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황런쉰이 지지하고, 연 수익 1억 달러를 넘기며, 커뮤니티에서 탄생한 최고의 반도체 기관 SemiAnalysis

Jaleel加六

이 글을 읽으려면 39 분

보고서 하나만 나오면 폭락하는 AI 업계, 드디어 자체 '머드워터 기관'을 맞이했다.

최근 한 달 동안 미국 주식 AI 시장에서 가장 뜨거운 세부 트랙은 광모듈입니다.

AI 데이터센터는 단순히 GPU를 줄지어 쌓아두는 것만으로 끝나지 않습니다. GPU와 GPU, 서버와 서버 사이에도 방대한 데이터를 교환해야 합니다. 모델이 클수록, 클러스터가 클수록, 기기 간 '데이터 전송'이 병목 현상을 일으키기 쉬워집니다. 이에 시장은 광통신 체인을 주목하기 시작했고, 그중 가장 뜨거운 개념은 CPO입니다. CPO는 대략적으로 광통신 부품을 핵심 칩에 더 가깝게 배치하는 것으로 이해할 수 있습니다. 거리가 가까워지면 데이터 전송이 더 빨라지고 전력 소모도 줄어듭니다. 점점 더 거대해지는 AI 데이터센터에서 이 이야기는 거의 완벽하게 들립니다.

이 서사가 실제로 불붙은 것은 젠슨 황 덕분입니다. 엔비디아가 AI 인프라 스토리를 계속 밀어붙이면서 Marvell, Coherent, Lumentum, Corning, AAOI 등 광통신 체인 기업들은 대규모 수주를 받았다는 소문이 돌거나 주가가 이미 크게 상승했습니다.

하지만 며칠 전, 논란이 큰 한 리서치 보고서가 갑자기 이 뜨거운 트랙에 찬물을 끼얹었습니다. 광통신 체인 종목들이 일제히 조정을 받았고, 많은 종목이 높은 한 자릿수, 심지어 두 자릿수 하락률을 기록했습니다.

그리고 문제가 생겼습니다. 이 보고서는 대체 무엇을 말하고 있는 걸까요? 이 보고서를 발행한 SemiAnalysis는 어떤 곳일까요? 왜 이 기관의 한 보고서가 AI 광모듈 체인의 시장 가격을 재평가하게 만든 걸까요?

이 글에서 BlockBeats는 이 기관을 파헤쳐 보겠습니다.

SemiAnalysis가 왜 '업계 바이블'로 불리는가

많은 AI 업계와 투자 업계 기관의 눈에는 SemiAnalysis가 이미 낯선 이름이 아닙니다. 하지만 일반 개인 투자자에게는 여전히 다소 신비롭습니다.

SemiAnalysis는 최근 2년간 반도체 및 AI 인프라 연구에서 가장 빠르게 성장한 스타 기관 중 하나입니다. 아직 업계의 신예이지만, 깊이 있는 분석과 날카로운 시각으로 AI 업계와 투자 업계에서 빠르게 명성을 얻고 있습니다. 현재 약 85명의 직원을 보유하고 있으며, AI 생태계를 위한 심층 보고서와 데이터 모델을 제공하는 데 집중하고 있습니다. 데이터센터 구축, 공급망 경제, 칩 배치, 네트워크, 전력, 패키징, 장비 등 여러 분야를 다룹니다.

SemiAnalysis의 공식 웹사이트 소개

SemiAnalysis가 업계의 시선을 사로잡은 대표적인 사례는 딥시크(DeepSeek)의 비용 재산정이었습니다.

2025년 초, 딥시크는 강력한 전파력을 가진 스토리로 전 세계를 뒤흔들었습니다. "단 600만 달러만 투자해 OpenAI o1에 버금가는 모델을 훈련시켰다"는 주장이었죠. 이 숫자는 AI 연산 투자 논리를 정면으로 무너뜨렸습니다. 시장은 모델을 이렇게 저렴하게 만들 수 있다면, 수백억 달러에 달하는 GPU 자본 지출이 모두 헛된 것이 아닌지 의심하기 시작했습니다.

공포 속에서 엔비디아의 시가총액은 하루 만에 약 6000억 달러 증발하며 미국 증시 역사상 최대 일일 시가총액 증발 기록을 세웠습니다.

