글: Victor ( @vcmktasa ) 및 Mr. Z ( @168MrZ )

게스트: 프랭크 ( @qinbafrank )

2026년 6월 초, 타이베이에서 열린 컴퓨텍스 컨퍼런스가 한창 진행 중이었고, 젠슨 황 CEO는 마벨이 시가총액 1조 달러를 돌파할 차세대 기업이 될 것이라고 선언하며 광 인터커넥트 업계 전반에 걸쳐 주가 급등을 불러일으켰습니다. 하지만 거시 경제 환경은 결코 안정적이지 않았습니다. 호르무즈 해협은 100일 넘게 폐쇄되었고, 유가는 배럴당 90달러 선에 머물렀으며, 시장은 6월 13일에 발표될 5월 소비자물가지수(CPI)를 숨죽여 기다리고 있었습니다. 그 와중에 스페이스X는 약 1조 7500억 달러의 기업 가치로 기업공개(IPO)를 앞두고 있었고, 앤트로픽 또한 비밀리에 관련 서류를 제출하여 하반기 유동성 구도의 변화를 예고했습니다.

하드웨어 붐과 거시경제적 불확실성이 공존하는 현시점에서, 168X는 거시경제, 미국 기술주, AI 공급망, 암호화폐 등 다양한 분야를 동시에 아우르는 몇 안 되는 투자자 중 한 명이자 오랜 기간 글로벌 자본 흐름을 추적해 온 프랭크 (@qinbafrank)를 초청했습니다. 모바일 인터넷, 기업가 정신, 벤처캐피탈 분야에서 쌓아온 그의 경험을 바탕으로 다듬어진 "하향식, 범시장적" 분석 틀은 두 시간 넘게 진행된 이번 대담에서 놀라울 정도로 포괄적인 분석을 제공했습니다. 그는 AI 시장에 거품이 있다고 생각하지 않으며, 전체 상용화 과정이 이제 막 수익 창출 변곡점을 지나 절반쯤 진행되었을 뿐이라고 주장했습니다. 진정으로 경계해야 할 것은 거시경제 논리의 "재설정"이라는 극단적인 위험이라는 것입니다. 그는 엔비디아의 세 가지 주요 논쟁, 즉 시장 침투율 배당, 자본 지출 경쟁, 광 인터커넥트 및 CPO, 노키아와 엣지 컴퓨팅, 그리고 희소성/업그레이드/장기 투자라는 세 가지 주요 자금 조달 논리를 분석하는 것으로 논의를 시작한 후, 스페이스X IPO의 유동성 충격과 비트코인의 미래에 대해 이야기했습니다.

I. 연구 프레임워크: 모바일 인터넷 및 스타트업에서 벤처 캐피털에 이르는 시장 간 투자 경로

Z씨: 프랭크는 거시경제, 미국 주식 기술, AI 공급망, 암호화폐, 그리고 트위터를 통한 글로벌 자본 흐름에 대한 심도 있는 지식을 동시에 보여줄 수 있는 몇 안 되는 최고 투자자 중 한 명입니다. 프랭크 씨, 자기소개를 부탁드리고 이 시장 조사 프레임워크가 어떻게 탄생하게 되었는지 설명해 주시겠습니까?

프랭크: Z가 방금 최고 투자자들을 언급했는데, 전 그 범주에 들지 못해요. 전 그냥 평범한 투자자일 뿐이죠. "가득 찬 양동이는 소리가 나지 않지만, 반쯤 찬 양동이는 덜컹거린다"라는 옛 중국 속담이 있는데, 제 상황을 딱 설명해 주는 말이에요. 이것저것 조금씩은 알지만, 어떤 분야에 대해서도 깊이 있는 전문가라고는 할 수 없거든요.

저는 주로 미국 주식과 암호화폐에 투자하며, 특히 2차 시장에 집중합니다. 또한 X 플랫폼에서 저의 개인적인 생각과 거시 경제, 산업 동향, 개별 주식 분석 등을 공유합니다. 제 경력은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다. 10여 년 전에는 중국 모바일 인터넷 업계에서 7~8년간 제품 관리자로 근무했습니다. 사업을 시작하여 여러 차례 투자를 유치했지만 성공하지는 못했습니다. 이후 벤처 캐피털 분야로 진출했습니다. 2017년 말에서 2018년 초에 암호화폐 시장에 뛰어들어, 초기 ICO 프로젝트부터 사모 투자까지 1차 시장 벤처 투자 방식을 이어갔습니다. 2021년이나 2022년경 중국의 규제가 점점 엄격해짐에 따라 1차 시장 투자를 중단하고 2차 시장 투자로 전환하여 최근 몇 년간 개인 투자자로 활동하고 있습니다.

이 프레임워크는 실제로 제 이전 경력과 일관성이 있습니다. 졸업 후 첫 직장은 인터넷 업계였는데, 당시 전 세계적으로 PC에서 모바일 인터넷으로의 전환이 활발하게 이루어지던 시기였습니다. 저는 국내 주요 기업에서 근무했고, 제 사업을 시작하기도 했으며, 벤처 캐피털에서도 일했습니다. 벤처 캐피털에서의 경험은 제게 탄탄한 기반을 마련해 주었습니다. 즉, 산업의 관점에서 접근하여 산업 발전 현황, 트렌드, 기존의 이점, 그 이점 내에서의 기회, 해당 기회 내에서 활동하는 기업들을 분석하고, 초기 단계 기업의 진입점, 기업이 해결하는 문제점, 심지어 창업자의 역량까지 평가하는 방법을 배우게 해주었습니다. 이러한 경험을 통해 인터넷 및 기술 산업 내 다양한 ​​사업 유형과 비즈니스 모델의 강점과 약점을 자연스럽게 이해할 수 있었습니다.

저는 2013년경에 처음으로 미국 주식 계좌를 개설했고, 암호화폐 거래보다 미국 주식 거래를 더 오래 해왔습니다. 하지만 솔직히 말해서 초기에는 업계의 성장 덕분에 이득을 봤을 뿐, 시장을 제대로 이해하지는 못했습니다. 당시 제 생각은 단 하나였습니다. "이 업계는 확실한 추세가 있고 빠르게 성장하고 있으니 그냥 묻지도 따지지도 않고 뛰어들자." 제가 암호화폐 시장을 이해하려고 노력하게 된 계기는 암호화폐 시장에 진입한 후 겪었던 몇 차례의 큰 폭락이었습니다. 2018년 하반기에 발발한 미·중 무역 전쟁, 연준의 마지막 금리 인상, 그리고 4분기 미국 증시 폭락으로 비트코인 ​​가격이 6,000달러에서 3,000달러로 떨어진 사건들이 바로 그것입니다. 그러다가 2020년 3월, 코로나19 팬데믹이라는 블랙 스완 사태가 발생했고, 미국 증시는 3주 만에 네 차례나 서킷 브레이커가 발동되는 전례 없는 급락을 겪었습니다. 이후 연준은 긴급 금리 인하와 무제한 양적 완화를 발표했고, 그 후 미국 증시는 거침없이 상승세를 이어갔습니다.

그 파도는 정말로 제게 '왜 이런 일이 일어났을까?'라는 질문을 던지게 했습니다. 그래서 2020년경, 저는 연준의 역사, 통화 경제학, 중앙은행, 현대 통화 이론, 자산 배분에 관한 책들을 거의 다 읽었습니다. 버냉키의 《행동할 용기(The Courage to Act)》와 이후 폴슨, 가이트너와 공저한 《소방(Firefighting)》은 2007~2009년 금융 위기 당시 연준의 조치, 의회와의 협상 과정, 재무부와의 협력 방식 등을 다루고 있습니다. 폴슨의 《위기의 끝(On the Edge)》, 가이트너의 《스트레스 테스트(Stress Tests)》, 그리고 그보다 앞서 볼커의 《운명의 변화(Changes in Fortune)》까지 읽었습니다. 본질적으로 저는 연준의 논리와 핵심 원칙을 이해하고 싶었고, 그 1~2년 동안 점차 거시경제학을 이해하는 저만의 틀을 구축해 나갔습니다.

그래서 실물자산(RWA)이든 인공지능(AI)이든, 어떤 분야를 보든 접근 방식은 동일합니다. 즉, 해당 산업을 기술 산업으로 보고, 사업의 미래 방향, 막힌 부분, 가능한 경로, 그리고 사업 모델의 변화 방향을 분석하는 것입니다. 저의 과거 업무 경험과 투자 경험은 산업과 거시경제를 보다 포괄적이고 하향식으로 이해하는 방식을 점진적으로 형성해 왔습니다.

II. AI 관련 3대 주요 논쟁: "트렌드, 컴퓨팅 능력, 수익성"이라는 3대 의구심은 엔비디아 주가를 통해 어떻게 검증될까?

Z씨: 현재 미국 증시뿐 아니라 대만, 한국 같은 신흥 시장에서도 AI 열풍이 불고 있는데, 이는 2020년 연준의 양적 완화와 암호화폐 유동성 급증을 떠올리게 합니다. 하지만 현실은 연준이 금리를 인하하지 않았고, 전쟁 때문에 올해 금리를 인상할 가능성도 있다는 점입니다. 현재 시장 상황에 대한 당신의 견해는 어떻습니까? 그리고 AI 분야에 대한 투자는 어느 정도 진행되었다고 보십니까?

프랭크: 제 생각에는 상황이 2020년과 비슷해 보이지만 실제로는 다릅니다. 지금 돌이켜보면 2020년과 2021년은 황금기의 끝을 알리는 해였습니다. 당시 주요 동력은 제로 금리와 무제한 양적 완화였는데, 연준은 거의 매달 2천억~3천억 달러 규모의 국채를 매입했습니다. 팬데믹 이전 연준의 대차대조표는 약 3조 달러였는데, 2022년에 축소되기 시작했을 때는 8조 9천억 달러에 달했습니다. 즉, 2020년 2분기부터 2022년 2분기까지 약 4조~5조 달러가 증가한 셈인데, 이는 엄청난 규모입니다. 게다가 모바일 인터넷은 10년간 발전해 오면서 최고조에 달했고, 이로 인해 대기업들의 실적이 폭발적으로 증가했습니다. 따라서 실적과 기업 가치가 모두 상승했고, 막대한 유동성 유입으로 암호화폐를 포함한 모든 자산 가격이 급등했습니다.

하지만 오늘은 다릅니다. 우리는 "제한적 완화" 시대에 살고 있습니다. 2024년 7월이나 8월쯤, 저는 연준이 향후 2~3년 동안 제한적 완화 정책을 시행할 가능성이 높다는 트윗을 올렸습니다. 금리는 3%에서 3.5% 사이를 유지하고, 양적 완화(QE)는 시행하지 않겠지만 소규모 대차대조표 확대를 고려할 것이라는 예측이었습니다. 지금 상황이 정확히 맞아떨어지고 있습니다. 금리는 3.5%에서 3.75% 사이이고, QE는 시행되지 않았으며, 작년 말 대차대조표 축소가 마무리 단계에 접어들면서 유동성 위기가 발생하자 연준은 소규모 대차대조표 확대를 위해 단기채 매입을 시작했습니다. 더욱이, 매입 규모는 지난 두 달 동안 매달 감소하여 3월과 4월에는 월평균 약 400억 달러였던 것이 이번 달에는 약 100억 달러로 줄어들었습니다. 이러한 환경에서는 펀더멘털이 부족한 자산은 어려움을 겪고 있습니다.

