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GPU 가격이 왜 이렇게 상승했나요?

이 글을 읽으려면 44 분

계산 파워가 사전에 잠겨 있으며, AI가 GPU를 장기적으로 부족한 상황으로 끌어들이고 있습니다

원문 제목: 그래픽카드 대규모 부족 – 렌탈 수용량 – 우리의 H100 1년 렌탈 가격 지수 발표
원문 저자: Daniel Nishball, Jordan Nanos, Cheang Kang Wen 등
번역: Peggy, 블록비츠

편집자 주: 인공지능이 "도구"에서 "워크플로우 인프라"로 발전함에 따라, GPU 렌탈 가격이 급속히 상승 추세에 접어듭니다. 공급은 계속해서 타이트해지고 있습니다.

H100의 1년 렌탈 요금이 거의 40% 상승하며, 연산 능력이 2026년 하반기까지 사전에 잠긴 것에서, AI 연구소가 장기 계약 및 갱신 메커니즘으로 지속적으로 공급을 잠그는 것까지, GPU 시장의 운영 로직이 뚜렷하게 변화하고 있습니다: 가격은 더 이상 주로 하드웨어 비용에 의해 결정되지 않고, 토큰 사용, 모델 능력 및 생산 효율에 의해 공동으로 형성됩니다.

수요 측면의 변화는 매우 중요합니다. 다중 에이전트 시스템, 네이티브 콘텐츠 생성, AI 프로그래밍 도구 등 새로운 패러다임은 토큰 사용이 지수 함수적으로 증가하도록 밀어내고 있습니다. 보고서의 주요 결론도 점차 명확해지고 있습니다: AI 도구의 투자 수익률이 이미 입증되었으며, 5~10배의 수익률은 상당 기간 동안 요구에 대해 효과적인 제약을 설정하기 어렵게 만들었습니다.

이로 인해 형성된 긴장은 점점 분명해지고 있습니다: 현실 세계의 연산 능력 시장은 전반적으로 부족하며 가격 결정력이 상승하고 있는 반면, 자본 시장은 여전히 "마침내 과잉 공급 및 상품화" 기대에 남아 있습니다. 이러한 기대와 현실 간의 불일치는 AI 인프라 경주의 가치 평가 논리를 다시 구축하고 있습니다.

연산 능력이 새로운 생산 재료가 되면서, 가격 메커니즘, 공급 구조 및 자본 이익은 현재 심층 재구성 단계에 있습니다.

아래는 원문입니다:

Anthropic의 Claude 4.6 Opus 및 Claude Code에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 해당 제품군의 연간 반복 매출 (ARR)은 지난 분기의 90억 달러에서 단기간에 25억 달러 이상으로 급증하여 거의 세 배 증가했습니다. 동시에 GLM, Kimi K2.5를 대표로 하는 오픈 소스 모델은 오픈 소스 모델 관련 응용 프로그램 시나리오의 신속한 확장을 견인했습니다. Anthropic, OpenAI 및 여러 Neolabs와 같은 기업들의 계속되는 자금 조달도 GPU 자원 수요를 증폭시켰습니다.

이 기로는 수요가 단기간 내 급증함을 의미하며, 초대형 클라우드 업체(hyperscalers) 및 신흥 클라우드 서비스 업체(Neoclouds)에서 GPU 대란이 발생했습니다.

이 추가 요구는 전체 공급망을 따라 가격을 끌어올리고 있습니다. DRAM 및 NAND 저장소부터 광섬유 케이블, 데이터 센터 호스팅, 가스 터빈 등의 기반 인프라에 이르기까지 거의 모든 관련 제품 및 서비스의 가격이 상승했습니다.

GPU 렌탈 가격은 공급 부족 및 가격 급등이 최근 발생한 많은 컴퓨팅 자원 관련 제품 및 서비스 중 하나가 되었습니다. H100 1년 기간 GPU 렌탈 계약 가격은 2025년 10월의 GPU당 시간당 1.70달러의 낮은 점에서 2026년 3월에 2.35달러로 거의 40% 상승했습니다.

