CP 만두부터 AI 컴퓨팅 파워까지, 산업 공급망에서 권력은 어떻게 성장하는가?

저자: 대니

태국에 가본 사람이라면 대부분 세븐일레븐에 가봤을 겁니다. 새우 완탕, 프라이드 치킨, 소시지, 볶음밥, 계란, 땅콩 같은 음식을 사봤을 가능성이 높죠. 포장지를 자세히 보면 'CP'라는 두 글자가 보일 겁니다.

CP 그룹입니다.

대부분의 관광객은 포장에서 그것을 한 번밖에 보지 못하겠지만, 태국 사람들은 하루에 열두 번도 넘게 볼 수 있을 것이다.

태국인들은 삶에서 세 가지 문제에 직면합니다. 삶과 죽음, 세금, 그리고 CP 그룹입니다.

하지만 그것은 단순히 새우 완탕 한 봉지 이상의 의미를 지닙니다. 당신이 이용하는 세븐일레븐은 그들의 프랜차이즈이고, 당신이 무심코 구입하는 전화 카드는 그들이 소유한 회사인 트루(True) 제품일 수도 있습니다. 아래층에 있는 마크로(Makro) 슈퍼마켓도 그들의 소유이며, 당신이 먹는 닭고기는 사료와 종계부터 도축 및 가공에 이르기까지 모두 그들의 손을 거쳤을 가능성이 큽니다. 태국에서는 아침에 그들의 달걀을 먹고, 점심은 그들의 편의점에서 사 먹고, 오후에는 그들의 인터넷으로 전화를 걸고, 저녁에는 그들의 시장에서 장을 보는 등 하루 종일 그들의 네트워크 안에서 생활할 수 있습니다.

기업이 이 정도로 태국 경제에 침투하면, 단순히 태국 경제 내의 기업이 아니라 경제 자체의 일부가 됩니다.

이 모든 것은 유채씨 한 봉지에서 시작되었습니다.

1. 유채씨 한 봉지

이 이야기는 100년도 더 전에 시작됩니다.

19세기 후반, 차오산은 토지가 부족하고 인구가 밀집된 지역이었으며, 특히 해안가에 위치한 청하이현은 매우 가난했습니다. 그곳에서 차오산 사람들은 뱃머리를 붉게 칠한 범선을 "붉은 배"라고 불렀습니다. 이 배들은 장린항을 출발하여 더 이상 생존할 수 없는 사람들을 태우고 동남아시아로 향했습니다. 승객들은 대부분 옷 몇 벌과 약간의 여비만 가지고 있었습니다. 시암, 말레이시아, 싱가포르에 도착한 그들은 처음에는 부두에서 짐꾼으로 일하다가 나중에는 쌀가게에서 노동자로 일했습니다. 차오산 방언으로 이러한 여정을 "해외여행"이라고 불렀습니다.

그렇게 셰이추는 방콕에 도착했습니다. 1921년, 그는 형 셰샤오페이와 함께 차이나타운 야오와랏 거리에 작은 가게를 빌렸습니다. 가게 이름은 정다좡이었고, 그들은 고향인 산터우에서 가져온 채소 씨앗을 팔았습니다.

왜 "씨앗 판매" 사업을 선택했을까요? 방콕에는 중국인 인구가 많고, 그들의 채소 취향은 링난(광둥성 및 광시성) 지역과 비슷하여 중국산 씨앗이 필요합니다. 하지만 시암(태국)에서는 이러한 씨앗을 구할 수 없어 수입해야 합니다. 더 중요한 것은 씨앗의 품질을 예측하기 어렵다는 점입니다. 씨앗을 살 때는 품질을 알 수 없고, 파종하고 싹을 <binary data, 5 bytes> 채소로 자란 후에야 품질과 수익성을 알 수 있습니다. 씨앗 한 봉지를 사는 농부는 자신의 수확량과 가족의 생계를 걸고 도박을 하는 셈입니다 .

