The Searchless Journal에 처음 게시됨)

Alphabet의 2026년 2분기 실적 보고서에는 모든 마케터, 퍼블리셔(publisher), 그리고 브랜드 전략가들이 스크롤을 멈춰야 할 숫자가 포함되어 있습니다. Google의 검색 및 기타(Search & Other) 매출은 2분기에 전년 대비 17% 증가한 632.7억 달러를 기록했습니다. 이는 강력해 보이지만, 성장률이 10%에서 12%, 15%, 17%, 19%로 가속화되었던 지난 4분기를 살펴보면 이야기가 달라집니다. 그래프는 5분기 연속 상승했습니다. 그러다 꺾였습니다. 17%는 재앙은 아닙니다. 하지만 그것은 하나의 신호입니다.

생산에 드는 비용을 살펴보면 그 신호는 더욱 커집니다. Alphabet의 자본 지출(capital expenditures)은 2분기에 449억 달러에 달했습니다. 이는 작년 같은 분기에 지출된 224억 달러의 거의 두 배에 달하는 수치입니다. 영업 현금 흐름(Operating cash flow)은 391억 달러였습니다. 이 두 수치의 차이는 마이너스 58.5억 달러의 잉여 현금 흐름(free cash flow)입니다. (SpaceX IPO의 횡재로 인해) 1,120억 달러의 순이익을 창출하고 총 매출을 24% 성장시켜 1,198억 달러를 기록한 기업에게, 단 한 분기에 거의 60억 달러를 태우는 것은 단순한 반올림 오차가 아닙니다. 그것은 구조적인 현실입니다.

Google은 현대의 기억 속에서 처음으로, 지난 20년 동안 회사를 지탱해 온 검색 경제를 잠식하고 있는 AI 인프라(AI infrastructure) 계층을 구축하기 위해 운영을 통해 창출할 수 있는 것보다 더 빠르게 돈을 쓰고 있습니다. 클릭 경제(click economy)가 스스로의 대체제를 위해 자금을 조달하고 있으며, 그 대체제는 기존의 것보다 훨씬 더 비쌉니다.

아직 일어나지 않았어야 할 감속

2025년 말부터 2026년 상반기까지 Google의 검색 (Search) 매출 성장세는 AI로 인한 하락이라는 전제를 거스르는 듯 보였습니다. 매 분기 성장은 가속화되었습니다. 10%는 12%, 15%, 17%, 그리고 19%로 이어졌습니다. AI Overviews와 AI Mode가 검색 (Search) 매출을 잠식할 것이라고 예측했던 분석가들은 조용히 자신들의 모델을 수정하고 있었습니다. 내러티브가 바뀌었습니다. 어쩌면 AI 통합이 검색 (Search) 수익화를 잠식하는 것이 아니라 오히려 _강화 (enhancing)_하고 있는지도 모른다는 것이었습니다.

2분기(Q2)가 그 패턴을 깨뜨렸습니다. 19%에서 17%로의 감속은 절대적인 수치로 보면 완만합니다. 우리는 수축이나 정체에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. 하지만 지배적인 플랫폼의 변곡점은 처음에는 완만하게 나타나는 경향이 있습니다. 중요한 것은 4분기 동안 지속되었던 가속화가 반전으로 돌아선 후, 그 선의 방향이 어디를 향하느냐입니다.

몇 가지 요인이 이러한 감속을 유도했습니다. 2025년의 AI Overview 출시가 참여 지표 (engagement metrics)를 부풀려 놓았기 때문에, 매 분기 비교 기준점이 더 어려워지고 있습니다. Google의 AI 기반 광고 타겟팅 시스템인 AI Max는 실적 발표 (earnings call)에서 이전에는 타겟팅하기 어려웠던 검색을 수익화했다는 공로를 인정받았지만, 해당 통합을 통한 손쉬운 성과 (low-hanging fruit)는 대부분 거두어진 상태입니다. 소매 (Retail) 부문이 검색 (Search) 매출 성장을 주도했고 금융, 기술, 미디어, 엔터테인먼트가 그 뒤를 이었으나, 이 카테고리들의 후반부 성장은 약해지고 있습니다. 그리고 AI Mode의 등장은 — Growth Memo의 사용자 행동 연구에 따르면 세션의 75%가 클릭을 발생시키지 않음 — Google 자체 검색량의 점점 더 큰 비중이 전통적인 방식으로 광고 수익을 창출할 수 없는 구조적 불능 상태에 빠졌음을 의미합니다.