수요 기반 GPU 렌탈의 용량은 모든 모델에서 거의 전량 매진되었습니다. 이미 수요 인스턴스를 확보한 사용자들은 가격이 오르더라도 자원을 시장에 반환하지 않으려 합니다. 2026년 초에 GPU 컴퓨팅 자원을 찾는 것은 거의 마지막 비행기 표를 따기와 같았습니다. 가격 상승 및 표 구입 불가능한 상황입니다. 더 적절한 비유를 사용하면 비행기 표를 따기보다는 '약 구경을 하는 것'과 더 비슷할 것입니다.

SemiAnalysis에서는 Neocloud와 대규모 클라우드 생태계에서 GPU 렌탈 가격을 포함한 다양한 트렌드와 주요 이슈를 장기간 추적해 왔습니다. 이 능력은 ClusterMAX, InferenceX 및 AI 클라우드 총 소유 비용(TCO)과 같은 프로젝트에서의 지속적인 연구와 실무에 기반합니다.

동시에 우리는 AI 실험실들이 Neocloud 서비스 공급 업체와 접촉하고 GPU 렌탈 리소스를 시장에서 확보하며 GPU 렌탈 가격 변동 트렌드와 관련 생태계의 거의 모든 이해관계자들과 지속적으로 대화하는 데 상당한 노력을 기울였습니다.

2023년부터 우리는 고객을 위해 주요 GPU 모델(H100, H200, B200, B300, GB200, GB300, MI300, MI325, MI355 등)과 수요 기반, 1개월 단기 렌탈부터 최장 5년 장기 계약까지 다양한 렌탈 기간을 포함하는 GPU 렌탈 가격 지수 체계를 구축하고 유지해 왔습니다. 이 지수는 여러 Neocloud 서비스 공급 업체 및 컴퓨팅 자원 구매자로부터의 조사 데이터를 기반으로 구축되었으며 실제 거래 데이터 및 우리가 매개하는 협상과 거래 상황을 통해 교차 확인되었습니다.

오늘, 우리는 H100 1년 기간 GPU 렌탈 가격 지수를 공개하여 산업에 더 많은 데이터와 통찰력을 제공하기를 희망합니다. 이 지수는 매월 업데이트되며 우리는 X 및 LinkedIn을 통해 최신 트렌드 해석과 시장 관찰을 계속해서 공개할 것입니다. 다양한 렌탈 기간 구조 및 주요 GPU 모델의 완전한 가격 데이터에 대해서는 현재 AI 클라우드 TCO 모델을 구독하는 기관 사용자에게만 공개됩니다.

이 보고서는 GPU 임대 시장의 최신 트렌드, 시장 현장 관찰 및 주요 데이터에 중점을 두어, 전반적인 시장 구조를 이해하고 임대 가격의 미래 방향을 예측하는 데 중점을 둘 것입니다.

GPU 임대 시장이 "동적 가격 책정" 단계로 진입

H100 1년 임대 가격 곡선만으로는 시장의 긴장 정도를 완전히 보여주기에는 부족함 - 우리가 실제로 계산력을 확보한 경험 및 시장 참여자의 피드백이 반영하는 상황이 더 심각하다고 말할 수 있음.

현재 수요는 매우 이질적인 여러 사용 사례에서 나오며, "일반적인 해결책"이 거의 없음. 예를 들어 추론 측면에서, 대규모 혼합 전문가 모델(MoE)은 GB300 NVL72와 같은 최신 대규모 시스템에서 실행되기에 더 적합함. 그리고 훈련 측면에서는 H100이 여전히 가성비로 우위를 차지하므로, 상대적으로 "이전 세대" GPU라도 수요가 여전히 높은 수준을 유지함.

고객들은 이제 GPU 당 시간당 14달러의 AWS p6-b200 선취형 인스턴스 가격으로 경쟁하고 있음; 일부 앞선 Neocloud 공급 업체들은 이제 더 이상 단일 노드를 판매하지 않음; 일부 H100 재계약 가격은 실제로 2~3년 전 계약했던 것과 완전히 동일함; 또한 일부 H100 계약은 직접 2028년까지 재계약되어 임대 기간이 4년까지 연장됨. 지금 심지어 H100 또는 H200 클러스터 8개 노드(64개 GPU)를 찾는 것조차 어렵지 않음 - 확인한 공급 업체 중 절반은 이미 완전히 매진된 상태이며, 대부분의 공급 업체는 Hopper 아키텍처 GPU가 임박한 계약 만료와 함께 어떠한 경우에도 출시되지 않을 것이라고 답변함.

