Oracle Corporation

운영자: 안녕하세요. 그리고 대기해 주셔서 감사합니다. 제 이름은 레지나이며, 오늘 컨퍼런스의 사회를 맡게 되었습니다. 현재 모든 라인은 배경 소음을 방지하기 위해 음소거로 설정되어 있습니다. 발표자들의 발언 이후에는 질의응답 시간이 이어집니다. 이 시간에 질문을 하고 싶으시면 전화 키패드에서 * 다음에 1을 누르시면 됩니다. 질문을 철회하려면 * 1을 다시 누르십시오. 한 번에 한 가지 질문만 해 주시기를 정중히 부탁드립니다. 이제 컨퍼런스를 켄 본, 투자자 관계 담당 책임자에게 넘기겠습니다. 계속 진행해 주세요. 켄 본: 감사합니다, 레지나. 그리고 모두들 좋은 오후입니다. 오라클 코퍼레이션의 2026 회계연도 3분기 실적 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 오늘 콜에는 회장 겸 최고기술책임자(Lawrence Ellison), 최고경영자(Clay Magouyrk), 최고경영자(Mike Cecilia), 최고재무책임자(Doug Caring)가 참석해 있습니다. 가장 최근 분기의 추가 재무 정보, 향후 실적에 대한 가이던스, GAAP에서 비(非)GAAP로의 조정 내역, 그리고 최근 오라클 클라우드 서비스를 구매했거나 최근 오라클 클라우드에 실제로 가동한 고객의 선정 목록이 포함된 보도자료 사본과 재무표는 당사 투자자 관계 웹사이트에서 제공받을 수 있습니다. 참고로 오늘의 논의에는 미래예측진술이 포함될 것이며, 당사의 사업과 관련된 몇 가지 중요한 요인을 논의하겠습니다. 이러한 미래예측진술은 또한 실제 결과가 오늘 발표되는 진술과 실질적으로 다를 수 있는 위험과 불확실성의 영향을 받습니다. 따라서 이러한 미래예측진술에 과도하게 의존하지 말 것을 당부드리며, 10-K와 10-Q를 포함한 가장 최근 보고서와 해당되는 경우 그 개정 사항을 검토해 주시길 권장드립니다. 마지막으로, 당사는 새로운 정보나 향후 사건을 반영하여 당사의 결과 또는 이러한 미래예측진술을 수정할 의무를 지지 않습니다. 콜의 Q&A 부분으로 넘어가기 전에, 준비된 짧은 발언으로 시작하겠습니다. 이제 콜을 더그에게 넘기겠습니다. 더그 캐링: 고마워요, 켄. 먼저, 우리가 이번 실적 보도자료와 이 콜에서 하고 있는 변경 사항을 강조하며 시작하겠습니다. 보도자료에서는 실적 콜에서 통상 제공했을 보충 재무 지표를 각자 여러분이 사전에, 그리고 서면으로 확인할 수 있도록 명확하고 분명하게 정리해 두었습니다. 그리고 실적 콜 자체에 관해서는 제가 아주 간략히 말씀드린 뒤, 마이크와 클레이가 당사 사업에 대해 보다 실질적인 생각을 전한 후, 래리를 포함한 우리 모두가 질문을 받기 위해 대기할 것입니다. Q3 결과와 관련해서는, 전반적으로 기대를 뛰어넘는 정말 훌륭한 분기였습니다. 저희의 모멘텀은 계속해서 가속되고 있으며, Q3는 USD 기준으로 유기적 총매출과 유기적 비(非)GAAP EPS가 모두 20% 이상 성장한 첫 분기입니다. 이는 15년 넘게 이어진 기간 중 처음 있는 일입니다. 보도자료에서 강조한 대로, 몇 가지를 빠르게 언급한 뒤 당사 CEO들에게 콜을 넘기겠습니다. 먼저 1월에 TikTok US는 ByteDance로부터 자사의 미국 데이터 운영을 분리하여, 오라클 코퍼레이션이 현재 15%의 지분을 보유하고 이사회 자리도 하나를 차지하는 독립 회사로 만들었습니다. 재무에 대한 영향 측면에서, 당사가 기술 벤더로 제공해 온 서비스와 관련된 매출에는 영향이 없습니다. 이는 계속해서 지분 투자로 회계 처리될 것입니다. 우리는 이 부분을 지분법으로 회계 처리할 것이며, 1월 말 투자 종료 시점부터 3월 31일까지의 기간에 대한 신설 회사의 이익 중 당사 지분을 Q4 결과에 인식하게 됩니다. 그 이유는 두 달의 보고 기간 시차가 있기 때문입니다.이는 손익계산서상 영업외 수익 또는 손실로 기록될 것이며, 우리 재무제표에 증분적이고 가산적으로 영향을 미칩니다. 둘째, 2월에 우리는 2026년 달력연도 동안 이 금액을 초과하는 추가 채권을 발행할 것으로 예상하지 않는다는 성명과 함께 부채 및 지분 조달을 통해 최대 500억 달러를 조달하려는 의도를 발표했습니다. 발표 직후 며칠 사이에 투자등급 채권과 의무 전환우선주를 조합해 300억 달러를 조달했으며, 주문 장부는 실질적으로 과도하게 신청(초과신청)될 정도로 기록적인 수준이었습니다. 당사 발표문에서 언급한 바와 같이, 우리는 아직 증권의 시가(At-the-market) 주식 부분 조달 프로그램을 착수하지 않았습니다. 마지막으로, 모두에게 상기시켜야 할 점이 있다면, 사업의 규모와 복잡성이 커지고 있음에도 불구하고 우리는 직전 분기의 마지막 날로부터 불과 10일 후에 재무성과를 보고하고 있다는 점입니다. Oracle Fusion을 사용해 우리는 S&P 500의 그 어떤 다른 회사보다 빠르게 재무성과를 마감하고 제출을 계속하고 있으며, 이는 큰 전략적 이점이 될 뿐 아니라 Fusion 고객들이 자사 사업에서도 똑같이 할 수 있도록 도울 수 있는 기회가 됩니다. 그러면 이제 통화를 Mike에게 넘기겠습니다. Mike Cecilia: 감사합니다, Doug. 그리고 Doug가 방금 자세히 설명한 것처럼, 저희는 전반적으로 정말 훌륭한 분기를 보냈습니다. 우리는 계속해서 강력한 실행을 보여주고 있으니, 애플리케이션 사업에 대해 몇 가지 말씀드리겠습니다. Oracle Corporation은 시장에서 가장 빠르게 성장하고, 가장 완성도가 높은 클라우드 애플리케이션 제품군을 보유한 기업입니다. 그 이상도 이하도 없습니다. 당사의 SaaS 솔루션은 업계별로 완비된 플랫폼으로, 매우 확장 가능하고 신뢰할 수 있으며 안전하고 규제 준수가 가능한 시스템과 프로세스입니다. 고객들은 이 시스템이자 그들의 사업을 운영하는 시스템을 우리가 운영해주길 신뢰합니다. 고정환율 기준으로 이번 분기 클라우드 애플리케이션 매출은 11% 증가해 연환산 매출 실행률이 161억 달러에 이르렀습니다. 그중에서 Fusion ERP는 14% 증가했고, Fusion SCM은 15% 증가했으며, Fusion HCM은 15% 증가했습니다. Fusion CX는 6% 증가했으며, NetSuite는 11% 증가했습니다. 숙박, 건설, 소매, 은행, 레스토랑, 지방정부, 통신 분야의 산업별 SaaS 솔루션을 합치면 19% 증가했습니다. 따라서 이번 분기의 애플리케이션 성장에 대해서는 확실히 매우 만족하고 있습니다. 이러한 맥락에서, 이른바 ‘보고된 SaaS의 종말(사이오 SaaS apocalypse)’에 대해 몇 가지 말씀드리겠습니다. 여러분도 잘 아시겠지만, AI를 사용해 새로운 기업들이 빠르게 코딩하면 SaaS의 종말이 올 것이라는 주장 또는 이론이 있습니다. 