한 농부가 씨앗을 사서 심었는데, 그 해에는 묘목이 고르게 싹을 <binary data, 5 bytes>고 채소가 잘 자라서 많이 팔아 큰돈을 벌었습니다. 그는 다음 해에도 돌아왔고, 다른 마을 사람들도 데리고 왔습니다. 그 다음 해에는 새로운 얼굴들이 가득했습니다. 그 다음 해에는 그들이 얼마나 많이 버는지 보고 다른 사람들도 모여들었습니다.

"정다(正大)"라는 이름은 씨앗 봉지를 파는 것만으로 차오저우 토박이와 태국 농부들 사이에서 상표처럼 자리 잡았습니다. 셰이추(葉一期)가 카운터에 진열해 놓은 것은 유채씨이지만, 그가 진정으로 파는 것은 "저를 믿으시면 돈을 벌 수 있습니다."라는 약속입니다. (차오저우 병음: sìn uâi，ū zěng / gàn)

이 문장은 씨앗보다 훨씬 더 가치가 있다.

II. 닭 한 마리

이 종자 농장을 다국적 기업으로 탈바꿈시킨 사람은 셰이추의 막내아들인 셰궈민이었다.

셰이추는 네 아들의 이름을 셰정민, 셰다민, 셰중민, 셰궈민으로 지었다. 가운데 네 글자를 합치면 "정다중국"이 되는데, 동남아시아에서 사업을 했던 조주 출신 사업가가 고향에 대한 그리움을 아들들의 이름에 담아낸 것이다. (참고로, 많은 사람들이 CP 그룹을 처음 접한 건 아마도 예능 프로그램 "정다예능쇼"를 통해서일 것이다. 🤣) 막내아들 궈민이 경영권을 물려받았을 무렵, CP 그룹은 이미 종자 판매에서 동물 사료 판매로 사업을 확장한 상태였다.

다닌 체아라바논트는 한 단계 더 나아가 양계 사업 전체를 완전히 바꿔놓았습니다.

부화부터 출하까지, 육계는 종계, 사료, 질병 예방, 비육, 도축, 판매 등 여러 단계를 거칩니다. 혼자 농사를 짓는 농부에게는 이 단계 중 어느 하나라도 치명적일 수 있습니다. 조류독감이 발생하면 하룻밤 사이에 모든 재산을 잃을 수도 있고, 닭고기 가격 하락으로 인해 재정적 파탄에 이를 수도 있습니다. 셰궈민의 해결책은 양쪽 모두를 관리하는 것입니다. 그는 종계와 사료 공급을 포함한 상류 단계와 도축, 가공, 판매를 포함한 하류 단계를 모두 담당합니다. 가장 비용이 많이 들고 노동 집약적이며 위험 부담이 큰 단계인 비육은 농부들에게 맡깁니다. 농부들은 닭장과 노동력을 제공하고, 셰궈민은 병아리, 사료, 기술자를 제공합니다. 닭이 다 자라면, 그는 미리 합의된 가격으로 다시 사들입니다.

이 거래에서 양측은 각자 원하는 것을 얻었다. 농부들은 닭고기 가격이 오르든 내리든 계약에 따라 대금이 지급되므로 시장 변동에 대한 불확실성에서 벗어날 수 있어 안정성을 확보했다. 그러나 질병 관리, 일상적인 관리, 병아리 구매 비용은 여전히 농부들의 몫이었다. 다닌 치아라바논트는 전체 산업 사슬에 대한 "리더십 권력"을 얻었다. 어떤 품종을 키울지, 얼마나 키울지, 어떤 사료를 사용할지, 도축 기준은 무엇인지 등 모든 것이 CP 그룹에 의해 결정되었다. 닭 한 마리당 이윤은 부차적인 문제였고, 그가 전체 사슬을 장악한 것이 핵심이었다. 더욱 놀라운 것은 이 사슬이 수만 명의 농부들의 토지, 노동력, 자본을 기반으로 구축되었다는 점이다. 본질적으로 타인의 자원을 활용하여 확장하는 방식이었는데, 이는 스스로 푼돈을 모아 부를 축적하는 것보다 훨씬 빠른 속도였다.

