칩 과잉 공급이 아닌 잘못된 투자(Malinvestment)가 AI 붐을 끝낼 수 있는 이유
현재 인공지능(AI) 골드러시는 전례 없는 자본 지출(capex) 주기에 의해 주도되고 있지만, 그 장기적 지속 가능성에 대한 중대한 경고가 제기되었습니다. 제프리스(Jefferies)의 글로벌 주식 전략 책임자인 크리스 우드(Chris Wood)는 AI 거래가 수요 부족이 아니라 수익성 위기로 인해 종료될 수 있다고 시사합니다.
잘못된 투자와 순환형 자금 조달의 위험
갑작스러운 재고 과잉이나 공급 충격으로 인해 종료되는 일반적인 반도체 사이클과 달리, 우드는 "잘못된 투자(malinvestment)"를 AI 거래의 주요 위험 요소로 지목합니다. 핵심적인 우려는 하이퍼스케일러와 주요 AI 연구소들이 현재 진행 중인 막대한 자본 지출(capex)에 대해 적절한 수익을 창출하지 못할 수도 있다는 점입니다.
우드는 생태계 내의 잠재적으로 불안정한 피드백 루프를 강조합니다. 즉, Nvidia와 같은 기업이 OpenAI와 같은 AI 연구소에 자금을 지원하고, 이 연구소들이 그 자본을 사용하여 다시 Nvidia 칩을 구매하는 순환형 자금 조달 구조입니다. 이는 단기적인 성장을 견인하지만 취약성을 만들어냅니다. 만약 투자자들이 이러한 AI 투자의 장기적인 수익화 능력에 의구심을 갖기 시작하면, 이 피드백 루프는 급격히 무너져 시장에 고통스러운 정체기를 불러올 수 있습니다.
막대한 자본 지출과 제번스의 역설
현재 목격되고 있는 투자 규모는 역사적입니다. TSMC는 2026년 자본 지출 가이던스를 작년 410억 달러에서 약 560억 달러로 상향 조정했으며, 일부 전망에 따르면 지출이 2027년까지 650억~700억 달러에 달할 수 있습니다. 이러한 급증은 이미 대만 경제를 크게 부양했으며, 2026년 1분기 실질 GDP 성장률은 전년 대비 14.55%를 기록했습니다.
우드는 이를 "제번스의 역설(Jevons Paradox)"의 관점에서 바라봅니다. 이는 효율성 증대로 인해 자원(이 경우 컴퓨팅 토큰)의 비용이 하락하면, 해당 자원의 총 소비량이 오히려 증가한다는 개념입니다. 이 역설은 "곡괭이와 삽(picks and shovels)" 역할을 하는 기업들, 특히 메모리 및 DRAM 공급업체들에게 이득이 됩니다. Micron과 같은 기업들은 이미 이러한 구조적 변화를 겪고 있습니다. Micron은 DRAM 물량의 20%, NAND 물량의 3분의 1을 차지하는 16개의 전략적 고객 계약을 체결했으며, 이는 대개 5년 만기 조건입니다.
AI 모델의 범용화(Commoditisation)
프리미엄 서구권 AI 제공업체들의 경제성에 가해지는 또 다른 압박은 거대언어모델(LLM)의 급격한 범용화입니다. 특히 중국을 중심으로 한 고품질·저비용 모델의 부상은 미국 기반 기업들의 지배력에 도전하고 있습니다.
예를 들어, Z.ai의 GLM-5.2 출시는 기업용으로 Anthropic과 거의 대등한 수준이지만 토큰당 비용은 4분의 1에 불과하다고 평가받습니다. OpenRouter의 데이터에 따르면 물량 측면에서 상당한 변화가 나타나고 있습니다. 6월 말, 중국의 주요 AI 모델들은 21.37조 개의 토큰을 처리하며, 미국 주요 모델이 처리한 5.76조 개를 크게 앞질렀습니다. 이러한 저렴하고 유능한 대안들의 유입은 AI 경쟁을 주도하는 기업들의 수익성에 엄청난 압박을 가하고 있습니다.
핵심 요약
- 주요 위험: AI 거래의 종료는 전통적인 반도체 과잉 공급보다는 "잘못된 투자(malinvestment)"와 자본 지출에 대한 낮은 수익률을 깨닫게 되면서 촉발될 가능성이 더 높습니다.
- 메모리의 구조적 변화: DRAM 및 메모리 공급업체는 현재 장기 전략적 계약을 활용하여 가격 결정력을 유지함으로써, 가장 영향을 덜 받는 "곡괭이와 삽" 수혜자 역할을 하고 있습니다.
- 범용화 위협: 저비용·고성능 AI 모델(특히 중국산)의 급격한 등장은 LLM 시장을 범용화하여 서구권 AI 선두 기업들의 고마진 모델을 위협하고 있습니다.