전 세계가 이 600만 달러의 진위를 두고 논쟁을 벌일 때, SemiAnalysis는 한 편의 보고서로 딥시크의 하드웨어 비용을 다시 계산했습니다. 이들은 단순히 딥시크의 기술 발전을 부정하지 않고, '저비용 신화'를 세밀하게 분석했습니다. 600만 달러가 정확히 무엇을 포함하고, 무엇을 포함하지 않는지 말이죠.

SemiAnalysis의 결론은 이 600만 달러가 GPU 사전 훈련이라는 극히 좁은 비용만을 포함하며, 연구개발, 인프라, 클러스터 구축 및 장기 운영 비용은 포함되지 않았다는 것입니다. 이들은 딥시크의 실제 서버 자본 지출이 약 16억 달러에 달하며, 이 중 클러스터 운영 비용이 약 9억 4400만 달러에 가깝다고 추정했습니다.

SemiAnalysis의 딥시크 비용 계산 데이터

더 중요한 점은 이들이 딥시크의 연산 자원 보유량을 분석했다는 것입니다. SemiAnalysis는 딥시크가 약 5만 장의 Hopper GPU를 보유하고 있지만, 이는 5만 장의 H100을 의미하는 것이 아니라 H800, H100, 그리고 중국 특화 버전인 H20이 혼합된 것이라고 판단했습니다. 이 카드들은 배후의 퀀트 펀드인 High-Flyer와 공유되며, 여러 지역에 분산되어 거래, 추론, 훈련, 연구 등 다양한 작업에 사용됩니다.

딥시크 외에도 입소문을 탄 또 다른 사례는 SemiAnalysis의 AMD '공매도' 보고서입니다.

당시 시장의 주요 논쟁 포인트는 AMD가 엔비디아를 추격할 가능성이었습니다. 대부분의 사람들은 AMD와 엔비디아 GPU의 이론상 연산 성능을 비교했습니다. 반면 SemiAnalysis는 엔비디아의 진정한 해자(Moat)는 단순히 칩 자체가 아니라 CUDA 소프트웨어 생태계, 네트워크, 시스템 설계, 공급망 역량, 그리고 고객들이 수년간 축적한 배포 경험에 있다고 반복해서 강조했습니다. 바로 이러한 요소들이 엔비디아의 해자라는 것입니다.

2024년 12월, SemiAnalysis는 5개월간 AMD MI300X를 실제 테스트한 보고서를 발표했습니다. 보고서는 단호하게 말합니다: "우리는 원래 AMD가 훈련 측면에서 엔비디아의 강력한 경쟁자가 되길 바랐지만, 아직 그날이 오지 않았습니다." 핵심 결론은 MI300X가 사양과 총소유비용(TCO) 면에서 엔비디아 H100, H200보다 분명히 앞서야 하지만, 실제 성능이 완전히 구현되지 않았으며, 문제는 정확히 소프트웨어 측면에 있다는 것입니다.

보고서 발표 하루 만에 AMD CEO 리사 수(Lisa Su)가 직접 SemiAnalysis 창업자 딜런 패텔(Dylan Patel)에게 연락했습니다. 원래 30분으로 예정된 통화는 결국 90분 동안 이어졌습니다.

물론 이로 인해 커뮤니티에서는 SemiAnalysis가 엔비디아가 후원하는 기관이라는 의혹이 제기되기도 했습니다.

SemiAnalysis의 영향력은 보고서 페이지를 넘어 산업 현장으로 확산되기 시작했습니다.

딜런(왼쪽)과 SuperMicro의 창업자 겸 CEO 찰스 리앙(Charles Liang, 오른쪽)

작년, 딜런은 Supermicro 공장을 초청받아 방문했으며, CEO 찰스 리앙이 직접 안내했습니다. The Information 기자의 설명에 따르면, 딜런의 샌프란시스코 사무실을 인터뷰하러 갔을 때, 로비에서 딜런의 다음 방문객과 거의 부딪힐 뻔했습니다: 세쿼이아 캐피탈 파트너 숀 맥과이어(Shaun Maguire)가 그를 만나기 위해 앉아 있었기 때문입니다.

가장 화려한 순간은 2026년 3월 GTC에서 일어났습니다.