AI가 다른 분야와 차별화되는 점은 모두가 인식하는 매우 중요한 트렌드라는 것입니다. 작년에 저는 "AI에 대한 세 가지 주요 논쟁"이라는 제목의 트윗을 올렸는데, 엔비디아의 주가 차트를 보면 이 논쟁이 뚜렷한 세 단계로 나타나고 있음을 알 수 있습니다.

2022년 말부터 2023년 말까지의 첫 번째 기간은 AI가 진정한 트렌드인지에 대한 시장의 논쟁에 초점을 맞췄습니다. 2022년 말 ChatGPT 3.5가 출시되면서 시장의 기대감과 가격 급등을 불러일으켰습니다. 그러나 당시 글로벌 반도체 산업은 아직 회복되지 않았고, 기술 기업들의 구매 및 자본 지출도 활성화되지 않았으며, 수익도 아직 실현되지 않은 상태였습니다. 이는 순전히 기대에 기반한 투기였습니다. 따라서 엔비디아의 실적은 2023년 하반기에 약 6개월간 높은 수준에서 등락을 반복하며 사실상 정체되었습니다.

2024년 초부터 2025년 1분기까지 이어진 두 번째 단계는 AI에 그토록 막대한 컴퓨팅 파워가 필요한지에 대한 논쟁이었습니다. 전환점은 2024년 1월 다보스 포럼에서 샘 알트만이 연설하고 GPT-4와 Sora(비디오 모델)를 홍보하면서 촉발된 열풍이었다고 생각합니다. 더욱 중요한 것은 2023년 말부터 엔비디아의 성능이 눈에 띄게 향상되면서 기업들의 GPU 구매 속도가 점점 빨라졌다는 점입니다. 그리고 2025년 1월, DeepSeek이 극히 낮은 학습 비용으로 대규모 모델을 공개하면서 미국 기술 업계를 뒤흔들었습니다. a16z의 창립자인 마크 앤드리슨이 이를 극찬하는 트윗을 올리면서 시장에 공황이 발생했습니다. 많은 사람들이 그토록 막대한 컴퓨팅 파워는 필요 없다고 생각했고, 여기에 연초 관세 전쟁까지 겹치면서 엔비디아의 주가는 폭락했습니다.

덧붙여 말하자면, 저는 샘 알트만이 정말 놀라운 선견지명을 가진 인물이라고 생각합니다. 2024년 초 다보스 포럼에서 그는 7조 달러를 투자해 데이터 센터를 구축하고 컴퓨팅 성능을 향상시키자는 아이디어를 제안했습니다. 당시에는 외부인들은 물론이고 젠슨 황과 TSMC CEO인 C.C. 웨이조차 허황된 꿈이라고 여겼습니다. 하지만 2025년이 되자 모두가, 특히 기술 기업들은 그 아이디어의 타당성을 점차 인식하게 되었습니다. 모델 매개변수가 점점 많아지고 데이터가 풍부해짐에 따라 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요해졌기 때문입니다.

세 번째 섹션은 2025년 4분기부터 2026년 2분기까지로, "이처럼 막대한 자본 지출이 실제로 수익을 창출할 것인가"라는 논쟁을 심층적으로 다룹니다. 저는 지난 2월 "이 자본 지출 전쟁은 무엇을 의미하는가?"라는 제목의 장문의 글을 썼습니다. 당시 저는 이미 몇 가지 징후를 발견했습니다. 1월 초, 구글, 앤트로픽, 알리바바가 모두 자체 에이전트를 출시했고, 메타는 마누스 인수를 시도했습니다(비록 중국 정부에 의해 거부되었지만). 2월 한 달 동안 다양한 에이전트 애플리케이션이 폭발적인 인기를 얻었고, 많은 사람들이 토큰을 소각했습니다. 이러한 추세는 분명했지만, 데이터 검증이 필요했습니다.

그 긴 글에서 저는 4월 1분기 실적 발표 시즌이 매우 중요할 것이라고 예측했고, 주요 클라우드 업체(마이크로소프트, 아마존, 구글)들이 이례적으로 강력한 실적을 발표하여 시장의 회의론을 확신으로 바꿀 것이라고 생각했습니다. 바로 이것이 4월 이후 시장 전체가 급등한 이유입니다. 이제 모두가 그 데이터를 제대로 인식하고 있는 것입니다. 한 가지 이유는 이 세 클라우드 기업의 매출이 급증했기 때문입니다. 이들의 수익은 B2B 기업과 토큰을 사용하는 B2C 사용자로부터 발생합니다. 또 다른 이유는 앤트로픽의 연간 매출(ARR)이 빠르게 성장했기 때문입니다. 3월에는 약 300억 달러였던 것이 4월에는 400억 달러, 5월에는 450억 달러로 증가했습니다. 이는 전월 대비 10~20%의 성장률을 기록한 것입니다.

저는 당시 트위터에 AI 수익화의 전환점이라고까지 썼습니다. 이전에는 이렇게 큰 투자가 수익성이 없을까 봐 모두가 걱정했지만, 이제는 수익성이 있다는 증거가 나타나고 성장률도 가속화되고 있으니 의심은 검증으로 바뀌었고, 모두가 자연스럽게 더 자신감을 갖고 뛰어들고 있다는 거죠.

III. 상업화 변곡점과 자본 지출 전쟁: 시장 침투 배당금이 이번 강세장을 좌우하는 이유

프랭크: 그렇다면 AI는 정확히 어디에서 발전하고 있는 걸까요? 제가 생각하는 프레임워크가 있습니다. 우선 살펴볼 것은 보급률입니다. 기술 산업은 보급률의 영향을 크게 받는데, 10%가 중요한 전환점입니다. 10%를 넘는다는 것은 두 가지 의미를 갖습니다. 첫째, 그 기술이 정말 유용하다는 뜻입니다. 그렇지 않다면 10%의 사람들이 그 기술을 사용하지 않을 테니까요. 둘째, 10%를 넘어서면 확산 속도가 매우 빨라집니다. 중국에서 모바일 인터넷이 시작된 2010년 당시 스마트폰 보급률은 10% 미만이었지만, 2017년과 2018년에는 60~70%에 달했습니다.

AI 분야에서 골드만삭스의 작년 3분기 보고서에 따르면 미국 기업의 AI 도입률은 약 9.7%로 10%에 근접했으며, 올해 3월이나 4월에 발표된 보고서에서는 약 18%로 나타났습니다. 일반적으로 도입률이 10%에서 40~50%에 이르면 급속한 성장이 시작됩니다. 도입률은 상용화의 출발점입니다. 사용자 기반이 클수록 동일한 가격으로 유료 사용자 수가 늘어나기 때문입니다. 더욱이 기술이 발전함에 따라 사용자들이 무료 버전에서 프로 버전, 그리고 맥스 버전으로 업그레이드하면서 유료화 비율도 증가하고, 결과적으로 ARPU(사용자당 평균 수익)도 높아집니다.

둘째로, 상업화를 생각해 보세요. 황런쉰이 말했듯이 전반적인 추세는 여전히 상승세이며, 수요는 "포물선형"으로 증가하고 있습니다. 이러한 상황에서 대형 기술 기업들은 자본 지출에 더욱 확신을 갖고 있으며, 투자를 축소하거나 방향을 바꾸기는커녕 오히려 가속화할 것입니다. 며칠 전 구글이 발표한 800억 달러 규모의 자금 조달을 예로 들어보겠습니다. 이 중 100억 달러는 버크셔 해서웨이의 사모 발행을 통해, 나머지 700억 달러는 2차 시장 공모를 통해 조달했는데, 300억 달러는 인수단을 통해, 400억 달러는 2차 시장에서 시장가로 직접 발행했습니다. 본질적으로, 구글의 잉여현금흐름은 작년 2,000억~3,000억 달러에서 현재 약 100억 달러로 크게 감소했지만, 영업현금흐름은 4,000억~5,000억 달러 수준으로 안정적이며, 현금 보유액은 약 1,260억 달러에 달합니다. 이는 시장의 열기를 활용하여 무이자 자기자본 조달을 통해 자금을 조달하는 현명한 상업적 결정입니다. 반면에 이는 그들이 투자를 계속 늘리고 있다는 것을 의미하기도 합니다.

하지만 한 가지 분명한 점은 어떤 자산이든 이처럼 급격한 상승은 지속될 수 없으며 항상 조정이 뒤따른다는 것입니다. 지난 2년간 AI가 직면했던 세 가지 의문점(인공지능이 트렌드인지, 컴퓨팅 파워를 필요로 하는지, 수익을 창출할 수 있는지)과 몇 가지 거시경제적 영향이 맞물려 소폭 또는 중규모 조정이 불가피하게 발생하고, 전체적으로 파동과 같은 패턴을 보일 것입니다. 제 생각에는 현재가 이러한 큰 흐름의 중간 단계에 있으며, AI 관련 자산의 소비 증가와 상승세가 변곡점에 도달하기 시작하는 시점이지만, 앞으로도 몇 가지 거시경제적 위험이 남아 있습니다.

Z씨: 저는 개인적으로 미국 유동성 지수를 봅니다. 이 지수는 기본적으로 연준의 대차대조표에서 재무부의 일반계정(TGA)과 익일 환매조건부채권(ON RRP)을 뺀 값입니다. 지난 강세장 때 유동성 규모는 2021년에 7조 달러를 넘어섰고, 이후 약 6조 5천억 달러로 줄어들었습니다. 유동성이 증가하지 않았는데도 AI, CPU, 스토리지 부문에서 냉각 현상이 나타나지 않고, 미국 증시는 여전히 활황을 보이는 이유는 무엇일까요? 이러한 현상은 얼마나 지속될 수 있을까요? 그리고 이를 분석하는 데 어떤 지표를 사용해야 할까요?

프랭크: 제 데이터는 당신과는 약간 다른 지표를 기반으로 합니다. 저는 연준의 대차대조표 자체를 보고 있는데, 이는 2022년 3월부터 축소되기 시작하면서 약 8조 9천억 달러로 정점을 찍었고, 6조 5천억 달러까지 떨어졌다가 현재는 약 6조 7천억 달러입니다. 유동성을 계산할 때 TGA와 역환매조건부채권(Reverse Repo)을 합산하는 것은 적절합니다. 연준의 유동성은 대략 대차대조표에서 TGA 계정을 뺀 다음, 시중 유통 현금과 은행 지급준비금을 포함하는 역환매조건부채권을 뺀 값과 같습니다.

