[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/8/20)

■ 샘 올트먼, GPT-6는 GPT-4에서 5 사이의 간격보다 빠르게 출시될 것이라는 코멘트

■ 오픈AI, 인도에 챗GPT Go 요금제 정식 출시. 인도 전용 요금제로 월 ₹399($4.6 수준)

■ 메타, AI 인재 영입과 조직 개편 이후 거대해진 조직 내 다운사이징 가능성 논의 보도

■ 딥시크, V3.1 모델을 웹과 앱에 업데이트하고 허깅페이스 페이지 생성

■ 데이터브릭스, 1,000억 달러 밸류로 10억 달러 규모 신규 펀딩 논의 보도

감사합니다.

샘 올트먼은 왜 AI 버블을 말했을까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

전일 AI 테마 조정 속 샘 올트먼의 'AI 버블' 발언이 화두가 되었습니다. 특히 공매도 보고서와 함께 팔란티어는 9% 하락했는데요

하지만 타임라인 상 최초 소스 기사(언론과 올트먼의 저녁 식사 인터뷰)는 8/15일 게재되었고 부정적 내용만 있던 것도 아닙니다.

올트먼은 지금 투자자 전체가 AI에 지나치게 흥분한 단계에 있느냐?는 질문에 그렇다(Yes)라고 답변했습니다. 동시에 AI가 오랫동안 없었던 가장 중요한 사건이냐는 것에도 그렇다(Yes)라는 의견을 부연했습니다.

과거 닷컴 버블도 본질적 진실(Kernel of Truth)에서 출발했다는 의견인데요. 기저에는 실제로 중요한 무언가가 있었고, 기술은 정말 훌륭했으며, 인터넷은 대단히 큰 사건이었습니다. 그러나 사람들이 지나치게 흥분해 버블이 발생했다고 설명했네요

특히 직원 3명과 아이디어 1개 뿐인 소규모 스타트업이 비정상적으로 높은 가치 평가를 받는 것은 합리적이지 않다고 지적했는데요. 비이성적이며 누군가는 반드시 큰 피해를 입게 될 것이라고 경고했습니다.

하지만 반대로 일부는 큰 손해를 보고, 또 다른 일부는 큰 이익을 얻는 양분된 결과나 나타날 것이라고 전망하며, 개인적 믿음으로 이번 과열 현상은 경제적으로는 순이익(Net win)이 될 것이라는 낙관적 시각도 견지했습니다.

우려에도 불구하고 오픈AI의 데이터센터향 수 조달러 투자 계획을 언급하며, AI 인프라 확장을 도모하고 생존 및 성장을 꾀하는 전략적 태도를 강조하기도 했습니다. 

드는 생각은 진짜 AI 버블을 걱정한다기 보다 '소규모 스타트업(오픈AI 출신이 만든 기업이 생각나는..?)에 투자해 고생하지 말고 비전과 안정성이 있는 오픈AI에게 투자해라'를 돌려 말하는 것 같네요

더구나 올트먼은 GPT-5 출시 2주 만에 GPT-6는 이전 GPT-4에서 5 간격보다 빠르게 출시될 것이고, 개인 취향을 반영하는 챗 봇을 직접 만들 수 있을 것이라며 하입을 시작했습니다.

결국 AI 버블 이슈는 메인 이유라기보다 잭슨홀 미팅을 앞둔 불안감을 반영하는 움직임을 약간 거드는 역할 정도였다고 생각합니다.

(2025/8/20 공표자료)

