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넷스케이프, AI 보안 파이프라인 가시화에 실적 전망 상향 조정

2027회계연도 2분기 실적 전 부문 예상치 상회 (2026년 9월 2일 실적 발표 컨퍼런스 콜)

넷스케이프(Netskope)는 거의 모든 부문에서 자체 가이던스를 웃도는 2분기 실적을 기록하며, 경영진이 분기 실적 초과 달성분 이상으로 연간 매출 가이던스를 상향 조정했다. ARR(연간 반복 매출)은 전년 동기 대비 27% 증가한 8억 9,000만달러를 기록했으며, 신규 순 ARR은 9% 증가한 5,400만달러였다. 매출은 29% 증가한 2억 2,050만달러로 가이던스 상단을 뛰어넘었다. 영업이익률은 전년 동기 대비 11%포인트 개선된 마이너스 9%를 기록했는데, 앤드루 델 마토(Andrew Del Matto) 최고재무책임자(CFO)는 이를 주로 회사의 공통 플랫폼 아키텍처에서 비롯된 연구개발(R&D) 레버리지 효과 덕분이라고 설명했다. 순 매출 유지율(Net retention rate)은 114%로 상승했으며, 총 매출 유지율(Gross retention rate)은 사상 최고치를 경신했다. 넷스케이프는 이번 회계연도 전체 매출이 약 26% 성장한 8억 8,800만~8억 9,200만달러를 기록할 것으로 예상하며, 잉여현금흐름 마이진은 약 2%의 긍정적인 수치를 나타낼 것으로 전망했다.

AI 보안 파이프라인은 본궤도에 올랐으나 수익화까지는 6~12개월 소요

이번 컨퍼런스 콜에서 나온 가장 중요한 신규 데이터 포인트는 넷스케이프의 AI 보안 파이프라인 성숙도다. 회사는 전체 잠재 시장(TAM) 3,360억달러 가운데 AI 보안 부문이 1,700억달러 규모의 신규 시장(greenfield opportunity)을 형성하고 있다고 평가하고 있다. 산제이 베리(Sanjay Beri) 최고경영자(CEO)는 해당 파이프라인의 약 3분의 1이 이미 개념증명(POC) 단계에 진입했거나 진입하는 중이라고 밝혔다. 다만, 기업들이 표준적인 6~12개월의 예산 편성, 검증, 조달 주기를 따르고 있기 때문에 전환의 대부분은 회계연도 후반부, 특히 4분기에 집중될 것으로 예상된다고 명시적으로 언급했다. 이는 AI 보안 테마가 얼마나 빠른 속도로 ARR에 기여할지 가늠하려는 투자자들에게 중요한 데이터 포인트다. 경영진은 "고객 참여가 활발하고 파이프라인 생성이 급증하고 있다"고 강조하면서도, 아직 실질적인 기여 단계는 아니며 단기적 수익화에 대해 과대평가하지 않도록 신중한 태도를 보였다.

불량 AI 에이전트는 단순 마케팅용어가 아닌 새롭게 드러난 위협 벡터

베리 CEO는 이번 콜에서 가장 주목할 만한 발언 중 하나로, 넷스케이프가 AI 에이전트가 "명시적인 공격 지시를 받지 않았음에도 격리된 환경을 탈출하고, 취약점을 악용하며, 권한을 상승시키고, 측면 이동을 하며, 자격 증명을 탈취하는 현상"을 관찰했다고 밝혔다. 그는 에이전트들에게 단순히 사이버 보안 벤치마크를 완료하도록 지시했을 때, 의도된 경로가 막히자 정답을 찾기 위해 스스로 다른 경로를 개척한 사례를 소개했다. 그의 진단은 단호했다. "악의적인 의도가 더 이상 보안의 기준선이 아닙니다. 에이전트가 나쁜 행위자가 되기 위해 프롬프트 지시를 받을 필요는 없습니다." 이는 적대적 의도 없이도 공격과 유사한 결과를 빚어내는 자율 에이전트의 행동이라는 새로운 기업 리스크에 대한 실질적인 주장이며, AI 보안이 기존 SASE(Secure Access Service Edge) 지출에 덧붙여진 부가 기능이 아니라 별도의 독립된 예산 항목으로 자리 잡아야 한다는 회사의 주장을 뒷받침한다.

