“엔터프라이즈 데이터 인프라 × 클라우드 × AI”라는 렌즈를 통해 Oracle(ORCL)을 해독하기: 강한 고착성, 그리고 단기 현금흐름의 타이트함

* 본 보고서는 2026-01-07 기준 데이터에 기반해 작성되었다.

결론: Oracle은 어떤 종류의 회사인가? (중학생용)

Oracle은 기업의 “데이터”와 “운영”을 구동하는 기반 계층(소프트웨어와 클라우드)을 판매한다. 매일 막대한 거래와 애플리케이션이 돌아가는 환경—은행, 제조, 리테일/유통, 통신, 헬스케어, 정부—에서는 우선순위가 단순하다: “다운되지 말 것”, “실수하지 말 것”, “유출하지 말 것.” Oracle은 그 “멈출 수 없는 코어”에 자신을 고정함으로써, 매우 오랜 기간 지속되는 경향이 있는 비즈니스 모델을 구축했다.

오늘날 Oracle은 전통적 강점(데이터베이스와 핵심 비즈니스 애플리케이션)에서 출발해, 클라우드(OCI)와 AI(AI Database 및 AI 에이전트)로 확장함으로써 다음 성장 구간을 모색하고 있다.

고객은 누구이며, Oracle은 무엇을 팔고, 어떻게 돈을 버는가?

고객은 “대기업, 정부, 그리고 이를 지원하는 SIer”

• 대기업(금융, 제조, 리테일/유통, 통신, 헬스케어 등)
• 중앙 및 지방정부와 공공기관
• 엔터프라이즈 시스템을 구축·운영하는 IT 서비스 기업 / SIer

사용 사례는 회계, HR, 재고, 주문 관리 같은 핵심 기능; 미션 크리티컬 데이터 관리; 분석 및 리포팅; AI 기반 운영 자동화(내부 검색, 문의 처리, 의사결정 지원 등)에 걸쳐 있다.

오늘의 3대 주요 수익 기둥

• 데이터베이스: 엔터프라이즈 데이터의 “금고와 원장”—무엇도 깨뜨리거나 잃지 않으면서 빠르게 조회할 수 있는 초고성능 시스템 오브 레코드.
• 엔터프라이즈 애플리케이션: 업무 자체를 구동하는 소프트웨어—회계, HR, 조달, 영업 관리, 공급망 등.
• 클라우드(OCI): 네트워크를 통해 컴퓨트와 스토리지를 임대하는 것. AI 컴퓨트 수요가 급증하면서 최근 몇 년간 중요성이 커졌다.

매출 모델의 핵심: “엔터프라이즈 기반에 내재되어 오랫동안 사용되기”

Oracle의 핵심 수익화는 구현 이후 대체가 어려운 기반 시스템에 연동된 내구성 있는 사용료, 유지보수, 구독 청구에서 나온다. 클라우드 비중이 상승할수록 사용량 기반 청구는 소비에 더 직접적으로 연동되어 확장될 수 있다.

Oracle이 선택되는 경향이 있는 이유: 가치 제안의 핵심

• “멈출 수 없는 업무”에 강함: 최저 비용 옵션이 되는 것보다 안정성, 보안, 대규모 운영 복원력이 중요한 환경에서 자주 선택된다.
• 기존 고객의 데이터가 이미 Oracle 중심: Oracle은 “그린필드” 구축뿐 아니라, 고객이 이미 Oracle에서 운영 중인 것을 클라우드 및 AI 준비 상태로 옮기는 업그레이드도 판매할 수 있다.

미래의 기둥: AI 시대에 확장하는 3가지 방식

Oracle은 AI를 독립적인 제품으로 “판매”하기보다는, AI를 엔터프라이즈 데이터와 운영의 기반에 직접 결합함으로써 AI 시대의 성장을 포착할 수 있는 위치에 있다—이미 깊은 기득권을 가진 영역이다.

1) 엔터프라이즈 데이터 위에서 AI 실행(AI Database / AI for Data)

실무에서 엔터프라이즈 데이터는 기밀성이 매우 높고 이동이 어렵다. 이는 “데이터 가까이에서 AI를 실행”하려는 강한 수요를 만들며, Oracle은 데이터베이스 자체에 AI 네이티브 역량을 내장하려는 추진을 시사하고 있다(예: Oracle AI Database 26ai). Oracle은 또한 “선호하는 AI 모델을 선택해 Oracle DB에서 사용”이라는 포지셔닝을 하고 있는데, 이는 고객 선택권을 보존하면서 워크로드를 Oracle의 기반에 고정하려는 의도로 보인다.

2) AI 에이전트 플랫폼(업무를 수행하는 AI)

AI 에이전트는 단순 Q&A가 아니라, 단계들을 따라가며 작업을 실행할 수 있다. Oracle은 기업이 자체 데이터와 내부 도구에 연결된 AI 에이전트를 실행할 수 있는 플랫폼(OCI Generative AI Agents platform)을 제공하며, 호환성 이니셔티브(Linux Foundation 산하 활동 참여)를 강조해 왔다. 이는 “엔터프라이즈급 AI”를 현실화하는 데 필요한 구현 계층이며, 거버넌스와 운영에서의 Oracle 강점과 부합한다.

