액센츄어–오픈AI 전략 파트너십 발표

: 챗GPT Enterprise를 수만 명의 Accenture 직원에게 제공, 전 세계 최대 규모 업스킬링 사례 확보.

: 오픈AI는 액센츄어의 차세대 핵심 AI 파트너로 선정, 컨설팅, 운영, 딜리버리 전 과정에 모델 및 Agent 기술을 깊게 내재화

: 공동 플래그십 AI 클라이언트 프로그램 런칭. 특히 AgentKit 기반의 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축 및 배포 전면 지원

https://openai.com/index/accenture-partnership/

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/2)

■ 딥시크, DeepSeek-V3.2 & V3.2-Speciale 모델 공개

■ 액센츄어-오픈AI, 챗GPT Enterprise 대규모 도입과 AgentKit 기반 AI 에이전트 확산을 위한 전략적 파트너십 발표

■ 오픈AI, 엔터프라이즈 AI 도입 가속을 위해 Thrive Holdings 지분 투자. 오픈AI 투자사 Thrive Capital이 만든 플랫폼 기업. 회계, IT 서비스 등 핵심 업무에 AI를 내재화하는 현장 중심의 공동 운영 모델 추진 발표

■ 구글, TPUv7 Ironwood 기반 AI 서버를 구축하기 위해 Foxconn 협력 보도

■ 사티아 나델라, 자사 AI 전략에서 유럽이 점점 더 핵심 지역으로 보고 있다는 발언

■ IREN, 기존 전환사채 재매입 자금 조달을 위해 보통주 발행 제안 및 신규 전환사채(32년 만기 10억 달러, 33년 만기 10억 달러) 발행 계획

■ 구글, AI 모드 내 Gemini 3와 Nano Banana Pro를 영여권 국가 120개 국으로 확대 제공. AI Pro와 Ultra 구독자 대상

■ 애플, 머신러닝 및 AI 전략 부문 SVP John Giannandrea 사임 및 26년 봄 은퇴 발표. 은퇴 전까지 자문 역할

■ 바이트댄스, 초저가, 전용 모델, 공격적 영업으로 중국 내 AI Model-as-a-Service(MaaS) 시장을 빠르게 잠식하고 있다는 보도

■ HSBC-미스트랄 AI, 전략적 파트너십 체결. 미스트랄 AI 모델을 자체 시스템에 통합하고 은행 전반의 업무 혁신에 활용

■ BloombergNEF, AI 확산으로 글로벌 데이터센터 전력 수요가 35년까지 현재 대비 300% 급증한 106GW 전망

■ 어도비 애널리틱스, 블랙프라이데이 AI 쇼핑 유입 트래픽의 전년 대비 805% 성장 분석

■ 런웨이, Runway Gen 4.5 모델로 영상 생성 AI 모델 리더보드 1위 차지. Whisper Thunder라는 모델명으로 테스트. 이전 세대 대비 모션, 디테일, 프롬프트 반영 모두 개선

■ 블랙 포레스트 랩스, 3억 달러 규모 시리즈 B 펀딩. 밸류에이션은 32.5억 달러

감사합니다.

샘 올트먼, 내부 메모를 통해 Code Red 선포

: 챗GPT 개선을 위해 더 많은 리소스를 투입하는 계획. 챗GPT 상호작용 방식을 개인화할 수 있도록 하는 등의 기능 개선에 인력 집중 투입

: 다른 핵심 우선순위로는 1) 이미지 생성 AI Imagegen 고도화, 2) 모델 행동 개선, 3) LM아레나 같은 리더보드 경쟁력 강화, 4) 챗GPT 속도 및 안정성 향상, 5) 무해한 질문에도 과도한 대답 거부 최소화 작업

: 다음 주 구글 Gemini 3보다 앞서 있는 새로운 추론 모델 출시 계획도 언급

: 광고, AI 에이전트(쇼핑 및 헬스케어 작업 자동화), Pulse(개인화 리포트 생성) 등 여러 신규 프로젝트 지연 예정

: 3년 전 구글이 챗GPT가 구글 검색에 위협이 된다고 판단하여 Code Red를 선언했던 바 있음. 이번에는 상황이 역전

몽고DB(MDB US) F3Q25 실적

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

몽고DB가 2개 분기 연속으로 긍정적 실적을 발표하며 급등을 보여줬습니다. 보수적이라고 언급한 4Q 가이던스 조차도 기대치를 뛰어 넘었습니다.

