알리바바의 2026년 4~6월 실적은 분명한 전략적 선택을 보여줍니다. 회사는 단기 이익과 현금흐름을 희생하면서 칩, 클라우드 인프라, AI 모델, 기업용 서비스를 하나로 묶은 통합 AI 플랫폼을 구축하고 있습니다.

AI 수요가 실제 매출로 이어지고 있다는 신호는 뚜렷했습니다. 하지만 그 수요가 아직 알리바바 전체의 수익성으로 전환됐다고 보기는 어렵습니다.

매출은 늘었지만 순이익은 75% 급감

6월 30일로 끝난 분기에 알리바바는 매출 2,689억5,300만 위안을 기록했습니다. 전년 동기보다 9% 증가한 수치입니다. 반면 순이익은 75% 감소한 104억4,400만 위안으로 떨어졌고, 조정 EBITA도 30% 줄어든 273억3,000만 위안에 머물렀습니다. 67

시장 기대를 밑돈 조정 주당예탁증서(ADS) 이익 역시 매출보다 수익성 측면에서 실망을 안겼습니다. AI 관련 비용과 대규모 자본지출이 이익을 압박한 결과입니다. 910

이번 분기의 주요 수치는 다음과 같습니다.

• 그룹 매출: 2,689억5,300만 위안, 전년 대비 9% 증가 211
• 순이익: 104억4,400만 위안, 75% 감소 67
• AI 클라우드·컴퓨팅 서비스 매출: 484억4,000만 위안, 45% 증가 48
• 자본적지출: 676억8,000만 위안, 75% 증가 68
• 모델·애플리케이션 서비스 연간 반복 매출: 160억 위안 초과 8

즉, 알리바바는 AI 서비스에 대한 고객 수요를 확인하는 동시에 그 수요를 충족하기 위한 서버, 칩, 데이터센터 용량을 공격적으로 늘리고 있습니다. AI 매출 성장률은 높아졌지만 단기적으로 연결 기준 이익과 현금 창출력은 약해지는 구조입니다. 36

가장 분명한 상업적 성과는 AI 클라우드

AI 클라우드와 컴퓨팅 서비스는 이번 분기의 가장 강력한 성장 동력이었습니다. 매출은 45% 증가한 484억4,000만 위안을 기록했고, AI 관련 제품과 모델 서비스형 사업이 성장을 이끌었습니다. 48

모델·애플리케이션 서비스의 연간 반복 매출이 160억 위안을 넘어섰다는 점도 중요합니다. 일회성 인프라 판매가 아니라 반복적인 고객 수요가 형성되고 있음을 시사하기 때문입니다. 다만 이 수치만으로 알리바바의 AI 투자 전체가 높은 수익률을 달성했다고 판단할 수는 없습니다. 모델 학습과 추론, 칩 조달, 컴퓨팅 용량 확대에 드는 비용이 여전히 대규모 투자 프로그램에 반영되고 있기 때문입니다. 8

알리바바의 보고 자료에는 AI 관련 제품 매출이 124억 위안으로 알리바바 클라우드 외부 매출의 35%에 달했다는 내용도 담겼습니다. 다만 자료마다 사업 부문과 제품의 회계상 범위가 다르게 설명되고 있어 수치를 해석할 때는 주의가 필요합니다. 10 그럼에도 AI가 클라우드 사업의 핵심 성장 엔진으로 자리 잡고 있다는 점은 일관되게 확인됩니다.

이익이 급감한 이유

순이익 75% 감소를 AI 수요가 사라졌다는 신호로 읽기는 어렵습니다. 제공된 실적 자료는 오히려 AI 구축을 가속화하는 과정에서 발생한 비용과 각종 일회성 비용이 수익성을 압박했다고 설명합니다. 자본적지출만 전년 대비 75% 늘어난 676억8,000만 위안에 이르렀습니다. 68

알리바바는 CPU 컴퓨팅 용량 확대, 고객 구매 시점의 변동, 여러 칩 부품 가격 상승 등이 지출 증가에 영향을 미쳤다고 밝혔습니다. 규제 및 손상차손 관련 비용도 수익성에 부담을 줬다는 보도가 나왔습니다. 717

이번 실적의 핵심 재무적 긴장은 다음과 같습니다.