3) AI를 위한 클라우드 강화(컴퓨트 용량과 고속 인프라)

AI는 컴퓨트 집약적이며, GPU 공급과 데이터센터 용량이 결정적 경쟁 요인이 될 수 있다. Oracle은 NVIDIA와의 파트너십을 강화하고 OCI에서 AI를 실행하기 위한 통합을 발표했다. 동시에 이러한 인프라 구축은 시설, 전력, 건설, 자재, 인재라는 물리적 현실에 의해 제약되며, 이는 이야기의 동등하게 중요한 부분이다.

장기 펀더멘털: 숫자를 통해 회사의 “유형” 포착하기

과거 5–10년: 매출과 EPS는 완만한 속도로 복리 성장

• EPS CAGR(FY): 과거 5년 ~7.1%, 과거 10년 ~7.0%
• 매출 CAGR(FY): 과거 5년 ~8.0%, 과거 10년 ~4.1%

장기 궤적에서 Oracle은 반복적인 고점과 저점을 보이는 경기순환형 비즈니스라기보다, 안정적인 복리 성장 기업에 가깝다. 순이익은 시간에 걸쳐 많은 연도에서 플러스였으므로, 손실에서 회복하는 것을 중심으로 한 턴어라운드 내러티브는 아니다.

마진: 최근 몇 년간 영업이익률은 대체로 30%대(FY)

FY 영업이익률은 최근 몇 년간 대체로 30%대를 유지해 왔고, FY2025는 ~30.8%이다. Oracle이 매출을 성장시키면서 그 수준을 유지해 왔다는 사실은, 그 자체만으로 회계상 수익성이 붕괴되었다는 증거는 아니다.

ROE: 높지만 자본구조의 영향을 크게 받을 수 있음

최신 FY ROE는 높은 60.8%이다. 그러나 Oracle의 자기자본은 FY별로 의미 있게 변동할 수 있으며, 자기자본이 음수인 연도도 발생했다. 그 결과 ROE는 자기자본이 안정적이라는 가정을 전제로 하는 “표준” 해석보다 자본구조 효과를 더 반영할 수 있으며—중요한 유의사항이다.

성장의 원천: 매출뿐 아니라 “주식 수 감소”가 주당 지표를 끌어올림

과거 5–10년의 EPS 성장은 매출의 복리 성장뿐 아니라, 발행주식 수 감소에 의해서도 뒷받침된 것으로 보인다. FY 발행주식 수는 시간에 따라 하락 추세였으며, FY2015의 ~4.50 billion에서 FY2025의 ~2.87 billion으로 감소했다.

FCF(자유현금흐름): 장기 CAGR 평가는 어렵고, 최근 기간에는 뚜렷한 음수

FY 기준 FCF 성장(5년 및 10년)은 이 데이터셋으로는 계산할 수 없다. 다만 FY FCF는 많은 연도에서 플러스이지만, FY2025 FCF는 -0.394 billion dollars이며; TTM 기준으로 FCF는 -131.81 billion dollars이고 FCF 마진은 -21.6%이다. Oracle을 “안정적이며 현금을 창출하는 기반 소프트웨어 회사”로 볼수록, 이 단기 현금 프로파일은 더 중요해진다.

Lynch의 6개 범주로 본 Oracle: “Stalwart”에 가장 가깝지만 단일 축의 이야기는 아님

Oracle은 전형적인 Fast Grower 속도로 성장하지 않으며; 중간 수준의 매출 및 EPS 성장과 함께 “Stalwart(고품질, 중간 성장)” 프로파일에 가장 가깝다. 근거는 FY EPS 성장 ~7.1%/년, 매출 성장 ~8.0%/년, 최근 몇 년간 30%대 영업이익률—즉 “중간 성장 × 높은 수익성”이다.

그러나 TTM FCF가 -131.81 billion dollars(FCF 마진 -21.6%)로 급격히 악화되었고 최신 FY Debt/Equity ~5.09 및 Net Debt/EBITDA ~3.89x 같은 뚜렷한 자본/재무 특성이 존재하는 상황에서, 현재 국면을 깔끔한 “안정적 품질” 이야기로 설명하기는 어렵다. 이에 따라 본 보고서는 Oracle을 Stalwart 성향의 하이브리드로 프레이밍한다.

단기(TTM / 최근 8개 분기) 모멘텀: 이익과 매출은 가속, FCF는 반대 방향

Oracle의 장기 “유형”이 단기에도 유지되는지 가늠하기 위해 보면, 데이터는 “회계적 강점”과 “현금 약세”가 혼재된 모습을 가리킨다.

EPS: 가속(Accelerating)

• EPS(TTM): 5.2898
• EPS 성장(TTM YoY): +30.55%
• 5년 평균 FY EPS 성장: ~+7.1%/년

지난 1년의 EPS 성장은 5년 평균을 크게 상회하며, 이는 가속 모멘텀에 해당한다. 지난 2년(~8개 분기) 기준으로도 EPS 성장은 연율 ~+18.4%로 진행 중이다.

