분당성추행변호사 구글마저 ‘AI 빚투’에 첫 현금흐름 마이너스 전환···그런데도 올해 투자 최대 301조까지 늘린다는 이유는? > 갤러리

분당성추행변호사 구글 모회사 알파벳의 ‘잉여현금흐름’이 지난 2분기 처음으로 마이너스를 기록했다. 영업 활동으로 벌어들인 현금보다 공장·설비 등 투자로 지출한 금액이 더 커졌다는 뜻이다. 알파벳은 그럼에도 인공지능(AI) 인프라 확대를 위해 올해 설비투자 전망치를 기존보다 150억달러 높여 잡았다. AI 수익화에 대한 자신감을 나타낸 것으로 풀이된다. 알파벳이 투자 확대 기조를 이어가며 국내 메모리 반도체 업황에도 긍정적으로 작용할 것으로 보인다.
알파벳이 22일(현지시간) 발표한 내용을 보면, 2분기 매출은 1198억달러(약175조9000억원)로 전년대비 24% 증가해 시장 전망치(1169억달러)를 소폭 웃돌았다. 조정 주당순이익(EPS)은 2.85달러를 기록했다. 영업이익은 408억 달러로 전년대비 30% 증가했다.
가장 눈에 띄는 것은 분기 잉여현금흐름(FCF)이 59억달러 적자로 돌아섰다는 점이다. 벌어들인 돈인 영업현금흐름보다 설비투자(Capex)가 더 많았다는 뜻으로, 분기 FCF 적자는 2004년 상장 이후 22년만에 처음이다. 실제로 알파벳은 지난 2분기 영업활동으로 391억달러의 현금을 벌었지만, AI 데이터센터 확보 등 설비투자에 449억달러를 집행했다.
그러나 알파벳은 AI 투자를 확대한다는 방침을 재확인했다. 특히 올해 연간 설비투자액을 1950억~2050억달러(286조~301조원)로 지난 1분기 발표 때보다 150억달러(약 22조원) 올려 잡았다. 반도체 등 AI 인프라 구축에 더 많은 돈을 쓰겠다는 뜻이다. 알파벳은 이미 지난달 총 848억달러 규모의 지분조달 계획을 공개하고, 지난 1분기 이후 200억달러의 채권을 추가 발행하는 등 인프라 투자를 위한 자금 조달 수단도 다변화하고 있다.
향후 투자 규모를 늘린다는 소식이 전해지자 장 마감 후 거래에서 알파벳 주가는 3% 이상 하락했다. 과도한 AI 지출에 대한 시장의 우려가 해소되지 않았다는 뜻이다.
알파벳이 현금 부담에도 설비투자를 확대하는 데에는 높은 클라우드 사업 성장세가 있다. 구글 클라우드 매출은 248억달러로 전년대비 82% 급증했다. 지난 1분기 성장률(63%)보다 더 가파른 성장세로, 시장예상치(64%)를 훌쩍 뛰어넘었다. 계약됐지만 매출로 잡히지는 않은 클라우드 수주잔고도 2분기 5140억달러로 직전분기(4620억달러)보다 11% 증가했다.
구글은 클라우드 시장에서 마이크로소프트·아마존에 비해 상대적으로 후발주자지만 AI 클라우드를 앞세워 최근 성장세는 가장 가파르다. 기존 성장엔진인 검색·광고 분야에 이어 클라우드가 구글의 핵심 수익원으로 자리 잡는 모양새다.
아나트 애슈케나지 알파벳 최고재무책임자(CFO)는 이날 컨퍼런스콜에서 “컴퓨팅 용량을 늘리고 있지만 여전히 고객 수요가 공급 능력을 웃돌고 있다”고 했다.
구글의 자체 AI 모델 사용 확대도 AI 수익화를 뒷받침하는 요인으로 꼽힌다. 2분기 기준 제미나이 앱 월간 이용자는 9억5000만명으로 집계됐다. 기업·개발자등이 구글의 자체 모델을 직접 호출하는 API 사용량도 빠르게 늘고 있다. 자체 모델 사용량은 분당 220억 토큰으로 직전 분기 대비 약 38% 증가했다. 알파벳은 포춘 100대 기업 중 약 90%가 제미나이 엔터프라이즈를 사용하고 있다고 강조했다.
