Baidu, Inc.

운영자: 안녕하십니까. Baidu 2026년 1분기 실적 컨퍼런스콜에 연결해 주셔서 감사합니다. [운영자 안내] 오늘 컨퍼런스는 녹음되고 있습니다. 이의가 있으시면 현재 시점에 연결을 종료하실 수 있습니다. 이제 오늘 컨퍼런스의 진행을 Baidu의 투자자 관계 담당 이사인 Juan Lin에게 넘기겠습니다. Juan Lin: 안녕하십니까, 여러분. Baidu 2026년 1분기 실적 컨퍼런스콜에 오신 것을 환영합니다. 오늘 아침 Baidu의 실적 발표 자료가 배포되었으며, 당사 웹사이트는 물론 Newswire 서비스에서도 확인하실 수 있습니다. 오늘 통화에는 당사의 공동창업자 겸 CEO인 Robin Li, Baidu 모바일 생태계 그룹(MEG) 담당 EVP인 Julius Rong Luo, Baidu AI 글래스(ACG) 담당 EVP인 Dou Shen, 그리고 CFO인 Henry Haijian He가 참석해 있습니다. 준비된 발언 이후에는 질의응답 시간을 갖겠습니다. 오늘 논의에는 1995년 미국 민사소송개혁법(U.S. Private Securities Litigation Reform Act of 1995)의 세이프하버 조항에 따라 이루어지는 미래지향적 진술이 포함될 수 있음을 유의해 주시기 바랍니다. 미래지향적 진술은 당사의 현재 기대와 실질적으로 다를 수 있는 위험과 불확실성의 영향을 받습니다. 이러한 위험과 불확실성에 대한 자세한 논의는 당사의 최신 연례보고서 및 SEC와 홍콩증권거래소에 제출한 기타 서류를 참고해 주십시오. Baidu는 적용 법률에 따라 요구되는 경우를 제외하고는 어떠한 미래지향적 진술도 업데이트할 의무를 지지 않습니다. 당사의 실적 보도자료와 본 통화에는 특정한 감사받지 않은 비(非)GAAP 재무지표에 대한 논의가 포함되어 있습니다. 당사의 보도자료에는 감사받지 않은 비(非)GAAP 지표를 감사받지 않은 가장 직접적으로 비교 가능한 GAAP 지표와의 조정 내역이 포함되어 있으며, 당사 IR 웹사이트인 ir.baidu.com에서 확인하실 수 있습니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 본 컨퍼런스는 녹음되고 있습니다. 또한, 본 컨퍼런스콜의 웹캐스트는 Baidu의 IR 웹사이트에서 제공될 예정입니다. 이제 본 통화를 당사 CEO인 Robin에게 넘기겠습니다. Yanhong Li: [오디오 공백] 1분기 총매출은 260억 위안으로 전년 동기 대비 2% 증가해, 긍정적인 성장으로의 복귀를 알렸습니다. 당사의 핵심 AI 기반 사업에서 발생한 매출은 136억 위안으로 전년 동기 대비 49% 증가했습니다. 처음으로 Baidu 일반사업 매출의 절반을 넘어 52%에 이르렀습니다. 이는 AI 기반 사업이 이제 당사 매출 믹스의 과반을 차지하게 되었음을 보여주는 중요한 이정표입니다. AI 클라우드 인프라는 1분기에 전반 매출이 전년 동기 대비 79% 성장하며 매우 뛰어난 모멘텀을 보여주었습니다. AI 클라우드 인프라 내에서 GPU 클라우드 매출은 지난 분기의 143% 성장에 이어 강력한 상승세를 계속했으며, 전년 동기 대비 184%로 추가 가속되었습니다. Apollo Go 역시 강한 분기를 보냈습니다. 우리는 1분기에 완전 무인(fully driverless) 320만 건의 승차를 제공했으며, 총 승차는 전년 동기 대비 3자리수 성장률을 유지하며 당사 운영의 지속적인 스케일링을 반영했습니다. 함께 나타난 이러한 결과는 AI가 Baidu의 주요 성장 동력으로 명확히 자리 잡았음을 확인해 주며, AI 도입이 계속해서 가속됨에 따라 당사를 AI-퍼스트 기업으로서의 입장을 강화해 줍니다. 실제 환경에서의 애플리케이션이 확대되며 AI 역량에 대한 새로운 수요이자 점점 더 다양해지는 수요가 열리고 있습니다. 이러한 기회가 전개되는 과정에서 당사가 이를 포착할 수 있을 것으로 확신하며, AI가 Baidu 성장의 다음 단계를 계속 이끌 것이라고 믿습니다. 이제 이번 분기의 핵심 하이라이트를 AI 클라우드 인프라부터 차례로 짚어보겠습니다. 산업 전반에서 AI 도입이 가속됨에 따라, 당사는 학습과 추론 작업 부문 모두에서 수요 급증을 계속 목격하고 있으며 특히 추론이 매우 빠르게 확대되고, 전체 수요에서 차지하는 비중도 점점 커지고 있습니다. 1분기는 AI 클라우드 인프라의 경우, 매출 성장률이 더 넓은 시장을 크게 상회하며 상당히 가속된 성장의 분기였습니다. 당사 사업의 매출 믹스는 계속해서 더 높은 품질의 매출원으로 이동했습니다. 통상 더 높은 마진을 수반하는 GPU 클라우드는 당사 전체 AI 클라우드 인프라 매출에서 의미 있는 기여를 하게 되었으며, 이는 전반적인 사업 건전성의 지속적인 개선을 보여줍니다. 이러한 모멘텀을 이끄는 핵심 동력 중 하나는 Baidu의 풀 스택 AI 역량이 제공하는 차별화된 우위이며, 전 세계적으로 이를 진정으로 주장할 수 있는 기업은 극소수에 불과합니다. 기반 인프라부터 애플리케이션에 이르기까지 모든 계층에 걸친 독자적인 구성 요소를 통해 안정적이고 신뢰할 수 있는 컴퓨트 공급을 보장하면서도, 전체 스택 전반에 걸쳐 엔드투엔드 최적화를 수행할 수 있었습니다. 우리는 성능을 지속적으로 향상시키고 비용을 절감하며, 고객에게 설득력 있는 비용 효율성을 제공했습니다. AI 애플리케이션이 계속 확산됨에 따라 이러한 풀 스택 우위는 더욱 두드러지고, 더 넓고 다양한 범위의 기회를 포착할 수 있게 해줍니다. 인프라 계층에서는 자체 개발한 AI 칩인 Kunlunxin을 통해 뚜렷한 우위를 확보하고 있습니다. 다양한 산업에서 증가하는 고객들이 더 폭넓은 AI 워크로드를 위해 Kunlunxin을 채택하면서, Kunlunxin에 대한 수요는 강하게 유지되고 있으며 규모도 확대되는 모습을 보이고 있습니다. 이는 Kunlunxin의 안정성, 효율성, 호환성, 범용성에 대한 시장의 인식이 높아지고 있음을 반영합니다. 