오라클 Q3 2026 어닝콜 Q&A 세션 Q1. AI 인프라의 '후광 효과'와 2027년 자본 지출(CapEx) 계획 질문 (John DiFucci, Guggenheim): AI 인프라 사업이 다른 사업부문(전용 리전, 소버린 클라우드, Alloy 등)에도 긍정적인 '후광 효과'를 주고 있다는 현장의 목소리가 들립니다. 실제 비즈니스 모멘텀이 어떤지, 그리고 2027 회계연도의 CapEx 전망은 어떠한지 궁금합니다. 답변 (Mike Sicilia, CEO): 네, 강력한 후광 효과를 체감하고 있습니다. OCI에서 수많은 모델을 훈련하고 이를 애플리케이션에 근접 배치함으로써, 고객은 자신의 비즈니스 데이터에 최적화된 고품질 AI 기능을 즉각 사용 할 수 있습니다. 또한, OCI는 타사 대비 빠르고 저렴하여 고객의 IT 예산을 절감해 주며, 이 절감된 비용이 다시 오라클의 대규모 전환 프로젝트로 재투자되는 선순환 이 일어나고 있습니다. 답변 (Doug Kehring, PFO ): CapEx의 경우, 파트너를 통한 외부 펀딩 메커니즘을 도입했기 때문에 오라클의 직접적인 현금 지출과 전체 자본 요구 사항이 분리(Uncoupling)되기 시작 했습니다. 덕분에 투자 등급(Investment Grade)을 유지하면서도 공격적인 확장이 가능 합니다. 구체적인 내년 수치는 다음 분기에 공개하겠습니다. Q2. AI 추론(Inferencing) 시대의 데이터 센터 위치 전략 질문 (Mark Murphy, JPMorgan): 오라클은 텍사스나 와이오밍처럼 전력이 풍부한 곳에 거대 데이터 센터를 두고 있습니다. 하지만 AI 추론 단계로 넘어가면 사용자 근처의 '지연 시간(Latency)'이 중요해질 텐데, 인구 밀집 지역으로 데이터 센터를 분산할 계획이 있습니까? 답변 (Clay Magouyrk, CEO): 추론 수요가 급증하는 것은 맞지만, AI 모델이 '생각'하는 데 걸리는 수초의 시간에 비하면 뉴욕에서 와이오밍까지의 40밀리초(ms) 지연 시간은 무시할 수 있는 수준 입니다. 현재 추론의 병목 현상은 '거리'가 아니라 '하드웨어 아키텍처(가속기)'에 있습니다. 따라서 전력이 풍부하고 토지가 저렴한 곳에서 비용을 최적화하는 현재 전략이 훨씬 유리 합니다. Q3. 기업의 프라이빗 AI 도입과 데이터베이스 성장 질문 (Siti Panigrahi, Mizuho): 기업들이 자체 데이터를 활용해 프라이빗 LLM을 구축하려는 움직임이 많습니다. 오라클의 AI 데이터베이스와 플랫폼이 이 수요를 어떻게 흡수하고 있나요? 답변 (Clay Magouyrk, CEO): 대부분의 기업은 모델을 처음부터 훈련시키기보다, 기존의 우수한 모델(Frontier LLMs)을 자신의 비공개 데이터와 안전하게 결합하기를 원합니다. 오라클의 AI 데이터 플랫폼은 바로 이 문제를 해결합니다. AI를 제대로 쓰려면 데이터를 클라우드로 옮겨야 하므로, 결과적으로 오라클의 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스 성장을 강력하게 견인 하고 있습니다. Q4. AI 데이터 센터의 수익성과 소버린 클라우드의 가치 질문 (Mark Moerdler, Sanford Bernstein): 대규모 자본이 투입되는 AI 데이터 센터의 수익성을 어떻게 확신하십니까? 그리고 소버린(Sovereign) 클라우드 전략이 AI 시대에 어떤 경쟁력을 갖는지 궁금합니다. 답변 (Clay Magouyrk, CEO): AI 가속기 자체의 매출 총이익률(Gross Margin)은 30%~40% 수준 이며, 여기에 고마진의 컴퓨팅, 스토리지, 보안 서비스가 결합되어 수익성은 계속 높아지고 있습니다 . 현재 대규모 건설 비용이 일시적인 부담일 뿐, 가동을 시작하면 매우 높은 수익을 냅니다. 답변 (Mike Sicilia, CEO): 오라클의 소버린 클라우드(Alloy)는 단순히 데이터만 분리하는 게 아니라 운영, 계약까지 완벽하게 현지화합니다. 