저자: Block Analytics Ltd X Merkle 3s Capital
우리는 이 질문에 이미 세 번이나 답했습니다.
AI 시장에 거품이 있을까요?
지난 2년 동안 가장 많이 받은 질문이며, 여러 차례 답변을 드렸습니다. 하지만 매번 새로운 급등과 급락 때문에 결론을 다시 검토해야 하는 상황에 놓이곤 합니다.
이번에는 단순히 "예" 또는 "아니오"로 답할 생각이 없습니다.
질문 자체가 잘못되었습니다. AI는 자산이 아니라 웨이퍼 제조 공장에서 발전소까지, 수조 달러 규모의 대기업에서 신생 스타트업까지 아우르는 전체 산업 사슬입니다. "AI에 거품이 있습니까?"라고 묻는 것은 "부동산에 거품이 있습니까?"라고 묻는 것만큼이나 조잡합니다. 일류 도시의 핵심 입지와 삼류 지역의 유령 도시가 같은 답을 가질 수 있겠습니까?
모든 수준에 동일한 질문을 적용하면 필연적으로 잘못된 답이 나올 것입니다.
올바른 질문은 " AI 거품은 어느 수준인가?" 입니다.
거품은 "자신이 존재하는가?"라고 묻지 않고, "자신이 어디에 있고 얼마나 두꺼운가?"라고만 묻는다.
이것을 자세히 살펴보면 직관과 모순되는 그림을 보게 될 것입니다. 모두가 걱정에만 집중하는 영역이 바로 가장 안전한 영역인 반면, 실제로 문제가 불거지고 있는 영역은 좀처럼 진지하게 논의되지 않습니다.
2000년의 유령: 이번에는 무엇이 다를까?
AI 거품에 대해 이야기할 때 2000년을 빼놓을 수 없습니다. 하지만 대부분의 사람들은 "닷컴 버블이 붕괴했다"는 사실만 기억할 뿐, 어떻게 붕괴했는지는 기억하지 못합니다 .
당시의 전략은 이랬습니다. 먼저 주가를 정하고, 그다음 수익을 찾는 것이죠.
2000년의 붕괴는 이렇게 전개되었습니다. 통신 회사들은 막대한 돈을 빌려 마치 유령 도시에 8차선 고속도로를 건설하듯 광케이블을 미친 듯이 설치했습니다. 도로는 완성되었지만, 차는 어디에 있었을까요? 아무도 없었습니다. 그해 설치된 광케이블의 85%에서 95%는 "유휴" 상태였습니다 . 즉, 지하에 묻혀 단 한 번의 데이터 전송도 이루어지지 않았습니다. 자산은 장부에 기록되었지만, 수익은 제로였고, 부채는 실질적이었습니다. 그리고 마침내, 쾅 하고 무너졌습니다.
광섬유는 단지 인프라 계층에 대한 이야기일 뿐입니다. 응용 계층은 훨씬 더 황당합니다.
당시 가장 유명했던 반려동물 용품 전자상거래 업체는 상장 당시 매출이 고작 몇백만 달러에 불과했지만, 마케팅 비용은 매출의 몇 배에 달했습니다. 슈퍼볼 광고에 막대한 돈을 쏟아부었지만, 판매할 때마다 손실을 봤고, 판매량이 늘어날수록 손실 폭은 더욱 커졌습니다. 상장 후 약 9개월 만에 회사는 청산 절차에 들어가 파산했습니다. 이는 단지 한두 건의 사례가 아니었습니다. 당시 상장 업계의 전형적인 모습이었습니다. 수익은 전혀 없고, 자금 조달에 의존하며, 매출 대신 '조회수'와 '클릭 수'로 기업 가치를 평가하는 방식이었습니다 .
더욱 놀라운 것은 일부 학자들이 기업의 사업 운영 방식을 전혀 바꾸지 않고 단순히 회사 이름 끝에 ".com"을 붙이는 것만으로도 주가가 평균적으로 크게 오를 수 있다고 계산했다는 점입니다.
시장은 사업이 아니라 접미사에 돈을 지불하고 있다.
과거 "삽질꾼"들을 떠올려 봅시다. 2000년 당시 시스코는 엔비디아와 같은 존재였습니다. 인터넷 트래픽은 모두 시스코의 라우터를 통해 처리되었죠. 언뜻 보기에 완벽한 논리였습니다. 하지만 거품이 정점에 달했을 때 시스코의 주가수익비율은 세 자릿수 까지 치솟았습니다. 이는 무엇을 의미할까요? 시장은 시스코가 당시의 수익 수준을 100년 이상 유지하거나, 몇 년 안에 10배 이상 성장해야만 손익분기점을 넘을 수 있다고 요구했다는 뜻입니다. 이후 인터넷은 세상을 완전히 바꿔놓았고, 트래픽은 폭발적으로 증가했습니다. 시스코의 주가가 2000년 최고치로 회복하는 데는 20년 이상이 걸렸습니다.
이 사건을 기억해 두세요. 이 사건은 본문 전체에서 가장 중요한 각주입니다.
당시 가장 큰 비극은 가짜 회사를 산 것이 아니라, 진짜 회사를 100배나 비싼 가격에 산 것이었다.
현재 전략은 수익을 먼저 창출한 다음 주가를 올리는 것입니다.
이제 2026년으로 시선을 돌려봅시다.
GPU는 단 하나도 유휴 상태가 아닙니다 . 생산되는 모든 칩은 생산 라인에서 나오자마자 즉시 토큰을 사용하여 현금을 벌 수 있도록 즉시 사용됩니다. 단순히 사용률이 높은 정도가 아니라 100%입니다. 고객들은 돈을 들고 줄을 서 있지만 아직 제품을 구매할 수 없습니다.
그렇다면 애플리케이션 계층은 어떨까요? 주요 대기업들과 비교해 보겠습니다. 한 선두 기업의 연간 매출은 18개월 전만 해도 1억 달러 미만이었지만, 지금은 450억~470억 달러 에 달하며 이미 분기별 흑자를 달성했습니다. 경영진은 당초 10배 성장을 목표로 했지만, 실제로는 80배 성장을 이뤄냈습니다.
두 시대의 주요 기업들을 나란히 비교해 보세요:
당시 상황: 수백만 달러의 매출을 올렸지만 수천만 달러의 손실을 입었고, 출시 9개월 만에 파산했습니다.
현재 상황: 제 수입은 18개월 만에 수백 배 증가했고, 이미 수익을 내기 시작했습니다.
과거에는 기업들이 자본 시장에서 자금을 조달하기 위해 "스토리"에 의존했지만, 오늘날 선도적인 기업들은 계약을 통해 고객으로부터 직접 대금을 받습니다. 이는 정도의 차이가 아니라 비즈니스 모델의 차이입니다.
"삽질하는 기업"에 대한 가치 평가 논리도 바뀌었습니다. 오늘날 엔비디아의 주가수익비율은 약 30으로, 시스코의 최고치에 비하면 극히 일부에 불과합니다. 이러한 높은 가치를 뒷받침하는 것은 미래에 대한 상상력이 아니라, 이미 계약이 체결되고 생산 일정에 반영된 수많은 수주 물량입니다.
과거에는 주가가 우선이었고 그다음이 매출이었는데, 이는 종종 실패로 이어졌습니다. 지금은 매출이 우선이고 그다음이 주가 상승인데, 이는 따라잡기가 더 쉬운 방식입니다. 순서가 바뀌었으니 결과도 다릅니다.
구매자가 바뀌었습니다. 2000년에는 부채에 허덕이는 통신 회사들이 광섬유 케이블을 설치했지만, 오늘날 컴퓨팅 파워를 구매하는 기업은 마이크로소프트, 구글, 메타, 아마존, 즉 세계에서 가장 현금 흐름이 풍부한 네 기업으로, 자신들이 벌어들인 돈을 쓰고 있습니다.
2000년에는 빌린 돈으로 아무도 사용하지 않는 자산을 샀지만, 2026년에는 벌어들인 돈으로 충분하지 않은 자산을 살 것입니다. 이 두 가지는 완전히 다른 종류의 상황입니다!