또한 Kunlunxin은 3만 개가 넘는 가속기 기반의 단일 AI 컴퓨팅 클러스터에서 업계 최고 수준의 클러스터 성능과 안정성을 바탕으로 대규모 상용 배치를 달성한 최초의 국내 AI 칩 중 하나이기도 합니다. 포괄적인 소프트웨어 스택 위에 구축된 Kunlunxin은 서로 다른 모델과 프레임워크에 대해 폭넓은 호환성을 제공하는 한편, 엔터프라이즈 환경에서도 뛰어난 사용성을 보장합니다. 현재까지 Kunlunxin은 최신 ERNIE 및 기타 주요 파운데이션 모델을 포함해 다양한 모델의 워크로드에 대해 최적화 및 검증을 거쳤으며, 최근에는 추론 지원을 DeepSeek-V4, GLM-5.1, MiniMax M2.7로 확장했습니다. AI 인프라의 중요한 구성 요소인 Kunlunxin은 인프라 계층의 기반을 한층 더 견고하게 만들어, Baidu AI Cloud가 고객의 AI 배치를 더 높은 효율과 신뢰성, 비용 효율성으로 지원하고 클라우드 제공 역량 전반의 경쟁력을 강화할 수 있도록 합니다. 이러한 이점은 인프라 측면에서 강한 고객 모멘텀으로 이어지고 있습니다. Baidu AI Cloud는 인터넷, 게임, 임베디드 AI, 자율주행, 스마트폰, 금융 서비스 등 광범위한 산업 전반에서 증가하는 다수의 주요 기업들이 신뢰하는 인프라 파트너가 되었습니다. 이번 분기에는 선도적인 모델 기업을 포함해 여러 유망한 신규 고객을 추가했습니다. 또한 고객 기반에는 Unitree, Honor, Oppo, Vivo 같은 주요 기업들이 포함되어 있습니다. 동시에 기존의 최상위 고객들은 우리와의 협력을 더욱 심화하고 사용량을 확대하며, 고객 기반 전반의 건전한 성장을 견인하고 있습니다. MoS 측면에서는 OpenClaw가 업계 전반에서 힘을 얻기 시작하자, 우리는 Tianfan MoS 플랫폼에서 모델 라이브러리를 빠르게 확장했습니다. ERNIE 외에도 Tianfan은 Zhipu AI, MiniMax, Kimi, DeepSeek의 인기 모델을 포함해 수요가 높은 모델들의 범위를 계속 넓혀가며, 모델 라이브러리를 포괄적이고 최신 상태로 유지하고 있습니다. 3월에는 외부 고객의 일평균 토큰 사용량이 전년 대비 거의 7배 수준으로 늘었고, MoS 매출 역시 빠르게 성장했습니다. 우리는 에이전트와 AI 애플리케이션을 둘러싼 생태계가 계속 발전함에 따라 MoS 플랫폼에 여전히 상당한 미개척 잠재력이 있다고 믿습니다. 파운데이션 모델의 경우, 우리는 최근 ERNIE 5.1을 출시했으며, 이는 더 강력한 텍스트 역량, 더 컴팩트한 모델 크기, 그리고 이전 모델 대비 향상된 추론 성능을 제공합니다. 또한 코드 생성, 에이전트형 역량, 딥 서치 등 핵심 영역에서도 진전을 이뤘습니다. 최근 LMArena에서 ERNIE 5.1은 Text 리더보드에서 중국 모델 중 1위를 차지했습니다. ERNIE 5.1은 또한 Search 리더보드에서 중국 모델 중 1위에 올랐으며, 전 세계 순위로는 4위를 기록해 해당 리더보드에 등장한 유일한 중국 모델이기도 합니다.앞으로도 우리는 애플리케이션 중심의 접근을 통해 ERNIE의 발전을 확고히 추진하겠다는 약속을 지킬 것입니다. 실제 환경의 필요를 바탕으로 지속적으로 반복 개선해 ERNIE가 AI 역량의 최전선에 서 있도록 하겠습니다. 이제 AI 애플리케이션에 대해 말씀드리겠습니다. 우리는 AI의 진정한 가치는 궁극적으로 애플리케이션을 통해 실현된다고 오랫동안 믿어왔고, 기업과 개인 사용자 모두를 위한 포괄적인 포트폴리오를 구축하는 데 있어 선도적이면서도 끈기 있게 노력해왔습니다. 이번 분기에도 여러 유망한 방향에서 의미 있는 진전이 이어지고 있습니다. 몇 가지 사례를 강조해 보겠습니다. 첫 번째는 일상 생산성을 위한 AI 에이전트인 DuMate입니다. 우리는 최근 Baidu Create에서 DuMate를 소개했습니다. DuMate는 여러 애플리케이션과 파일 전반에 걸친 복잡한 멀티스텝 워크플로를 자율적으로 실행하도록 설계되어, 시작부터 끝까지 장시간 작업을 처리합니다. PC와 모바일 모두에서 사용할 수 있어 사용자는 언제 어디서나 작업을 시작할 수 있고, 24/7 AI 비서로서 백그라운드에서 지속적으로 작동합니다. 사용자는 필요한 내용을 간단히 설명하고, 결과를 다시 확인하면 됩니다. DuMate를 진정으로 차별화하는 것은 AI Search, vibe coding Miaoda, Famou 등 Baidu의 독자적인 스킬과의 매끄러운 통합입니다. DuMate의 스킬 생태계를 계속 확장해 나가면서, 더 넓은 범위의 업무 워크플로와 복잡한 현실 과제를 보다 효과적으로 해결할 수 있을 것으로 기대하며, 사용자가 처음부터 끝까지 더 효율적으로 완료하도록 돕겠습니다. 이제 디지털 휴먼으로 넘어가겠습니다. 초현실적인 디지털 휴먼 기술은 성능이 개선되면서 발전을 이어왔고, 대규모 배치에 대한 준비도도 점점 높아지고 있습니다. 비용 측면에서는 지난 2개 분기 동안 약 80% 비용 절감을 달성해 도입 장벽을 낮추고 디지털 휴먼을 더 폭넓은 고객에게 더 합리적인 가격과 더 쉬운 접근성으로 제공할 수 있게 했습니다. 한편 우리는 디지털 휴먼 역량도 글로벌화하고 있습니다. 최근 Baidu Create에서 우리는 해외 디지털 휴먼 플랫폼을 출시했는데, 이를 통해 판매자와 크리에이터가 이커머스 라이브 스트림부터 디지털 휴먼 비디오까지 손쉽게 디지털 휴먼 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 디지털 휴먼이 글로벌 시장에서 진정으로 작동하도록 만들기 위해, 우리는 처음부터 끝까지 깊은 로컬라이제이션을 내장해 왔으며, 스페인어, 프랑스어, 태국어를 포함해 24개 언어를 지원하고, 대본과 프레젠테이션 스타일도 현지 시청자에게 공감대를 형성하도록 문화적으로 맞춤 적용했습니다. 이를 통해 판매자는 마치 현지에서 자연스럽게 태어난 것 같은 디지털 휴먼 라이브 스트림을 연중무휴로 운영할 수 있어, 전 세계 시장에서 효율성과 전환 가능성의 새로운 수준을 열어줍니다. 