오라클(Oracle) 사는 텍사스주 오스틴에 본사를 둔 다국적 기술 기업으로, 주로 통합 클라우드 애플리케이션과 플랫폼 서비스를 제공하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 오라클의 사업은 데이터베이스 관리, 클라우드 솔루션, 그리고 엔터프라이즈 소프트웨어에 중점을 두고 있으며, 그 대표적인 제품으로는 오라클 데이터베이스가 있습니다.

최근 오라클은 실적 발표를 통해 2025년 회계연도(2024.6~2025.5)에 두자릿수 성장률을 기록할 것이라는 전망을 내놓았습니다. 오라클의 클라우드 시스템에서 AI 거대언어모델(LLM)을 훈련하려는 관련 기업들의 수요가 늘어나 매출 계약 체결이 엄청나게 늘어난 것이 주요한 이유라 밝혔습니다. [출처] 
특히 글로벌 AI 업계의 선두주자인 OpenAI의 자사 클라우드 이용 소식 또한 주목을 받았고, 이를 통해 2023년 4분기 실적이 기대에 비해서는 낮았음에도 불구하고 미래에 대한 밝은 전망이 이어지면서 주가 상승이 이어지고 있습니다.

AI 모델들의 주요 훈련장 역할을 수행할 것이라 여겨지는 클라우드 서비스, 이 시장에서 가장 앞서있는 기업 중 하나인 오라클에 대해 미국 특허 관점에서 포트폴리오별 동향을 분석해보도록 하겠습니다.

오라클의 US 특허 포트폴리오 구축 동향을 분석합니다. 포트폴리오에는 i) 특허 출원 및 ii) 특허권 점유율 등이 있습니다.

오라클 보유 US 특허에 대한 출원-공개 동향을 분석합니다.

오라클의 전체 공개 특허수는 24,176건입니다. 오라클의 전체 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2014년에 856건의 최고값을 보입니다. 2023년에는 647건, 2022년에는 679건을 보입니다.

오라클의 US 특허 매입을 분석합니다.

오라클이 매입한 전체 특허수는 2,390건입니다. 총 매입 특허수는 상당히 높은 편이며 오라클이 자체 R&D 뿐만 아니라 거래를 통한 기술력 확보에도 큰 비중을 두고 있다는 것을 알 수 있습니다. 다만 2017년 이후로는 특허 매입수가 전반적으로 감소세에 있으며 지난해인 2023년에는 3건에 불과하여 현재로서는 R&D의 비중이 대부분을 차지하고 있습니다.
2016년에 발생한 693건의 거래의 경우 상당수는 2006년 오라클이 합병한 시벨 시스템즈(Siebel Systems)의 보유 특허 다수의 권리가 이전된 것입니다. 해당 권리 이전을 포함한 2016년의 특허 매입 동향을 확인하려면 해당 숫자 링크를 클릭해 주세요.

특허 매입뿐만 아니라, M&A를 통한 특허 이전이나, 특허 라이센싱 동향(coming soon)을 분석하기를 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 원하는 메뉴(예, 'M&A를 통한 특허 이전') 선택하면 됩니다.

오라클의 보유 US 특허가 받은 심사관 피인용수를 분석합니다.

오라클의 전체 심사관 피인용수는 140,290회입니다. 최근 10년동안 매년 7천회 이상, 최근 2년동안은 감소세에 있으나 여전히 년당 5천건이 넘는 엄청난 심사관 피인용이 이루어지고 있습니다. 이는 오라클이 클라우드 소프트웨어 측면에서 압도적인 기술 영향력을 지니고 있음을 나타내며, 이는 곧 시장 지배력과 이어지는 부분으로 보아야 합니다. 단 AI와 클라우드 서비스가 널리 알려지고 많은 경쟁상대들이 본격적으로 시장에 뛰어든 2020년 이후로는 영향력의 정도가 급격한 감소세에 접어든 것으로 보입니다.

다양한 피인용 분석을 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 피인용과 관련된 메뉴(예, '특허당 심사관 피인용')을 선택하시면 됩니다.

오라클의 보유 US 특허가 후속-후행 특허의 심사 시, 그 특허의 특허성(신규성 또는 진보성)을 부정하고, 그 특허를 거절하는데 얼마나 많이 사용되었는지에 대해 분석합니다.

