저자: 哔哔 News

AI 투자 귀재 레오폴드는 2억에서 130억으로, 백발 투자 신은 연율 225배, 천리우는 159개 기업 IPO를 이끌어냈습니다. 모두 동일한 프레임워크에 기반합니다: 병목 찾기.

레오폴드는 2억 2,500만 달러로 펀드를 설립해 12개월 만에 55억 달러로 키웠고, 현재는 130억 달러로 확대되었습니다. 그가 포착한 병목은 전력, 연산 성능, 메모리, 광 인터커넥트 같은 AI 물리 인프라입니다.

그의 포트폴리오에는 엔비디아 주식이 단 한 주도 없으며, 오히려 84억 6천만 달러 규모의 풋옵션으로 칩 섹터 전체를 공매도하고 있습니다.

엔비디아 주가 6달러 시절 오퍼를 거절했던 백발 투자 신은 들깻잎 이론으로 소형주를 골라, 연환산 수익률 225배라고 주장합니다. 그가 주목한 병목은 CPO 광 인터커넥트, InP 기판, 광 트랜시버 등 AI 광통신 공급망 상류입니다.

인텔 CEO 천리우가 2026년 6월 18일 No Priors 팟캐스트 인터뷰에서도 이 이론을 다시 강조했습니다. 천리우는 인텔을 이끌기 전 12년간 Cadence CEO로 재임하며 주가를 32배 끌어올렸습니다. 또한 반도체 분야에서 가장 활발한 벤처 투자자 중 한 명으로, 개인적으로 200곳 이상의 반도체 기업에 투자해 159곳이 IPO에 성공했습니다. 그가 주목한 병목은 EDA, GaN/SiC/InP 등 신소재, 그리고 광 인터커넥트를 아우릅니다.

회로 기판 하나로 이해하는 AI 하드웨어 공급망

아무 AI 가속기의 회로 기판을 집어 보십시오.

그것이 제조되기 전에, 설계자는 EDA 툴을 사용해 수백억 개 트랜지스터의 레이아웃을 검증해야 하고, 물리적 한계에 도달 중인 실리콘을 대체하기 위해 InP, GaN, SiC 같은 신소재를 사용하며, 리소그래피와 에칭의 모든 정밀 공정을 헬륨으로 보호해야 합니다.

기판 위에는 GPU 칩과 HBM 메모리가 함께 적층되어, TSMC의 CoWoS 또는 인텔의 EMIB를 통해 첨단 패키징이 이루어집니다. GPU는 연산 성능의 상한을 결정하고, HBM은 그 성능이 발휘될 수 있을지를 결정하며, 패키징은 이들을 하나로 조립할 수 있을지를 결정합니다.

기판과 기판 사이에서는 수천 개의 이러한 가속기가 협업하여 연산을 수행합니다. 구리 케이블은 물리적 대역폭 한계에 다가서고 있으며, 광 인터커넥트가 바통을 이어받고 있습니다.

기판 주변에서는 48V 전압을 GPU가 필요로 하는 1V 미만으로 낮추어야 하며, 모든 변환 단계마다 열이 발생합니다. 랙 하나당 120kW의 소비 전력은 기존 공랭식으로는 감당할 수 없어, 액랭이 표준이 되고 있습니다.

기판 너머의 모든 것에는 전기가 필요합니다. 하나의 AI 데이터센터 소비 전력은 중간 규모 도시 하나에 맞먹으며, 전력망 증설과 신규 발전 시설 건설에는 수년이 걸립니다.

이것이 아홉 가지 병목의 전체 그림입니다. 이제 하나씩 뜯어보겠습니다.

기판 이전

EDA: 한 번의 테이프 아웃 실패, 수천만 달러 손실

모든 칩은 제조 전에 반드시 EDA를 통해 설계와 검증을 거쳐야 하며, 검증 단계는 전체 칩 개발 주기의 60~70%를 차지합니다. AI 가속기는 수백억 개의 트랜지스터를 집적하고, 그 위에 HBM, 3D 적층, 첨단 패키징까지 더해 설계 복잡도가 지속적으로 증가하지만, EDA 툴의 연산 효율은 이를 따라잡지 못하고 있습니다. 검증에서 문제가 발견되어 재테이프 아웃이 필요할 경우, 실패 비용은 수천만 달러를 넘을 수 있습니다.

2025년 EDA 시장 규모는 약 145억 달러, 2026년에는 180억 달러에 근접할 전망입니다. Synopsys, Cadence, Siemens 3사가 합쳐 65% 이상의 점유율을 차지합니다. 천리우는 Cadence에서 12년간 CEO를 역임하며 누구보다 이 단계의 가격 결정력을 잘 알고 있으며, EDA를 금광이라고 표현했습니다. Cadence는 이미 설계 수렴 속도를 5배 끌어올렸고, Siemens의 AI 시스템은 일부 작업에서 10배 가속을 달성했습니다.