이 중 어느 것도 Google의 광고 사업이 붕괴하고 있다는 것을 의미하지는 않습니다. Alphabet의 총 매출은 전년 대비 24% 성장하며 12분기 연속 두 자릿수 성장을 기록했습니다. 영업 이익은 30% 증가했으며 영업 이익률(Operating margin)은 34%에 달했습니다. Google의 최고 비즈니스 책임자(Chief Business Officer)인 Philipp Schindler는 실적 발표(earnings call)에서 Google의 광고 시스템 전반에 걸친 Gemini 통합이 광고주들의 성과 향상을 이끌고 있다고 강조했습니다. 이 사업은 수익성이 높고, 성장 중이며, 지배적입니다. 이야기는 쇠퇴에 관한 것이 아닙니다. 이는 Google 스스로가 설계하고 있는 전환기 속에서, 지배력을 유지하기 위해 폭발적으로 증가하는 비용에 관한 것입니다.

1,800억 달러의 질문

이 실적 보고서의 모든 분석에서 중심을 잡아야 할 숫자는 17%의 검색(Search) 성장률이나 9억 5,000만 명의 Gemini 사용자가 아닙니다. 그것은 바로 자본 지출(CapEx) 가이드라인인 2026년 연간 1,800억 달러에서 1,900억 달러입니다.

이를 비교해 보자면, 2022년 Google의 총 자본 지출(CapEx)은 약 310억 달러였습니다. 2026년 가이드라인은 그 금액의 6배에 달합니다. 이는 2025년 지출의 두 배가 넘는 수치입니다. CFO Anat Ashkanazi는 분석가들에게 자본 지출(CapEx)의 60%는 서버(주로 GPU 및 TPU 클러스터)에, 40%는 데이터 센터 건설에 투입된다고 말했습니다. 그녀는 또한 자본 지출(CapEx)이 2027년에 다시 한번 "상당히 증가"할 것이라고 확인했습니다.

이러한 궤도에 있는 기업은 Google뿐만이 아닙니다. Meta, Microsoft, Amazon 모두 막대한 AI 인프라 지출을 예상하고 있습니다. 하지만 Google의 사례는 독특합니다. 왜냐하면 핵심 수익원인 검색(Search) 광고가, 회사가 자금을 대고 있는 바로 그 AI 전환에 의해 가장 직접적으로 위협받는 사업이기 때문입니다. Meta는 소셜 플랫폼에서의 참여도를 높이기 위해 AI를 구축합니다. Microsoft는 기업용 소프트웨어와 클라우드 서비스를 판매하기 위해 AI를 구축합니다. Google은 자신의 검색 독점이 무의미해지는 것을 막기 위해 AI를 구축하고 있으며, 그 과정에서 자신의 부를 창출했던 검색 패러다임으로부터의 전환을 가속화하고 있습니다.

2분기의 마이너스 잉여현금흐름 (Free Cash Flow)은 일회성 이상 현상이 아닙니다. 이는 의도적인 전략의 논리적 결과입니다. 즉, 설령 그 투자가 일시적으로 영업 현금 창출액을 초과하더라도, 차세대 컴퓨팅 패러다임을 점유하기 위해 AI 인프라에 공격적으로 투자하는 것입니다. Alphabet은 특히 AI 인프라 자금을 조달하기 위해 496억 달러 규모의 신주 발행을 진행했습니다. 이는 순이익이 1,120억 달러에 달하는 기업으로서는 이례적인 행보입니다. 내부 모델이 유기적 현금 창출만으로는 구축 비용을 감당할 수 없다고 보여주지 않는 한, 500억 달러 규모의 자본을 조달하지는 않습니다. 이러한 투입 규모는 경영진이 타임라인을 어떻게 보고 있는지 말해줍니다. 즉, 이 전환은 5년 뒤가 아니라 지금 일어나고 있으며, 뒤처지는 비용은 기업의 존립이 걸린 문제라는 것입니다.

Gemini 수치가 실제로 드러내는 것

Pichai는 Gemini의 월간 활성 사용자 수 (MAU)가 2026년 2월 7억 5,000만 명에서 현재 9억 5,000만 명으로 증가했다고 발표했습니다. 이는 5개월 만에 27% 성장한 것으로, 3년 전에는 상업적으로 존재하지 않았던 카테고리에서 경쟁하는 제품이라는 점을 고려하면 그 어떤 제품에게도 놀라운 채택 곡선입니다. AI Mode는 Search, YouTube, Maps, Android와 함께 Google의 "10억 사용자 제품" 포트폴리오에 합류했습니다. 이 모델들은 분당 220억 개의 API 토큰을 처리합니다.

