칩 과잉 공급이 아닌 잘못된 투자(Malinvestment)가 AI 붐을 끝낼 수 있는 이유
인공지능(AI) 투자의 끊임없는 급증은 현재의 시장 시대를 정의하고 있지만, 월스트리트에서 가장 주목받는 전략가 중 한 명으로부터 중대한 경고가 나왔습니다. 제프리스(Jefferies)의 글로벌 주식 전략 책임자인 크리스 우드(Chris Wood)는 AI 트레이드의 몰락이 칩의 부족 때문이 아니라, 막대한 자본 지출(capex)을 의미 있는 수익으로 전환하지 못하는 데서 비롯될 것이라고 시사합니다.
다가오는 잘못된 투자(Malinvestment)의 위험
재고 과잉과 갑작스러운 공급 증가로 인해 종료되는 일반적인 반도체 사이클과 달리, 크리스 우드는 AI 시대가 '잘못된 투자(malinvestment)'라는 독특한 구조적 위험에 직면해 있다고 주장합니다. 그는 하이퍼스케일러(hyperscalers)와 주요 AI 연구소들이 막대한 자본 지출(capex)에 대해 적절한 수익을 창출하지 못할 때, AI 트레이드의 "종말"—또는 최소한 고통스러운 시장의 일시 정지—이 촉발될 가능성이 높다고 경고합니다.
우드는 엔비디아가 OpenAI와 같은 기업에 자금을 지원하고, 이 기업들이 그 자본을 사용하여 다시 엔비디아 칩을 구매하는 것과 같은 생태계 내의 우려스러운 피드백 루프를 지적합니다. 이러한 순환적 자금 조달은 즉각적인 성장을 견인하지만, 투자자들이 장기 수익성과 자본 규율에 대한 가시성을 요구하기 시작하면 급격히 무너질 수 있는 불안정한 토대를 만듭니다.
기록적인 자본 지출(Capex) 사이클
현재 AI 지출 규모는 전례가 없습니다. 우드는 현재 진행 중인 인프라 구축을 그가 목격한 것 중 가장 극적인 자본 지출 사이클이라고 설명합니다. 이러한 투자의 집중은 반도체 산업에서 가장 두드러지게 나타납니다.
- TSMC의 확장: 이 파운드리는 2026년 자본 지출 가이던스를 작년 410억 달러에서 약 560억 달러로 상향 조정했습니다. 2027년 전망에 따르면 지출은 650억 달러에서 700억 달러에 달할 수 있습니다.
- 매출 집중도: AI 관련 수요는 2026년 TSMC 전체 매출의 약 31%를 차지할 것으로 예상됩니다.
- 거시적 영향: 이러한 급증은 대만의 막대한 성장을 견인했으며, 2026년 1분기 실질 GDP 성장률은 전년 대비 14.55%를 기록했습니다.
AI 모델의 범용화(Commoditisation)
수익성에 가해지는 압박을 더하는 것은 거대언어모델(LLM)의 급격한 범용화입니다. 우드는 특히 중국 개발사들이 내놓는 더 저렴하고 효율적인 모델들이 프리미엄 서구권 제공업체들의 지배력에 도전하고 있다고 언급합니다.
예를 들어, 홍콩 증시에 상장된 Z.ai의 GLM-5.2는 Anthropic과 유사한 성능을 보이면서도 토큰당 비용은 4분의 1 수준인 것으로 알려졌습니다. 이러한 변화는 사용 데이터에 반영되어 있습니다. 6월 말 OpenRouter에서 상위 중국 모델들이 처리한 토큰은 21.37조 개로, 4월의 4.37조 개에서 엄청나게 급증했으며, 이는 상위 미국 모델들이 처리한 5.76조 개를 크게 앞지르는 수치입니다. 토큰 비용이 하락함에 따라 프리미엄 AI 제공업체들의 '해자(moat)'는 좁아지고 있으며, 이는 막대한 인프라 비용을 회수하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다.
"곡괭이와 삽(Picks and Shovels)" 경쟁의 승자들
이러한 장기적 위험에도 불구하고, 우드는 즉각적인 붕괴를 예측하지는 않습니다. 대신 그는 제번스의 역설(Jevons Paradox)의 혜택을 받는 '곡괭이와 삽(picks and shovels)' 관련주, 즉 메모리 및 하드웨어 제공업체로 포트폴리오를 재편하고 있습니다. 이 경제 원리는 컴퓨팅이 더 효율적이고 저렴해질수록 전체 소비량이 실제로 증가한다는 것을 시사합니다.
마이크론(Micron), SK하이닉스, 삼성전자와 같은 메모리 거물들은 현재 유리한 위치에 있습니다. 마이크론은 이미 DRAM 물량의 20%, NAND 물량의 3분의 1에 달하는 전략적 계약을 확보했으며, 이는 종종 5년 기간으로 체결되어 AI 스택의 소프트웨어 계층에서 예상되는 변동성에 대한 완충 역할을 해줍니다.
핵심 요약
- 주요 위협: AI 트레이드는 하이퍼스케일러들의 막대한 지출이 충분한 투자 수익률(ROI)을 내지 못하는 '잘못된 투자(malinvestment)' 위험에 취약합니다.
- 리스크 프로필의 변화: 공급 과잉으로 인해 발생했던 이전의 반도체 사이클과 달리, AI 사이클의 종료는 자본 규율에 대한 투자자들의 환멸에 의해 촉발될 가능성이 높습니다.
- 하드웨어의 회복력: 소프트웨어 모델의 마진은 범용화로 인해 압박을 받고 있지만, 메모리 및 하드웨어 제공업체는 계속되는 자본 지출 경쟁의 주요 수혜자로 남을 것입니다.