핵심 요지
• 인공지능(AI) 혁명이 수혜자와 낙오자를 가르기 시작했다.
• 안정적 수익과 품질 중심의 투자 흐름은 원격 데이터센터의 보유·운영 부문에 유리하다.
• 기술적 우위로 대부분 경쟁사를 앞서고 있는 기업 중 하나로 DigitalOcean(NYSE: DOCN)이 꼽힌다.
최근 인공지능 관련 종목을 둘러싼 열광이 한층 선별적으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 투자에 대한 수익 시점과 실현 가능성을 투자자와 애널리스트가 본격적으로 질문하면서, 명확하지 않은 투자처는 시장의 관심에서 멀어지는 양상이다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 이러한 흐름을 “품질로의 이동(flight to quality)”이라고 표현했다.
2026년 3월 14일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, AI 생태계에서 품질을 갖춘 기업은 매출과 이익으로 성과를 입증하는 곳이 많지만, 그 가운데에서도 위험과 보상, 신뢰성을 가장 잘 조합한 기업으로 DigitalOcean(NYSE: DOCN)이 언급됐다.
DigitalOcean이 특별한 이유
DigitalOcean은 엔비디아(Nvidia), 팔란티어(Palantir Technologies) 등 AI 대표주만큼 익숙한 이름은 아닐 수 있다. 다만 이용자들은 본인도 모르는 사이에 DigitalOcean의 서비스를 활용하고 있을 가능성이 높다. 이 회사는 AI 대응이 가능한 데이터센터 접근을 제공하며, 온라인 비디오 게임사 Cheddar, 워크플로 자동화 플랫폼 Scribe, 디지털 비디오 전달 관리업체 Cerberus 등 여러 고객사가 이 회사의 고급 기술을 기반으로 서비스를 운영한다.
겉보기에는 다른 데이터센터 소유·운영사와 큰 차이가 없어 보이지만, 실제로는 차별점이 존재한다. 그 핵심은 플랫폼의 사용 편의성으로, 고객이 비교적 복잡한 솔루션을 단 몇 번의 클릭으로 생성할 수 있게 해준다. 이 회사의 가장 시장성이 높은 기술 중 하나가 바로 “droplets”(드롭릿)이라 불리는 가상 컴퓨팅 환경이다.
드롭릿(droplets)은 짧은 시간 동안만 필요로 하는 가상 서버 환경을 의미한다. DigitalOcean은 드롭릿에 대해 초당 과금(per-second billing)을 제공해 다른 인프라 업체의 과금 방식에 비해 비용 효율성을 크게 개선했다. 또한 DigitalOcean은 추론(inference)을 위해 특별히 개발한 Gradient AI 기술을 제공하는데, 이는 이 회사가 갖춘 중요한 경쟁력으로 평가된다.
추론(Inference) 설명
추론은 머신러닝의 한 방식으로, 대량의 정답 데이터에 의존해 단순히 정보를 반환하는 초기 AI와 달리, 주어진 일부 정보를 바탕으로 부족한 정보를 유추해 응답을 생성하는 기술을 의미한다. 즉, 모든 관련 정보를 보유하지 않아도 상황에 맞는 답을 도출할 수 있게 하는 접근법이다. DigitalOcean의 Gradient AI는 이러한 추론 워크로드를 수용하도록 최적화되어 있다는 점에서 주목받고 있다.
실적과 전망이 말해주는 것
DigitalOcean의 최근 실적은 품질주로서의 주장을 뒷받침한다. 직전 분기 매출은 $242 million으로 전년 동기 대비 18% 증가했다. 연간 기준으로 보면 매출 성장률은 15%를 기록하며 $901 million에 달했다. 애널리스트들은 올해 매출 성장률이 21%를 상회하는 속도로 가속화될 것으로 전망하며, 2026년 매출 전망치는 약 $1.1 billion(11억 달러) 직전 수준, 그 다음 해에는 30% 성장으로 가속해 매출이 $1.4 billion(14억 달러) 이상에 이를 것으로 보고 있다.