1. 수요는 이미 나타나고 있습니다. AI 클라우드와 모델 서비스 매출이 빠르게 증가했습니다.
2. 하지만 공급 능력을 먼저 확보해야 합니다. 서버, 칩, 데이터센터 등 인프라에 대규모 자금이 투입되고 있습니다.
3. 투자 회수는 뒤따라야 합니다. 경영진은 현재 평균 매출총이익률을 기준으로 AI 관련 자본지출이 약 3년 안에 손익분기점에 도달할 것으로 보고 있습니다. 4

다만 이 기간은 경영진의 전망이지 이미 입증된 결과는 아닙니다. 결국 투자 논리는 매출 성장, 설비 가동률, 마진 개선이 지출 규모를 정당화할 만큼 빠르게 진행되는지에 달려 있습니다.

칩·클라우드·모델을 모두 쥐려는 전략

알리바바는 외부에서 구매한 칩과 제3자 인프라에만 의존하지 않고 AI 기술 스택의 더 많은 부분을 직접 통제하려 하고 있습니다. 2026~2029년 AI와 클라우드에 투입할 계획인 금액은 총 3,800억 위안입니다. 4

자체 반도체 조직인 T-Head가 설계한 칩을 데이터센터에 배치하고, 시간이 지나면서 상용 칩 일부를 자체 칩으로 대체한다는 구상도 추진 중입니다. 알리바바는 자체 칩이 이미 대규모 서버 시스템에서 AI 모델 학습과 추론에 활용되고 있다고 밝혔습니다.

자체 칩의 성능과 안정성이 상용 제품에 견줄 수 있다면 공급망 통제력을 높이고 외부 프로세서 의존도를 낮추며 인프라 비용 구조를 개선할 가능성이 있습니다. 그러나 이는 아직 조건부 전망입니다. 실제 성능, 소프트웨어 호환성, 생산 규모, 고객 수요가 자체 하드웨어가 마진 개선 수단이 될지 또 다른 고비용 투자가 될지를 결정하게 됩니다.

이 전략은 중국 내 기술 경쟁과도 맞물려 있습니다. 미국의 수출 통제로 첨단 외국산 프로세서 접근이 제한된 가운데 중국 기업들은 자체 대안을 개발하고 있습니다. 알리바바는 2026년 5월 국내 대체 기술 확대의 일환으로 새로운 T-Head AI 칩을 공개했습니다.

AI 모델은 비용센터를 넘어야 한다

알리바바는 최첨단 모델과 범용인공지능(AGI)에 대한 투자를 계속하고 있습니다. 하지만 현재 가장 진보한 모델 개발이 그에 상응하는 이익을 내고 있다는 증거는 제한적입니다. 이 투자는 새로운 제품을 만들려는 공격적 행보인 동시에, 중국 AI 시장에서 모델 성능과 추론 가격이 빠르게 변하는 상황에 대응하기 위한 방어적 선택이기도 합니다.

알리바바는 8월 현재까지 가장 크고 성능이 뛰어난 AI 모델을 공개했습니다. 경쟁사 딥시크가 강력한 가격 압박을 가하는 가운데 나온 발표였습니다. 로이터가 인용한 한 연구기관의 추산에 따르면 딥시크의 가격은 앤트로픽 모델보다 100배 이상 저렴했습니다.

오픈소스 모델을 수익화하려는 움직임도 나타났습니다. 로이터에 따르면 알리바바는 향후 Qwen 모델을 상업적으로 활용하는 대형 사용자에게 발생 매출의 일부를 요구하는 방안을 검토하고 있습니다. 오픈 모델은 이용자를 빠르게 늘릴 수 있지만, 모델 제공자가 downstream 서비스에서 지속적으로 가치를 회수하기는 쉽지 않다는 점을 보여주는 사례입니다.

