AI·소프트웨어·클라우드 용어

글·그림·코드·음성처럼 새로운 결과물을 만들어 내는 AI예요. 기업들이 생성형 AI 서비스를 늘리면서 반도체·클라우드·소프트웨어 회사 실적에 큰 영향을 주고 있어요.

예) 질문을 넣으면 답을 써 주는 챗봇, 문장으로 그림을 그려 주는 서비스가 대표적이에요.

아주 많은 글을 학습해 사람처럼 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델이에요. 모델이 클수록 학습과 운영에 연산 자원이 많이 들어 AI 반도체·데이터센터 수요를 키워요.

학습은 AI 모델에 데이터를 넣어 똑똑하게 만드는 과정이고, 추론은 다 만든 모델을 실제로 써서 답을 내는 과정이에요. 학습은 한 번에 큰 투자가, 추론은 사용자가 늘수록 꾸준한 수요가 생겨서 관련 회사 매출 흐름이 달라져요.

예) 챗봇을 만드는 단계가 학습, 사람들이 챗봇에 질문할 때마다 답을 내는 단계가 추론이에요.

AI 모델이 글을 잘게 나눠 처리하는 단위예요. AI 서비스 요금이 토큰 수로 매겨지는 경우가 많아, 처리 토큰이 늘면 AI 회사와 클라우드 회사 매출이 함께 늘 수 있어요.

AI 연산을 빠르게 처리하는 GPU 같은 전용 칩을 기업들이 얼마나 사려 하는지를 말해요. 클라우드 회사의 AI 투자 계획이 늘면 칩·서버·전력 장비 회사 실적 기대도 함께 올라가요.

서버나 프로그램을 직접 사지 않고 인터넷으로 빌려 쓰는 방식이에요. IaaS는 서버·저장 공간, PaaS는 개발 환경, SaaS는 완성된 프로그램을 빌려주는 것으로, 어느 층을 파느냐에 따라 회사의 이익 구조가 달라요.

예) 회사 메일·문서 프로그램을 월 요금 내고 쓰는 것은 SaaS에 해당해요.

수많은 서버를 모아 두고 전기·냉각 설비로 24시간 돌리는 시설이에요. AI 수요로 데이터센터 건설이 늘면 반도체뿐 아니라 전력·냉각·부동산 관련 회사에도 수혜가 이어질 수 있어요.

전 세계에 초대형 데이터센터를 운영하는 거대 클라우드 회사를 말해요. 이들의 설비투자 계획이 AI 반도체·서버 업체 매출을 좌우해서 실적 발표 때 시장이 크게 주목해요.

예) 아마존(AWS), 마이크로소프트(애저), 구글 클라우드가 대표적이에요.

고객이 매달 또는 매년 요금을 내고 서비스를 계속 쓰면서 생기는 매출이에요. 한 번 팔고 끝나는 매출보다 예측이 쉬워서, 구독 비중이 높은 회사는 주식시장에서 더 높은 평가를 받는 경우가 많아요.

지금 계약된 구독이 1년 동안 꾸준히 만들어 낼 매출을 계산한 값이에요. 소프트웨어 회사의 성장 속도를 보여 주는 핵심 지표라서 실적 발표 때 증가율을 꼭 확인해요.

예) 월 100만 원을 내는 고객이 10곳이면 ARR은 100만 원 × 12개월 × 10곳 = 1억 2천만 원이에요.

일정 기간 동안 구독을 끊고 떠난 고객이나 매출의 비율이에요. 이탈률이 낮을수록 고객이 서비스에 만족하고 매출이 안정적이라는 뜻이라 구독형 회사에서 중요하게 봐요.

1년 전 고객들이 올해 얼마를 쓰는지를 작년과 비교한 비율이에요. 100%를 넘으면 기존 고객이 사용을 늘려 새 고객 없이도 매출이 자란다는 뜻이라 소프트웨어 회사 품질을 판단하는 지표예요.

예) 작년 고객들이 100억 원을 썼는데 올해 같은 고객들이 120억 원을 쓰면 NRR은 120%예요.

CAC는 고객 한 명을 데려오는 데 드는 마케팅·영업 비용이고, LTV는 그 고객이 떠날 때까지 벌어 줄 이익이에요. LTV가 CAC보다 충분히 커야 성장할수록 돈을 버는 구조라고 볼 수 있어요.

좌석 기반은 사용하는 직원 수만큼, 사용량 기반은 실제로 쓴 데이터·연산량만큼 요금을 받는 방식이에요. AI가 사람 일을 대신하면 좌석 수가 줄 수 있어, 회사가 어떤 과금 방식을 쓰는지가 성장 전망에 영향을 줘요.

이미 계약은 했지만 아직 서비스를 제공하지 않아 매출로 잡히지 않은 금액이에요. 앞으로 들어올 매출을 미리 보여 주기 때문에, RPO가 빠르게 늘면 미래 성장의 근거로 봐요.