우리는 심지어 일부 계산력 임차인들이 전속으로 보유한 클러스터를 다시 분할하여 임차하려는 사례에 대해 들었으며, 이는 거의 몬테칼로 그랑프리 기간에 아파트를 분할하여 단기 임대하는 것과 같음. 앞으로 "Neocloud 임대인"이라는 용어가 나오게 될지도 모른다는 소문이 더 이상 농담일 뿐만은 아닐 것이라고 생각됨.

블랙웰의 공급은 마찬가지로 매우 긴장되어 있음. 우리가 파악하기로는, 오픈 소스 가중치 모델 수요가 견실하며 추론 수요가 계속 폭발하고 있어, 새로운 일괄적인 블랙웰 클러스터가 배포 및 제공 주기가 현재 6월부터 7월로 연장되었다. 또한, 이들의 곧 출시될 클러스터 대부분이 이미 사전 예약되었음. 실제로 전체 시장에서 보면, 2026년 8월부터 9월에 이르기까지 새로운 운영 능력이 추가로 출시될 예정이며, 거의 전체가 이미 예약됐다고 판단됨.

GPU 임대 가격: 재부상

그러나 왜 시장이 이렇게 전개되었는가? 딱 6개월 전까지, 대부분의 시장 관찰자들은 GPU의 "최종 가치"에 대해 의구심을 품고 있었으며, GPU 임대 가격이 시간이 지남에 따라 불가피하게 계속하락할 것으로 보았음. 당시에는 Neocloud 또는 대규모 클라우드 업체가 GPU 계산력 자산을 6년 감가상각주기로 처리하는 금융 모델을 사용하면서 심지어 재무 분석가들의 비판에 직면하기도 했음. 미래 트렌드를 논의하기 전에, 우리는 먼저 어떻게 이 상황이 발전해 왔는지 간단히 되짚어보겠습니다.

2025년 하반기까지 전체 생태계의 주요 전망은 계속해서 Blackwell 대규모 배포로, 그 단위 해시파워 비용이 크게 감소함에 따라 Hopper(H100 및 H200)의 임대 가격이 현저히 하락할 것으로 예상되었습니다. 그러나 실제 상황은 정반대였습니다. 2025년 하반기에 이르러, H100의 수요는 약화되지 않았을 뿐더러 많은 시나리오에서 더욱 강화되었습니다. 오픈 소스 가중치 모델의 신속한 보급 및 당시 추론 요구의 지속적인 가속화는 거의 끝없는 해시파워 수요의 최초 신호였습니다.

2026년 1월에는 해시파워 시장이 다음 전환점을 맞았습니다: 빠른 상승을 경험한 후 DRAM 및 NAND 스토리지 가격이 거의 '포물선적'인 급등 단계에 진입했습니다. 우리의 저장 모델에 따르면, 2026년 1분기에 LPDDR5 및 DDR5 계약 가격은 각각 전년도 대비 약 4배와 5배에 가까운 상승을 보였습니다.

구성요소 비용 급격한 상승에 대응하기 위해 OEM 제조업체들은 AI 서버 가격을 인상하기 시작했으며, 이 기본 부품 가격 상승률보다 높은 인상률로 조정했습니다. 이로써 클러스터 자본 지출 결정이 더욱 복잡해졌습니다: 더 높은 서버 구매 비용이 프로젝트의 기대 수익률을 압축시켜 일부 운영자는 배포 속도를 늦추거나 직접 프로젝트를 포기할 수밖에 없었습니다. 그 결과, 초기에 온라인화될 수 있었던 일부 추가 공급은 연기되었거나 중단되어 임대 시장의 긴장 상태가 더욱 악화되었습니다.

