ingredients that are required to build leading models and deliver them to billions of people. The people who are joining us are going to have access to unparalleled compute as we build out several multi-gigawatt clusters.

이번 분기 동안 팀 구성에 많은 시간을 투자했습니다. 그리고 이처럼 많은 인재들이 메타에 합류하길 열망하는 이유는 메타가 최고 수준의 AI 모델을 만들고 이를 수십억 명에게 제공하는 데 필요한 모든 요소를 갖추고 있기 때문입니다. 합류하는 인재들은 전례 없는 수준의 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있는 기회를 갖게 될 것입니다.

Our Prometheus cluster is coming online next year, and we think it's going to be the world's first gigawatt-plus cluster. We're also building out Hyperion, which we'll be able to scale up to 5 gigawatts over several years, and we have multiple more Titan clusters in development as well. We are making all these investments because we have conviction that superintelligence is going to improve every aspect of what we do.

Prometheus 클러스터는 내년 가동될 예정이며,세계 최초의 GW급 클러스터가 될 것으로 보고 있습니다. 또한, Hyperion 클러스터도 구축 중이며, 수년 내 최대 5GW까지 확장 가능한 구조로 설계되어 있습니다. 이외에도 Titan이라는 이름의 클러스터 다수를 개발 중입니다. 이러한 막대한 투자를 단행하는 이유는, 초지능이 우리가 하는 모든 일의 질을 향상시킬 것이라는 확신이 있기 때문입니다.

Meta AI, Its reach is already quite impressive with more than 1 billion monthly actives. Our focus is now deepening the experience in making Meta AI the leading personal AI. As we continue improving our models, we see engagement grow. So, our next generation of models is going to continue to really help here.

Meta AI의 영향력은 이미 상당히 인상적입니다. 월간 활성 사용자 수가 10억 명 이상에 달하고 있으며, 이제 Meta AI를 최고의 개인용 AI로 만드는 데 주력하고 있습니다. 모델이 계속해서 개선됨에 따라 사용자 참여도 또한 증가하고 있으며, 향후 출시될 차세대 모델들이 이러한 경험을 더욱 크게 향상시킬 것으로 기대하고 있습니다.

We also expect that developing leading AI infrastructure will be a core advantage in developing the best AI models and product experiences. So we expect to ramp our investments significantly in 2026 to support that work. While the infrastructure planning process remains highly dynamic, we currently expect another year of similarly significant CapEx dollar growth in 2026 as we continue aggressively pursuing opportunities to bring additional capacity online to meet the needs of our AI efforts and business operations.

또한, 최고 수준의 AI 인프라 개발이 최고의 AI 모델 및 제품 경험 개발에 있어 핵심적인 경쟁력이 될 것이라고 믿고 있습니다. 이를 뒷받침하기 위해 2026년에는 관련 투자 규모를 크게 확대할 예정입니다. 비록 인프라 계획은 여전히 매우 역동적이고 유동적인 과정이지만, AI 역량과 전사 비즈니스 운영의 수요를 충족하기 위해 2026년에도 올해 수준과 비슷한 수준의 대규모 CapEx 증가를 기대하고 있습니다.

메타 2Q25 어닝콜 주요 코멘트 - Q&A

We have this principle that we believe in across the company, which we tell people — take superintelligence seriously. And the basic principle is this idea that we think that this is going to really shape all of our systems sooner rather than later — not necessarily on the trajectory of a quarter or two, but on the trajectory of a few years. And I think that’s just going to change a lot of the assumptions around how different things work across the company.

“초지능을 진지하게 받아들여야 한다”는 원칙을 회사 전반에 공유하고 있습니다. 이 원칙은 앞으로 몇 년 안에 우리의 시스템 전체가 AI로 인해 완전히 재편될 것이라는 가정 위에 있습니다. 변화는 분기 단위보다는 몇 년 단위로 나타날 것입니다. 그리고 이것은 회사 전반의 운영 방식에 대한 많은 가정을 바꾸게 됩니다.