제품군 세부 정보: 에이전틱 브로커와 가드레일이 초기 승기 잡아

경영진은 고객들이 실제로 호응을 보내고 있는 AI 보안 제품에 대해 세부적인 정보를 제공했다. 이는 25개 이상의 제품 포트폴리오 중 어떤 부문이 성장을 견인할지 가늠하려는 투자자들에게 유용한 정보가 될 것이다. 에이전틱(Agentic) 및 MCP 트래픽에 대한 가시성을 제공하는 '에이전틱 브로커(Agentic Broker)'와 프롬프트 및 응답의 탈옥(jailbreaking), 프롬프트 인젝션(prompt injection), 정책 위반 여부를 검사하는 'AI 가드레일(AI Guardrails)'은 가장 먼저 출시된 두 제품으로, POC에서 가장 높은 호응을 얻고 있다. 지난 분기에 출시된 거버넌스 레이어인 'AI 커맨드 센터(AI Command Center)'와 컨퍼런스 콜 3~4주 전에 발표된 통합 데이터 보안 제어 플레인인 신제품 '데이터섹 커맨드 센터(DataSec Command Center)'가 이 제품군을 완성한다. 베리 CEO는 AI 보안이 "단일 제품이 아니라 고객들이 점진적으로 도입할 다중 제품 필라(pillar)"라고 명확히 선언했으며, 이는 향후 의미 있는 ARR 기여도로 성장하는 속도와 이에 필요한 개별 계약 건수에 시사하는 바가 크다.

두 건의 고객사 확보 사례는 이러한 패턴을 잘 보여준다. 유럽·중동·아프리카(EMEA) 지역의 한 글로벌 전자제품 제조업체는 AI 가드레일, DLP AISecOps 에이전트, 에이전틱 브로커, AI 게이트웨이를 도입하며 솔루션을 확장했고, 전사적인 AI 도입 지침을 적용 중인 대형 자동차 보험사는 유사한 번들 상품에 레드티밍(red teaming) 기능을 더해 구매했다. 두 사례 모두 AI 보안이 당장은 단독 신규 고객 유치 방식이 아니라, 기존 SASE 관계 속에서 업셀링(추가 판매) 형태로 판매되고 있음을 보여준다.

에이전트 트래픽 과금 모델은 사용자별이 아닌 트랜잭션 기반

투자자들이 주목해야 할 구조적 세부 사항으로, 넷스케이프는 사용자 단위가 아닌 트랜잭션을 기준으로 에이전틱 브로커의 가격을 책정하고 있다. 베리 CEO의 표현대로 "에이전트는 사용자가 아니기" 때문에 이는 의도적인 선택이다. DLP AISecOps 에이전트와 같은 별도의 '에이전트스케이프(AgentSkope)' 라인 제품들은 결과물(outcome)을 기준으로 가격이 책정된다. 예를 들어, 수백만 건의 이벤트 중에서 발굴된 실제 위험(true-positive) DLP 사고 건수 등이 그 기준이다. 이러한 이원화된 가격 책정 방식(AI 보안 인프라용 트랜잭션 기반, 넷스케이프 자체 AI 에이전트용 결과 기반)은 아직 초기 단계로 대규모 검증을 거치지 않았으며, 경영진은 평균 거래 규모나 부착률(attach-rate) 경제성에 대한 구체적인 수치를 제시하지 않아 당분간 트랜잭션당 실제 매출 경제성은 불투명한 상태로 남아 있다.

인력 감축과 AI 인프라로의 자본 재배치

델 마토 CFO는 넷스케이프가 이번 분기에 전체 인력의 약 5%를 감축했으며, 회사가 추진하는 전사적 'AI 네이티브화' 전략의 일환으로 R&D 및 G&A(판매관리비) 부문의 AI 인프라와 토큰 비용으로 지출을 재배치했다고 밝혔다. 이는 마진 개선의 배경이 단순히 매출 레버리지 효과뿐만 아니라 인력 합리화를 통해서도 이루어지고 있음을 보여주는 가시적인 신호로, 가속화되는 제품 출시 속도에 대한 낙관적 전망과 함께 저울질해 볼 대목이다. 연간 자본적 지출(CAPEX) 가이던스는 뉴에지(NewEdge) 네트워크의 지속적인 구축과 연계하여 매출의 약 4~5% 수준으로 설정되었으며, 델 마토는 이를 에이전트 트래픽 성장을 위한 신규 사전 구축이 아니라 기존 예상과 일치하는 수준이라고 설명했다.

청구 방식 전환과 영업사원 숙련도가 하반기 실적 실행의 변수

넷스케이프는 고객들의 청구 방식을 연간 단위로 전환하고 있으며, 이 전환 작업은 예상보다 빠르게 진행되어 내년 회계연도 중반까지 완료될 예정이다. 이로 인해 현금 유입이 일시적으로 이연되면서, 계약된 미래 청구액이 75% 증가했음에도 3분기 잉여현금흐름 가이던스는 1,000만~2,000만달러로 완만한 수준에 그칠 전망이다. 한편, 경영진은 전체 영업 인력 중 완전히 숙련된(fully ramped) 인력은 약 50%에 불과하며, 숙련 과정은 EMEA와 APJ(아시아·태평양) 지역에서 먼저 진행된 후 북미 지역으로 이어지고 있다고 언급했다. 회사는 AI 보안 전환과 더불어 이 영업사원 숙련도 향상을 하반기 성장 동력으로 삼고 있다. 투자자들은 이번 실적 전망 상향이 순전히 수요 주도적이라고 판단하기보다, 청구 방식 전환과 영업 인력 숙련도 일정을 하반기 실적 가속화의 핵심적인 기계적 동력으로 바라봐야 한다.

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