본론으로 돌아가 봅시다. 우선, 현재 미국 증시가 완전한 강세장이 아니라 "구조화된" 시장이라는 점을 명확히 해야 합니다. 2020년과 2021년에는 알트코인을 비롯한 모든 업종이 상승세를 보였지만, 이번 암호화폐 시장에서는 비트코인(BTC), 솔(SOL), 비니시벨(BNB)만 사상 최고치를 경신했을 뿐, 대부분의 알트코인은 상승하지 못했거나 오히려 하락했습니다. 미국 증시도 마찬가지입니다. 지난 2년간 증시를 이끈 주요 요인은 인공지능(AI)과 관련 반도체 공급망, 그리고 지정학적 갈등과 연관된 국방, 군사, 자원 관련 업종의 강세였습니다. 금융주는 비교적 선방했고, 필수소비재도 괜찮은 편이지만, 임의소비재는 약세를 보이고 있습니다.

주가가 상승하려면 긍정적인 기대감이 있거나 뛰어난 실적을 보여야 합니다. 긍정적인 기대감이란 해당 기업이 인공지능(AI) 열풍에 편승하여 미래에 AI로부터 이익을 얻을 것이라고 시장이 믿는다는 것을 의미하고, 뛰어난 실적이란 실제로 수익을 내고 있다는 것을 의미합니다.

IV. 제한적 완화 시대: 유동성, 금리 및 "구조화된 강세장"의 주식 선정 논리

프랭크: 먼저 자본의 움직임에 대해 이야기해 보겠습니다. 이처럼 제한적인 유동성 환경에서는 시장이 전반적으로 과도하게 상승하면 조정은 불가피합니다. 시장에는 다양한 유형의 자본이 존재합니다. 장기 투자 펀드도 있고, 단기 거래나 스윙 트레이딩, 추세 추종에 집중하는 펀드도 있습니다. 일부 펀드는 100~200%의 수익을 올린 후 차익 실현을 위해 매도하기도 하고, 어떤 펀드는 시장이 너무 고평가되었다고 판단하여 공매도를 하기도 합니다. 따라서 단기적인 급등 이후 가격에는 과도한 기대감이 반영되는 경향이 있으며, 이상적이지 않은 거시 경제 환경과 맞물려 조정이 발생할 가능성이 높습니다.

작년에 저는 나스닥을 기준으로 지난 20년간 미국 증시의 조정 패턴을 간략하게 요약했습니다. 이에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠습니다. 핵심은 조정의 규모를 판단하는 데 있어 인공지능(AI) 상용화 성장률 둔화 여부가 가장 중요한 요소라는 점입니다. 대형 모델 제조업체의 연간 매출이 계속 증가하고 클라우드 비즈니스가 예상치를 뛰어넘는 한, 전반적인 사업 논리는 역전되지 않습니다. 따라서 단기적인 급등이 있더라도 이미 기대치가 시장에 반영되고, 높은 가격에 대한 인식으로 자금이 빠져나가면서 시장은 소폭 하락하거나 개별 종목이 20~30% 하락할 수 있습니다. 하지만 새로운 촉매제가 나타나면(예: 올해 4월 실적 발표 시즌과 빠른 연간 매출 성장) 시장은 다시 반등할 것입니다.

많은 분들이 이번 물가상승을 2000년 닷컴 버블과 비교하는 것을 우려하시는 것 같아 좀 더 자세히 설명드리겠습니다. 유사점과 차이점이 있다고 생각합니다. 유사점은 지난 두 달 동안 가격이 포물선형 상승세를 보이며 실제로 크게 올랐다는 점입니다. 하지만 이번 주는 그다지 긍정적이지만은 않았습니다. 젠슨 황 CEO가 AI PC 계획을 발표하자 PC와 CPU 공급망에 자금이 쏟아졌고, AI 팩토리(AI 컴퓨팅 파워 공장) 설립 계획을 발표하자 액체 냉각, 고전압 전력, 배전 및 전력 관련 분야에 다시 자금이 몰렸습니다. 어제 황 CEO가 마벨을 1조 달러 기업으로 만들겠다고 발표하자 마벨 주가는 당일 30% 급등했고 오늘도 계속 상승세를 이어가며 시가총액이 2,000억 달러에서 600억 달러로 급증했습니다. 다소 광란적인 분위기입니다.

차이점은 보급률과 비즈니스 모델의 성숙도에 있습니다. 1999년 미국의 인터넷 보급률은 30%를 조금 넘는 수준이었고, 전 세계적으로도 10%를 약간 넘는 정도였습니다. 기술에 능숙한 사람들의 수는 매우 적었고, 미국에서 75%에 도달한 것은 2008년이나 2009년이 되어서였습니다. 더욱이 당시 인터넷 전체에는 명확한 비즈니스 모델이 없었습니다. 아마존이나 구글처럼 인터넷 사업에 진정으로 뛰어든 기업들은 수익을 내지 못했고, 시스코처럼 제품을 판매하는 기업들이 수익을 냈습니다. 광고, 전자상거래, 부가 가치 서비스, 게임이라는 네 가지 주요 비즈니스 모델이 등장한 것은 2002년부터 2006년 사이였습니다. 모바일 인터넷은 다릅니다. 2010년 이후 모바일 인터넷은 10년도 채 안 되는 기간 동안 인터넷이 거의 2~30년에 걸쳐 이룩한 성과를 달성했습니다.

오늘날 AI는 전 세계적으로 40억~50억 대에 달하는 스마트폰이라는 인프라에 직면해 있으며, 대부분의 사람들은 트위터, 위챗, 더우인, 틱톡, 인스타그램, 왓츠앱과 같은 플랫폼을 사용하고 있습니다. 정보는 매우 빠르게 확산되며, 혁신적인 신기술의 보급률은 비교적 성숙한 비즈니스 모델을 갖춘다면 불과 3~5년 안에 모바일 인터넷의 보급률과 맞먹을 잠재력을 가지고 있습니다. 이것이 가장 큰 차이점입니다. 이러한 이유로 기하급수적인 성장은 지속 가능하지 않지만, 개선된 인프라, 높은 보급률, 그리고 빠른 상용화 덕분에 조정의 규모와 속도는 2000년보다 훨씬 작을 것입니다. 2000년에는 실행 가능한 비즈니스 모델이 없었고 보급률도 낮았기 때문에 거품이 터지고 시장이 붕괴되었으며 회복하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 당시 거시 경제는 9·11 테러와 대공황이라는 어려움까지 겪었습니다. 시장 조정은 본질적으로 시간과 공간이라는 두 가지 차원에서 측정됩니다. 펀더멘털이 이후 조정의 규모를 결정합니다.

빅터: 바로 어제, 이전에 인터뷰했던 헤르만 진( @ShanghaoJin ) 님 이 위험성을 경고하는 글을 올리신 것을 봤습니다 . 핵심은 대형 모델 제조업체의 매출 성장이 예상대로 되지 않을 경우, 컴퓨팅 파워 수요 전반에 영향을 미쳐 시장 공황과 하락을 초래할 수 있다는 점이었습니다. 하지만 만약 그런 일이 발생한다면, 딥시크(DeepSeek) 사태처럼 좋은 진입점이 되어 AI 반도체 조정 이후 2차 상승세를 보일 수도 있지 않을까요?

프랭크: 방금 언급하신 선생님의 말씀은 제가 주장해 온 내용과 일치합니다. 4월과 5월의 급증세에는 두 가지 핵심 요인이 있었습니다. 첫째, 클라우드 공급업체들이 대규모 자본 지출이 클라우드 사업의 예상치 못한 성장을 가져왔고, 클라우드 수익화는 B2B 및 B2C 고객 모두의 토큰 소비에서 비롯된다는 사실을 입증했습니다. 둘째, 앤트로픽의 연간 매출이 빠르게 성장했습니다. 이 두 가지가 전체 사업 논리의 기반입니다. 즉, AI 상용화가 변곡점에 도달했고 급속도로 성장하고 있다는 것입니다.

만약 주요 모델 공급업체들이 향후 기대에 미치지 못하는 성과를 보인다면, 이는 시장 논리의 근간 자체가 잘못되었다는 것을 의미합니다. 마이크로소프트, 구글, 아마존과 같은 기업들은 이러한 주요 공급업체들로부터 컴퓨팅 파워의 상당 부분을 공급받고 있는데, 이들은 상용화 초기 단계에 더 가까이 위치해 있기 때문입니다. 이러한 상황이 발생할 경우, 최소한 중간 수준의 조정이 불가피할 것입니다. 모든 논리를 재설정해야 하는데, 완전히 개편하는 것이 아니라 어느 정도 수정하는 것입니다. 그 후에는 모두가 기다려야 할 것입니다. 기대치를 뛰어넘는 규모와 성장을 통해 급속한 성장이 재개되었음을 입증하는 새로운 증거가 나타나야만 신뢰가 회복될 수 있을 것입니다. 따라서 시장 진입이 적절한 시기인지는 상용화 논리가 정말로 뒤집혔는지 여부에 달려 있습니다.

V. 소프트웨어 주식 간의 차이점: 어떤 기업이 AI로 대체될 것이며, 어떤 기업이 강화될 것인가?

빅터: 올해는 각 종목의 투자 논리가 제각각이어서 주식 선정에 특히 어려움을 겪었습니다. 예를 들어 소프트웨어주는 연초에 상당한 매도세를 경험했습니다. 최근 스노우플레이크(Snowflake)가 호실적을 발표했고, 작년에 RPO(Recruitment Process Outsourcing) 계약 수주를 위해 막대한 자금을 차입했던 오라클( Oracle)과 같은 클라우드 컴퓨팅 기업들은 결실을 맺을 시점에 가까워지고 있습니다. 서비스나우(ServiceNow) 역시 상당한 상승세를 보였습니다. 하지만 이번 주 구글의 800억 달러 투자 유치 소식 이후 마이크로소프트, 구글, 그리고 IGV(소프트웨어 ETF)는 소폭 하락했습니다. 소프트웨어 주식의 향후 전망에 대해 어떻게 생각하시나요?

프랭크: 소프트웨어부터 시작해 볼까요? 올해 초에 저는 마이크로소프트, IGV, 보안 SaaS, 그리고 수직형 SaaS의 배경에 대해 이야기했습니다. 황런쉰의 의견에 동의합니다. 상담원 수가 늘어날수록 그들은 점점 더 많은 도구와 지원 기능을 활용해야 합니다. 모든 것을 스스로 처리할 필요는 없으니까요. 하지만 핵심은 차별화에 있습니다.

소프트웨어 전체를 차별화해야 합니다. 요약하자면, 타사 도구 없이 공공 작업을 완료할 수 있는 범용 소프트웨어는 위험에 처해 있으며 대체될 가능성이 높습니다. 인공 지능 자체가 당신이 하는 일을 할 수 있다면, 내가 왜 당신이 필요하겠습니까?

하지만 실제로 가치가 있고 더욱 강화될 수 있는 세 가지 범주는 다음과 같습니다.