중국과 해외에서 확대되고 있는 파트너 기반에는 Jingdong, Zuoyebang, TikTok, Shopee가 포함되며, 여러 파트너가 우리와의 협업을 더 깊게 추진하고 있습니다. 다음은 vibe coding 플랫폼인 Miaoda입니다. Miaoda는 누구나 한 줄의 코드도 작성하지 않고 아이디어를 현실로 구현할 수 있게 해주며, 이러한 가치는 점점 더 널리 인정받고 있습니다. 3월에 Miaoda의 월간 활성 사용자는 전분기 대비 약 70% 성장했으며, 국내 유료 사용자 비율은 지난해 말 기준으로 약 3배 수준에 도달했습니다. Baidu Create에서 우리는 Miaoda 3.0을 출시했는데, 기업용 버전과 모바일 앱을 도입해 개인과 기업 모두에서의 더 폭넓은 도입과, 시간 및 사용 시나리오 전반에 걸친 더 유연한 활용을 가능하게 했습니다. 특히 Miaoda는 이제 독립형 모바일 애플리케이션 생성도 지원하여, 사용자가 Miaoda로 만들 수 있는 범위를 한층 더 넓혀주고 있습니다. 또 다른 예로는 산업 전반의 복잡한 운영 과제를 해결하고, 기업이 의미 있는 생산성 향상을 누릴 수 있도록 설계된 자기 진화형 에이전트인 Famou Agent가 있습니다. Baidu Create에서 Famou Agent 2.0을 출시함에 따라 접근성도 한층 더 확대했습니다. 이전 버전은 주로 개발자와 기술 팀이 사용했다면, Famou Agent 2.0은 도메인 전문가가 자연어로 에이전트와 직접 상호작용할 수 있도록 해 진입 장벽을 낮췄으며, 코딩 전문 지식이 필요하지 않습니다.예를 들어, 세계 최고의 항만 중 하나인 칭다오항에서는 고도로 정교한 스케줄링 시스템과 깊이 복잡한 운영 로직을 갖추고 있음에도 불구하고, Famou Agent가 이미 고도화된 시스템의 효율을 한층 더 끌어올리는 데 도움을 주고 있습니다. 수천 개의 상호 의존 변수를 실시간으로 조율해야 하는 환경에서 Famou Agent는 이미 고도로 최적화된 기반 위에서도 선석 배정, 장비 배치, 화물 우선순위 전반에 걸쳐 최적의 의사결정을 찾아내기 위해 해법 공간을 자율적으로 탐색합니다. 그 결과 Famou Agent는 점진적인 효율 개선을 계속해서 실현하며 전체 운영 성능을 더욱 향상시키고 있습니다. 다음은 AI Search입니다. 1분기에는 사용자 만족도와 전반적인 검색 경험을 개선하는 데 중점을 두고 AI Search 전환을 계속 발전시켰습니다. 모델 역량에 대한 지속적인 개선을 통해 검색 결과를 계획하고, 구조화하며, 생성하는 방식도 한층 더 정교하게 개선했으며, 콘텐츠 품질에 대한 더 나은 평가를 가능하게 하고 고품질 정보의 더 넓은 유통을 확대하는 동시에 저품질 콘텐츠를 유의미하게 줄였습니다. 한편 ERNIE Assistant는 상호작용 경험의 지속적인 개선에 힘입어 강한 사용자 참여를 계속 확인했습니다. 3월에는 ERNIE Assistant의 일일 활성 사용자가 전년 대비 거의 두 배로 늘었고, 일일 평균 대화 라운드도 같은 기간 동안 세 배 이상 증가했습니다. 다음날 유지율도 의미 있게 개선되어 사용자들의 꾸준한 사용성이 더 강해졌음을 보여줍니다. 앞으로는 AI Search와 ERNIE Assistant 간의 통합을 더욱 심화해 정보 탐색, 콘텐츠 이해, 작업 완료 전반에 걸친 경험을 한층 더 향상하겠습니다. 디지털 세계를 넘어, AI는 물리적 세계를 심오한 방식으로 재편하고 있으며 로보택시는 이 변화를 가장 강력하게 구현한 형태입니다. 1분기에는 당사 로보택시 사업인 Apollo Go가 무인(완전 무인) 운행의 성장세를 이어가며, 안전 기록도 업계 선두를 유지하는 등 강한 모멘텀을 지속했습니다. 또한 당사는 국제 확장도 계속 추진하며 주요 해외 시장 전반에서 꾸준한 진전을 이뤘습니다. 유럽에서는 스위스에서 개방형 도로 테스트를 시작할 계획에 맞춰 진행 중이며, 테스트를 위해 Uber 및 Lyft와의 협업이 곧 시작될 것으로 예상되는 가운데 첫 차량이 런던에 도착했습니다. 중동에서는 Apollo Go의 완전 무인 운영이 현재 두바이의 여러 구역에서 가동되고 있습니다. 또한 3월 말에는 Apollo Go 앱을 공식 출시하여, 이 지역에서 자체 단독 앱을 갖춘 최초이자 유일한 자율주행 호출(이용) 서비스가 되었습니다. 전통적인 호출 서비스를 넘어, Apollo Go의 상업적 확장 범위를 넓히는 새로운 사용 사례도 모색하고 있습니다. 중국에서 가장 인기 있는 관광지 중 하나인 하이난에서는 CAR Inc.와 파트너십을 맺고, 하이커우 공항 도착 층에 당사 완전 무인 차량을 배치하는 렌털 모델을 추진했습니다. 그래서 Apollo Go는 방문객들이 터미널에서 걸어나오는 그 순간 바로 대기하고 있습니다. 우리는 로보택시가 단순한 출퇴근을 훨씬 넘어서는 가치를 제공할 수 있으며, 그 과정에서 새로운 수익화 기회를 열어줄 것이라 믿습니다. Apollo Go가 완전 무인 운영을 계속 확장해 나가면서, 대규모에서만 나타나는 시스템 및 운영상의 복잡성을 포함해 더 넓고 점점 더 복잡한 현실의 시나리오들을 마주해 왔습니다. 이러한 상황이 발생하면 우리는 엄격하게 대응하고, 이를 바탕으로 운영 역량을 지속적으로 강화합니다. 더 넓은 관점에서 보면, Apollo Go는 기술 시연과 소규모 파일럿을 훨씬 넘어섰습니다. 이 규모에서는 로보택시 서비스가 대중교통, 도시 운영, 그리고 일상생활 속에 더 자연스럽게 자리 잡도록 하는 방법을 중심으로 한 새로운 전선을 다루고 있습니다. 이러한 경험들은 시간이 지나면서 Apollo Go가 더 광범위한 교통 생태계와 더 원활하게 공존하는 데 필요한 전문성과 지식을 구축하는 데 도움을 주고, 궁극적으로 우리가 제공하는 서비스를 이용하는 사람들이 더 편리하고 믿을 수 있는 서비스로 자리매김할 수 있도록 하는 데 기여할 것입니다.마무리하겠습니다. 저희의 AI 기반 사업들은 1분기에 전반적으로 강한 모멘텀을 보여주었습니다. 