이 'AI 서버 가격 불안'에서 비롯된 구매 혼란 속에서 GPU 임대 수요는 현저히 가속화되었으며, 시장에 남아있던 해시파워는 거의 1월과 2월에 완전 소진되었습니다. 3월에 와서는 H100, H200, B200 모두 어떠한 임기 내에서도 사용 가능한 용량을 찾기 힘들어졌습니다. 1년 임대료는 1월 말에 이미 GPU 당 시간당 2달러를 넘어서며, 2월 중반과 하반기에는 1월 말보다 15%~20% 상승하였으며, 3월 말까지도 15%~20% 증가할 것으로 예상됩니다.

올해 초에 대규모 수요의 중요한 원동력 중 하나는 내재 콘텐츠 생성(native media generation)에서 비롯되었습니다. Seedance, Nano Banana와 같은 응용 프로그램은 사용자들이 이미지와 비디오를 규모화된 방식으로 생성하고 반복함으로써 토큰 처리량을 크게 향상시키고 있습니다. 그러나 더욱 중요하고 눈에 띄는 수요 원천은 멀티 에이전트(multi-agent) 워크로드의 등장입니다. 이러한 시스템들은 다단계 프로세스를 실행하여 고밀도 환경에서 지속적으로 반복하며, 토큰 소비와 해시파워 수요가 '기하급수적'으로 증가하고 있습니다.

이러한 추세는 Claude Code의 관련 데이터에서 특히 명백하게 나타나며, 이전에도 여러 글에서 언급한 바 있습니다. SemiAnalysis를 예로 들면 지난 7일 동안 회사 내에서 수십 억 개의 토큰이 소모되었으며, 평균 비용은 백만 토큰 당 약 5달러입니다. 그러나 이로 인해 얻는 시간 절약, 작업 흐름 확장 및 역량 향상은 비용 자체를 훨씬 능가합니다. 현재 SemiAnalysis는 다양한 작업 흐름에 AI 도구 세트를 통합하여, 더 이상 간단한 검색 및 요약에만 국한되지 않고 데이터 대시 보드, 자동화된 추출, 대규모 데이터 처리 및 지능형 금융 모델링을 포함한 시나리오로 확장되었습니다.

또한 Claude Code에서 매일 커밋 수(Claude Commits Daily)와 같은 지표를 통해 이 폭발적인 수요 성장을 추적하고 있습니다. 현재 추세를 따르면, 2026년 말까지 Claude Code가 전체 코드 커밋의 20% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 당신이 알아채지 못한 사이에, 이미 AI가 전체 소프트웨어 개발 프로세스를 '흡수'하기 시작했다고 말할 수 있습니다. 이 데이터 세트를 획득하려는 기관 고객은 저희 API 팀에 문의할 수 있습니다. 조금 일찍 드러내자면, 이러한 커밋 수는 초기 릴리스 수준보다 현저히 높아졌습니다.

우리의 근처에 있는 거의 모든 사람들이 Claude Code의 중견 사용자입니다. 그러나 우리는 또한 이 공동체 자체가 깊게 AI 및 반도체 분야에 몰두하였으며 본질적으로 '최전선의 소수'에 불과하다는 것을 잘 알고 있습니다.

많은 포춘 500대 기업 및 더 넓은 대중들에게는 Claude Code와 '지능형 에이전트 세계'는 단지 Facebook 피드나 NPR 팟캐스트에 가끔 나오는 약간 새로운 이색 주제에 불과합니다. 그들은 거의 깨닫지 못했지만, 인공 지능 에이전트로 이뤄지는 생산성의 파도와 구조적 충격이 다가오고 있습니다.

실제 경제에서 온 참여자들이 AI 도구를 사용함으로써 가져오는 놀라운 투자 대비율을 알게 되고 '연산력의 파도'에 참여하면, 토큰 소모는 계단식 증가를 계속할 것입니다. AI 투자 대비율에 대한 논쟁은 사실상 끝났습니다. AI 도구 사용으로 창출되는 가치는 종종 비용을 한 단계 이상 뛰어넘을 수 있습니다. 이러한 배경 속에서 지속적으로 우측으로 이동하는 토큰 수요 곡선은 강력하고 (현재 단계에서) 상대적으로 탄력이 부족한 힘으로 형성되어, GPU 임대 가격을 계속해서 상승시키고 있습니다.