젠슨 황(Jensen Huang)의 두 시간이 넘는 기조연설에서 단 두 사람의 이름만 언급되었는데, 그중 하나가 딜런 패텔이었습니다. 그는 SemiAnalysis가 방금 발표한 칩 성능 순위 InferenceX를 인용했을 뿐만 아니라, SemiAnalysis의 로고를 대형 스크린에 직접 띄우고 무려 5분 동안 설명했습니다. 연설 중 젠슨 황은 공개적으로 인정하기도 했습니다: "딜런 패텔(SemiAnalysis 창업자)이 내가 실력을 숨기고 있다고 말했는데, 실제 성능이 50배라고 했는데, 그는 틀리지 않았습니다."

엔비디아 CEO 젠슨 황이 최신 GTC 개발자 컨퍼런스에서 두 팔을 높이 들어 축하하며, SemiAnalysis와 최근 엔비디아 칩에 대한 평가 보고서를 언급했다.

이러한 위상은 상업적 수익에도 직접 반영된다.

SemiAnalysis의 올해 예상 매출은 1억 달러에 달하며, 1년 전만 해도 약 2000만 달러에 불과했다. 고객은 기술 대기업부터 최고급 투자 기관까지 다양하다. 고객 로고를 공개적으로 게시하지는 않지만, 공개된 고객 유형만으로도 충분히 설명된다: 초대규모 클라우드 제공업체, 대형 칩 제조사, 대형 공모 및 사모 투자자.

즉, SemiAnalysis의 주요 수익은 일반 뉴스레터 구독자에게서 나오는 것이 아니라, 수십억에서 수백억 달러 규모의 AI 인프라 지출을 결정하는 스타트업, 투자자, 기관, 트레이더 등에게 보고서를 판매하는 데서 발생한다.

익명의 하드웨어 애호가에서 AI 업계 최고 기관으로

최근의 '백발 주식의 신'과 마찬가지로, SemiAnalysis의 창립자 딜런 파텔(Dylan Patel)의 출신도 인터넷 느낌이 물씬 풍긴다.

딜런 파텔

律動 BlockBeats에 따르면, 딜런 파텔의 친구인 Dr. Ian Cutress는 한 기사에서 SemiAnalysis를 창립하기 전, 딜런이 인기 하드웨어 포럼의 게시판 관리자였다고 회상했다.

딜런 본인은 팟캐스트에서 회사 창립 전, '실리콘밸리 트위터 서클'에서 익명 블로그를 수년간 운영했다고 회상했다. 이는 일반 테크 트위터 사용자에게는 생소할 수 있는 작은 커뮤니티였지만, 많은 하드웨어, 칩, 공급망 종사자들이 모여 있었다.

또한 Reddit 커뮤니티 사용자 중 일부는 딜런 파텔이 초기에는 Reddit의 '아무것도 아닌 사람(nobody)', 즉 무명에 불과했다고 언급했다. 우리가 찾은 공개 Reddit 아카이브에 따르면, r/hardware의 게시판 관리 논의에서 u/dylan522p와 u/SemiAnalysis가 등장한 적이 있다.

이러한 단서들을 종합하면 대략 다음과 같은 그림이 그려집니다: 딜런(Dylan)은 초기에 Reddit과 WordPress 커뮤니티에서 활동한 하드웨어 연구 애호가였습니다. 당시 그는 글쓰기를 본격적인 사업으로 여기지 않았습니다. 컨설팅을 하면서 'A thousand million'이라는 독립 블로그를 운영했는데, 이 컨설팅 업무 자체가 블로그 콘텐츠 및 업계 관계와 연결되어 있었습니다.

딜런 외에도 그의 파트너인 더그 오로클린(Doug O'Laughlin)은 SemiAnalysis의 핵심 인물이며, 이 블로그의 상업화 전환점을 이끌었습니다.

더그도 포럼에 글을 올리기 시작한 후, 딜런은 그가 "꽤 흥미롭다"고 느껴 두 사람의 교류가 늘어났습니다. 이후 더그는 그에게 "실명으로 활동하고, Substack으로 옮기며 유료화를 시작하라"고 반복적으로 권유했습니다. 몇 년 후, 더그는 아예 회사에 합류했습니다.

현재 SemiAnalysis는 Substack에서 구독자 수가 가장 많은 기술 뉴스레터로, 구독자는 28만 5천 명을 넘습니다. Substack 블로그 게시물 외에도 Transistor Radio라는 팟캐스트를 운영하고 있습니다.