심사관 피인용 횟수와 함께 보유한 기술력의 파워를 나타내는 지표가 거절시킨 후행 특허수입니다. 조금 직설적으로 말하면, 오라클의 보유 특허와 그에 포함된 기술이 '후발주자의 앞길을 얼마나 가로막았나'와 관련된 지표로 볼 수 있습니다.
2015년 6,495건의 특허 거절에 사용된 것을 시작으로 최근 10년간 매년 평균 4천건 이상의 특허를 거절시켜왔으나 그 수치는 꾸준히 하락세에 있고, 특히 심사관 피인용수가 감소하기 시작한 2020년부터는 기술적 리더십을 나타내는 본 수치 역시 감소세가 커지고 있습니다.

기업의 R&D 과정에서 가장 중요한 것은 연구자의 존재입니다. 위의 분석에서 확인하였듯 오라클은 자체적인 기술개발 비중을 계속해서 늘리고 있기 때문에, 기업을 분석하는데 있어 주요 연구자를 확인하는 것이 반드시 필요합니다.
오라클 소속 핵심 연구자별로, 얼마나 많은 발명 US 특허가 출원-공개되어 있는지를 분석합니다.

공개된 발명 특허가 많은 핵심 연구자에는 Kenny C. Gross / Agarwal, Nipun / Johnsen, Bjørn Dag 등이 있습니다.

Kenny C. Gross는 2022년 18건, 2023년에 17건의 특허를 발명하여 최근 기준으로도 가장 많은 연구 결과물을 보이고 있습니다.

Agarwal, Nipun / Ashok V. Krishnamoorthy / Amit Ganesh 등 인도계 연구자가 상위권 연구 실적을 보이고 있는 것도 주목할 만 합니다.

키워드란, 특허 문서상에 직접적으로 등장하는 기술 또는 개념을 뜻합니다.

오라클 보유 US 특허에 포함된 주요 키워드 중, 출현 빈도가 최근에 급성장하고 있는 급성장 키워드를 분석합니다. 이러한 키워드는 이 기업에 대한 기술 센싱 등의 업무에 활용될 수 있습니다.

오라클 보유 특허의 주요 급성장 키워드에는 trained machine learning model, trained machine learning, machine learning model based 등이 있습니다.

AI 학습의 훈련장 역할을 클라우드 서비스가 수행하는 방향의 기술 개발이 이루어지고 있고, 이를 반영하듯 기계학습(machine learning) 및 학습 모델(learning model) 관련 키워드가 다수 등장하는 것을 확인 가능합니다. 앞으로도 이러한 추세가 계속 이루어질 것으로 보입니다.

표 출처 링크를 통해 본문 이외의 다양한 급성장 키워드를 확인 가능하며, 키워드별 링크를 클릭하면 개별 키워드가 등장하는 특허에 대한 각종 정보를 확인하실 수 있습니다.

오라클의 미래 전망은 여러 분석가들로부터 긍정적인 평가를 받고 있습니다. 2024년 1월, Fitch Ratings는 오라클의 장기 발행자 디폴트 등급(IDR)을 'BBB'로 유지하고 전망을 '안정적'으로 평가했습니다. 이는 오라클이 안정적인 재무 구조와 지속적인 수익 창출 능력을 가지고 있음을 반영합니다. [출처]

오라클의 CEO 사프라 캐츠는 2024년 클라우드 및 AI 기술의 성장을 강조하며, 오라클이 고객의 요구에 부응하기 위해 신속하게 적응하고 있다고 언급했습니다. 특히 오라클은 마이크로소프트와 OpenAI 등의 파트너십을 통해 다양한 플랫폼에서 고객 요구를 충족시키고 있으며, 이를 반영하듯 2024년 연간 매출은 작년의 543억달러에서 588억 달러로 8.37% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. [출처]