신소재: 실리콘이 한계, 다섯 가지 소재가 대체

전통적인 실리콘 기반 소재는 전력 소비, 방열, 광통신 등에서 점차 성능 천장에 도달하고 있습니다. 다섯 가지 신소재가 돌파구로 떠오르고 있습니다: GaN(고주파 전력 소자), SiC(고전압 대전류), InP(광통신), 인조 다이아몬드(열전도), 유리 기판(첨단 패키징). 800G, 1.6T 광모듈은 InP 소재에 의존하며, 현재 AI 광 인터커넥트 수요 대비 공급 부족이 약 40~~60%입니다. 유리 기판은 차세대 첨단 패키징 방향으로 평가되며, 인텔과 TSMC가 모두 양산을 가속하고 있습니다. Wolfspeed와 Infineon은 2025~~2027년에만 SiC 생산 능력에 150억 달러 이상을 투자하고 있습니다.

헬륨: 재생 불가, 공급 중단 시 생산 중단

2026년 초, 대부분의 투자자가 전혀 알아채지 못한 사건이 발생했습니다. 카타르 Ras Laffan의 공급 차질로 글로벌 헬륨 공급의 27~~30%가 영향을 받았고, 현물 가격이 단기간에 40~~100% 급등했습니다. 한국 반도체 산업의 카타르 헬륨 의존도는 약 64.7%에 달해, 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 생산 라인이 공급 위험에 직면했습니다.

헬륨은 EUV 리소그래피, 에칭, 증착, 웨이퍼 냉각 등 전 공정에 걸쳐 사용되며, 재생이 불가능하고 대체재가 없습니다. 반도체 업계가 글로벌 헬륨 소비량의 약 24%를 차지하며, 2030년에는 30%까지 증가할 전망입니다. 더 큰 문제는 2nm 공정이 3nm 대비 단위당 헬륨 소비량이 약 20% 증가한다는 점입니다. 공정이 미세화될수록 점점 줄어드는 자원에 더 의존하게 됩니다.

삼성전자는 헬륨 재활용 시스템을 도입했고, TSMC 첨단 라인의 회수율은 80~90%에 이릅니다. 그러나 재활용은 완화책일 뿐, 근본 문제를 해결하지는 못합니다. 공급이 소수 가스 생산지에 집중되어 있고, 새로운 공급원 건설에는 수년 단위의 시간이 걸립니다.

기판 위

HBM: 수요 대비 공급 부족, DRAM 가격 2년 만에 두 배

HBM은 GPU에 고속 데이터 전송 능력을 제공하며, 공급 부족이 장기화되어 AI 서버 출하의 핵심 병목으로 자리 잡았습니다. 메모리만큼 부족한 것은 없습니다. 2026년 글로벌 HBM 시장 규모는 약 92억 달러로 예상되며, 2035년까지 약 700억 달러로 성장할 전망이고, 연평균 성장률은 25%를 넘습니다. SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 3사가 시장을 주도하고 있으며, SK하이닉스는 앞선 생산 능력으로 엔비디아의 핵심 공급사가 되었고, 삼성전자와 마이크론은 HBM3E와 HBM4 증설을 가속하고 있습니다. GPU는 연산 상한을 결정하고, HBM은 그 연산이 발현될 수 있을지를 결정합니다.

첨단 패키징: GPU는 나왔지만, 패키징 줄이 길다

첨단 패키징은 GPU와 HBM을 완전한 AI 가속기로 통합하며, TSMC CoWoS가 가장 주류 솔루션입니다. GPU와 HBM이 이미 생산되더라도 패키징을 완료하지 못하면 연산 능력으로 전환될 수 없습니다. TSMC CEO는 공개적으로 CoWoS 생산 능력이 “극도로 타이트하며, 2026년 물량은 이미 매진”이라고 밝혔습니다. 생산 능력은 2024년 말 월 약 3만 5천~~4만 장에서 2026년 목표 월 12만~~14만 장으로 증가했지만, 수요는 더 빠르게 증가하고 있습니다. 2026년 글로벌 CoWoS 수요는 약 100만 장의 웨이퍼에 근접할 전망이며, 엔비디아 혼자 약 60%를 차지하며 장기 계약을 통해 대량의 물량을 확보했습니다. 인텔은 EMIB와 유리 기판 솔루션에 베팅하며 TSMC와 패키징 경쟁에 나섰고, ASE, Amkor 등 패키징 업체들도 동시에 생산을 확대하고 있습니다.