이제 AI는 저희 사업의 핵심 동력이 되었고, 대부분을 차지하고 있으며, 앞으로 그 역할은 더욱 커질 것으로 봅니다. AI를 점점 더 다변화된 포트폴리오 전반으로 확장하고, AI 애플리케이션부터 자율주행 호출(라이드헤일링)에 이르기까지 글로벌 시장으로의 진출을 넓혀가면서, 여러 전선에서 큰 기회가 열리고 있음을 확인하고 있습니다. 저희는 이러한 기회를 포착할 수 있는 역량에 자신이 있습니다. 이제 Henry에게 넘겨서 재무 결과를 살펴보겠습니다. 해이젠 허(Haijian He): 감사합니다, 로빈. 안녕하세요, 여러분. 1분기에도 저희는 핵심 우선순위에 대한 성과를 계속 쌓아가며 공시를 강화하고, 저희의 핵심 AI 기반 사업을 성장시키고, 운영 효율성을 개선하고 있습니다. 이번 분기 몇 가지 결과를 강조드리겠습니다. 바이두 일반 사업(Baidu General Business)의 총수익은 전년 동기 대비 2% 증가하여, 여러 분기 연속 감소세 이후 다시 플러스 성장으로 돌아왔습니다. 바이두 일반 사업의 비GAAP 영업이익은 전 분기 대비 39% 증가해 RMB 40억으로 늘었습니다. 바이두의 영업 현금흐름은 운영 효율성과 전반적인 사업 건전성이 계속 개선되고 있음을 반영하며, RMB 27억으로 3분기 연속 플러스를 유지했습니다. 또한 중요한 이정표를 달성했습니다. 저희의 핵심 AI 기반 사업이 처음으로 바이두 일반 사업 수익의 절반을 넘었습니다. 핵심 AI 기반 사업에서의 수익은 RMB 130억을 초과했으며, 전년 동기 대비 49% 증가했습니다. 그중에서도 AI 클라우드 인프라(AI Cloud Infra) 성장은 전체 시장을 크게 앞질렀고, AI 애플리케이션 포트폴리오는 여러 방면에서 계속 번창하고 있습니다. 이 둘을 합쳐, AI 클라우드 인프라와 AI 애플리케이션이 2026년 1분기 전체 AI 클라우드 수익을 RMB 113억으로 견인했습니다. 클라우드를 넘어, 아폴로 고(Apollo Go)는 자율주행 호출(라이드헤일링) 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 더욱 강화하며 운영을 계속 확장하고 있습니다. 종합하면, 이러한 결과는 두 가지 측면에서 모두 더 AI 중심이 되고 동시에 재무적으로도 더 건강해지는 사업으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 이제 2026년 1분기 재무 결과의 세부 사항을 살펴보겠습니다. 바이두의 총수익은 RMB 321억으로, 전 분기 대비 2% 감소했습니다. 바이두 일반 사업의 수익은 RMB 260억으로, 전년 동기 대비 2% 증가했으며 전 분기 대비로는 변동이 없었습니다. 그중 기타 부문의 증가는 주로 AI 클라우드 사업의 성장에 기인합니다. iQIYI의 수익은 RMB 62억으로, 전 분기 대비 8% 감소했습니다. 매출원가는 RMB 196억으로, 전 분기 대비 7% 증가했으며, 이는 주로 AI 클라우드 사업과 관련된 비용 증가 때문이었고, 콘텐츠 비용 및 트래픽 획득 비용 감소가 일부 상쇄했습니다. 영업비용은 RMB 93억으로 전 분기 대비 28% 감소했으며, 이는 예상 신용손실과 인력 관련 비용의 감소에 주로 기인합니다. 영업이익은 RMB 32억, 영업이익률은 10%였습니다. 비GAAP 영업이익은 RMB 38억, 비GAAP 영업이익률은 12%였습니다. 기타 수익(순) 합계는 지난 분기의 RMB 12억에 비해 RMB 6.26억이었습니다. 법인세 비용은 지난 분기의 RMB 10억에 비해 RMB 5.28억이었습니다. 바이두에 귀속되는 순이익은 RMB 34억입니다. 바이두의 순이익률은 11%이며, 희석 기준 ADS당 순이익은 RMB 8.76입니다. 비GAAP 기준 바이두에 귀속되는 순이익은 RMB 43억입니다. 비GAAP 기준 바이두의 비순이익률은 14%이며, 비GAAP 희석 기준 ADS당 순이익은 RMB 12.06입니다. 저희는 총현금 및 투자를 현금, 현금성자산, 제한현금, 단기투자(순), 장기 정기예금, 만기보유투자, 그리고 조정 장기투자로 정의합니다. 2026년 3월 31일 기준 총현금 및 투자는 RMB 2793억 3000만입니다. 영업 현금흐름은 RMB 27억입니다. 2026년 3월 31일 기준 바이두 일반 사업의 직원 수는 약 28,000명입니다. 그러면 진행자, 이제 질의응답을 위해 통화를 열겠습니다. Operator: [Operator Instructions] 오늘 첫 질문은 JPMorgan의 Alex Yao가 해 주셨습니다. Alex Yao: AI Cloud Infra 매출이 이번 분기에 보여준 인상적인 가속에 축하드립니다. 이 매출 모멘텀을 이끄는 핵심 동인에 대해 더 자세한 설명을 공유해 주실 수 있을까요? 그리고 향후 성장에 충분한 컴퓨팅 용량을 갖추고 계신가요? 또한 예를 들어 CPU Cloud와 비교했을 때 AI Cloud의 마진 프로파일은 어떻게 생각해야 하며, 장기적인 마진 궤적은 어떨지 전망도 부탁드립니다. Dou Shen: 감사합니다, Alex. 저는 Dou입니다. 저희는 AI 인프라에 대한 놀라울 정도로 강한 기업 수요를 확인했습니다. 학습뿐 아니라 추론(inference)에서도요. 특히 추론이 매우 강한 모멘텀을 보이고 있는데, 이는 상당히 건강한 신호입니다. 이는 고객들이 학습 모델을 넘어, 더 많은 사업 영역에서 AI를 가속화된 속도로 적용하기 시작했음을 의미합니다. 이와 밀접하게 관련해, 저희 MoS 플랫폼도 강한 견인력을 보이고 있습니다. Tianfan은 중국에서 매우 소수의 MoS 플랫폼 중 하나입니다. Robin께서 방금 말씀하신 것처럼 ERNIE 외에도 DeepSeek, GLM, MiniMax 등 가장 수요가 높은 모델들을 포함하도록 Tianfan의 모델 라이브러리를 빠르게 확장했습니다. 또한 외부 고객들의 토큰 소비도 지속적으로 증가하고 있습니다. 중요한 점은 새로운 모델을 빠르게 지원하는 것이 단순한 플러그앤플레이 과정이 아니라는 것입니다. 