딜런의 설명에 따르면, 팟캐스트는 정식 기사에 담지 못하는 업계 의견을 전달하는 데 사용됩니다. 기사는 완전한 심층 스토리를 담당하고, 팟캐스트는 단편적인 뉴스 평론, 시장에 대한 즉흥적인 판단, 그리고 매주 발생하는 업계 논의를 다룹니다. 약 2주에 한 번씩, 지난 2주간의 반도체 뉴스에 대해 이야기합니다.

현재까지 발전하면서 이 팟캐스트는 정기적으로 운영되며, 더 이상 두 명의 창립자만이 아닌 팀원들이 번갈아가며 진행합니다. 예를 들어 2026년 3월 에피소드에서는 Sravan Kundojjala, Ivan Chiam, Jordan Nanos가 함께 AI 칩 부족 문제를 분석하며, TSMC와 엔비디아 CPO부터 메모리 위기가 GPU 가격과 차세대 스마트폰에 미치는 영향까지 다루었습니다.

자체 채널 외에도 딜런은 각종 기술 및 투자 팟캐스트의 단골 게스트로, 사실상 AI 하드웨어 주제의 필수 패널이 되었습니다. 그는 No Priors, Invest Like the Best, Unsupervised Learning, 그리고 Dwarkesh Patel의 프로그램에도 출연했습니다. 또한 Asianometry의 Jon Y와도 심층 대담을 진행했는데, 후자는 많은 시청자들이 YouTube에서 반도체와 비즈니스 역사를 가장 잘 다루는 채널 중 하나로 평가합니다.

정보기관 같지만, 머지않아 머지펀드와 같다

The Information의 보도에는 딜런 패텔이라는 인물의 접근 방식을 잘 보여주는 세부 내용이 있다.

창업 초기, 딜런 패텔은 반도체 지식을 보충하기 위해 갈 수 있는 거의 모든 업계 회의에 참석했다. 현장에 도착하면 사람들을 붙잡고 질문을 던졌다. 단순한 인사말이 아니라, 엔지니어, 공급망 관계자, 기업 임원들을 하나하나 자신의 정보원으로 만들기 위해 끊임없이 추궁했다.

SemiAnalysis가 나중에 규모가 커졌을 때도 이 방법은 변하지 않았고, 단지 더 산업화되었을 뿐이다.

The Information에 따르면, 회사는 11개국에 85명의 직원을 두고 있다. 매주 월요일, 딜런은 각 팀 매니저가 제출한 주간 브리핑을 검토한다. 각 팀은 AI 경제의 한 부분을 집중적으로 살펴보며, 지난주에 본 뉴스, 단서, 변동 사항 및 추론 결과를 모두 압축해 넣는다.

이것을 AI 인프라 정보 주간 보고서라고 생각하면 된다. GPU, HBM, 패키징, 데이터센터, 전력, 클라우드 업체, 광 모듈, 칩 제조 장비 등 각 라인마다 담당자가 있다. 그중에는 전 ASML 엔지니어인 제프리 코흐도 포함되어 있으며, 그는 반도체 장비 체인을 전문적으로 연구한다. AI 공급망 병목 현상을 분석할 때, 그는 이미 전력뿐만 아니라 칩 제조 장비가 먼저 막힐지도 주목하고 있다.

SemiAnalysis는 또한 회색 지대에서 정보를 캐내는 데 능숙하다.

기사에 따르면, 딜런은 Discord에서 유포되는 Google 내부 메모를 본 적이 있다. 그는 이를 다운로드한 후, Google 내부 관계자에게 진위를 확인했다.

또한 Reddit 커뮤니티는 SemiAnalysis가 2020년 또는 2021년 창립 초기에는 특별한 콘텐츠를 게시하지 않았다고 지적한다. 하지만 2022년 말경, AI 열풍이 뜨거워지면서 빠르게 확장하기 시작했다. 해당 사용자는 SemiAnalysis가 주로 대만 기업에서 나온 비공개 또는 반공개 정보를 대량으로 수집했으며, 이 정보는 분석가와 일부 대만 기자들 사이에서 유통되었다고 생각한다.

"어느 정도, SemiAnalysis는 궈밍치와 같다. 단지 애플 공급망과 좋은 관계를 구축했기 때문에 유명해졌을 뿐이다."

그리고 최근 SemiAnalysis와 전 직원 간의 소송은 이러한 '회색 정보 수집 능력'을 수면 위로 끌어올렸습니다.