저는 그에 전혀 동의하지 않습니다. AI 도구와 그 코딩 역량은 우리가 이를 채택하지 않는다면 위협이 될 수 있다고 생각합니다. 하지만 우리는 채택하고 있으며, 매우 빠르게 채택하고 있습니다. Oracle Corporation은 SaaS 사업을 가속하는 것뿐 아니라, 수많은 산업 전반에 걸친 전체 생태계를 가능케 하는 솔루션을 제공하기 위해 최고의 AI 코딩 도구와 최고의 개발자를 사용하고 있습니다. Oracle Corporation 내부에서 AI 코딩 도구를 활용함으로써 더 작은 엔지니어링 팀도 더 빠르게 고객을 위한 더 완결된 솔루션을 제공할 수 있게 해주고 있습니다. 우리는 AI를 사용해 완전히 새로운 SaaS 제품을 만들고 있으며, 기존 애플리케이션과 제품군에 AI 에이전트를 바로 내장하고 있습니다. 작은 엔지니어링 팀이 AI를 적극 수용하는 가운데, 우리는 방금 세 가지 완전히 새로운 CX 애플리케이션을 구축했습니다. 리드 생성 및 자격 부여, 세일즈 오케스트레이션과 자동화 판매, 그리고 새로운 웹사이트 생성기입니다. 실제로 저희는 웹사이트 생성기를 사용해 새로운 oracle.com을 만들고 출시했습니다. 이 새로운 CX 제품 3가지는 단지 예측을 관리하거나 이메일 오픈율을 생성하기 위한 것이 아니라, 고객이 판매할 수 있도록 돕기 위해 구축했습니다. 이 3가지 제품은 salesforce.com에는 없습니다. 그리고 물론 salesforce.com에는 OCI, AI 데이터 플랫폼, Fusion ERP, 그리고 완결된 산업별 제품군도 없습니다. AI 기반의 종단 간 생태계 자동화 플랫폼은 Oracle Corporation에서만큼은 꽤 독특합니다. 또한 그뿐만 아니라, 우리는 이미 가로형 백오피스 및 산업 애플리케이션 내부에 1,000개가 넘는 에이전트를 배치해 제공했습니다. 이는 고객들이 직접 구축하는 에이전트나, 내부에서 사용 중인 에이전트(fleet)를 포함하지도 않은 수치입니다.당사 애플리케이션과 기존 프로세스에 바로 내장된 AI 기능들입니다. 그리고 훌륭한 예로, 제 생각에 의료 분야를 들 수 있습니다. 새로 출시된 AI 기반 EHR—전자 건강 기록—시스템이 이미 시장에 론칭되었고, 결과는 꽤 명확합니다. 행정 부담을 줄이고, 의료진이 더 많은 환자를 볼 수 있도록 하며, 의료 서비스에 대한 접근성을 개선하고, 제공자 만족도를 높이고 있습니다. 또 다른 예로, 은행 분야에서는 상업은행, 소매은행, 투자은행, 자금세탁방지, 금융범죄 및 컴플라이언스, 결제, 공급망 파이낸싱, CX, ERP, HCM에 이르기까지 모든 것을 포함하는 포괄적인 AI 기반 SaaS 플랫폼을 제공합니다. 이 은행용 제품군만 해도 수백 개의 내장 AI 에이전트를 포함하고 있으며, 고객에게는 추가 비용이 들지 않습니다. 소매 분야에서도 당사의 AI 기반 솔루션은 머천다이징, 어쏘트먼트 플래닝, 공급망 관리, POS, 커머스에 이르기까지, 물론 ERP, CX, HCM까지 아우릅니다. 요약하자면, 이는 이러한 기능 몇 가지를 모아 붙여서 AI라는 이름으로 덧붙일 수 있는 시스템이 아닙니다. 그래서 네, 규모가 더 작거나 특정 목적에만 집중한 SaaS 플레이어들은 분명 교란될 수 있습니다. 하지만 Oracle Corporation은 그중 하나가 아닙니다. 이제 애플리케이션 분야에서 3분기에 거둔 주요 성과 몇 가지에 집중해 보겠습니다. 그리고 물론, 이것은 매우 짧은 목록이며 전부를 망라한 목록은 아닙니다. Memorial Hermann Health System은 Fusion ERP, SCM, HCM을 선택했습니다. 이는 Workday를 이긴 성과였습니다. University of New South Wales도 Fusion ERP와 HCM을 선택했는데, 이것도 Workday를 이긴 성과입니다. Gray Media는 Fusion EPM과 ERP를 선택했습니다. 이 역시 Workday에 이어 SAP도 이긴 성과입니다. Investec Bank는 SAP 대신 Fusion EPM과 ERP를 선택했습니다. HID Global Corporation 역시 SAP 대신 Fusion ERP와 SCM을 선택했습니다. Ethiopian Shipping and Logistics Services Enterprise는 Fusion ERP, SCM, HCM을 선택했으며, 역시 SAP를 이긴 성과였습니다. 월가의 한 대형 은행은 사업 전반, 모든 사업부에 대해 Fusion ERP로 표준화를 선택했고, SAP를 대체했습니다. 더 이상은 없습니다. Loudoun County Public Schools는 Fusion ERP, EPM, HCM, SCM을 선택했습니다. JM Smucker Company는 Fusion ERP와 EPM을 선택했습니다. Westfield Insurance는 Fusion ERP, EPM, HCM, Procurement을 선택했습니다. 기존 클라우드 고객이자 데이터베이스 고객인 Mitsubishi UFJ Financial Group은 이제 당사의 Fusion ERP와 업계용 SaaS 애플리케이션 모두로 이동하고 있습니다. 주요 기술 고객인 Zain KSA Kuwait는 성장에 대응하기 위해 EBS를 클라우드로 전환하고 있습니다. 즉, 이번 분기에는 이렇게 아주 짧은 목록만 언급한 것입니다. 분기 동안 3분기에 2,000명이 넘는 고객이 실시간 가동에 들어갔습니다. 당사의 업계용 애플리케이션과 Fusion 애플리케이션을 함께 보면 2,000명이 넘는 고객이 가동에 들어갔고, 더 중요한 점은 가동 전까지의 중간 리드 타임이 계속 감소하고 있다는 것입니다. 분기 중 일부 가동 사례만 간단히 소개하겠습니다. Hearst는 ERP에 EPM뿐 아니라 HCM도 확장했습니다. JM Huber Company는 이제 Fusion ERP와 SCM 전반에서 가동 중입니다. Emirates Health Services는 HCM으로 가동을 시작했으며, 이를 통해 종합적인 HR, 급여, 인재(탤런트) 패키지를 구축해 인력 관리 역량을 한 단계 끌어올릴 수 있었습니다. Niagara Bottling은 SCM에서 가동을 시작했으며, 온프레미스 ERP에서 Fusion으로 전환했습니다. Seadrill은 이제 ERP, HCM, SCM, EPM 전반에서 가동 중입니다. 다시 말해, 분기에 2,000건이 넘는 가동이 있었으니 이는 아주 아주 짧은 목록이지만, 희망컨대 이 고객들에서 단지 모멘텀뿐 아니라 다중 축의 모멘텀이 함께 나타나고 있음을 확인할 수 있습니다. 또한 3분기 전체 기술 성과 목록 대비해서도, 제가 드릴 수 있는 내용은 꽤 짧습니다. Lockheed Martin은 OCI 고성능 컴퓨팅을 선택해 환경 전반에서 AI를 효율적으로 확장했습니다. Rhombus는 모든 워크로드에서 AI 비디오 및 보안을 위해 OCI Compute, Networking, Storage를 선택했습니다. Lucid Motors는 데이터와 연결성을 위한 OCI 코어 서비스를 선택해 유럽 시장으로의 확장을 추진하고 있습니다. 