견조한 Atlas 사용량 흐름 속 Atlas 매출 성장은 +30% YoY로 가속화되었습니다(전체 매출 성장은 +19%).

Atlas 성장은 미국 대형 고객 성장과 EMEA 지역의 강한 성장세를 기반으로 하는데요, 신규 워크로드 기반 플랫폼 확장과 외부 워크로드 모두에서 성장하고 있네요

다년 계약 매출이 예상을 초과한 Non Atlas 매출 성장도 긍정적입니다.

대형 엔터프라이즈는 몽고DB에서 핵심 워크로드 뿐 아니라 AI 애플리케이션을 구축 중입니다.

앱 구축 과정에서 필요한 독자적 기업 데이터, 시스템, 실시간 컨텍스트 접목에서 JSON 기반 문서 모델과 단일 통합 플랫폼의 강점이 빛을 발하고 있습니다. AI와 운영 워크로드를 한 곳에서 처리할 수 있으니까요

대형 AI 네이티브 고객이 관계형 DB 대안(Postgres)을 활용하다 AI 워크로드 스케일 측면 한계로 몽고DB로 전환하는 사례도 언급하며 자신감을 표현했네요

신임 CEO는 몽고DB를 선택한 이유로 "엔터프라이즈의 핵심적인 워크로드를 운영하는 기반이자, AI 시대의 중심에 설 수 있는 데이터 플랫폼"이라는 점을 꼽았습니다. 

현 시점 몽고DB의 성장 동력 3가지 모두에 기대감을 부여할 수 있습니다.
1) 코어 비즈니스 - 디지털 전환 기반 성장
2) 엔터프라이즈 AI 에이전트 - 운영 데이터, 벡터 검색, 임베딩 모델 활용
3) AI 네이티브 - 아직 유의미한 성과는 보이지 않음

AI 애플리케이션 구축 증가와 기업 데이터 아키텍처 변화 트렌드 속 몽고DB의 긍정적 포지셔닝이 확인되고 있는데요

산업 성장의 수혜는 스노우플레이크를 포함한 다양한 기업에게 온기로 작용할 수 있습니다.

■ 몽고DB 실적 및 가이던스 요약(컨센서스 자료: Factset)

- F3Q26 실적
: 매출 6.28억 달러(+19%, vs 컨센 5.93억 달러)
: Atlas 매출 4.71억 달러(+30%, vs 컨센 4.56억 달러)
: 영업이익률 20%(vs 컨센 11.8%)
: EPS $1.32(vs 컨센 $0.71)

- F4Q26 가이던스
: 매출 6.65~6.7억 달러(+22%, vs 컨센 6.26억 달러)
: Atlas 매출 성장률 +27%
: 영업이익 1.39~1.43억 달러(vs 컨센 0.86억 달러)

- FY26 가이던스
: 매출 24.34~24.39억 달러(+21%, vs 컨센 23.61억 달러, 기존 23.4~23.6억 달러)
: 영업이익 4.36~4.4억 달러(vs 컨센 3.33억 달러, 기존 3.21~3.31억 달러)

(2025/12/2 공표자료)

WSJ도 동일 코드 레드 내부 메모 보도(차이점 위주)

: 오픈AI가 경쟁 심화와 재무 부담으로 압박을 받고 있으며, GPT-5 초기 출시 당시 차가운 톤, 기본 질문 오류 등으로 혹평을 받았다는 문제점도 지적. 제품 품질 저하가 이번 코드 레드의 배경 중 하나임을 강조

: 조직 운영 측면 추가. 코드 레드 계기로 팀 간 임시 전환 허용, 챗GPT 개선 담당자들이 일일 회의에 참여하는 등 전사적 비상 운영 체계로 전환, 내부적으로 노랑–오렌지–레드 단계의 긴급도 색상 코드 사용 내용 포함

