본문으로 건너뛰기

© 2026 Molayo

CNBC헤드라인2026. 06. 17. 07:55

Databricks 매출 성장률 80% 상회, 그러나 AI 에이전트 급증으로 마진은 감소 중

요약

Databricks는 AI 에이전트 수요 급증에 힘입어 매출이 전년 대비 80% 이상 성장하며 69억 달러를 기록했습니다. 하지만 에이전트의 높은 쿼리 생성량으로 인한 비용 증가로 인해 마진 감소가 나타나고 있습니다.

핵심 포인트

  • Databricks 연간 매출 69억 달러로 전년 대비 80% 이상 급증
  • AI 에이전트 활용 증가로 인한 데이터 소비 및 쿼리량 확대
  • 에이전트 기반 AI 사용량 증가가 마진 감소의 주요 원인으로 작용
  • 기업들이 효율성을 중시하는 '밸류맥싱(value-maxxing)' 트렌드로 전환
  • Snowflake 대비 높은 기업 가치 인정 및 비상장 상태 유지

Databricks는 AI 붐 속에서 독특한 역할을 수행하고 있습니다. 기업들이 회사의 데이터 분석 (Data Analytics) 도구로 몰려들면서 매출은 계속해서 급증하고 있습니다. 하지만 고객들이 데이터를 정리하고 질문을 던지기 위해 더 많은 AI 에이전트 (AI agents)에 의존함에 따라, Databricks는 더 높은 비용을 감내하고 있으며 이는 마진 (Margins) 감소로 이어지고 있습니다.

"이는 사용량 기반 (Consumption-based) 비즈니스 모델이며, 에이전트형 AI (Agentic AI)가 다가오고 있기 때문입니다." Databricks의 CEO Ali Ghodsi는 화요일 샌프란시스코에서 열린 회사의 Data and AI Summit 인터뷰에서 CNBC에 이와 같이 말했습니다. "에이전트들이 훨씬 더 많은 쿼리 (Queries)를 생성하고 있습니다. 우리는 이 모든 에이전트들을 보유하고 있으며, 우리가 가진 에이전트 및 에이전트 플랫폼 (Agent platform) 또한 매출을 창출하므로, 결과적으로 모든 측면에서 소비를 증가시킵니다."

Databricks는 컨퍼런스에서 분석가들에게 연간 매출이 전년 대비 80% 이상 급증하여 현재 69억 달러에 달한다고 밝혔으며, 이는 회계연도 4분기의 54억 달러에서 상승한 수치입니다.

1,340억 달러의 비상장 시장 가치를 지닌 Databricks는 2020년에 상장하여 현재 시가총액이 약 830억 달러인 경쟁사 Snowflake보다 더 높은 가치를 인정받고 있습니다. 지난달 발표된 최신 분기 실적에 따르면 Snowflake의 연간 매출은 약 56억 달러입니다.

높은 가치를 인정받는 동료 기업들이 IPO를 위해 줄을 서고 있음에도 불구하고, Databricks는 계속해서 공개 시장의 관망세를 유지하고 있습니다. SpaceX는 지난주 기록적인 데뷔를 기록하며 금요일 거래 첫날 시가총액 2조 달러를 돌파했습니다. 그리고 AI 모델 개발사인 OpenAI와 Anthropic은 비밀 공모 (Confidential offerings)를 신청했습니다.

Databricks는 종종 AI 모델 기업들과 함께 묶이곤 하지만, 시장에서 매우 다른 역할을 수행합니다. Databricks의 Genie는 비즈니스 사용자들의 기업 데이터 관련 질문에 답할 수 있으며, Agent Bricks는 개발자들이 맞춤형 AI 앱을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이러한 제품들이 인기를 얻음에 따라, Databricks는 기반 모델 (Underlying models)에 더 많은 비용을 지출해야 합니다.

Ghodsi는 Databricks의 현재 매출 총이익률 (Gross margin)을 밝히는 것은 거절했으나, 수치가 더 낮아질 것이라고 말했습니다. 그의 회사는 현재 AI 제품을 통해 연간 17억 달러의 매출을 올리고 있으며, 이는 지난 2월의 14억 달러에서 증가한 수치입니다.

오늘날 AI 분야의 주요 트렌드 중 하나는 기업들이 토큰 (token) 사용으로 인한 통제 불능의 지출을 단속하고 있다는 점입니다. Databricks의 Unity AI Gateway는 사용자들이 AI 예산을 거의 다 소진해 갈 때 알림을 보낼 수 있습니다.

Ghodsi는 기업들이 가능한 한 많은 토큰을 사용하도록 권장하는 '토큰맥싱 (tokenmaxxing)'을 중단했으며, 이제는 AI의 능력을 활용하면서도 효율성을 최적화하는 '밸류맥싱 (value-maxxing)'을 추구하고 있다고 말했습니다.

그는 대기업들이 "최첨단 (frontier)의 가장 똑똑한 모델들을 반드시 사용할 수 있기를 원한다"고 말하며 Anthropic의 Mythos를 강조했습니다. "그들은 그것에 관심이 있지만, 모든 일에 다 쓰려는 것은 아닙니다, 그렇지 않습니까? 일상적인 업무 (mundane tasks)에 대해서는 비용을 반드시 억제하고 단순한 오픈 소스 (open-source) 모델을 사용하고 싶어 합니다."

Ghodsi는 중국 모델들이 Databricks 고객들 사이에서 매우 인기가 높다고 말했습니다.

그는 "고객들이 정말로 선택권을 요구하고 있습니다"라고 덧붙였습니다.

Databricks는 특정 산업에 맞춰 정교화된 도구들을 판매함으로써 성장을 도모하고 있습니다. 이 회사는 지난 3월 Lakewatch 소프트웨어를 출시하며 사이버 보안 (cybersecurity) 시장 진출을 발표했습니다. 화요일, Databricks는 2021년에 14억 달러의 가치를 인정받았던 보안 스타트업 Panther를 인수할 것이라고 밝혔으며, 마케팅 데이터를 관리하기 위한 CustomerLake 소프트웨어를 공개했습니다.

Databricks CEO Ali Ghodsi: AI doesn't have an intelligence problem. It has a context problem

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 CNBC Technology의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

원문 바로가기
0

댓글

0