샌프란시스코 카운티 고등법원 문서에 따르면, SemiAnalysis의 전 직원 Wei Zhou는 Dylan Patel이 SemiAnalysis를 운영하면서 개인적으로 Fluidstack에 투자하고, 이를 통해 얻은 비공개 정보를 연구에 활용했다고 주장했습니다. Zhou가 이 정보를 SemiAnalysis 제품에 포함시키는 것을 거부하자, 그는 보복과 해고를 당했다고 합니다. (참고로, 이는 현재 소송 문서상의 일방적 주장이며, 아직 법원의 최종 판결을 받지 않았습니다.)

SemiAnalysis 전 직원, Dylan Patel의 부적절한 정보 수집 주장

소장에 따르면, SemiAnalysis의 고객들은 Patel이 개인적으로 Fluidstack에 투자하고 있다는 사실을 알지 못했습니다. Fluidstack은 수십억 달러 규모로 평가받는 민간 클라우드 서비스 회사입니다. Zhou는 Patel이 5000만 달러 규모의 SPV(특수 목적 투자 수단)를 통해 Fluidstack에 투자했다고 주장합니다. Patel은 이 SPV에서 2%의 관리 수수료를 받고, 투자 가치 상승분을 공유하며, 다른 투자자를 소개함으로써 추가 수익을 얻을 수도 있었습니다.

더 중요한 점은, 소장에 따르면 Patel이 바로 이 개인 투자 관계를 통해 Fluidstack의 기밀 Excel 표를 입수했다는 것입니다. 이 표에는 Fluidstack의 수익, 판매 데이터, TPU 및 기타 AI 인프라 배포에 관한 예측이 포함되어 있으며, 최종 고객으로는 Anthropic, OpenAI, Meta 및 기타 잠재 고객이 포함되어 있습니다.

Zhou의 주장은 이러한 고객 수요와 배포 정보가 단순히 Fluidstack 자체의 영업 비밀일 뿐만 아니라, Amazon, Nvidia, Google, Broadcom, Microsoft 등 상장 기업들의 판단에도 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 이러한 기업들은 모두 AI 클라우드, GPU/TPU, 네트워크 및 데이터 센터 인프라 공급망에 위치해 있기 때문입니다.

작은 부분을 통해 전체를 알 수 있듯이, 이러한 제3자 정보를 통해 우리는 SemiAnalysis의 조사 방식 뒤에 포럼, Discord, 업계 컨퍼런스, 인맥, 운송 기록, 정부 문서, 공급망 자료, 데이터 센터 현장 사진, 벤치마크, 모델, 그리고 주간 내부 브리핑으로 구성된 완벽한 정보 수집 시스템이 있음을 대략적으로 알 수 있습니다.

Dr. Ian Cutress에 따르면, SemiAnalysis와 같은 기관이 조사를 진행할 때 데이터 출처는 일반인이 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다. 예를 들어, 정보 공개 요청을 제출하고, 공개된 선적 화물 명세서를 뒤지며, 공급망 문서와 정부 문서를 샅샅이 조사합니다. 데이터 센터 분야에서는 허가를 신청해 드론을 공사 현장 상공에 띄워 어떤 장비가 설치되었는지 고해상도 사진으로 촬영하기도 합니다.

SemiAnalysis 자체 제품 페이지도 매우 직설적으로 설명되어 있습니다. 이 AI 데이터 센터 모델은 전 세계 5000개 이상의 데이터 센터를 추적하며, 데이터 출처에는 부동산 기록, 건축 허가, 전력 사용량, FOIA 정보 공개 요청, 그리고 위성 이미지가 포함됩니다. 방대한 위성 사진을 처리하기 위해 그들은 컴퓨터 비전 모델, 즉 CNN을 특별히 훈련시켜 각 데이터 센터의 규모, 용량 및 공사 진행 상황을 자동으로 식별합니다. 목표는 모든 국가의 모든 데이터 센터로 추적 범위를 확장하는 것입니다.

이러한 접근 방식은 분석 기관이라기보다는 오히려 오픈소스 인텔리전스 회사에 더 가깝습니다.

흥미롭게도, 이는 BlockBeats 편집자에게 유명한 공매도 연구 기관인 'Muddy Waters'의 조사 방식을 떠올리게 합니다. Muddy Waters의 명성을 얻은 전투 역시 일부 중국 기업을 대상으로 했습니다.