첫 번째 유형은 특정 분야에 대한 깊은 전문 지식을 보유한 수직형 소프트웨어입니다. 대규모 모델은 공개 데이터를 기반으로 학습되지만, 이러한 수직형 산업 분야의 경험과 데이터는 대부분 기업의 프라이빗 클라우드와 데이터베이스에 저장되어 있어 공개적으로 이용할 수 없습니다. AI 학습은 이러한 데이터에 접근하거나 활용할 수 없기 때문에 진입 장벽이 존재합니다. MongoDB와 같은 데이터베이스 기업을 예로 들면, AI가 발전함에 따라 벡터 데이터베이스에 대한 수요가 증가하여 급속한 성장을 이루고 있습니다. 마찬가지로, AI 네이티브 기술에 집중하는 DataStax와 같은 비상장 데이터 컨테이너 기업 역시 높은 수요를 보이고 있습니다.

두 번째 유형은 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 기업입니다. 예를 들어, 클라우드플레어는 순수 소프트웨어 기업이 아니라 하드웨어 기업입니다. 아무리 뛰어난 AI 기술을 보유하더라도 전 세계 100개가 넘는 도시에 CDN 데이터 센터를 구축하는 것은 불가능합니다. 에이전트 수가 많아질수록 CDN에 대한 수요는 더욱 커지는데, 사용자들은 아주 작은 지연조차 용납할 수 없기 때문입니다. CDN은 순수 기술적인 측면은 대체할 수 있지만, 물리적인 측면을 완전히 대체하는 것은 여전히 ​​어렵기 때문에 이러한 논리는 견고하고 탄력적입니다. 저는 2월 중순경 보안 관련 SaaS에 대한 글을 썼는데, 지금 돌이켜보면 시장 폭락의 최저점에 게시된 것이었습니다. 에이전트 수가 많아질수록 보안 문제도 커지기 때문에 이러한 유형의 기업들이 오히려 이득을 보는 것입니다.

세 번째 범주는 특정 산업(제조, 화학, 제약)에 깊이 뿌리내린 소프트웨어로 구성됩니다. 경험 데이터와 매개변수 조정은 각 회사가 개발하고 비밀로 유지하기 때문에 대규모 AI 모델이 접근할 수 없습니다. 미래에는 일부 기업이 자체적으로 소규모 모델을 학습시킬 수도 있습니다. 따라서 범용 소프트웨어는 위험하지만, 특정 산업에 특화되고 독점적인 노하우와 비공개 데이터를 보유한 소프트웨어는 이점을 누리고 강화될 수밖에 없다는 논리가 성립됩니다. 통합 하드웨어와 소프트웨어에도 동일하게 적용됩니다.

VI. 가치 하락, 실적 하락, 논리 하락: 개별 주식 조정의 세 가지 시나리오

프랭크: 다시 시장 분석으로 돌아가서, 전반적인 상승세 이후에는 조정이 있을 겁니다. 개별 주식의 경우, 조정의 원인은 크게 세 가지입니다. 가치 평가 조정, 실적 조정, 또는 펀더멘털 조정이죠.

밸류에이션 조정은 주가가 과도하게 상승했을 때 발생합니다. 처음에는 주가수익비율(PER)이 20배였고, 사람들은 좋은 가격이라고 생각해서 매수했습니다. 하지만 몇 달 후 PER이 30~40배까지 상승했습니다. 회사가 여전히 좋은 기업이고 실적도 계속 성장하고 있지만, 이미 다소 고평가된 상태이기 때문에 많은 펀드들이 진입을 주저하고 차익 실현에 나서지 않습니다. 이러한 시장 충격을 이용하여 밸류에이션이 30~40배에서 25~30배로 다시 하락합니다. 이 시점에서 펀드들은 다시 좋은 가격이라고 판단하고, 회사의 성장 가능성을 믿고 투자에 나섭니다.

"실적 부진"이라는 용어는 더 이상 손실을 줄이는 것을 의미하지 않고, "기대에 미치지 못하는 성장"을 의미합니다. 이전에는 기업이 이익에서 손실로 전환되는 것을 의미했지만, 이제 시장은 50% 성장을 기대하고, 48%나 49%에 그치면 만족하지 못한다는 뜻입니다. 1분기 재무 보고서가 대표적인 예입니다. 마이크로소프트의 클라우드 사업은 시장 기대치인 39% 성장을 달성했지만, 실제로는 38% 성장에 그쳤습니다. 최고재무책임자(CFO)는 용량 부족 때문이라고 강조하며, 용량을 40%까지 끌어올릴 수 있다고 주장했지만, 이는 코로나19 3차 대유행 시기와 맞물려 시장 침체를 초래했다는 설명도 덧붙였습니다.

가장 치명적인 결함은 바로 "킬링 로직"입니다. 기업의 존재 기반이 되는 전체적인 서사나 전략적 포지셔닝이 무너지는 것이죠. 두 가지 사례를 통해 이를 설명할 수 있습니다. 2022년, 메타(Meta)는 "킬링 로직"의 파도를 맞으며 시가총액이 2021년 최고치였던 1조 달러 이상에서 2천억 달러 수준으로 급락했습니다. 이는 메타버스 같은 생태계로의 대대적인 변모, 막대한 자본 지출, 그리고 결국에는 엄청난 손실 때문이었습니다. 시장은 이러한 접근 방식이 효과가 없다는 것을 깨달았고, 기존의 사업 논리 전체가 틀렸음이 입증되었습니다. 또 다른 예는 광 인터커넥트 분야입니다. 많은 기업들의 핵심 전략은 "엔비디아의 공급망에 진입하고 엔비디아에 인수되는 것"이었기에 모두가 엔비디아를 인수 대상으로 삼았습니다. 하지만 엔비디아가 해당 기업이 더 이상 경쟁력이 없다고 판단하여 공급망에서 제외한다면, 그 기업의 전략적 위치와 공급망 내 경쟁 구도는 완전히 뒤집히고 재구축되어야 합니다. 이것이 바로 "킬링 로직"입니다.

VII. 광 인터커넥트 및 CPO: 연결성이 AI의 차세대 핵심 주제가 되는 방법

빅터: 이번 주 광 인터커넥트 분야가 굉장히 뜨거웠습니다. 어제 COMPUTEX에서 Marvell의 프레젠테이션 도중 젠슨 황 CEO가 무대에 올라 Marvell을 직접 추천하며 차세대 1조 달러 기업이 될 것이라고 말했습니다. 지난 몇 주간의 조정 이후 광 인터커넥트 분야 전체가 완전히 회복되었고, Marvell 주가는 30~40% 상승했습니다. 저도 그 자리에 있었는데, 맷 머피 CEO의 프레젠테이션은 정말 훌륭했습니다. 광 인터커넥트 분야에 대한 당신의 견해는 어떻습니까? 매출 실적이 아직 가시화되는 데 시간이 걸리기 때문에, 현재 사람들은 기대감에 따라 투자하는 경향이 더 강한 것 같습니다.

프랭크: 저도 어제 머피의 연설 핵심 내용을 요약해 봤는데, 많은 것을 배웠습니다. 우선 단계별 차이점에 대해 이야기해 보죠. 예를 들어 엔비디아의 2023년 성장은 기대감에 힘입은 것이었고, 실제 실적은 2024년에 들어서야 개선되기 시작했습니다. 하지만 스토리지 산업은 정반대입니다. 실적이 먼저 개선되고 나서야 기업 가치가 상승합니다. 스토리지 제조업체들은 작년 3분기와 4분기부터 올해 1분기까지 폭발적인 실적을 기록했지만, 사람들은 이러한 실적의 지속 가능성을 믿지 않고 과거의 경기 순환 주기를 경계하기 때문에 기업 가치는 계속 하락해 왔습니다. 하지만 최근 마이크론 같은 기업들은 많은 투자은행들이 경기 순환주에서 성장주로 재평가하면서 다시 급등하기 시작했고, 기업 가치도 서서히 상승하고 있습니다.

광학 부품과 스토리지는 완전히 다른 두 산업 분야입니다. 전 세계 스토리지 시장은 미국 마이크론과 샌디스크, 한국 삼성과 SK하이닉스, 중국 창신(CXMT)과 양쯔메모리(YMTC) 등 소수의 기업에 집중되어 있습니다. 그러나 전체 광학 및 데이터센터 인터커넥트 시장은 구리 및 광학 부품을 모두 포함하는 훨씬 더 복잡한 시장입니다. 광 모듈, NPO, CPO는 인듐인화물(InP)부터 광 칩, 레이저, 포토레지스터 등에 이르기까지 긴 공급망을 가지고 있습니다. 현재 시장 규모는 상대적으로 작습니다. 광학 모듈과 CPO에 대한 전 세계 투자액은 2025년까지 약 200억 달러에 달할 것으로 추산되며, 보다 낙관적인 전망으로는 2029년까지 900억 달러에서 1,000억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 반면, 스토리지 시장 매출은 작년에 이미 2,000억 달러에서 3,000억 달러에 육박했으며, 보수적인 전망으로는 2029년까지 6,000억 달러, 낙관적인 전망으로는 2030년까지 1조 달러 에 이를 것으로 예상됩니다. 시장 규모와 시장 집중도는 중요한 요소입니다. 광(Guang) 시장은 상대적으로 규모가 작고 세분화되어 있지만, 그렇다고 해서 광 시장이 나쁘다는 의미는 아닙니다. 향후 2년 안에 수천억 달러 규모로 성장할 가능성이 있으며, 빠르게 성장하고 있습니다.

머피의 핵심 주장은 데이터 센터에서 연결성이 점점 더 중요해질 것이라는 점입니다. 젠슨 황이 언급했듯이, 에이전트 시대의 컴퓨팅 모델은 분산형이었습니다. 즉, 계산 문제를 여러 부분으로 나누어 데이터 센터의 여러 영역에 분산시키는 방식이었죠. 이 때문에 데이터 전송이 더욱 중요해졌습니다. 머피는 또한 " 거리가 없는 데이터 센터 "라는 궁극적인 형태를 설명했습니다. 미래에는 컴퓨팅과 스토리지가 "풀링"되고 분리되어, 반드시 함께 배치될 필요는 없게 될 것입니다. 스토리지는 스토리지이고, 컴퓨팅은 컴퓨팅이며, CPU는 CPU입니다. 연결에는 광섬유를 사용하여 최대 효율성과 거의 제로에 가까운 지연 시간을 구현함으로써, 본질적으로 플러그형 데이터 센터가 될 것입니다. 이는 연결성의 중요성을 더욱 높일 것입니다.

하지만 광 인터커넥트 산업 내에서도 차별화된 양상을 보이고 있습니다. 국내 광 모듈 제조업체인 이노라이트처럼 뛰어난 실적을 내는 기업들이 있습니다. 이노라이트는 광 모듈 주요 공급업체로서 지난해 A주 시장에서 주가가 10~20배 급등하고 시가총액이 1조 위안에 육박하는 등 최고의 성과를 기록했습니다. 마벨의 광 스위치 부문 역시 전반적으로 견실한 실적을 보이며 빠르게 성장하고 있습니다. 다만 광 모듈은 이미 대량 생산 및 검증이 완료된 매우 성숙한 기술인 반면, CPO(Co-Packaged Optics)는 아직 매우 새로운 개념이라는 점에 유의해야 합니다.