치앙마이 외곽에 솜차이라는 농부가 있다고 가정해 봅시다. 그는 닭을 키우고 싶지만, 종계 구입 비용도 부족하고, 사료도 충분하지 않으며, 닭고기 가격 변동에 따른 비용 부담도 감당할 수 없습니다.

그러자 CP 그룹은 그에게 계약을 제안했습니다. CP 그룹은 병아리, 사료, 백신, 기술자를 제공하고, 닭들이 다 자라면 모두 사들이는 조건이었습니다. 솜차이는 닭장만 지으면 됐습니다. 그리고 조상으로부터 물려받은 땅을 담보로 은행 대출을 신청했습니다.

그날 이후로 그는 명목상 독립 농부였지만, 실제로는 CP 그룹의 산업 사슬의 일부가 되었다. 그때부터 솜차이의 양계장은 CP 그룹의 품종만 사육하고, CP 그룹의 사료를 먹이고, CP 그룹의 기준에 따라 CP 그룹에 판매하고, CP 그룹에만 닭을 팔 수밖에 없었다. 하지만 만약 조류독감이 발생하면 양계장은 텅 비게 되고, 닭들은 죽어가 버릴 것이며, 그는 은행 대출금을 갚을 수 없게 될 것이다.

수천 마리의 닭이 CP 그룹 공급망의 기반을 이룹니다. CP 그룹은 자체적으로 닭장을 짓거나, 농부를 고용하거나, 특정 농장에 조류 인플루엔자가 발생했을 때 발생하는 손실을 감수할 필요가 없습니다. 병아리와 사료 공급, 그리고 닭의 구매 및 판매라는 두 가지 측면만 관리하면 됩니다. 단일 계약으로 관련 인력과 위험 부담이 명확하게 정의됩니다. 이것이 바로 "회사 + 농부" 모델의 가장 실용적인 형태이자 이 사업의 가장 현명한 측면입니다. 사업 확장은 수천 마리의 닭을 보유한 닭장과 대출을 통해 이루어지며, 위험 부담 또한 닭장과 대출에 전가됩니다. 이 모델은 분산되어 있고 관리하기 어렵고 노동 집약적인 부분을 농부들에게 아웃소싱합니다.

III. 한 나라

닭은 기르고, 도축하고, 팔 수 있습니다. 나머지는 이러한 논리를 모든 방향으로 적용하는 것입니다.

그들은 하류에서 닭고기를 가공하여 요리로 만들었고, 그 결과 세븐일레븐에서 볼 수 있는 CP 새우와 CP 치킨 라이스가 탄생했습니다. 이러한 제품을 판매하기 위해 그들은 소매 부문에 진출하여 태국에서 세븐일레븐의 독점 프랜차이즈를 확보하고 편의점을 보편적인 인프라로 구축했으며, 슈퍼마켓과 도매업체를 인수했습니다. 슈퍼마켓은 중국에서 로터스 슈퍼마켓(현재는 "CP 로터스")이라는 이름으로 운영되었는데, "이지"는 셰이추의 이름이었고, 아들은 아버지의 이름을 따서 이 소매 플래그십 브랜드를 만들었습니다. 더 나아가 그들은 통신 산업에 트루(True)를 통해 진출했고, 금융 부문에도 진출하여 핑안 보험의 주요 외국인 주주가 되었습니다.

이러한 성공을 거둔 것을 보면, CP가 태국의 핵심 기업이라는 데 이견이 없을 것이라고 생각합니다. CP는 태국 전역에 수만 개의 세븐일레븐 매장을 운영하며 일본을 제외한 최대 규모의 세븐일레븐 운영업체입니다. 또한 수만 명의 계약 농가와 수십만 명의 직원을 고용하고 있으며, 태국 식탁에 오르는 계란, 닭고기, 돼지고기의 상당 부분이 CP의 사육 및 사료에서 생산됩니다. 태국 사람들의 아침부터 밤까지 음식, 쇼핑, 생활필수품, 인터넷 접속까지 모든 것이 같은 회사와 연결되어 있습니다.