일본의 Infomart는 미션 크리티컬 B2B 플랫폼을 위해 OCI를 선택했습니다. Claro Brazil은 Sovereign AI를 위해 OCI Alloy를 선택했습니다.에어프랑스-KLM은 멀티클라우드 우승을 거뒀으며, 오라클 데이터베이스와의 우승으로 13배 성능 향상을 달성했습니다. 이는 에어프랑스-KLM에 대해 훨씬 낮은 비용으로 이어졌습니다. 기존 오라클 E-비즈니스 스위트 고객인 액티비전 블리자드도 아저( Azure )에서 오라클 데이터베이스 우승을 이뤘습니다. 전략적 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI를 적극 수용하는 오라클 코퍼레이션의 행보는, 우리 풀스택을 포함한 고객과의 더 폭넓은 엔터프라이즈 대화를 이끌고 있습니다. 즉, OCI, AI 데이터 플랫폼, 퓨전 애플리케이션, 산업용 제품군입니다. 이 대화들은 생태계 자동화에 관한 것입니다. 단일 앱에 관한 것이 아닙니다. 전체 생태계를 자동화하는 것이며, 이는 우리가 지난 실적 발표에서 이야기했던 간소화된 고투마켓 모델로 더욱 뒷받침됩니다. 그 결과, 오라클 데이터베이스의 힘, 우리의 OCI 플랫폼, AI 도구, 그리고 완비된 애플리케이션 제품군을 결합해 더 많은 고객과 더 많은 멀티프로덕트 계약을 성사시키고 있습니다. 불변 통화 기준으로 클라우드 애플리케이션 이연 매출은 전 분기 클라우드 애플리케이션 매출 성장률 11%에 비해 14% 증가했으며, 이는 우리의 가속화 논지를 더욱 뒷받침합니다. 클레이, 이제 당신 차례입니다. 감사합니다, 마이크. 클레이 마구이어크: 좋아요. 그럼 제 사업의 두 부문, 즉 멀티클라우드 데이터베이스와 AI 인프라에 대해 이야기하겠습니다. 두 분야 모두 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 멀티클라우드 데이터베이스 매출은 전년 대비 531% 성장했습니다. AI 인프라 매출은 전년 대비 243% 성장했습니다. 또한 두 분야 모두 수요가 공급을 초과하고 있으며, 오라클 코퍼레이션이 그 수요를 신속하게 수익성 있는 반복 매출로 전환할 명확한 실행 계획을 갖고 있습니다. 오라클 데이터베이스는 수십 년 동안 어떤 하드웨어와 운영체제에서도 실행되어 왔습니다. 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스는 최근까지도 단 하나의 클라우드에서만 제공되었습니다. 즉, OCI였습니다. 우리는 모든 클라우드에 최고의 데이터베이스 플랫폼을 제공하기 위해, 먼저 마이크로소프트와, 그다음에는 구글과, 마지막으로 아마존과 멀티클라우드 파트너십을 만들었습니다. 이러한 파트너십은 엄청난 규모의 대기 수요를 열어줍니다. 즉, 다른 클라우드에서도 오라클 데이터베이스를 사용하려는 우리의 데이터베이스 고객들입니다. 이번 분기에는 중요한 이정표를 달성했습니다. 파트너 클라우드 전부에 대해 글로벌 리전 커버리지를 확보했습니다. 현재 마이크로소프트와 함께 33개 리전이 운영 중이고, 구글과 함께 14개 리전이 운영 중입니다. AWS에서도 상당한 성장을 이뤘습니다. Q3부터 AWS 리전 2개가 운영을 시작했고, Q3를 마치며 리전 8개가 운영 중이었습니다. 우리는 Q4에 AWS 리전 22개가 운영 중이 되도록 종료할 계획입니다. AI 역시 데이터베이스 클라우드 서비스의 채택을 가속화하고 있습니다. 모델 코딩 기술과 에이전틱 능력의 빠른 향상은 고객이 가장 가치 있는 데이터를 우리의 클라우드 서비스로 옮기도록 밀어주고 있습니다. 고객은 최신 AI 기능이 필요합니다. 예를 들어 벡터 임베딩, MPT 서버 액세스, 고급 보안 제어를 지원하기 위해서입니다. 또한 고객은 데이터가 그 에이전트 자체와 함께 같은 위치에 있어야 합니다. 그리고 우리의 멀티클라우드 데이터베이스는 이를 쉽게 해줍니다. 우리의 멀티클라우드 아키텍처는 파트너 리전에 오라클 클라우드의 장점을 그대로 가져옵니다. 이를 통해 수십억 개의 파이프라인을 매우 수익성 높은 데이터베이스 서비스 매출로 신속하게 전환할 수 있습니다. GPU와 CPU 모두를 포함한 AI 인프라에 대한 수요는 계속해서 공급을 초과하고 있습니다. 이는 우리의 5,530억 달러 RPO에서 직접적으로 확인됩니다. 이 RPO가 어떻게 수익성 있는 반복 매출로 전환되는지에 대한 모델과, 진행 상황의 초기 지표가 되는 일부 운영 지표도 공유하고자 합니다. AI 인프라는 데이터 센터와 전력 생산으로 시작합니다. 파트너를 통해 앞으로 3년 동안 가동에 들어올 전력 및 데이터 수용량이 10기가와트가 넘는 규모를 확보했습니다. 이러한 인프라 투자 역시 자금이 필요하며, 그 수용량의 90% 이상이 파트너를 통해 이미 완전히 자금이 조달되어 있고, 나머지는 이번 달 안에 완료될 계획입니다. 데이터 센터가 확보되면 몇 가지가 함께 맞물려야 합니다. 데이터 센터와 현장 전력 생산 설비를 구축해야 합니다. 컴퓨트, 네트워킹, 스토리지는 설계되고, 제조되며, 제공되고, 설치되어야 합니다. 또한 데이터 센터 내부의 모든 수용량도 자금이 조달되어야 합니다.우리는 이러한 각 단계 전반에 걸쳐 계속해서 혁신하고 있습니다. 표준화된 설계를 통해 데이터센터 구축을 최적화하고 있습니다. 공급망은 더 많은 공급업체와 더욱 깊은 관계를 바탕으로 개선되었습니다. 지난 1년 동안 제조 거점을 3배로 늘리고 랙 출력도 4배로 증가시켰습니다. 또한 설치 프로세스를 확장해 여러 배송 단계를 동시에 진행할 수 있도록 했습니다. 랙 납품부터 매출로 이어지는 시간은 지난 몇 달 동안 %만큼 감소했습니다. 우리는 비즈니스 모델에 대해서도 계속해서 혁신하고 있습니다. 지난 실적 발표(earnings call)에서, Oracle Corporation이 추가 부채를 늘리거나 주식을 발행하지 않으면서 AI 인프라를 점진적으로 성장시키기 위해 우리가 할 수 있는 여러 아이디어를 공유했습니다. 그 이후로 그 새로운 모델을 기반으로 여러 고객에 걸쳐 $290억(29 billion) 이상의 계약을 체결했습니다. 하드웨어를 직접 보유(Bring-your-own-hardware)하는 방식과 선지급 고객 결제가 결합되어, Oracle Corporation에서 발생하는 어떠한 부정적인 현금흐름 없이도 확장을 계속할 수 있습니다. 물론, 이 $290억은 이번 분기에 체결한 다른 딜들과 더한 금액입니다. 궁극적으로 이 모든 것은 고객에게 제공되는 용량과 Oracle Corporation에 대한 매출로 이어집니다. Q3에는 고객에게 400메가와트 이상을 전달했습니다. 