하지만 벽에 금이 가 있었다.
이 시점에서 우리는 브레이크를 밟아야 합니다.
이른바 "잉여현금흐름" 이야기는 이제 설득력을 잃어가고 있습니다. 올해 4대 클라우드 업체들의 총 자본 지출은 약 7,250억 달러에 달했는데, 이는 전년 대비 무려 77% 증가한 수치입니다. 이 규모가 얼마나 큰 걸까요? 이는 중진국 한 나라의 연간 GDP 전체에 해당하는 금액을 데이터 센터에 쏟아부은 것과 맞먹는 규모입니다.
더욱 놀라운 것은 아마존의 경우입니다. 아마존의 잉여현금흐름은 260억 달러에서 12억 달러로 거의 0에 가까워졌지만, 장기 부채는 오히려 증가하고 있습니다. 다시 말해, 거대 기업들의 자체 수익만으로는 더 이상 충분하지 않게 되자 차입에 나서기 시작한 것입니다.
이는 거품 붕괴의 징후는 아닙니다. 이 거대 기업들의 재무제표는 인류 기업 역사상 가장 견고한 수준을 유지하고 있습니다. 하지만 이는 거품 붕괴의 첫 번째 균열입니다. 이번 투자 라운드에서 가장 유력했던 논리, 즉 "현금 흐름 중심의 매수" 전략이 "완전히 타당"했던 수준에서 "대체로 타당"한 수준으로 흔들리고 있습니다.
분기별로 주의 깊게 살펴볼 가치가 있습니다.
2000년 거품 붕괴에 대한 회고를 마무리해 보겠습니다. 그 당시 거품 붕괴가 남긴 가장 큰 오해는 모두가 "그 이야기는 가짜였다"라고 기억하는 것입니다. 시장을 무너뜨린 진정한 원인은 통제되지 않은 공급 이었다는 사실을 간과한 것이죠. 아무리 이야기가 그럴듯해 보였더라도, 공급 측에서 생산 능력을 무한정 확장하고 활용할 수 있는 한, 과잉 생산은 시간 문제였고, 결국 붕괴는 당연한 수순이었습니다. 반대로, 이번 거품 붕괴가 같은 실수를 반복할지 여부는 수요 측의 이야기가 얼마나 매력적인지에 달려 있는 것이 아니라, 공급 측에서 누가 브레이크를 걸 수 있는지에 달려 있습니다.
그렇다면 다음 질문은 이것입니다. 이번 라운드에서 누가 제동을 걸고 있는 걸까요?
먼저 지도를 공개하고, 그 다음 지뢰를 층층이 제거하십시오. 이것이 바로 AI 컴퓨팅 파워의 5단계 피라미드입니다.
하나씩 나열하기 전에 먼저 전체 산업 사슬을 간략하게 살펴보겠습니다. AI 컴퓨팅 파워 산업 사슬은 아래에서 위로 다섯 단계로 나눌 수 있습니다.
표를 이용해 다시 설명해 보겠습니다.
이 이미지에는 즉시 눈에 띄는 패턴이 있습니다.
물리학에 가까울수록 과장된 부분이 적고, 이야기에 가까울수록 과장된 부분이 많다.
0단계에서는 생산 확장에 3~5년이 걸리고 공장 건설에 수천억 달러가 투자되어야 하므로 거품을 만들어내는 것이 불가능합니다. 공급이 충분하지 않기 때문입니다. 하지만 단계가 높아질수록 물리적 제약은 완화되고, 거품이 형성될 여지는 커집니다. 4단계의 극단적인 상황에서는 파워포인트 프레젠테이션 한 번으로 자금을 확보할 수 있으며, 자연스럽게 거품이 형성됩니다.
유일한 예외는 L2 인터커넥트 레이어입니다. 하드웨어 영역이므로 이론적으로 물리적 제약으로 보호되어야 하지만, 오히려 가장 강력한 거품이 형성된 영역이 되었습니다. 왜 그럴까요? 자세한 내용은 나중에 살펴보겠습니다.
AI 거품을 판단하는 첫 번째 단계는 시장 심리를 살펴보는 것이 아니라, 자신이 피라미드 구조에서 어디에 위치하는지 파악하는 것입니다.
이 지도에서 L0 레이어에 "폼 없음"이라고 직접 표시할 수 있는 이유는 두 개의 물리적 잠금장치로 잠겨 있기 때문입니다. 먼저 잠금장치에 대해 이야기하고, 그 다음 레이어별로 지뢰를 제거해 나가겠습니다.
첫 번째 자물쇠: TSMC
왜 우리는 이번 AI 투자 지출이 통제 불능 상태에 빠지지 않을 것이라고 믿는 걸까요? 그 해답은 수요가 아니라 공급 측면에 있습니다.
거품이 터지려면 반드시 과잉 공급 이라는 조건이 필요합니다. 튤립은 어디에나 심어야 하고, 광섬유 케이블은 아무도 사용하지 않을 정도로 많이 설치해야 하며, 집은 팔리지 않을 정도로 많이 지어야 합니다. 과잉 공급이 없으면 붕괴도 없습니다. 2000년의 재앙의 진짜 원인은 인터넷에 대한 예측이 틀렸기 때문이 아니라, 광섬유 케이블 공급이 완전히 통제 불능 상태였기 때문입니다. 어떤 통신 회사든 돈을 빌려서 도랑을 파고 케이블을 설치할 수 있었고, 아무도 제동을 걸 수 없었습니다.
인공지능 컴퓨팅 파워의 공급은 세계에서 가장 보수적인 집단의 손에 달려 있다.
인공지능 시대의 "중앙은행"
TSMC는 첨단 공정 기술 분야에서 90% 이상의 시장 점유율을 차지하며 인텔과 삼성에 약 9~15개월 앞서 나가고 있으며, 가장 앞선 2nm 공정에서도 이러한 격차는 좁혀질 기미를 보이지 않고 있습니다. 이는 전 세계 AI 칩 생산이 시장이 아닌 TSMC에 의해 좌우된다는 것을 의미합니다.
인공지능 시대의 중앙은행과 같습니다. 연방준비제도가 화폐 발행량을 조절하는 것처럼, TSMC는 컴퓨팅 파워 생산량을 조절합니다. 연방준비제도는 금리 인상을 위해 회의를 열고 투표를 거쳐야 하며 정치적 압력에 직면해야 하지만, TSMC는 확장 계획을 승인하지 않음으로써 컴퓨팅 파워 공급량을 통제합니다.
이 "중앙은행"의 수장들은 2001년과 2008년의 금융 위기를 직접 경험한 70대 엔지니어들입니다. 그들은 반도체 거품이 어떻게 부풀어 오르고 결국 업계 전체를 어떻게 파멸시켰는지 직접 목격했기에, 창립자의 유산을 지키는 수호자라고 자처합니다. 그들에게 "호황 후의 폭락"은 교과서적인 사례가 아니라, 자신들이 직접 해고했던 직원들과 가동이 중단되는 것을 지켜봤던 생산 라인의 모습입니다.
황런쉰이 생산 능력을 두 배, 심지어 세 배로 늘려달라고 요구했을 때, 그들은 거절했습니다.
이게 얼마나 역설적인지 생각해 보세요. 세계에서 가장 잘나가는 회사가 끝없는 주문과 자금을 들고 당신의 문을 두드리며 생산 확대를 간청하는데, 당신은 거절합니다. 전 세계에서 "아니오"라고 말할 수 있는 회사는 단 하나뿐이며, 최종 결정권도 오직 그 회사에만 있습니다 .
덧붙여 말하자면, 젠슨 황과 TSMC는 30년 넘게 협력해 왔지만, 정식 구매 계약을 체결한 적이 없습니다 . 모든 것이 악수만으로 이루어졌죠. 이는 경영상의 허점이 아니라, 30년간 쌓아온 신뢰를 바탕으로 한 시스템입니다. 바로 이 때문에 TSMC는 최대 고객에게 "아니오"라고 말할 수 있고, 고객은 받아들일 수밖에 없는 것입니다.
