마이크로소프트(MSFT) 2025-2Q(2025.1.29.) 어닝콜 완벽 정리2 - Q&A

마이크로소프트(MSFT) 2025-2Q(2025.1.29.) 어닝콜 완벽 정리2 - Q&A.pdf

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Q1. Azure 성장률이 가이던스 하단에 머물렀는데, 구체적인 실행 이슈는 무엇이었고 어떻게 해결 중인가요? 하반기 가속화 전망은 여전히 유효한가요?

이번 분기 Azure는 AI 부문에서 공급 제약에도 불구하고 좋은 성과를 거뒀습니다. 다만 비(非)AI 부문 매출은 '스케일 모션'이라는 간접 영업방식의 변화로 인해 기대치에 미치지 못했습니다. 이는 AI와 기존 워크로드 간의 균형을 맞추는 과정에서 우선순위 변화로 발생했습니다. 여름부터 조정을 시작했고, 현재는 추가 미세조정을 진행하고 있습니다. 하반기에도 일부 영향이 있겠지만, 팀이 이미 문제점을 파악하고 개선책을 실행 중입니다. 3분기 가이던스는 31~32% 성장을 전망하고 있으며, AI 부문은 공급 제약이 있지만 수요에 대응할 수 있도록 준비하고 있습니다. 연말에는 인프라 확충으로 공급 제약이 완화될 것으로 예상됩니다. Non-AI 부문의 스케일 모션 이슈는 완전한 해결까지 시간이 더 필요한 상황입니다. AI 부문은 예상보다 좋은 성과를 보였고, 워크로드 확대로 스토리지, 데이터베이스, 앱 서비스 연동 매출도 빠르게 성장하고 있습니다. 전통적 워크로드 전환도 양호하나, 스케일 파트너를 통한 중소 고객 지원을 위해서는 영업·마케팅 모델의 섬세한 조정이 필요합니다. 새로운 플랫폼 전환 과정에서 공격적으로 움직이다 보니 균형 잡기가 과제였지만, 우리가 지향하는 방향은 '신규 혁신 시장'을 확실히 선점하는 것입니다.

• 스케일 모션 문제: AI 서비스가 너무 잘 나가다 보니, 기존 클라우드 서비스를 팔던 방식(간접 판매)과 균형이 깨졌고, 이를 다시 맞추는 과정에서 발생하는 성장 둔화 현상
• 워크로드: 컴퓨터 시스템이 처리해야 하는 작업량 또는 작업의 종류

Q2. AI 매출이 예상보다 크게 늘었는데, 구체적으로 어떤 부분에서 성장이 두드러졌나요?

크게 두 가지 요인이 작용했습니다. 첫째, Azure AI가 예상을 뛰어넘는 성과를 보였습니다. 둘째, M365 Copilot에서 신규 고객 유입과 기존 고객의 추가 구매로 인한 좌석 수 증가, 그리고 사용자 사용량이 크게 증가하였습니다. Copilot을 도입한 고객들은 추가 좌석 확대도 빠르게 진행하는 경향을 보이며, 판매 단가 역시 높게 인정받고 있습니다.

• 좌석 수: 소프트웨어나 서비스를 사용할 수 있는 사용자 수

Q3. DeepSeek 언급이 많았는데, AI 스케일링이 비용 절감을 빠르게 가져오나요? 지금이 AI 비용 하락의 변곡점인가요?

AI 분야에서도 '컴퓨팅 효율화'는 지속적으로 진행되고 있습니다. 무어의 법칙처럼 칩 세대가 바뀔 때마다 성능과 비용이 개선되며, 모델 최적화를 통해서도 10배씩 향상되는 사이클이 반복되고 있습니다. DeepSeek의 새로운 기법들로 모델 크기를 줄이거나 추론 비용을 낮추는 사례가 증가하고 있습니다. 추론 단가가 지속적으로 하락하면 더 많은 사람들이 다양한 앱을 개발하게 될 것이며, 이는 클라우드와 PC 시장 모두의 성장으로 이어질 것입니다. OpenAI와 마이크로소프트가 모델 추론 비용을 낮추려 노력하는 이유는 합리적인 비용이 대중화의 전제 조건이기 때문입니다. 최적화된 모델을 통해 AI는 더욱 보편화될 것입니다.

• 무어의 법칙: 반도체 집적회로의 성능이 2년마다 2배로 증가한다는 법칙
• 추론: 훈련된 AI 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 생성하는 과정

Q4. 지난주 오픈AI와의 관계 재조정이 있었는데, 이에 대한 배경 설명과 CapEx 전망에 미치는 영향은 무엇인가요?

오픈AI와의 파트너십은 변함없이 견고한 상태입니다. 그들은 Azure에 대규모 커밋을 했으며, 이는 이번 분기 예약에도 반영되었습니다. 이는 첫 단계일 뿐이며, 향후에도 우선협상권(ROFR)을 통해 추가적인 혜택이 이어질 것입니다. 오픈AI의 성공은 마이크로소프트의 상업적 성공으로도 이어지는 윈윈 구조입니다. 인프라 투자 측면에서는 훈련과 추론, 지역적 분산을 균형 있게 설계하고 있습니다. 소프트웨어 최적화를 지속하고, 최신 세대 장비로 갱신하며 효율을 높이는 전략을 추구합니다. 기술 발전과 수요에 맞춰 순환적으로 업그레이드하는 것이 최선의 방법입니다.