알리바바가 로봇용 모델로 영역을 넓히는 것도 새로운 수익화 경로를 찾으려는 시도로 볼 수 있습니다. 단순한 챗봇을 넘어 에이전트와 기계가 복잡한 작업을 수행하도록 지원하는 모델을 개발하고 있는 것입니다. 이런 애플리케이션이 장기적으로 고부가가치 기업용 시장을 만들 가능성은 있지만, 이번 분기 실적만으로 그 성공을 입증하기는 어렵습니다.

조직 개편도 상용화 속도를 높이기 위한 조치

알리바바는 AI 관련 팀과 제품을 전담 조직인 알리바바 토큰 허브(Alibaba Token Hub·ATH) 비즈니스 그룹 아래 통합하고 있습니다. 모델 개발, 모델 서비스형 사업, Qwen 등 관련 AI 사업을 한 조직 안에 묶는 구조입니다.

목표는 연구, 모델 서비스, 인프라, 고객 유통망을 더 긴밀하게 연결하는 것입니다. 이론적으로는 모델 기술의 진전이 유료 기업용 제품으로 이어지는 시간을 줄일 수 있습니다. 다만 조직 통합이 즉각적인 비용 절감을 의미하는 것은 아닙니다. 당장의 목표는 투자 지속을 전제로 책임 소재를 명확히 하고 상용화 실행 속도를 높이는 데 있습니다.

퀵커머스도 또 하나의 수익성 시험대

AI만 알리바바의 투자 부담을 키우는 사업은 아닙니다. 중국 내 퀵커머스 사업 매출도 45% 증가한 533억 위안으로 빠르게 확대됐습니다. 경영진은 이 사업이 2029회계연도에 전반적인 수익성을 달성할 것으로 보고 있습니다. 3

이는 알리바바가 앞으로 수년간 AI 인프라 구축과 현지 커머스 확장이라는 두 개의 대형 전략 사업을 동시에 운영해야 한다는 뜻입니다. 두 사업이 모두 성장하더라도 목표한 수익성에 도달하기 전까지는 투자 지출이 그룹 마진을 계속 압박할 수 있습니다.

앞으로 확인해야 할 지표

이번 실적만으로 알리바바의 AI 전략 성패가 결정된 것은 아닙니다. 다음 분기부터는 다음 지표가 핵심 시험대가 될 전망입니다.

• AI 매출 성장: 클라우드와 모델 서비스의 성장세가 고객 기반 확대와 함께 유지되는가?
• AI 마진: 설비 가동률 상승이 추론과 인프라의 수익성을 개선하는가?
• 자본집약도: 자본적지출이 둔화되는가, 아니면 수요에 대응하기 위해 또 다른 대규모 투자 사이클이 필요한가?
• T-Head 실행력: 자체 칩이 대규모 환경에서 안정적으로 작동하고 상용 프로세서 의존도를 낮출 수 있는가?
• 모델 수익화: 오픈소스 경쟁과 하락하는 추론 가격 속에서 Qwen과 관련 서비스가 지속 가능한 매출을 만들 수 있는가?
• 퀵커머스 비용 관리: 그룹 마진 압박을 장기화하지 않으면서 2029회계연도 수익성 목표에 다가갈 수 있는가?

이번 분기를 가장 정확하게 읽는 방법은 알리바바의 AI 전략이 이미 수익을 냈다고 단정하거나, 이익 급감을 근거로 전략 자체를 부정하는 것이 아닙니다. 현재 확인되는 사실은 AI 수요와 인프라 사업이 빠르게 성장하고 있지만, 알리바바가 비용을 먼저 집행하고 성과를 뒤로 미루는 선택을 의도적으로 하고 있다는 점입니다.

이제 시장이 주목할 것은 AI 매출이 계속 증가하느냐가 아니라, 그 투자가 실제로 오래 지속될 수 있는 마진과 현금흐름을 만들어내느냐입니다.