이 정도 규모에 이르면 누가 집권하든 태국 정치와 뗄래야 뗄 수 없는 관계가 됩니다. 사료와 식품 가격은 인플레이션, 농민 소득, 수십만 명의 생계에 직접적인 영향을 미칩니다. 축산업의 흥망성쇠는 거시경제 변수로서 모든 정부에 영향을 미칩니다. 반대로 편의점, 통신 프랜차이즈, 대규모 인프라 프로젝트 등 축산업 관련 사업의 상당수는 정부의 허가와 승인을 필요로 하기 때문에 정부에 대한 의존성 또한 높습니다. 양측 모두 서로에게 없어서는 안 될 존재입니다.

태국은 수십 년 동안 여러 차례 쿠데타를 겪으며 민간 정부와 군사 정부가 번갈아 집권하는 역사를 써왔습니다. 공산당(CP)은 어느 쪽 편도 들지 않고 양측 모두와 우호적인 관계를 유지하는 전략을 펼쳐왔습니다. 그 결과, 양보와 대규모 프로젝트를 통해 혜택을 누렸습니다. 예를 들어, 세븐일레븐 프랜차이즈, 국가 승인이 필요한 통신 사업권, 공산당 주도 컨소시엄이 확보한 3대 공항 연결 고속철도, 이후 트루(True)와 DTAC의 합병으로 이동통신 시장이 두 개로 분할된 사례(모두 승인됨), 그리고 독점 우려에도 불구하고 승인된 로터스(Lotus) 소매점 인수 등이 있습니다. 이러한 거래들은 모두 시장 경쟁을 통해 얻은 것이 아니라, 국가와의 협상을 통해 이루어졌습니다. 여기에 더해, 공산당은 1979년 중국 최초의 외국인 투자 허가(번호 0001)를 획득한 기업이며, 수십 년 동안 태국과 중국을 잇는 가장 중요한 경제 통로 중 하나로서 베이징과 긴밀한 관계를 유지해 왔습니다.

지난 한 세기 동안, 유채씨 한 포대에서 오늘날에 이르기까지 그 과정은 명확합니다. 구매자들이 오직 당신만이 신뢰할 수 있는 중요한 진입점을 확보하는 것 → 수직적 통합을 통해 생산량을 통제하는 것 → 자원 집약적이고 비용이 많이 드는 단계를 계약 농가에 위탁하고 그들의 자원을 활용하여 확장하는 것 → 일상생활에 통합되고 국가와 불가분하게 연결되는 것. 각 단계는 이전 단계에서 행사된 통제력을 증폭시킵니다. 이 네 단계를 거치면서 유채씨 한 포대는 기적적으로 국가 전체 산업 사슬에 막대한 영향력을 행사하는 존재로 성장했습니다.

여기서 흥미로운 점은, 오늘날 인공지능 컴퓨팅 파워의 발전 과정이 바로 그 동일한 경로를 단계적으로 되풀이하고 있다는 것입니다.

IV. 칩은 새로운 유채씨와 같습니다.

먼저 진입 장벽부터 살펴보겠습니다. 칩은 "수익과 희망"을 담고 있는 씨앗과 같습니다. 사양표에 적힌 FLOPs 수치만으로는 실제 클러스터를 구축하고 모델을 실행했을 때의 실질적인 컴퓨팅 성능을 알 수 없습니다. 상호 연결 효율성, 활용률, 안정성, 그리고 확장 후의 수율 등은 마치 씨앗이 싹을 틔워야 하는 것처럼, 실제로 시스템을 구축하고 일정 주기를 거쳐야만 알 수 있습니다. 공급처 또한 매우 제한적입니다. NVIDIA가 설계하고, TSMC가 제조하며, HBM은 단 세 곳뿐이고, 리소그래피 장비는 ASML에서만 공급받을 수 있습니다. 이러한 칩들을 자체적으로 생산할 수는 없고, 이 몇몇 업체에서만 조달해야 합니다.