샘 올트먼, GPT-6 포함 제품 로드맵 관련 인터뷰 요약

: GPT-6는 이미 준비 중. 기존과 달라질 것이며, GPT-4와 GPT-5 사이 간격보다 빠르게 출시할 것

: 단순하게 응답하는 수준을 넘어, 유저에게 적응하고 취향을 반영하는 챗 봇을 직접 생성하는 것을 지원할 계획

: 메모리가 개인화의 핵심. 사용자가 누구인지와 선호, 일상, 습관 등을 기억하고 그에 맞춰 적응할 필요가 있음

: 심리학자들과 협력해 제품을 설계. 사람들이 어떻게 느끼는지와 장기적 웰빙 측정 중

: 향후 챗GPT 버전들은 최근 트럼프 행정부의 행정 명령을 준수할 것. 이념적으로 중립적이며, 사용자 맞춤형 지향

: GPT-5 런칭 과정이 잘못 처리되었음을 인정하면서도 따뜻한 톤 업데이트 적용 강조

: 올해 출시된 기능 중 향상된 메모리를 가장 좋아하지만, 프라이버시 문제는 인정. 향후 암호화 추가 가능성 시사

: 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에 대한 관심 표명. 추가로 AI 인접 영역 중 에너지, 새로운 기판, 로봇, 데이터센터 구축 속도 향상 분야에 관심

: 오픈AI의 핵심 소비자 제품은 여전히 챗GPT. 유연성과 일상에서 유용함을 높이는 것에 집중

데이터브릭스의 신규 밸류 1,000억 달러

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

AI 버블 논란과 상반되게 데이터 플랫폼 기업 데이터브릭스가 1,000억 달러 밸류로 10억 달러의 신규 펀딩 논의 보도가 있었습니다.

24년 12월 시리즈 J 당시 밸류가 620억 달러였으니 8개월 만에 60% 가까이 상승한 것인데요

Thrive Capital과 Insight Partners 등이 공동 리드에 참여했고, a16z도 투자에 참여한 것으로 알려졌습니다.

데이터브릭스 측은 빠르게 자금을 조달할 계획이 없었으나, 최근 투자자들의 관심이 증가했다는 코멘트를 남겼습니다(이것도 버블일까요?)

신규 자금은 AI 에이전트를 위한 데이터베이스와 AI 에이전트 플랫폼 개발에 집중적 사용할 계획입니다.

데이터브릭스는 지난 6월 Data + AI summit에서 올해 7월(F2Q26) 기준 연 환산 매출 37억 달러(+50%) 달성을 전망했습니다. FY25 60% 이상의 매출 성장을 달성했던 것을 고려하면 여전히 높은 성장성이 유지되고 있는데요

대표적 피어 기업 스노우플레이크를 비롯해, 오픈AI와 앤스로픽 그리고 경쟁 기업으로 꼽힌 팔란티어의 숫자를 비교해보고자 합니다.

■ 시가총액(or 밸류에이션) / ARR(연 환산 매출)
(시가총액은 Bloomberg 전일 종가 기준, 밸류에이션은 최근 보도 기준)

데이터브릭스: 1,000억 달러 / 37억 달러 = 27배
스노우플레이크: 643억 달러 / 44억 달러 = 15배
오픈AI: 5,000억 달러 / 130억 달러 = 39배
앤스로픽: 1,700억 달러 / 50억 달러 = 34배
팔란티어: 3,742억 달러 / 40억 달러 = 93배

이익단 및 잉여 현금흐름(FCF)에서 차이점은 팔란티어 제외 전부 적자 상태이고, FCF 마진은 팔란티어(44%) > 스노우플레이크(24%) > 데이터브릭스(1월 + 전환) > 오픈AI&앤스로픽(적자) 순입니다.

세부 사업이 상이한 기업 간에 직접 비교의 타당성은 다소 떨어지고, 단순 숫자 계산 정도지만 생각해볼 수 있는 임플리케이션은

1) 스노우의 매출 성장률이 데이터브릭스 절반 수준이지만, 이익단은 좋은데 50% 가까운 할인을 받아야 할까?

2) 팔란티어는 데이터브릭스랑 매출 성장률이 비슷하고, 이익단은 우위이고, 직접적 경쟁 기업도 제한적이면 적정 밸류는 어디일까? 등을 꼽아볼 수 있겠네요

(2025/8/20 공표자료)

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/8/21)