간단히 말하자면, AI 도구 사용의 투자 대비율이 5–10배에 이른다면, GPU 임대 가격에는 여전히 상당한 상승 여지가 있어야만 수요를 제약할 수 있을 것입니다. 우리는 임대 가격이 더 높아지면, 서버 및 핵심 구성품 비용까지 영향을 미치며 더 높은 수준으로 전이될 수 있다는 가능성도 배제하지 않습니다.

SemiAnalysis H100 1년 임대 가격 지수 발표

오늘, 우리는 SemiAnalysis의 H100 1년 임대 계약 가격 지수를 무료로 대중에 공개하며, GPU 임대 가격 트렌드에 대한 시장의 인식과 투명성을 높이는 데 목적을 두고 있습니다.

이 지수는 100개 이상의 시장 참가자 (Neocloud 서비스 제공자, 해시 구매자 및 판매자 포함)의 월간 조사 데이터를 기반으로 구축되었으며, GPU 임대 가격의 대표적인 범위 (25번째 분위수에서 75번째 분위수)를 결정하는 데 사용됩니다. 동시에 우리는 실제 거래 데이터를 통해 교차 확인하고, 자사 네트워크에서 거래 당사자를 매칭하여 일부 거래에 직접 참여함으로써 가격 수준을 더욱 정확하게 조정합니다.

2023년부터 H100, H200, B200, B300, GB200, GB300 및 3개월부터 5년까지 다양한 임대기간의 계약 가격을 추적하고 있으며, AMD 시리즈 (MI300, MI325, MI355)의 관련 데이터도 포함하고 있습니다.

기존 GPU 지수와 비교했을 때, SemiAnalysis의 H100 1년 임대 계약 가격 지수는 몇 가지 주요한 차이점을 가지고 있습니다:

먼저, 많은 GPU 임대 지수는 현물/온디맨드 (spot/on-demand) 가격이나 공개적으로 공시된 가격을 기반으로 하지만, 실제로 대부분의 GPU 임대 거래는 장기 계약을 통해 이루어지며, 일반적으로 6개월 이상의 기간으로 이루어집니다. 이러한 종류의 가격은 일반적으로 양측 협상을 통해 형성되고 있으며, 어떠한 공개 데이터베이스에도 표시되지 않습니다. 대다수의 대형 Neocloud 서비스 제공업체들은 최소 1년 계약을 선호하며, 2~3년이 이상적이며, 5년의 대규모 계약을 체결할 수 있다면 더욱 좋습니다. SemiAnalysis의 H100 1년 임대 지수는 이러한 "계약 시장"에 초점을 맞추었으며, 즉 실제 거래량이 가장 집중된 부분에 집중하고 있습니다. 특정 임대 기간을 명확히 하고 있어 이 지수는 사용자가 이해하고 그가 관찰하는 시장 범위를 비교하고 확인하기가 더 쉽습니다.

둘째, 공개된 가격은 실제 거래 가격을 대표하지 않습니다. 대규모 클라우드 공급업체 및 Neocloud가 발표한 가격은 주로 추세 방향 참조로 사용되며, 실제 거래 수준을 나타내지는 않습니다. 이러한 가격은 임대 계약 시장 변화에 미치지 않고, 일반적으로 계산량 수요가 변경된 후 조정됩니다. 특히 온디맨드 시장에서 가격은 상대적으로 고정된 수준으로 설정되며, 실제 공급 및 수요 변화는 활용률이나 자원 사용률을 통해 나타나며, 필요에 따라 시기적절하게 불규칙하게 조정됩니다. 이에 대한 시장 메커니즘에 대한 설명은 이 기사의 후속 내용에서 자세히 다룰 것입니다.

다시 말해, 시장에는 대규모 견적, 가격 및 거래 데이터를 다룰 수 있는 다양한 지표가 있지만 트렌드 분석 면에서 우리의 방식은 시장 참여자와의 직접적 상호 작용을 강조합니다. 각 견적 및 거래에는 고유한 맥락과 의사 결정 논리가 있으며, 우리는 양적 데이터를 제시하는 동시에 이러한 정성적 정보와 일선 관찰을 보충하여 GPU 임대 시장의 실제 구조를 보다 포괄적으로 복원하고자 합니다.

