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아이비엠 2분기 매출 172억달러, 소프트웨어가 견인

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최윤서 기자
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아이비엠은 2026년 2분기 매출 172억 달러와 순이익 22억 달러를 기록했다. 소프트웨어 매출은 5% 늘었지만 인프라 매출은 7% 줄었다.

 분기 실적 차트가 담긴 보고서 / TokenPost.ai

분기 실적 차트가 담긴 보고서 / TokenPost.ai

아이비엠(IBM·$IBM)이 2026년 2분기 매출 172억 달러(약 23조7016억원)와 순이익 22억 달러(약 3조316억원)를 기록했다. 인공지능(AI)과 하이브리드 클라우드를 앞세운 소프트웨어 부문이 성장했고, 인프라 부문은 감소했다.

아이비엠은 22일(현지시간) 2026년 2분기 실적 자료에서 매출이 전년 동기 대비 1% 늘었다고 밝혔다. 희석 주당순이익은 2.27달러로 집계됐다.

사업별로는 소프트웨어 매출이 78억 달러(약 10조7484억원)로 5% 증가했다. 하이브리드 클라우드 부문에서 레드햇은 11%, 데이터 부문은 19% 늘었다.

컨설팅 매출은 53억 달러(약 7조3034억원)로 전년과 비슷했다. 인프라 매출은 38억 달러(약 5조2364억원)로 7% 줄어 사업별 흐름이 엇갈렸다.

아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) 아이비엠 회장 겸 최고경영자는 실적 자료에서 “AI가 주도하는 미래의 가치와 과제를 고객이 다루도록 돕는 데 IBM의 소프트웨어, 인프라, 컨설팅 포트폴리오가 잘 자리 잡고 있다고 본다”고 말했다. 회사는 AI와 자동화를 생산성 개선 수단으로 쓰고 기술 상용화 속도를 높이겠다고 설명했다.

아이비엠의 이번 실적은 AI 관련 수요가 기존 기업용 소프트웨어와 데이터, 클라우드 운영 체계 안에서 매출로 이어지고 있는지를 보여주는 사례로 해석될 수 있다. 기업 고객이 AI를 도입하려면 모델 자체뿐 아니라 데이터 관리, 보안, 업무 시스템 연결, 운영 컨설팅이 함께 필요하기 때문이다.

하이브리드 클라우드는 기업 내부 시스템과 외부 클라우드를 함께 쓰는 IT 운영 방식이다. 금융, 제조, 공공처럼 민감한 데이터를 다루는 조직은 모든 업무를 외부 클라우드로 옮기기보다 자체 시스템과 클라우드를 병행하는 경우가 많다.

아이비엠은 이 구조에서 레드햇과 데이터 플랫폼, 컨설팅 조직을 함께 내세우고 있다. 다만 이번 분기 숫자만 놓고 보면 소프트웨어가 성장을 이끌었고 컨설팅은 정체에 가까웠으며 인프라는 부담으로 남았다.

포춘(Fortune)은 아이비엠을 소프트웨어, 클라우드 컴퓨팅 서비스, 컨설팅으로 알려진 미국 기업으로 소개했다. 1911년 설립된 이 회사는 초기 천공카드식 집계 장비와 출퇴근 기록 장치에서 출발해 현재 AI 기술까지 여러 기술 변화를 거친 기업으로 분류됐다.

포춘 500 2026년 명단에서 아이비엠은 매출 675억3500만 달러(약 93조632억원), 순이익 105억9300만 달러(약 14조5972억원)로 66위에 올랐다. 직원 수는 27만8100명으로 집계됐다.

포춘은 아이비엠이 1955년 포춘 500 출범 이후 매년 명단에 오른 소수 기업 중 하나라고 설명했다. 오랜 기업 고객 기반과 사업 전환 능력이 순위 유지의 배경으로 풀이된다.

최근 기업용 AI 시장에서는 AI 에이전트가 기존 구독형 소프트웨어를 대체할 수 있는지를 둘러싼 논쟁이 이어지고 있다. 본지는 앞서 AI 에이전트가 일부 업무 화면을 우회하더라도 고객 데이터와 하이브리드 클라우드 같은 기반 시스템은 계속 필요하다는 분석을 전한 바 있다.

아이비엠 실적은 이 논쟁에서 기반 시스템을 가진 기업의 방어력을 보여주는 사례로 읽힌다. 동시에 인프라 매출 감소와 컨설팅 정체는 AI 수요가 모든 사업 부문을 같은 속도로 끌어올리지는 않는다는 점을 드러낸다.

한국 기업 독자에게도 시사점이 있다. AI 도입이 신제품 경쟁에 그치지 않고 클라우드, 데이터, 보안, 컨설팅 매출 구조와 함께 움직이는 만큼, AI 투자 효과는 부문별 매출 흐름과 실제 고객 도입 속도를 함께 봐야 한다.

아이비엠은 AI와 자동화를 생산성 개선 수단으로 활용하고 기술 상용화 속도를 높이겠다는 방침을 제시했다. 다음 확인 지점은 소프트웨어 성장세가 이어지는지와 인프라 감소 폭이 완화되는지다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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