컨텐츠 바로가기

11.30 (토)

이슈 인공지능 시대가 열린다

SKT, 2분기 연속 영업익 5000억 돌파...AI 체질 개선 청신호

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
파이낸셜뉴스

[파이낸셜뉴스] SK텔레콤이 2분기 연속 영업이익 5300억원을 돌파했다. 인공지능(AI) 도입과 함께 데이터센터와 클라우드 사업 확대가 효과를 봤다. SK텔레콤이 AI 위주로 기업 체질을 빠르게 개선하면서 '3대 AI 사업(AI 데이터센터, 개인·기업 대상 AI 서비스)'의 빠른 수익화 계획에도 청신호가 켜졌다.

전사적 AI 도입해 비용 절감
6일 업계에 따르면 SK텔레콤은 지난 7~9월 연결 기준 누적 매출 4조5321억원, 영업이익 5333억원을 기록했다. 매출과 영업이익은 전년 동기 대비 각각 2.94%, 7.09% 증가했다. 금융정보업체 에프앤가이드가 추산한 영업익 컨센서스(전망치·5213억원)를 웃도는 호실적이다.

로밍과 엔터프라이즈 사업이 매출을 이끌었다. 모바일 사업에서는 9월 말 기준 5세대(G) 가입자가 1658만명으로, 전년 동기(1500만명)보다 158만명 증가했다. 5G 고객 비중은 73%였다. 유료방송 및 초고속 인터넷 가입자는 각각 962만명, 711만명이었다. 3·4분기 로밍 고객은 1년 전 같은 기간보다 23% 증가한 136만명으로 집계됐다.

엔터프라이즈 사업은 전년 동기 대비 8% 성장했다. 데이터센터와 클라우드 사업 확대가 반영된 결과다. 특히 이 기간 클라우드 사업 매출은 30%나 뛰었다. 엔터프라이즈 AI 사업도 다양한 업종에서 의미 있는 수주 실적이 이어지고 있다고 SK텔레콤은 설명했다.

영업이익은 지출 절감 기조를 이어간 효과를 봤다. SK텔레콤의 3·4분기 마케팅 비용은 7260억원으로, 전년 동기(7490억원)보다 3.0% 감소했다. 시설투자 축소 등에 따른 감가상각비도 같은 기간 1.4% 하락했다. 경영 효율화 목적으로 전사적으로 AI를 도입한 결정 역시 실적 개선에 기여했다.

3대 AI 사업 수익화 속도
SK텔레콤은 AI 수익화 모델 구축에 총력을 쏟고 있다. 빠른 수익화가 기대되는 3대 AI 사업인 AI 데이터센터·AI 기업사업(B2B)·AI 개인서비스(B2C) 등 3개 분야에 전사 자원을 집중 투입해 AI 매출 비중을 빠르게 늘린다는 구상이다. 앞서 SK텔레콤은 2030년까지 AI 매출 비중을 35%까지 확대한다는 목표를 세웠다.

데이터센터 사업 매출은 지난해 같은 기간보다 14% 증가했다. AI 성장세에 힘입어 지속적으로 가동률이 상승한 결과다. SK텔레콤은 수요가 폭증하고 있는 AI 데이터센터 사업으로 발전해 성장률을 높일 계획이다.

실제 SK텔레콤은 오는 12월 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 데이터센터를 서울 가산 데이터센터에 열 계획이다. 구독형 AI 클라우드 서비스 GPUaaS도 연내 출시한다. 국내 유일의 AI 데이터센터 테스트베드 역시 올 12월 판교에 오픈한다. 엔비디아 GPU, SK하이닉스 고대역폭메모리(HBM)를 포함한 첨단 AI 반도체와 차세대 액체 냉각 솔루션 등 SK그룹과 파트너사가 보유한 다양한 솔루션을 한 데 모아 AI 경쟁력을 강화하겠다는 포석이다.

SK텔레콤은 중장기 전략으로 전국 단위의 AI 인프라를 구축해 나갈 계획이다. 지역 거점 AI 데이터센터와 수도권의 GPUaaS를 주축으로, 기지국에는 에지 AI 기술을 도입해 전국 단위 AI 인프라로 진화시킬 예정이다.

SK텔레콤이 글로벌 텔코 AI 얼라이언스 회원사들과 개발하고 있는 통신 특화 대규모언어모델(LLM)은 내년 상용화한다. 이 LLM은 SK텔레콤의 고객 센터와 T월드 등 고객 서비스에 우선 적용될 예정이다. AI 개인비서 서비스 ‘에이닷’ 누적 가입자 수는 지난 9월 말 기준 550만명을 돌파했다.

김양섭 SK텔레콤 최고재무책임자(CFO)는 “현재 빠른 수익화가 기대되는 3가지 AI 사업에 회사의 역량을 집중하고 있다"며 "통신과 AI, 두 핵심 사업 성장을 통해 지속적으로 기업가치를 키워 나갈 것"이라고 말했다.

mkchang@fnnews.com 장민권 기자

Copyrightⓒ 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.

기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.