약정된 용량의 90%가 여러 분기 동안 일관되게 해온 것처럼 예정일보다 앞서거나 예정일에 맞춰 전달되었습니다. 그렇기 때문에 고객들이 인프라 니즈를 위해 계속해서 Oracle Corporation을 선택하는 것입니다. AI 인프라에 대한 투자는 자본 집약적이지만, 우리의 운영 모델은 수익성을 보장하도록 최적화되어 있습니다. 유연한 인프라 설계, 높은 활용도, 인수인계(handover)가 결합되고 여기에 다양한 고객이 더해지면서 정말 믿기 힘든 비즈니스가 만들어집니다. 규모가 커지면 고정비가 더 큰 기반에 분산되어 수익성이 높아집니다. 자본 집약적 비즈니스를 이렇게 빠르게 확장하면서도 동시에 수익성을 높인다는 것은 전례가 없습니다. Q3에 우리가 전달한 AI 용량을 보면, 해당 부문의 매출총이익률(gross margin)은 30% 가이던스(지침)를 상회하는 32%를 유지했습니다. 이제 OCI의 다른 사업 부문을 함께 보면, 예를 들어 데이터베이스 서비스처럼 훨씬 높은 마진을 가진 영역이 있기 때문에, Oracle Corporation이 얼마나 빠르고 수익성 있게 성장하는지 이해할 수 있습니다. 우리의 수치는 그대로 말해줍니다. 우리는 FY26 매출과 이익을 초과 달성하고 있으며, FY27 전망도 지속적으로 상향 조정하고 있습니다. 이는 Oracle Corporation이 주로 계절적인 라이선스 사업에서, 예측 가능성이 높은 반복 매출(Recurring revenue) 유형으로 전환했기 때문입니다. AI와 고급 컴퓨팅에 대한 수요는 경제 전반에 걸쳐 계속 확대될 것입니다. 다양한 성공적인 모델, 에이전트형 플랫폼(agentic platforms), 그리고 그에 기반한 비즈니스가 등장할 것입니다. 우리는 오늘날 수백 개의 가장 고도화된 AI 고객을 지원하고 있으며, 앞으로도 계속 더 많은 고객과 함께 일하기를 원하고 있습니다. 우리는 가장 작은 워크로드부터 가장 큰 워크로드까지 지원할 수 있는 유연하고 대체 가능(fungible)한 인프라를 구축합니다. 우리는 가장 최신의 가속기 정보를 계속 제공합니다. 최근의 NVIDIA와 AMD 옵션부터 Cerebras 및 PowerCharm 같은 회사들의 신흥 설계까지 다양합니다. 종합해보면, 우리가 지금 데이터센터, 컴퓨팅 용량, 고객 관계에 투자하는 것들은 시간이 지날수록 더욱 가치가 커질 것이라고 확신합니다. 질문은 Ken에게 넘기겠습니다. Ken Bond: 감사합니다, Clay. Regina, 가능하시면 청중에게 질문이 있는지 확인해 주세요. Operator: 이제 질의응답 시간을 시작하겠습니다. 질문을 하시려면 전화 키패드에서 별표(*) 다음에 1번을 누르세요. 질문은 한 가지만 해주시길 부탁드립니다. 첫 번째 질문은 Guggenheim의 John DiFucci 선생님께서 주시겠습니다. 진행해 주세요. John DiFucci: 감사합니다. 우와. 여기에는 정말 많은 일이 있군요. 말씀드리면, 다른 분들이 AI 인프라 질문을 하시겠지만, 우리는 Doug이 AI 인프라 사업이 나머지 사업에 미치는 ‘후광 효과(halo effect)’에 대해 말하는 것을 들어왔습니다. 이번 분기는 강했고, RPO 증가가 대규모 AI 계약에서 비롯되었다고 말씀하셨습니다.동시에 현장에서 “헤일로 효과”가 실제로 사업으로 전환되고 있다는 얘기를 지금 듣고 있습니다. AI 인프라 외에는 가동 전환(go-live)이 안정적으로 유지되는 것 같지만, 전통적인 클라우드 워크로드와 비교했을 때 사업 활동과 특히 파이프라인이 실질적으로 늘었습니다. 여기에는, 예를 들어 Dedicated Region, 소버린 클라우드, 심지어 제가 들은 바에 따르면 시작해 보실 수 있게 될 것 같은 Alloy 딜들까지 포함됩니다. 또한 Mike가 이야기하기 시작한, 종종 연관된 앱 딜(apps deals)과 더불어 말이죠. 이런 종류의 딜이 이러한 AI 딜의 규모에 해당하진 않는다는 점은 알겠습니다. 하지만 이들 사업에서 기반이 되는 추진력이 축적되고 있는 것으로 보이는 부분에 대해 설명해 주실 수 있을까요? 제가 그렇게 생각해도 맞을까요? 그리고 가능하다면, 관련 주제로서 2027 회계연도의 CapEx에 대해 어떤 정도의 가시성이라도 제공해 주실 수 있나요? Mike Cecilia: 좋아요, John. 여기 Mike입니다. 제가 질문을 맡겠습니다. 네, 맞습니다. 우리는 정말로 헤일로 효과를 보고 있습니다. 그에 대해 약간의 색다른 배경을 더해 드리겠습니다. 앱 사업 측면에서, 우리가 OCI에서 매우 많은 모델을 학습하고 애플리케이션에 밀접하게 프로비저닝(provisioned)하기 때문에, 고품질의 AI 서비스를 애플리케이션 기능으로서 바로 내장할 수 있습니다. 우리는 모델 벤더들에 학습을 제공하는 것뿐 아니라, 앱 코어에 출력(output)도 상당 부분 내장하고 있습니다. 또한 비즈니스에 맞게 관련성을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어링 같은 작업도 하고 있습니다. 하지만 우리가 앱 사업에서 전 세계의 미션 크리티컬(mission-critical) 데이터의 상당 부분을 관리하는 책임자(custodian)이고, 그 데이터와 모델 사이에 매우 긴밀한 프로비저닝—매우 가까운 근접성—이 있다는 사실을 함께 놓으면, 고객이 AI에서 가치를 얻는 속도가 아주, 아주 빠르다는 결과로 이어집니다. 그리고 만약 세상에서 AI에 대한 어떤 비판을 들어보셨다면, 그것은 “가치 창출까지의 시간이 너무 길다”는 식의 내용일 것입니다. 그런데 실제로는, AI를 서비스 형태로 묶어서, 우리가 앱에서 관리하고 있는 프라이빗 데이터를 AI에 노출하면, 우리는 놀라운 성과를 확인해 왔습니다. 제가 그곳에서 들으신 몇 가지 수직 분야를 언급했지만, 그건 전반적으로도 사실이라고 봅니다. 또 하나의 매우 흥미로운 헤일로 효과는, 고객을 위한 예산 창출자로서 우리의 인프라—바로 OCI 인프라—를 활용하는 것입니다. 이전에도 말씀드린 바가 있습니다. 우리는 다른 어떤 곳보다 더 빠르고 더 저렴합니다. 고객이 대규모 애플리케이션 전환이나 대규모 인프라 변혁을 생각할 때, 우리는 고객이 워크로드를 OCI로 옮기는 것만으로도 그 이전을 자금으로 뒷받침할 수 있는 “예산 창출(budget creation)”의 위치에 도달하도록 도와줄 수 있습니다. 경쟁사보다 더 빠르고 더 효율적으로, 그리고 더 적은 비용으로 이를 운용할 수 있기 때문입니다. 그리고 마지막으로, Doug가 CapEx 질문을 드리기 전에 언급할 또 다른 헤일로 효과는 Sovereign AI(소버린 AI)입니다. 우리의 소버린 스토리는 새로 나온 것이 아니며, 전 세계에서 벌어지고 있는 일들에 대한 즉각적인 반응(킥-저크 반응)이 아닙니다. Alloy 스토리와 함께 보면, 우리는 전 세계에서 파이프라인이 늘어나는 것을 정말로 보고 있습니다. 