크리스 우드 경고: 과잉 투자(Malinvestment) 위험이 AI 거래의 종말을 촉발할 수 있다
인공지능(AI) 지출의 끊임없는 급증에 대해 월스트리트에서 가장 노련한 전략가 중 한 명이 중대한 경고를 보냈습니다. 제프리스(Jefferies)의 글로벌 주식 전략 책임자인 크리스 우드(Chris Wood)는 AI 붐이 수요 부족 때문이 아니라, 다가오는 수익성 위기로 인해 끝날 수 있다고 시사했습니다.
공급 과잉보다 무서운 과잉 투자(Malinvestment)의 위협
갑작스러운 재고 과잉이나 공급 충격으로 인해 붕괴하는 일반적인 반도체 사이클과 달리, 우드는 AI 거래가 '과잉 투자(malinvestment)'라는 독특한 구조적 위험에 직면해 있다고 주장합니다. 그는 하이퍼스케일러(hyperscalers)와 주요 AI 연구소들이 막대한 자본 지출(capex)에 대해 적절한 수익을 창출할 수 없다는 사실을 깨닫게 될 때 AI 붐의 '엔드게임(endgame)'이 시작될 것이라고 믿습니다.
우드는 엔비디아(Nvidia)와 같은 기업이 OpenAI와 같은 기업에 자금을 지원하고, 이들이 그 자본을 사용하여 다시 엔비디아 칩을 구매하는 잠재적으로 불안정한 피드백 루프를 강조합니다. 이러한 사이클은 급격한 성장을 촉진하지만, 낙관적인 수익화 가정에 크게 의존하고 있습니다. 만약 투자자들이 AI 스택의 장기적인 수익 가시성에 의구심을 갖기 시작한다면, 이러한 순환형 자금 조달 모델은 급격히 무너질 수 있습니다.
막대한 자본 지출과 메모리 거물들의 부상
현재 투자 규모는 전례가 없는 수준입니다. 우드는 현재 진행 중인 인프라 구축을 자신이 목격한 것 중 "가장 극적인 자본 지출(capex) 사이클"이라고 설명합니다. 대표적인 예로 TSMC는 2026년 자본 지출 가이던스를 약 560억 달러로 상향 조정했으며, 푸본 리서치(Fubon Research)의 전망에 따르면 2027년에는 650억~700억 달러에 달할 수 있습니다. 이러한 급증은 대만 경제를 크게 부양하여, 2026년 1분기 실질 GDP 성장률이 전년 대비 14.55%를 기록하는 데 기여했습니다.
흥미롭게도 소프트웨어 및 모델 계층은 위험에 처해 있는 반면, 산업의 '곡괭이와 삽(picks and shovels)' 역할을 하는 메모리 공급업체들은 구조적인 이익을 얻고 있습니다. 우드는 효율성이 높아질수록 오히려 총 소비가 더 늘어나는 '제번스의 역설(Jevons Paradox)'을 지적합니다. 이로 인해 DRAM과 메모리는 주변 부품에서 AI 생산성의 핵심 엔진으로 변모했습니다. 마이크론(Micron)과 같은 주요 기업들은 이미 DRAM 물량의 20%, NAND 물량의 3분의 1을 차지하는 16개의 전략적 계약을 통해 장기적인 영향력을 확보하고 있습니다.
AI 모델의 범용화(Commoditization)
서구권 AI 제공업체들에게 큰 역풍은 거대언어모델(LLM)의 급격한 범용화입니다. 우드는 특히 효율적인 중국 모델들의 부상으로 인해 고성능 모델의 비용이 급락하고 있다고 언급합니다.
OpenRouter의 데이터에 따르면 거대한 변화가 나타나고 있습니다. 6월 말, 중국의 주요 AI 모델들은 21.37조 개의 토큰을 처리했는데, 이는 4월의 4.37조 개에서 크게 증가한 수치입니다. 이 물량은 미국 주요 모델들이 처리한 5.76조 개의 토큰을 훨씬 앞질렀습니다. Z.ai의 GLM-5.2와 같은 모델들이 서구권 프리미엄 제공업체와 거의 대등한 성능을 4분의 1 가격에 제공함에 따라, '프리미엄' AI 서비스의 경제성에 대한 압박은 계속해서 커지고 있습니다.
핵심 요약
- 핵심 위험: AI 거래는 전통적인 칩 공급 과잉보다는 '과잉 투자(malinvestment)'에 대한 인식과 낮은 자본 수익률로 인해 종료될 가능성이 높습니다.
- 메모리의 회복력: AI 소프트웨어가 범용화의 위협을 받는 동안, 메모리 제조업체(DRAM/NAND)는 구조적인 가격 결정력과 장기 계약의 안정성을 확보하고 있습니다.
- 피드백 루프: 투자자들은 칩 제조사가 AI 연구소에 자금을 지원하는 순환 관계를 모니터링해야 합니다. 이 사이클은 투자 심리 변화에 매우 민감하기 때문입니다.