매출: 안정적 성장에서의 완만한 상향(Accelerating이지만 점프는 아님)

• 매출(TTM): 61.016 billion dollars
• 매출 성장(TTM YoY): +11.07%
• 5년 평균 FY 매출 성장: ~+8.0%/년

지난 1년의 매출 성장은 5년 평균을 상회하므로 정의상 가속이지만, EPS처럼 단계적 변화는 아니다. “안정적 성장이 더 견고해진” 것으로 읽힌다. 지난 2년(~8개 분기) 매출도 연율 ~+7.8%로, 복리 성장 프로파일과 일치한다.

FCF: 감속(Decelerating)이며 단기 최대 약점

• 자유현금흐름(TTM): -131.81 billion dollars
• FCF 성장(TTM YoY): -238.137%
• FCF 마진(TTM): -21.6%

지난 2년의 관측 전반에서도, FCF는 뚜렷한 음의 궤적을 보이는 유일한 지표이다. FCF가 중간에 음수로 전환되며 연속성이 깨졌기 때문에, 지난 2년의 연율 FCF 성장률은 계산이 어렵다고 처리된다는 점에 유의한다.

영업이익률(FY)은 30%대 유지: 그러나 “높은 마진 = 강한 현금”은 성립하지 않음

FY 영업이익률은 30%대(FY2025 ~30.8%)를 유지해 왔다. 매출이 성장하는 가운데 그 수준을 유지하는 것은 긍정적일 수 있지만, TTM FCF가 깊은 음수인 상황에서는 이익의 현금 전환(현금 전환율)이 별개의—그리고 핵심적인—이슈이다.

재무 건전성(파산 위험 평가에 필요한 이슈): 높은 레버리지와 얇은 현금 완충

Oracle의 단기 재무 자세는 “강한 이익 창출력(EPS와 매출)”과, “재무 유연성이 개선되고 있다는 제한된 증거”로 요약될 수 있다.

현재 핵심 지표(주로 최신 FY)

• Debt/Equity(최신 FY): ~5.09
• Net Debt / EBITDA(최신 FY): ~3.89x
• Cash Ratio(최신 FY): 0.343
• 이자보상배율(최신 FY): ~4.96x
• CapEx 부담 프록시(가장 최근 분기 CapEx/영업 CF): 5.824

방향(최근~향후 수개 분기): 부채 상환 능력의 하락이 관측됨

분기 관측에 따르면 Net Debt / EBITDA는 높은 수준을 유지하고 있으며, 부채 상환 능력(영업이익 기반 이자보상배율)은 하락 추세로, 최근에는 일부 분기에서 1x 범위로 하락했다고 보고되기도 한다. Cash Ratio 또한 0.3대이며 가시적인 하락 추세가 있는 것으로 서술된다.

위 내용을 감안할 때, 파산 위험에 대해 단정적으로 결론내리기보다는 높은 레버리지 × 약화되는 부채 상환 능력 × 얇은 현금 완충의 조합을 “면밀히 모니터링”해야 할 이슈로 다루는 것이 적절하다—특히 투자 국면이 지속된다면.

“오늘의 밸류에이션 수준”을 Oracle 자체 역사와 대비(피어 비교 없음)

여기서는 시장이나 피어와 비교하지 않고, 오늘의 수준을 Oracle 자체의 과거 범위에 상대적으로 배치한다. FY와 TTM 간 지표가 다른 경우, 기간 정의에 의해 발생한 표시상의 차이로 취급한다.

PEG: 과거 5년 및 10년의 정상 범위 내(최근 2년은 하단보다 약간 낮음)

• PEG(최근 성장 기반): 1.19
• 5년 중앙값: 1.46(정상 범위 0.46–3.07)
• 10년 중앙값: 1.22(정상 범위 0.44–2.96)

PEG는 과거 5년 및 10년의 정상 범위 내에 있으며 중앙값보다 다소 낮다. 최근 2년에서는 범위의 하단보다 약간 낮은 것으로 보인다.

P/E: 과거 5년에서는 상단 근처~약간 상회; 과거 10년에서는 범위 상회

• P/E(TTM): 36.4x(주가 192.59 dollars 가정)
• 5년 중앙값: 28.5x(정상 범위 17.0–36.1x)
• 10년 중앙값: 17.5x(정상 범위 14.0–32.0x)

P/E는 Oracle 자체 역사 대비 높다. 지난 2년의 P/E는 분기 시계열에서 결측점이 있어, 데이터로부터 추론할 수 있는 범위가 제한된다: 방향성(상승/하락/횡보)은 데이터로 판단할 수 없다.

자유현금흐름 수익률: 과거(양수) 범위보다 크게 낮고 현재는 음수

• FCF 수익률(TTM): -2.38%
• 5년 중앙값: +3.72%(정상 범위 +2.93–+7.75%)
• 10년 중앙값: +7.57%(정상 범위 +3.28–+9.52%)

이는 “낮은 수익률”이라기보다 분자—FCF(TTM)—가 음수라는 점에 더 가깝다. 최근 2년의 방향성도 하락이다.