하지만 사용자 성장은 Pichai 본인도 인정한 역량 격차를 가리고 있습니다. 그는 실적 발표 전화 회의에서 "Google이 프런티어 (Frontier)에서 경쟁하기 위해서는 Gemini 4가 필요하다"라고 말했습니다. Gemini 4는 현재 사전 학습 (Pretraining) 단계에 있으며 발표된 출시일은 없습니다. 경쟁력 있는 프런티어 모델이 될 예정이었던 Gemini 3.5 Pro는 Bloomberg가 보고한 코딩 성능 문제로 인해 여전히 지연되고 있습니다. Gemini 3.6 Flash는 7월 21일에 출시되었으며, 출력 토큰은 17% 줄어들고 코딩 성능은 개선되었지만, 이는 세대적 도약이 아닌 점진적인 개선에 불과합니다.

사용자 성장과 모델 성능 사이의 격차는 Google AI 전략에서 가장 중요한 긴장 요소입니다. 9억 5천만 명의 사람들이 Gemini를 사용하고 있지만, 기반이 되는 모델은 아직 시장에서 최고가 아닙니다. OpenAI의 GPT-5.6과 Anthropic의 Claude는 추론 (reasoning), 코딩 (coding), 그리고 복잡한 지시 이행 (complex instruction-following) 작업에서 더 우수하다고 널리 평가받고 있습니다. Google은 배포력 (distribution)을 가지고 있으며, 이는 10억 명 이상의 사용자를 보유한 제품 포트폴리오가 보장합니다. 하지만 최첨단 성능 (frontier capability)이 없는 배포력은 취약점이 될 수 있습니다. 사용자들이 기본 검색 인터페이스에 통합되어 있을 때는 성능이 낮은 모델을 용인할 것입니다. 하지만 경쟁사의 에이전트 (agent)가 Google이 해결하지 못하는 문제를 해결할 수 있게 된다면, 그들은 이를 용인하지 않을 것입니다.

이것이 바로 자본 지출 (CapEx) 수치가 매우 중요한 이유입니다. 1,800억~1,900억 달러는 단순히 기존 워크로드 (workloads)를 처리하기 위한 것이 아닙니다. 이는 성능 격차를 좁힐 수 있는 규모로 Gemini 4 및 그 이후의 모델들을 학습시키기 위한 것입니다. Google은 지난 6월, 두 명의 시니어 AI 연구원인 Noam Shazeer와 John Jumper를 OpenAI와 Anthropic에 빼앗겼습니다. 이러한 인재 유출은 인프라 투자에 긴박함을 더합니다. 만약 Google이 최첨단 모델을 만드는 인재들을 붙잡아둘 수 없다면, 적어도 그 연구원들이 다른 곳에서 만들어내는 모델과 경쟁할 수 있는 모델을 학습시킬 수 있는 컴퓨팅 자원 (compute)이라도 갖추어야 합니다.

광고의 역설 (The Advertising Paradox)

다음은 Google의 2분기 실적 중심에 있는 구조적 역설입니다. 검색 매출은 여전히 17% 성장하고 있으며, 이는 광고주들이 여전히 Google 검색에 대한 지출을 늘리고 있음을 의미합니다. 동시에 Google은 세션의 75%가 클릭을 발생시키지 않는 제품인 AI 모드 (AI Mode)를 구축하고 있으며, 사용자가 광고주의 랜딩 페이지 (landing pages)를 방문할 필요 없이 답변을 요약해 주는 AI 개요 (AI Overviews)를 출시하고 있습니다. AI 인프라에 자금을 공급하는 광고 수익이, 정작 그 AI 인프라에 의해 대체되도록 설계된 시스템에 의해 생성되고 있는 것입니다.

실적 발표(earnings call)에서 Schindler의 발언은 이러한 역설을 연결하고자 했습니다. AI 기반 타겟팅 시스템인 AI Max는 기존의 키워드 기반 광고로는 너무 복잡하거나 모호하여 수익화하기 어려웠던 검색어들을 수익화하고 있습니다. 사용자가 "15명 규모의 분산된 팀을 위한 최고의 프로젝트 관리 도구는 무엇인가요?"와 같이 대화형 질문을 던질 때, AI Max는 해당 쿼리를 정확한 일치(exact-match) 키워드보다 더 높은 정밀도로 관련 광고주와 연결할 수 있습니다. 이는 광고주에게 진정으로 가치 있는 일이며, Google에게는 진정으로 수익을 창출하는 일입니다. 하지만 이것은 또한 과도기적 기술이기도 합니다. AI 모드(AI Mode)와 AI 에이전트(AI agents)가 주요 인터페이스가 됨에 따라, "검색 광고(search ad)"라는 개념은 "에이전트 추천(agent recommendation)"에 더 가까운 무언가로 진화하고 있으며, 그러한 세상에 필요한 가격 책정, 기여도(attribution), 측정 모델은 아직 존재하지 않습니다.