Which I think is one of the things that our company is the best in the world at — is basically when we take a technology, we’re good at driving that through all of our apps and our ad systems and all that stuff. It’s not just going to sit on the line. So yeah, I mean, we’re just going to push very aggressively on all of that. But at some level, yeah, this is — they’re sort of an event in the trajectory that we’re seeing and those are the signals that we’re seeing. But we’re just trying to read it.

메타는 어떤 기술이든 그것을 수십억 명 사용자에게 적용하고 제품과 광고 시스템에 녹여내는 데 있어 세계 최고 수준의 역량을 갖고 있습니다. 우리는 기술을 단순히 실험으로 끝내지 않고, 실제로 적용해내는 데에 뛰어납니다. 그래서 모든 방향을 매우 공격적으로 추진하고 있습니다. 지금 우리가 목격하는 AI의 발전 속도는 하나의 사건처럼 느껴지며, 신호를 읽고 있는 중입니다.
 

Yeah. I mean on Open Source, I don’t think that our thinking has particularly changed on this. We’ve always open-sourced some of our models and not open-sourced everything that we’ve done. So I would expect that we will continue to produce and share leading Open Source models.

오픈소스에 대해 말씀드리자면, 입장이 크게 바뀐 것은 없습니다. 예전부터 일부 모델은 오픈소스화하고, 일부는 하지 않는 방식을 취해왔습니다. 그래서 앞으로도 선도적인 오픈소스 모델을 계속 생산하고 공유할 예정입니다.

I also think that there are a couple of trends that are playing out. One is that we’re getting models that are so big that they’re just not practical for a lot of other people to use. So we kind of wrestle with whether it’s productive or helpful to share that or if that’s really just primarily helping competitors or something like that. So I think that there’s that concern.

And then obviously, as you approach real superintelligence, I think there is a whole different set of safety concerns that I think we need to take very seriously

동시에 몇 가지 현실적인 트렌드가 있습니다. 하나는 모델 크기가 매우 커지고 있어서, 실질적으로 많은 외부 사용자들에게는 사용 자체가 비현실적이라는 점입니다. 오픈소스화하는 것이 실효성이 있는지, 혹은 경쟁자에게만 도움이 되는 건 아닌지 고민하게 됩니다. 또 하나는, 초지능에 가까워질수록 완전히 다른 차원의 안전성 문제들이 생기며, 정말 신중하게 접근해야 할 문제입니다.

Right now, we are focused on ensuring that we have enough capacity for our internal use cases, which includes both all of the core AI work that we do to support the recommendation engine work on the organic content side, to support all the ads ranking and recommendation work. And then, of course, to make sure that we are building the training capacity that we think we need in order to build frontier AI models. And to make sure that we’re preparing ourselves for the types of inference use cases that we might have ahead of us as we eventually focus not only on developing frontier models, but also how we can expand into the kinds of consumer use cases that we think will be hopefully widely useful and engaging for our users. So at present, we’re not really thinking about external use cases on the infrastructure,

현재 저희는 내부 수요 충족에 집중하고 있습니다. 여기에는 유기적 콘텐츠 추천 시스템, 광고 랭킹 및 추천 시스템을 뒷받침하는 핵심 AI 작업이 모두 포함됩니다. 그리고 동시에, 우리는 최첨단 AI 모델을 훈련시키기 위한 컴퓨팅 역량 확보에도 주력하고 있습니다. 향후에는 단지 모델 훈련에 그치지 않고, 광범위한 소비자 사용 사례로의 확장도 고려 중입니다. 사용자에게 유용하고 흥미로운 AI 기반 기능들을 제공하기 위함이죠. 따라서 현재 시점에서는 외부 대상의 인프라 제공은 계획하고 있지 않습니다.