경쟁사처럼 일부 서비스만 제공하는 게 아니라 전체 OCI 스택을 통째로 제공하므로, 국가 단위나 거대 기업이 독자적인 AI 생태계를 구축하는 데 유일한 대안이 되고 있습니다. Q5. AI가 SaaS(애플리케이션) 시장을 죽일 것이라는 우려에 대해 질문 (Raimo Lenschow, Barclays): AI가 코딩을 대신하고 소규모 앱들이 난립하면서 기존 SaaS의 시대가 끝났다는 시각이 있습니다. 고객들은 실제로 어떻게 반응하고 있습니까? 답변 (Mike Sicilia, CEO): 전혀 동의하지 않습니다. 핵심 금융 시스템, 의료 기록 시스템, 리테일 공급망 같은 복잡한 시스템을 소규모 AI 기능 몇 개가 대체할 순 없습니다 . 오히려 오라클은 1,000개 이상의 AI 에이전트를 기존 앱에 내장하여 '파괴적 혁신자' 역할 을 하고 있습니다. 고객들은 AI 기능을 따로 구매하는 게 아니라, 오라클 앱의 업데이트를 통해 즉시 비즈니스 가치를 얻는 방식을 선호합니다. Q6. AI 상호작용 레이어(Interaction Layer)로서의 오라클 질문 (Brad Zelnick, Deutsche Bank): 수많은 기업이 AI 인터페이스의 주도권을 잡으려 합니다. 오라클의 'AI 에이전트 스튜디오'는 어떤 차별점이 있습니까? 답변 (Mike Sicilia, CEO): 데이터 중력(Data Gravity)이 핵심입니다. 가장 가치 있는 기업 데이터는 오라클 데이터베이스와 앱 안에 있습니다. 데이터가 있는 곳에서 바로 에이전트를 만드는 것이 가장 정확하고 효율적입니다. 답변 (Larry Ellison, 회장): 오라클은 단순한 앱 개발을 넘어 '전체 생태계의 자동화'를 목표로 합니다. 예를 들어, 머지않은 미래에 오라클 Fusion 회계 시스템에서는 사람이 개입하지 않고 AI 에이전트가 스스로 장부를 마감(The Close)하게 될 것입니다. 의료 분야에서도 병원, 보험사, 제약사, 정부 규제기관(FDA)을 하나로 잇는 거대 자동화 생태계를 AI 기반으로 구축하고 있습니다. 이것이 오라클이 SaaS 종말론에서 자유로운 이유입니다. https://x.com/DrNHJ/status/2031513703687102637?s=20
@DrNHJ (루팡) 오라클 Q3 2026 어닝콜 Q&A 세션
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Q1. AI 인프라의 '후광 효과'와 2027년 자본 지출(CapEx) 계획 질문 (John DiFucci, Guggenheim): AI 인프라 사업이 다른 사업부문(전용 리전, 소버린 클라우드, Alloy 등)에도 긍정적인 '후광 효과'를 주고 있다는 현장의 목소리가 들립니다. 실제 비즈니스 모멘텀이 어떤지, 그리고 2027 회계연도의 CapEx 전망은 어떠한지 궁금합니다.
답변 (Mike Sicilia, CEO): 네, 강력한 후광 효과를 체감하고 있습니다. OCI에서 수많은 모델을 훈련하고 이를 애플리케이션에 근접 배치함으로써, 고객은 자신의 비즈니스 데이터에 최적화된 고품질 AI 기능을 즉각 사용할 수 있습니다. 또한, OCI는 타사 대비 빠르고 저렴하여 고객의 IT 예산을 절감해 주며, 이 절감된 비용이 다시 오라클의 대규모 전환 프로젝트로 재투자되는 선순환이 일어나고 있습니다.
답변 (Doug Kehring, PFO): CapEx의 경우, 파트너를 통한 외부 펀딩 메커니즘을 도입했기 때문에 오라클의 직접적인 현금 지출과 전체 자본 요구 사항이 분리(Uncoupling)되기 시작했습니다. 덕분에 투자 등급(Investment Grade)을 유지하면서도 공격적인 확장이 가능합니다. 구체적인 내년 수치는 다음 분기에 공개하겠습니다.
Q2. AI 추론(Inferencing) 시대의 데이터 센터 위치 전략 질문 (Mark Murphy, JPMorgan): 오라클은 텍사스나 와이오밍처럼 전력이 풍부한 곳에 거대 데이터 센터를 두고 있습니다. 하지만 AI 추론 단계로 넘어가면 사용자 근처의 '지연 시간(Latency)'이 중요해질 텐데, 인구 밀집 지역으로 데이터 센터를 분산할 계획이 있습니까?