예를 들어, Muddy Waters가 동방제지(Oriental Paper)를 조사할 때는 공장을 직접 방문해 공장 환경, 기계 설비 및 재고를 관찰하고, 노동자 및 공장 주변 주민들과 대화를 나누었으며, 심지어 공장 구역 밖에 몰래 숨어서 출입 차량의 적재 상황을 기록하고 사진 증거를 수집했습니다. 결국, 이른바 재고는 기본적으로 폐지 더미에 불과하다는 사실을 발견했습니다.

또한 중국 고속 채널(China MediaExpress)을 조사할 때 Muddy Waters는 50대 이상의 버스에서 터미널 광고 재생 상황을 직접 확인했고, 기사들이 자체 DVD 프로그램을 재생하는 것을 선호하며 고속 채널의 터미널 통제력이 약하다는 것을 발견했습니다. 다위안 환구 수무(Duoyuan Global Water)를 조사할 때는 한 사무실이 유명무실하고 직원들이 전혀 업무 태세를 갖추지 못한 것을 보고 '성인 보육원'이라고 조롱했습니다.

가장 최근에 큰 파장을 일으킨 공매도는 편집자가 매일 마시는 Luckin Coffee를 대상으로 한 것이었습니다. Muddy Waters는 92명의 전임 조사원과 1418명의 파트타임 조사원을 동원해 전국 38개 도시, 620개 이상의 매장에서 잠복하며 11,260시간 분량의 매장 CCTV 영상을 녹화했으며, 981일의 영업일과 매장의 100% 영업 시간을 커버했습니다. 또한 일반 고객 신분으로 25,843장의 소비 영수증과 방대한 양의 내부 위챗 대화 기록을 수집했습니다.

이러한 1차 데이터를 바탕으로 Muddy Waters는 Luckin Coffee의 점당 일일 판매량이 2019년 3분기와 4분기에 각각 최소 69%와 88% 부풀려졌으며, 실제 객단가도 공시된 기준보다 훨씬 낮다는 것을 계산해냈습니다. 보고서가 발표된 후 Luckin Coffee는 곧 22억 위안의 재무 분식을 자진 폭로했고, 주가는 폭락했습니다.

물론, 현재 SemiAnalysis가 보고서를 발표하기 전에 광모듈 주식을 공매도했다는 증거는 전혀 없습니다. 알려진 정보에 따르면, 그들의 비즈니스 모델은 여전히 주로 조사 결과를 제품화하여 헤지펀드, 반도체 기업, 그리고 대형 기술 기업의 내부 팀에 판매하는 것입니다.

하지만 SemiAnalysis의 조사 방식이 Muddy Waters와 매우 유사하다는 점을 알 수 있습니다. 단지 AI 시대와 하드웨어 트랙에 서서 정보 수집 도구도 더 정교해졌을 뿐입니다. 잠복, 인터뷰, 영수증에서 위성 이미지, 공급망 데이터베이스, 엔지니어링 테스트 및 알고리즘 모델로 업그레이드된 것입니다.

연간 700만 달러를 소비하는 Token

Dylan은 인터뷰에서 SemiAnalysis가 Anthropic과 직접 기업 계약을 체결했으며, 이 지출은 700만 달러라고 밝혔습니다. 이에 비해 직원 급여 지출은 연간 220만 달러입니다.

SemiAnalysis는 AI를 정보 수집 및 데이터 생산의 레버리지로 활용하고 있습니다. Dylan의 판단은 매우 직설적입니다. 그들은 정보 비즈니스를 하며, 분석을 판매하고, 컨설팅을 제공하며, 데이터 세트를 구축합니다. 스스로 지속적으로 기준을 높이지 않으면 AI가 곧 이러한 것들을 상품화할 것입니다. 2023년에 그들이 판매한 첫 번째 데이터 제품은 오늘날 점점 더 많은 사람들이 유사한 것을 만들 수 있게 되었습니다. SemiAnalysis가 계속 앞서 나가지 않으면, 언젠가는 다른 사람들이 같은 도구로 따라잡을 것입니다.