높은 처리량의 추론과 효율적인 모델 서빙 역량이 필요합니다. 그래야만 이러한 모델들을 신뢰성 있게 대규모로 운영하고, 동일한 컴퓨팅 양으로 더 많은 토큰 수요를 감당할 수 있습니다. 수요는 항공우주, 자율주행, 구현형 AI(embodied AI), 게임, 첨단 제조 등 전 산업 전반에 걸쳐 폭넓게 나타나고 있습니다. 기존 고객이 더 많이 쓰는 것에 그치지 않습니다. 저희는 소매 및 IT 기반 소비자 브랜드처럼, 역사적으로 AI와 클라우드 컴퓨팅의 사용 비중이 높지 않았던 산업들을 포함해 신규 고객을 계속 유치하고 있습니다. 주소 가능한 시장은 여전히 확장 중이며, 수요가 강한 반면 공급은 상대적으로 타이트하기 때문에, 늘어나는 고객 니즈를 더 잘 지원하기 위해 용량을 적극적으로 확장하고 자원 효율을 개선하고 있습니다. 이러한 수요를 포착할 수 있다는 저희의 확신은 차별화된 풀스택 AI 역량에서 나옵니다. 이 역량은 두 가지의 구체적인 이점을 제공합니다. 첫째, 효율성입니다. 풀스택 전반을 소유하고 최적화함으로써 고객에게 매우 경쟁력 있는 가격 대비 성능을 제공할 수 있습니다. 둘째, 저희의 자체 테스트는 실제 배포에서 강한 인정을 받았습니다. 마진 측면에서 핵심 동인은 비즈니스 믹스입니다. GPU Cloud는 몇 가지 이유로 전통적인 CPU Cloud보다 보통 더 우수한 마진 프로파일을 갖습니다. 첫째, GPU Cloud는 기술적으로 더 복잡하고 진입 장벽이 훨씬 높습니다. Baidu는 중국에서 GPU Cloud를 대규모로 구축한 초기 클라우드 제공업체 중 하나였고, 저희는 여전히 그 선두에 있습니다. 둘째, 수요가 계속해서 매우 강합니다. 양질의 공급은 상대적으로 타이트하지만, 고객들은 비용만이 아니라 입증된 안정성과 가용성을 우선순위로 두고 있습니다. 셋째, 저희의 Kunlunxin AI 칩과 풀스택 AI 역량은 비용을 최적화할 수 있는 여지를 더 넓혀 주며, 고객 믹스에서의 지속적인 개선이 마진 확장에 추가로 기여합니다. 따라서 GPU Cloud가 전체 클라우드 인프라 매출에서 차지하는 비중은 점점 더 커지고 있습니다. 저희는 클라우드의 블렌디드 마진이 구조적으로 개선될 것으로 보며, 이는 지속적인 트렌드입니다. 그래서 저희는 클라우드 사업의 장기적인 수익성 궤적에 대해 자신감을 갖고 있습니다. Operator: 다음 질문은 Citigroup의 Alicia Yap입니다. Alicis a Yap: 견조한 성과에 축하드립니다. 파운데이션 모델과 관련해 질문이 있습니다. 이렇게 점점 더 경쟁이 치열해지는 환경에서 ERNIE 모델의 포지셔닝을 Baidu는 어떻게 보고 계신가요? 그리고 앞으로의 투자 계획과 향후 모델 반복(업데이트)을 위한 핵심 방향은 무엇인가요? Yanhong Li: Alicia, 여기 Robin입니다. 모델 환경은 중국과 글로벌 모두에서 참여자들의 활발한 출시와 함께 매우 빠르게 변화하고 있습니다.우리는 모델의 역량이 계속해서 빠르게 발전할 것이라고 믿으며, 강력한 자체 파운데이션 모델 역량은 여전히 필수적이라고 봅니다. 그래서 우리는 확신을 가지고 ERNIE에 계속 투자할 것입니다. 한편, 우리는 모델이 궁극적으로 애플리케이션을 통해 가치를 창출한다는 점을 항상 믿어왔습니다. 그렇기 때문에 우리는 일관되게 애플리케이션 중심의 접근 방식을 취해 왔습니다. ERNIE의 각 반복은 실제 제품의 필요와 비즈니스 시나리오에 의해 이끌립니다. 가장 최근에는 텍스트 역량, 추론 및 검색 분야에서 ERNIE의 지속적인 발전을 보여주며 LMArena 텍스트 및 검색 리더보드에서 선도적인 성과를 달성한 ERNIE 5.1을 출시했습니다. 앞으로도 우리는 핵심 애플리케이션의 필요에 맞춰 ERNIE를 계속 반복 개선해 나갈 것입니다. 바로 AI 검색, 디지털 휴먼, Miaoda, Famou Agents입니다. 이들은 우리가 가장 큰 가치를 지닌다고 믿는 애플리케이션 영역 중 하나입니다. 그리고 우리는 무엇보다 중요한 곳에서 가장 강력한 역량을 구축하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 우리는 사용자의 의도를 이해하고 콘텐츠 품질을 평가할 수 있도록 ERNIE의 역량을 계속 향상시킬 것입니다. 그러면 AI 검색은 더 정확하고, 더 높은 품질이며, 더 지능적인 결과를 제공할 수 있습니다. 또한 우리는 디지털 휴먼을 더 생생하고 초현실적으로 만들고, 사용자와의 상호작용을 강화하며, 이커머스 라이브 스트리밍에서 판매를 촉진하는 데 더 효과적일 수 있도록 ERNIE의 텍스트 및 멀티모달 역량도 강화했습니다. 우리는 바이브 코딩(vibe coding)을 더 잘 지원하도록 코딩 역량을 향상시켜, 사용자가 자연어를 통해 애플리케이션을 구축할 수 있게 할 것입니다. 그리고 코딩이 AI 시대에 점점 더 기초적인 역량이 되어가고 있는 만큼, 이는 점차 더 집중해야 할 성장 영역이 될 것입니다. 또한 우리는 복잡한 현실 시나리오 전반에서 점점 더 나은 해결책을 식별하는 ERNIE의 역량을 계속 강화하여, 다양한 산업의 기업들이 더 큰 효율 개선 효과를 얻을 수 있도록 돕겠습니다. 이러한 방향을 더 잘 뒷받침하기 위해 우리는 모델 팀에 대해서도 조직 조정을 했으며, 필요에 따라 구조도 계속 발전시켜 나갈 것입니다. 우리는 ERNIE가 모든 영역에서 계속 더 강해질 것이라고 확신합니다. ERNIE 외에도, 우리는 더 작고 빠르며 더 효율적인 다양한 모델과 특정 시나리오에 최적화된 모델 조합도 보유하고 있습니다. 서로 다른 사용 사례는 역량, 비용, 지연, 배포 효율성 측면에서 서로 다른 요구사항을 갖습니다. 우리의 목표는 항상 각 애플리케이션에 대해 최선의 결과를 제공하는 것입니다. 더 장기적으로 볼 때, 우리는 AI 애플리케이션의 잠재력이 아직 충분히 실현되지 않았다고 믿습니다. 