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IBM이 발표한 2017년 1분기 실적에 따르면, 클라우드 부문의 실적은 전년 동기 대비 33% 성장한 것으로 나타났으며, 서비스형(‘as a service’) 제품의 매출은 59% 성장한 것으로 나타났다.
총 클라우드 매출: 146억 달러(2016년 Q2부터 2017년 Q1까지 12개월 기준)
서비스형(XaaS) 제품 매출: 86억 달러 (해당 분기 연간 계약 런레이트 기준)
산업 현장이 고도의 가치를 제공하는 플랫폼을 요구하기 시작하면서, IBM 기업용 클라우드의 경쟁력은 더욱 강화되었다. IBM은 자사의 인공지능 플랫폼인 왓슨, 보안, 블록체인과 같은 선도적인 코그너티브 기술을 클라우드를 기반으로 제공하고 있다. 이를 통해 기본적인 IT 인프라와 소프트웨어를 제공하는 경쟁사들의 클라우드 서비스와는 다른 데이터 위주의 차별화 요소를 통해 기업용 클라우드 시장의 리더십을 다졌다. 이는 최근 발표된 클라우드 리더 업체간의 클라우드 매출을 통해서도 알 수 있다.
IBM – 146억 달러 (2017년 Q1까지 12개월 매출 기준)
마이크로소프트 - 140억 달러 (커머셜 클라우드 연간 매출 런레이트 기준)
AWS – 122억 달러 (2016년 매출 기준)
구글 – 최고 100억 달러 (클라우드가 포함된 ‘기타’ 항목 2016년 매출 기준. 구글은 클라우드 매출을 구분하지 않음)
모건 스탠리(Morgan Stanley)가 주요 클라우드 서비스 제공업체를 대상으로 실시한 클라우드 컴퓨팅 분석 보고서에 따르면, IBM이 클라우드 부문에서 가장 크게 성장할 것으로 내다봤다. 시장조사업체인 시너지 리서치(Synergy Research)도 최근 보고서를 발간하면서, IBM이 다른 소규모 클라우드 업체의 부진으로 급성장하고 있는 상위 클라우드 서비스 제공업체 중 하나라고 밝혔다.
IBM 클라우드 사업부의 최신 주요 발표 내용은 아래와 같다. 여기에는 주요 고객과의 계약, 파트너십, 클라우드 기술 혁신 내용(블록체인, 사물 인터넷 및 기타 주요 서비스)과 함께, IBM의 진정한 차별화 요소인 ‘왓슨 온 IBM 클라우드’를 활용하는 개발자 툴 등이 포함된다.
글로벌 계약 및 파트너십
• 아메리칸 항공(American Airlines), 미 육군(The U.S. Army), 처브(Chubb)와 같은 선도적인 기업들은 IT 유연성과 효율성 그리고 실적을 개선시키기 위해 IBM 클라우드를 도입하고 있다.
• H&R 블록(H&R Block), 세일즈포스(Salesforce), 비자(Visa)는 고객 경험을 혁신 시키기 위해 IBM 클라우드 기반의 왓슨을 비즈니스 프로세스에 통합시키고 있다.
• 노던 트러스트(Northern Trust)와 머스크(Maersk)는 IBM 클라우드로 제공되는 IBM 블록체인 솔루션을 도입해 글로벌 공급망과 자산 보호를 포함한 복합적인 시장에서 속도와 투명성을 향상시키고 있다.
• 아시아에서 가장 큰 커머셜, 엔터프라이즈 그룹 중 하나인 완다는 IBM과 합작회사를 설립, 중국에 IBM 클라우드를 도입했다.
고부가 산업 클라우드 플랫폼 서비스
• 업계 최초의 상용화된 퀀텀 컴퓨팅 기술인 “IBM Q”는 IBM 클라우드에서만 제공된다.
• 리눅스 파운데이션의 하이퍼렛저 패브릭 버전 1.0과 시큐어키(SecureKey) 테크놀러지와의 협업을 기반으로 최초의 기업용 블록체인 서비스가 출시되었고, 이를 통해 IBM 블록체인 네트웍으로 새로운 디지털 신원과 특성이 공유될 수 있다
• IBM의 신규 API, 데이터 및 컨텐츠는 개발자들이 IBM 클라우드 상에서 금융 서비스 애플리케이션을 개발할 수 있도록 필수적인 빌딩 블록을 제공한다.
클라우드 도입을 위한 혁신적인 기술 제공
• IBM은 엔비디아 테슬라 P100 GPU 엑셀러레이터(accelerator)를 클라우드에서 제공하는 첫 번째 글로벌 클라우드 제공업체가 되었다고 발표했다.
• IBM은 온프레미스, 프라이빗, 그리고 퍼블릭 클라우드의 데이터와 애플리케이션을 한 곳으로 통합시키는데 직면하는 문제를 해결하기 위해 설계된 신규 하이브리드 소프트웨어 및 서비스를 출시했다.
• IBM의 신규 클라우드 오브젝트 스토리지 제품군은 기업들이 애널리틱스 및 코그너티브 툴을 활용해 예측 불가능한 데이터 패턴에 인공지능을 더욱 쉽게 적용할 수 있도록 도와준다.
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