가장 잘 설명해주는 예는 그들이 에너지 데이터 서비스에 진출한 사례입니다. SemiAnalysis는 지난 1년 동안 에너지 모델을 구축하려고 노력해 왔습니다. AI 데이터 센터가 점점 전력에 의존하게 되면서, 전력망, 변전소, 송전선로, 지역 전력 부족 현상이 데이터 센터의 위치, 규모, 가동 시기를 결정짓기 때문입니다. 에너지 데이터 서비스 자체도 약 9억 달러 규모의 시장이며, SemiAnalysis는 진출을 원했지만 팀이 1년 동안 노력해도 진전이 더뎠습니다.

이후 데이터 센터 에너지 및 산업 업무를 담당하는 Jeremy가 Claude Code를 사용하기 시작했습니다. Dylan에 따르면, 단 3주 동안 그는 매일 약 6000달러를 AI 도구 호출에 사용했으며, 비용이 엄청나게 높았습니다. 하지만 결과도 엄청났습니다. Jeremy는 미국의 모든 발전소와 일정 전압 이상의 모든 송전선로를 수집하고, 대량의 수요 측 데이터 소스를 연결했으며, 모두 공개 자료에서 가져와 완전한 미국 전력망 지도와 대시보드를 구축했습니다.

이 시스템을 통해 미국의 다양한 마이크로 지역에서의 전력 부족 및 잉여 현황을 확인할 수 있습니다.

SemiAnalysis는 이를 데이터센터 데이터를 구매하면서 동시에 에너지 거래를 하는 일부 고객들에게 보여주었고, 그들의 첫 반응은 놀라움이었습니다. "이걸 만드는 데 얼마나 걸렸어요? 특정 전문 에너지 데이터 회사보다 더 낫네요." 더 물어보니, 그런 회사들은 수백 명의 직원을 두고 10년 동안 일해 왔다는 사실이 드러났습니다.

Dylan도 SemiAnalysis의 이 시스템이 전통적인 에너지 데이터 회사의 제품만큼 성숙하고 안정적이지는 않다고 인정합니다. 하지만 어떤 측면에서는 이미 더 빠르고, 더 세밀하며, 심지어 더 나은 수준에 도달했습니다. 이것이 SemiAnalysis 조사 방법론의 새로운 형태입니다. 단순히 한 명의 분석가가 회의를 뛰어다니고, 사람들에게 질문하며, 문서를 뒤지는 것이 아니라, 공개 데이터, 엔지니어링 판단, 업계 인맥, AI 코딩 능력을 결합해 과거 전통적인 데이터 회사가 수년간 구축해야 했던 것을 짧은 시간 안에 만들어내는 것입니다.

결국, SemiAnalysis의 가장 매력적인 점은 아마도 이러한 혼합된 성격에 있을 것입니다.

한편으로는 위성 이미지, 건설 허가, 선적 명세서, 공급망 인터뷰, AI 코딩 및 엔지니어링 테스트를 통해 AI 인프라 세계의 실제 지도를 그리는, 거의 냉혹할 정도로 진지한 정보 기관처럼 보입니다. 다른 한편으로는 창립자 Dylan Patel이 항상 인터넷 원주민 특유의 장난기를 지니고 있습니다.

The Information 기자가 Dylan의 샌프란시스코 사무실을 방문했을 때, Dylan은 자신이 Dwarkesh Patel과 사무실을 공유하고 있다고 언급했습니다. Dwarkesh는 인기 팟캐스트 의 진행자로, 두 사람은 친구이자 룸메이트, 그리고 사무실 파트너입니다. 또한 그들은 Anthropic 연구원 Sholto Douglas와 함께 샌프란시스코 Noe Valley에 살고 있습니다.

그러나 Dylan은 화제를 돌리며 사무실에 자신과 Dwarkesh 외에 세 번째 사람이 있다고 말했습니다. 기자가 누구냐고 묻자, 그는 말하기를 거부하며 "게임을 해보죠. 직접 조사해보세요."라고 했습니다.

The Information 기자는 정보를 캐내기 위해 어쩔 수 없이 Dylan과 함께 이 탐정 게임을 즐겨야 했고, 마지막 답은 실망시키지 않았습니다.

Dylan과 같은 사무실에서 일하는 사람은 Leopold Aschenbrenner였습니다. 그는 전 OpenAI 연구원으로, 이후 자신의 AGI 투자 펀드 Situational Awareness를 설립해 1년 만에 2억 달러를 55억 달러로 불린 'AI 주식의 신'입니다.

최상위 AI 업계는 역시 너무 좁다.