기관 구독자를 위해 거의 모든 주류 GPU 임대 시장을 다루는 전체 Term Structure 데이터도 제공합니다.

H100 1년 계약 가격 지수를 발표하는 동시에 우리는 기관용 Tokenomics 모델 구독자를 위해 SemiAnalysis Tokenomics Dashboard를 출시했습니다. 이 대시보드는 최첨단 AI 모델 경향을 추적하고 이해하기 위해 설계되었습니다. 사용자는 코드, 추론, 수학 및 에이전트 평가 등 다양한 측면에서 사용자 정의 비교를 수행할 수 있으며, 다양한 모델 및 서비스 공급자의 API 가격을 비교하고, 핵심 AI 연구소에서 공개한 핵심 데이터를 확인할 수 있습니다. 이 데이터에는 토큰 사용량, 수익, 자산 가치 및 고객 규모 등이 포함됩니다.

GPU 임대 시장의 현재 구조

2025년 하반기까지 GPU 임대 시장의 가격 환경은 상대적으로 경쟁력이 높아졌습니다. 그 시기에는 운영 업체가 보다 충분한 GPU 재고를 보유하고 있으며, 최종 사용자 수요가 가속화되기 시작했습니다. 따라서 각 Neocloud 서비스 공급업체 간의 경쟁이 치열하며, 더 매력적인 가격으로 고객을 유치하기 위해 노력했습니다. 그 핵심 목표는 이용률을 높이는 것이며, 다음 GPU 세대 교체 주기가 도래하기 전에 기존 컴퓨팅 자산의 가치를 최대한 끌어내는 것입니다.

그러나 그 이후, 시장 구도는 180도 전환했습니다. 현재 Neocloud 및 대규모 클라우드 공급업체는 완전한 주도권을 잡았습니다. 그들은 더 높은 선불금, 더 우수한 가격, 더 긴 계약 기간을 요구할 수 있으며, 심지어 계약의 시작 및 종료 시간을 자체 선택할 수 있어서 자체 재고 및 생산 능력 계획과 일치시킬 수 있습니다. 동시에 시간 또한 공급 측에 유리하게 기울어져 있습니다. 그들은 자체적인 속도로 배포를 진행할 수 있으며, 계속해서 상승하는 가격 환경에서 최상의 고객 구성을 점진적으로 선별할 수 있습니다.

구조적 관점에서 GPU 임대 시장은 대체로 세 가지 주요 부분으로 구분될 수 있으며, 각 부분은 다른 유형의 고객 수요에 부합합니다:

단기 임대: 온디맨드, 스팟, 3개월 미만의 계약

중기 계약: 3개월부터 3년 이상의 계약

장기 판매 보증 (Offtake): 4~5년 기간의 계약, 주로 5년 계약이 가장 일반적

단기 리스팅 (Short-Term Leasing): On-demand, Spot, 및 3개월 이내 계약

단기 리스팅은 전체 리스팅 구조에서 가장 앞부분에 위치하며 많은 경우 "잔여 용량"에 해당합니다. 그러나 Runpod, Lambda와 같은 일부 서비스 업체는 규모가 크고 유연한 On-demand 또는 Spot 파워를 제공하는 데 중점을 둡니다.

On-demand 시장의 가격 결정 메커니즘은 다른 계약 시장과 상당한 차이가 있습니다. 보통 서비스 업체는 On-demand 자원에 상대적으로 고정된 가격 수준을 설정하며, 거의 예외 없이 가격을 조정하지 않습니다. 다시 말해, 단기 시장 가격은 완전히 실시간 공급과 수요에 의해 직접 결정되는 것이 아니라, 자원 활용율의 변화를 통해 시장 긴장도를 나타냅니다.

서비스 업체들은 자원 활용율에 따라 가격을 일회성으로 조정합니다: 활용율이 낮을 때는 수요를 자극하기 위해 가격을 인하하며, 활용율이 거의 가득 찬 경우에는 가격을 인상합니다. 왜냐하면 더 높은 가격 수준에서도 수요가 여전히 높은 상태를 유지할 수 있기 때문입니다.