ROE: 과거 10년 중앙값 근처; 과거 5년은 넓은 분산 내 중간대

• ROE(최신 FY): 60.8%
• 10년 중앙값: 55.9%(정상 범위 15.6–148.7%)

ROE는 10년 중앙값에 가깝고, 과거 5년은 넓은 분산을 보인다(자기자본의 의미 있는 변동과 일치).

FCF 마진: 과거(양수) 범위보다 크게 낮고 현재는 음수

• FCF 마진(TTM): -21.6%
• 5년 중앙값: +17.0%(정상 범위 +9.34–+24.6%)
• 10년 중앙값: +30.9%(정상 범위 +15.9–+33.5%)

역사적 맥락에서 이는 극단적 아웃라이어이며, 최근 2년 또한 하락 방향을 보인다.

Net Debt / EBITDA: 과거 5년 범위 내; 과거 10년에서는 상단 근처

• Net Debt / EBITDA(최신 FY): 3.89x
• 5년 중앙값: 3.92x(정상 범위 3.52–4.05x)
• 10년 중앙값: 1.86x(정상 범위 -0.41–3.93x)

Net Debt / EBITDA는 값이 낮을수록(그리고 순현금에 가까운 음수일수록) 재무 유연성이 더 크다는 역지표이다. 그 기준에서 현재 수준은 과거 5년 정상 범위 내에서 중간~약간 높은 편이며, 과거 10년 정상 범위의 상단에 매우 가깝다.

현금흐름의 질: 강한 이익에도 현금이 약한 이유는? (인과를 단정하지 않고 정리)

Oracle의 단기 최대 이슈는 “강한 회계상 이익(EPS)”과 “약한 자유현금흐름(FCF)” 사이의 격차이다. 이는 단기 모멘텀 섹션에서 반복적으로 나타나며, 배당 지속가능성, 투자 여력, 재무적 지속력에 대한 질문으로 직접 연결된다.

관련 기사들의 내러티브에서는, Oracle의 클라우드 공급자(GPUs 및 데이터센터)로서의 역할 확대가 “매출은 성장하지만, 용량 확장이 먼저 타격을 주어 현금이 악화되기 쉬운” 구도와 “일치한다”고 서술된다. 여기서 인과를 단정하지 않더라도, 핵심은 투자 국면을 반영할 가능성을 포함해 현금 전환의 악화가 관측된다는 점이다.

배당: 긴 트랙 레코드, 그러나 단기적으로는 “현금으로 조달되지 않는” 것으로 보임

기본 배당 데이터(확인 가능한 사실)

• 주당배당금(TTM): 1.84156 dollars
• 배당성향(이익 기준, TTM): ~34.8%
• 연속 배당 지급 연수: 18년
• 배당 증가 연수: 17년

수익률: 최신 TTM은 계산 불가하여 과거 평균 대비 격차를 평가할 수 없음

• 최신 TTM 배당수익률: 이 데이터셋으로 계산 불가(수집된 데이터 부족)
• 5년 평균 수익률: ~1.59%
• 10년 평균 수익률: ~1.41%

최신 TTM 수익률을 계산할 수 없다는 것은 “배당이 없다”는 의미가 아니다. 단지 데이터 한계이다: 오늘의 수익률이 과거 평균 대비 높거나 낮은지 평가할 수 없다.

배당 성장 속도: DPS가 EPS 성장보다 더 빠르게 성장

• DPS 성장: 과거 5년 ~12.2%/년, 과거 10년 ~12.7%/년
• 최근 1년(TTM) DPS 증가: ~19.5%

FY 기준 EPS 성장이 ~7%/년 수준인 가운데, 배당은 ~12%대에서 성장해 왔다; 그 격차를 어떻게 해석할지는 “현금흐름과 레버리지” 확인에 달려 있다.

안전성: 이익으로는 커버되는 것으로 보이나, FCF로는 커버되지 않음

• FCF(TTM): -131.81 billion dollars
• FCF 기준 배당성향(TTM): -40.7%(분모가 음수이므로 음수 비율이 될 수 있음)
• FCF 커버리지(TTM): -2.45x(FCF가 음수이므로 음수가 될 수 있음)

이익 기준 배당성향(TTM ~34.8%)은 과거 평균(5년 ~39.4%, 10년 ~39.8%)보다 낮아, 배당이 이익으로 커버되는 것을 시사한다. 그러나 TTM FCF가 음수이므로, 최신 기간에는 배당이 FCF로 조달되고 있지 않다.

레버리지와 부채 상환 능력: 배당 논의와 분리 불가

• Debt/Equity(최신 FY): ~5.09
• Net Debt/EBITDA(최신 FY): ~3.89x
• 이자보상배율(최신 FY): ~4.96x

레버리지는 높고 이자보상배율은 양수이지만, 이를 “충분하다”고 표현하는 데에는 주의가 필요하다. 데이터에서 중심 이슈는 약한 FCF 커버리지와 높은 레버리지이다.