[삼성 이영진] 크라우드 스트라이크(CRWD) F3Q26 실적 요약

■ F3Q26 실적
: 매출 12.3억 달러(+22%)
vs 컨센 12.14억 달러, 가이던스 12.08~12.18억 달러
: 구독 매출 11.7억 달러(+21%)
vs 컨센 11.57억 달러
: ARR 49.2억 달러(+23%)
vs 컨센 48.96억 달러
: Non GAAP 영업이익 2.65억 달러
vs 컨센 2.6억 달러, 가이던스 2.56~2.62억 달러

■ F4Q26 가이던스
: 매출 12.9~13억 달러
vs 컨센 12.94억 달러
: Non GAAP 영업이익 3.15~3.19억 달러
vs 컨센 3.08억 달러

■ FY26 가이던스
: 매출 47.97~48.06억 달러
vs 컨센 47.84억 달러, 기존 47.5~48.06억 달러
: Non GAAP 영업이익 10.36~10.41억 달러
vs 컨센 10.25억 달러, 기존 10~10.41억 달러

https://ir.crowdstrike.com/static-files/1e06e0bb-28f0-4b12-a2f7-1b808c4c665a

감사합니다.

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/3)

■ 아마존, 신규 모델군 Nova 2 공개. 신규 서비스 Nova Forge를 통해 고객 자체 데이터로 커스텀 지원

■ 아마존, 자체 반도체 Trainium 3 정식 출시 및 Trainium 4 발표. 엔비디아 친화적 호환성을 염두에 둔 로드맵

■ 아마존, Bedrock AgentCore 내 메모리, 정책 통제, 평가 및 모니터링 기능 추가. 안전하고 신뢰성 있는 AI 에이전트 구축 지원

■ 엔비디아 CFO, 블랙웰과 루빈 관련 5,000억 달러 계약에는 오픈AI와 다음 단계에서 논의하고 있는 작업 미포함 언급. 최종 계약은 아직 체결되지 않은 상태. 현재 대부분의 오픈AI 컴퓨트는 CSP를 경유하는 구조

■ 미스트랄 AI, Mistral 3 모델군 공개. 총 10개 모델로 구성. 프론티어 모델은 Mistral 3 Large

■ 구글, Android 16에 AI 요약 알림과 스마트 알림 정리, 아이콘 및 테마 커스터마이즈, 부모 통제 기능 등을 도입해 사용자의 편의성과 개인화, 관리 기능 강화

■ 앤스로픽, 개발자용 툴을 제공하는 스타트업 Bun 인수. 설립 이후 처음으로 추진하는 인수. 고성능 자바스크립트 런타임 도구를 활용해 Claude Code의 속도와 안정성 향상 목적

■ 오픈AI, 챗GPT 내 앱 추천 기능이 유저 입장에서 광고처럼 느껴진다는 신뢰성 논란 대두

■ 블랙프라이데이 쇼핑 주말 기준 챗GPT가 소매업체 모바일 앱으로 보낸 추천 트랙픽은 전년 대비 28% 증가

감사합니다.

오픈AI, 신규 모델 코드명 Garlic 보도

: 지난주 오픈AI CRO 마크 첸이 동료에게 신규 모델(Garlic)이 내부 평가에서 좋은 성과를 보였다고 언급. 코딩과 추론 과제에서 구글 및 앤스로픽 모델보다 긍정적

: 첸은 Garlic의 특정 버전을 가능한 빨리 출시하려고 하고 있다는 코멘트

: 샘 올트먼은 최근 코드 레드(Code Red)를 발동하며, 신규 추론 모델을 준비 중이며, 내부 평가 기준에서 Gemini 3보다 앞서 있다고 공유

: 이전에 거론된 Gemini 3와 경쟁하는 Shallotpeat(샬롯피트)와는 다른 모델. Garlic은 Shallopeat 개발 중 발견된 여러 버그 수정 및 개선점을 사전학습 단계에서 통합한 모델

: Garlic 개발 과정에서 오픈AI가 그동안 사전학습 과정에서 겪던 핵심 문제를 해결. 과거에 더 큰 모델을 만들어야 담을 수 있던 지식량을 더 작은 모델에 담을 수 있다는 설명

