알리바바 실적에서는 AI 기반 성장 모멘텀과 투자에 따른 수익성 부진이 동시에 대두되었습니다. 

알리바바 클라우드 외부 매출은 +45% YoY로 22개 분기 내 가장 높은 성장률을 달성했습니다. 향후 몇 분기 클라우드 성장 추가 가속화도 전망했네요.

AI 관련 제품 매출은 연속 세 자릿수 성장 기록을 12개 분기로 연장하며, 분기 124억 달러(vs F4Q 90억 달러)와 ARR 495억 달러(vs F4Q 358억 위안)으로 외부 클라우드 매출의 35%(vs F4Q 30%)를 차지했습니다. 

특히 Bailian(Model Studio) 플랫폼 중심 MaaS의 성장세가 가파릅니다. 8월 기준 모델 및 애플리케이션 서비스 ARR은 160억 위안을 넘어섰고, 연말 300억 위안 목표를 유지했습니다. 

또한 자체 모델과 타사 모델의 MaaS 마진이 유사하다는 점은 모델이 다변화되고 경쟁이 강화되더라도 총 추론량 증가에 따른 클라우드 사업자 수혜 로직을 강화합니다. 

AI 에이전트 확산에 따른 추론 수요 급증이 토큰, GPU뿐 아니라 CPU, 스토리지, DB, 네트워크 수요까지 견인하고 있습니다.

이를 뒷받침하기 위한 CapEx도 빠르게 확대되고 있습니다. 기존 3년 3,800억 위안 CapEx 계획 중 6월 말까지 1,900억 위안을 집행했고, 분기 CapEx는 670억 위안을 기록했습니다.

중요한 것은 투자 회수 기간입니다. 현재 AI 인프라의 평균 GPM 기준 투자 회수기간은 3년이고, 자체 칩 비중 확대와 AI 제품 믹스 개선을 통해 2.5년, 향후 2년까지 단축이 가능하다는 설명입니다. 아마존 실적에서 확인된 점과도 유사합니다. AI 컴퓨팅은 수익 창출 자산으로 전환되고 있습니다. 

서버 내용 연수는 5년 이지만, 3년 내 BEP 도달 후 FCF 창출이 가능합니다. 2018년 도입한 V100도 현재까지 풀가동되고 있습니다. 

자체 AI 칩도 투자 효율을 높이는 핵심 축입니다. T-Head의 이전 세대 칩은 이미 50만 개 이상 출하되었으며, Zhenwu는 650개 이상 고객이 알리바바 클라우드를 통해 사용 중입니다. 자체 칩 비중 확대는 외부 GPU 조달 비용을 낮추며 클라우드 마진과 ROIC 개선으로 연결될 수 있습니다. 

경영진은 산업 내 AI 컴퓨팅 부족은 30년까지 지속될 것으로 전망했는데요, 현재 컴퓨팅 수요는 지속적으로 공급을 초과하고 있는 상황입니다. 

AI CapEx 확대에도 수요가 공급을 초과하고, 투자 회수 기간이 3년 수준에 불과하다면 인프라 증설을 과잉 투자로 판단하기에는 여전히 이른 상황입니다.

추론과 에이전트 확산이 컴퓨팅 자산의 가동률을 높이는 가운데, 향후 핵심은 수요 지속성과 투자 회수 기간의 변화 그리고 AI Labs와 Application 사업부의 수익화입니다.

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