최근 몇 달간 글로벌 증시에서 가장 뜨거운 이름 중 하나가 바로 오라클(Oracle)이에요. 한때 전통적인 데이터베이스(DBMS) 회사로만 알려졌던 오라클이 이제는 AI 클라우드 인프라 기업으로 재탄생하며 ‘제2의 엔비디아’로 불릴 정도로 급부상하고 있습니다. 하지만, 최근 내부 문건 보도로 인해 ‘수익성 논란’이 불거지면서 주가가 급락했고, 시장은 다시 냉정한 시선으로 돌아섰어요. 오늘은 오라클의 성장 스토리와 논란의 본질, 그리고 앞으로의 관전 포인트까지 차근히 짚어보겠습니다.
오라클의 변신, 소프트웨어에서 AI 클라우드로
오라클은 1977년에 설립된 글로벌 소프트웨어 기업입니다. 오랫동안 ERP(기업자원관리), CRM(고객관리), HCM(인사관리) 같은 기업용 소프트웨어 분야에서 강세를 보여왔어요. 그러나 최근 몇 년 사이 오라클의 전략은 명확히 바뀌었습니다. 바로 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), 즉 클라우드 인프라 중심의 비즈니스로 전환한 것이죠.
이 변화는 단순한 서비스 확장이 아니라 기업 체질 자체의 재편이었습니다. 오라클은 클라우드 인프라, AI 연산, 대규모 데이터센터 건설에 공격적으로 투자하며, AI 시대의 인프라 제공자로 자리 잡으려 하고 있어요. 특히 OpenAI, NVIDIA, Softbank 등과 손잡고 추진하는 초대형 AI 데이터센터 프로젝트는 업계의 이목을 끌었습니다. 오라클은 이 프로젝트를 통해 향후 5년간 매출을 최대 14배까지 성장시킨다는 대담한 목표를 세웠습니다.
폭발적 성장의 배경, 그리고 숫자로 본 실적
최근 분기 기준으로 오라클의 클라우드 매출은 전년 대비 28% 증가한 72억 달러를 기록했습니다. 세부적으로 보면, IaaS(인프라 서비스)가 55% 성장한 33억 달러, SaaS(소프트웨어 서비스)가 11% 증가한 38억 달러였습니다. 반면 전통적인 소프트웨어 부문은 소폭 감소세를 보였어요. 이는 오라클이 이제 완전히 클라우드 중심 기업으로 전환하고 있음을 보여줍니다.
특히 오라클의 클라우드 인프라 부문은 단순한 호스팅 서비스가 아니라, AI 학습 및 추론용 GPU 서버를 제공하는 고성능 인프라로 차별화되고 있습니다. 엔비디아 GPU를 활용한 AI 데이터센터 사업은 단기간에 급성장했고, 오라클의 전체 클라우드 계약 잔고는 무려 4,550억 달러로 359% 급증했습니다.
AI 클라우드 수익성 논란, ‘14% 마진’의 충격
하지만 지난 10월 초, 오라클의 내부 문건이 외부에 공개되면서 분위기가 급변했습니다. The Information의 보도에 따르면, 오라클의 GPU 기반 AI 클라우드 사업부의 영업이익률이 14% 수준에 불과했던 것으로 드러났습니다. 이는 시장이 기대했던 ‘고마진 성장 사업’ 이미지와는 거리가 멀었죠.
이 소식이 전해지자 오라클 주가는 하루 만에 7% 가까이 하락했습니다. “AI 인프라가 정말 돈이 되는 비즈니스인가?”라는 질문이 투자자들 사이에서 퍼지기 시작했어요. 그동안 오라클은 엔비디아와 유사한 성장 서사를 갖고 있다는 평가를 받았지만, 이번 사건은 성장은 곧 수익성으로 이어지지 않는다는 냉정한 현실을 보여준 셈입니다.