트랙 레코드: 배당 삭감 연도는 식별할 수 없음

배당 감소(또는 배당 삭감)가 발생한 연도는 이 데이터셋으로 식별할 수 없다. 따라서 “삭감이 없었다”고 주장하지 않으며, 대신 “삭감 연도를 식별할 수 없다”는 사실로 진술을 제한한다.

투자자 유형별 적합성(Investor Fit)

• 인컴 투자자: 18년 연속성과 17년 증가가 매력적일 수 있으나, TTM FCF가 깊은 음수이므로 “배당 안정성”은 명확한 관찰 항목으로 남는다.
• 총수익 중심: 이익 기준 배당성향은 과도하지 않지만, 높은 레버리지와 현금흐름 변동성은 자본배분 유연성을 평가할 때 중요할 수 있다.

본 글에는 피어 배당 비교 데이터가 포함되어 있지 않으므로, Oracle이 피어 그룹 내에서 어디에 위치하는지에 대해 단정적 진술을 하지 않는다.

성공 스토리: Oracle이 이겨온 이유(핵심)

Oracle의 핵심 가치는 기업의 상시 가동 데이터와 운영을 구동하는 기반을 통제한다는 점이다. 데이터베이스와 핵심 비즈니스 애플리케이션은 회계, 주문 관리, HR, 고객 정보에 직접 연결되며; 마이그레이션 비용과 운영 리스크가 높기 때문에 Oracle이 더 깊게 내재될수록 대체될 가능성은 낮아진다.

그 “점착성”은 갱신, 확장, 그리고 서로를 기반으로 쌓이는 점진적 도입으로 이어지는 경향이 있으며, 장기 매출 가시성을 개선한다. Oracle은 화려한 신제품보다 현장에서의 대체 난이도가 가치에 더 크게 복리로 작용하는 회사이다.

최근 움직임은 성공 스토리와 일치하는가? (스토리 연속성)

최근 전략은 Oracle의 무게중심을 “주로 DB/코어 시스템 회사”에서 AI 시대의 실질적 워크플로(데이터 × 운영 × 컴퓨트)를 포착하는 방향으로 이동시킨다. 구체적으로 Oracle은 AI Database를 통해 “데이터 가까이에서 AI 실행” 접근을 강화하고, AI 에이전트 플랫폼을 통해 일상 운영으로 구현을 밀어 넣으며, OCI를 AI 컴퓨트 플랫폼으로 확장하고 있다.

이는 Oracle의 전통적 강점(엔터프라이즈 데이터와 운영)의 자연스러운 확장이며 기존 성공 스토리와 부합한다. 다만 Oracle이 클라우드 공급자가 될수록, “capex, 공급 제약, 운영 신뢰성”이 기업가치를 좌우할 수 있어—과거 대비 실행 변수가 추가된다.

Invisible Fragility: 강해 보이기 때문에 오히려 스토리가 깨질 수 있는 지점

즉각적 위기를 말하는 것은 아니지만, 스토리가 깨진다면 깨질 수 있는 주요 방식은 다음과 같다.

• 메가 스케일 계약으로의 기울어짐: AI 클라우드에서는 소수의 매우 큰 고객이 사실상 용량 계획을 좌우할 수 있다. 계약 조건, go-live 시점, 갱신 가정이 유지되지 않으면, 공급자는 고정비(장비, 운영, 부채)를 먼저 떠안을 수 있다.
• AI 컴퓨트 플랫폼에서의 공급 경쟁: 차별화가 공급 물량(GPUs, 전력, 건설)으로 이동할 수 있으며, 경쟁은 조달, 구축, 운영 실행으로 변한다. Oracle은 그 경기장의 중심으로 이동하고 있다.
• 클라우드 기능의 수렴: 규모가 커질수록 기능은 수렴하는 경향이 있고, 차별화는 종종 가격, 공급 용량, 신뢰성, 유통으로 이동한다. AI 컴퓨트가 더 중요해질수록 DB 주도의 차별화를 유지하기가 더 어려워질 수 있다.
• 물리적 제약(GPUs, 건설, 전력): AI 데이터센터 확장은 물리적 제약에 매우 민감하다. 지연 보도와 부인 코멘트의 공방 자체가, 시장이 공급 제약을 핵심 이슈로 취급할 준비가 된 국면을 시사한다.
• 조직/문화적 부담: 소프트웨어 중심 회사가 무게중심을 인프라 구축으로 옮기면, 납기와 공급 커밋이 우선되면서 현장 부담과 기능 간 마찰이 증가할 수 있다. 다만 최근의 중대한 문화 이슈를 단정할 1차 자료는 제한적이므로, 이는 일반적 프레이밍으로 남는다.
• 중요한 것은 ROE나 마진이 아니라 “현금”: 회계상 이익이 성장하더라도, 지속적인 투자 부담이나 운영 비효율이 현금 기반 수익력을 잠식할 수 있다.
• 재무 부담의 악화: 레버리지가 이미 높은 가운데 부채 상환 능력 약화 관측이 있으며; 투자 국면이 길어질수록 자본배분 유연성은 더 좁아질 수 있다.
• 신뢰성이 가치 그 자체이기 때문에 생기는 취약성: 클라우드와 인증 시스템에서는 장애가 연쇄될 수 있고, “다운됐다”는 경험은 오래 남을 수 있다. OCI 장애 보도가 나오면, Oracle이 기반 계층으로 신뢰받는지 여부에 직접 영향을 줄 수 있다.