또한 우리의 폼팩터(form factor)는—우리가 폼팩터 측면에서 매우 차별화되어 있고—단지 더 작은 폼팩터만 제공하는 것이 아니라, 필요한 랙(rack)의 수와 무관하게 그 폼팩터 위에 완전한 OCI 서비스를 제공할 수 있다는 점이, 예를 들어 3랙이든 500랙이든 시장에서의 엄청난 차별점이라고 생각합니다. 따라서 앱을 함께 두고, OCI AI 서비스를 함께 두고, 소버린을 함께 두면, 네, 꽤 큰 규모의 헤일로 효과라고 할 수 있습니다. Doug Caring: 네, 그리고 John, 동시에 두 가지 질문을 받는 데 담긴 창의성을 먼저 인정하는 것으로 시작해 볼게요. 그건 지켜보는 재미가 늘 있습니다. 그래서 CapEx에 대해서는, 회계연도가 끝난 후 모두에게 돌아가서 그 시점에 다음 해 CapEx에 대해 말씀드릴 것이라고 생각합니다. 다만 몇 가지는 말씀드릴게요. 물론 Clay가 거쳐온 내용에서 알 수 있듯이, 여러분이 가장 먼저 생각하기 시작해야 할 가장 흥미로운 점은 Oracle Corporation과의 자본요건(capital requirements)으로부터 CapEx를 분리(uncoupling)하는 것입니다. 물론, 이런 추가적인 자금조달 메커니즘이 있으면 추가적인 CapEx가 발생할 수는 있지만, Oracle Corporation에서 현금으로 직접 부담하는(out-of-pocket) 형태를 필요로 하지는 않습니다. 이것이 꽤 흥미롭습니다. 그 바탕에는 우리가 지난 분기 때 이야기했던 것에 계속 전념하고 있다는 점이 있습니다. 즉, Oracle Corporation에서 투자등급 등급(investment-grade rating)을 유지하는 것과, 우리가 이야기했던 자금조달 한도(financing envelope) 안에 머무는 것이며, 그중 올해 달력 연도에 총액의 500억 달러를 집행한다고 이미 발표했습니다. 그래서 앞으로도 CapEx와 관련해 다음 분기 이후에 더 나올 것이 있습니다. John DiFucci: 그 설명 정말 잘 들었습니다, Doug. 그리고 Mike, AI에 대해 준비하신 발언과 Oracle의 접근 방식—모두가 그 방식을 써야 합니다. 논리적인 접근이니까요. 감사합니다. 그리고 좋은 일 하셨습니다. Operator: 다음 질문은 JPMorgan의 Mark Murphy 님께서 해 주시겠습니다. 계속하시죠. Mark Murphy: 감사합니다. 가속화에 축하드립니다. Clay, Oracle Corporation이 더 높은 수준의 AI 추론(inferencing)으로 전환해 갈 때, 데이터센터의 입지를 최적화하려는 관점에서 어떤 전략이 적절하다고 보십니까? 예를 들어 텍사스와 와이오밍에 거대한 중앙 집중형 데이터센터가 있으면 전력과는 매우 가깝지만, 해안가의 인구 중심지와 통신용 광섬유 경로(fiber routes)와는 거리가 꽤 멉니다. 그러다 보니 사용자와 장치가 멀리 떨어져 있다는 점이 떠오르기도 합니다. 그래서 추론으로 더 많이 이동해 갈 때, 사용자와 트래픽이 있는 곳에 더 가까운 방향으로 그 입지를 조금 바꿀 만한 이유를 보고 계신가요? Clay Magouyrk: 물론입니다. 좋은 질문입니다, Mark. 먼저 추론에 대한 우리의 관점과 그것이 데이터센터 배치에 어떤 영향을 주는지부터 짚고 시작하겠습니다. 첫째로 말씀드리고 싶은 건, 한동안은 학습(training)이 많이 진행되고 있었다는 점입니다. 추론(inferencing)은 어디서나, 어디에나 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 제 생각에는 모델 자체의 활용도가 계속해서 더 높아지고 있고, 또한 새로운 사용 사례들도 있기 때문입니다. 예를 들어 소프트웨어 분야에서 최근 Claude나 Codex를 사용해 본 분들이라면 알겠지만, 이들은 정말 놀라운 도구들이고, 우리가 모든 일을 하는 방식을 바꾸고 있습니다. 그래서 추론에는 엄청난 수요가 생길 겁니다. 이제 데이터센터 위치를 말씀하셨는데, 지연(latency)이 한 가지라고 하셨죠. 하지만 현실적으로는 위치에 대해 신경 써야 하는 이유가 여러 가지일 수 있습니다. 비용 때문일 수도 있고, 전반적인 가용성(availability) 때문일 수도 있고, 주권(sovereignty) 때문일 수도 있습니다. 위치를 선택하는 데에는 여러 이유가 있습니다. 하지만 지연에 대한 질문을 좀 더 좁혀 보면, 이해해야 할 핵심은 지연이 전부 비례한다는 겁니다(proportional). 즉, 주식시장에서 아주 저지연 트레이딩을 하려는 상황이라면, 대서양을 가로질러 해안에서 해안까지 100밀리초 왕복 지연을 기다리는 건 나쁜 생각입니다. 반면에, 여러분이 하는 일이 비즈니스의 질문을 던져서 AI 모델이 몇 초 동안 생각해야 하는 형태라면, 뉴욕에서 와이오밍까지의 추가 40밀리초 지연은 여러분에게는 큰 문제가 되지 않을 수 있습니다. 그래서 실제로 고객들과 지연이 더 낮아야 하는 사용 사례에 대해 이야기해 보면, 지금 당장의 지연 문제는 하드웨어의 위치 문제가 아니라, 배치되는 하드웨어의 종류 문제라는 점을 알게 됩니다. 그래서 AI 가속기(AI accelerators) 주변에서 이렇게 많은 혁신이 일어나는 것을 보게 되는 겁니다. GROQ가 무엇을 하는지 보거나, Cerebras나 Positron 같은 회사들을 보면, 이들 모두가 ‘추론 비용을 줄이는 방법’뿐만 아니라 ‘추론의 지연(latency)을 의미 있게 줄이는 방법’도 동시에 말하고 있습니다. 그리고 다음 주 NVIDIA의 GTC를 보면 그들 쪽의 발표도 보실 수 있을 겁니다. 다만 전반적으로, 업계가 지연을 더 통합하고 줄이려면, 먼저 그 추론을 위한 다른 아키텍처(구조)가 출발점이 되어야 한다고 생각합니다. 그리고 고맙게도, 데이터센터의 위치는 그 과정에서 차지하는 비중이 실제로는 아주 아주 작은 부분입니다.그래서 저희가 나가서 데이터 센터를 전력 공급이 풍부한 곳, 땅이 넉넉한 곳에 배치할 수 있게 해 주며, 실제로 이 끊임없이 증가하는 수요에 맞춰 이용 가능한 자원을 최적화할 수 있도록 훨씬 더 유연해집니다. Mark Murphy: 대단히 감사합니다. Operator: 다음 질문은 Mizuho의 Siti Panigrahi 님이 보내주셨습니다. 진행해 주세요. Siti Panigrahi: 좋습니다. 제 질문을 들어주셔서 감사합니다. AI 데이터베이스와 AI 데이터 플랫폼의 기회에 대해 여쭙고 싶습니다. 최근 AI에 대한 기대가 커지고, 기업들이 프론티어 LLM의 도구들을 채택하는 가운데, 고객들이 자신들의 프라이빗 데이터를 학습에 활용하고 자신들의 프라이빗 LLM을 구축하는 것과 관련해 어떤 이야기를 하고 계신가요? 