이 자물쇠는 얼마나 꽉 잠겨 있나요?
디지털 레벨:
최첨단 2나노미터 공정 기술은 올해 말까지 생산 물량이 모두 소진되어 단 한 대도 남지 않았습니다.
가오슝은 2나노미터 웨이퍼 제조 시설을 5개나 동시에 건설하고 있는데, 이는 인류 역사상 가장 큰 규모의 첨단 공정 기술 제조 시설 병렬 건설입니다. 하지만 첨단 웨이퍼 제조 시설이 기초 공사에서 양산 단계로 나아가기까지는 3~5년이 걸리고, 초기 투자액은 200억 달러가 넘습니다.
이처럼 빠른 속도로 생산 시설을 건설하더라도 2030년에는 2nm 웨이퍼의 월간 수요가 40만~45만 개에 달할 것으로 예상되는 반면, 생산 능력은 30만~35만 개에 그칠 것으로 전망됩니다 . 이는 장기적으로 월 10만~15만 개의 웨이퍼가 부족하게 되어 수요의 4분의 1에서 3분의 1을 충족시키지 못할 것임을 의미합니다.
또 다른, 더 잘 알려지지 않은 병목 현상이 있습니다. 바로 고급 패키징입니다. 칩은 제조된 후에도 반제품에 불과합니다. 컴퓨팅 칩과 메모리는 사용 전에 함께 "패키징"되어야 하는데, 이것이 AI 칩의 "마지막 단계"이며, 이 과정 역시 사실상 TSMC가 독점하고 있지만, TSMC의 생산 능력은 항상 부족한 상황입니다.
TSMC가 잠재력을 최대한 발휘한다면, 엔비디아는 이론적으로 연간 2조~3조 달러 상당의 GPU를 출하할 수 있을 것입니다. 이는 현재 실제 출하량의 거의 10배에 달하는 수치입니다. TSMC는 이미 이러한 수치를 확보해 놓은 상태입니다.
전 세계의 모든 AI 관련 야망을 합친다 해도 TSMC의 생산 능력 목록 앞에 줄을 서야 할 것이다.
이 자물쇠도 따낼 수 있습니다.
공정하게 말하자면, 부정적인 측면도 명확히 해야 합니다. 이 독점 체제는 영구기관이 아닙니다. 깨질 수 있는 각본이 있는 체제입니다. 머스크 같은 선구자든, 상황을 반전시키고 싶어 안달하는 인텔이든, 누군가 TSMC를 우회하고 장비 제조업체의 지원을 받아 자체적인 초대형 파운드리 클러스터를 구축하여 첨단 생산 능력에 대한 독점을 깨뜨린다면, 생산 능력 확장의 원칙은 무너질 것입니다.
그때가 되면 모든 반도체 제조업체는 2000년 통신 회사들이 그랬던 것처럼 생산 능력을 필사적으로 확장할 것이고, 과잉 공급이라는 엔진이 본격적으로 가동될 것이다.
다행인 점은 공장 건설에 필요한 물리적 일정을 고려할 때, 이 시나리오가 2027년 이전에 현실화될 가능성은 낮다는 것입니다. 하지만 안 좋은 소식은 일단 촬영이 시작되면 예고편은 공개되지 않을 것이라는 점입니다.
거품은 통제되지 않은 공급을 필요로 합니다. 그리고 AI의 공급 밸브는 두 번의 폭락을 목격하고 젠슨 황을 거부한 일단의 노인들의 손에 있습니다!
두 번째 잠금장치: 전기 잠금장치
설령 TSMC가 내일 정신을 차리고 대규모 생산 확장에 나선다고 해도, 그 칩들은 여전히 어딘가에 설치되어야 할 것이다.
두 번째 잠금장치는 전기와 토지입니다.
많은 사람들은 AI 인프라의 병목 현상이 칩이라고 생각하지만, 현재 실제 병목 현상은 훨씬 더 기본적인 문제 , 즉 데이터 센터를 위한 부지 승인과 전력망 접근 문제 입니다.
이 상황의 부조리는 시간 규모의 불일치에 있습니다. 칩 설계에는 2년이 걸리고, 데이터 센터 구축에는 2~3년이 걸리지만, 데이터 센터에 충분한 전력을 공급하는 데에는 새로운 발전소 건설, 변전소 확장, 고전압 송전선 설치, 환경 영향 평가 및 승인 완료 등 최소 5년 이상이 소요됩니다. 칩은 나노미터 단위로 진화하며 개발되는 반면, 전력망은 10년 주기로 계획됩니다.
칩은 매달 개선되는 반면, 전력망은 수십 년 단위로 측정됩니다. 이것이 인공지능 시대에서 가장 큰 시간 격차입니다.
그래서 기이한 광경이 펼쳐집니다. 수백억 달러의 예산을 가진 거대 기술 기업들이 마치 금을 캐는 사람들이 물을 찾아 헤매듯 전 세계에서 "전기가 있는 땅"을 찾아 헤매고 있습니다. 원자력 발전소 옆 땅을 사들이고, 20년 장기 전력 구매 계약을 체결하며, 심지어 가동이 중단된 원자로 재가동에 직접 자금을 지원하기까지 합니다. 문제는 돈이 아니라 전기입니다.
전력 부족 현상은 2027년에서 2028년까지는 완화되지 않을 것으로 예상됩니다. 발전소와 송전망 건설 주기가 이 시기를 결정하며, 아무리 많은 돈을 투입해도 이 시기를 크게 단축할 수는 없습니다.
두 개의 수문이 겹쳐지면서 인공지능 컴퓨팅 능력의 성장을 강제로 "억제"하는 효과가 나타났습니다. 수요는 폭발적으로 증가하려 했지만 공급은 늘릴 수밖에 없었습니다. 그 결과 성장은 둔화되었지만, 더 오랜 기간 동안 안정적으로 지속되었습니다. 이는 철도, 운하, 인터넷과 같은 과거의 기술 혁명들이 결코 누리지 못했던 현상입니다. 이러한 혁명들은 모두 공급이 통제 불능 상태로 치솟은 후 결국 붕괴되는 과정을 겪었습니다.
역사적으로 모든 기술 혁명은 통제되지 않은 공급으로 인해 소멸했습니다. 인공지능은 물리 법칙에 의해 그 속도가 강제로 제한되는 최초의 기술이며, 이것이 인공지능에게 가장 큰 행운입니다.
우주에서 온 변수
여기서 한 가지 장기적인 변수가 남았습니다. 바로 우주 데이터 센터입니다.
이 아이디어는 미래지향적이면서도 매우 효과적입니다. 태양 동기 궤도에서는 태양 에너지가 무한하고 무료이며, 위성은 영하 200도 이하의 극저온 환경에서 심우주를 등지고 있어 열 방출에 드는 비용이 사실상 없습니다. 구상된 형태는 위성 전면에 태양광 패널, 중간에 표준 서버 랙, 그리고 수백 미터 길이의 방열판이 뒤쪽에 배치된 형태입니다. 여러 위성이 레이저로 연결되어 궤도에 떠 있는 가상 데이터 센터를 구성합니다.
지상 데이터 센터에서 가장 비용이 많이 드는 두 가지 요소인 전기와 냉각은 우주에서는 무료입니다.
타임라인: 개념 증명은 2년 이내에 나타날 수 있으며, 지상 데이터 센터에 대한 투자 논리는 2030년경부터 흔들리기 시작할 수 있습니다.
이 변수를 기억해 두세요. 지금 당장은 아무런 변화도 가져오지 않지만, L3 인프라 계층 전체에 드리워진 칼과 같은 존재입니다. 곧 사용하게 될 겁니다.
진짜 거품은 어디에 있는가: 피라미드를 따라 층층이 광산을 파괴하는 것
이제 두 가지 잠금장치에 대한 설명을 마쳤으니, 5층 구조의 지도로 돌아가서 아래에서 위로 층별로 차근차근 살펴보겠습니다.