하지만 칩은 유채씨에 비해 공급에 대한 통제력을 한층 더 강화합니다. 농부들은 올해 CP 종자를 사용하고 내년에 마음에 들지 않으면 다른 공급업체로 바꿀 수 있습니다. 그러나 NVIDIA 그래픽 카드를 구매하는 경우, 개발자들이 수백만 줄의 코드, 전체 연산자 라이브러리, 그리고 CUDA 기반의 툴체인 전체를 보유하고 있기 때문에 전환이 불가능합니다. CP는 종자의 신뢰성뿐만 아니라 현장에서 사용되는 도구까지 독점하고 있는 것입니다. CP는 종자 측면에서는 이러한 이중 종속성을 확보할 수 없었습니다. 과거에는 종자가 수익성이 낮고 쉽게 대체할 수 있었던 반면, CUDA는 그렇지 않기 때문입니다.

'기업과 농부' 모델은 완벽하게 들어맞습니다. NVIDIA는 GPU뿐만 아니라 레퍼런스 아키텍처와 CUDA까지 공급하고, 때로는 직접 자본을 투자하기도 합니다. 이는 마치 씨앗, 사료, 기술자에 신용까지 제공하는 것과 같습니다. 네오클라우드와 지역 데이터 센터들은 자본을 제공하고 운영 및 유지 관리를 담당합니다. 마치 농부가 닭장과 노동력을 제공하는 것과 같습니다. 대규모 공장과 모델 연구소 간에 체결되는 장기 컴퓨팅 파워 매입 계약은 합의된 가격으로 되사들이는 것을 의미합니다. 결국 다른 사람의 재무제표를 활용하여 용량을 확장하는 것입니다.

과거에는 중국 컴퓨팅 파워(CP) 기업들이 확보하려던 허가는 국가 발행 라이선스와 대규모 프로젝트 허가뿐이었습니다. 오늘날에는 전력, 토지, 전력망 연결, 칩 할당량 등 국가가 보유한 모든 허가가 필요합니다. 전력과 자본이 풍부한 지역에 먼저 진출하는 기업은 시장 경쟁이 아닌 정부와의 협상을 통해 선발 주자 이점을 얻습니다. CP는 이러한 라이선스를 활용하여 태국 전역으로 산업망을 확장했고, 오늘날 컴퓨팅 파워 기업들은 각국 정부와의 AI 협약을 통해 여러 국가에 클러스터를 구축하고 있습니다. 이 모든 과정의 시작부터 끝까지, 최상위에는 국가가 자리 잡고 있습니다.

이것을 보면 AI가 CP(커플) 시스템을 그대로 베끼는 것처럼 보이지 않나요? 하지만 여기에는 정반대되는 부분이 두 군데 있습니다.

V. 두 개의 뒤집힌 장소

첫째, 가치가 떨어지는 물건은 잘못된 장소에 있는 것입니다.

축산업 산업 사슬에서 저렴하고 쉽게 소비되는 품목은 투입재(닭, 유채씨)이고, 가치 있고 내구성이 뛰어난 품목은 자산(토지, 닭장)입니다. 자산을 보유한 농부는 자본 가치 하락을 겪을 가능성이 적습니다.

AI 분야에서는 상황이 정반대입니다. 가장 비싼 GPU일수록 감가상각이 가장 빠르게 진행되어 고작 2~3년밖에 사용하지 못합니다(정확한 수명은 업계 내에서 논쟁거리이지만, 공장 건물처럼 수십 년 동안 사용할 수 있다고 믿는 사람은 아무도 없습니다). 차세대 제품이 출시되면 이전 세대 제품의 가치는 즉시 떨어집니다. 그리고 이처럼 빠르게 가치가 하락하는 자산을 보유하는 것이 바로 네오클라우드(Neocloud)의 역할이며, 네오클라우드는 데이터 파머(Data Farmer)로서 이러한 자산을 관리합니다.

셰궈민의 농부들이 모든 것을 잃더라도 그들에게는 땅 한 조각이 남아 있습니다. 하지만 네오클라우드의 서버 랙은 2~3년 후에는 할인된 가격으로 팔아야 할 오래된 카드들만 남게 됩니다. 농부들은 같은 장소에 있지만, 그들이 가진 것은 완전히 다른 세상입니다.

