한국증시 차익실현 중, 눌림목 매수의 기회!
★ 02/05 시간 외, 알파벳 실적 발표-알파벳 하락 Vs 브로드컴, 엔비디아, 마이크론 상승
알파벳은 4분기 매출이 전년 대비 18% 증가한 1,138억 달러를 기록하며 연간 매출 4,000억 달러를 돌파. 특히 구글 클라우드 매출이 47.8% 증가하며 이를 주도. 2026년 자본 지출은 1,750억~1,850억 달러로 제시하며 시장 예상(1,200억 달러)을 큰 폭으로 상회.
한편, 자체 칩인 7세대 TPU가 대규모 추론 및 학습에서 엔비디아 GPU 대비 뛰어난 전력 효율과 비용 절감 효과를 제공하고 있다고 발표. 피차이 CEO는 모델 최적화를 통해 제미나이 서비스 단가를 78% 절감시키는데 결정적인 역할을 했다고 발표. 더불어 2026년에는 전체 머신러닝 컴퓨팅 자원의 절반 이상을 클라우드 사업에 할당하여 외부 고객들의 TPU 도입을 더욱 가속화할 방침이라고 언급.
주목할 부분은 제미나이 3인데 월간 활성 사용자가 7.5억 명을 넘어섰고(전 분기 6.5억명) 유료 서비스인 제미나이 엔터프라이즈는 판매가 빠르게 진행돼 수익성을 입증했다고 주장. 또한, 애플과의 파트너십을 통해 차세대 애플 파운데이션 모델 개발에 제미나이 기술이 통합되고 있다는 점을 공식화. 효율성 관련해서는 대규모 인프라 투자에 따른 감가상각비 증가 부담을 상쇄하기 위해 내부 효율성을 극대화하고 있다고 언급. 현재 사내 코드의 약 50%를 AI 에이전트가 작성하고 있으며, 재무 및 고객 서비스 등 백오피스 전반에 AI 에이전트를 배치해 운영 비용을 최적화하고 있다고 발표.
질의응답에서는 투자 효율성이 주요 화두. 피차이 CEO는 2026년이 소비자들이 AI 에이전트를 실생활에서 체감하는 원년이 될 것이며, 유니버설 커머스 프로토콜을 통해 복잡한 쇼핑 과정을 AI가 대신 수행하게 될 것이라고 주장. 자본지출 과잉 우려에 대해서는 공급 제약 상황이 지속될 만큼 수요가 강력하며, 투자가 매출로 직결되고 있다고 언급. 소프트웨어 기업들과의 관계에 대해서는 제미나이를 엔진으로 삼아 더 큰 가치를 창출하는 공생 관계라고 정의.
결국 이번 실적 발표의 핵심은 알파벳이 AI 투자를 단순한 비용이 아닌 고수익 인프라 사업으로 전환하는 데 성공했다는 것. 그럼에도 알파벳은 시장의 예상을 크게 상회한 자본 지출이 진행되고 있다는 점에 부담을 보이며 시간 외 하락 중. 특히 향후 마진율 하락과 감가상각비 부담 등에 대한 불안이 영향을 준 것으로 추정.
반면, 엔비디아는 알파벳이 TPU를 강조했지만 컨퍼런스 콜에서 엔비디아의 루빈 칩을 가장 먼저 도입할 것을 공식 발표하며 자본 지출 상당 부분이 엔비디아 매출에 긍정적이라는 점에서 시간 외 2%대 상승 중. 마이크론도 이에 발맞춰 3% 가까이 상승 중. TPU 성장 확대는 결국 브로드컴에 긍정적이라는 점에서 브로드컴은 시간 외 6% 가까이 상승 중.
★알파벳(Alphabet)의 2025년 4분기 실적 IR
1. 2025년 4분기 주요 재무 실적
총 매출액: 2025년 4분기 알파벳의 연결 매출은 1,138억 2,800만 달러를 기록하여 전년 동기 대비 18% 증가했습니다.
불변 통화 기준 매출: 환율 변동 영향을 제외한 불변 통화 기준 매출 성장률은 17%입니다.
영업 이익: 연결 영업 이익은 359억 3,400만 달러로 전년 동기 대비 16% 증가했습니다.
영업 이익률: 이번 분기 영업 이익률은 31.6%를 기록했습니다.
당기 순이익: 순이익은 344억 5,500만 달러로 전년 동기($265억 3,600만 달러) 대비 약 30% 증가했습니다.
주당 순이익(EPS): 희석 주당 순이익은 2.82달러로 전년 동기($2.15) 대비 31% 상승했습니다.
2. 사업 부문별 상세 성과 (4분기 기준)
Google 서비스 총 매출: 958억 6,200만 달러를 기록하며 전년 대비 14% 성장했습니다.
Google 검색 및 기타: 630억 7,300만 달러의 매출을 올리며 17% 성장했습니다.
YouTube 광고: 113억 8,300만 달러로 전년 대비 9% 증가했습니다.
Google 네트워크: 78억 2,800만 달러를 기록하여 전년 동기($79억 5,400만 달러)보다 소폭 감소했습니다.
Google 구독, 플랫폼 및 기기: 135억 7,800만 달러로 17%의 높은 성장세를 보였습니다.
Google 클라우드 매출: 176억 6,400만 달러를 달성하며 전년 대비 48%라는 폭발적인 성장을 기록했습니다.
기타 사업(Other Bets) 매출: 3억 7,000만 달러로 전년 동기($4억 달러) 대비 감소했습니다.
부문별 영업 이익:
Google 서비스는 401억 3,200만 달러의 영업 이익을 기록했습니다.