L0 + 응용 분야 헤더: 대형주 - 비싸지만 거품은 아닙니다.
마이크로소프트, 구글, 메타, 아마존, 엔비디아. 이러한 자본 지출은 실제 계약, 실제 수익, 그리고 완전한 활용도를 의미합니다.
두 숫자면 충분합니다.
첫째, AWS의 1분기 미이행 수주 잔고는 3,600억~3,700억 달러 에 달했는데, 이는 전년 동기 대비 90% 이상 증가한 수치입니다. 게다가 이 수치에는 주요 AI 연구소의 1,000억 달러 규모 추가 계약은 포함되지도 않았습니다. 이것이 의미하는 바는 무엇일까요? AWS가 오늘부터 신규 고객을 단 한 명도 확보하지 못하더라도, 이미 확보한 수주량만으로도 향후 몇 년간 충분히 바쁘게 운영할 수 있다는 것입니다. 이는 단순한 예상치가 아니라 이미 체결된 계약들입니다.
두 번째 사례는 앞서 언급한 대형 모델 기업의 경우입니다. 이 회사는 18개월 만에 매출이 1억 달러 미만에서 450억 달러 이상으로 증가했으며, 매 분기 흑자를 기록했습니다. 이러한 성장률은 인류 상업 역사상 유례가 없는 것입니다.
많은 사람들이 간과하는 또 다른 중요한 요소가 있습니다. 바로 추론의 경제성입니다. 최첨단 모델을 학습시키는 것은 순전히 투자이며, 눈 깜짝할 사이에 현금이 소진됩니다. 하지만 일단 모델 학습이 완료되면, 모델이 사용될 때마다, 그리고 생성되는 모든 토큰이 수익으로 이어집니다. 현재 업계 추산에 따르면, 모델의 전체 수명 주기 동안 발생하는 추론 수익 잠재력은 학습 전 투자액의 약 5~10배에 달합니다 . 다시 말해, 오늘날의 천문학적인 자본 지출은 "모델"과 같은 일회성 제품을 구매하는 것이 아니라, 향후 수년간 "컴퓨팅 파워 통행료 징수소"를 구매하는 것과 같습니다.
톨게이트 모델에는 한 가지 핵심적인 특징이 있습니다. 초기 투자 비용이 엄청나지만, 이후 현금 흐름은 막대하다는 것입니다. 이는 고속도로, 전력망, 통신망 등 모든 분야에 적용됩니다. 단, 도로에 실제로 차량이 있다는 전제 하에 말입니다. 그리고 우리는 이미 이를 확인했습니다. GPU는 하나도 유휴 상태가 아니며, 모든 차선이 꽉 차 있습니다.
비싼가요? 네. 거품인가요? 거품이란 가격이 펀더멘털에서 벗어난 상태를 말하며, 펀더멘털은 18개월마다 80배의 속도로 가격을 따라잡고 있습니다.
과거에는 매출이 발생하기를 기다리며 기업 가치가 정체되어 결국 파산으로 이어졌지만, 이제는 매출이 기업 가치를 따라잡고 있으며 실제로 그렇게 되고 있습니다.
이 단계의 구매자들을 한 문장으로 요약하자면, 그들은 컴퓨팅 파워를 구매할 때 어떤 이야기에 기대를 걸지 않습니다. 이미 확보한 주문을 수락 할 수밖에 없는 상황입니다 . 생산량을 늘리지 않고서는 체결된 계약을 이행할 수 없기 때문입니다. 이는 환상에 이끌린 자본 지출이 아니라 수요에 의해 주도되는 자본 지출입니다.
L1 메모리 계층: 강세장과 약세장의 격전지
한 단계 더 나아가면 메모리 칩 시장이 있습니다. 현재 메모리 칩은 강세론자와 약세론자 사이에서 가장 치열한 경쟁이 벌어지는 분야입니다.
먼저 이 계층이 왜 중요한지 설명드리겠습니다. GPU가 요리사라면 메모리(특히 고대역폭 메모리인 HBM)는 재료 손질대와 같습니다. 요리사의 칼솜씨가 아무리 빠르더라도 재료를 제때 제공하지 못하면 소용없죠. AI 추론은 바로 이런 "준비 속도"에 엄청나게 의존하는 작업입니다. 모델의 크기가 커지고 대화가 길어질수록 컴퓨팅 성능에 대한 요구보다 메모리 대역폭에 대한 요구가 훨씬 빠르게 증가합니다.
현재 상황: 메모리 가격이 1년 만에 60~70% 상승했고, 마이크론의 이익률은 과거 평균인 16%에서 70%로 급등했습니다.
이 수치는 역사적 맥락에서 볼 때 매우 우려스럽습니다. 지난 25년간 메모리 업계는 가격 급등, 무분별한 생산 능력 확장, 과잉 공급, 가격 폭락, 그리고 집단적인 손실이 끊임없이 반복되는 "돼지 사이클"로 악명이 높았습니다. 이 업계에서 이윤율이 70%에 도달할 때마다 재정적 재앙이 뒤따랐습니다 . 늘 그렇듯, 결국에는 자산을 처분하고 도망치는 수밖에 없었습니다.
하지만 낙관론자들은 이러한 수요가 재고 보충이 아니라 구조적인 변화 때문이라고 주장합니다. AI 추론이 HBM 수요의 지속적인 성장을 견인할 것이며, 메모리 제조업체들은 지난 25년간의 경기 순환적 변화에서 교훈을 얻었기에 이번에는 생산량 확대에 매우 신중한 태도를 보이고 있다는 것입니다. 누구도 가격 폭락을 초래하고 싶어 하지 않기 때문입니다.
별도로 언급할 만한 구조적 변화가 하나 있습니다. 25년간의 치열한 재편 끝에 현재 글로벌 하이엔드 메모리 시장에는 단 세 업체 만이 남았습니다. 1990년대에는 20개가 넘는 제조업체가 경쟁하며 가격 경쟁이 극심했지만, 오늘날 이 세 과점 기업은 태평양을 사이에 두고 서로의 확장 계획을 예의주시하며 선제 공격을 시도하지 않고 있습니다. 이러한 과점 구조는 본질적으로 생산 능력에 대한 엄격한 규율을 가져오는데, 이는 "이번 확장은 통제 불능 상태가 되지 않을 것"이라는 어떤 경영진의 발표보다도 더 확실한 근거가 됩니다.
게다가 HBM은 일반 메모리의 생산 능력을 조용히 압박하고 있습니다. 동일한 생산 라인에서 HBM용으로 가공된 웨이퍼는 일반 메모리용 웨이퍼보다 훨씬 적은 양을 생산합니다. HBM에 대한 수요가 강해질수록 일반 메모리의 공급은 더욱 부족해지고, 이는 업계 전반의 가격 상승을 초래합니다. 바로 이러한 이유로 컴퓨터에 사용되는 일반 메모리 스틱의 가격까지 오르고 있는 것입니다.
더욱 중요한 통계는 다음과 같습니다. 현재 전 세계 인구 중 단 0.1%만이 인공지능을 효과적으로 활용하고 있습니다 . 만약 이 수치가 5%에 도달한다면, 즉 인공지능이 "괴짜들의 장난감"에서 "일반 사무직 근로자들의 일상적인 도구"로 변모한다면, 메모리 수요는 엄청나게 증가할 것입니다.
하락론자들의 논리 역시 타당합니다. 현재의 가격 상승은 판매량 때문이 아니라 가격 자체에 의해 주도되고 있다는 것입니다. 사재기, 판매 보류, 가격이 오를 때 구매하는 행위는 건전한 수요가 아니라 전형적인 공급-수요 불균형의 징후입니다.
70%라는 수익률은 새로운 시대의 시작을 알리는 신호일 수도 있고, 오래된 드라마의 절정을 의미하는 것일 수도 있습니다. 투자자들은 "이번엔 다를 거야"라고 기대하고 있는데, 공교롭게도 이 다섯 마디는 투자 역사상 가장 비싼 다섯 마디입니다.