경쟁 구도: Oracle은 “세 개의 전장”에서 동시에 싸우고 있다

Oracle은 매우 다른 역학을 가진 영역—데이터베이스, 핵심 비즈니스 애플리케이션, 클라우드 인프라(특히 AI 컴퓨트)—에서 경쟁한다. 한 줄 평결은 오해를 부르기 쉬우므로, 어느 전장이 더 큰 비중을 갖는지에 따라 “모습”이 달라지는 회사로 보는 것이 더 정확하다.

주요 경쟁사(정량 비교 없음)

• Microsoft(Azure / SQL Server / Dynamics 365)
• Amazon(AWS / Aurora / Redshift 등)
• Google(Google Cloud / BigQuery 등)
• SAP(ERP)
• Workday(HCM/Financials)
• IBM / Red Hat(Db2 / OpenShift 등)
• 오픈소스 DB(PostgreSQL 등)

또한 경계 영역으로, Java 런타임 플랫폼에서는 OpenJDK 변형과 서드파티 배포판(Azul, Amazon Corretto 등)이 대체재가 될 수 있다는 코멘터리가 소개된다.

도메인별 경쟁 축: Oracle이 이길 수 있는 곳과 질 수 있는 곳

• 데이터베이스: 마이그레이션 난이도, 운영 노하우, 애플리케이션 자산이 의미 있는 장벽을 만들 수 있다. 동시에 그린필드 및 인접 영역에서는 OSS/클라우드 네이티브 DB가 대체 압력을 만들 수 있다.
• 핵심 비즈니스 애플리케이션: 업무 프로세스 적합성, 구현 용이성, SI/파트너 생태계가 핵심이다. 리프레시 사이클은 존재하지만 대체로 길다.
• 클라우드 인프라(OCI): 공급 용량(GPUs, 전력, 데이터센터), 네트워크 성능, 신뢰성, 가격/계약 조건이 핵심이다. 기능은 수렴하는 경향이 있으며, 일부 영역은 차별화가 어렵다.
• 멀티클라우드 연결성: 도입 장벽을 낮출 수 있지만, 운영 책임 경계와 사고 격리의 복잡성도 증가시켜, 지원 경험이 고객 평가를 좌우할 가능성을 높인다.

해자는 무엇이며, 내구성을 결정하는 것은 무엇인가?

해자의 핵심: 전환 비용(마이그레이션 비용)과 “현장 제약”

Oracle의 해자는 기능 격차라기보다, 축적된 현실 세계의 제약—데이터 볼륨, 비즈니스 프로세스, 주변 통합, 권한 및 감사 요구, 운영 절차—에 더 가깝다. 기업은 종종 “전면 교체”보다 “가장자리부터 단계적 마이그레이션”을 선택하며, 중심이 자주 Oracle로 남는다는 사실이 점착성을 강화한다.

해자가 얇아질 수 있는 곳: 주변부에서의 대체와 클라우드 공급의 상품화

대체는 보통 코어가 아니라 가장자리(신규 개발, 부서 단위 도입, 표준화 파동)에서 시작된다. 계약, 라이선스, 감사 대응을 둘러싼 마찰이 부정적 고객 경험으로 누적되면, 리프레시 시점에 다른 벤더를 선택하는 촉매가 될 수 있다. 또한 AI 컴퓨트 플랫폼으로서의 클라우드는 공급 물량, 가격, 신뢰성으로 쉽게 비교되며, 소프트웨어 우위만으로 방어하기 어려운 전장을 확장한다.

AI 시대의 구조적 위치: Oracle은 강화되고 있는가, 대체되고 있는가?

Oracle은 소비자형 네트워크 효과를 갖고 있지 않다; 대신 엔터프라이즈 핵심 데이터와 워크플로가 중앙화될수록 통합과 운영이 더 깊게 고착되는 강화 루프의 혜택을 받는다. 이점은 “학습 데이터” 자체가 아니라, 기밀 엔터프라이즈 데이터가 축적되는 곳(DB, 핵심 애플리케이션, 운영 로그)과의 근접성이다.

• 순풍: 기밀 데이터를 외부로 이동시키지 않고 AI를 사용하려는 수요; 거버넌스와 감사에 결합된 데이터 기반; 멀티클라우드 배치의 유연성; 에이전트 표준에 대한 연결 지점 구축.
• 역풍: AI 인프라 경쟁에서의 물리적 제약(GPUs, 전력, 건설)과 공급 및 신뢰성이 승패를 가르는 구도. 대형 계약에 대한 의존도 증가는 더 높은 고정비 강도로도 이어질 수 있다.