오픈AI, Stargate Norway 발표

: 초기 230MW(290MW까지 확장). 26년까지 GPU 10만 개 배치 목표. Nscale과 Aker 참여. 완공 후 50:50 지분

: 데이터센터는 재생 에너지로 운영. Direct to chip 액체 냉각 시스템을 도입해 냉각 효율 확보

https://openai.com/index/introducing-stargate-norway/

피그마(FIG) IPO 예정

: 공모가 $33, 기존 $30~32 상회. 밸류는 193억 달러, 12억 달러 조달

https://www.figma.com/blog/ipo-pricing/

(참고) 주요 IPO 기업 거래시작시간(현지시간 기준)

아스테라 랩스(ALAB) - 24/3/20 12:39 PM
레딧(RDDT) - 24/3/21 1:15 PM
루브릭(RBRK) - 24/4/25 12:47 PM
서비스타이탄(TTAN) - 24/12/12 12:50 PM
세일포인트(SAIL) - 25/2/13 1:41 PM
코어위브(CRWV) - 25/3/28 1:21 PM
e토로(ETOR) - 25/5/14 12:32 PM
서클(CRCL) - 25/6/5 12:42 PM
차임(CHYM) - 25/6/12 12:51 PM

[삼성 이영진] 아마존(AMZN) 2Q25 실적 요약

■ 2Q25 실적
: 매출 1,677억 달러(+13%)
vs 컨센 1,621.9억 달러, 가이던스 1,590-1,640억 달러(+7~11%)
: 영업이익 192억 달러
vs 컨센 168.7억 달러, 가이던스 130-175억 달러

: 북미 1,001억 달러(+11%)
vs 컨센 976.5억 달러
: 해외 368억 달러(+16%)
vs 컨센 342.6억 달러
: AWS 309억 달러(+17.5%)
vs 컨센 308.2억 달러

: AWS 매출 성장 추이 (1Q23 → 2Q25)
15.8% → 12.2% → 12.3% → 13.2% → 17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% →16.9% → 17.5%

■ 3Q25 가이던스
: 매출 1,740-1,795억 달러(+10~13%)
vs 컨센 1,732.7억 달러
: 영업이익 155-205억 달러
vs 컨센 194.9억 달러

https://s2.q4cdn.com/299287126/files/doc_financials/2025/q2/Webslides_Q225.pdf

감사합니다.

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/8/1)

■ 팔란티어, 미 육군과 새로운 엔터프라이즈 계약 체결. 기존 75개 계약을 단일 계약으로 통합. 10년간 최대 100억 달러. 데이터 통합 및 AI 도구 배포를 신속화하기 위한 조치

■ 애플, 실적 콜에서 AI 투자 대폭 확대 의지와 M&A에도 열려있다는 입장 표명

■ 메타, 영상 AI 스타트업 Pika와 기술 제휴 또는 인수 가능성 논의

■ 구글, 에픽게임즈가 제기한 앱스토어 불공정 경쟁 소송 항소에서 패소 판결

■ 영국 CMA, 자국 클라우드 시장 내 AWS와 마이크로소프트의 집중도가 지나치게 높아 경쟁을 저해하고 있다고 판단

■ 피그마, IPO 첫 날 $85로 거래시작 $115.5로 마감. 종가 기준 공모가 $33 대비 +250%. 밸류 690억 달러

■ 오픈AI, Stargate Norway 발표. 초기 캐파230MW(290MW까지 확장)

■ 챗GPT 사용자 중 대화 공유 기능을 통해 공개 여부를 설정한 경우, 해당 URL이 주요 검색 엔진에 의해 크롤링되어 인덱싱되고 검색 가능하다는 보도