그리고 10월 애널리스트 데이에서 말씀하신 AI 데이터베이스 성장의 전환(inflection)을 보게 될 것에 얼마나 확신하고 계신가요? Clay Magouyrk: 네. 감사합니다. 먼저 이 질문에는 두 가지 부분이 있다고 생각합니다. 하나는 프라이빗 LLM의 도입 수준이고, 다른 하나는 프라이빗 데이터와 함께 AI를 얼마나 활용하고 있는지입니다. 초기에 많은 사람들이 대부분의 고객이 자신들의 대형 언어 모델을 매우 구체적으로 학습시키는 방식으로 진행할 것이라고 생각했는데, 제 생각에 이는 대체로 그렇지 않은 것으로 드러났습니다. 대신, 가장 좋은 모델을 가져와서 자신의 프라이빗 데이터와 결합한 방식으로 프라이빗하게 사용하려는 사람들이 매우 인기가 많고 점점 더 인기를 얻고 있다고 봅니다. 우리는 그런 수요가 많이 보이고 있습니다. Mike가 앞서 우리가 이러한 AI 모델을 애플리케이션에 내장하고 있다는 점에 대해 이야기한 것처럼, 그것이 한 가지 사용 사례입니다. 하지만 불행히도 모든 것이 Oracle Corporation 애플리케이션 내부에서만 돌아가지는 않고, 많은 맞춤형 애플리케이션이 작성되어 있습니다. 그래서 저희는 Oracle AI Database에 기능을 많이 추가해서 MPT 서버든 자연어 SQL이든, 이러한 모델을 사용하기 위해 연결하는 것을 쉽게 했습니다. 또한 저희에게는 AI 데이터 플랫폼 제품이 있습니다. 이것은 바로 이와 같은 문제를 해결하기 위한 것입니다. 데이터가 많습니다. 애플리케이션 데이터일 수도 있고, 서로 다른 데이터 레이크와 레이크 하우스에 있는 맞춤형 데이터일 수도 있으며, 구조화된 데이터베이스에 있는 데이터일 수도 있습니다. 이 모든 것이 결합되어 에이전틱 플랫폼을 제공함으로써 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있을 뿐 아니라, 여러 제공업체의 가장 훌륭한 모델 전부에 대한 접근도 가능하게 해줍니다. 그래서 스택 전반에 걸쳐 이런 측면에서 모멘텀이 많이 나타나고 있습니다. 이것이 제가 준비한 발언에서 멀티클라우드 데이터베이스에서 우리가 보고 있는 성장에 대해 말씀드린 이유이기도 합니다. 우리가 보는 것은 고객이 최신의, 최고의 AI를 활용하려면 먼저 클라우드에 있어야 한다는 점입니다. 아직도 클라우드에 없는 데이터가 많이 있습니다. 그래서 가장 중요한 프라이빗 데이터를 클라우드 환경으로 옮기는 속도가 빨라지고 있고, 그러면 그 데이터로 최신의 최고의 AI를 활용할 수 있게 된다고 봅니다. Siti Panigrahi: 좋습니다. 설명해 주셔서 감사합니다. Operator: 다음 질문은 Sanford Bernstein의 Mark Moerdler 님이 보내주셨습니다. 진행해 주세요. Mark Moerdler: 정말 좋은 분기라서 축하드립니다. 아주 훌륭한 작업이었습니다. 이제 약간 방향을 바꿔 재무적인 측면을 조금 이야기해 보겠습니다. 주요 부채 조달을 완료하신 지금, AI 데이터 센터를 구축하는 비용과 AI 데이터 센터에 자금을 조달하기 위한 자본 조달 비용의 조합을 고려할 때, AI 데이터 센터 사업 자체에서 만들어내고 있는 가치에 대해 얼마나 편안하게 보고 계신가요? 그리고 인접한 질문으로, 원하신다면 Sovereign Cloud에 대해서도 조금 더 말씀해 주실 수 있나요? AI 데이터 센터 사업을 소버린 클라우드를 위한 AI 제공업체가 되는 데 어떻게 활용하고 있으며, 이것이 Oracle Corporation에 대한 귀하의 가치 제안(Work)의 가치에 어떤 영향을 미치게 될지에 대해 설명해 주실 수 있을까요? 감사합니다. Clay Magouyrk: 물론입니다. 제가 이 질문을 두 부분으로 나눠서 답하겠습니다. 제가 전반부를 맡고, 그 다음에는 Mike에게 맡겨서 소버린 클라우드 쪽 내용을 이야기하겠습니다. 자, 먼저 이 AI 데이터 센터들의 전반적인 수익성에는 두 가지 요소가 있습니다.하나의 관점은 순수하게 가속기 자체만 놓고 봤을 때 얼마나 수익성이 있는지입니다. 우리는 과거에 해당 부분에서 총이익률이 30%~40% 범위가 될 것으로 안내드렸고, 이는 지금도 변함없이 유지되고 있습니다. 그리고 우리는 이 데이터 센터를 운영하는 데 계속해서 더 능숙해지고 있으며—네트워킹과 하드웨어 지출, 그리고 전력 등에서 드는 비용을 더 저렴하게 제공하면서—그 비용이 점진적으로 계속 개선되는 것을 확인하고 있습니다. 그래서 우리는 그 점에 대해 매우 만족하고 있습니다. 또 한 가지 이해해야 할 것은, 이 AI 데이터 센터에서는 추론이든 학습이든 간에, 조달되는 것이 AI 가속기만은 아니라는 점입니다. 범용 컴퓨팅이 많이 들어갑니다. 고성능이든 대규모 블롭 스토리지든 다양한 형태의 리소스가 있습니다. 로드 밸런싱도 있고, ID 및 보안 제품도 포함됩니다. 이런 것들은 보통 총 지출의 10%~20% 정도가 인접 서비스로 흘러가는 규모입니다. 그리고 이를 감안하면—서비스 믹스에 따라 더 높은 마진을 갖는 경우가 있어서—전체 수익성은 계속해서 개선됩니다. 또 앞서 말씀드린 대로, 멀티클라우드 데이터베이스 사업을 고려하면, 이는 훨씬 더 높은 마진 사업으로서(60%~80% 범위) 마찬가지로 이 AI 데이터 센터 관점의 수치에 추가로 긍정적인 영향을 줍니다. 이는 매우, 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 그래서 이 모든 요소를 합치면, OCI의 전반적인 마진 프로파일이 계속 강화되고 빠르게 성장하고 있습니다. 제가 말씀드리고 싶은 한 가지는—제가 보기엔 사람들이 잘 이해하지 못하는 질문의 핵심—수익성에 대한 제약이 우리가 제공한 용량(capacity) 자체에 있지 않다는 것입니다. 예를 들어 데이터 센터를 짓는다고 하고, 데이터 홀이 네 개 있다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 데이터 홀은 수익성이 있습니다. 그런데 우리가 지금 더 수익성이 높지 않은 이유는, EPS 등을 계속 성장시키고 있음에도 불구하고, 한 번에 너무 많은 공사가 진행 중이라서 그와 관련된 비용이 발생하기 때문입니다. 이제 우리는 그 부분을 정말 잘하고 있습니다. 공사가 진행되는 기간을 최소화하는 데 매우, 매우 능숙합니다. 그 기간 동안의 비용을 줄이는 데도 매우, 매우 잘합니다. 하지만 0은 아닙니다. 그래서 이 사업이 이른바 초고속 성장(hypergrowth) 국면을 거치고 있는 동안, 그것이 수익성에 대한 유일한 부담(drag)입니다. 하지만 다행히도 우리는 이 용량을 제공하는 데 아주 잘하고 있고, 더 좋아지고 있습니다. 우리가 그 용량을 제공할 때는 이미 매우 수익성 높은 비율로 전액 계약이 되어 있습니다. 