수익성 측면에서도 디지털오션은 주목받는다. 비(非)GAAP 조정과 용량 확충을 위한 대규모 투자 계획으로 인해 단기적으로 밑단(수익성) 개선 폭을 가늠하기 어려운 면이 있으나, 장기적 관점에서 대다수 애널리스트는 이 회사가 올바른 궤도에 있다고 평가한다. 분석가 컨센서스는 1년 목표주가 $75로 현 주가보다 20% 이상 높은 수준을 제시하고 있다.
또한 시장 외부의 전망 자료인 Global Market Insights는 전세계 AI 데이터센터 시장이 2034년까지 연평균 35% 이상의 성장률로 확대될 것으로 전망하고 있다. 이는 데이터센터 인프라에 대한 구조적 수요가 지속될 가능성을 시사한다.
전문 용어 해설
1) 초당 과금(Per-second billing): 서버 사용 시간 단위를 초 단위로 계산해 비용을 청구하는 방식으로, 사용자가 매우 짧은 시간 단위로 서버를 켜고 끌 때 비용 효율성이 높다.
2) 비(非)GAAP 조정(Non-GAAP adjustments): 기업이 표준 회계원칙(GAAP)상 손익 계산에서 특정 항목을 제외하거나 조정해 산출하는 보정 수익성 지표로, 현금흐름이나 영업 성과를 보다 명확히 보여주기 위해 자주 사용된다.
3) 드롭릿(Droplets): DigitalOcean이 제공하는 단기 가상 컴퓨팅 인스턴스 개념으로, 빠른 배포와 비용 효율성을 목표로 설계됐다.
시장적 함의 및 투자 시사점
골드만삭스가 지적한 ‘품질로의 이동’은 AI 관련 업종 전반에 대한 재평가를 의미한다. 즉, 기술적 혁신성이나 성장성만으로 투자 메리트를 인정받기 어렵고, 실제 매출과 이익으로 증명되는 비즈니스 모델과 비용 효율성 등 현금흐름 창출능력이 투자 판단의 핵심으로 부상하고 있다. DigitalOcean의 경우, 초당 과금과 사용 편의성이라는 가격·제품 경쟁력이 중·장기 고객 유치와 잔존율(Retention)을 높여 결과적으로 매출 성장과 수익성 개선으로 연결될 가능성이 크다.
단기적으로는 비GAAP 조정과 데이터센터 확장에 따른 투자비용으로 수익성 변동성이 발생할 수 있다. 그러나 애널리스트들의 컨센서스(매출 및 목표주가)는 향후 12~24개월 내에 매출과 이익 성장 궤도로 복귀할 것이라는 기대를 반영한다. 시장이 ‘품질’을 우선시하는 국면에서 예상 실적과 기술적 우위가 일치하는 기업은 프리미엄을 받을 여지가 있다.
금융시장과 투자자에게 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, AI 관련 투자에서 인프라 제공자, 특히 데이터센터 운영자의 역할과 수익성 구조에 대한 재평가가 필요하다. 둘째, 제품 사용 단가와 과금 구조의 차이는 최종 비용과 고객 확보 경쟁력에 직접적인 영향을 미치므로 이를 고려한 밸류에이션이 중요하다. 셋째, 장기적 수요 전망(예: AI 데이터센터 시장의 연평균 35% 성장 전망)은 업계 전체의 구조적 성장을 뒷받침하나, 개별 기업의 실행력과 비용 통제 능력이 투자 성패를 좌우할 것이다.
기타 참고 및 공시
기사 원문 작성자 James Brumley는 본 기사에 언급된 종목들에 대해 포지션을 보유하고 있지 않다고 밝혔다. 모틀리풀이 보유하고 추천하는 종목에는 DigitalOcean, Goldman Sachs Group, Nvidia, Palantir Technologies 등이 포함되어 있다는 공시도 있다. 본문에 인용된 애널리스트 추정치와 시장 전망은 기사 작성 시점의 공개 자료와 시장 조사기관의 전망을 바탕으로 정리한 것이다.