우리는 이 점에 대해 결론을 내리지 않을 겁니다. 도박판이지 거품이 아니니까요. 양쪽 모두 진짜 칩이 걸려 있습니다.
L2 상호 연결 계층: 광 모듈—거품의 향기는 여기서 시작됩니다
드디어 우리가 정말 강조하고 싶었던 부분에 도달했습니다. 그리고 이 부분은 지도에서 유일한 "하드웨어 예외"이기도 합니다.
광 모듈이 무엇인지 30초 안에 설명해 드리겠습니다. AI 데이터 센터에는 수만 개의 GPU가 있습니다. 이 GPU들은 독립적으로 작동하지 않고, 끊임없이 데이터를 교환하고 협력하여 동일한 모델을 계산합니다. 칩 간의 "통신"량이 너무 많아서 구리선으로는 감당할 수 없습니다. 따라서 전기 신호를 광 신호로 변환하여 광섬유를 통해 전송해야 합니다. 이러한 "전기-광" 및 "광-전기" 변환을 담당하는 작은 장치가 바로 광 모듈입니다.
GPU는 근육이고, 광 모듈은 혈관입니다 . 클러스터 규모가 커질수록 칩 간 상호 연결에 대한 수요가 증가하며, 이것이 바로 AI 시장의 급성장과 광 모듈 시장의 폭발적인 성장을 설명하는 요인입니다. 이러한 업계 논리는 사실이며, 전체 광 모듈 시장은 올해 거의 60% 성장할 것으로 예상되고, 실제로 생산 능력은 "2028년까지 매진"된 상태입니다.
논리는 타당합니다. 하지만 각 주식의 실제 가격 변동을 살펴보겠습니다.
첫 번째는 루멘텀입니다. 지난 거품의 총아였고, 이번 거품의 선두주자입니다.
이 회사는 레이저와 광학 부품, 즉 광 모듈 및 광 통신 시스템의 핵심 "광원"을 제조합니다. 이 회사의 역사는 매우 흥미롭습니다. 전신 회사는 2000년대 광 통신 거품 당시 가장 유명한 스타 주식 중 하나였으며, 시가총액이 한때 1,000억 달러를 넘어섰다가 거품 붕괴 후 99% 폭락하여 "인프라 거품"의 전형적인 사례가 되었습니다. 루멘텀은 바로 이 회사에서 분사된 사업부입니다.
이후 20년 동안 이 회사는 아이폰의 얼굴 인식용 레이저와 통신 네트워크용 부품을 공급하는 등 그다지 특별한 사건 없이 운영되었습니다. 전형적인 "괜찮지만 지루한" 하드웨어 회사였죠.
그러다 인공지능(AI)이 등장했습니다. 데이터 센터에는 엄청난 양의 고속 레이저가 필요하며, "광 경로를 스위치에 직접 통합하는" 차세대 기술이 이를 다시금 핵심 기술로 부각시켰습니다. 엔비디아조차도 이 분야에 20억 달러라는 거액을 투자했습니다. 그 결과, 엔비디아의 주가는 지난 12개월 동안 10배 이상 상승했습니다 .
사업이 나아지고 있나요? 네, 정말 그렇습니다. 2028년까지 주문이 이미 확보된 상태입니다. 하지만 이 두 가지 수치를 함께 살펴보세요. 향후 몇 년간 매출 성장률은 매년 수십 퍼센트에 달할 것으로 예상되는 반면, 주가는 지난 1년 동안 1,000% 이상 상승했습니다. 시장은 이미 이 회사의 주가를 연간 매출의 수십 배로 평가하고 있는데, 이는 성숙한 하드웨어 회사의 일반적인 주가수익비율인 3~5배를 훨씬 웃도는 수치입니다.
지난번 거품이 터졌을 때 그 중심부는 빛이었고, 이 거품에서 나는 가장 강한 냄새도 여전히 빛입니다. 역사는 반복되지 않지만, 비슷한 양상을 보이는 것은 사실입니다.
두 번째 회사: AAOI – 한 번 추락했지만, 다시 같은 절벽 위에 서 있는 사람.
이 회사는 광 트랜시버 모듈을 제조하여 주로 클라우드 서비스 제공업체의 데이터 센터에 판매합니다. 이 회사의 역사 또한 흥미롭습니다. 최근 데이터 센터 건설 붐이 일었던 2017년경에는 최고의 실적을 기록했지만, 최대 고객사가 갑자기 주문을 취소하고 다른 공급업체로 갈아타면서 주가가 이후 2년 동안 90% 폭락했고, 그 후 7~8년 동안 적자 위기에 허덕였습니다.
그러다 인공지능이 등장하면서 차세대 고속 광 모듈에 대한 수요가 폭발적으로 증가했고, 기존 고객들이 다시 돌아왔습니다. 그 결과, 주가는 1년 만에 네 배 이상 상승했습니다.
이 회사와 루멘텀의 차이점을 주목하십시오. 루멘텀은 최소한 기술적 해자를 확보하고 엔비디아의 지원을 받는 업계 선두 기업입니다. 반면 AAOI는 지난 10년 동안 대부분 적자를 기록했고, 고객 집중도가 매우 높으며, 지난번 주문 취소 사태에서 이미 교훈을 얻은 2류 업체입니다. 이 회사의 급등은 거의 전적으로 해당 업계의 상승세에 힘입은 것입니다.
이미 흐름이 바뀌기 시작했습니다 . 지난달 이 분야는 하루 만에 두 자릿수 하락률을 기록한 날이 여러 번 있었습니다. AAOI는 하루 만에 10% 이상 하락했고, 주요 종목들도 7~10% 하락하며 그 뒤를 따랐습니다. 특별한 악재는 없었고, 단지 고평가된 주식들이 하락세로 전환되기 시작한 것뿐입니다.
거의 논의되지 않는 또 다른 위험 요소가 있습니다. 바로 기술 도입 자체입니다.
현재 광학 산업은 아키텍처 혁명을 겪고 있습니다. 스위치에 꽂는 "독립형 소형 박스" 방식 대신 광학 부품을 칩 패키지에 직접 통합하는 방식, 즉 업계에서 코패키징 광학이라고 불리는 방식이 대세가 되고 있습니다. 이러한 방향이 주류가 되면 두 가지 변화가 나타날 것입니다. 첫째, "광학 모듈"이 점차 독립적인 제품 형태로 자리 잡게 되면서 모듈 제조업체에서 칩 제조 대기업으로 주도권이 이동하게 될 것입니다. 둘째, 공급망에서 가치가 "핵심 광원"에 집중되고 조립 단계에서의 수익은 줄어들 것입니다.
달리 말하자면, 레이저 기술의 핵심을 쥐고 있는 루멘텀(Lumentum) 같은 회사에게 이 기술 혁명은 위험보다는 기회를 더 많이 제공합니다. 광원은 언제나 필요할 것이며 그 가치는 점점 더 높아지고 있기 때문입니다. 하지만 조립에 강점을 가진 AAOI 같은 모듈 제조업체에게는 오히려 또 다른 위협이 될 수 있습니다. 아이러니하게도 현재 시장은 두 유형의 회사를 거의 똑같이 평가하고 있습니다. 호황일 때는 누가 수영복을 입었는지 아무도 신경 쓰지 않는 법이죠.
같은 업종 내에서 어떤 기업은 대체 불가능한 광원을 판매하는 반면, 어떤 기업은 언제든 건축 혁명에 의해 외면당할 수 있는 제품을 판매합니다. 그런데도 주가 상승률은 차이를 보이지 않습니다. 이것 자체가 거품의 특징입니다.
요약하자면 , 수요는 거의 60% 증가했고, 주가는 4배에서 10배까지 상승했습니다. 차이점은 무엇일까요? 바로 시장이 2026년 주가에 2028년 매출을 이미 반영했기 때문입니다.
그럴듯한 스토리와 과도한 가격 책정이 결합된 것이 전형적인 거품의 형태입니다. 이는 허구가 아니라, 너무 비싸서 향후 발생할 수 있는 실수를 용납할 여지가 없다는 뜻입니다.