저는 이전에 번스타인의 5월 기사 "데이터 센터 연결 전쟁"을 읽고 분석했습니다. 그 기사의 핵심은 클라우드 벤더들이 적어도 2026년이나 2027년 상반기까지는 CPO(Cycle-Package Optics)를 대규모로 도입하지 않을 것이라는 점이었습니다. 그 이유는 두 가지입니다. 첫째, 엔비디아의 CPO 광 스위치는 최근에야 출시되었습니다. 둘째, 기존 광 모듈은 플러그형이라 고장 시 간단히 분리하고 교체할 수 있었지만, CPO는 광 칩이 GPU 옆에 납땜되어 있습니다. 문제가 발생하면 전체 시스템을 공장으로 반송해야 하며, 경우에 따라 교체가 필요할 수 있습니다. 따라서 안정성 요구 사항이 매우 높아 반복적인 테스트가 필수적입니다. 올해 핵심 기술은 여전히 ​​1.6T 및 3.2T 광 모듈, LPO(Linear Pluggable Optics), NPO(Near-Package Optics), 그리고 ABF 기판과 같은 향상된 테스트 장비 및 재료입니다. 이는 상대적으로 높은 안정성을 확보할 수 있기 때문입니다. CPO는 여전히 점진적인 검증 과정을 거치고 있습니다.

따라서 주식 시장에서는 일부 기업의 실적이 먼저 상승하는 반면, 다른 기업들은 기대와 기업 가치 평가에 따라 주가가 상승합니다(주가매출비율은 상승했지만 아직 수익을 내지 못했을 수도 있습니다). 상위 단계로 갈수록, 과장된 테마를 가진 일부 기업의 주가는 순식간에 수십 배로 오를 가능성이 높지만, 그 수익이 실제로 실현되기까지는 시간이 걸립니다.

하지만 전반적인 방향은 의심할 여지 없이 옳습니다. 이러한 전반적인 방향 내에서 확실한 것은 무엇일까요? 패키징, 광학 엔진, 광원, 테스트 및 시스템 플랫폼은 LPO, NPO, CPO 중 어떤 방식을 사용하든 필수적이며, 이는 보장됩니다. 다음으로 올해 출시를 시작한 NVIDIA의 스위치를 수율, 신뢰성 및 고장률 측면에서 살펴볼 필요가 있습니다. 높은 출하량과 우수한 신뢰성은 향후 2년 내 상용화에 대한 시장 기대치를 높일 것입니다. 내년에는 Lumentum(LITE)과 같은 업체들이 CPO 레이저 광원의 대규모 출하를 시작할 예정이며, 이러한 출하량 추이가 얼마나 견고한지 지켜봐야 할 것입니다. 가장 중요한 지표는 클라우드 업체들이 CPO 스위치와 서버 랙 간 CPO 상호 연결을 대규모로 구매하기 시작하는 시점입니다.

또한 다양한 시나리오가 존재합니다. 서버 랙 내부 및 캡슐화된 시스템 내 연결은 NVIDIA가 강점을 보이는 분야이며, 데이터 센터 내부 및 서버 랙 간 연결은 타사 CPO 스위치 제조업체의 강점입니다.

8. 노키아, 엣지 컴퓨팅 및 물리적 AI: 클라우드에서 물리적 세계로의 확장

빅터: 이전 글에서 노키아가 광학(광 용접)과 엣지 컴퓨팅(엣지 AI) 분야 사이에 위치하고 있으며, 엔비디아 생태계의 일원이라고 언급하셨습니다. 최근 며칠 동안 퀄컴은 컴퓨텍스 기조연설에서 엣지 AI를 강조했고, NXP 역시 엣지 AI와 물리 AI를 모두 강조하고 있습니다. 젠슨 황 CEO 또한 물리 AI에 대해 언급했고요. 광학과 엣지 컴퓨팅 두 분야에서 동시에 사업을 펼치는 노키아에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.

프랭크: 노키아는 광 분야, 더 정확히 말하면 전체 연결(데이터 센터 인터커넥트) 분야에서 성과를 구체화하기 시작했습니다. 휴대폰을 시작으로 통신 장비로 확장했고, 작년에 인피네라를 인수하는 등 최근 몇 년 동안 여러 차례 인수를 통해 광 전송 및 데이터 센터 연결 역량을 강화했습니다. 노키아는 두 가지 강점을 가지고 있습니다. 첫째, 코히런트 광 DSP 칩 연구 개발 역량을 보유하고 있으며 자체적으로 플러그형 광 모듈도 생산합니다. 둘째, 기간망 광 전송 시스템과 광섬유 분야에서 탄탄한 기반을 갖추고 있습니다. 이러한 강점 덕분에 1.6T는 이미 양산 중이며, 2.4T와 3.2T는 이미 테스트 단계에 있습니다.

1분기 재무 보고서는 매우 명확합니다. 전체 광 연결 사업은 전년 대비 20% 이상 성장했고, AI 데이터 센터 고객(AI 및 클라우드)은 전년 대비 49% 증가했으며, 분기 신규 수주액은 약 10억 유로에 달했고, 실적 전망치도 상향 조정되었습니다. 따라서 이 회사는 단순한 부품 제조업체가 아니라 검증된 시스템 수준의 공급업체입니다.

전체 사업 구조에서 약 8%에 불과한 엣지 컴퓨팅에 대해서는, "가치 평가 옵션"에 가깝다고 생각합니다. 핵심적인 촉매제는 현재 엔비디아이며, 엔비디아가 주도적인 역할을 하고 있습니다. 엔비디아는 1분기 실적 보고서에서 중요한 변화를 보였습니다. 이전에는 "데이터 센터"만을 언급했지만, 올해는 엣지 컴퓨팅을 데이터 센터 컴퓨팅과 별개의 사업으로 분리했습니다. 전체 사업의 8%에 불과한 부문을 분리한 것 자체가 의미 있는 신호입니다. 이는 엔비디아가 단순히 데이터 센터 칩을 판매하는 회사가 아니라, AI 팩토리이자 컴퓨팅 파워 엔지니어이며, 클라우드뿐 아니라 엣지, 엔드포인트, 그리고 물리적 세계까지 확장되는 풀스택 운영 체제를 구축하고 있다는 메시지를 전달하고 있습니다.

여기서 몇 가지 개념을 명확히 할 필요가 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 반대 개념입니다. 이전에는 모든 데이터가 통합 연산을 위해 클라우드 데이터 센터로 전송되었습니다. 반면 엣지 컴퓨팅은 공장 설비, 5G 기지국, 병원, 상점, 심지어 자동차와 같이 데이터가 생성되는 곳과 가까운 곳에서 연산을 수행할 수 있도록 합니다. 데이터가 생성되는 곳이라면 어디든 로컬에서 처리됩니다. 온디바이스 AI는 엣지 컴퓨팅보다 범위가 더 작습니다. 모바일폰, PC, 웨어러블 기기, 차량용 단말기 등에서 실행되는 AI를 의미하며, 대부분 소형 모델에 해당합니다. 제가 이해하는 바로는 물리적 AI는 엣지 컴퓨팅의 고급 형태입니다. AI가 현실 세계에 진입하여 에이전트와 연결되는 것을 의미합니다. 기본적으로 온라인 에이전트와 오프라인 봇(물리적 에이전트)이 존재하여 인간이 자율적으로 인지, 이해, 계획 및 실행할 수 있도록 돕고, 기계가 보고, 판단하고, 행동할 수 있도록 합니다.

따라서 노키아의 엣지 컴퓨팅 분야 잠재력은 엔비디아의 AI-RAN 이니셔티브와 관련이 있습니다. 엔비디아는 기지국을 소형 AI 데이터 센터로 전환하는 것을 목표로 하고 있으며, 이미 통신 사업자를 위한 기지국을 구축하고 무선 통합 역량과 통신 사업자와의 긴밀한 관계를 보유한 노키아는 각 기지국에 엣지 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. 또한 기지국 간의 상호 연결이 필수적인데, 노키아는 고속 컴퓨팅 성능 상호 연결을 위한 솔루션을 보유하고 있습니다. 하지만 이 모든 것은 아직 개발 초기 단계에 있습니다.

저는 5월 초에 블랙베리에 대해 글을 썼는데, 이는 매우 전형적인 사례입니다. 5월 7일 월스트리트 저널에서 관련 기사를 봤는데, 사실 4월부터 이미 조짐이 보였습니다. 블랙베리가 엔비디아와 긴밀히 협력하여 자사의 QNX 엔드포인트 보안 소프트웨어를 엔비디아의 자율주행 시스템 플랫폼에 통합하고 있다는 내용이었습니다. 엔비디아의 자율주행 시스템을 사용하는 많은 자동차 제조업체들이 이 소프트웨어를 사용할 것입니다. 앞으로 QNX는 자동차뿐만 아니라 산업 장비, 의료 장비, 로봇에도 사용될 것입니다. 이러한 협력의 이유는 두 가지입니다. 첫째, 하드웨어 업계 선두 기업과 연계되어 있다는 점입니다. 둘째, 미래의 엣지 컴퓨팅과 물리적 AI를 위한 핵심 보안 인프라로 자리매김하고 있다는 점입니다. 또 하나 매우 중요한 점은 이것이 전형적인 '반등' 사례라는 것입니다. 올해 4월 이전까지 블랙베리의 주가는 10년 동안 약 800억 달러에서 20억~30억 달러까지 하락했습니다. 이미 모든 부정적인 요인이 주가에 반영된 상태였기 때문에, 이후 실적이나 기대치의 약간의 개선만으로도 시장의 인식이 바뀌었습니다.

제가 5월 7일에 해당 트윗을 작성한 이후로 계속 추적해 왔는데, 가격이 5위안에서 11위안으로 두 배 이상 크게 상승했습니다. 주요 원인은 다음과 같습니다. 첫째, 엔비디아의 시연 효과와 엣지 컴퓨팅에 대한 엔비디아의 적극적인 행보가 자연스럽게 기대감을 조성했습니다. 둘째, 이전의 급락으로 인해 일부 투자자들이 저가 매수에 나섰습니다. 셋째, 최고 등급 인증인 연방 위험 및 인증 관리 프로그램(FedRAMP) Class D 인증을 획득한 것을 비롯한 여러 주요 사건들이 영향을 미쳤습니다. 엔비디아는 이 기준을 충족하는 유일한 중요 이벤트 관리 솔루션 제공업체로 알려져 있으며, 많은 연방 정부에서 사용되고 있습니다. 또한 5월 중순에 실시한 약 5%의 자사주 매입 프로그램은 시장이 저가 매수에 대한 확신을 갖고 있음을 보여주며, 이러한 요인들이 최근의 강세로 이어졌습니다.

IX. 희소성, 업그레이드 및 장기: AI 펀드 로테이션의 세 가지 논리 분석

프랭크: 전반적으로, 제 생각에는 현재 시장 자본 순환은 세 가지 핵심 논리로 요약됩니다.