알리바바의 2026년 4~6월 실적은 분명한 전략적 선택을 보여줍니다. 회사는 단기 이익과 현금흐름을 희생하면서 칩, 클라우드 인프라, AI 모델, 기업용 서비스를 하나로 묶은 통합 AI 플랫폼을 구축하고 있습니다.

AI 수요가 실제 매출로 이어지고 있다는 신호는 뚜렷했습니다. 하지만 그 수요가 아직 알리바바 전체의 수익성으로 전환됐다고 보기는 어렵습니다.

매출은 늘었지만 순이익은 75% 급감

6월 30일로 끝난 분기에 알리바바는 매출 2,689억5,300만 위안을 기록했습니다. 전년 동기보다 9% 증가한 수치입니다. 반면 순이익은 75% 감소한 104억4,400만 위안으로 떨어졌고, 조정 EBITA도 30% 줄어든 273억3,000만 위안에 머물렀습니다. 67

시장 기대를 밑돈 조정 주당예탁증서(ADS) 이익 역시 매출보다 수익성 측면에서 실망을 안겼습니다. AI 관련 비용과 대규모 자본지출이 이익을 압박한 결과입니다. 910

이번 분기의 주요 수치는 다음과 같습니다.

• 그룹 매출: 2,689억5,300만 위안, 전년 대비 9% 증가 211
• 순이익: 104억4,400만 위안, 75% 감소 67
• AI 클라우드·컴퓨팅 서비스 매출: 484억4,000만 위안, 45% 증가 48
• 자본적지출: 676억8,000만 위안, 75% 증가 68
• 모델·애플리케이션 서비스 연간 반복 매출: 160억 위안 초과 8

즉, 알리바바는 AI 서비스에 대한 고객 수요를 확인하는 동시에 그 수요를 충족하기 위한 서버, 칩, 데이터센터 용량을 공격적으로 늘리고 있습니다. AI 매출 성장률은 높아졌지만 단기적으로 연결 기준 이익과 현금 창출력은 약해지는 구조입니다. 36

가장 분명한 상업적 성과는 AI 클라우드

AI 클라우드와 컴퓨팅 서비스는 이번 분기의 가장 강력한 성장 동력이었습니다. 매출은 45% 증가한 484억4,000만 위안을 기록했고, AI 관련 제품과 모델 서비스형 사업이 성장을 이끌었습니다. 48

모델·애플리케이션 서비스의 연간 반복 매출이 160억 위안을 넘어섰다는 점도 중요합니다. 일회성 인프라 판매가 아니라 반복적인 고객 수요가 형성되고 있음을 시사하기 때문입니다. 다만 이 수치만으로 알리바바의 AI 투자 전체가 높은 수익률을 달성했다고 판단할 수는 없습니다. 모델 학습과 추론, 칩 조달, 컴퓨팅 용량 확대에 드는 비용이 여전히 대규모 투자 프로그램에 반영되고 있기 때문입니다. 8

알리바바의 보고 자료에는 AI 관련 제품 매출이 124억 위안으로 알리바바 클라우드 외부 매출의 35%에 달했다는 내용도 담겼습니다. 다만 자료마다 사업 부문과 제품의 회계상 범위가 다르게 설명되고 있어 수치를 해석할 때는 주의가 필요합니다. 10 그럼에도 AI가 클라우드 사업의 핵심 성장 엔진으로 자리 잡고 있다는 점은 일관되게 확인됩니다.

이익이 급감한 이유

순이익 75% 감소를 AI 수요가 사라졌다는 신호로 읽기는 어렵습니다. 제공된 실적 자료는 오히려 AI 구축을 가속화하는 과정에서 발생한 비용과 각종 일회성 비용이 수익성을 압박했다고 설명합니다. 자본적지출만 전년 대비 75% 늘어난 676억8,000만 위안에 이르렀습니다. 68

알리바바는 CPU 컴퓨팅 용량 확대, 고객 구매 시점의 변동, 여러 칩 부품 가격 상승 등이 지출 증가에 영향을 미쳤다고 밝혔습니다. 규제 및 손상차손 관련 비용도 수익성에 부담을 줬다는 보도가 나왔습니다. 717

이번 실적의 핵심 재무적 긴장은 다음과 같습니다.