왜 하필 이 시점에서 거품이 발생했을까요? 그 해답은 해당 지도의 패턴을 이해하는 데 있습니다. 광 모듈은 전체 하드웨어 공급망에서 물리적 진입 장벽이 가장 낮은 연결 고리입니다. 웨이퍼 제조 공장을 건설하려면 수천억 달러와 5년이 걸리는 반면, 광 모듈 생산 라인을 확장하는 데는 수억 달러와 몇 분기밖에 걸리지 않습니다. 즉, 공급이 투기에 "협조"할 수 있는 유일한 하드웨어 부품인 것입니다. 공급 측면을 통제할 수 없을 때 거품은 커질 기회를 얻게 됩니다.
TSMC의 독점적 공급망은 광 모듈을 보호할 수 없습니다. 왜냐하면 광 모듈의 생산 능력은 전체 공급망에서 TSMC의 승인이 필요하지 않은 유일한 연결 고리이기 때문입니다.
매일 두 자릿수 하락세가 반복되는 것은 이미 똑똑한 투자자들이 줄지어 매도에 나서고 있음을 시사합니다.
L3 인프라 계층: GPU 클라우드 하위 임대인 – 생존은 하지만 타인의 병목 현상에 의존
지난 2년 동안 GPU 임대 전문 클라우드 서비스 제공업체라는 새로운 유형이 등장했습니다. 이들은 자체적으로 GPU를 구매하고 데이터 센터를 구축한 후, GPU가 부족한 기업에 컴퓨팅 파워를 임대합니다. 업계에서는 이들을 네오클라우드(NeoCloud)라고 부르지만, 우리는 "GPU 하위 임대주"라고 부르는 것을 선호합니다.
그들은 승승장구하고 있으며, 진정한 기술력을 갖추고 있습니다. 마치 F1 드라이버가 자신의 자동차를 최대한 활용하듯 하드웨어에서 최고의 성능을 끌어내어, 기존의 2류 공급업체보다 2~3배 높은 GPU 활용률을 달성합니다. 덕분에 동일한 그래픽 카드 배치에서 훨씬 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.
생존 논리 역시 마찬가지입니다. 4대 클라우드 제공업체의 자체 용량은 단순히 부족하며, 초과 수요는 누군가가 충족해야 합니다. "컴퓨팅 능력 부족"이라는 주요 전제가 존재하는 한, 하위 임대업자들은 사업을 계속할 것입니다 .
하지만 이 사업의 본질을 잘 살펴보시기 바랍니다. 이들은 병목 현상의 수혜자이지, 해자를 장악한 세력이 아닙니다 .
그들의 상황을 명확히 생각해 보세요. 그들이 버는 모든 돈은 본질적으로 "주요 기업들이 용량 확장에 발맞춰 나가지 못하는" 시간적 격차에서 비롯됩니다. 하지만 2027~2028년에는 전력 병목 현상이 완화될 것으로 예상되며, 주요 기업들의 자체 데이터 센터 건설은 인류 역사상 가장 빠른 속도로 진행되고 있습니다. 또한 2030년대에 구현될 것으로 예상되는 우주 데이터 센터는 지상 컴퓨팅 파워 부족 문제를 근본적으로 해결할 것입니다.
시차 문제는 결국 해결될 것입니다. 전대인은 부동산 소유권 증서가 없고, 만료일이 불분명한 임대 계약서만 가지고 있습니다.
게다가 이 사업은 구조적인 약점을 가지고 있습니다. 고객과 생명줄이 극도로 집중되어 있다는 점입니다 . 카드 제조사도 모두 같은 칩 회사이고, 주요 고객도 대개 두세 개의 AI 기업에 불과합니다. 심지어 최대 주주와 최대 공급업체가 같은 회사인 경우도 있습니다. 공급망이 상위 업체에 의해 통제되고, 매출이 하위 업체에 의해 좌우되며, 중간 업체는 '매칭 시간 차이'로 수익을 얻습니다. 이런 사업 모델은 수익성이 높을 수 있지만, '플랫폼'이라는 이름에 걸맞은 높은 기업 가치를 정당화하기는 어렵습니다.
다른 사람의 병목 현상을 이용해 수익을 창출하고 있다면, 그 병목 현상이 사라지는 날을 대비해야 합니다.
이 사업 부문은 사기가 아닙니다. 현재의 현금 흐름은 실질적입니다. 하지만 시장은 현재 이 사업 부문에 높은 가치를 부여하고 있는데, 이는 일시적인 상태를 영구적인 것으로 간주 하는 오류이며 거품으로 이어질 가능성이 있습니다.
L4 애플리케이션 레이어 롱테일 + VC 생태계: 거품 신호가 가장 강하게 나타나는 곳
마지막으로 피라미드 꼭대기까지 올라가세요. 이 부분은 두 부분으로 나누어 봐야 합니다.
상위 절반, 즉 실제 수익을 창출하는 몇몇 대형 모델 기업들은 이미 언급되었듯이 수익이 기업 가치에 부합하므로 더 이상 자세히 설명하지 않겠습니다.
진짜 문제는 롱테일 현상과 이를 부추기는 벤처캐피탈 생태계에 있다. 가장 두드러진 문제는 바로 이것이다.
올해 1분기에 AI 기업들은 전 세계 벤처 캐피털 투자의 대부분을 차지했습니다. 벤처 캐피털 투자액의 80% 이상이 AI 분야에 투입되었습니다.
닷컴 버블이 절정에 달했던 1999년에는 이 비율이 얼마나 되었을까요? 대략 3분의 1에서 4분의 1 정도였습니다.
다시 말해, 오늘날 벤처캐피탈이 단일 테마에 집중 투자하는 비율은 인류 역사상 가장 큰 거품이 정점에 달했을 때의 두 배에 달합니다.
더욱이, 구조가 극도로 상위 부문에 치우쳐 있습니다. 단 네 건의 주요 거래만으로 해당 분기 전 세계 벤처 캐피털 투자액의 65%가 소진되었습니다. 단일 분기에 전 세계 벤처 캐피털 투자액의 3분의 2가 이 네 회사 계좌로 흘러들어간 것입니다.
이는 연쇄적인 문제를 야기합니다. 최상위권의 스타 기업들은 실제 수익을 바탕으로 천문학적인 기업 가치를 유지하는데, 이는 문제가 되지 않습니다. 하지만 수익도 없는 수많은 소규모 스타트업들이 최상위 기업들의 가치 평가 방식을 모방하여 스스로의 가치를 책정하고 있습니다. "저 회사의 주가는 18개월 만에 80배나 올랐는데, 우리 회사는 왜 안 되겠어?" 이것이 바로 큰 문제입니다. 1999년의 "닷컴 도메인을 추가하면 주가가 오른다"는 법칙은 오늘날 "AI 에이전트를 추가하면 주가가 두 배로 오른다"는 법칙으로 대체되었습니다.
더욱 심각한 문제는 이러한 장기 기업들이 도산하는 방식이 이미 예측 가능하다는 점입니다. 제품 실패로 망하는 것이 아닙니다. 오히려 제품이 좋을 수도 있습니다. 이들은 기업 가치 역전으로 망합니다 . 이전 투자 라운드에서 거품 가격으로 조달한 자금이 바닥나면, 다음 투자 라운드에서는 현재 시장 가치로만 투자하려 합니다. 현재 시장 가치로 투자금을 조달한다는 것은 이전 투자자들에게 막대한 손실을 의미하고, 창업자들은 보유 지분을 모두 잃게 됩니다. 결국 협상이 결렬되고, 회사는 자금이 바닥날 때까지 '기업 가치 유지'와 '생존' 사이에서 옴짝달싹 못하게 됩니다. 1999년에 설립된 대부분의 기업들이 이와 같은 방식으로 도산했습니다. 시장의 압력 때문이 아니라, 과거의 높은 기업 가치 때문에 숨이 막혀 죽은 것입니다.