첫 번째 이유는 "희소성 논리"입니다. 엔비디아 제품을 일찍 구매한 사람들은 2023년에 높아진 기대치와 2024년의 향상된 성능을 예상하며 GPU 구매 열풍을 일으켰습니다. B 시리즈(블랙웰)는 HBM(고대역폭 메모리)을 더욱 많이 사용했는데, 당시 스토리지 자체는 이미 공급 부족 상태였습니다. 2022년과 2023년의 전 세계적인 스토리지 시장 침체는 급격한 용량 축소를 초래했고, 많은 제조업체가 파산하고, 남은 소수 업체조차도 수많은 공장을 폐쇄했습니다. 이미 용량이 부족했던 상황에서 갑자기 엄청난 수요가 발생한 것입니다. 초기 수요는 HBM에서 비롯되었습니다. B 시리즈의 판매 호조로 HBM 수요가 증가했고, 이에 따라 삼성과 SK하이닉스는 DRAM과 GDDR 용량을 줄여 하위 계층으로 공급을 확대했습니다. 이제 점점 더 많은 모델 매개변수, 더 긴 컨텍스트, 그리고 더욱 풍부한 멀티모달리티가 등장하면서 스토리지 수요 또한 증가하고 있습니다. 검색 결과가 단순히 링크 순위만 보여주던 인터넷 시대와는 달리, 대규모 모델과의 모든 상호 작용과 에이전트 호출은 관련 데이터를 모두 계산하고 더 많은 데이터를 저장해야 합니다. DRAM부터 NAND, SSD, 핫 스토리지 및 콜드 스토리지 하드 드라이브에 이르기까지 모든 단계에서 용량이 줄어들고 있으며, 이는 결국 공급 부족으로 이어지고 있습니다.

4월부터 예상했던 CPU 부족 현상이 현실화되었습니다. 이전에는 학습 및 추론 과정에서 CPU가 중요하지 않다고 여겨졌지만, 에이전트 스케줄링 및 오케스트레이션과 같은 작업에는 CPU가 필수적이며, GPU로는 이러한 작업을 처리할 수 없기 때문에 에이전시 시대에는 CPU가 매우 중요해졌습니다. CPU와 GPU의 비율은 과거에는 약 1:8이었지만, 이후 1:4, 1:2를 거쳐 최근에는 1:1까지 낮아졌습니다. NVIDIA의 최신 Vera Rubin NVL72 랙(랙당 GPU 72개와 Vera CPU 36개 탑재)을 보면 이미 비율이 1:2에 달하며, 향후 1:1까지 도달할 것으로 예상되어 CPU 수요는 계속 증가할 것입니다. 주요 CPU 제조업체는 Intel과 AMD입니다. Intel은 올해 3월 CPU 가격 인상을 시작했는데, 이는 CPU 부족으로 인한 첫 번째 가격 인상 물결이었습니다. 두 번째 물결은 Apple이 Intel의 첨단 제조 공정을 활용할 가능성에 의해 주도될 것으로 예상됩니다. 4월에 저는 CPU에 초점을 맞춰 "AI 병목 현상이 다음 단계로 진입하고 있다"는 제목의 글을 썼습니다. 저는 인텔과 AMD에 대해 낙관적이었으며, 특히 ARM 아키텍처가 전력 소비 효율과 멀티 아키텍처 모드 측면에서 새로운 기술 혁신 시대에 가장 큰 이점을 누릴 것이라고 강조했습니다. 더욱이 마이크로소프트, 엔비디아, 아마존, 구글 모두 자사 개발 칩에 ARM 아키텍처를 사용하고 있습니다.

두 번째는 "업그레이드 논리"입니다. 광학 분야에서 업그레이드 논리는 다음과 같습니다. 이전에는 광 모듈만으로도 충분하다고 여겨졌지만, 이제는 광전 변환 효율이 여전히 낮고 전력 소비가 높다는 점이 인식되었습니다. 최적의 접근 방식은 GPU 옆에 광 칩을 납땜하는 것입니다. 광 모듈에서 LPO, NPO, CPO에 이르기까지 전체 광 인터커넥트는 끊임없이 업그레이드되고 있으며, 새로운 패키징 기술이 필요합니다. 코패키징은 매우 어렵고 이제 막 양산 단계에 접어들고 있습니다. 또 다른 업그레이드는 데이터 센터 전력 분배 네트워크에서 이루어지고 있는데, 48V/54V에서 현재 논의 중인 800V HVDC(고전압 직류)로의 전환입니다. 이는 더 높은 전압, 더 낮은 전류, 더 낮은 에너지 소비 및 손실을 의미합니다. 이 기술은 실제로 중국의 신에너지 자동차용 800V 고전압 고속 충전 산업에서 파생되었습니다. 많은 전력 반도체가 이러한 방식으로 개발되었으며, 이는 데이터 센터 전력 분배, 전력 관리 시스템 및 전력 스위치의 업그레이드를 나타냅니다. 세 번째 업그레이드는 첨단 패키징 기술입니다. 이는 화웨이가 제안한 "도(道)의 법칙"과 본질적으로 같습니다. 칩이 물리적 한계에 도달하면 세대별 성능 향상 폭이 크지 않고(10%, 20%), 비용 효율도 떨어진다는 것입니다. 따라서 모두가 3D 적층, 더 나은 소재(유리 기판, 세라믹), 개선된 공정, 그리고 더욱 정밀한 장비에 주목하고 있습니다. 황런쉰 회장이 타이베이에서 언급했고 우리가 이미 추진하고 있는 것이 바로 이 첨단 패키징 기술입니다. 그는 사실상 전체 산업 사슬을 발전시키고 있는 것입니다.

세 번째는 "장기적인 논리"입니다. 이는 엣지 컴퓨팅과 물리적 AI를 가리키는데, 이는 애플리케이션 계층과 유사합니다. 핵심은 실제 물리적 세계로의 전환, 즉 기기와 기계가 인지, 의사 결정, 행동에서 인간을 대체하고, 모든 계산을 데이터 센터로 되돌리는 대신 소규모 모델을 기반으로 엣지와 하드웨어에서 계산을 수행하는 것입니다. 이는 더 나아가 미래에는 로봇과 자율 주행을 볼 수 있게 될 것입니다. 테슬라의 옵티머스나 미국의 피겨와 같은 로봇이 양산될 때까지 기다려야 할지도 모릅니다. 핵심은 대량 생산과 비용 절감을 통해 달성되는 보급률입니다.

10. SpaceX IPO와 유동성 블랙홀: 3대 기업 IPO의 영향

Z씨: 스페이스X가 이번 달에 기업공개(IPO)를 앞두고 있습니다. 이로 인해 유동성 블랙홀이 발생할까요? 패시브 펀드(ETF)의 추종도와 전반적인 시장 유동성에 어떤 영향을 미칠까요? 올해는 여러모로 특별한 해입니다. 앤트로픽(Anthropic)도 비밀리에 IPO를 신청했고, 오픈아이얼(OpenAI)도 연말에 IPO를 추진할 가능성이 있지만, 현재 머스크의 소송으로 인해 보류된 상태입니다.

프랭크: 분명히 영향을 미칠 겁니다. 스페이스X는 6월 12일경 기업공개(IPO)를 앞두고 있으며, 시가총액은 약 1조 7500억 달러, 목표 조달액은 750억 달러입니다. IPO 배정 물량은 개인 투자자 30%, 직원 5%, 기관 투자자 65%로 구성되어 있어 기관 투자자들은 거의 500억 달러를 투자받게 됩니다. 스페이스X IPO에 참여하려는 일부 기관 투자자들은 현금 보유량이 부족하거나, 청약 자금을 마련하기 위해 보유 지분을 일부 매도해야 할 수도 있습니다. 이 점이 중요합니다.

하지만 그 영향은 그리 크지 않을 수도 있습니다. 순전히 재정적인 관점에서 보면 단기적으로는 사소한 조정에 그칠 가능성이 높습니다. 투자자들은 펀더멘털이 약하거나 다른 투자처에 대한 비중을 줄이겠지만, 탄탄한 펀더멘털을 가진 종목은 그대로 유지할 것입니다. 진정한 영향은 독특한 주식 공개 규정에 있습니다. 일반적으로 미국 증시에 신규 상장되는 모든 주식은 180일의 보호예수 기간이 지난 후 공개됩니다. 하지만 SpaceX는 다릅니다. 2분기 실적 발표 후 20%가 공개되고, 이후 70일, 90일, 105일, 120일, 135일에 각각 7%씩(총 약 35%) 공개됩니다. 그리고 3분기 실적 발표 후 28%가 추가로 공개됩니다. 나머지 주식은 180일 후에 공개됩니다. 첫 번째 공개에는 특정 조건이 있습니다. 2분기 실적 발표 전 10거래일 중 5일 동안 주가가 공모가 대비 30% 이상 상승하면 첫 번째 공개 시 추가로 10%가 공개되어 총 30%가 공개됩니다.

또한 나스닥은 상장 후 15일 만에 지수에 편입될 수 있도록 규정을 변경했습니다. 하지만 지수 가중치는 총 시가총액이 아닌 유동주식수를 기준으로 합니다. 예를 들어, 시가총액이 1조 8천억 달러인 기업의 유동주식수가 750억 달러에서 800억 달러로 증가하고, 이 가중치가 특정 계수로 곱해지면 해당 기업의 지수 가중치가 크게 증가하여 많은 패시브 인덱스 ETF의 매수 심리에 영향을 미칩니다. 이러한 설계의 목적은 더 많은 패시브 펀드가 향후 매도 압력에 대비하고 위험을 헤지할 수 있도록 하는 것입니다. 그러나 한 가지 문제가 있습니다. 기업 규모와 절대 시가총액이 너무 크면 나중에 보호예수가 해제되는 주식 수가 상당히 많아질 수 있다는 것입니다.

앤트로픽이 이미 IPO를 신청했고 오픈아이디(OpenAI)의 IPO도 올해 안에 이루어질 것으로 예상되는 상황에서, 자금 조달 문제로 인해 하반기에 시장 조정이 발생할 가능성이 높다고 생각합니다. 게다가 최근 시장의 강세는 탄탄한 펀더멘털에 기인한 것이며, 거시경제적 요인을 간과하고 있습니다. 호르무즈 해협은 100일 넘게 폐쇄되었고, 유가는 여전히 배럴당 90달러를 웃돌고 있으며, 미국과 이란 간의 협상은 아직 타결되지 않았습니다. 다음 주 6월 13일에는 5월 소비자물가지수(CPI)가 발표될 예정입니다. 핵심은 광의 CPI와 근원 CPI에 있습니다. 지난 두 달 동안 인플레이션은 주로 에너지(유가, 항공유)에 의해 주도되었고 서비스 부문으로 확산되지 않았습니다. 광의 CPI와 근원 CPI 모두 상승한다면 에너지 부문에서 시작된 인플레이션이 서비스 부문으로 확산되고 있다는 의미이며, 이는 시장에 불안감을 조성할 수 있습니다. 연준의 금리 인하 기대감과 맞물려 투자 심리에 악영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

하지만 제 분석 틀 안에서, 만약 단순히 유동성 문제이거나 5월 소비자물가지수(CPI)가 예상보다 크게 상승한 것이라면, 펀더멘털이 견고하기 때문에 조정 폭은 크지 않을 것입니다. 그러나 여기에 지속적인 고물가, 3대 IT 기업의 기업공개(IPO), 그리고 지정학적 불확실성이 더해진다면, 소폭에서 중간 정도의 조정이 발생할 수 있습니다. 하지만 대규모 AI 제조업체와 클라우드 기업의 매출 성장세가 둔화되지 않는 한, 2000년과 같은 급락은 일어나지 않을 것입니다. 미국 증시의 조정은 신속하고 결정적이지만, 일단 반전이 확인되면 주가는 빠르게 그리고 주저 없이 상승합니다. 펀더멘털(AI 상용화 성장률)이 진정으로 흔들릴 때에만 조정 이후 더 큰 반전 신호가 필요할 것입니다.

