크리스 우드의 경고: 왜 오투자(Malinvestment)가 AI 붐을 끝낼 수 있는가
인공지능 시대는 역사상 가장 극적인 자본 지출(capex) 사이클을 촉발했지만, 중대한 구조적 위험이 수면 위로 떠오르고 있습니다. 제프리스(Jefferies)의 글로벌 주식 전략 책임자인 크리스 우드(Chris Wood)는 AI 트레이드가 칩 부족이나 공급 과잉 때문이 아니라, 막대한 투자가 적절한 수익을 창출하지 못하고 있다는 사실을 깨닫게 되면서 끝날 수 있다고 경고합니다.
오투자의 망령
재고 과잉이 시장에 닥치며 종료되는 전통적인 반도체 사이클과 달리, 우드는 현재의 AI 붐이 '오투자(malinvestment)'라는 독특한 위협에 직면해 있다고 주장합니다. 그는 하이퍼스케일러(hyperscalers)와 주요 AI 연구소들이 현재 진행 중인 천문학적인 자본 지출에 대해 만족스러운 수익을 거두지 못할 때, AI 트레이드의 "엔드게임(endgame)"이 시작될 것이라고 시사합니다.
특히 우려되는 부분은 순환적 자금 조달 루프(circular funding loops)의 존재입니다. 우드는 엔비디아(Nvidia)와 같은 주요 기업이 OpenAI와 같은 기업에 자금을 지원하고, 이 기업들이 그 자금을 다시 엔비디아 칩을 구매하는 데 사용하는 시나리오를 지적합니다. 이는 강력한 단기 성장 루프를 형성하지만, 투자자들이 장기적인 수익 가시성에 대한 신뢰를 잃을 경우 무너질 수 있는 낙관적인 수익화 가정에 크게 의존하고 있습니다.
막대한 자본 지출과 대만의 급성장
현재 이 분야에서 나타나는 투자 규모는 전례가 없는 수준입니다. 우드는 현재 진행 중인 인프라 구축을 그가 목격한 것 중 가장 극적인 자본 지출 사이클이라고 설명합니다. 대표적인 예로 TSMC를 들 수 있는데, TSMC는 가이던스를 대폭 상향 조정했으며 2027년 전망치는 무려 650억~700억 달러에 달합니다.
이러한 집중적인 지출은 특히 대만에서 거대한 거시 경제적 변화를 일으키고 있습니다. 대만은 수출 주문이 53.4% 급증함에 따라 2026년 1분기에 전년 대비 14.55%의 실질 GDP 성장률을 기록했습니다. 현재 AI 관련 수요는 2026년 TSMC 전체 매출의 약 31%를 차지할 것으로 추정되며, 이는 글로벌 경제가 AI 인프라에 얼마나 깊게 결속되고 있는지를 잘 보여줍니다.
범용화(Commoditization)와 저가형 모델의 부상
또 다른 리스크 요인은 거대언어모델(LLM)의 급격한 범용화입니다. 토큰당 비용이 하락함에 따라 프리미엄 서구권 제공업체들의 경쟁 우위가 위협받고 있습니다. 우드는 홍콩 증시에 상장된 Z.ai의 GLM-5.2와 같은 새로운 모델들이 Anthropic과 같은 최상위 모델의 성능에 근접하고 있으면서도 비용은 단 4분의 1 수준에 불과하다고 언급합니다.
OpenRouter의 데이터는 이러한 변화를 극명하게 보여줍니다. 6월 말, 중국의 주요 AI 모델들은 21.37조 개의 토큰을 처리했는데, 이는 4월의 4.37조 개에서 엄청나게 급증한 수치입니다. 이 물량은 선도적인 미국 모델들이 처리한 5.76조 개의 토큰을 크게 앞질렀으며, 이는 매우 경쟁적이고 점점 더 범용화되는 시장 환경을 시사합니다.
전략의 변화: 메모리와 하드웨어에 집중
이러한 경고에도 불구하고 우드가 즉각적인 붕괴를 예측하는 것은 아닙니다. 대신 그는 포트폴리오를 산업의 "곡괭이와 삽(picks and shovels)" 역할을 하는 분야, 즉 DRAM 및 메모리 공급업체로 재편하고 있습니다. 제번스의 역설(Jevons Paradox)로 인해 컴퓨팅이 더 효율적이고 저렴해질수록 전체 소비량은 오히려 증가하며, 이는 하드웨어 제공업체들에게 이득이 됩니다.
마이크론(Micron)과 같은 주요 메모리 제조사들은 이미 장기적인 안정성을 확보하고 있으며, 마이크론은 DRAM 물량의 20%를 커버하는 전략적 계약을 체결했습니다. 결과적으로 우드는 광범위한 AI 소프트웨어 및 서비스 계층이 자본 효율성 문제로 어려움을 겪더라도, SK하이닉스, 키옥시아(Kioxia), 삼성전자와 같은 기술 하드웨어 종목들이 계속해서 수혜를 입을 것이라는 베팅을 하며 이들에 대한 노출을 늘리고 있습니다.
핵심 요약
- 주요 리스크: AI 트레이드는 전통적인 반도체 공급 과잉보다는 "오투자(malinvestment)"와 하이퍼스케일러들의 투자 대비 수익(ROI) 부족으로 인해 종료될 가능성이 높습니다.
- 범용화 위협: 빠르게 발전하고 저렴한 중국산 AI 모델들이 프리미엄 서구권 AI 제공업체들에 강력한 가격 압박을 가하고 있습니다.
- 전략적 전환: 투자 관심이 강력한 가격 결정력과 장기 고객 계약을 보유한 메모리 및 하드웨어(DRAM) 기업들로 이동하고 있습니다.