답변 (Clay Magouyrk, CEO): 추론 수요가 급증하는 것은 맞지만, AI 모델이 '생각'하는 데 걸리는 수초의 시간에 비하면 뉴욕에서 와이오밍까지의 40밀리초(ms) 지연 시간은 무시할 수 있는 수준입니다. 현재 추론의 병목 현상은 '거리'가 아니라 '하드웨어 아키텍처(가속기)'에 있습니다. 따라서 전력이 풍부하고 토지가 저렴한 곳에서 비용을 최적화하는 현재 전략이 훨씬 유리합니다.
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Q3. 기업의 프라이빗 AI 도입과 데이터베이스 성장 질문 (Siti Panigrahi, Mizuho): 기업들이 자체 데이터를 활용해 프라이빗 LLM을 구축하려는 움직임이 많습니다. 오라클의 AI 데이터베이스와 플랫폼이 이 수요를 어떻게 흡수하고 있나요?
답변 (Clay Magouyrk, CEO): 대부분의 기업은 모델을 처음부터 훈련시키기보다, 기존의 우수한 모델(Frontier LLMs)을 자신의 비공개 데이터와 안전하게 결합하기를 원합니다. 오라클의 AI 데이터 플랫폼은 바로 이 문제를 해결합니다. AI를 제대로 쓰려면 데이터를 클라우드로 옮겨야 하므로, 결과적으로 오라클의 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스 성장을 강력하게 견인하고 있습니다.
Q4. AI 데이터 센터의 수익성과 소버린 클라우드의 가치 질문 (Mark Moerdler, Sanford Bernstein): 대규모 자본이 투입되는 AI 데이터 센터의 수익성을 어떻게 확신하십니까? 그리고 소버린(Sovereign) 클라우드 전략이 AI 시대에 어떤 경쟁력을 갖는지 궁금합니다.
답변 (Clay Magouyrk, CEO): AI 가속기 자체의 매출 총이익률(Gross Margin)은 30%~40% 수준이며, 여기에 고마진의 컴퓨팅, 스토리지, 보안 서비스가 결합되어 수익성은 계속 높아지고 있습니다. 현재 대규모 건설 비용이 일시적인 부담일 뿐, 가동을 시작하면 매우 높은 수익을 냅니다.
답변 (Mike Sicilia, CEO): 오라클의 소버린 클라우드(Alloy)는 단순히 데이터만 분리하는 게 아니라 운영, 계약까지 완벽하게 현지화합니다. 경쟁사처럼 일부 서비스만 제공하는 게 아니라 전체 OCI 스택을 통째로 제공하므로, 국가 단위나 거대 기업이 독자적인 AI 생태계를 구축하는 데 유일한 대안이 되고 있습니다.
Q5. AI가 SaaS(애플리케이션) 시장을 죽일 것이라는 우려에 대해 질문 (Raimo Lenschow, Barclays): AI가 코딩을 대신하고 소규모 앱들이 난립하면서 기존 SaaS의 시대가 끝났다는 시각이 있습니다. 고객들은 실제로 어떻게 반응하고 있습니까?
답변 (Mike Sicilia, CEO): 전혀 동의하지 않습니다. 핵심 금융 시스템, 의료 기록 시스템, 리테일 공급망 같은 복잡한 시스템을 소규모 AI 기능 몇 개가 대체할 순 없습니다. 오히려 오라클은 1,000개 이상의 AI 에이전트를 기존 앱에 내장하여 '파괴적 혁신자' 역할을 하고 있습니다. 고객들은 AI 기능을 따로 구매하는 게 아니라, 오라클 앱의 업데이트를 통해 즉시 비즈니스 가치를 얻는 방식을 선호합니다.
Q6. AI 상호작용 레이어(Interaction Layer)로서의 오라클 질문 (Brad Zelnick, Deutsche Bank): 수많은 기업이 AI 인터페이스의 주도권을 잡으려 합니다. 오라클의 'AI 에이전트 스튜디오'는 어떤 차별점이 있습니까?
답변 (Mike Sicilia, CEO): 데이터 중력(Data Gravity)이 핵심입니다. 가장 가치 있는 기업 데이터는 오라클 데이터베이스와 앱 안에 있습니다. 데이터가 있는 곳에서 바로 에이전트를 만드는 것이 가장 정확하고 효율적입니다.
답변 (Larry Ellison, 회장): 오라클은 단순한 앱 개발을 넘어 '전체 생태계의 자동화'를 목표로 합니다. 예를 들어, 머지않은 미래에 오라클 Fusion 회계 시스템에서는 사람이 개입하지 않고 AI 에이전트가 스스로 장부를 마감(The Close)하게 될 것입니다. 의료 분야에서도 병원, 보험사, 제약사, 정부 규제기관(FDA)을 하나로 잇는 거대 자동화 생태계를 AI 기반으로 구축하고 있습니다. 이것이 오라클이 SaaS 종말론에서 자유로운 이유입니다.
출처: https://t.me/bornlupin/16968