이것이 바로 Neocloud가 공개하는 On-demand 가격이 시간에 따라 꽤 오랜 기간 동안 일정하게 유지되다가 갑자기 "점프" 식으로 상승하거나 하강하는 이유입니다. On-demand 시장에서 수요 변화를 실질적으로 반영하는 것은 가격이 아니라 자원 활용율입니다.

출처: 람다랩스 (Lambda Labs), SemiAnalysis

중기 계약 (중기 계약)

경제적으로 봤을 때, 실제로 더 중요한 것은 "계약 시장"입니다. 대부분의 GPU 임대 거래 가치는 이 섹션에서 이루어집니다. 특히, 1년 기간 계약은 매우 중요한데 — 이는 비 AI 연구소 고객의 한계적인 수요를 반영하고 대규모 고객으로부터의 넘치는 요구를 나타내므로 시장의 긴장 정도를 가장 민감하게 보여줍니다.

AI 네이티브 기업 및 중소 규모의 AI 연구소들은 주로 1~3년 기간에서 활동합니다. 그러나 최근에 한 가지 뚜렷한 경향은 이러한 기관들도 자원을 잠그기 위해 보다 긴 기간의 계약을 시도하기 시작했다는 것입니다. 많은 경우 4년 이상으로 연장되고 20% 이상의 선금을 지불할 것을 준비하며, 이는 지난 4년 이상의 계약에서는 흔치 않은 일입니다.

장기 오프테이크(장기 공급 계약)

장기 4-5년 시장에서는 주요 힘은 대규모 AI 연구소에 있으며, 이들은 초기에 대규모 컴퓨팅 리소스를 확보합니다. 이러한 거래는 일반적으로 50MW, 100MW 또는 그 이상의 대규모 클러스터에 해당하며, 대략적으로 2.4만부터 4.8만개의 GB300 NVL72 GPU와 유사합니다. 전반적으로 보면, 이러한 장기 오프테이크 계약은 Neocloud GPU 리스마켓에서 상당한 점유율을 차지하고 있습니다.

AI 연구소는 이러한 계약을 선호하는데, 그 이유는 대규모 컴퓨팅 리소스를 일괄적으로 확보하여 신속하게 증가하는 엔드 사용자 수요에 대응할 수 있기 때문입니다. 동시에 이러한 기관들은 주로 클러스터 디자인에 깊게 참여하며, 스토리지, 네트워크, CPU 설정 등 핵심 요소를 포함합니다. 이러한 거래는 종종 **베어 메탈(bare metal)** 형태로 제공되는데, 이는 AI 연구소가 충분한 엔지니어링 능력을 보유하고 있어 보다 하위 수준에서 기술 스택을 맞춤화할 수 있어서 TCO(총 소유 비용) 및 성능을 최적화할 수 있습니다.

Neocloud 서비스 제공자에게는 이러한 거래가 매력적입니다. 한편으로는 매출 자원을 소량의 소규모 고객처리 없이 소수 몇 건의 대형 주문에 집중할 수 있으며, 동시에 장기 계약은 더 우수한 조건으로 부채 자금을 조달하기 용이합니다. 계약 기간을 자금 조달 기간과 일치시킴으로써 만기 불일치 및 가격 변동 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 대부분의 경우 몇 퍼센트포인트 내외의 내부 수익률(IRR)을 확보할 수 있습니다.

또한, 초대규모 클라우드 사업자는 종종 "백스톱(backstop)" 역할을 합니다 - 직접적인 매입자로서 Neocloud로부터 컴퓨팅 리소스를 구매하고 이를 AI 연구소에 재판매합니다. 이 구조는 각 당사자에게 이익을 안겨줍니다: Neocloud는 AAA 등급의 매입자를 기반으로 한 우수한 자금 조달 조건을 확보할 수 있습니다. 초대규모 클라우드 사업자는 자산 대비표를 확장하지 않고도 신용을 보증함으로써 프로젝트 수익의 일부를 얻을 수 있습니다.

다음 표에는 저희가 추적 중인 일부 대형 오프테이크 계약이 나와 있습니다. 이러한 거래를 심층 분석하여 GPU 시간 당 가격($/시간/GPU) 및 프로젝트 IRR, EBIT 이윤율 등의 주요 수익 지표를 추정하는 데 사용할 것입니다.