1. 수요는 이미 나타나고 있습니다. AI 클라우드와 모델 서비스 매출이 빠르게 증가했습니다.
2. 하지만 공급 능력을 먼저 확보해야 합니다. 서버, 칩, 데이터센터 등 인프라에 대규모 자금이 투입되고 있습니다.
3. 투자 회수는 뒤따라야 합니다. 경영진은 현재 평균 매출총이익률을 기준으로 AI 관련 자본지출이 약 3년 안에 손익분기점에 도달할 것으로 보고 있습니다. 4

다만 이 기간은 경영진의 전망이지 이미 입증된 결과는 아닙니다. 결국 투자 논리는 매출 성장, 설비 가동률, 마진 개선이 지출 규모를 정당화할 만큼 빠르게 진행되는지에 달려 있습니다.

칩·클라우드·모델을 모두 쥐려는 전략

알리바바는 외부에서 구매한 칩과 제3자 인프라에만 의존하지 않고 AI 기술 스택의 더 많은 부분을 직접 통제하려 하고 있습니다. 2026~2029년 AI와 클라우드에 투입할 계획인 금액은 총 3,800억 위안입니다. 4

자체 반도체 조직인 T-Head가 설계한 칩을 데이터센터에 배치하고, 시간이 지나면서 상용 칩 일부를 자체 칩으로 대체한다는 구상도 추진 중입니다. 알리바바는 자체 칩이 이미 대규모 서버 시스템에서 AI 모델 학습과 추론에 활용되고 있다고 밝혔습니다.

자체 칩의 성능과 안정성이 상용 제품에 견줄 수 있다면 공급망 통제력을 높이고 외부 프로세서 의존도를 낮추며 인프라 비용 구조를 개선할 가능성이 있습니다. 그러나 이는 아직 조건부 전망입니다. 실제 성능, 소프트웨어 호환성, 생산 규모, 고객 수요가 자체 하드웨어가 마진 개선 수단이 될지 또 다른 고비용 투자가 될지를 결정하게 됩니다.

이 전략은 중국 내 기술 경쟁과도 맞물려 있습니다. 미국의 수출 통제로 첨단 외국산 프로세서 접근이 제한된 가운데 중국 기업들은 자체 대안을 개발하고 있습니다. 알리바바는 2026년 5월 국내 대체 기술 확대의 일환으로 새로운 T-Head AI 칩을 공개했습니다.

AI 모델은 비용센터를 넘어야 한다

알리바바는 최첨단 모델과 범용인공지능(AGI)에 대한 투자를 계속하고 있습니다. 하지만 현재 가장 진보한 모델 개발이 그에 상응하는 이익을 내고 있다는 증거는 제한적입니다. 이 투자는 새로운 제품을 만들려는 공격적 행보인 동시에, 중국 AI 시장에서 모델 성능과 추론 가격이 빠르게 변하는 상황에 대응하기 위한 방어적 선택이기도 합니다.

알리바바는 8월 현재까지 가장 크고 성능이 뛰어난 AI 모델을 공개했습니다. 경쟁사 딥시크가 강력한 가격 압박을 가하는 가운데 나온 발표였습니다. 로이터가 인용한 한 연구기관의 추산에 따르면 딥시크의 가격은 앤트로픽 모델보다 100배 이상 저렴했습니다.

오픈소스 모델을 수익화하려는 움직임도 나타났습니다. 로이터에 따르면 알리바바는 향후 Qwen 모델을 상업적으로 활용하는 대형 사용자에게 발생 매출의 일부를 요구하는 방안을 검토하고 있습니다. 오픈 모델은 이용자를 빠르게 늘릴 수 있지만, 모델 제공자가 downstream 서비스에서 지속적으로 가치를 회수하기는 쉽지 않다는 점을 보여주는 사례입니다.

