기본 콘텐츠로 건너뛰기

2019년 4분기 실적을 발표한 인텔 - 역대 최대의 실적을 거두다



 인텔이 2019년 4분기 실적 및 2019년 전체 실적을 발표했습니다. 2019년 실적은 의외의 선방으로 전년 동기 대비 8% 증가한 202억 달러의 매출을 올렸으며 영업이익 68억달러, 순이익 69억 달러로 전년 동기 대비 각각 9%와 33% 상승이라는 호실적을 거뒀습니다. 인텔은 1월 24일 0.84% 오른 63.32달러에 장을 마감했으며 시가 총액은 2754억 달러로 52주는 물론 5년 내로 보더라도 신고가를 달성했습니다. 



Q4'2019
Q3'2019
Q4'2018
Revenue
$20.2B
$19.2B
$18.7B
Operating Income
$6.8B
$6.4B
$6.2B
Net Income
$6.9B
$6.0B
$5.2B
Gross Margin
58.8%
58.9%
60.2%
Client Computing
Group Revenue
$10.0B
+3%
+2%
Data Center
Group Revenue
$7.2B
+12%
+19%
Internet of Things
Revenue
$1.16B
+16%
+16%
Mobileye Revenue
$229M
+14%
+20%
Non-Volatile Memory
 Solutions Group
$1.2B
-7.7%
+10%
Programmable
Solutions Group
$505M
flat
-17%



 하지만 2019년 전체로 보면 매출 720억 달러로 2018년 대비 2% 정도 증가하는데 그쳤으며 순이익도 210억 달러로 전년과 차이가 없었고 영업 이익은 되려 5% 감소했습니다. 그러나 데이터 센터 수요가 폭발했던 2018년 대비 비슷한 실적을 거뒀을 뿐 아니라 작년에 AMD의 약진 덕분에 리테일 시장에서 상당한 시장을 빼앗긴 점을 생각하면 이번 4분기 실적은 기대 이상의 성과입니다. 


 인텔은 2020년에 실적이 더 호전될 것으로 기대하고 있습니다. 최근 주요 IT 기업들이 다시 데이터 센터를 확장하려고 준비하고 있으며 이로 인해 D램 및 낸드 플래시 메모리 가격이 반등하고 있습니다. 2020년에 반도체 업황이 더 좋아질 것이라는 것은 대부분의 시장 전문가들이 동의하는 내용입니다. 변수는 경쟁자인 AMD의 약진입니다. 


 AMD의 에픽 프로세서는 서버 시장에서 아직도 점유율이 낮지만, 뛰어난 가성비를 바탕으로 점유율을 계속 높이고 있습니다. 작년 디지 타임스는 에픽의 시장 점유율이 2020년 말에는 10%에 도달할 수 있다고 예측했습니다. 여기에 이미 리테일 데스크톱 CPU 시장에서는 라이젠의 점유율이 인텔 CPU를 크게 위협하고 있으며 한동안 인텔의 독무대였던 노트북 CPU 시장 역시 7nm 공정에 8코어 CPU인 라이젠 모바일 4000 시리즈 등장으로 거센 도전을 받고 있습니다. 


 따라서 2020년 전체 실적은 인텔이 10nm 공정 이전을 빠르게 진행해 경쟁자의 약진을 막을 수 있느냐에 달려 있습니다. 아직도 14nm 공정을 주력으로 사용하는 인텔이 이 위기를 극복할 수 있을지 궁금합니다. 


 참고 





댓글

이 블로그의 인기 게시물

통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

 사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다.   문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다.  그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다.  사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다.  1. 입문자를 위한 책을 추천해달라  사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

R 스튜디오 설치 및 업데이트

 R을 설치한 후 기본으로 제공되는 R 콘솔창에서 코드를 입력해 작업을 수행할 수도 있지만, 보통은 그렇게 하기 보다는 가장 널리 사용되는 R 개발환경인 R 스튜디오가 널리 사용됩니다. 오픈 소스 무료 버전의 R 스튜디오는 누구나 설치가 가능하며 편리한 작업 환경을 제공하기 때문에 R을 위한 IDE에서 가장 널리 사용되어 있습니다. 아래 링크에서 다운로드 받습니다.    https://www.rstudio.com/  다운로드 R 이나 혹은 Powerful IDE for R로 들어가 일반 사용자 버전을 받습니다. 오픈 소스 버전과 상업용 버전, 그리고 데스크탑 버전과 서버 버전이 있는데, 일반적으로는 오픈 소스 버전에 데스크탑 버전을 다운로드 받습니다. 상업 버전의 경우 데스크탑 버전의 경우 년간 995달러, 서버 버전은 9995달러를 받고 여러 가지 기술 지원 및 자문을 해주는 기능이 있습니다.   데스크탑 버전을 설치하는 과정은 매우 쉽기 때문에 별도의 설명이 필요하지 않을 것 같습니다. 인스톨은 윈도우, 맥, 리눅스 (우분투/페도라)에 따라 설치 파일이 나뉘지만 설치가 어렵지는 않을 것입니다. 한 가지 주의할 점이라면 R은 사전에 반드시 따로 설치해야 한다는 점입니다. R 스튜디오만 단독 설치하면 아무것도 할 수 없습니다. 뭐 당연한 이야기죠.   설치된 R 스튜디오는 자동으로 업데이틀 체크하지 않습니다. 따라서 업데이트를 위해서는 R 스튜디오에서 Help 로 들어가 업데이트를 확인해야 합니다.     만약 업데이트 할 내용이 없다면 최신 버전이라고 알려줄 것이고 업데이트가 있다면 업데이트를 진행할 수 있도록 도와주게 됩니다. R의 업데이트와 R 스튜디오의 업데이트는 모두 개별적이며 앞서 설명했듯이 R 업데이트는 사실 기존 버전과 병행해서 새로운 버전을 새롭게 설치하는 것입니다. R 스튜디오는 실제로 업데이트가 이뤄지기 때문에 구버전을 지워줄 필요는

R 패키지 설치 및 업데이트 오류 (1)

 R 패키지를 설치하거나 업데이트 하다보면 여러 가지 문제가 생기는 경우들이 있습니다. 이 경우 아예 R을 재설치하는 것도 방법이지만, 어떤 경우에는 이렇게해도 해결이 안되고 계속해서 사용자는 괴롭히는 경우도 있습니다. 이런 경우 중 하나를 소개합니다.  새로운 패키지를 설치, 혹은 업데이트 하는 과정에서 같이 설치하는 패키지 중 하나가 설치가 되지 않는다는 메세지가 계속 나왔는데, 사실은 백신 프로그램 때문이었던 경우입니다.   dplyr 패키지를 업데이트 하려고 했는데, 제대로 되지 않아 다시 설치를 진행했습니다. 그런데 일부 패키지가 제대로 설치되지 않는다는 메세지가 나왔습니다.  > install.packages("dplyr") Error in install.packages : Updating loaded packages > install.packages("dplyr") Installing package into ‘C:/Users/jjy05_000/Documents/R/win-library/3.4’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependencies ‘bindr’, ‘bindrcpp’, ‘Rcpp’, ‘rlang’, ‘plogr’ trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindr_0.1.1.zip ' Content type 'application/zip' length 15285 bytes (14 KB) downloaded 14 KB trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindrcpp_0.2.2.zip ' Content type 'application/zip' length 620344 b