■ 앤스로픽, Claude Artifacts 기능 이미지, 텍스트, PDF 파일 업로드 및 분석 기능 추가

■ xAI, EU AI 법안 내 안전 및 보안 챕터에 해당하는 실천 규범에 서명. 기타 조항에 대해서는 비판적 의견

■ xAI, Grok Heavy 유저 대상으로 영상 생성 기능 Imagine과 AI 컴패니언 Valentine 배포 예정

■ 알리바바, 소형 코딩 특화 모델 Qwen 3-Coder-Flash(Coder-30B-A3B) 모델 출시

■ 세일즈포스 & 서비스나우, 각각 7.5억 달러씩 Genesys Cloud에 공동 투자 협의 중. B2C 소통 채널을 AI 기반으로 통합 관리하는 고객 경험(CX) 플랫폼

■ 세일즈포스, AI 기반 영업 리드 발굴 플랫폼 Bluebirds 인수 합의

■ Cursor, 중국 내 오프라인 밋업과 커뮤니티 중심으로 개발자 사이 인기. 미국 AI 모델의 우회 접속 증가 보도

■ 런웨이, 신규 영상 생성 AI 모델 Aleph를 유료 유저 대상 배포 완료

■ 코히어, 63억 달러 밸류(pre)로 3~5억 달러 신규 펀딩 논의 보도. 올해 연말 기준 ARR 2억 달러 예상. 2월 0.7억 달러 대비 급증

감사합니다.

아마존의 2Q25 클라우드와 AI 성적표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

2Q AWS 매출은 308.7억 달러(+17.5%)로 컨센서스(Factset) 308억 달러에 부합하는 수준입니다. AWS 매출 성장율 반등도 경쟁 기업 대비 제한적이었는데요 

AWS 매출 성장 추이 (1Q23 → 2Q25)
15.8% → 12.2% → 12.3% → 13.2% → 17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% → 16.9% → 17.5%

AWS 영업마진은 1Q 39.5%에서 32.9% 하락했네요
AWS 영업마진 추이(1Q23 → 2Q25)
24.0% → 24.2% → 30.3% → 29.6% → 37.6% → 35.5% → 38.1% → 36.9% → 39.5% → 32.9%

■ 클라우드 및 AI 관련 주요 내용

- AWS 연 환산 매출 1,230억 달러, AI 사업은 연 수십억 달러 규모 YoY 100% 이상 성장(1Q와 동일)

- 공급을 초과하는 수요 지속. AWS 백로그 1,950억 달러(+25%)

- 가장 주요한 제약은 전력 공급, 칩과 서버 조립에 필요한 부품 부족도 영향

- 공급 제약은 몇 분기 만에 완전히 해결되기 어려움, 정상화까지는 몇 개 분기 추가 소요. 점진적으로 개선될 것

- 2Q CapEx 314억 달러. 하반기 분기 평균과도 유사 전망. AWS 투자가 메인. AI 서비스와 자체 반도체 관련 투자

- AWS 영업마진 하락 이유는 주식 기반 보상 비용 증가, 그 외 감가상각비와 환 영향

- 고객들이 클라우드 환경 하에서 중요하게 생각하는 운영 성능, 보안, 프라이버시, 기능의 다양성 모두를 충족시켜줄 수 있다는 자신감 피력

- Trainium 2 대량 배치 시작. 엔비디아 GB200 EC2 인스턴스 출시

- BedRock 내 Claude 4는 가장 빠르게 성장한 모델 Nova는 두번째로 인기 있는 모델

- 기업 에이전트 구축 지원 도구(Strands, AgentCore) 확장. 메인프레임 현대화 및 OS 전환 단순화 에이전트 AWS Transform과 IDE 통합 에이전트 Kiro 강조

- AWS 성장을 낙관하는 이유는 1) 기업의 인프라 현대화 재개 및 가속화, 2) AI 어플리케이션의 실제 운영 환경 배포, 3) 컴퓨팅 케파 공급의 점진적 확대

사실 Q&A에서 나온 생성AI 시대 경쟁력에서 뒤쳐지는 것이 아니냐는 질문에 대한 대답은 엄청 와닿지는 않았습니다

"생성 AI는 여전히 초기 단계이며, 소수의 프론티어 모델이 학습되고 있고, 의미있는 AI 어플리케이션도 소수에 불과하다."