: 오픈AI는 Garlic 개발 과정에서 얻은 교훈으로 크고 강력한 차세대 모델 개발로 넘어간 상태

AWS re:Invent 2025 주요 발표 내용 정리

■ Nova 모델군 확장 + Nova Forge
→ 신규 Nova 2 모델 4개 출시 (Lite, Pro, Sonic, Omni)
→ Nova Forge는 사전학습 체크포인트 + Amazon 큐레이션 데이터 + 기업 자체 데이터를 혼합하여 학습하는 오픈 트레이닝 프레임워크 제공

■ Trainium3 UltraServer(GA) + Trainium 4
→ AWS 첫 3nm AI 칩 기반, 단일 서버에 최대 144개 Trainium3 칩 탑재
→ 이전 세대 대비 4.4배 계산 성능, 4배 에너지 효율, 칩당 3배 처리량
→ Trainium 4는 엔비디아 NVLink Fusion 기술 적용. FP4 연산 6배, 메모리 대역폭 4배, 메모리 캐파 2배 증가

■ 프론티어 에이전트 3개 공개
→ Kiro Autonomous Agent: 팀의 가상 개발자 역할
→ AWS Security Agent: 보안 컨설턴트 역할
→ AWS DevOps Agent: 온콜 운영팀 자동화 역할

■ Amazon Bedrock AgentCore
→ Policy(프리뷰): 자연어로 에이전트 행동 범위 설정
→ AgentCore Evaluations: 정합성·안전성 등 13종 평가기 제공, 실시간 성능 모니터링
→ AgentCore Memory: 에피소드 메모리로 에이전트가 과거 경험에서 학습

■ AWS AI Factories
→ 고객 기존 데이터센터 내부에 AWS AI 인프라 구축
→ NVIDIA GPU, Trainium 칩, AWS 네트워킹, Bedrock/SageMaker 포함
→ 전력 공간 재활용 + 데이터 주권·규제 충족
→ 사우디 HUMAIN: 최대 15만 개 AI 칩 규모의 “AI Zone” 구축

■ AWS Transform
→ 에이전틱 AI 기반으로 레거시 코드·애플리케이션 현대화 속도 최대 5배 개선
→ .NET, SQL Server, UI 프레임워크, 배포 레이어 등 Windows 풀스택 현대화 지원
→ 유지·라이선스 비용 최대 70% 절감, Air Canada는 수천 Lambda 함수 며칠 만에 마이그레이션

■ Amazon Bedrock 신규 모델 추가
→ Nova 2 모델군 포함 총 18개의 신규 오픈 웨이트 모델 추가
→ Mistral Large 3, Ministral 3, Google Gemma 3, MiniMax M2, NVIDIA Nemotron, OpenAI GPT OSS Safeguard 등 포함

■ 엔비디아 GPU 기반 신규 Amazon EC2 인스턴스 출시
→ NVIDIA GB300 NVL72 기반 P6e-GB300 UltraServer 출시
→ AWS 가속 컴퓨팅 포트폴리오 대폭 확장

■ AWS Lambda Durable Functions
→ 중단에도 실행 상태 유지, 최대 1년 일시정지 가능한 내구성 기능
→ 자동 오류 복구/재시작 포함
→ 장기 멀티스텝 애플리케이션 및 AI 오케스트레이션 워크플로 구성 가능

https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-re-invent-2025-ai-news-updates

앤스로픽, 26년 IPO 준비(?)를 위한 로펌 선임 보도

: 현재 밸류 3,000억 달러 이상으로 신규 프라이빗 펀딩 라운드 논의 중

: 로펌 Wilson Sonsini 선임. Wilson Sonsini는 22년부터 앤스로픽을 자문해왔으며, 아마존의 투자 관련 업무도 담당

: 주요 IB와도 잠정적 IPO 가능성에 대해서 논의. 다만 초기적이고 비공식적으로 IPO 주간사 선정 등 구체적 움직임은 아님

: 지난해는 에어비앤비 IPO의 핵심 인물 Krishna Rao를 CFO로 영입

: 관련 인사는 26년 상장 준비를 언급했으나, 또 다른 인사는 그렇게 빠른 IPO 가능성은 낮다는 의견

크라우드 스트라이크(CRWD US) F3Q26 실적 - Falcon의 시선은 내년으로

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

크라우드 스트라이크의 실적은 긍정적이었습니다. 매출 성장 가속화와 NNARR 성장 반등 속 현금흐름 및 이익 측면에서도 좋았습니다.