그래서 이 모든 것들을 종합해 보면, 우리가 제공한 용량과 그리고 우리 AI 사업의 수익성이 계속 증가할 것이라는 점에 대해 우리는 매우 확신하고 있습니다. Mike Cecilia: Mike, 주권성(sovereignty)에 대해 이야기해 볼까요? 네. 말씀드렸던 것처럼, 저는 우리가 주권성에 대해 매우 잘 포지셔닝되어 있다고 생각합니다. 1년 전에는 주권성이 데이터 주권(data sovereignty)에 관한 것이었고, 시장에는 소위 '가짜 솔루션'들이 있었습니다. 예를 들어 '주권 데이터'를 1차 관점에서는 제공하지만, 백업은 어딘가 다른 곳—다른 나라—에 있을 수도 있던 식이었죠. 물론 이것은 더 이상 받아들여질 수 없습니다. 주권성은 주권 데이터, 주권 운영, 그리고 심지어 주권 계약(sovereign contracting)에 관한 것입니다. 저희의 Alloy 모델은 이 세 가지를 모두 제공하기에 완벽하게 포지셔닝되어 있습니다. 그리고 풀스택(full-stack) 솔루션을 제공함으로써—다시 말해, 주권성과 관련해 우리가 하고 있는 방식과 일부 경쟁사들이 하고 있는 방식의 큰 차이점은—우리는 단지 에지(edge) '주권 존(sovereign zone)'을 설치하는 데 그치지 않는다는 점입니다. 저희는 풀스택 OCI를 제공하는데, 여기에 OCI 서비스 전체가 포함됩니다. 그리고 아시다시피 마진 믹스 또한 저희가 그 주권 존에서 우리의 애플리케이션 제품군, 즉 AI 데이터 플랫폼도 함께 실행할 수 있게 해 줍니다. 물론 그중 일부의 마진은 인프라 마진과 다릅니다. 그래서 저는 오라클(Oracle)에서 제공하는 모든 것을 주권 존 안에서 제공할 수 있는 매우 독특한 위치에 있다고 생각합니다. 그 주권 존은 고객이 원한다면 아주 작게도, 아주 크게도 설정할 수 있습니다. 또 다른 요소는, 저희가 주권성의 경계를 어디까지로 그을지에 대해 전적인 유연성을 갖고 있다는 점입니다.우리는 종종 주권을 국가들의 경계선이라는 관점에서 생각하지만, 그와 더불어 실제로 우리가 대화해 온 고객들도 있습니다. 즉, 예컨대 유럽이나 아프리카 등 여러 국가에 걸쳐 운영하는 엔터프라이즈 고객들이 있는데요. 그들은 자신들이 통제하고 자신들의 데이터 센터에서 운영하는, 주권 영역, 주권 영역을 갖고 싶어 합니다. 그리고 예를 들어 헬스케어 같은 특정 수직 산업에서 고객을 제공하거나, 예를 들어 리테일에서 고객을 제공하는 식입니다. 그들의 주권 영역은 해당 국가들에 걸쳐 그들의 Alloy에서 그려집니다. 우리는 이 모든 것을 수용할 수 있습니다. 저희는 계약 측면에서도, 제공 측면에서도 가장 유연하다고 생각합니다. 그리고 다시 가장 중요한 점은 이 주권 영역들 안에서 Oracle Corporation이 제공하는 모든 것을 전달한다는 것입니다. 그것은 부분 집합이 아닙니다. 몇 개의 엣지 디바이스가 아닙니다. 모든 OCI입니다. 마크 모어들러: 아주 도움이 되는 답변이었습니다. 두 가지 모두요. 다시 한 번 정말 감사드리고 축하드립니다. 운영자: 다음 질문은 Barclays의 Raimo Lenschow 님이 해 주실 예정입니다. 진행해 주세요. 레이모 렌쇼: 완벽합니다. 감사합니다. 저도 축하드립니다. 제가 투자자들과 이야기를 나눌 때 많이 고민하게 되는 주제가 있어서요. 그 주제는 SaaS 소프트웨어, 애플리케이션 소프트웨어—“AI가 이것을 없애 버릴까?”입니다. 고객들과 이야기하실 때 여러분이 듣고 있는 내용이 무엇인지 듣고 싶었습니다. 이게 투자자들 쪽에서만 나오는 이야기인가요? 아니면 고객 측에서도 논의가 되고 있나요? 그리고 어떻게 설명하시나요? 제가 보기엔 여러분이 하는 일은 확률적이라기보다는 결정론적인 면이 많아서, 아마 그게 설명이 될 것 같긴 한데요. 그래도 여러분의 관점을 다시 듣고 싶었습니다. 감사합니다. 마이크 세실리아: 저는 마이크입니다. 제가 질문을 맡겠습니다. 제가 대화한 고객들에 한해서 말씀드리면, 제가 아직 “자신들의 리테일 머천다이징 시스템, 핵심 뱅킹 시스템, 수요예금 계좌 시스템, 전자 건강기록 시스템을 내주고, 그리고 어떤 틈새 AI 기능을 이것저것 조합해서 만든 것들이 그 모든 것을 하룻밤 사이에 대체할 준비가 됐다”고 말하는 고객을 만나지는 못했습니다. 오히려 고객들로부터는 완전히 반대의 이야기를 듣습니다. 고객들이 묻는 것은 “여러분이 전반에 걸쳐 애플리케이션에 탑재해 넣는 만큼의 AI를, 우리는 어떻게 기본 제공 형태로 얼마나 많이 소비할 수 있습니까? 그리고 가능한 한 빨리 그것을 도입해서 실제로 가동하려면 어떻게 해야 합니까?”입니다. 왜냐하면 우리가 생각하기에, 바로 그것이 실제로 가치를 실현하는 가장 좋은 방법이기 때문입니다. 우리가 Oracle Corporation에서 운영하고 있는—아시다시피—이 시스템들은 매우 복잡하고 미션 크리티컬하며, 수십 년의 업계 경험과 수십 년에 걸친 규제 준수 역량을 갖춘 시스템들입니다. 그리고 이것이 바로 고객들이 비즈니스를 운영하고, 정부 기관을 운영하고, 헬스케어 조직을 운영하는 데 사용하는 시스템들입니다. 어떤 경우든 말입니다. 저는 여기에서의 저희 입장이 정말 마음에 듭니다. 말씀드린 대로, 저희는 AI에 대해 스스로도 매우 강하게 파고들고 있습니다. 저희는 Fusion 안에 이미 천 개의 AI 에이전트를 운영 중입니다. 뱅킹 제품군만 보더라도, 뱅킹 솔루션 내부에 수백 개의 AI 에이전트가 있습니다. 그래서 네, 우리는 AI가 분명 충격적이라고 보지만(도 disrupt할 수 있지만), 그렇다고 우리가 ‘분열을 당하는 쪽’이라고 생각하지는 않습니다. 우리는 실제로 AI를 우리의 애플리케이션에 그대로—그대로, 다른 말로 하면 완전히—내장하고 있기 때문에 그 ‘변화를 만드는 쪽’이라고 생각합니다. 다시 말해, 추가 비용이 전혀 없습니다. 이런 기능들은 분기별 업그레이드의 일부로서, 정기적인 주기의 일부로서 애플리케이션 스위트에 포함되어 제공됩니다. 그래서 저는—적어도 Oracle Corporation의 경우—AI가 SaaS의 종말을 뜻한다고 생각하기보다는, 오히려 AI가 우리의 SaaS 포지션을 도와주고, 더 빠르게 시장에 나갈 수 있게 해 준다고 봅니다. 저희는 이러한 결과가 정말 기쁘고, 앞으로 나아가면서 이와 관련해 더 많은 설명과 색다른 관점을 제공할 수 있기를 기대합니다. 레이모 렌쇼: 알겠습니다. 감사합니다. 운영자: 마지막 질문은 Deutsche Bank의 Brad Zelnick 님이 해 주실 예정입니다. 진행해 주세요. 브래드 젤닉: 좋습니다. 매우 감사합니다. 그리고 제 축하도 다시 전하고 싶고요. 또 메시지가 매우 명확하고 매우 도움이 된다고 말씀드리고 싶습니다. 제 질문은 마이크에게, 그리고 아마도 래리에게 드리며, 레이모가 물어본 내용으로 이어집니다.Fusion에 AI Agent Studio를 도입하셨고, 우리 모두가 알듯이 기업 내의 핵심 보석(crown jewels)은 Oracle Database와 Oracle 앱 안에 있습니다. 