"추론의 중요도가 높아질 때 어떤 하드웨어에서 이를 구동할지가 중요하며, 가성비를 제공할 수 있다."

"AWS는 미들웨어와 어플리케이션 단에서도 차별화된 서비스 세트를 보유하고 방대한 데이터가 있다"는 대답은 다소 평이한 느낌입니다.

또한 공급을 넘어서는 수요와 캐파 제약은 모두가 경험하고 있는 것인데 왜 AWS 성장률 개선의 발걸음은 느릴까요?

엔비디아 GB200 정식 출시 시점이 비교적 최근인 점과 앤스로픽 성장의 수혜를 독점하지 못한다는 점을 생각해볼 수 있지만, 전력 포함 인프라 이슈로 확장이 더딘 것에는 가성비와 최적화를 쥐어짜내는 것이 문제가 아닌가 하는 생각도 드네요. 캐파 투자 달인의 면모가 역으로 작용하는 것이지요

빅3 하이퍼스케일러 C2Q 실적에서는 공급을 넘어서는 수요와 공격적 투자 의지를 다시 한 번 확인할 수 있었습니다. 지난 분기와 마찬가지로 견조한 클라우드 전환 트렌드도 주요 주제이구요.

클라우드 인프라의 실적 트렌드 기반으로 남아있는 소프트웨어 기업들이 어떻게 차별화되는 AI 전략과 실적을 발표할 지 추가 업데이트 드리겠습니다.

(2025/8/1 공표자료)

클라우드플레어(NET US) 2Q25 실적 - 변화하는 AI 산업 트렌드를 따라가 보자

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

클라우드플레어는 기대치를 상회하는 실적과 가이던스를 발표했습니다. 특히 지난 1Q 불확실성을 이유로 '25년 가이던스를 업데이트하지 않았던 것 대비 편안한 실적입니다.

대형 고객의 풀 오브 펀드 계약 확대와 영업 전략 및 운영 측면 개선이 지속되며 ACV booking은 역대 최고 수준을 기록했는데요, AI 기업을 포함해 금융 서비스 기업, 주정부 기관 등과도 주요 계약을 체결했습니다.

매크로 관련 여전히 분절적 신호를 확인하고 있다는 입장이지만, 제공하는 솔루션은 매크로 트렌드에 큰 영향이 없다는 자신감을 보였습니다.

실적 컨콜에서 새롭게 대두된 부분은 콘텐츠 퍼블리셔 및 에이전트 거래 지원 생태계 구축입니다. AI 시대 변화 트렌드 상에서 퍼블리셔의 트래픽 확보는 어려워지고 있고, 이들이 생산하는 콘텐츠 자산에 대한 중요성도 평가절하되고 있습니다.

일종의 생태계 붕괴 위기에서 클라우드플레어는 대의 명분을 기반으로 트래픽 수익 모델 변화에 대한 구조 설계를 선제적으로 진행하고 있습니다. 최근 발표된 AI봇의 크롤링을 금지하는 방향성과도 맞물리는 전략인데요, 단순하게 보면 AI 추론 산업 성장과 역행하는 모습이라고도 볼 수 있습니다.

하지만 EU AI Act를 비롯한 AI 규제 강화와 저작권 소송 확산 등을 고려하면 고객 요구 변화에 발맞춘 새로운 비즈니스 모델 구축으로 이어질 수 있습니다. 물론 해당 부분은 아직 초기 단계인 만큼 향후 AI 트렌드 변화와 함께 성과 확인이 필요한 부분이라고 판단합니다.