■ 구글, Pixel 10 시리즈 3종과 폴더블 모델(Fold) 공개. 모든 기기에 Gemini 기반 AI 기능 강화

■ 구글, Fitbit 앱에 AI 기반 개인 건강 코치 기능 추가. Fitbit 프리미엄 구독자 대상으로 10월 프리뷰 공개

■ 구글, AI 기반 저널링 앱 Pixel Journal 출시. AI 프롬프트 추천, 다양한 기록 요소 지원, 인사이트 제공

■ 구글, 구글 포토에 Gemini 기반 대화형 편집 기능 도입. 간편한 편집 지원

■ 사라 프라이어 오픈AI CFO, 미래에 자사 데이터센터 및 AI 인프라를 타 기업에게 제공하는 서비스 출시 가능성 언급. 다만 현재는 내부 운영용 컴퓨팅 캐파 확보에 집중

■ 루이지애나 주 규제 당국, 메타 데이터센터 전력 공급 관련 천연가스 발전소 신설, 송배전 인프라 확충, 태양광 자원 조달 계획 승인

■ 메타, Silicon Ranch와 미국 사우스캐롤라이나 주 내 1억 달러 규모의 100MW 태양광 발전소 건설 계약

■ xAI, 30만 건 이상의 Grok 채팅 대화가 공개적으로 인덱싱 되어 구글 검색을 통해 쉽게 접근 가능 상태로 존재. 프라이버시 우려

■ 앤스로픽, Claude for Enterprise 구독에 Claude Code 기능 포함 발표

■ 캐릭터 ai, 자금 조달 또는 기업 매각 옵션을 두고 내부 논의 보도

■ 캔바, 구주매출 과정에서 420억 달러 밸류 보도

감사합니다.

메타, AI 부문 채용 동결 보도

: 수개월 간 50명 이상의 연구원과 엔지니어 영입 한 뒤 채용 동결 발효. 동결 기간은 구체적으로 공유되지 않음

: 부서의 광범위한 재편과도 연결. 최근 MSL 산하 AI 부서를 4개의 조직으로 재편하는 내용 보도. 외부 신규 채용 뿐 아니라 기존 직원의 내부 팀간 이동도 금지

: 메타 대변인은 채용 동결을 컨펌. 다만 기본적 조직 계획이며, 인력 영입 및 예산 계획 수립 후 견고한 구조를 만드는 과정이라는 코멘트

MIT 엔터프라이즈 AI 도입 연구 결과의 함의

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

AI 버블론의 연장선에서 MIT NANDA 이니셔티브의 엔터프라이즈 AI 도입 관련 현실 진단이 화두가 되었습니다(이것도 발표 시점과 시장 반영에는 약간의 시차가 존재하네요..)

"The Gen AI Divide: State of AI in Business 2025"의 주요 내용은

1) 생성 AI는 혁신 잠재력을 보유하고 있지만, 빠른 매출 성장을 이끌어낸 사례는 5%에 불과. 95%는 손익계산서 영향 미미

2) 핵심 원인은 AI 모델 성능 또는 규제가 아니라 러닝 갭. 기업 통합 과정에서 조직 프로세스와 시스템을 AI에 맞추어 변화하지 못하는 것

3) 업무 특화형 생성 AI의 성공적 도입 비율은 5%. 범용 챗 봇은 시도는 쉽지만 메모리와 커스텀 부족으로 핵심 워크플로우에 녹이기는데 어려움

4) 자원 배분 불일치 존재. 예산 절반 이상은 영업/마케팅 툴에 적용. 성과 지표 측정이 보고에 용이하기 때문. 하지만 높은 ROI는 백오피스 자동화에서 발생

5) 산업별로 테크, 미디어, 통신 분야를 제외하면 대부분 산업에서 재무적 영향 미미

6) 도입 방식 차이도 영향. 전문 벤더를 통한 AI 툴 구매 및 파트너십 성공률 66%. 내부 자체 빌드는 성공률 33%

7) Shadow AI 트렌드. 기업 40%만 공식적으로 LLM 구독. 90%는 직원 개인 계정으로 AI를 활용 중
우선 조사 기간은 올해 1~6월입니다. 해당 기간 기업 AI 도입 사례는 과거 코파일럿 수준 도구에 국한 될 것입니다.

추론 모델 발전과 MCP, A2A 등 프로토콜을 통해 에이전트 AI가 대두된 것은 '25년 초 이후 일이니까요. SW 기업 실적을 통해서도 코파일럿 레벨 툴이 가져온 실제적 변화가 미미함은 이미 알려진 내용입니다.