이 지점에서 OpenAI와의 비교가 시사하는 바가 큽니다. OpenAI는 광고주를 위해 픽셀(pixel), 이벤트 API(events API), 중복 제거(deduplication), 개인정보 보호를 유지하는 식별자(privacy-preserving identifiers)를 포함한 완전한 서버 대 서버 전환 추적 파이프라인(server-to-server conversion tracking pipeline)을 구축하고 있습니다. 반면 유기적 퍼블리셔(Organic publishers)들은 robots.txt 토글만을 제공받습니다. AI 검색 시대를 위한 기여도 인프라(attribution infrastructure)는 생태계와 공유되는 것이 아니라 유료 장벽(paywall) 뒤에서 구축되고 있습니다. Google의 접근 방식은 더 모호해 왔습니다. AI 기능으로부터 발생하는 수십억 건의 클릭을 주장하면서도, 방법론이나 기준점(baselines), 또는 Search Console을 통한 사이트별 검증 데이터를 공유하는 것은 거부하고 있습니다. 두 회사 모두 자신들의 조건에 따라 AI 발견 경제(AI discovery economy)를 구축하고 있으며, 그 조건은 유기적(organic)인 것보다 유료(paid)인 것에 유리하게 작용하고 있습니다.

브랜드와 퍼블리셔(publishers)들에게 그 함의는 명확합니다. 향후 12개월은 전통적인 검색(Search) 광고가 여전히 작동하고, AI Max와 같은 AI 강화 광고 제품들이 개선되고 있으며, AI 기반 탐색(discovery)을 측정하기 위한 인프라가 여전히 구축되고 있는 과도기를 의미합니다. 2027년이 되면, 측정 격차는 (데이터를 통제하는 플랫폼에 의해) 채워지거나, 아니면 (인터페이스 계층을 통제하지 못하는 퍼블리셔와 브랜드에게는) 영구적으로 구조적 결핍 상태로 남게 될 것입니다. 플랫폼의 기여도 분석 프레임워크(attribution frameworks)가 유일한 선택지가 되기 전, 지금 독립적인 AI 가시성 추적(AI visibility tracking) 체계를 구축하는 브랜드는 상당한 전략적 우위를 점하게 될 것입니다.

Industrial infrastructure representing the enormous energy and capital required to sustain AI-driven search systems

플랫폼의 반란과 재무적 현실의 충돌

Google의 2분기 실적 발표는 AI 검색에 대한 플랫폼의 반란이 새로운 강도를 띠고 있는 시기에 이루어졌습니다. Reddit의 경영진은 Google의 학습 데이터 접근을 차단할지 여부를 공개적으로 논의하고 있습니다. 이는 플랫폼이 AI 합성(synthesis)을 위한 원재료를 제공하는 대신 트래픽을 받는 콘텐츠 공급망(content supply chain) 구조에서, 급격히 사라져가는 트래픽을 대신할 '핵 옵션(nuclear option)'입니다. USA Today의 CEO는 "이제 충분하다"라고 말했습니다. People Inc.의 CEO는 Google을 완전히 차단하는 것이 "100% 고려 대상"이라고 밝혔습니다. 이 보고서가 나온 후 Reddit의 주가는 9% 하락했습니다.

플랫폼의 반발과 Google의 재무 상태 사이의 연결 고리는 우연이 아닙니다. 이는 인과관계입니다. Google의 1,800억 달러 규모의 자본 지출 (CapEx) 구축에는 데이터 — 학습 데이터 (training data), 신선한 콘텐츠, 실시간 정보, 인간의 담론 — 가 필요한데, 이는 오직 개방형 웹 (open web)만이 제공할 수 있는 규모입니다. 콘텐츠에 대한 접근을 제한하는 플랫폼들은 Google이 학습 및 배포를 위해 1,900억 달러를 지출하고 있는 AI 모델들의 입력 파이프라인 (input pipeline)을 직접적으로 제약하고 있습니다. 콘텐츠 공급망 (content supply chain)과 인프라 공급망 (infrastructure supply chain)은 상호 의존적이며, 두 가지 모두 압박을 받고 있습니다.