현재 시장 환경에서 확장 중인 대규모 AI 클러스터 대다수는 사실상 AI 연구소에 의해 "내부 소비"되고 있습니다. 그러나 이러한 기관은 여전히 4년 이내의 계약 시장에 컴퓨팅 리소스를 보충하고 있으며, 동시에 기존 H100 및 H200 클러스터를 갱신함으로써 공급이 시장으로 재편되는 것을 방지하고 있습니다. GB200 및 GB300 초대규모 클러스터가 점차 출시되면서 1-3년 기간 계약 시장의 공급 및 수요 관계가 어떻게 발전하는지는 앞으로 주목해야 할 중요한 변수가 될 것입니다.

「공이 어디로 굴러갈지」

가장 주목할 만한 점은 현재 기본적인 현실과 시장 심리 간의 명백한 이탈이다. 공급의 약화, 가격 상승과 같은 Neocloud에 유리한 신호들은 이미 매우 명확해졌지만, 공개 시장은 여전히 CoreWeave, Nebius, Iris Energy 등 기업들에 대해 점점 더 비관적이며, 현재 그들의 주가는 여전히 지난 6-12개월 구간의 저점에 머물고 있다.

시장은 여전히 「최종 공급 초과, 계산 파워 상품 화」 이야기에 주로 영향을 받고 있으며, 위 변화는 투자자들의 GPU 장기 가치에 대한 우려를 실질적으로 완화시키지 못했다. 그러나 현장 상황에서는 공급이 계속해서 긴밀하고, 가격 결정 권한이 증가함으로써 거의 모든 계산 파워가 수요에 '흡수'되었다는 점을 의미한다—성능 차이가 있어도, 현재 이 극심한 부족환경에서는 여전히 수요가 공급을 넘어선 상태이다.

앞으로의 세 가지 관찰 포인트

GPU 임대 가격이 계속해서 높은 수준을 유지할 지 여부를 판단하려면 세 가지 변수에 주목해야 한다:

1. GB300 클러스터 확장 속도 (2026년)
새로운 계산 파워와 토큰 수요 간의 상대적 속도가 핵심이다—공급이 긴장을 완화하느냐 아니면 수요가 계속해서 공급을 초과하느냐. 이것은 AI 연구소가 4년 이내 시장에 계속해서 참여할 지 여부와 해당 기간의 가격 추세에 직접적인 영향을 미친다.

2. 칩 장애가 더 악화되는가
대만 반도체의 N3 공정 생산 능력, HBM, DRAM, NAND 등 핵심적인 부분, 제조 수준에서의 어떠한 파동도 공급을 더욱 제한할 수 있다.

3. AI 연구소 수입 (ARR) 및 토큰 소비 증가 속도
AI 상용화와 사용 규모의 확장은 최종 수요의 강도를 결정할 것이며, 이는 계산 파워 수요를 주도하는 핵심 변수이다.

가격은 일방향으로 상승하고, 수익률도 증가한다

종합적으로 볼 때, 비교적 분명한 결론은 GPU 임대 가격이 계속해서 상승할 확률이 가격 하락 확률보다 높다는 것이다.

이 과정은 명확한 자기 강화 특성을 가지고 있다: Neocloud가 공급이 촉박해지고, 가격이 상승하는 것을 발견하면, 더 많은 하드웨어를 미리 확보하여 시장 공급을 더욱 압축시키고, 가격이 계속해서 상승하도록 이끈다. 이는 2023-2024년 GPU 부족 주기와 유사하다—그 때 공급 긴장으로 OEM이 상당한 이익 확대를 실현했고, 서버 가격이 크게 상승했음에도 불구하고, 이번 시장에서는 성숙도가 더 높으므로, 이 과정이 완전히 재현될 필요는 없다는 것이다.

한편, GPU 임대료의 재차 상승은 Neocloud의 자본수익률(ROIC)을 향상시키고 있습니다:

일부는 이미 배치된 자산의 수익률을 증가시켰고

다른 일부는 GPU의 경제적 이용 주기를 연장시켜 자본이 보다 오랜 기간에 걸쳐 현금 유출을 얻을 수 있도록 합니다