결국 중요한 것은 장기 메모리와 낮은 환각률 기반의 에이전트 시스템 배포입니다. 제한적 컨텍스트로는 할 수 있는 분야가 한정되니까요

보고서에서 SaaS 앱 스택을 대체하는 차세대 비즈니스 인프라로 에이전틱 웹(단일 에이전트가 아니라 인터넷 전반에서 에이전트'들'이 자율 협력 교섭하는 시스템)을 강조한 것도 같은 맥락입니다.

5%라는 숫자는 충격적이지만, 아직 추론 모델과 에이전틱 AI는 도입 초기 단계입니다. 실망감을 생각하기에도 이른 시점이고, 미리 선반영할 필요는 더욱 없어보이네요

(2025/8/21 공표자료)

DeepSeek-V3.1, Artificial Analysis Index 평가

: 추론 모드 60점 vs R1 59점. 비추론 모드 49점 vs V3 44점. 알리바바 Qwen3 235B 2507과 오픈AI gpt-oss 대비 낮은 수준

: 기존 R1 및 V3 모델과 동일한 아키텍처 및 파라미터. 추론 모드에서는 함수 호출을 지원하지 않음. 에이전트형 워크플로우 지원 능력을 제한할 가능성

캔바(Canva) 밸류에서 시작하는 피그마(FIG US) 시나리오 분석

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

최근 비상장 SW 기업의 밸류에이션 상승 소식이 이어짐에 따라 상장된 피어 기업과 비교도 자주할 수 밖에 없는데요

디자인 SW 분야에서 유망주로 꼽히는 캔바(Canva)가 420억 달러 밸류로 구주 매출을 진행한다는 소식이 전해졌습니다.

캔바의 ARR(연 환산 매출)이 33억 달러 정도이니 밸류/ARR은 12.7배 수준이네요

피그마와 비교하면 피그마 '24년 기준 매출 성장률은 48%이고, 캔바의 성장률은 30% 중후반이지만, 7월 ARR은 전년 대비 50% 성장하기도 했습니다.

장기 수익성을 유지중인 캔바와 다르게 피그마는 '23년 어도비 인수 해제 보상금을 기반으로 흑자를 기록한 이후 '24년 대규모 적자를 기록했고, '25년 다시 흑자로 돌아서는 상황입니다.

피그마의 ARR(2Q 매출 전망 2.52억 달러 *4, Factset 기준)은 10.08억 달러입니다.

이론적으로 주식 수 4.87억 주 기반으로 멀티플별 시가총액과 주가 시나리오를 분석해보면

- 13배(캔바 멀티플) = 131억 달러 / $27

- 25배(고성장 SaaS 상단) = 252억 달러 / $52

- 35배(앤스로픽 멀티플) = 353억 달러 / $72

- 40배(오픈AI 멀티플)  = 403억 달러 / $83

상장 기업과 비상장 기업의 비교는 상장 프리미엄을 비롯해 재무 데이터의 투명한 공개 여부 등 고려할 요소가 많습니다. 다만 현재 피그마 주가는 앤스로픽과 유사한 멀티플이 반영되있네요

(2025/8/21 공표자료)

구글, AI 모드 지원 국가 확장

: 180개국 및 지역에서 사용 가능. 미국(3월 실험 → 6월 출시) 및 인도(6월 실험 → 7월 출시) 이후 8월 글로벌 확장. 2Q MAU 1억 명

: 신규 에이전트 기능으로 레스토랑 예약 기능 출시. 지역 서비스 예약과 이벤트 티켓 구매로 확장 예정

: 미국 Search Labs 유저 대상으로 개인화 추천 기능 도입

https://blog.google/products/search/ai-mode-agentic-personalized/

알렉산더 왕, 메타의 AI 관련 투자 축소 루머에 대해 직접 반박

“우리는 회사 차원에서 Meta Superintelligence Labs에 점점 많은 투자를 하고 있을 뿐입니다. 그와 반대되는 보도는 분명히 잘못된 것입니다.”