알파벳의 투자 확대 방침은 국내 반도체 업황에도 긍정적 영향을 줄 것으로 보인다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “이번 구글의 설비투자 확대는 ‘달리는 말에서 내릴 수 없다’는 빅테크들의 입장을 보여준 것”이라며 “AI 외에 마땅한 미래 먹거리가 없는 상황이라 다른 빅테크들도 방향을 선회하긴 어려울 것이고, 반도체 수요에도 중장기적으로 긍정적 요인”이라고 말했다.
충북 진천군 덕산읍의 한 식품 가공 공장에서 25일 오후 1시41분쯤 화재가 발생해 소방당국이 진압에 나섰다.
연합뉴스에 따르면 이날 신고를 받고 출동한 소방당국은 펌프차 등 장비 22대와 인력 60여명을 투입해 약 1시간 만에 큰 불길을 잡은 것으로 알려졌다. 현재 잔불 정리 작업이 진행 중이다.
당시 공장에 작업자가 없어 인명피해는 발생하지 않았지만, 약 880㎡ 규모의 공장 1개 동이 불에 탔다.
경찰과 소방당국은 불을 끄는 대로 정확한 화재 원인과 피해 규모를 조사할 계획이다.
카이스트(KAIST) 연구진이 전기차 배터리 화재를 예방하고 안전성을 높일 수 있는 초정밀 검사기술을 개발했다.
카이스트는 김영진 기계공학과 교수 연구팀이 열폭주 원인이 될 수 있는 배터리 전극의 미세한 두께 불균일을 머리카락 굵기의 약 1만분의 1 수준까지 측정할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
전기차에 많이 쓰이는 리튬이온배터리 전극은 전기가 흐르는 핵심 부품으로, 두께가 조금만 달라도 충·방전 과정에서 전류가 특정 부분에 집중돼 열이 발생할 수 있다. 또 열이 계속 쌓이면 배터리 내부 온도가 급격히 상승해 화재나 폭발로 이어지는 열폭주 현상이 일어난다.
열폭주를 막기 위해서는 배터리 제조 과정에서 전극 두께를 균일하게 관리하는 것이 중요한데, 기존 검사 기술은 생산현장에서 활용하기 어려운 한계가 있었다. 예컨대 X선 컴퓨터단층촬영(CT)은 내부를 자세히 확인할 수 있지만 검사 시간이 오래 걸리고 레이저 변위센서는 빠른 측정이 가능하지만 전극 내부까지 정밀하게 분석하기가 어렵다.
연구팀은 빛과 전파의 중간 영역에 있는 전자기파인 ‘테라헤르츠파’로 전극 내부 정보를 얻고, 빛의 주파수를 자의 눈금처럼 일정하게 나눠 측정 기준으로 활용하는 ‘광주파수빗’을 활용해 기존 검사기술 한계를 극복했다. 테라헤르츠파를 배터리 전극에 쏴서 내부에서 여러 차례 반사돼 생기는 신호를 얻고, 광주파수빗을 기준으로 신호를 초정밀 분석해 전극의 두께를 계산하는 방식이다.
이 기술을 활용하면 보정 없이도 전극 두께는 물론 빛의 통과·흡수율을 나타내는 ‘복소 굴절률’까지 한 번에 측정할 수 있다. 연구팀은 실제 머리카락과 비슷한 50~150㎛ 두께의 배터리 전극을 대상으로 기술 검증을 진행해 머리카락 굵기의 1만분의 1 수준인 7.8나노미터(㎚) 정도 두께 차이도 측정할 수 있음을 확인했다. 이 기술을 생산라인에 적용하면 전극 전체의 두께를 3차원으로 확인하고, 생산 과정에서 두께가 조금씩 변하는 모습도 실시간 추적할 수 있다.
김 교수는 “배터리를 분해하거나 손상시키지 않고도 생산 과정에서 눈에 보이지 않는 미세한 불량을 찾아낼 수 있는 새로운 검사기술을 제시했다는 점에서 이번 연구가 갖는 의미가 크다”며 “향후 차세대 리튬이온배터리뿐 아니라 전고체 배터리 생산라인의 실시간 품질관리를 위한 핵심 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
카이스트 기계공학과 강구선 박사가 제1저자로 참여하고, 김 교수가 교신저자로 참여한 해당 연구 성과는 지난달 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 실렸다.

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