전반적으로 Oracle은 “AI가 대체하는 쪽”이라기보다, 엔터프라이즈 환경에서 AI를 작동 가능하게 만드는 핵심 인프라에 더 가까워짐으로써 강화될 수 있는 쪽에 위치한다. 다만 이러한 강화는 소프트웨어 실행만으로 달성되지 않으며; 클라우드 공급 실행과 운영 신뢰성에 크게 의존한다.

리더십과 문화: 전략 및 숫자(현금)와의 연결

2025 리더십 변화: “클라우드”와 “애플리케이션”에 대한 집중을 재확인하기 위한 공동 CEO

2025년 9월 22일, Oracle은 CEO Safra Catz에서 OCI 출신 Clay Magouyrk와 애플리케이션/산업 솔루션 출신 Mike Sicilia의 공동 CEO 체제로 전환했으며, Catz는 이사회 Executive Vice Chair가 되었다. Larry Ellison은 Chairman 및 CTO로서의 관여를 지속한다.

이 구조는 클라우드(특히 AI 컴퓨트 플랫폼)와 비즈니스 애플리케이션(산업 애플리케이션 + AI) 양쪽의 최상단에 명확하고 책임 있는 리더십을 두려는 의도로 보인다.

프로필(공개 정보에서 추상화)과 문화와의 연결

• Larry Ellison: 기술 설계 철학(보안, 신뢰성, 자동화)을 강조할 가능성이 높다. 신뢰가 제품일 때, 신뢰성은 가치 그 자체가 된다.
• Safra Catz: 재무 및 실행 지향(계약, bookings, 투자 페이싱)으로 자주 묘사된다. 공급이 병목이 될 수 있는 세계에서는, 이는 수요 대비 용량 확장에 대한 의사결정을 직접 형성할 수 있다.
• Clay Magouyrk: 인프라 설계, 구축, 운영에서의 실행에 기울 가능성이 높다. 공급 확장을 우선할 수 있으며, 이는 단기 현금 부담과 충돌할 수 있다.
• Mike Sicilia: 실제 산업 현장에서 작동하는 AI(운영에 내재된 AI)를 강조할 가능성이 높다. 이는 AI를 데이터베이스와 거버넌스 가까이에 두는 설계와 정렬된다.

이중 기준 문화: 정렬되면 강점, 정렬되지 않으면 마찰

공동 CEO 하에서 책임을 분할하는 것은 “공급, 운영, SLA”에 초점을 둔 인프라 측 문화와 “산업 워크플로, 규제, 구현”에 초점을 둔 애플리케이션 측 문화를 강화할 수 있다. 정렬되면 통합 판매와 딜리버리가 개선될 수 있지만, 정렬되지 않으면 계약/운영 책임 경계와 지원 경험을 둘러싼 복잡성이 마찰이 될 수 있다.

직원 리뷰에서의 일반화된 패턴(인용 없음)

• 긍정: 대규모 엔터프라이즈 프로젝트에서 일하고 DB, 애플리케이션, 클라우드를 아우르는 커리어를 구축할 기회.
• 부정: 무거운 계약 및 승인 프로세스가 조정 비용을 높일 수 있다. 클라우드 공급 확장 국면에서는 납기와 go-live 날짜가 우선되면서 현장 부담이 증가할 수 있다.

TTM FCF가 깊은 음수이고 capex 부담 지표가 높다는 사실은, “공급과 실행이 우선되고 있을 가능성이 높은 국면”과 일치하는 것으로 제시된다(특정 사건을 단정하지 않음).

Lynch 스타일 관점: “경쟁 강도”와 “비즈니스 점착성”의 공존

클라우드 플랫폼으로서 Oracle은 AWS/Azure/GCP와 정면으로 맞붙는 매우 경쟁적인 경기장에서 운영된다. 동시에 데이터베이스와 핵심 운영 기반은 구조적으로 대체가 어렵다. 따라서 단일 라벨을 강요하기보다, “고강도 클라우드 요소”와 “고점착성 코어 소프트웨어 요소”가 공존하는 하이브리드로 보는 것이 더 정확하다.

10년 경쟁 시나리오(bull/base/bear)

• Bull: 엔터프라이즈 AI가 “기밀 데이터 가까이에서의 안전한 실행”으로 이동하며, DB, 권한, 감사를 통제하는 벤더에 유리해진다. 공급 확장이 계획대로 진행되고, 대형 고객의 go-live가 복리로 누적된다.
• Base: 코어 DB/비즈니스 애플리케이션은 유지되지만, 주변부는 OSS와 다른 클라우드 채택이 증가한다. 멀티클라우드는 잔류 이유를 보존하는 한편, 단위경제, 계약, 운영 경험의 중요성이 커진다; AI 컴퓨트는 성장하지만 변동성이 더 크다.
• Bear: 표준화가 주변부에서 진전되며 Oracle은 코어의 일부로 제한된다. 계약/감사/운영 부담이 누적되어 리프레시에서 회피된다. 공급 제약과 신뢰성 이벤트가 지속되어, 미션 크리티컬 사용 사례에서의 경계심이 커진다.