더 많은 AI 사용 사례가 펼쳐질수록, 애플리케이션 중심의 접근 방식이 지니는 가치가 더욱 분명해질 것이며, 그 과정에서 ERNIE는 더 역량이 커지고 더 가치가 높아질 것입니다. 운영자: 다음 질문은 UBS의 Wei Xiong 님입니다. Wei Xiong: 클라우드 모멘텀이 매우 강하다는 점 축하드립니다. 저는 마진 측면에 대한 생각을 듣고 싶습니다. AI 클라우드 인프라스트럭처 매출이 계속 빠르게 성장하고 있으며, 현재 AI 기반 비즈니스가 전체 매출의 50%를 넘어서고 있는데, 바 이두의 장기적인 영업 마진을 우리는 어떻게 생각해야 하며, 향후 마진 확대의 핵심 동력은 무엇이라고 봐야 할까요? Haijian He: 고맙습니다, Wei. 이분은 Henry입니다. 1분기에는 보신 것처럼, 전통적인 온라인 마케팅을 넘어서는 사업을 주로 포함하는 당사의 Baidu Core AI 기반 비즈니스가 처음으로 전체 매출의 50%를 이미 초과했습니다. 이는 AI의 성장 기여도 확대와 더 다각화된 매출 기반이라는 점을 모두 반영하는 중요한 이정표입니다. 이런 빠르게 성장하는 사업들 중 상당수는 아직 규모를 키우며 성장과 확장을 계속하고 있습니다. 이들이 매출 믹스에서 더 큰 비중을 차지하게 되면, 우리는 이들이 단지 매출 성장뿐 아니라 마진 확대에도 기여할 것으로 기대하며, 향후 장기적으로 지속 가능한 이익 개선을 위한 여러 동력이 될 것입니다. 현재 우리는 가장 전략적인 AI 기회를 확신을 가지고 투자하고 있습니다. 우리는 이러한 투자들의 ROI를 매우 중요하게 생각하며, 우리가 오늘 구축하는 것이 앞으로 수년간의 마진 구조를 형성하고 지속적인 경쟁 우위를 만들어낼 것이라고 믿습니다.이것이 실제로 전개되는 모습을 우리가 확인하는 핵심 사업들을 짚고 가보겠습니다. 우선 말씀하신 대로 AI 클라우드 인프라입니다. GPU 클라우드는 전통적인 CPU 클라우드보다 구조적으로 더 높은 마진을 보입니다. 이는 더 강한 수요, 더 타이트한 공급망, 더 높은 기술적 진입장벽, 그리고 가격 결정력 때문입니다. 따라서 그것이 우리 믹스에서 차지하는 비중이 커질수록, 우리는 마진 개선과 확장의 중요한 동력이 될 것으로 기대합니다. 둘째, AI 애플리케이션입니다. 이는 끈끈한(sticky) 구독 기반 모델과 시간이 지날수록 높아지는 운영 레버리지에 의해 자연스럽게 높은 마진을 내는 사업입니다. 셋째, 로보택시입니다. 우리는 우한 시에서 손익분기점을 달성한 이후로 유닛 경제성이 꾸준히 개선되었습니다. 우리는 여전히 투자 단계에 있지만, 규모를 키워가면서 수익성으로 가는 길이 점점 더 분명해지고 있습니다. 또한 기업 차원에서도 오늘 강조할 만한 추가 레버들이 몇 가지 있습니다. 첫째, 우리는 조직 전체에 걸쳐 비용 최적화와 운영 효율성을 계속 추진하고 있습니다. 둘째, 내부 생산성을 개선하기 위해 AI를 광범위하게 배치하고 있습니다. 따라서 최소한, 셋째로 인프라 측면에서는 서버 활용률을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 시간이 지나며 마진으로 직접 연결됩니다. 제가 요약에서 말씀드린 것처럼, 우리의 매출 믹스는 더 높은 마진이면서 더 빠르게 성장하는 사업들 쪽으로 회전하고 있습니다. 풀스택(full-stack) AI 역량은 비용 효율성과 회사 전반의 생산성 향상을 만들어내며, 시간이 지날수록 그 효과가 복합적으로 커집니다. 우리는 중~장기 마진 전망이 우리에게 매력적이며, 지속 가능하다고 생각합니다. Operator: 다음 질문은 모건 스탠리의 Gary Yu 님이 해주시겠습니다. Gary Yu: 다시 한번 강한 AI 클라우드 인프라 결과에 축하드립니다. 제 질문은 로보택시에 관한 것입니다. 경영진께서 해외 로보택시 운영에 대한 업데이트를 제공해주실 수 있나요? 그리고 로보택시에 대해 운영 규모는 어느 정도로 생각해야 하며, 국내와 해외 간 매출 믹스는 어떻게 될 것으로 봐야 할까요? 또한 마진 프로파일을 비교하면 어떻게 판단해야 할지도 궁금합니다. 그리고 장기적으로 Baidu가 로보택시 생태계에서 운영자, 기술 제공자, 플랫폼 중 어떤 역할을 맡는다고 보시는지도요. Yanhong Li: 저는 Robin입니다. 먼저 규모에 대해 말씀드리겠습니다. Apollo Go는 여전히 글로벌 리더입니다. 4월 기준 누적 2,200만 건이 넘는 탑승을 완료했습니다. 중국은 전 세계에서 가장 개방적인 시장 중 하나입니다. 따라서 오늘날 국내 규모가 해외 시장보다 훨씬 앞서 있는 것은 자연스러운 결과입니다. 하지만 로보택시에 대해 전 세계적으로 더 많은 시장이 문을 열고 있고, 규제 환경도 더 긍정적으로 바뀌고 있는 것을 보고 있습니다. 우리는 국내에서의 운영 경험이 국제 확장에 잘 대비할 수 있도록 준비시켜준 것에 대해 매우 기쁩니다. 우리는 불과 몇 분기 전부터 국제 확장을 가속하기 시작했는데도, 유럽, 중동, 아시아의 핵심 시장들에 발자국이 확장되었습니다. 이 속도는 다양한 시장 환경 전반에서의 기술과 운영의 확장성(scalability)을 반영합니다. 해외 확장에 대한 우리의 자신감은 중국에서 입증해낸 대규모 운영 역량에 기반합니다. 수년간 완전 무인(fully driverless) 실제 운영을 통해, 복잡한 도로 조건, 운영상의 과제, 그리고 특정 규모에서만 나타나는 코너 케이스에 대한 깊은 경험을 축적해 왔습니다. 그리고 이러한 경험은 하룻밤 사이에 만들어질 수 있는 것이 아닙니다. 이러한 경험들은 우리가 주행하는 매 마일마다 로보택시 운영을 점점 더 견고하게 만들면서, 알고리즘과 운영 표준을 지속적으로 더 날카롭게 다듬어 왔습니다. 그래서 글로벌로 확장할 때, 그 축적된 경험이 그대로 우리와 함께 이동하며 우리가 더 빠르게 나아가는 데 도움이 됩니다. 좋은 예가 홍콩에서 런던으로의 진척입니다. 홍콩은 우리에게 중요한 우측 핸들 방식(right-hand drive) 로보택시 시장이었습니다. 