또 다른 요인이 있습니다. 이번 투자 라운드에 등장하는 롱테일 기업들의 비용 구조는 1999년보다 훨씬 취약합니다. 당시 인터넷 스타트업들은 마케팅 비용을 엄청나게 쏟아부었지만, 광고비를 줄이면 살아남을 수 있었습니다. 하지만 오늘날의 AI 스타트업들은 컴퓨팅 파워 비용에 허덕입니다. 모델이 사용되지 않으면 제품 개발이 중단되고, 이 비용은 줄일 방법이 없습니다. 수익이 핵심이고 비용은 고정되어 있기 때문에, 자본이 빠져나갈 때 지난번 투자 라운드보다 더 빨리 도산할 가능성이 높습니다.
참고로 이는 "대형 캡에는 거품이 없다"는 진술과 모순되지 않습니다.
최고의 성과를 내는 기업들은 실질적인 매출을 바탕으로 성장하는 반면, 하위권 기업들은 허황된 이야기에만 의존합니다. 거품은 결코 대기업에 있는 것이 아니라, 대기업의 가치 평가 방식을 모방하여 스스로의 주가를 올리는 소규모 기업에 존재합니다.
1999년의 진짜 교훈을 기억하시나요? "인터넷은 가짜다"라는 교훈이 아니었습니다. 인터넷은 실재했고, 전자상거래도 실재했으며, 최대 전자상거래 기업은 살아남아 세계를 지배하기까지 했습니다. 그 교훈은 바로 이것이었습니다.
진정한 기술 혁명 속에서도 잘못된 투자를 하면 모든 돈을 잃을 수 있습니다.
곰들이 완전히 틀린 말은 아닙니다. 잠자리에 들기 전에 고려해 볼 만한 두 가지 공격 루트가 있습니다.
우리가 그저 생각 없는 황소에 불과하다고 생각하신다면, 계속 읽어보세요. 곰 진영에는 뭔가 진짜가 있고, 이번 경우에는 대부분의 황소들이 인정하려 하지 않는 것보다 훨씬 더 날카롭습니다.
곰들은 크게 두 가지 공격 방식을 사용합니다. 표면적으로는 별개의 주제처럼 보이지만, 더 깊이 파고들면 사실은 같은 문제의 두 가지 측면이라는 것을 알게 될 것입니다.
공격 라인 1: 감가상각 전쟁 – GPU는 실제로 몇 년이나 사용할 수 있을까요?
먼저 누구나 이해하기 쉬운 예를 들어 "감가상각"을 설명해 보겠습니다.
예를 들어, 당신이 차량 호출 서비스 운전기사이고 차량 구입에 30만 위안을 썼다고 가정해 봅시다. 차량 수명을 3년으로 계산하면 연간 유지비는 10만 위안입니다. 하지만 6년으로 계산하면 연간 유지비는 5만 위안에 불과합니다. 참고로, 당신의 수익이 늘어난 것도 아니고 차량도 그대로입니다. 단지 회계 가정을 바꾼 것뿐인데, 장부상 이익이 매년 5만 위안씩 공짜로 늘어난 셈입니다 .
이제 자동차를 GPU로 바꾸고 30만 달러를 수천억 달러로 바꿔봅시다.
IT 대기업들이 한목소리로 GPU 감가상각 기간을 연장하고 있습니다. 이전에는 보통 3~4년이었지만, 이제는 5~6년으로 늘어나고 있습니다. 감가상각 기간이 1년씩 연장될 때마다 현재 이익이 훨씬 더 좋아 보이는 효과를 냅니다. 공매도 투자자들은 이러한 변화로 향후 3년간 감가상각비가 수천억 달러 감소 할 수 있으며, 일부 대기업의 현재 이익이 20% 이상 과대평가되었을 가능성이 있다고 추정합니다.
20%는 무엇을 의미할까요? 재무제표에 나타나는 이익의 5분의 1은 기업이 실제로 벌어들인 이익이 아니라 "회계적 가정에 따른 잉여 이익"일 수 있다는 뜻입니다.
낙관론자들의 반박에도 일리가 있습니다. 감가상각 기간은 임의로 변경할 수 있는 것이 아닙니다. 추론 시나리오에서는 구형 GPU도 충분히 제 역할을 해냅니다. 최첨단 모델 학습에는 최신 카드가 필요하지만, 3년 된 카드로 일상적인 추론 작업을 수행해도 여전히 최대 성능으로 작동하며 수익을 창출할 수 있습니다. 이러한 논리에 따르면 GPU를 10년 또는 15년 동안 사용할 수 있다고 말하는 것도 과장이 아니며, 기존의 3년 감가상각 기간은 오히려 과소평가된 것입니다.
누구 말이 맞을까요? 솔직히 말해서, 엔비디아 자체에 달려 있습니다 . 차세대 제품 간 성능 향상 폭이 클수록 구형 그래픽 카드의 가치 하락 속도가 빨라지고, 하락론자들의 주장이 더 설득력을 갖게 됩니다. 반대로 성능 향상 폭이 작을수록 구형 카드의 수명이 길어지고, 상승론자들의 주장이 더 타당해집니다. 엔비디아는 새로운 제품을 출시할 때마다 고객의 재정 상태에 대한 투표를 하는 것과 마찬가지입니다.
인공지능 금융계에서 가장 아이러니한 상황은 바로 이것입니다. 엔비디아 제품이 성공할수록 고객사의 재무제표에 대한 의심이 더욱 커진다는 것입니다.
두 번째 공격 라인: GPU 크레딧 – 부채를 보이지 않는 곳으로 이전
두 번째 공격 전략은 업데이트되었으며 더욱 은밀합니다. 널리 알려지지는 않았지만, 우리는 이 전략이 감가상각 문제보다 훨씬 더 심각하다고 생각합니다.
GPU는 이미 데이터 흐름을 위해 복잡한 오프테이블 구조를 사용하고 있습니다. 이 구조를 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.
페이퍼 컴퍼니 설립 : 특수목적법인(SPV)을 설립합니다. SPV는 "GPU 보유" 외에는 아무런 사업도 하지 않는 페이퍼 컴퍼니입니다.
페이퍼 컴퍼니 는 사모펀드로부터 돈을 빌려 수만 대의 GPU를 구매합니다.
GPU 사용자에게 임대 : 유령 회사는 AI 기업에 GPU를 장기 임대하고 임대료를 받아 대출금을 상환합니다.
가장 기발한 부분은 바로 이것입니다. 반도체 제조업체들 스스로가 페이퍼 컴퍼니에 투자하여 핵심 투자자가 된다는 점입니다.
모두가 원하는 것을 얻었다. AI 기업들은 빚을 지지 않고 신용카드를 얻은 셈이고, 거대 기업과 AI 기업들의 재무제표에는 부채가 드러나지 않았다. 반도체 제조업체들은 매출을 확보하고 투자 수익도 올렸으며, 사모펀드들은 고금리 자산을 인수했다.
네 당사자 모두에게 윈윈 상황입니다. 다만 작은 문제가 하나 있는데, 부채가 사라진 것이 아니라 아무도 어디에 있는지 알 수 없다는 것입니다 .
이 구조를 보면 무언가 떠오를 것입니다. 사실, 이 구조는 두 개의 역사적 시대와 동시에 운율이 맞습니다.
첫 번째 단락은 2000년도 글입니다. 통신 거품의 핵심 요소 중 하나가 "제조업체 금융"이었다는 사실을 기억하는 사람은 많지 않습니다. 장비 대기업들이 고객에게 돈을 빌려주고, 고객은 그 돈으로 장비를 구매하는 방식이었죠. 서류상으로는 매출이 급증하고 성장 곡선이 완벽해 보였지만, 실제로는 자금 세탁이었습니다. 고객들이 회사의 돈으로 회사의 제품을 구매했던 것이죠. 거품이 터지자 이 장비 제조업체들은 이익은커녕 회수 불가능한 막대한 부채만 떠안게 되었고, 가장 큰 손실을 입었습니다. 오늘날의 구조, 즉 "반도체 제조업체가 유령 회사에 투자하고, 그 유령 회사가 그 돈으로 반도체를 구매하는" 방식은 당시의 제조업체 금융과 본질적으로 동일한 형태입니다.