 

CapEx는 유동적으로 운영됩니다. 예를 들어, 3천억 달러에 달하는 미수행 계약(RPO)을 확보했고, 이를 이행하기 위해서는 장기 인프라와 CPU/GPU 서버 장비가 필요합니다. 오픈AI는 그중 하나일 뿐이며, 전 세계 고객의 대규모 클라우드 워크로드를 고려하여 균형 있는 투자를 진행하고 있습니다.

• CapEx (Capital Expenditure): 자본적 지출. 기업이 미래 이윤을 위해 투자하는 비용
• ROFR (Right of First Refusal): 우선협상권. 특정 자산 매각 시 우선적으로 협상할 수 있는 권리
• RPO (Remaining Performance Obligation): 미수행 계약. 아직 이행되지 않은 계약 금액

Q5. Copilot 포트폴리오의 진화 방향과 시장 전략은 어떻게 되나요?

M365 Copilot 측면에서, 이번 달에 Copilot Chat을 발표하여 모든 직원이 쉽게 사용할 수 있도록 확대했으며, Copilot Studio를 통해 에이전트를 생성할 수 있게 했습니다. 이는 좌석 수와 활용도 증가에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 소비자용 Copilot도 o1 모델(Think Harder 기능)을 통해 전 세계 사용자에게 더 풍부한 기능을 제공하기 시작했습니다. GitHub, 보안 Copilot 등도 더 광범위한 사용자층으로 확장할 계획이며, 추론 비용이 낮아지면 보급이 가속화되어 시장 전반에 혜택이 될 것입니다.

• 에이전트: 특정 작업을 자동화하도록 설계된 소프트웨어 프로그램

Q6. 몇 년 후 Azure 내 추론 중 오픈소스 vs 오픈AI(혹은 폐쇄형 모델) 점유율은 어느 정도가 될까요? 이 비중이 마이크로소프트에게 실질적으로 큰 의미가 있을까요?

대부분의 AI 애플리케이션은 여러 모델을 조합하여 사용합니다. 초기에는 고성능의 최첨단 모델로 시작했다가, 추론 비용과 지연 시간 등을 고려하여 점진적으로 더 적합한 모델로 전환하거나, 파인튜닝, 디스틸 과정을 거쳐 오픈소스 모델로 전환하기도 합니다. 개발자나 조직은 여러 모델을 동시 또는 단계적으로 활용하게 되며, 이를 효율적으로 관리할 수 있는 'AI 앱 서버(AIOps, Foundry)'의 중요성이 커지고 있습니다. 마이크로소프트는 이 분야에 적극 투자하여 개발자들이 다양한 모델을 쉽게 관리, 배포, 운영할 수 있도록 지원하고자 합니다.

• 파인튜닝: 기존에 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 추가적으로 미세 조정하는 과정
• 디스틸 (Knowledge Distillation): 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 효율성을 높이는 기술
• AIOps: AI를 활용하여 IT 운영을 자동화하고 효율화하는 방식

Q7. Copilot 도입 상황과 사용 사례는 어떻게 되나요?

현재는 부서별로, 또는 여러 부서에서 각각 PoC를 진행한 후 확산하는 방식으로 진행되고 있습니다. 회계팀, 영업팀, 재무팀, 공급망 조직 등에서 생산성 향상을 빠르게 체감하며 선제적으로 도입하는 경향을 보입니다. 협업의 특성상 Copilot 사용이 다른 팀으로 자연스럽게 공유되면서 전사 표준 배포로 빠르게 이어지는 경우가 많습니다. 마이크로소프트 역시 내부에서 이러한 방식으로 활용하고 있습니다. Copilot Chat과 Copilot Studio의 도입이 용이해지고, 이를 통해 맞춤형 에이전트를 구축하면서 더욱 폭넓게 확산되고 있습니다.

• PoC (Proof of Concept): 개념 증명. 새로운 기술이나 아이디어가 실제로 구현 가능한지 검증하는 과정

Q8. 상업용 예약(Commercial Booking)이 전년 대비 75%(고정환율 기준) 증가했고, 미수행 계약(RPO)도 390억 달러 늘어나며 사상 최대치를 기록했습니다. 특정 대형 계약이 기여한 것인가요?

오픈AI 계약이 큰 비중을 차지하지만, 그들은 앞으로도 계속 Azure를 늘려갈 것이기 때문에 일회성이라기보다 장기적이라고 볼 수 있습니다. 그 외에도 Microsoft 365 E5, Copilot 업셀(Up-sell) 계약, Azure 장기 커밋(Commit) 계약 등이 전반적으로 고르게 좋은 실적을 냈습니다. 특히, 기업들이 AI 및 클라우드 인프라를 선제적으로 확보하는 경향이 강해지면서 장기 계약을 체결하는 사례가 증가하고 있으며, 이러한 트렌드는 향후에도 지속될 것으로 보입니다.

• 업셀 (Up-sell): 기존 고객에게 더 높은 가치의 제품이나 서비스를 판매하는 전략