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/8/22)

■ 구글, AI 모드를 180개 국가 및 지역으로 확장. 에이전틱 기능 및 개인화 기능도 실험적 추가

■ 구글, 연방 정부 기관 대상으로 구글 클라우드를 통해 Gemini 모델을 제공하는 Gemini for Government 발표. 연방 기관 당 $0.5 이하 수준

■ 앤스로픽, 신규 펀딩에서 투자자 수요 증가로 최대 100억 달러 펀딩 가능성 보도. 이전 보도된 수준은 50억 달러

■ 메타, AI 부문 채용 동결 보도. 내부적으로 예산 계획과 조직 안정화를 위한 필수 조치라는 설명

■ 알렉산더 왕, 메타의 AI 관련 투자 축소 루머에 대해 직접 반박

■ 일론 머스크, Grok 5의 학습이 9월부터 시작될 것이라는 코멘트

■ X, 5억 달러 규모의 퇴직금 관련 집단 소송의 잠정적 합의 가능성 제기

■ 딥시크, 하이브리드 추론 모델 DeepSeek-V3.1 출시

■ 딥시크, UE8M0 FP8 파라미터 정밀도는 차세대 국산 칩에 맞춰 설계된 것이라는 코멘트

■ 무스타파 슐레이만, AI가 의식이 있는 존재처럼 보이게 만드는 연구가 오히려 사회적 해악을 불러올 수 있다는 경고

감사합니다.

메타 & 구글, 대규모 클라우드 컴퓨팅 계약 체결 보도

: 메타는 구글 클라우드의 서버, 스토리지, 네트워킹 등 서비스 활용. 구글 데이터센터 내 엔비디아 GPU 사용 권한 포함

: 계약 규모는 6년에 걸쳐 100억 달러 규모. 구글 클라우드 역사 상 최대 규모

: 구글은 AI 스타트업을 넘어 대형 고객 유지 지속. 최근 오픈AI와도 클라우드 컴퓨팅 계약 체결

: 메타는 기존에 AWS와 Azure의 클라우드 서버 활용. GCP를 추가해 가격 협상에서 유리한 지위 확보 기대

메타, 애플 AI 인력 추가 영입 보도

: 애플에서 클라우드 인프라, 모델 학습 및 검색 중심의 AI 팀을 이끌던 임원 프랭크 추(Frank Chu) 영입

: 애플 클라우드 서버 내 LLM 운영, 모델 학습 감독, 시리의 검색 및 엔터테인먼트 서비스 개선에도 관여. MSL 인프라 팀으로 합류 예정

: 메타는 최근 MSL 전반에 걸친 일시적 채용 동결을 공지했으나, 사업상 핵심적 역할에는 알렉산더 왕의 개별 심사을 거쳐 예외적 채용 진행 가능

워크데이(WDAY US) F2Q26 실적 - AI발 SaaS 위기론에 대한 SaaS 기업의 반박

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

워크데이 F2Q 실적은 전체 매출 성장률은 F1Q와 동일했으나, 구독 매출과 cRPO 성장률 개선세를 보여줬습니다. 조기 리뉴얼과 AI 프로덕트가 긍정적으로 작용했네요

실적 발표 직후 FY26 구독 매출 가이던스를 1,500만 달러 상향한 것이 긍정적 평가를 받았으나, Paradox 인수에 따른 추가 효과가 반영된 것이라는 내용에 따라 실망감으로 바뀌었습니다(시간외 -4%)

물론 보수적 전망이라는 점을 강조했고, 하반기 성장 가속화 전망을 유지했지만, 코어 비즈니스 자체가 엄청 개선되는 정도는 아니네요

컨콜에서 흥미로웠던 부분은 AI 산업 발전에 따른 Seat 기반 SaaS 위험론에 대해 우려는 과장되었다는 일종의 반박을 한 것입니다.

고객사 인력 증가세가 완화된 것은 사실이나 순증가하고 있고, 신규 채용 둔화 및 구조조정은 AI 때문이 아니라 코로나 시기 과도한 채용의 여파라고 보고 있습니다.

AI는 오히려 비효율을 해소하는 도구이며, 시장 내 확고한 입지와 강력한 고객 기반을 활용해 엔터프라이즈 AI 솔루션 주요 공급자가 될 것임을 강조했습니다.