그런데 저는 궁금합니다. 여러 다른 플레이어들이 여러 엔터프라이즈 시스템과 워크플로 전반에서 AI 상호작용 레이어가 되려고 경쟁하는 세상에서, Oracle Corporation의 역할이 어떻게 진화한다고 보시나요? Mike Cecilia: 그래서 Brad, 저는 Mike입니다. 시작하겠습니다. 제 생각엔 여기서 데이터 중력(data gravity)이 중요하고, 그중에서도 미션 크리티컬 데이터 중력이 더더욱 중요하다고 봅니다. 아까 말씀드렸듯이 Fusion 안에 AI Agent Studio를 발표했습니다. Fusion은 고객의 운영 데이터, 미션 크리티컬 데이터의 관리·보관자(custodian)인 시스템입니다. 여러 AI 에이전트를 만들거나—시스템 통합업체가 여러 AI 에이전트를 만들려 한다면—그 질문은 결국 어디서 시작하느냐일 겁니다. 음, 기록의 시스템(system of record)에서 시작할 겁니다. 데이터가 있고, 추론(inferencing) 관점과 검색 기반 생성(retrieval-augmented generation) 관점에서 볼 때 매우 관련성이 높고 매우 구체적이며 AI에 맥락을 잔뜩 더해줄 그 ‘중력의 시스템(system of gravity)’에서 시작하는 거죠. 이제 Fusion에서 우리가 출시한 AI Agent Studio는 Fusion 데이터에만 국한된 것이 아닙니다. 저희는 업계 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 만들 수 있고, 타사 애플리케이션 전반에도 만들 수 있습니다. 타사들도 그 안에서 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 즉, 올인원(all-in-one) 베스트 오브(best-of) 솔루션—풀 스케일 SaaS 애플리케이션, AI 기반 SaaS 애플리케이션—을 제공하면서, 표준 업그레이드 분기별(quarterly) 릴리스 일정 안에서 그 위에 또는 그 옆에, 즉 본인만의 AI 에이전트를 만들 수 있는 역량을 드린다는 점이 아주 매력적이라고 생각합니다. 왜냐하면 Fusion에 우리가 구축한 AI Agent Studio는 분기 업그레이드의 일부이기 때문입니다. 정기적인 보안 패치의 일부이기도 합니다. 그래서 양쪽 모두를, 저희 생각엔 최선으로 누리게 됩니다. 패키지 형태의 SaaS 애플리케이션을 받으실 수 있고, 에이전트 스튜디오는 기업이 보유한 가장 미션 크리티컬하고 가장 밀접한(ge r m ane) 데이터와 매우, 매우 가깝고, 원하시면 자신만의 맞춤형 커스텀 에이전트를 만들 수 있는 능력도 함께 제공됩니다. Lawrence Ellison: 저는 마지막으로 이것만 말씀드릴게요. 저희는 모든 애플리케이션을 위한 미리 만들어진(prebuilt) 에이전트를 다수 제공합니다. 하지만 그와 더불어 개발 환경—AI Data Platform 개발 환경—을 제공해서, 고객이 저희가 만든 것에 더해 쉽게 자기 자신만의 에이전트를 추가할 수 있게 합니다. 은행 시스템의 모든 애플리케이션용 에이전트를 다 만들거나, 헬스케어 시스템의 모든 애플리케이션용 에이전트를 다 만들 수는 없다고 생각합니다. 그 작업은 많은 파트너들이 하게 될 것이고, 많은 고객들이 하게 될 겁니다. AI Data Platform이 하는 일은, Oracle Cloud에 있는 어떤 AI 모델이든 사용해서 자신만의 에이전트를 만들 수 있는 완전한 통합 개발 환경을 제공하는 것입니다. 그리고 기본적으로 그것이 인기 있는 AI 모델들이 전부라고 보시면 됩니다. 에이전트를 코딩하는 데 사용할 수도 있고, 쿼리에 대한 멀티스텝 추론(multistep reasoning)을 하는 데도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Fusion 회계 시스템에서, 우리는 ‘close(마감)’라고 부르는 어떤 일을 수행하는 복잡한 에이전트를 준비할 계획입니다. 그래서 Fusion으로 장부를 마감하는 미래의 머지않은 시점에는, 인간이 전혀 관여하지 않는 자율 에이전트가 됩니다. AI 에이전트에게 그냥 장부를 마감하라고 지시하기만 하면 되고, 그러면 결과를 받게 되는 거죠. 저희는 애플리케이션에 많은 AI 역량을 내장해 제공하지만, 그것은 개방되어 있습니다. 고객과 파트너가 그 에이전트 포트폴리오에 추가할 수 있게 하기 위해서죠. 그리고 우리는 헬스케어를 자동화하고, 금융 서비스를 자동화하고, 리테일을 자동화하는 전체 에코시스템을 구축합니다. 바로 AI가 가능하게 해주는 것은 이것입니다. 우리가 만들고 있는 SaaS 소프트웨어 스위트(suites)의 범위를, 전체 에코시스템을 자동화할 수 있는 수준까지 확장해 나가게 해준다는 점이죠. 이제 헬스케어에 대해 이야기해보겠습니다. 헬스케어에서 Epic은 병원을 자동화합니다—급성 치료(acute care) 병원, 그리고 경우에 따라서는 클리닉도 있지만, 주로 급성 치료 병원입니다.우리는 급성 치료 병원을 자동화합니다. 우리는 클리닉을 자동화합니다. 우리는 실험실을 자동화합니다. 우리는 청구서를 실제로 결제하는 사람들인 지급자(payers)까지 자동화합니다. 우리는 보험 회사를 자동화합니다. 우리는 간호사를 교육하고, MRI가 제공될 때 적절한 영상의학과 전문의가 필요하므로 영상의학과 전문의를 일정에 맞게 배치하며, 병원의 재무 업무를 자동화하고, 최신 의약품을 승인하는 FDA 및 규제 기관도 자동화하며, 제약 회사들과도 연동해 처리합니다. 이것이 바로 헬스케어 생태계입니다. 규모가 엄청납니다. 그리고 정말 다행히도 이제 코딩 도구가 있어서 헬스케어나 금융 서비스 같은 생태계를 자동화할 수 있는 에이전트 기반 소프트웨어—포괄적인 소프트웨어 세트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이것이 우리가 Oracle Corporation에서 하고 있는 일입니다. 그래서 우리는 자신들이 혁신을 일으키는 주체라고 생각합니다. 그래서 우리는 SaaS의 종말론이 다른 곳에는 적용될 수 있어도 우리에게는 적용되지 않는다고 생각합니다. Brad Zelnick: 정말 훌륭한 내용입니다. 감사합니다, Larry. 감사합니다, Mike, 그리고 축하드립니다. Ken Bond: 감사합니다, Brad. 컨퍼런스 콜의 전화 재송출은 당사 투자자 관계 웹사이트에서 24시간 동안 제공됩니다. 오늘 함께해 주셔서 감사합니다. 이제 통화 내용을 마무리하기 위해 Regina에게 다시 넘기겠습니다. Operator: 이것으로 오늘의 통화를 마치겠습니다. 모두 참여해 주셔서 감사합니다. 이제 연결을 해제하셔도 됩니다.