11. 주요, 중간 및 소규모 수준 조정: 진정한 붕괴는 오직 "거시경제 논리의 재설정"에 의해서만 이루어진다.

프랭크: 지난 2월이나 3월쯤에 저는 나스닥을 기준으로 지난 20년간 미국 주식 시장의 조정 패턴을 요약해서 설명했습니다. 저는 항상 전체 시장을 분석할 때 나스닥을 살펴보라고 조언해 왔는데, 나스닥은 기술주를 가장 순수한 형태로 보여주기 때문입니다. S&P 500은 방어주를 포함해 12개 업종으로 구성되어 있습니다.

주요 변동은 25% 이상으로, 대략 4~5회 발생합니다. 2008년 50% 하락, 2018년 4분기 25~30% 하락, 2020년 3월 30~40% 하락, 2022년 33~35% 하락, 그리고 작년 약 28% 하락이 그 예입니다. 중간 규모의 변동은 15% 내외로, 1~2년에 한 번 정도 발생합니다. 소규모 변동은 한 자릿수 변동으로 , 작년 11월 7~8% 하락이 그 예입니다. 이는 재무제표 축소 마무리 단계에서 발생한 유동성 충격(위기는 아님, 충격과 위기는 다름)과 인공지능(AI)에 대한 막대한 자본 지출에 대한 초기 의구심이 복합적으로 작용한 결과입니다. 올해 나스닥 지수는 실제로 15%에는 미치지 못하지만 13~14% 정도의 중간 규모 변동을 보였습니다.

소폭 조정은 일반적으로 시장이 과도하게 상승했을 때, 가치를 낮추려는 본능적인 욕구가 생길 때 발생합니다. 이러한 현상은 유동성 충격, 급격한 인플레이션으로 인한 금리 인상 기대감 증가, 금리 인하 기대감 소멸과 같은 거시경제적 불안정 요인에 의해 더욱 심화됩니다. 결과적으로 사람들은 안전자산을 찾아 나서면서 자산 가치를 낮추게 됩니다.

중규모 충격은 항상 주요 거시경제 사건을 동반합니다. 예를 들어, 올해 발생한 미-이란 전쟁(고유가, 인플레이션, 그리고 중동 지역이 많은 반도체 소재와 가스의 주요 공급원이라는 점)이 그 원인이었습니다. 2023년 8월부터 10월까지 미국 증시는 인플레이션 반등과 10년 만기 미국 국채 수익률이 5%까지 급등하면서 약 15% 하락했습니다. 2024년 7월과 8월에 발생한 엔화 캐리 트레이드 청산은 일본의 예상치 못한 금리 인상과 7월 비농업 고용지표의 부진이라는 두 가지 요인에 기인했습니다. 이로 인해 경기 침체 우려가 커졌고, 8월 5일에는 급락이 발생하여 비트코인이 5만 달러까지 떨어졌으며, 나스닥 지수는 서킷 브레이커 발동 직전까지 몰리며 장전 거래에서 6% 하락했습니다. 그러나 같은 날 저녁, 서비스업 ISM 지수가 예상치를 상회하면서 경기 침체 우려가 완화되었고, 시장은 회복세를 보였습니다.

시장이 25% 이상 급락할 수 있는 중대한 사건은 "거시경제 논리 전체의 재설정" 때문일 것입니다. 이것은 무엇을 의미할까요? 작년의 관세 전쟁을 예로 들어보겠습니다. 이전의 관세 전쟁은 2018년부터 미국과 중국 간에 시작되었지만, 작년에는 미국이 동맹국(파이브 아이즈, NATO, NAFTA)을 상대로 처음으로 무역 전쟁을 시작했습니다. 이는 제2차 세계 대전 이후 확립된 수십 년간의 자유 무역 체제와 질서에 도전하는 것이었습니다. 시장은 미국의 신용 기반 붕괴와 대공황의 도래를 우려했고, 그 결과 시장에 상당한 영향을 미쳤습니다. 2022년에는 거의 40년 만에 최고 수준의 인플레이션(한때 9.1%까지 치솟음)과 함께 거의 40년 만에 가장 빠른 속도의 금리 인상(3월 0.25%, 5월 0.5%, 그리고 6월과 7월에 0.75%씩 연속 인상)이 발생했습니다. 시장에서는 1970년대의 스태그플레이션이 재현될 가능성을 논의하고 있습니다. 2020년 3월은 100년 만에 처음으로 전 세계적인 대규모 팬데믹(1918년 스페인 독감 이후)이 발생한 달이었습니다. 2월 말, 뉴욕, 파리, 이탈리아, 런던 등지에서 갑자기 확진자가 발생하고 사망자도 속출했습니다. 당시 대중은 흑사병과 1918년 스페인 독감에 대해 이야기하고 있었습니다. 의료 자원의 부족과 사람들의 죽음에 대한 공포가 만연한 상황에서 자본 시장에 대해 이야기하는 것은 무의미해 보였습니다. 그 결과, 나스닥 지수가 한 달 만에 30% 이상, 거의 40%까지 폭락하는 최악의 매도세가 나타났습니다.

2018년 4분기 미국과 중국 간의 무역 전쟁은 양국 관계의 첫 번째 불씨를 지폈고, 이전의 조화로운 관계는 두 강대국 간의 격렬한 갈등으로 변모했습니다. 2008년 금융 위기의 경우, 미묘한 차이가 존재합니다. 미국의 주택 거품은 실제로 2007년 2분기와 3분기에 붕괴되었고, 주택 담보 대출을 제공하는 금융 기관의 상당수가 이미 파산 상태였습니다. 그러나 당시 미국 증시는 하락하지 않고 연준이 구제금융을 제공하기 위해 금리를 인하하기 시작하면서 9월까지 상승세를 이어갔습니다. 진정한 위기의 실상은 2007년 9월 노던 록, 시티그룹, BNP 파리바, 크레디트 스위스가 서브프라임 펀드에서 막대한 손실을 보고했을 때 드러났습니다. 그때서야 ​​시장은 이것이 단순한 주택 거품이 아니라 금융 시스템 전체로 확산되었으며, 최하위 기관의 디폴트가 연쇄적인 손실을 촉발할 것이라는 사실을 깨달았습니다. 많은 사람들은 리먼 브라더스의 파산이 금융 위기의 시작이었다고 생각합니다. 실제로 2008년 9월 리먼 브라더스 파산과 9월 중순 AIG 파산 이후 주요 기업들이 파산하는 일은 없었습니다. 10월, 미국 의회는 전례 없는 구제금융 법안을 통과시키고 양적완화(QE)를 승인했는데, 이는 연준 역사상 처음 있는 일이었습니다(그전에는 연준이 주로 금리 조정에 의존했고, QE는 주요 정책 수단이 아니었습니다). 당시 금융 위기는 사실상 마무리 단계에 접어들고 있었습니다.

따라서 모든 주요 조정은 과거 거시경제 논리의 재설정에 의해 촉발됩니다. 현재 미국 증시가 큰 폭의 조정을 겪으려면 논리의 재설정(AI 성장 및 상용화가 기대에 미치지 못하는 경우)이거나 미국 주도의 질서가 완전히 붕괴되거나 무너져야 할 것입니다. 하지만 현재로서는 이러한 상황이 발생할 조짐은 보이지 않습니다. 미국 상장 기업들은 여전히 ​​가장 세계화되고 혁신적인 기업들 중 하나이며, 이것이 그들의 가장 큰 강점이기 때문입니다.

12. 비트코인과 새로운 암호화폐의 정상화: 차별화, 자본 패러다임과 AI의 결합

빅터: 비트코인은 최근 상당한 매도세를 경험했고, 거시 유동성에 매우 민감하며 미국 증시의 선행 지표 역할을 자주 합니다. 미국 증시의 AI가 유동성을 흡수하고 있는 데다 세일러가 암호화폐를 매도할 가능성이 제기되는 상황에서, 비트코인과 전체 암호화폐 시장의 미래, 그리고 "새로운 자산 이동"에 대해 어떻게 생각하시나요? 최근 바이낸스도 미국 주식을 상장했고, 주요 거래소들도 모두 미국 주식을 상장했습니다.

프랭크: 저는 2024년 7월에 알트코인에 대한 제 생각을 트윗에 올렸습니다. 당시 저는 "암호화폐 시장이 새로운 정상 상태에 진입했다"고 생각했고, 여기에는 몇 가지 논리적 근거가 있었습니다.

첫째, ETF의 승인으로 암호화폐 시장의 투자자와 펀드는 더욱 정교해지고 있습니다. 성숙한 시장은 필연적으로 더 효율적이고 다양해집니다. 비효율적인 시장이란 무엇일까요? 모든 것이 함께 오르내리는 시장, 즉 가격이 오르면 모든 것이 함께 상승하고 가격이 떨어지면 모든 것이 함께 하락하는 시장입니다. 이는 초기 규제가 미비했던 시장의 특징입니다. 미국 주식 시장 역시 처음부터 성숙한 시장은 아니었습니다. 1792년 버튼우드 협정은 월스트리트의 전신이었고, 연방준비제도는 1913년에, 증권거래위원회(SEC)는 1933년에 설립되었습니다. 처음 100년 동안은 업계 자율 규제와 다양한 시장 조작에 크게 의존했습니다. 성숙한 시장에서 펀드는 두 가지에 집중합니다. 바로 안정성과 성장 잠재력입니다. 안정성은 해당 자산이 3년 또는 5년 후에도 존재할 것인지를 의미하며, 성장 잠재력은 다른 모든 문제를 극복할 수 있는 높은 연간 성장률과 발전을 의미합니다. 펀드는 이러한 두 가지 유형의 자산을 중심으로 투자합니다. 암호화폐 시장도 마찬가지입니다. 비트코인 가격은 수천 달러에서 수만 달러로, 그리고 10만 달러까지 급등하며 점점 더 큰 규모의 펀드를 형성해 왔습니다. 규모가 큰 펀드일수록 위험 감수 성향이 보수적인 경향이 있어 알트코인에 투자하도록 유도하기가 어렵습니다.

둘째로, 과거 ICO와 DeFi 시대는 본질적으로 기대에 대한 투기였습니다. DeFi는 여전히 기본적인 토대가 있었지만, GameFi, SocialFi, NFT는 사실상 기본적인 토대가 남아 있지 않습니다. 이러한 것들은 불확실성이 크고, 혁신과 가치 창출이 미약하여 궁극적으로 성장 잠재력이 없습니다.