이처럼 오라클은 클라우드 서비스와 AI 기술의 선도자로 향후 지속적인 성장이 기대되는 기업입니다. 그러나 본문의 특허 동향 분석에서 확인하셨듯 자체적인 R&D의 비중이 높아지고 매년 새로 발명하는 특허의 수도 꾸준하게 유지되고 있으나, 이전 시기의 엄청난 기술적 영향력을 끼치던 시절에 비해 최근의 기술 리더십은 계속 하락세에 있는 것으로 보입니다.
AI에 대한 관심도와 장밋빛 전망이 이어지면서 AI와 관련된 다양한 사업에 투자되는 자본이 늘어나고, 오라클의 주력 분야인 클라우드 서비스 관련 기술 역시 예외는 아니기 때문에 시간이 지날수록 오라클의 경쟁자의 숫자와 그 체급은 점점 늘어날 것이 자명하며, 오라클은 마켓 리더로서의 지위를 놓지 않으려면 최근의 성장세에 만족하지 않고 더 나은 기술력 확보를 위해 투자를 이어나가야 할 것으로 보입니다.

오라클에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 오라클의 각종 특허 동향을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리 회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [IP 조직]/[기술 전략 조직] 오라클의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위나 소송/심판 등의 분쟁 행위)와 관련된 동향을 인지-분석해야 하지 않을까요? 특허 매입 등은 오라클에 전략적으로 아주 중요한 기술 투자 행위입니다. 그리고, 매입된 특허에 포함된 기술, 부품, 소재/물질, 기능/작용, 컨셉 등은 오라클의 미래 제품/서비스에 반영될 가능성이 아주 높습니다.

기업의 내부 기능 조직의 관점에서 특허 분석 데이터를 어떻게 활용해야 할 지에 대해서는 위의 링크를 클릭해 주세요.

객관적 기술 데이터에 기반한, 특허를 발명한 오라클 소속 핵심 연구자에 대한, i) 식별(identification) 데이터, ii) 비교 평가한 데이터로 여러분의 i) HR 프로세스 강화하고, ii) 신규 고객 기업을 발굴하며, iii) 보유하고 있는 HR 데이터와의 연계해 보세요. 나아가, 핵심 연구자의 발명 특허와 특허적으로 연관성 높은 후행 특허를 보유하고 있는 주요 기업 데이터를 통하여, 앞의 i) ~ iii)을 실현해 보세요.

발명자/연구자/개발자 데이터 체계, 분석 및 활용에 대한 상세한 것은 위의 링크를 클릭해 주세요.

오라클에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) 오라클에 대한 여러분의 투자에, 오라클의 최근 특허 매입, M&A를 통한 특허 이전, 라이센싱 등과 객관적인 기술 투자 데이터를 참조해야 하지 않을까요? 특허 매입 등은 전략적으로 아주 중요한 기술 투자 행위입니다. 그리고, 매입된 특허에 포함된 기술, 부품, 소재/물질, 기능/작용, 컨셉 등은 그 기업의 미래 제품/서비스에 반영될 가능성이 아주 높습니다.
2) 오라클가 보유하고 있는 특허가, i) 후속 특허에 의해 많이 인용되고 있는지(기술 영향력), ii) 후속 특허를 거절하는데 다수 사용되고 있는 지(기술 리더십)를 통해서, 오라클의 기술 역량을 분석해 보세요. 특히, 이러한 동향이 최근에 빠르게 증가하고 있는지도 확인하세요.
3) 오라클 보유 특허의 i) 특허당 심사관 피인용수, ii) 특허당 거절시키는 후행 특허수 등으로, 오라클의 특허 포트폴리오가 강력한 지를 확인해 보세요.

오라클가 고객이거나 고객의 경쟁 기업인 서비스 기업은,
1) 고객을 위하여, 심도 있는 맞춤형 데이터 분석을 제공해 주고, 추가적인 매출을 일으켜야 하지 않을까요?
2) 고급 분석 콘텐츠를 저렴한 총비용으로 제작하여, 신규 고객을 발굴하는데 활용해야 하지 않을까요?
3) IP 서비스 기업은 차별화된 IP 콘텐츠로, 추가적인 수익원의 발굴이나, 고객 제안을 해야 하지 않을까요?
4) 고객별 맞춤화된 콘텐츠를 극히 저렴하게 생성하여, 주기적/비주기적으로 고객에게 전달하여, 고객과의 커뮤니케이션을 확대해야 하지 않을까요?