두 번째 요점은 2008년 금융 위기 때와 관련이 있습니다. 금융 시스템 전체가 "위험을 포장하고, 겹겹이 쌓아 규제 당국과 투자자들이 명확하게 파악할 수 없는 곳으로 옮기는" 데 열중했던 마지막 시기는 그 위기 이전, 주택담보대출 증권화 때였습니다. 당시에는 주택이 포장되었지만, 지금은 GPU가 포장되고 있습니다.
업계에서 자사 제품을 구매하는 고객에게 돈을 지불하기 시작한다면, 모든 성장 수치를 의심해 봐야 합니다.
감가상각은 회계 문제이며, 회계 문제는 절대 거품을 터뜨릴 수 없습니다. 레버리지는 재무 문제이며, 역사적으로 모든 거품은 재무 문제로 인해 터졌습니다.
두 줄은 사실 한 줄입니다.
이제 이 두 가지 공격 방식을 연결해 보면, 약세장 논리의 진정한 파괴력을 알 수 있을 것입니다.
감가상각 논쟁의 핵심은 GPU를 몇 년 동안 사용할 수 있으며, 그 잔존 가치는 얼마인가 하는 것입니다.
GPU 대출의 담보는 무엇인가요? 아니면 GPU의 잔존 가치인가요?
다시 말해, 페이퍼 컴퍼니들이 수십억 달러를 빌린 근거는 "이 GPU들이 앞으로도 오랫동안 가치를 유지하고 임대 수익을 창출할 것"이라는 가정에 기반합니다. 만약 엔비디아의 차세대 제품 성능이 한 단계 더 도약한다면, 기존 그래픽 카드의 임대 수익은 급락할 것입니다. 이때 가장 먼저 무너지는 것은 거대 기업들(그들은 이를 견뎌낼 수 있습니다)이 아니라, 이 페이퍼 컴퍼니들과 그들에게 돈을 빌려준 사모 펀드일 것입니다.
그렇다면 이제 여러분이 던져야 할 질문은 이것입니다. 최근 몇 년 동안 민간 신용은 얼마나 확대되었을까요? 그리고 그 안에 어떤 것들이 추가되었을까요? 이 질문에 대한 답은 다른 기사에서 다루도록 하겠습니다.
현재 구조는 아직 규모가 작아서 시스템적인 문제를 야기할 정도는 아니라는 것이 사실입니다 . 하지만 가장 열렬한 상승론자들조차 이번 사이클에서 "GPU 담보 금융의 대규모 레버리지"를 가장 큰 위험 신호로 꼽고 있습니다. 상승론자와 하락론자 모두 같은 곳을 가리키며 "저기를 주목하라"고 말하는 것은 이례적인 현상이므로, 면밀히 주시할 필요가 있습니다.
이 회사가 GPU를 케이스에 집어넣는 순간, 2026년은 처음으로 2008년의 악몽을 떠올리게 했습니다. 지금은 그저 시작일 뿐이지만, 앞으로 얼마나 더 강력해질지 지켜보세요.
결론: 비싸긴 하지만, 문은 여전히 닫혀 있다.
전체 텍스트를 하나의 이미지로 압축해도 여전히 피라미드 형태입니다.
거품 없음 (L0 + L4 리더) : TSMC, 엔비디아, 4대 클라우드 제공업체, 그리고 주요 대형 기업들. 실제 계약, 실제 수익, 최대 가동률, 그리고 TSMC의 물리적 입지와 전력망 확보. 비싸긴 하지만, 비싸다고 해서 거품이 되는 것은 아닙니다.
황소와 곰의 싸움(L1) : 기억. 70%의 수익률은 새로운 구조적 사이클의 시작이거나 기존 시나리오의 절정을 나타냅니다. 이미 판은 준비되었습니다.
다음 분야들은 거품과 유사한 느낌을 줍니다(L2, L3, L4 롱테일) : 광학 모듈 – TSMC의 생산능력 관리 체계의 보호를 받지 못하는 유일한 하드웨어 공급망으로, 2026년 매출을 2028년 매출로 평가하고 있습니다. GPU 공급망 하위 업체들 – 일시적인 병목 현상을 영구적인 진입 장벽으로 활용하고 있습니다. 벤처캐피탈 생태계 – 단일 테마에 대한 집중도가 1999년 최고치의 두 배에 달하며, 롱테일 스타트업들이 최고치를 기준으로 한 기업 가치 평가 방식을 이용하여 자신들의 사업 가치를 책정하고 있습니다.
반드시 주의 깊게 살펴봐야 할 세 가지 잠재적 위험 요소 :
알고리즘 효율성의 혁명 . 만약 언젠가 더 똑똑한 알고리즘이 10분의 1의 컴퓨팅 파워로 동일한 효과를 낸다면, "컴퓨팅 파워를 축적하는" 자본 지출 논리 전체가 하룻밤 사이에 무너질 것입니다. 이는 발생 가능성은 가장 낮지만, 가장 파괴적인 시나리오입니다.
GPU 신용 레버리지 . 재무제표 외 구조, 모기지 금융, 증권화가 도입되면 현금 흐름 구매자가 레버리지 구매자로 바뀌고 2000년의 시나리오가 2008년의 동력으로 재현될 것입니다. 현재로서는 이것이 이러한 추세를 보여주는 가장 현실적인 지표입니다.
TSMC는 보수적인 접근 방식을 포기했습니다 . 경쟁업체에 의해 독점적 지위가 깨지든, 아니면 생각을 바꿔 생산량을 대폭 확대하든, 거품이 형성되는 데 필요한 조건은 공급이 통제 불가능해질 때 비로소 충족됩니다. 이것이 가장 장기적인 관찰이 필요한 부분입니다.
이 세 가지 일이 일어나기 전에는 인공지능은 물리 법칙에 의해 속도가 제한되는 기술 혁명이었습니다. 비용이 많이 들고, 경쟁이 치열하며, 국지적으로 열이 발생했지만, 탄탄한 기반을 갖추고 있었습니다.
마지막으로, 이 지도를 세 가지 간편한 질문으로 바꿔보세요. 다음에 AI 관련 투자 대상(주식이든 스타트업이든)을 보게 되면, 먼저 이 질문들을 떠올려 보세요.
첫 번째 질문: 피라미드의 어느 단계에 있나요 ? 현실 세계에 가까울수록 더 안전하게 느껴지고, 이야기에 가까울수록 더 위험합니다. 어느 단계에 있는지 알 수 없다면 가장 위험한 단계에 있다고 가정하세요.
두 번째 질문은 이 회사의 수익이 실제 수익인지, 아니면 선도 기업의 평가액을 "빌려온" 것인지입니다 . "특정 기업을 벤치마킹한다"는 표현이 자주 등장하는 것은 거품의 집중도와 정비례합니다.
세 번째 질문은 다음과 같습니다. 구조적 요인에서 수익을 창출하는가, 아니면 병목 현상에서 수익을 창출하는가 ? 구조적 요인은 장기간에 걸쳐 수익을 창출할 수 있는 반면, 병목 현상은 소멸 시점이 있으며, 그 소멸 시점은 일반적으로 기업 가치 평가에 반영된 기간보다 훨씬 짧습니다.
세 가지 질문에 모두 답변해 주시면 가격에 대해 논의할 수 있습니다.
거품은 어느 층에서 터질지 절대 알려주지 않습니다. 하지만 적어도 다른 사람들의 이야기에 따라 스스로의 가치를 평가하는 층에 서지 않도록 선택할 수는 있습니다.
다음에 누군가 "AI는 거품인가요?"라고 묻는다면, 이렇게 되물어보세요. "어떤 층을 말씀하시는 건가요?"
TSMC의 70대 엔지니어들은 아마도 이 세상에서 AI 거품을 막을 수 있는 유일한 사람들일 겁니다. 그리고 지금까지 그들은 여전히 그곳에 있습니다.