둘째로, 하류 수요의 질이 역전됩니다.

CP의 재활용이 안정적인 이유는 무엇일까요? 게임 플레이와 같이 매일 소비하고 재구매하며 지속적으로 이용하는 필수적인 활동들이 하류 공급망을 뒷받침하기 때문입니다. 전체 공급망에서 생산해야 하는 산출량은 도시 거주자들이 현금으로 구매하는 양보다 훨씬 적습니다. 계약의 이면에는 가시적이고 실현 가능한 현금 흐름이 존재합니다.

AI 관련 상황은 좀 더 복잡합니다. 수요가 아예 없는 것은 아닙니다. ChatGPT, Claude, Copilot 같은 기업들은 이미 상당한 구독료와 기업 투자를 받고 있으므로 "AI 수요가 입증되지 않았다"라고 단정짓는 것은 지나친 비약입니다. 진짜 문제는 한 발짝 물러서서 생각해 봐야 합니다. 과연 이 기업들이 창출하는 수익이 전 세계적으로 컴퓨팅 파워에 쏟아부어진 자본 지출을 충당할 만큼 충분할까요? 컴퓨팅 파워 제공업체의 하위 수요는 분명히 이 공급망의 생산량을 초과합니다. AI 관련 수요는 분명히 존재하지만, 이 공급망에 대한 투자를 뒷받침할 만큼 충분한지는 아직 미지수입니다.

둘째로, 컴퓨팅 파워 산업 공급망 내에는 "내부 순환"이라는 개념이 있습니다. NVIDIA는 자사 그래픽 카드를 구매하는 기업에 투자하고, 이 기업들은 이 자금과 부채를 활용하여 클러스터를 구축하고 더 많은 그래픽 카드를 구매합니다. 이들의 수익은 연구소의 구매 계약에 달려 있으며, 연구소 확장을 위한 자금의 일부는 동일한 상위 공급업체와 투자자로부터 조달됩니다. 자금은 이 순환 고리 안에서 순환하며 수요와 수익을 창출합니다. 이 순환 고리는 실제로 존재하며, 명목상의 수요를 부풀립니다. 그러나 기업의 비용 절감, 개인용 구축, 소비자 구독 등을 통해 이 순환 고리 외부에서도 실질적인 자금이 유입되고 있습니다. 현재 상황은 경쟁 구도입니다. 순환 고리 외부에서 발생하는 실질적인 수익 증가율이 2~3년마다 발생하는 GPU 감가상각률을 따라잡을 수 있을까요? 구형 그래픽 카드가 폐기되기 전에 실질적인 자금이 부족분을 채우지 못하면 장기 보증 계약은 공허한 약속에 불과하게 됩니다. 반대로 실질적인 자금이 부족분을 충분히 빠르게 메운다면, 공급망은 자립할 수 있을 것입니다.

동일한 프레임워크가 콘텐츠 제공업체(CP)에게는 안정화 장치 역할을 합니다. 위험을 감당할 수 있는 업체에 분산시키면서 실질적인 수요를 뒷받침하는 것이죠. 하지만 AI의 경우에는 증폭기 역할을 합니다. 업계 외부에서 유입되는 실제 자금이 감가상각률을 밑돌게 되면 자산, 부채, 계약 규모가 모두 줄어들게 됩니다.

VI. 또 다른 가능성

하지만 우리는 다음 사항도 고려해야 합니다. 위의 논리는 중요한 전제에 기반하고 있는데, 바로 인공지능에 대한 수요가 이미 투자된 생산 능력을 따라잡지 못한다는 것입니다.

물론, 이러한 전제가 타당하지 않을 수도 있습니다. 다만, 이는 해당 문제에 대한 또 다른 관점을 제시할 뿐입니다.

