칩 과잉 공급이 아닌 '잘못된 투자'가 AI 트레이드를 끝낼 수 있는 이유
인공지능(AI) 붐은 역사상 가장 극적인 자본 지출(capex) 사이클을 주도하고 있지만, 그 지속 가능성에 대한 중대한 경고가 제기되었습니다. 제프리스(Jefferies)의 글로벌 주식 전략 책임자인 크리스 우드(Chris Wood)는 AI 트레이드의 종말이 칩 부족이 아니라, 투자 수익에 대한 신뢰 위기로 인해 촉발될 것이라고 시사합니다.
다가오는 잘못된 투자의 위협
갑작스러운 공급 과잉이나 재고 축적으로 인해 종료되는 전통적인 반도체 사이클과 달리, 우드는 AI 시대가 '잘못된 투자(malinvestment)'라는 독특한 구조적 위험에 직면해 있다고 주장합니다. 주요 위험은 하이퍼스케일러와 선도적인 AI 연구소들이 투입하고 있는 막대한 자본에 대해 적절한 수익을 창출하지 못할 가능성에 있습니다.
우드는 생태계 내에서 우려스러운 '순환식 자금 조달(circular funding)' 패턴을 강조합니다. 예를 들어, 엔비디아(Nvidia)는 오픈AI(OpenAI)와 같은 기업에 자금을 지원해 왔으며, 이 기업들은 다시 그 자본을 사용하여 더 많은 엔비디아 칩을 구매합니다. 이는 단기적으로는 강력한 모멘텀을 형성하지만, 투자자들이 AI 스택의 장기적인 수익화 및 수익 가시성에 의구심을 갖기 시작하면 급격히 무너질 수 있는 피드백 루프를 형성합니다.
막대한 자본 지출과 리스크의 집중
현재 목격되고 있는 투자 규모는 전례가 없는 수준입니다. 세계 최고의 파운드리 업체인 TSMC는 2026년 자본 지출 가이던스를 작년 410억 달러에서 약 560억 달러로 상향 조정했습니다. 푸본 리서치(Fubon Research)의 전망에 따르면, 이 수치는 2027년까지 650억 달러에서 700억 달러 사이로 치솟을 수 있습니다.
이러한 급증은 이미 지역 경제를 변화시키고 있습니다. 대만에서는 AI 관련 수요의 영향이 뚜렷하게 나타나고 있으며, 2026년 1분기 실질 GDP 성장률은 전년 대비 14.55%를 기록했습니다. 또한, 2026년 TSMC 전체 매출의 약 31%가 AI 관련 수요에서 발생할 것으로 예상되어, 글로벌 경제가 AI 인프라에 얼마나 집중되고 있는지를 보여줍니다.
AI 모델의 범용화
또 다른 압박 요인은 거대언어모델(LLM)의 급격한 범용화입니다. 효율성이 향상되고 비용이 낮아짐에 따라 서구권 AI 제공업체들의 '프리미엄' 우위가 도전을 받고 있습니다. 우드는 Z.ai의 GLM-5.2와 같은 중국 모델의 부상을 지적하는데, 이 모델은 서구권 최상위 모델과 대등한 성능을 제공하면서도 비용은 4분의 1 수준에 불과한 것으로 알려져 있습니다.
데이터가 이러한 변화를 뒷받침합니다. OpenRouter 플랫폼에서 상위 중국 AI 모델들은 6월 말 기준 21.37조 개의 토큰을 처리했는데, 이는 4월의 4.37조 개에서 엄청나게 급증한 수치입니다. 이 물량은 상위 미국 모델들이 처리한 5.76조 개의 토큰보다 훨씬 높으며, 이는 시장이 혼잡해지고 가격에 민감해지고 있음을 시사합니다.
"곡괭이와 삽"으로의 초점 이동
이러한 경고에도 불구하고 우드는 즉각적인 붕괴를 예측하지는 않습니다. 대신 그는 산업의 '곡괭이와 삽(picks and shovels)', 즉 구체적으로 DRAM 및 메모리 공급업체로의 전략적 중심 이동을 제안합니다. 제번스의 역설(Jevons Paradox)로 인해 컴퓨팅이 더 효율적이고 저렴해질수록 전체 소비량은 오히려 증가하며, 이는 하드웨어 제공업체들에게 이득이 됩니다.
마이크론(Micron)과 같은 주요 기업들은 이미 DRAM 및 NAND 물량의 상당 부분을 차지하는 5년 전략 계약을 체결하는 등 구조적 변화를 통해 입지를 확보하고 있습니다. 이는 광범위한 AI 소프트웨어 계층이 수익성을 증명하는 데 어려움을 겪더라도, 메모리 제조업체들에게 더 큰 가격 결정력과 안정성을 제공합니다.
핵심 요약
- 실질적 리스크: AI 트레이드는 전통적인 칩 과잉 공급보다는, 하이퍼스케일러들이 막대한 자본 지출에 대해 충분한 수익을 거두지 못하는 '잘못된 투자(malinvestment)'로 인해 종료될 가능성이 더 높습니다.
- 모델의 범용화: 저비용·고성능 중국 AI 모델의 급격한 부상은 서구권 프리미엄 AI 제공업체들의 경제성에 엄청난 압박을 가하고 있습니다.
- 하드웨어의 회복 탄력성: 메모리 및 DRAM 제조업체(SK하이닉스, 삼성전자 등)는 장기 판매 계약을 확보하고 가격 결정력을 행사할 수 있는 능력 덕분에 가장 회복 탄력성이 높은 수혜자로 남아 있습니다.