지난 1년 반 넘는 기간 동안 우리는 그곳에서 귀중한 경험을 축적했고, 그 노하우가 또 다른 주요 우측 핸들 시장인 런던으로의 최근 진출을 뒷받침하는 데 도움이 되었습니다.수익성과 관련하여 Apollo Go는 요금 수준이 매우 낮음에도 불구하고 중국 최대 운영 도시에서 이미 UE 손익분기점을 달성했습니다. 우리가 글로벌로 확장함에 따라 가격 환경은 훨씬 더 매력적으로 변하고 있습니다. 해외 운영이 계속해서 가동을 본격화하는 과정에서 훨씬 더 강한 수익성을 창출할 잠재력이 있다고 믿습니다. 또한 미국과 중국을 제외한 전반적인 국제 시장은 중국 내수 시장보다도 더 크다고 생각합니다. 마지막으로, 생태계에서의 장기적 역할에 대해서는 아직 단정하기 이르다고 봅니다. 로보택시 산업은 여전히 진화 중이며, 밸류체인과 비즈니스 모델도 아직 자리 잡는 단계입니다. 지금 우리가 집중하는 것은 계속해서 규모를 키우고, 기술 및 운영상의 우위를 심화하며, 글로벌 리더십을 유지하는 것입니다. 이러한 기반이 마련되면, 생태계가 성숙해짐에 따라 우리의 역할을 정의하고 그에 맞춰 장기 가치를 포착할 수 있는 전략적 유연성을 갖추게 될 것입니다. Operator: 다음 질문은 Jefferies의 Thomas Chong 님이 해주십니다. Thomas Chong: 탄탄한 실적에 대해 축하드립니다. 업계 전반에서 AI 투자가 계속해서 확대되고 있는데, 2026년 Baidu의 CapEx 수준은 어떻게 생각해야 할까요? 또한 경영진은 AI 투자와 주주 환원의 자본 배분 우선순위를 어떻게 설정하나요? 그리고 마지막으로, 홍콩에서 회사의 듀얼 프라이머리 상장 가능성에 대해 업데이트를 제공해 주실 수 있을까요? Haijian He: 감사합니다, Thomas. 말씀하신 CapEx 주제에 대해 설명드리면, 우리의 전반적인 접근은 재정적 규율을 유지하면서 전략적 투자 강도를 지키는 것입니다. AI는 Baidu의 가장 중요한 장기 기회로 남아 있으며, 프런티어에서 경쟁력을 유지하기 위해 기초 모델에 계속 투자할 것입니다. 동시에 더 폭넓게 전체 스택 AI 역량 전반에도 투자할 것입니다. 재무 측면에서 우리는 이러한 수준의 투자 여력을 갖고 있습니다. Thomas, 보신 바와 같이 영업이익과 영업현금흐름은 건전하게 유지되고 있으며, 전체 현금 포지션도 건강한 수준입니다. Baidu의 이번 분기인 1분기 영업현금흐름은 RMB 27억으로 플러스였는데, 이는 지난해 3분기에 플러스로 전환한 이후 세 번째 연속 분기입니다. 또한 한편으로는, AI 투자를 위한 자금을 조달하면서 건전한 현금 포지션, 건강한 재무제표, 장기적인 자금조달 구조를 유지하기 위해 운영리스, 금융리스 및 기타 저비용 은행 차입 등 다양한 자금조달 채널과 여러 수단의 조합을 활용하고 있습니다. 그리고 말씀하신 대로 주주 환원도 우리의 최우선 과제이며, 이는 계속 유지하고 있습니다. 지난 분기 우리는 새로운 자사주 매입 프로그램을 발표했고, 최초의 배당 정책도 도입했습니다. 우리는 장기적인 AI 투자와 주주 환원을 계속 균형 있게 조정해 나갈 것이며, 주주를 위한 지속가능한 가치를 창출하는 데 전념하겠습니다. 홍콩 듀얼 프라이머리 상장에 관한 마지막 포인트로, 말씀드리면 우리는 자본시장 관련 이니셔티브를 포함해 회사의 장기적 가치를 해제하는 데 도움이 될 만한 이니셔티브를 지속해서 평가하고 있습니다. 우리는 Baidu의 내재 가치가 상당하다고 믿으며, 이를 수면 위로 끌어올리는 방법을 탐색하는 데 있어 유연하고 선제적으로 움직일 것입니다. 시장 상황, 규제 요건, 주주 이익을 고려하고, 의미 있는 변화가 있을 때 시장과 소통하겠습니다. 감사합니다. Operator: 다음 질문은 Bank of America Securities의 Miranda Zhuang 님이 해주십니다. Xiaomeng Zhuang: 매우 탄탄한 실적에 축하드립니다. 제 질문은 AI 에이전트에 관한 것입니다. 우리가 에이전틱 AI 시대에 빠르게 진입하고 있는 만큼, AI 애플리케이션과 에이전트에 대한 Baidu의 전략은 어떻게 생각해야 할까요? 예를 들어 토큰 기반 가격 책정, 구독 기반 모델, 프로젝트 기반 모델 같은 수익화 방식에 대해 경영진의 견해는 무엇인가요? Yanhong Li: Miranda, 저는 Robin입니다.지난주 바이두(Create) 컨퍼런스에서 말씀드린 것처럼, 지난 3년 동안 가장 큰 AI의 순간들은 모델 혁신에 의해 이뤄졌습니다. 하지만 올해는 다릅니다. 처음으로 에이전트와 AI 애플리케이션이 전 세계의 관심을 끌었습니다. 이번 변화는 우리가 오래전부터 믿어온 어떤 점을 다시 한 번 확인해 줍니다. AI 시대에는 가치가 궁극적으로 애플리케이션 계층에서 실현됩니다. AI 애플리케이션은 우리에게 늘 전략적 우선순위였고, 우리는 실제 사용자 니즈와 비즈니스 시나리오를 기반으로 포트폴리오를 구축해 왔습니다. AI 네이티브 제품부터 기존 제품의 AI 전환까지 아우르며 개인, 기업, 산업별 수직 분야 모두를 위한 제품을 제공하고 있습니다. 하지만 이 포트폴리오 안에서 특히 가치 있다고 보는 방향이 몇 가지 있습니다. 첫째는 검색입니다. 우리 최대 규모의 소비자 대상 제품이며 AI로 지속적으로 혁신해 왔습니다. 우리는 전 세계에서 AI 검색 경험을 선도하고 있습니다. 최신 AI 역량을 수억 명에 이르는 사용자에게 제공함으로써, 검색이 대규모로 더 지능적이고 구조화되어 있으며 진정으로 도움이 되는 답변을 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다. 그리고 두 번째는 디지털 휴먼입니다. 우리는 더 높은 현실감, 더 낮은 비용, 더 큰 확장성을 향해 계속 전진하고 있습니다. 비용이 내려가면서 디지털 휴먼은 판매자에게 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있게 되었고, 더 큰 규모로 배치할 수 있습니다. 