셋째, 2021년과 2022년은 암호화폐 벤처캐피탈(VC)이 폭발적인 성장을 이룬 해였습니다. a16z, Paradigm, Multicoin과 같은 많은 VC들이 수억 달러, 수십억 달러, 심지어 수백억 달러 규모의 자금을 운용하며 등장했습니다. VC 투자는 초기 단계의 규모와 낮은 실패율에 중점을 둡니다. 수천만 달러 규모의 펀드는 프로젝트당 100만 달러를 투자하여 50개의 프로젝트에 투자하고 수백, 수천 개의 프로젝트를 검토해야 할 수 있습니다. 하지만 10억 달러 또는 20억 달러 규모의 펀드는 프로젝트당 1천만 달러를 투자하여 수년에 걸쳐 수만 개의 프로젝트를 검토할 수 있습니다. 따라서 규모가 큰 VC 펀드는 자연스럽게 초기 시장에서의 가치 평가를 끌어올립니다. 2022년과 2023년에는 초기 시장에서 일부 암호화폐 프로젝트의 가치가 수십억 달러에 달했으며, 유통량의 몇 퍼센트만으로도 쉽게 수억 또는 수십억 달러의 가치를 가질 수 있었습니다. 반면, 2020년과 2021년에 솔라나(Solana)와 같은 프로젝트는 기업공개(IPO) 당시 수천만 달러의 가치밖에 되지 않았습니다. 규모를 키우려면 더 많은 자본이 필요하지만, 현재의 통화 정책은 한계가 있어 이를 뒷받침할 수 없습니다. 핵심 문제는 여전히 불충분한 펀더멘털, 혁신 부족, 그리고 추가적인 가치 창출의 부재입니다. 만약 펀더멘털과 가치 창출이 진정으로 충분하다면, 인공지능(AI)과 미국 주식 시장처럼 확실성, 추세, 기대, 그리고 성과를 갖춘 기업들은 계속 성장할 것입니다.

2024년 6월, 저는 통계 분석을 실시했습니다. 미국 증시에 상장된 약 4,000개 기업 중, 상위 100개 기업이 전체 시가총액의 91~92%를 차지했습니다. 반면, 시가총액이 6~7%에 불과한 하위 3,000개 기업의 평균 시가총액은 수십억 달러에 그쳤고, 일일 거래량은 200만~300만 달러에 불과했습니다. 당시 이들 기업은 암호화폐 시장 상위 100위권에도 들지 못했을 것입니다. 따라서 미국 증시는 본질적으로 고도로 차별화된 시장이며, 성숙해짐에 따라 이러한 차별화는 더욱 두드러집니다. 암호화폐 시장이 새로운 정상 상태에 진입함에 따라, 이 시장 역시 더욱 차별화될 것이며, 극히 소수의 자산만이 상당한 투자를 유치하게 될 것입니다.

지난 8월, 저는 암호화폐가 본질적으로 "생산성 모델"이 아니라 "자본 패러다임"이라는 핵심 주장을 담은 논문을 썼습니다. 인공지능, 모바일 인터넷, 그리고 인터넷은 혁명적인 혁신과 막대한 가치 창출을 가능하게 하는 생산적인 힘입니다. 반면 자본 패러다임 자체는 새로운 가치를 거의 창출하지 못합니다. 모바일 인터넷에는 "10배 효율성 향상"이라는 개념이 있습니다. 사용자는 기존 시스템보다 10배 더 효율적이기 때문에 해당 시스템을 사용하게 되고, 이는 자연스럽게 대규모 도입으로 이어집니다. 그렇다면 암호화폐 세계는 어떻게 지난 몇 년 동안 10배 효율성 향상을 달성했을까요? 그 해답은 자산의 발행, 거래, 그리고 유통에 있습니다. 자산 발행은 매우 쉽고, 거래는 24시간 내내 가능하며, 전 세계적인 유동성은 무제한입니다. 바로 이 지점에서 암호화폐의 10배 효율성 향상과 자본 패러다임이 구현됩니다.

이는 미국 증권거래위원회(SEC)가 미국 금융 시스템 전체를 블록체인으로 이전하려는 핵심적인 이유 중 하나입니다. 작년 토큰화 및 암호화폐 워킹 그룹의 첫 회의에서 폴 앳킨스 SEC 위원장은 미국 금융 시스템을 오프체인에서 온체인으로 옮겨야 한다고 분명히 밝혔습니다. 그는 블록체인이 증권 발행 및 이전에는 볼 수 없었던 여러 활동을 재편할 수 있다고 믿으며, 두 가지 예를 들었습니다. 첫째, 스마트 계약을 통한 배당금 지급 자동화(미래에 기업 수익이 스테이블코인이나 토큰 형태의 주식으로 보유될 경우 배당금이 자동으로 지급될 수 있음); 둘째, 비유동 자산을 더 많은 투자자에게 제공하고 거래량을 늘리며 전 세계적으로 접근성을 높일 수 있다는 것입니다.

그래서 저는 다음과 같은 결론을 내렸습니다. 블록체인이 단순히 자본 패러다임에 불과하다면, 웹3(게임, 소셜 미디어, 전자상거래)에 대한 기존의 믿음은 무효가 됩니다. 블록체인은 현실과 긴밀하게 통합되고 실질적인 자산과 연결될 때 비로소 큰 성장을 이룰 수 있습니다. 두 번째 방향은 AI와의 통합입니다. 저는 2023년이나 2024년경에 이 주제에 대해 논의한 바 있습니다. 모바일 인터넷의 주요 사용자는 DAU(일일 활성 사용자, 즉 사람)이지만, 미래의 가상 세계의 주요 사용자는 봇이나 에이전트, 즉 온라인 에이전트와 오프라인 봇이 될 수 있습니다. 봇들은 어떻게 상호작용하고 서로에게 동기를 부여하여 작업을 수행할까요? 아마도 스마트 계약과 암호화폐가 필요할 것이며, 이것이 바로 현재 에이전트 결제 및 앳킨스의 에이전트 금융으로 주목받고 있는 개념입니다. 미래에 많은 자산이 온체인에 저장된다면, 이는 더욱 효과적인 통합 방식이 될 것입니다.

장기적으로 볼 때, 암호화폐는 두 가지 방향에서 실질적인 가치를 지닙니다. 첫째, 자본 패러다임으로서 암호화폐는 실제 사업과 자산과 결합되어야 합니다. 그렇지 않으면 실질적인 가치 주입이 없는 토큰 경제는 공허한 담론에 불과합니다. 둘째, 암호화폐는 다른 봇, 에이전트, 그리고 사람들이 작업을 완료하도록 인센티브를 제공하는 수단이 되어, 상호작용과 가치 이전의 주요 매개체가 됩니다. 여기서 얻을 수 있는 이점은 온체인 자산이 충분하다면 DeFi(탈중앙화 금융)가 크게 성장할 수 있다는 것입니다. DeFi는 본질적으로 금융이며 고품질의 담보 자산을 필요로 하지만, 2021년 이후 DeFi의 TVL(총 예치 자산)은 크게 변하지 않았습니다. 핵심 문제는 고품질 담보 역할을 할 수 있는 온체인 자산이 너무 적다는 것입니다. 솔직히 말해서, 주로 비트코인이 그 역할을 하고 있습니다. 이더리움도 한때는 괜찮았지만, 지금은 10명 중 5~6명은 이더리움을 고품질 자산으로 여기지 않습니다. 담보 자산이 부족하면 대출과 스마트 계약의 확장성이 떨어집니다. 애플과 같은 기업을 블록체인에 올리는 것처럼, 다수의 기초 자산이 등장해야만 온체인 대출 및 계약 규모가 크게 확대되고 다양한 새로운 응용 분야가 창출될 수 있습니다. 물론 이는 다소 비관적인 전망으로, 순전히 자본 중심의 패러다임으로 전락할 가능성도 있습니다. 하지만 저는 스테이블코인이 미래에 글로벌 결제 시스템의 핵심 결제 수단이 되어 SWIFT를 대체할 가능성이 매우 높다고 생각합니다.

비트코인의 미래에 대해 다시 이야기하자면, 암호화폐 시장은 현재 상당히 불확실하고 착취적인 상황에 놓여 있지만, 비트코인은 고유하고 검증된 가치를 지니고 있습니다. 4년 주기로 볼 때, 올해는 하락세이며 하반기 중 비교적 안정적인 저점을 형성할 가능성이 있습니다. 현재로서는 7만 달러 아래를 저점으로 보고 있지만, 실제 최저점이 6만 달러, 5만 달러, 혹은 그보다 더 낮을지는 알 수 없습니다. 하지만 트레이딩의 핵심은 가격이 실제로 최저점에 도달했을 때, 더 떨어질 것이라는 불안감에 휩싸여 패닉에 빠지게 된다는 점입니다. 최저점은 항상 지나고 나서야 알 수 있습니다. 2022년 1만 5천 달러 부근에서 실제로 매수한 사람은 얼마나 될까요? 대부분의 사람들은 2만 달러 아래에서부터 조금씩 매수를 시작했거나, 가격이 상승한 후에야 추격 매수에 나섰을 것입니다. 따라서 지금은 비용 효율적인 범위 내에서 진입하여 점진적으로 포지션을 구축하는 것이 좋은 시점일 수 있습니다. 최저점이 정확히 어디일지는 아직 알 수 없습니다.

열세 번째로, 청중에게 드리는 조언: 공격과 수비를 모두 마스터하고 기본기를 탄탄히 다지십시오.

Z씨와 빅터: 마지막으로, 프랭크 씨께서 시장 트렌드를 파악하고 위험을 최소화하면서 수익을 극대화하는 방법에 대해 청중 여러분께 조언을 해주시겠습니까?

프랭크: 제 생각에 핵심은 여전히 ​​시도하는 것입니다. 우선 금융계에서는 공격과 방어 모두에 능해야 하고, 공격과 방어가 무엇을 의미하는지 명확히 이해해야 합니다. 시장은 항상 예측 불가능한 요소가 많기 때문에, 지금은 좋은 말을 할지 몰라도 나중에는 틀렸다는 것이 증명될 수도 있습니다. 예측할 수 없기 때문에 공격하는 동시에 방어에도 능숙해야 합니다. 시장 심리가 매우 긍정적일 때는 약간 후퇴하여 여유를 두는 것도 괜찮지만, 시장이 매우 비관적이고 행동해야 할 시점이라면 반드시 행동해야 합니다. 그렇지 않으면 기회를 놓칠 수 있습니다.

둘째로, 주식 투자에서는 기업의 기본 재무 상태를 꼼꼼히 살펴봐야 합니다. 해당 기업이 속한 산업 내 경쟁 환경, 경쟁 우위의 대체 가능성, 경쟁 구도, 그리고 강점을 분석해야 합니다. 이러한 기본적인 이해를 바탕으로 기업의 주가가 고평가되었는지, 적정 가격인지 판단할 수 있습니다. 적정 가격일 때는 점진적으로 매수하는 것이 좋지만, 주가가 지나치게 고평가되었거나 과도한 낙관론이 작용할 때는 보유 주식을 줄여 투자 여력을 확보하는 것도 고려해야 합니다. 이는 매우 중요한 부분이라고 생각합니다.