기판 사이

인터커넥트/포토닉스: 구리 케이블 한계, 광 인터커넥트로 전환

대규모 모델 훈련에는 수천에서 수만 개의 GPU가 협업 연산을 해야 합니다. 단일 GPU의 연산 능력이 아무리 뛰어나도 칩 간 데이터 전송 속도가 이를 따라가지 못하면 클러스터 전체의 실제 가동률이 떨어집니다. 현재 주류인 구리 케이블 인터커넥트는 물리적 대역폭 상한에 접근하고 있으며, 고속 인터커넥트 칩과 새로운 인터커넥트 아키텍처는 자본이 집중 투입되는 분야입니다.

포토닉스는 인터커넥트 병목의 차세대 솔루션입니다. 전기 신호는 장거리·고밀도 전송 환경에서 신호 감쇠와 발열 문제를 겪지만, 광 신호는 두 측면에서 물리적 이점을 갖습니다. 실리콘 포토닉스와 CPO(공동 패키징 광학)는 인터커넥트 전력 소비를 30~50% 낮출 가능성이 있으나, 제조 공정, 패키징 통합, 비용 제어가 아직 성숙하지 않아 생산 능력과 AI 클러스터 수요 사이에 뚜렷한 간극이 있습니다. 2025년 광학 인터커넥트 시장은 약 150억 달러, 2034년에는 430억 달러에 이를 전망입니다.

젠슨 황은 광 인터커넥트 기업 거의 전부에 투자했습니다. 2026년 이후 NVIDIA는 광학 분야에 누적 65억 달러 이상을 투입했으며, Lumentum과 Coherent에 각각 약 20억 달러, Ayar Labs에 5억 달러를 투자해 실리콘 포토닉스 노선을 확보했습니다.

기판 주변

전력 변환: 48V를 1V로, 기존 실리콘 소자로 감당할 수 없다

AI 서버는 48V 또는 그 이상의 전압을 여러 단계 변환을 거쳐 GPU 구동에 필요한 1V 미만으로 낮춰야 합니다. 기존 실리콘 기반 전력 소자는 고전력 시나리오에서 효율이 부족하며, GaN과 SiC가 차세대 솔루션으로 부상하고 있습니다.

onsemi 추산에 따르면 차세대 1MW AI 랙에서 전력 반도체 가치는 약 5만 달러에서 두 배인 10만 달러로 증가합니다. 2025-2026년 GaN/SiC 전력 소자 시장은 약 20억 달러 규모로, 2030년에는 80억 달러를 넘어서며 연평균 성장률 20%를 상회할 전망입니다.

Infineon은 GaN Systems를 인수해 제품 라인업을 보강했고, Navitas는 AI 데이터센터용 GaN 전원 솔루션을 출시했으며, onsemi, Wolfspeed, STMicroelectronics도 SiC 생산 능력 확충에 속도를 내고 있습니다.

액체 냉각: 랙 하나당 120kW, 공랭식으로는 감당 불가

NVIDIA GB200 NVL72로 대표되는 차세대 AI 서버 랙은 소비전력이 120kW를 넘습니다. 이 열을 팬만으로 식히면 데이터센터에 필요한 공간과 소음이 통제 불능 수준으로 커집니다. 액체 냉각은 차세대 AI 데이터센터의 표준 솔루션으로 자리잡고 있습니다.

2025년 글로벌 데이터센터 액체 냉각 시장은 약 50억 달러 규모이며, 2035년에는 271억 달러까지 성장할 전망입니다. 신규 AI 데이터센터에서 액체 냉각 도입 비율은 2025년 약 35%에서 2026년 말 약 55%로 높아질 것으로 예상됩니다.

NVIDIA는 Blackwell 및 Rubin 플랫폼에서 액체 냉각 아키텍처를 추진 중이며, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타도 신규 데이터센터에 액체 냉각 도입을 서두르고 있습니다. 칩 레벨 방열에서는 리푸탄(Lip-Bu Tan)이 인공 다이아몬드 분야에 베팅하며 높은 열전도율을 활용해 고전력 칩의 국부적 열 집중 문제를 해결하려 하고 있습니다.

기판 너머

전력: 전력망이 못 따라가, 데이터센터는 전기 대기 줄

미국에서는 이미 상당수의 데이터센터 프로젝트가 전력망 연결 부족으로 지연되고 있습니다.

아마존, 마이크로소프트, 구글, 메타의 2026년 총 자본적 지출은 7000억 달러에 달할 것으로 예상되며, 상당 부분이 AI 인프라 및 에너지 관련 설비로 흘러갈 전망입니다. 기존 전력망 확충 속도는 수요를 따라잡지 못하고 있으며, 테크 기업들은 장기 전력 구매 계약, 천연가스 발전, 원자력 등 대안으로 눈을 돌리기 시작했습니다.