주문은 받았지만 아직 납품·제공하지 않은 일감의 총액이에요. 클라우드·AI 인프라 회사에서는 백로그가 앞으로 몇 년간의 매출 가시성을 보여 줘서 실적 발표 때 자주 언급돼요.

매출 성장률과 이익률(보통 영업이익률이나 잉여현금흐름 이익률)을 더해 40%를 넘으면 건강한 소프트웨어 회사로 보는 기준이에요. 빨리 크지만 적자인 회사와 느리지만 돈 버는 회사를 한 숫자로 비교할 수 있어요.

예) 매출이 30% 늘고 이익률이 15%면 합이 45%라 기준을 넘어요.

한 회사가 여러 클라우드 업체의 서비스를 함께 쓰는 방식이에요. 특정 업체에 묶이는 것을 피하려는 기업이 늘면서, 여러 클라우드를 한 번에 관리해 주는 소프트웨어 회사가 수혜를 받을 수 있어요.

기업에 흩어진 데이터를 한곳에 모아 저장·정리·분석하게 해 주는 소프트웨어예요. AI를 쓰려면 데이터가 잘 정리돼 있어야 해서 AI 투자가 늘수록 함께 주목받아요.

해킹·정보 유출로부터 기업 시스템을 지키는 산업이에요. 제로트러스트는 회사 안의 접속이라도 무조건 믿지 않고 매번 확인하는 보안 방식으로, 경기가 나빠도 줄이기 어려운 지출이라 보안 회사 매출은 비교적 안정적인 편이에요.

데이터를 멀리 있는 데이터센터로 보내지 않고 사용자 가까운 기기나 작은 서버에서 바로 처리하는 방식이에요. 자율주행·공장 자동화처럼 빠른 반응이 필요한 곳에서 쓰여, 관련 칩·네트워크 회사의 성장 테마가 돼요.

예) 스마트폰 안에서 바로 AI 기능이 돌아가는 온디바이스 AI도 비슷한 흐름이에요.

누구나 내려받아 쓰고 고칠 수 있도록 공개된 AI 모델이에요. 성능 좋은 공개 모델이 늘면 유료 모델 회사의 가격 경쟁이 심해질 수 있고, 반대로 모델을 돌릴 칩·클라우드 수요는 늘 수 있어요.

사람이 하나하나 시키지 않아도 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 여러 프로그램을 써서 일을 처리하는 AI예요. 소프트웨어 회사들이 새 수익원으로 내세우는 분야라 관련 발표가 주가에 영향을 주기도 해요.

예) 출장 일정을 말하면 항공권 검색부터 예약, 일정 등록까지 알아서 해 주는 AI가 해당돼요.

데이터센터 전체 전력을 서버가 실제로 쓴 전력으로 나눈 값이에요. 1에 가까울수록 냉각 등에 낭비되는 전기가 적다는 뜻이라, 전력 비용이 큰 AI 데이터센터에서 운영 효율을 보여 주는 지표예요.

예) 서버가 100을 쓰는데 시설 전체가 150을 쓰면 PUE는 1.5예요.

빅테크가 AI용 데이터센터·서버·칩에 쓰는 투자 금액이 늘고 줄어드는 흐름이에요. 이 투자가 반도체·전력·네트워크 회사의 매출이 되기 때문에, 투자 계획이 늘거나 줄었다는 소식에 관련 주식이 함께 움직여요.

비싼 GPU 서버를 산 뒤 그 값을 몇 년에 나눠 비용으로 처리하는 것을 말해요. AI 투자를 많이 할수록 몇 년 동안 비용이 커져 이익률을 누를 수 있고, 몇 년으로 나누느냐(내용연수)에 따라 이익이 달라 보여요.

AI용 GPU 서버를 빌려주는 데 집중하는 신생 클라우드 회사를 말해요. 성장은 빠르지만 GPU 구입에 큰 빚을 지는 경우가 많고 소수 대형 고객에 매출이 몰릴 수 있어 위험도 함께 봐야 해요.

예) 코어위브(CoreWeave) 같은 회사가 이 분류에 들어가요.

GPU를 직접 사지 않고 시간 단위로 빌려 쓰게 해 주는 서비스예요. 임대 가격과 GPU 가동률이 회사 수익을 좌우해서, 새 칩이 나와 옛 칩 임대료가 떨어지는지도 중요한 확인 포인트예요.

나라가 자국 데이터와 인프라로 자기만의 AI를 만들고 운영하려는 흐름이에요. 각국 정부가 데이터센터·AI 모델 투자를 늘리면서 칩·클라우드 회사에 새로운 고객층이 생기고 있어요.

0과 1을 동시에 가질 수 있는 큐비트를 써서 특정 문제를 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 풀려는 기술이에요. 아직 상용화 초기라 관련 회사는 매출보다 기대감으로 주가가 크게 오르내리는 경우가 많아요.