여전히 에이전틱 웹 전환과 AI 보안 시장 강화 트렌드, 신규 워크로드 및 분산 엣지 환경 대두에 따른 워크로드 이전 등 AI 추론 수요 성장 국면에서 긍정적 포지션은 이어지고 있습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/3Je0yl1

(2025/8/1 공표자료)

바이트댄스, Seed Diffusion 프리뷰 공개

: 토큰 수준의 discrete-state diffusion 기반 실험 버전 LLM. 전체 토큰을 동시에 복원하는 병렬 생성 방식

: 코드 생성 및 편집 특화, 8B~15B 규모 AR(Autoregressive)모델과 유사한 성능 + 빠른 추론 속도. 2,146토큰/초(AR 대비 5.4배)

: 저지연 코드 동시 생성, 대규모 IDE 자동 완성 지원, 낮은 레이턴시 코드 편집 등에 응용 가능

■ Diffusion(디퓨전) LLM

: 이미지 생성에서 활용되는 확산 모델 원리를 텍스트 생성에 적용한 언어 모델.

: 전체 시퀀스를 점진적, 병렬적으로 생성하기 때문에 높은 속도와 낮은 추론 비용. 다만 훈련 복잡도에 따른 안정성 이슈

: 구글 Gemini Diffusion은 임베딩 공간에서 노이즈 주입 및 복원. 연속 확산 방식으로 자연어 생성 품질 향상 목표. 1,489토큰/초(Gemini 2.5 Flash와 유사)

: 바이트댄스 Seed Diffusion은 직접적으로 토큰에 마스킹 및 편집 후 복원. 실전 코드 자동화에 초점. 2,146토큰/초

https://seed.bytedance.com/en/seed_diffusion

구글, Gemini 2.5 Deep Think 출시

: Google AI Ultra 구독자 대상 Gemini 앱을 통해 활용

: 병렬 사고 기법을 활용해 추론 시간을 늘리고, 사고 능력의 한계 확장 및 창의적 문제 해결 능력 향상

: 확장된 사고 경로를 모델이 적극적으로 활용할 수 있도록 하는 신규 강화학습 기법 적용

: HLE 34.8%, LiveCodeBench 86.6%, AIME 2025 99.2%, IMO 2025 60.7%(동메달 레벨)

: 수학자 및 학계 연구자 대상으로는 IMO 금메달 모델 공식 버전 공개

https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think/

구글 Gemini 2.5 Deep Think 벤치마크

오픈AI 신규 자금 조달 보도

: 83억 달러 조달. 라운드 5배 초과 청약. 전략적 신규 투자자 유치에 우선순위를 두어 기존 투자자 배정 축소로 인한 불만도 존재

: 리드 투자자는 드래고니어 인베스트먼트(28억 달러 투자)
+ 블랙스톤, TPG, T. Rowe Price 등 다수의 신규 투자자
+ 피델리티 캐피털, 세콰이어 캐피털, a16z, 코아투, 알티미터, D1, 타이거 글로벌, 스라이브 캐피털 등 참여

: ARR 6월 100억 달러에서 130억 달러로 성장(7/30 120억 달러 보도 존재), 유료 기업 고객 수 500만 개

: 3,000억 달러 밸류 기반 400억 달러 펀딩 계획의 일부. 1차 100억 달러는 조달 완료

: 2차 300억 달러는 12월 완료 목표. 소프트뱅크 225억 달러 + 75억 달러 구성

→ MS 협상 지속과 소프트뱅크 관련 노이즈 속 “예정보다 빠르게” + “예상보다 많은 금액” 조달

앤스로픽, 오픈AI의 Claude API 접근 권한 차단

: 오픈AI는 GPT-5 출시 전 앤스로픽 Claude Code를 내부 안정성 테스트 및 성능 벤치마크에 사용. 일반 유저 수준이 아닌 수천개의 쿼리를 통한 비교

: 앤스로픽은 자사 API를 활용한 경쟁 제품 구축, 경쟁 AI 모델 학습, 역설계 등을 약관 위반으로 규정. 이번 사례를 적대적 경쟁 행위로 판단

: 산업 내 경쟁이 기술적 측면을 넘어 전략적, 정치적으로 진행되는 흐름. AI API 라이선스 경쟁 제한 조한 강화 및 AI 모델 간 상호 폐쇄화 흐름 강화 가능