철도, 전력망, 광섬유는 모두 같은 길을 걸었습니다. 수요보다 생산 능력이 먼저 구축되었고, 초기 투자자들은 거품에 휩쓸려 큰 손실을 입었습니다. 하지만 철도, 케이블, 광섬유는 살아남았고, 수요는 결국 서서히 따라잡았습니다. 1990년대에 설치된 미사용 광섬유 케이블은 완전히 활용되기 전까지 수년간 과잉 공급 상태였습니다. 인공지능 추론이 결국 전기나 인터넷 대역폭처럼 일상생활에 필수적인 요소가 된다면, 오늘날 투기적인 것으로 여겨지는 구매 계약들이 미래에는 안정적인 현금 흐름으로 바뀔 것입니다. GPU의 급격한 감가상각은 더 이상 문제가 되지 않을 것입니다. GPU는 매일 높은 부하로 작동하게 되고, 감가상각비는 상각될 것이기 때문입니다. 이러한 미래는 분명히 존재하며, 그 가능성은 결코 작지 않습니다.

그래서 우리는 어떤 경로가 성공할지 도박을 걸지 않을 겁니다. 우리가 이야기하고 싶은 것은 다른 것입니다. 결국 수요를 확보하기 위한 경쟁에서 누가 이기든, 이 공급망의 각 위치가 부담하는 위험과 현금 흐름은 처음부터 다르며, 이러한 분포는 산업 공급망이 구축되는 날 고정된다는 것입니다.

VII. 누가 어떤 위치에 서 있습니까?

산업 공급망에서의 힘은 규모 그 자체에 있는 것이 아니라 위험과 현금 흐름이 어떻게 분산되는지에 달려 있습니다.

많은 사람들은 공급망에서의 힘이 규모의 경제에서 나온다고 믿습니다. 하지만 실제로는 규모는 결과일 뿐입니다. 진정한 힘은 위험과 현금 흐름이 어떻게 분산되는가에 달려 있습니다.

현금 흐름을 받는 쪽이 감가상각비를 부담하고, 수요 변동을 감당하는 쪽이 재정적 압박을 부담하게 된다.

바로 이 지점에서 산업 사슬의 힘이 커집니다.

그렇다면 CP(커플) 역할을 맡은 사람은 누구인가요?

콘텐츠 제공업체(CP)에게 가장 가치 있는 위치는 결코 시드 제공 단계가 아니었습니다. 물론 시드 제공으로 시작했지만, 7-Eleven, Lotus, Makro와 같은 수요 유입 경로를 통해 전체 공급망을 연결함으로써 진정한 영향력을 확보했습니다. 그리고 이 과정에서 가장 중요한 자산을 직접 보유하지는 않았습니다. NVIDIA는 CUDA를 통해 시장에 진입하여 거의 독점적인 지위를 확보하고 수익의 대부분을 차지하는, 완전히 다른 위치를 차지하고 있습니다. 이러한 위치는 CP에 시드를 공급했던 사람들이 상상조차 할 수 없을 만큼 엄청나게 가치 있지만, CP가 궁극적으로 확보한 위치와는 완전히 다릅니다. 진정으로 CP의 위치를 차지하는 것은 수요 유입 경로, 사용자 관계, 현금 흐름을 동시에 통제하는 AI 플랫폼 및 모델 연구소입니다. 이들은 7-Eleven과 같은 유통망을 연결하는 역할을 하는 반면, NVIDIA는 시드 제공 단계에 해당합니다.

농부가 돈을 지불하고, 유지 보수를 처리하고, 전체 공급망에서 가장 빠르게 가치가 하락하는 자산을 보유하며, 단 하나의 계약으로 생계를 유지하는 나머지 자리는 네오클라우드와 주권 컴퓨팅 파워가 차지하고 있습니다.