알리바바가 로봇용 모델로 영역을 넓히는 것도 새로운 수익화 경로를 찾으려는 시도로 볼 수 있습니다. 단순한 챗봇을 넘어 에이전트와 기계가 복잡한 작업을 수행하도록 지원하는 모델을 개발하고 있는 것입니다. 이런 애플리케이션이 장기적으로 고부가가치 기업용 시장을 만들 가능성은 있지만, 이번 분기 실적만으로 그 성공을 입증하기는 어렵습니다.

조직 개편도 상용화 속도를 높이기 위한 조치

알리바바는 AI 관련 팀과 제품을 전담 조직인 알리바바 토큰 허브(Alibaba Token Hub·ATH) 비즈니스 그룹 아래 통합하고 있습니다. 모델 개발, 모델 서비스형 사업, Qwen 등 관련 AI 사업을 한 조직 안에 묶는 구조입니다.

목표는 연구, 모델 서비스, 인프라, 고객 유통망을 더 긴밀하게 연결하는 것입니다. 이론적으로는 모델 기술의 진전이 유료 기업용 제품으로 이어지는 시간을 줄일 수 있습니다. 다만 조직 통합이 즉각적인 비용 절감을 의미하는 것은 아닙니다. 당장의 목표는 투자 지속을 전제로 책임 소재를 명확히 하고 상용화 실행 속도를 높이는 데 있습니다.

퀵커머스도 또 하나의 수익성 시험대

AI만 알리바바의 투자 부담을 키우는 사업은 아닙니다. 중국 내 퀵커머스 사업 매출도 45% 증가한 533억 위안으로 빠르게 확대됐습니다. 경영진은 이 사업이 2029회계연도에 전반적인 수익성을 달성할 것으로 보고 있습니다. 3

이는 알리바바가 앞으로 수년간 AI 인프라 구축과 현지 커머스 확장이라는 두 개의 대형 전략 사업을 동시에 운영해야 한다는 뜻입니다. 두 사업이 모두 성장하더라도 목표한 수익성에 도달하기 전까지는 투자 지출이 그룹 마진을 계속 압박할 수 있습니다.

앞으로 확인해야 할 지표

이번 실적만으로 알리바바의 AI 전략 성패가 결정된 것은 아닙니다. 다음 분기부터는 다음 지표가 핵심 시험대가 될 전망입니다.

• AI 매출 성장: 클라우드와 모델 서비스의 성장세가 고객 기반 확대와 함께 유지되는가?
• AI 마진: 설비 가동률 상승이 추론과 인프라의 수익성을 개선하는가?
• 자본집약도: 자본적지출이 둔화되는가, 아니면 수요에 대응하기 위해 또 다른 대규모 투자 사이클이 필요한가?
• T-Head 실행력: 자체 칩이 대규모 환경에서 안정적으로 작동하고 상용 프로세서 의존도를 낮출 수 있는가?
• 모델 수익화: 오픈소스 경쟁과 하락하는 추론 가격 속에서 Qwen과 관련 서비스가 지속 가능한 매출을 만들 수 있는가?
• 퀵커머스 비용 관리: 그룹 마진 압박을 장기화하지 않으면서 2029회계연도 수익성 목표에 다가갈 수 있는가?

이번 분기를 가장 정확하게 읽는 방법은 알리바바의 AI 전략이 이미 수익을 냈다고 단정하거나, 이익 급감을 근거로 전략 자체를 부정하는 것이 아닙니다. 현재 확인되는 사실은 AI 수요와 인프라 사업이 빠르게 성장하고 있지만, 알리바바가 비용을 먼저 집행하고 성과를 뒤로 미루는 선택을 의도적으로 하고 있다는 점입니다.

이제 시장이 주목할 것은 AI 매출이 계속 증가하느냐가 아니라, 그 투자가 실제로 오래 지속될 수 있는 마진과 현금흐름을 만들어내느냐입니다.