클라우드 보안, 차세대 SIEM, 아이덴티티 보안 등 모든 분야에서 성장이 가속화되었고, Falcon 플랫폼과 Flex 구독 모멘텀도 이어지고 있습니다.

AI 산업 변화도 일종의 모멘텀입니다. 사이버 보안 위협이 빠르게 증가하고 있고, 크라우드 스트라이크의 아키텍처와 포지셔닝은 긍정적입니다. 전방위적으로 AI 관련 보안 솔루션을 제공할 수 있으니까요.

최근 화두가 되고 있는 옵저저빌리티 경쟁력에 대해서도 자신감을 드러냈습니다.

물론 가이던스는 상향 조정되었지만, 기대치를 엄청나게 상회하지는 않았습니다. 여전히 CCP 및 파트너 프로그램의 구독 매출 인식 시점 영향과 글로벌 IT 대란 현금 지출도 존재합니다.

하지만 Falcon(크라우드 스트라이크의 로고 = 매)의 시선이 향하는 FY27에는 더욱 밝은 미래가 존재하고 있습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/3Y2gbjE

(2025/12/3 공표자료)

챗GPT vs Gemini 트래픽 경쟁 차트

1. 챗GPT의 숨 고르기(계절적 요인)
→ Gemini 3.0 Pro 출시(11/18) 직후 챗GPT 트래픽은 고점(2.03억) 대비 6% 감소(1.91억)

→ 미국 추수감사절(블랙프라이데이) 연휴에 따른 업무, 학업용 트래픽 감소가 하나의 원인(‘23~25년 모두 동일한 -16%~-21% 수준의 하락 패턴. 다만 미국 데이터)

2. Gemini의 구조적 성장(경쟁력 입증)
→ 전체 시장 파이가 줄어드는 연휴 기간임에도 Gemini 트래픽은 평균 5,300만 → 피크 6,400만으로 오히려 증가. 챗GPT 대비 트래픽 비율이 0.22에서 0.31로 약 41% 급등

3. 결론
→ 챗GPT 트래픽 하락은 '위기'라기보다 '계절성'에 가까움. 그러나 남들이 쉴 때 혼자 성장한 Gemini의 지표는 단순한 신규 모델 효과를 넘어, 시장 경쟁력을 확보하며 점유율을 뺏어오고 있음을 시사

마이크로소프트, 고객사의 신형 AI 제품 저항으로 AI 소프트웨어 판매 할당량 축소

: 고객들의 에이전트 AI 제품에 대한 비용 지출 속도가 기대보다 느림. 이에 따라 일부 AI 제품의 세일즈 성장 목표(쿼터) 하향 조정

: 사례 1) 미국 Azure 영업팀의 지난 회계년도 Foundry 매출 성장 목표 50% → 이를 달성한 세일즈는 20% 미만 → 올해는 목표가 25% 성장으로 하향

: 사례 2) 다른 Azure 부서는 Foundry 매출 2배 증가 목표 설정 → 대부분 미달 → 올해 목표 50% 성장으로 하향

: 기업 고객들의 공통된 문제 제기
- AI 도입 효과(ROI)를 측정하기 어려움. 특히 영업 리드, 고객 보고서 자동화 같은 영역에서 효율의 불확실성
- 금융, 사이버 보안 등 작은 오류도 큰 비용으로 이어지는 영역에서는 완전 자동화에 대한 신뢰성 부족

: 물론 AI는 마이크로소프트 사업에 큰 촉매 - AI 기업 서버 임대, AI 소프트웨어 판매 증가(MS 365 Copilot, GitHub Copilot), 내부 생산성 도구로 효율성 증가