오늘날 컴퓨팅 파워 구매자들은 과거 태국 농부들보다 훨씬 더 공격적입니다. 자원의 독점적 공급을 확보하기 위해, 그들은 아직 개발 중인 GPU를 담보로 잡고 사모펀드나 다양한 구조화 금융 상품에 자금을 조달하며 초기 투자금의 몇 배에 달하는 레버리지를 활용해 더 많은 그래픽 카드를 구매하고 있습니다. 그들은 기술 역사상 가장 빠르게 가치가 하락하는 자산을 보유하고 있으며, 탕감받기 어려운 막대한 부채에 시달리고 있습니다. 독점적인 종자 회사와 아직 재무 상태조차 제대로 파악하지 못한 연구소들 사이에 끼어 있는 그들은 겉으로는 화려한 컴퓨팅 파워 스타트업처럼 보이지만, 실제로는 자신들의 재무제표를 이용해 전체 공급망을 구제하고 있는 것입니다. 따라서 단말기에서 문제가 발생하면 자산 가치 하락, 부채 만기 도래, 계약 취소라는 삼중고에 직면하게 되며, 그 사이에는 아무런 완충 장치도 없습니다.

솔직히 말해서, 네오클라우드는 AI 시대의 솜차이와 같습니다. 솜차이는 닭장과 은행 대출로 도박을 했지만, 네오클라우드는 2~3년 안에 가치가 떨어지고 부채 비율이 몇 배로 늘어날 GPU 캐비닛으로 도박을 했습니다. 하지만 두 회사의 대책은 극명하게 다릅니다. 솜차이의 닭장이 비어 있더라도 그의 발밑 땅은 여전히 남아 있지만, 네오클라우드의 그래픽 카드가 쓸모없어지면 남는 것은 감당할 수 없는 빚더미에 앉은 전자 폐기물 더미뿐입니다. 둘 다 최하층에 있지만, AI 버전은 모든 것을 잃어버린 채 뼈대만 남은 모습입니다.

CP 그룹의 진정한 가치는 닭을 키우는지 종자를 파는지와는 거의 무관합니다. CP 그룹의 가장 큰 자산은 전체 산업 사슬에서 가장 안정적인 위치를 확보했다는 점입니다. 즉, 수요 진입점과 통합력을 장악하고, 가장 무겁고 감가상각이 큰 자산은 다른 회사에 떠넘기면서 현금 흐름을 유지하고 운영 위험을 최소화하는 것입니다.

오늘날 AI 컴퓨팅 파워 공급망 역시 이러한 위치를 놓고 경쟁하고 있습니다. 궁극적으로 승자는 가장 많은 GPU를 보유한 기업이 아니라, 가장 빠르게 감가상각되는 자산을 다른 기업의 재무제표에 올리면서 동시에 가장 안정적인 수요를 확보할 수 있는 기업일 것입니다. 산업 공급망에서의 권력은 규모 그 자체가 아니라 위험과 현금 흐름을 어떻게 분산시키느냐에 달려 있습니다.

이러한 기준에 따르면, 결론은 사실상 AI가 수요 경쟁에서 이기느냐 지느냐와는 아무런 관련이 없습니다. 진입점과 수요를 장악한 자들은 CP 그룹이 축적한 권력을 그대로 이어받는 셈입니다. 수요가 승리하면 그들이 이득을 보고, 수요가 패배하면 그들이 가장 적은 피해를 입습니다. 자산 감가상각비를 부담하고 계약에 의존하여 살아가는 자들은 CP 그룹이 자사 농부들에게는 절대 맡기지 않는 위험을 그대로 떠안고 있습니다. 수요가 승리하면 그들도 몫을 얻고, 수요가 패배하면 가장 먼저 도태됩니다.

어떤 길이 성공으로 이어지는지, 누가 보상을 받는지, 누가 손실을 입는지는 산업 사슬이 형성된 날 이미 정해져 있었다.

백 년 전, 솜차이는 자신의 땅과 닭장을 담보로 잡았습니다. 오늘날, 새로운 솜차이는 GPU와 레버리지를 담보로 잡힙니다. 둘 다 시대의 흐름을 타고 있다고 믿습니다.

유일한 차이점은 다음과 같습니다.

솜차이는 태국 사람들이 매일 먹는 닭고기와 달걀을 상징합니다.

오늘날의 추측을 뒷받침하는 정확한 요구 사항은 무엇일까요? 아직까지 누구도 명확한 답을 내놓지 못하고 있습니다.