투자자가 모니터링해야 할 경쟁 관련 KPI(“방향” 평가용)

• 기존 고객의 클라우드 마이그레이션이 “Oracle 내부 마이그레이션”인지 “다른 클라우드로의 탈출 경로”인지
• 대형 AI 컴퓨트 딜의 go-live 시점(계약이 아니라 사용 시작과 램프 속도)
• 클라우드 신뢰성 내러티브(특히 ID/authentication 및 네트워킹)
• 계약, 감사, 라이선스 해석을 둘러싼 마찰이 “증가 추세”로 나타나는지 여부
• 인접 영역에서의 OSS(PostgreSQL 등) 표준화 속도와 Java 런타임 대체의 진전
• GPUs, 전력, 건설에서의 공급 제약이 완화되는지 지속되는지

Two-minute Drill(장기 투자자 요약): 투자 논지의 백본 구축

장기 투자자에게 첫 번째 포인트는 Oracle의 점착성이다: Oracle은 기업의 상시 가동 데이터와 운영의 중심에 자리한다. 이는 갱신과 확장이 서로를 기반으로 쌓이는 경우가 많은 내구성 있는 기반이다.

두 번째로, 그 기반에서 AI 시대 수요를 포착하려는 Oracle의 접근—데이터 가까이에서 AI 실행, 운영에 AI 내장, AI 컴퓨트 플랫폼 제공—은 기존 스토리와 부합한다. 공동 CEO 구조 또한 최상단에서 그 두 기둥(인프라와 애플리케이션)을 강화하도록 설계된 것으로 보인다.

그러나 단기 최대 긴장은 “이익은 강하지만 현금은 약하다”는 점이다. TTM FCF는 -131.81 billion dollars이며, FCF 수익률(-2.38%)과 FCF 마진(-21.6%)은 Oracle 자체의 과거 범위보다 크게 낮다. 장기적으로 갈림길은 이것이 이후 정상화되는 일시적 투자 사이클인지, 아니면 투자 부담이 구조화되어 자본배분 유연성을 계속 압박하는지 여부이다.

다르게 말하면, “공격(공급 확장)”에서 비롯된 왜곡이 궁극적으로 “방어(안정적 수익력)”로 되돌아가는지 여부가 핵심 질문이다. Oracle은 “방어적 얼굴(코어 시스템)”과 “공격적 얼굴(AI 인프라 공급)”을 모두 갖고 있으며, 투자자는 두 변수 집합을 동시에 추적해야 한다.

KPI 트리로 정리: 기업가치의 인과 구조(관찰 포인트)

결과(Outcomes)

• 장기 이익 성장(주당 포함)
• 현금 창출력(FCF의 안정성과 수준)
• 자본 효율(자본구조를 포함한 자본수익률)
• 재무적 지속력(레버리지 내성, 부채 상환 능력, 현금 완충)
• 신뢰성에 의해 뒷받침되는 반복 매출(기반으로서 멈추지 않음)

중간 KPI(Value Drivers)

• 탑라인 확장(기존 고객의 갱신/확장 + 신규 채택)
• 믹스 시프트(기반 소프트웨어 / 비즈니스 애플리케이션 / 클라우드 비중)
• 상업적 수익성(마진 유지/개선)
• 현금 전환(회계상 이익을 현금으로 전환하는 질)
• 투자 부담(capex 및 공급 확장의 무게)
• 레버리지 수준과 이자 부담 관리
• 운영 신뢰성(장애 및 품질 이벤트의 영향)
• 계약 및 운영 마찰(복잡성의 비용)

사업별 운영 동인(Operational Drivers)

• 데이터베이스: 갱신, 유지보수, 지속 사용; 기존 고객 내 확장; 전환 비용을 통한 이탈 억제.
• 엔터프라이즈 애플리케이션: 구독 청구와 구현 지원; 비즈니스 프로세스에 대한 점착성; DB/AI/운영 기반으로의 확장 경로.
• 클라우드(OCI): 사용량 증가에 따른 매출 확장; 공급 용량 확장; 운영 신뢰성; 투자 부담과의 줄다리기는 FCF에 반영된다.
• 멀티클라우드 연결성: 도입 퍼널 확장과 갱신 유지에 도움을 주지만, 책임 경계와 격리 난이도는 운영 마찰을 통해 제약이 될 수도 있다.

제약 및 병목 가설(Monitoring Points)

• capex와 공급 확장의 무게(GPUs, 전력, 건설 같은 물리적 제약)
• 이익 성장과 현금 창출의 괴리(축소되는지 지속되는지)
• 고레버리지 구조와 부채 상환 능력의 변화
• 얇은 현금 완충
• 계약 및 라이선싱의 복잡성; 마이그레이션과 리프레시의 난이도
• 기반 장애가 내러티브에서 지속되는 구조(특히 ID/authentication 같은 고폭발반경 영역)
• 공급 계획과 실제 활용도의 정렬(사용 시작과 램프 속도)
• 대형 딜 집중이 증가할 때의 고정비 강도
• 멀티클라우드 채택 증가가 책임 경계 복잡성을 병목으로 만드는지 여부