Google 클라우드는 53억 1,300만 달러의 영업 이익을 달성했습니다.
기타 사업(Other Bets)은 36억 1,700만 달러의 영업 손실을 기록했으며, 여기에는 Waymo 관련 주식 보상 비용 21억 달러가 포함되었습니다.
3. AI 기술 및 제품 주요 지표
Gemini 3 출시: 알파벳은 Gemini 3 모델의 출시를 주요 이정표로 꼽았으며 강력한 성장 모멘텀을 확인했습니다.
토큰 처리량: Gemini를 포함한 자사 모델들이 고객의 직접 API 사용을 통해 분당 100억 개 이상의 토큰을 처리하고 있습니다.
Gemini 앱 사용자: Gemini 앱의 월간 활성 사용자(MAU)가 7억 5,000만 명을 돌파했습니다.
유료 구독자 수: Google One 및 YouTube Premium을 포함한 소비자 서비스의 유료 구독자 수가 총 3억 2,500만 명을 넘어섰습니다.
클라우드 런레이트: Google Cloud는 2025년 말 기준으로 연간 실행 매출(Run rate) 700억 달러를 넘어섰습니다.
4. 2025년 연간(Fiscal Year) 실적
연간 총 매출: 알파벳 역사상 처음으로 연간 매출 4,000억 달러를 돌파하여 총 4,028억 3,600만 달러를 기록했습니다.
연간 영업 이익: 1,290억 3,900만 달러를 기록했습니다.
연간 당기 순이익: 1,321억 7,000만 달러를 달성했습니다.
YouTube 연간 매출: 광고와 구독 수익을 합산한 YouTube의 연간 매출이 600억 달러를 초과했습니다.
5. 재무 상태 및 투자 현황
현금 및 유가증권: 2025년 12월 31일 기준, 현금 및 현금성 자산과 시장성 유가증권의 총액은 1,268억 4,300만 달러입니다.
자본 지출(CapEx): 2025년 한 해 동안의 부동산 및 장비 구매액(CapEx)은 914억 4,700만 달러였습니다.
2026년 투자 전망: AI 수요 대응 및 기회 선점을 위해 2026년 자본 지출(CapEx) 규모를 1,750억 달러에서 1,850억 달러 사이로 예상하고 있습니다.
주주 환원: 알파벳 이사회는 주당 0.21달러의 분기별 현금 배당을 선언했습니다.
Waymo 투자: 2026년 2월, Waymo는 160억 달러 규모의 투자 라운드를 발표했으며, 이 중 상당 부분은 알파벳이 투자했습니다.
부채 발행: 2025년 11월, 일반 기업 목적을 위해 248억 달러 규모의 선순위 무담보 채권을 발행했습니다.
6. 기타 지표
직원 수: 2025년 12월 31일 기준 총 직원 수는 190,820명으로, 전년도(183,323명)보다 증가했습니다.
잉여 현금 흐름(Free Cash Flow): 2025년 4분기 기준 잉여 현금 흐름은 245억 5,100만 달러이며, 지난 12개월(TTM) 합계는 732억 6,600만 달러입니다.
교통 유입 비용(TAC): 4분기 총 TAC는 165억 9,700만 달러였습니다.
★NVIDIA CEO 젠슨 황 - AI 서밋 중에서
젠슨 황은 AI가 기존 소프트웨어 산업을 위축시킬 것이라는 시장의 공포가 "가장 비논리적인 생각"이라고 일축했습니다.
그는 소프트웨어의 미래를 '도구'와 '물리 법칙'의 관점에서 설명했습니다.
① AI와 기존 소프트웨어의 관계 (도구 사용법)
스크루드라이버 비유:
만약 우리 앞에 인간과 똑같은 '인간형 로봇(Humanoid Robot)'이 나타났다고 가정해 봅시다. 이 로봇은 나사를 조이기 위해 새로운 드라이버를 발명할까요, 아니면 옆에 있는 드라이버를 집어 들까요? 당연히 기존 도구를 사용할 것입니다.
디지털 도구의 활용: 마찬가지로 인공일반지능(AGI)은 스스로 계산기가 되려 하기보다 SAP, ServiceNow, Synopsys 같은 기존의 정밀한 소프트웨어 도구들을 '사용'하는 법을 배우게 됩니다.
결정론적 법칙의 보존: 가속도의 법칙이나 옴의 법칙같은 물리 법칙은 '통계적'으로 추측해서는 안 되는 명시적이고 절대적인 규칙입니다.
AI는 이러한 명확한 규칙을 가진 기존 툴들을 활용해 협업하는 방식으로 진화할 것입니다.
② 물리적 AI의 핵심: 인과관계(Causality)
도미노 효과: 현재의 거대언어모델(LLM)은 '도미노 하나를 밀면 나머지가 넘어진다'는 개념을 데이터로 이해하지만, 실제 물리적인 접촉, 중량, 중력의 인과관계는 모릅니다.
물리적 지능: 차세대 AI인 '물리적 AI'는 현실 세계의 인과관계와 물리적 작용을 이해합니다. 이는 단순히 글을 쓰는 AI를 넘어, 실제로 움직이고 작업을 수행하는 AI의 등장을 의미합니다.
③ 거대한 시장 기회 (TAM의 100배 확장)
도구에서 노동으로: 지금까지 IT 산업은 망치나 드라이버 같은 '도구'를 파는 1조 달러 규모의 시장이었습니다.
하지만 자율주행차처럼 AI가 '노동(Labor)'을 제공하기 시작하면, 전 세계 경제 규모인 100조 달러 시장으로 확장됩니다.
https://x.com/DrNHJ/status/2019033873582301269?s=20