오라클에 관심 있는 미디어
1) 오라클에 대한 객관성 높은 특허 기술 동향 데이터를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) 오라클의 특허와 관련된 M&A/투자, 특허 매입, 라이센싱, 소송/심판 등의 이벤트 데이터를 활용하여, 경쟁자들의 콘텐츠와 차별화를 해야 하지 않을까요?
3) 오라클 보유 특허 포트폴리오의 i) 심사관 피인용수, ii) 거절시킨 후행 특허수 등과 같은 계량 지표를 통하여, 오라클에 대한 여러분의 콘텐츠를 차별화해 보세요.

위의 제안들에 관심있는 기술 기업 및 담당자 / 투자 기업 및 담당자 / 미디어 종사자는 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

분석 지표에 대한 상세한 설명을 원하시는 분은 [링크]를 클릭하세요. 분석 지표 계열에는 특허 출원-공개 및 등록을 중심으로 하는 i) 특허 포트폴리오 지표 계열, 피인용(forward citations)을 중심으로 하는 ii) 기술 영향력 계열, 거절(rejection)을 중심으로 하는 iii) 기술 리더쉽 계열, iv) 품질 계열, v) 점유율, 집중률 등과 같은 비율 계열, vi) 특허당 등과 같은 밀도 계열 등이 있습니다.

분석 기준에 대한 상세한 설명을 원하시는 분은 [링크]를 클릭하세요. 분석 기준에는 i) 분석 방법론, ii) 분석 기준 체계, iii) 분석 집계값의 종류, iv) 분석 시간 기준 등이 있습니다. 중요 분석 기준에는 i) 현재 권리자의 확정, ii) 기술 분야에 대한 인식(기술 분야 vs. 특허셋(patent set) 맵핑 등), iii) 기술 분야나 키워드 표현에 대한 기준, iii) 특허 매입/거래, 소송/심판 등에 대한 기준과 범위, iv) 인용-피인용에 대한 기준과 범위 등이 있습니다.

분석 콘텐츠 제작에 사용된 데이터의 i) 공간(국가의 특허청), ii) 시간 범위 및, iii) 주요 데이터에 대한 원천 소스(original source)는 다음과 같습니다. 분석 콘텐츠를 구성하는 2차적인 데이터(예, 특허 거래 네트워크 등)는 원천 데이터 소스로부터 가공되어 생성됩니다. 개별적인 데이터에 대한 상세한 것은 [링크]를 참조하세요. 링크에 연결되는 페이지에서는 데이터 계열, 데이터 내용 및 기타 분속 콘텐츠에 사용되는 데이터에 대한 상세한 설명이 있습니다.

*최초 공개일 : 특허 공보가 최초로 발행된 날짜. 공개 공보가 발행되면 공개 공보 발행일, 공개 공보 발행 없이 등록된 경우에는 등록 공보 발행일.

*최근 공개일 : 선행 특허를 인용하는 후행 특허 공보의 최근 발행 날짜. 공개 공보 발행일과 등록 공보 발행일 중 늦은 날짜(인용 관계는 주로 등록 공보에 references cited로 기재되기 때문)

* 최초 거절 OA 발생일 : 특정 특허를 심사하는 심사관이, 특정 선행 특허를 인용하며, 특허 거절에 대한 office action(OA)를 통지하는 경우, 최초로 거절 OA 통지가 발생한 날짜. 심사관은 특정 선행 특허를 인요하며, 1차례 이상의 non-final rejection 또는 final rejection을 통지할 수 있음.

* Assignment 실행일 : 미국에서의 assignment는 실행일(execution date)과 기록일(record date)이 있음. 실행을 통해서 assignment의 법률적 효력이 발생하므로, 실행일을 기준으로 함. (참고)미국을 제외한 다른 나라는 실행일의 개념이 없어, 특허청에 기록된 날을 기준으로 함.

PatentPia가 제공하는 상세한 데이터에 대해서는 [링크]를 클릭해 보세요. 이곳에서는 i) 기반 특허 데이터, ii) 특허 이벤트 데이터, iii) 가공 특허 데이터, iv) Entity(권리자, 발명자, 대리인 등) 데이터, v) 키워드 데이터, vi) 계층형 카테고리 데이터, vii) 특별한 특허 데이터 등 다양한 데이터에 대한 상세한 설명이 있습니다.

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