"공급망 문제는 완화, 이제 설치배포가 지연 중" 시스코

michael_cooney  | Network World 2023.11.17
지난 몇 년 간 네트워킹 업계를 괴롭혔던 공급망 문제는 완화됐다. 그러나 시스코는 구매 장비 분야의 적체가 가장 큰 문제라고 지적했다. 현재 많은 대기업과 서비스 공급업체가 구매 장비 설치를 위해 대기하고 있다.

시스코 CEO 척 로빈스는 1분기 실적 발표에서 “지난 3분기 공급 상황이 매우 원활했고 이제 기업 고객은 전례 없는 규모의 제품을 설치하고 구현하는 데 집중하고 있다. 과거 공급망 병목 현상은 이제 고객과 협력업체 구현으로 이동했다”라고 말했다.
 
ⓒ Getty Images Bank

로빈스는 인프라를 교체하거나 지점을 늘리려는 대기업이 400~500개 규모의 스위치를 주문하고 수령한 경우를 예로 들었다. 이 장비는 설치될 때까지 기업에서 대기·보관 중인데, 기업에 스테이징 수행 협력업체가 있을 수 있고 백업이 있을 수도 있다. 로빈스는 “상황에 따라 다르지만 둘 중 하나이거나 둘의 조합인 경우도 있다”라고 설명했다.

로빈스는 “즉, 배송이 해결된 제품을 온보딩하고 배포하는 데 드는 시간이 늘어나고 있다”라고 진단했다. 시스코는 1/4분기에서 2/4분기 분량의 주문이 이미 기업에 전달됐지만 배포가 지연되는 것으로 추정했다.

이러한 백로그가 설치될 때까지 주문이 줄고 회사 수익에 영향을 미칠 것이라는 것이 시스코의 ㅊ측이다. 로빈스는 “이러한 구현 단계 지연이 신규 주문 둔화의 주요 원인”이라고 분석했다.

그렇다고 판매 실적이 부진한 것도 아니다. 시스코는 1분기 제품 매출 성장률이 전년 동기 대비 9%라고 언급했다. 그러나 4분기 매출 성장률 20%, 3분기 매출 성장률 17%와 비교하면 제품 배포 지연이 어디에서 비롯된 것인지 알 수 있다.

전체 공급망 제약에 대해 시스코는 이제 공급업체가 크게 신경 쓸 수준이 아니라고 진단했다. 시스코 CFO 스캇 헤렌은 “배송과 리드 타임, 수주 잔고가 대부분 정상 수준으로 회복했다”라고 말했다. 시스코에 따르면 2022년 초 제품 수주잔고는 약 140억 달러, 2023년 2월 소프트웨어 수주잔고가 약 20억 달러였다.

아리스타 네트웍스, 주니퍼 네트웍스 등 다른 업체도 비슷한 정상화 상황을 보고했다. 아리스타는 공급망과 리드 타임이 2023년 동안 꾸준히 개선되었고 2024년에는 정상화에 이를 것으로 예상했다.

시스코의 1분기 실적에서 또 다른 핵심은 AI 네트워킹이 수익에 미치는 영향이 커지고 있다는 것이다.

로빈스는 “상위 4개 고객사 중 3곳이 하이퍼스케일 이더넷 AI 패브릭을 구축하는 등 AI 분야에서 지속적인 모멘텀이 관측된다. 또한 2025 회계연도에 주요 클라우드 공급업체를 위한 10억 달러 이상의 AI 인프라 주문이 가시권에 들어왔다”라고 말했다.

시스코는 이더넷 기술, GPU 인프라, 공동 테스트, 검증된 레퍼런스 아키텍처를 중심으로 AI 네트워킹 장비를 개발하기 위해 주요 GPU와 스토리지 업체와 협력하고 있다고 밝혔다.

로빈스는 650그룹의 최근 조사 결과를 인용해 AI 스위칭 시장이 2027년까지 100억 달러를 초과할 것으로 예측했다.

아리스타 역시 AI 네트워킹 개발이 증가한다고 보고했다. 2024년은 AI 네트워킹 테스트 단계, 2025년에는 프로덕션 배포가 확산되는 단계로 7억 5,000만 달러의 AI 매출이 발생할 것으로 예상했다.

주니퍼 역시 최근 몇 주 간 AI 네트워킹의 성장에 주목했다. 

주니퍼 CEO 라미 라힘은 최근 실적 업데이트에서 “AI 도입이 의미 있는 트래픽 증가를 가져올 것이며 시간이 지나면서 광역 클라우드 영역에 도움이 될 것”이라고 말했다. 라힘은 주니퍼가 “AI 데이터센터 전환 기회를 낙관적으로 바라보며, 커스텀 실리콘의 성능과 전력 효율성, 주노스 운영체제에 내장된 복잡성 관리 기능, RDMA 네트워킹 같은 기술을 지원하므로 이미 클라우드 주요 기업, 엔터프라이즈 고객사와 함께 성공을 거두고 있다”라고 말했다.

라힘은 강력한 광역 입지, 많은 기업 환경에서의 트래픽 증가, LLM 도입과 AI 클러스터 구축 활용 기회, 이더넷이 프론트엔드·백엔드·인프린트 및 스토리지 네트워크 등 다양한 AI·ML 사용례에 적합한 선택으로 고려되는 상황이라고 설명했다. 또한 “기업 참여가 뚜렷해지면서 네트워크사가 이익을 얻을 기회를 낙관적으로 전망하고 있다”라고 덧붙였다.
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