이커머스 라이브 스트리밍에서는 많은 경우 성능이 인간 호스트와 비교해도 동등하거나 심지어 더 나은 수준으로, 참여와 전환을 유도하는 데 점점 더 효과적인 것으로 입증되고 있습니다. 세 번째는 먀오다(Miaoda)로, 우리 보이스(바이브) 코딩 제품입니다. 그 역량이 발전함에 따라 먀오다는 더 넓은 범위의 애플리케이션과 워크플로를 지원하며, 자연어를 통해 사용자가 기업이 AI 애플리케이션을 구축하는 데 드는 장벽을 낮춰줍니다. 그리고 네 번째는 기업 시나리오에 초점을 맞춘 파무 에이전트(Famou Agent)입니다. 복잡하고 역동적인 현실 환경 속에서 기업이 더 나은 솔루션을 지속적으로 찾아내고 의미 있는 효율성 향상을 이끌도록 돕습니다. 그리고 더 많은 시나리오, 더 많은 산업에서 다루게 될수록 계속해서 더 좋아지고 있습니다. 그래서 이 4가지 방향에 대해 제 생각에는 첫 번째 방향은 분명 광고 기반 성격이 더 강합니다. 나머지 3가지 방향은 구독 또는 사용량 기반, 또는 토큰 기반의 가격 책정에 더 가깝습니다. 그리고 검색에 대해서는 AI 네이티브 애플리케이션을 위한 의미 있는 시장이라는 데 더 많은 공감대가 있다고 생각합니다. 또한 먀오다, 바이브 코딩 제품도 중국 밖에서는 유사한 사례가 있습니다. 하지만 디지털 휴먼과 파무 에이전트에 대해서는 공감대가 형성되어 있지 않습니다. 이것은 우리의 자체적인 믿음입니다. 두 분야가 모두 거대한 시장 잠재력을 대표한다고 생각하지만, 많은 기업들이 이러한 일을 해낼 만큼 충분한 자원과 노력을 투입하고 있지는 않습니다. 이와 더불어 우리는 새로운 AI 네이티브 제품 형태도 탐색하고 있는데, 두메이트(DuMate)가 최근의 한 가지 예입니다. 이것은 범용 에이전트입니다. AI를 워크플로에 넣어주고, 사람들이 일상에서 마주하는 일을 처리하도록 돕습니다. 상태를 유지합니다. 당신에 대해 많은 것을 기억합니다. 그래서 꽤나 '고착화되는(sticky)' 애플리케이션이 될 것이라고 우리는 생각합니다. 그리고 수익화 측면에서, 글로벌 업계는 아직 매우 초기 단계이고 수익화 모델도 여전히 진화 중입니다. 오늘날에는 토큰 기반 가격 책정이 더 일반적입니다. 사람들은 본질적으로 파운데이션 모델에 대해 비용을 지불하고 있습니다. 하지만 시간이 지나면 AI 애플리케이션과 에이전트는 사람처럼 실제 업무를 완료하는 데 더 능숙해질 것입니다. 우리는 수익화가 더 폭넓어지고 결과 중심적으로 바뀔 것이라고 믿습니다. 즉, 사용자는 생산성 향상, 시간 절약, 더 나은 경험, 그리고 눈에 보이는 실질적 결과에 대해 비용을 지불하게 됩니다. 그래서 미래에는 사람들이 에이전트나 애플리케이션에 비용을 지불하게 될 것이며, 그에 따른 시장은 토큰보다 훨씬 더 커야 한다고 봅니다. Operator: 다음 질문은 GS의 린컨 콩(Lincoln Kong)입니다. Lincoln Kong: 탄탄한 실적에 축하드립니다. 경영진께서 중국 내 AI 칩의 성장 전망과 경쟁 구도에 대한 견해를 공유해 주실 수 있을까요? 즉, 쿤룬신(Kunlunxin)은 이 시장에서 어떤 포지셔닝을 갖고 있나요? 그리고 최근 실제로 어떤 수요 트렌드를 보고 계신가요? Dou Shen: 질문해 주셔서 감사합니다. 저는 Dou입니다. 중국의 국내 자체 AI 칩 시장은 아직 초기 단계이긴 하지만, 속도가 빠르게 진행되고 있다고 생각합니다. 우리는 AI 컴퓨트 수요가 학습 중심에서, 점점 더 커지는 추론(인퍼런스) 수요의 혼합 형태로 구조적으로 전환되는 것을 확인했습니다. 에이전트형 애플리케이션, 산업별 사용 사례, 그리고 새로운 형태의 애플리케이션이 계속 등장하면서 추론은 전체 그림에서 점점 더 큰 비중을 차지하게 되고 있습니다. OpenClaw은 주파수가 더 높고, 더 실시간적이며, 더 다양하면서도 더 높은 추론 수요를 견인하는 좋은 예입니다. 공급 측면에서는 국내 AI 칩이 단기적으로는 생산 능력과 공급망 성숙도와 관련된 과제에 직면해 있습니다. 이는 부분적으로 수요가 공급보다 더 빠르게 성장하기 때문입니다. 다만 장기적으로 볼 때, 중국의 반도체 산업은 강력한 제조 및 공급망 기반 위에서 빠르게 발전하고 있습니다. 우리는 국내 공급 역량이 시간이 지날수록 계속 향상될 것으로 믿습니다. 그 과정에서 경쟁은 단순히 칩을 제공하는 것을 넘어, 다양한 실제 워크로드 전반에서 해당 칩이 얼마나 안정적이고 효율적으로 성능을 낼 수 있는지에 점점 더 달려 있게 될 것입니다. 국내 칩은 특정 프론티어 학습 시나리오에서는 여전히 가장 진보된 글로벌 제품들과의 격차를 좁혀가는 단계입니다. 추론은 국내 칩이 매우 높은 관련성과 경쟁력을 가질 수 있는 영역입니다. 추론이 계속 성장함에 따라, 이러한 우위는 점점 더 중요해집니다. 기업 입장에서는 단지 칩의 피크 성능만이 전부가 아닙니다. 더 중요한 것은 규모(대규모)에서의 안정성, 주류 모델 및 프레임워크와의 호환성, 마이그레이션 비용과 마찰, 대규모 클러스터 배포에 대한 지원, 그리고 궁극적으로 비용 효율성입니다. 그래서 우리는 시장이 점점 더 이 모든 차원에서 성과를 낼 수 있는 플레이어 중심으로 통합될 것이라고 봅니다. Kunlunxin은 각 측면에서 매우 좋은 위치에 있습니다. 또한 Kunlunxin은 단순히 독립형 칩 제품이 아닙니다. 이는 인프라부터 애플리케이션에 이르기까지, 바이두의 풀스택 AI 역량에서 중요한 일부입니다. 우리는 교차 영역 전반에서 지속적으로 최적화하여 모델 효율성을 개선하고 추론 비용을 낮추며, 더 비용 효율적이고 더 안정적이며 더 쉽게 배포할 수 있는 AI 인프라를 제공할 수 있습니다. 우리는 Kunlunxin에 대한 강하고 성장하는 고객 수요를 보고 있으며, 도입이 여러 산업으로 확대되고 있습니다. 따라서 Kunlunxin은 앞으로의 기회를 포착할 수 있는 적절한 위치에 있다고 생각합니다. Operator: 감사합니다. 현재로서는 추가 질문이 없습니다. 이것으로 오늘 컨퍼런스의 진행을 마치겠습니다. 참여해 주셔서 감사합니다. 이제 연결을 종료하셔도 됩니다.