Leopold는 실리콘밸리 이면에서 금세기 남은 모든 전력 계약과 변압기 한 대까지 쟁탈하는 사재기 경쟁이 벌어지고 있다고 봅니다. 그의 판단은, AI 시대 진짜 병목은 알고리즘이 아니라 전기라는 것입니다.

Williams는 51억 달러를 투자해 모듈형 천연가스 발전 시설을 건설 중이며, GE Vernova의 가스 터빈 수주 잔고는 100GW 수준에 달합니다. NVIDIA는 NVentures를 통해 TerraPower에 투자해 소형 모듈형 원자로를 추진하고 있으며, 스타게이트(Stargate) 프로젝트 역시 원자력 전력 활용을 모색 중입니다.

다른 기술 병목과 비교해 전력 건설은 전력망, 토지, 인허가가 얽혀 있어 건설 기간이 더 길고 빠르게 복제하기도 어렵습니다.

이 프레임워크는 언제까지 유효할까

이 병목 투자 프레임워크는 얼마나 오래 갈까? 공급이 수요를 따라잡는 시점에 달려 있습니다.

생산 능력 건설 일정을 보면, 2027년 하반기가 첫 공급 확대 시점입니다. SK하이닉스 M15X 공장이 2027년 중순 가동을 계획 중이고, 마이크론 싱가포르 및 대만 공장도 2027년을 겨냥하고 있습니다. 백발주신은 광자 슈퍼 사이클도 2027년 중반부터 본격화될 것으로 판단합니다. 2028년은 두 번째 물결입니다. 삼성 평택 P5, SK하이닉스 미국 인디애나 공장, 마이크론 히로시마 공장이 한꺼번에 가동됩니다. 이에 대해 리푸탄(Lip-Bu Tan)은 "2028년 이전에는 완화되지 않을 것"이라고 진단했습니다.

그러나 새로운 생산 능력이 가동된다고 병목이 사라지는 것은 아닙니다. GPU 세대가 바뀔 때마다 HBM 수요량이 두 배로 늘어나고 있으며, NVIDIA 차세대 Rubin 아키텍처는 HBM4 수요를 더욱 증폭시킬 것입니다. 게다가 하이퍼스케일 클라우드 사업자들은 이미 장기 계약을 통해 상당한 증설 물량을 묶어둔 상태라, 일반 시장에서 확보할 수 있는 물량은 제한적입니다.

2017~2018년 DRAM 가격이 폭등하자 삼성은 대규모 증설에 나서 자본적 지출을 50% 이상 늘렸습니다. 신규 생산 능력이 2019년 집중적으로 쏟아져 나온 뒤 가격은 폭락했고 업계 전반이 적자에 빠졌습니다. 생산 능력 투자에서 가격 반전까지 걸린 시간은 18개월이었습니다.

이번 사이클의 규모는 지난번보다 훨씬 큽니다. DRAM 가격은 2025년부터 2027년까지 약 275~~300% 상승할 전망으로, 이는 2017~~2018년 상승 폭의 3배이며, 3배 커진 매출 기반 위에서 일어나는 것입니다. SK하이닉스, 삼성, 마이크론 세 메모리 업체의 시가총액은 모두 1조 달러를 넘어섰고, HBM 영업이익률은 60~70%에 달해 기존 DRAM을 크게 웃돕니다. 동일한 18개월 타임라인을 적용하면, 2028년 말에서 2029년 중반은 특히 경계해야 할 시기가 됩니다.

진짜 주목해야 할 신호는 바로 이것입니다. 만약 그때 AI 자본적 지출 증가세가 둔화되는 가운데 세 업체의 신규 생산 능력이 동시에 쏟아지면, 수급 관계가 급속히 역전되어 병목이 공급 과잉으로 바뀌고 가격 결정권이 공급자에서 수요자로 넘어갈 수 있습니다.

Leopold의 포지션은 그가 이미 이 시나리오에 대비하고 있음을 시사합니다. 그는 전력과 인프라에 롱 포지션을 취하는 동시에, 84억 6천만 달러 규모의 풋옵션을 통해 반도체 섹터를 숏하고 있습니다. 그의 판단은, AI 인프라 구축 사이클이 정점을 찍으면 칩 업체들 간의 치열한 경쟁이 마진을 압박하겠지만, 전력과 물리적 인프라의 희소성은 더 오래 지속되고 복제하기도 어렵다는 것입니다.

그 전까지는 이 공급망의 수급 불균형이 완화될 기미가 보이지 않습니다.

FG Nexus가 다시 3375 ETH 매도, 누적 손실 8680만 달러 초과

인기 기사