왜 마진이 낮았을까? 구조적 원인 3가지
AI 클라우드 사업의 수익성이 낮은 이유는 단순히 오라클만의 문제가 아닙니다. 이 산업 구조 자체가 높은 초기비용과 낮은 단기 수익으로 구성되어 있어요. 주요 원인은 다음과 같습니다.
| 구조적 요인 | 설명 |
|---|---|
| 1. 막대한 초기 투자비 | GPU 서버, 냉각 시스템, 전력 인프라 등 데이터센터 설비에 수십억 달러가 들어갑니다. 이 비용은 감가상각으로 장기간 회수해야 하기 때문에, 단기 수익률이 낮을 수밖에 없습니다. |
| 2. 매출 인식의 시차 | AI 학습용 클라우드 계약은 한 번에 매출이 발생하지 않고, 사용량에 따라 수년간 분할 인식됩니다. 즉, 성장 속도는 빠르지만 ‘이익’은 뒤따라오는 구조입니다. |
| 3. 고객 집중 리스크 | OpenAI 같은 대형 고객 비중이 높아, 특정 고객의 정책 변화나 GPU 사용량 감소가 곧 수익성 악화로 이어질 수 있습니다. |
시장 반응, 냉정과 낙관 사이
이번 논란 이후 시장은 두 가지 시각으로 나뉘었습니다. 일부 투자자들은 “AI 클라우드 버블이 터지기 시작했다”고 보지만, 또 다른 쪽은 “이건 성장 초기 단계의 자연스러운 조정일 뿐”이라고 말합니다.
사실 AWS(아마존), Azure(마이크로소프트)도 초창기에는 몇 년간 적자를 감수하며 인프라를 구축했습니다. 이후 고객이 늘고 규모의 경제가 자리 잡으면서 높은 마진 구조로 전환했죠. 오라클 역시 같은 길을 걷고 있을 가능성이 있습니다. 실제로 오라클은 이미 수십억 달러 규모의 AI 클라우드 백로그(잔여 계약)를 보유하고 있어, 장기적으로는 수익성이 회복될 여지가 있습니다.
AI 인프라의 본질, ‘규모보다 효율’
이번 사건이 던진 핵심 메시지는 명확합니다. “모든 성장은 수익으로 이어지지 않는다.” AI 클라우드 시장은 폭발적으로 커지고 있지만, GPU 기반 인프라는 필연적으로 고비용 구조를 가집니다. 이제 시장은 단순히 기술력보다 얼마나 효율적으로 자원을 운영하고 전력비를 절감하느냐에 더 큰 관심을 두고 있습니다.
예를 들어, 오라클은 향후 자체 칩 설계와 냉각 효율 개선을 통해 GPU 의존도를 낮추려는 전략을 모색 중입니다. 또한, 자사 데이터베이스(DB)와 클라우드 인프라를 통합해 ‘AI 추론(예측)’ 중심 시장을 선점하려 하고 있어요. AI 학습보다 추론 시장이 더 큰 규모로 성장할 것이란 래리 엘리슨의 전망은 이와 맞닿아 있습니다.
향후 관전 포인트
앞으로의 관심사는 단순히 오라클의 주가가 오를지 내릴지가 아닙니다. AI 인프라 산업 전체가 어떤 수익 구조를 만들어갈지가 핵심이에요. 투자자들이 주목해야 할 부분은 다음 세 가지입니다.
| 관전 포인트 | 의미 |
|---|---|
| 1. GPU 비용 절감 방안 | 오라클이 자체 AI 칩 개발이나 냉각 효율화로 원가를 얼마나 줄일 수 있는지가 수익성 회복의 관건입니다. |
| 2. 고객 포트폴리오 다변화 | OpenAI 외에도 다양한 기업과 장기 계약을 맺을 수 있는지가 리스크 완화의 핵심입니다. |
| 3. AI 추론 시장 성장 | AI 학습보다 훨씬 잦은 ‘추론 요청’을 효율적으로 처리하는 인프라에서 오라클이 우위를 확보할 수 있을지 주목됩니다. |
정리하며
오라클은 지금, 전통 소프트웨어 회사에서 AI 시대의 새로운 인프라 제국으로 탈바꿈하는 과정에 서 있습니다. 클라우드 매출 성장률, 초대형 AI 데이터센터 계약, 멀티클라우드 DB 확장 등은 분명 놀라운 성과입니다. 하지만 동시에, 그 성장 뒤에는 높은 비용과 구조적 한계라는 그림자도 존재합니다.
이번 논란은 오라클만의 문제가 아니라, AI 인프라 산업 전반이 직면한 현실이기도 합니다. 기술적 진보와 수익성 확보 사이에서 기업들은 여전히 균형점을 찾고 있습니다. 앞으로 오라클이 이 균형을 어떻게 맞출지, 그 결과에 따라 AI 시대의 승자가 결정될 것입니다.
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