오픈AI, GPT-5로 가는 험난한 여정 관련 기사

■ GPT-4.5 (Orion)
- 24년 하반기 'Orion' 프로젝트 진행 → 성능 부족으로 GPT-4.5로 출시
- 고품질 웹 데이터 고갈, 소형 모델 최적화가 대형 모델에서는 무력화된 것이 주요 원인

■ o 시리즈
- 23년 말 Q* 계열 추론 돌파구 이후 개발
- o3는 더 많은 연산 자원 + 웹 검색 및 코드 참조 기능 포함해 성능 향상
- 그러나 챗봇(student) 및 API 전환 시 성능 저하 → 인간 언어 표현의 제약으로 추론 능력 희석

■ 조직 내부 갈등 및 긴장
- MS와의 구조 재편 협상에서 반복적 갈등 발생, 현재는 긍정적 진행 중
- 메타의 핵심 인력 채용 및 조직 개편은 내부 리더십에 압박

■ Universal Verifier(보편적 검증기)
- 강화학습(RL) 과정에서 모델의 응답을 다른 LLM이 조사 및 채점(검증)하는 절차를 자동화
- 수학처럼 정답이 명확한 분야뿐 아니라 창작 및 주관적 영역에서도 검증 가능

■ GPT-5 주요 특징
- 프로그래밍, 수학, 에이전트 작업에서 실용적 개선. 엣지 케이스 대응 능력 향상
- 상대적으로 적은 컴퓨팅 자원으로 높은 품질의 코드와 응답 생성
- 단, GPT-3 → GPT-4 만큼 성능 도약은 아님

샘 올트먼, 신규 출시 기대감과 캐파 제약 코멘트

“앞으로 몇 달 동안 새로운 모델, 제품, 기능 등 출시할 것들이 정말 많습니다.“

“약간의 문제나 캐파 부족이 있을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 불안정할 수도 있지만, 우리가 만든 것들을 여러분이 정말 좋아하실 거라고 생각합니다.“

메타의 이직 제안을 거절한 타 기업 AI 연구진

■ 오픈AI
- 직원 100명 이상에게 접근, 최소 10명 영입. MSL 수석 과학자도 오픈AI 출신
- 제안 거절 이유는 오픈AI가 AGI 실현에 가장 가까운 곳이라는 믿음과 연구 결과가 광고 수익 중심 제품으로 연결되는 것에 대한 경계

■ 앤스로픽
- 앤스로픽 출신 영입은 최소 2명. 모두 과거 메타 근무 경험 존재
- 별개로 앤스로픽은 공동 창업자 7명은 전원 이탈 x. AI 위험성에 대한 대의적 공감대 존재

■ Thinking Machines Labs
- 기업 인수 제안 거절 후 50명 직원 중 12명 이상 접촉
- 공동 창업자 앤드류 털록이 핵심 표적. 6년간 15억 달러 규모 패키지 제안했으나 거절

■ SSI
- 외부 인재 영입이 어려운 비공개 구조. 오픈AI 출신 영입도 제한적
- 유망 인재를 직접 발굴해 멘토링하는 구조, 링크드인 프로필에 SSI를 언급하지 않도록 권고

샘 올트먼, GPT-5를 활용한 답변 노출

“Pantheon은 정말 좋은 쇼야”
→ “GPT-5가 추천했어?”
→ 알고 보니 그렇더라!(챗GPT-5를 통한 답변 노출)

: 내부 버전이나 테스트용 Ul를 통해 존재를 은근히 공개하는 마케팅 및 하입 전략. 출시 임박 기대감 부여 가능

Pantheon (AMC+ / Netflix)
: 업로딩된 정신(uploaded minds), AGI, 디지털 자아, 윤리적 문제 등과 관련된 깊이 있는 주제를 다루는 애니메이션 드라마