다수의 고객이 "워크데이에 투자하는 것이 AI 전략을 실행하는 것"이라는 발언을 직접하고 있다는 내용도 있었습니다.

즉, 대형 SaaS 기업이 보유한 플랫폼 측면의 고착성과 대규모 고객 베이스가 불확실성을 이겨내는 무기가 될 것이고, AI 제품 모멘텀도 지속된다는 것입니다. 

실제로 워크데이 AI SKU는 전체 고객의 30% 이상, 신규 계약의 75% 이상에 포함되었고, 핵심 고객의 70% 이상은 Workday Illuminate를 활용하고 있습니다. 신규 AI 제품의 ACV는 2배 이상 증가했고, AI SKU의 매출은 100% 이상 성장했다는 내용도 있습니다.

하지만 당장 SaaS 기업에게도 충분히 기회가 있다는 정도를 확인하는 답변이지 불확실성을 완전히 해소시켜줄 수 있는 수준은 아니라고 생각합니다. Show & Prove가 계속될 필요가 있습니다. 추가 업데이트해 드리겠습니다.

■ F2Q26 주요 실적 (컨센서스 자료: Factset)
: 매출 23.5억 달러(+12.6%) vs 컨센 23.4억 달러(0.3% 상회)
: 구독 매출 21.7억 달러(+14%) vs 컨센 21.6억 달러(0.4% 상회)
: cRPO 79.1억 달러(+16.4%) vs 컨센 78.6억 달러(0.6% 상회)
: NG OPM 29% vs 컨센 28.1%

■ F3Q26 및 FY26 가이던스
: F3Q 구독 매출 22.35억 달러(+14.1%) vs 컨센 22.37억 달러
: FY26 구독 매출 88.15억 달러(+14.2%) vs 컨센 88억 달러

(2025/8/22 공표자료)

Crusoe(크루소), 100억 달러 밸류로 신규 펀딩 논의 보도

: 크루소는 엔비디아 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 제공 및 데이터센터 인프라 프로젝트 참여 기업(ex 텍사스 애빌린 스타게이트 프로젝트 리드 아키텍트 역할)

■ 과거 펀딩
- 22년 시리즈 C → 3.5억 달러 펀딩. 17.5억 달러 밸류
- 24년 12월 시리즈 D → 6억 달러 펀딩. 28억 달러 밸류

■ 매출 전망
- 24년 매출 2.8억 달러
- 25년 매출 5억 달러 및 26년 매출 22억 달러 전망

구글, AI의 환경 영향 관련 보고서 vs 전문가 비판

■ 구글 블로그 주요 내용

: Gemini 앱 텍스트 프롬프트는 에너지 소비량 0.24Wh (TV 9초 시청) + 물 사용 0.26mL(약 5방울) + 탄소 배출0.03g CO2e

(참고)
- 6월 샘 올트먼 블로그 글에 언급된 챗GPT 쿼리 당 에너지 소비량 0.34Wh
- 2009년 구글 검색 당 에너지 소비량 0.3Wh

: 최근 12개월 동안 에너지 사용량은 33배, 탄소 발자국은 44배 감소. 구글의 풀스택 접근 방식 때문

: 효율적 모델 아키텍처, 알고리즘 및 양자화, 추론 서비스 최적화, 맞춤형 하드웨어, 유휴 상태 최적화, ML 소프트웨어 스택 통합, 효율적 데이터센터 인프라 등

■ 전문가 비판 지점

: 데이터센터 냉각을 위한 직접적 물 소비만 계산. 전력 생산 등 간접적 물 소비 반영 x

: 시장 기반(Market Based) 수치만 사용. 친환경 전력 구매를 통해 줄인 배출량만 반영. 사용 지역 전력 믹스 기반의 실제 탄소 배출을 반영하는 위치 기반(Location based) 방식 누락. 국제 표준은 위치 기반 포함 권장

: 극단값 제외하고 전체 사용자 요청의 중간값을 활용했다는 점 강조했지만, 단어, 토큰 수 등 구체적 배경 데이터 공개 x. 해당 연구 논문은 피어 리뷰 x

https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference