简体中文

繁體中文

English

Tiếng Việt

한국어

日本語

ภาษาไทย

Türkçe

Partnered With:

SemiAnalysis 분석: 사상 최대 폭락, 아직 끝나지 않았다

이 글을 읽으려면 29 분

한국인들은 20년 동안의 기록을 가지고 있습니다: 매번 최고점에서 매수합니다.

원문 제목: Ep. 022 - 시장 하락, 역사적 버블, 인프라 구축 자금 조달, AI 정치 (Doug의 귀환)
원문 출처: SemiAnalysis Weekly
원문 편집: 심층조류 TechFlow

핵심 요약

Doug O'Loughlin이 오랜만에 SemiAnalysis Weekly에 복귀했으며, 반도체 섹터가 '역사상 최고의 상반기'를 기록한 후 급격한 조정을 겪는 시점이다. 한국 KOSPI는 40% 하락했고, 개인 투자자들의 2배 레버리지는 청산되었으며, SK하이닉스는 LTA(장기 계약) 전환으로 가격 상승 폭이 둔화되면서 실적 기대치를 하회했다. Doug는 현재 상황을 1980년대 대만 버블과 비교하며, 버블의 행동 패턴은 매우 유사하지만 펀더멘털은 여전히 건강하다고 본다.

두 사람은 'AI 수요가 얼마나 큰가'에 대해 격렬한 논쟁을 벌였다. Dylan은 SemiAnalysis의 자체 경험을 예로 들었다: 코딩 에이전트 도입 후 회사의 AI 지출이 100배 증가했고, 사용자는 9명에서 90명으로 늘어났으며, 각 사용자의 사용량도 10배 증가했다. Doug는 수요가 강력하다는 점을 부정하지 않지만, 핵심 우려를 제기했다: 공급 측면은 계산할 수 있지만, 수요 측면은 '조 단위 문제'로 아무도 답을 알 수 없다. 더 중요한 것은, 스케일링 법칙이 칩을 두 배로 늘리라고 요구하지만, 전기 기술자, 자본, 허가 등 물리적·제도적 병목 현상은 동시에 두 배로 늘릴 수 없다는 점이다. 하이퍼스케일 클라우드 업체들은 올해 이미 4500억 달러의 채권을 발행했으며, 자금은 연기금과 연금에서 조달됐지만, 연기금 풀 자체는 축소되고 있다.

주요 관점 요약

시장 조정 관련

"2분기까지는 반도체 역사상 최고의 성과였다. 그런 다음 우리는 빚을 갚기 시작했다. 더 빨리 오른 것은 중력도 더 크다."

"한국인들은 20년간의 기록이 있다: 항상 고점에서 매수한다. 2007년에는 은행, 2021년에는 SaaS, 이번에는 자신에게 YOLO했다."

"KOSPI가 40% 하락하면서 2배 레버리지 투자자들은 바로 청산됐다. 그러면 자기실현적 나선이 시작된다: 모두가 계좌가 줄어드는 것을 보고 매도를 결정하고, 이는 하락을 가속화한다."

메모리 사이클 관련

「SK하이닉스가 LTA(장기계약)를 늘리면서 가격 인상 폭이 3배에서 30~50%로 둔화됐다. 금융권 머리가 다 망가져서 변화율만 본다. 2차 미분값이 떨어지면 사이클이 끝났다고 생각한다.」

「반도체 시나리오는 항상 똑같다: 공급 부족 때 모두가 이중 주문을 하고, 공장은 수요를 보고 미친 듯이 증산한다. 그러다 수요가 살짝만 줄어도 공급은 여전히 램프업 중이라 가동률이 100%에서 50%로 떨어지고, 가격을 깎을 수밖에 없다.」

AI 수요 관련

「수요 곡선이야말로 수조 달러짜리 문제다. 공급 곡선은 비교적 이해하기 쉽지만, 수요가 10배인지 100배인지는 아무도 모른다.」

「SemiAnalysis 자체가 사례다: 코딩 에이전트 도입 후 기술 사용자 9명이 전 직원 90명으로 늘었고, 각자의 토큰 사용량도 10배 증가했다. 회사의 AI 지출은 100배가 됐다.」

공급망 병목 현상 관련

「미국에 전기 기술자가 10만 명 부족하다. 중급 전기 기술자 연봉은 25만 달러, 야근을 감수하면 40~50만 달러까지 간다. 어떤 이는 세스나 경비행기로 전기 기술자를 외딴 공사 현장에 데려다 준다.」

「하이퍼스케일 클라우드 업체들은 올해 4500억 달러의 채권을 발행했는데, 이는 미국 정부와 중국의 차입 규모에 이어 두 번째다. 이 자금은 연금과 퇴직연금에서 나오지만, 연금 풀(pool)이 두 배로 늘어나지는 않는다.」

「TSMC는 대만 GDP의 20%를 직간접적으로 차지한다. 만약 두 배로 늘어나면, 대만은 인력을 충당하기 위해 더 많은 아이를 낳아야 할 것이다.」

AI 정치 관련

「AI의 인기 없는 정도는 아이스크림보다 낮고, 정치인보다 낮다. 이는 가격에 반영되지 않았다. 중간 선거에서 AI는 생활비 이슈의 희생양이 될 것이다.」

「ROSA 법안은 하원에서 300 대 20으로 통과됐지만 상원에서 막혀 있다. 기업 로비 세력이 중국의 GPU 원격 접근을 제한하는 입법을 막고 있다.」

본문

반도체 역사상 최고의 상반기, 그리고 빚 갚기 시작

Dylan: 주식 시장이 조정을 받으며 AI 관련 종목이 모두 하락하고 있다. 오늘 우리는 불에 기름을 붓거나, 아니면 모두에게 약간의 위안을 줄 것이다.

Doug： 6월 30일 2분기 종료 시점까지, 이는 반도체 역사상 최고의 성적표였을 겁니다. 그러다 우리는 되돌림(unwind)을 시작했죠. 그중 많은 부분은 기술적 요인, 즉 레버리지와 모멘텀 반전에 기인합니다. 하지만 현실은, 더 빠르게 오른 것은 중력의 영향도 더 크다는 겁니다. 우리는 그 미친 모멘텀 랠리의 대가를 치르고 있는 겁니다.

한국 상황은 정말 미쳤습니다. 매일 주식이 하한가를 찍고 있어요. 어떤 트윗에는 "내가 어떻게 내 일을 하라는 거지?"라고 적혀 있더군요. 인사 담당 임원이 전 재산을 잃었고, 모든 주식이 폭락하면서 모두가 우울해하고 있습니다. 아시아 금융 시장 역사를 돌아보면, 이런 일이 생각보다 자주 일어납니다.

제가 가장 좋아하는 책은 대만 거품에 관한 것입니다. 대만은 1인당 기준으로 100배의 거품이 발생했고, 은행주는 PER 500배에 거래되며 모든 것이 미쳐 돌아갔습니다.

Dylan： 그게 언제였죠?

Doug： 1980년대 말입니다.

Dylan： 지금 한국의 펀더멘털이 그때와 다르다고 생각하시나요?

Doug： 펀더멘털은 좋습니다. 하지만 문제는, 상황이 두려움만큼 나쁘지도 않고, 상상만큼 좋지도 않다는 겁니다. SK하이닉스는 오늘 예상치를 하회했는데, 그 이유는 더 많은 LTA(장기 계약)로 전환했기 때문입니다. 아이러니하게도, 그들은 ADR 로드쇼를 할 때 마이크론이 더 낮은 가격에 LTA를 체결한 것을 비판했었죠.

메모리 가격은 작년에 약 3배 올랐지만, 내년에 또 3배 오를 수는 없고, 아마 30~50% 오를 겁니다. 그런데 금융권의 머리는 완전히 망가져서 변화율만 바라보고 있습니다. 역사적으로 메모리 사이클에서 2차 미분값이 꺾이면 보통 끝입니다. 변화율이 30%에서 멈추지 않고 바로 -50%로 떨어지기 때문입니다.

이번 사이클의 시나리오는 항상 똑같습니다. 모두가 공장을 짓고 생산 능력을 확충한 뒤, "세상에, 수요가 왜 이렇게 적지?"라고 깨닫습니다. 이전에 이중 주문, 삼중 주문이 있었기 때문이죠. 공장 가동률이 100%에서 50%로 떨어지면, 손실을 만회할 유일한 방법은 가격을 낮추는 것입니다. 이것이 반도체 시장의 본질입니다.

KOSPI는 지금 40% 하락했습니다. 2배 레버리지를 쓴 사람들은 완전히 청산됐죠. 그러면 자기 실현적 나선이 시작됩니다. 모두가 계좌가 줄어드는 것을 보고 매도를 결정하고, 그게 하락을 가속화합니다.

중국 메모리: 파티를 망칠 수도 있지만, 수요는 여전히 공급을 초과

Dylan: 최근 중국 메모리가 생태계에 진입하고, CXMT와 YMTC의 대규모 IPO가 진행 중인데, 어떻게 생각하나요?

Doug: 그들은 생산 능력을 갖추고 있어요. 수율이 낮아도 상관없습니다. 중국 기업들은 마진율이나 EPS 경쟁을 하지 않거든요.

CXMT는 이제 확실히 시장 4위지만, 이건 공급 부족 환경이라 그들도 돈을 벌 수 있어요. Apple은 이미 CXMT의 메모리를 사용하기 시작했는데, Micron이 '가격 폭리'를 부리기 때문이죠. 카지노에서 우는 사람은 없어요, Tim Apple. 시장 가격으로 사야 합니다.

CXMT가 파티를 망칠 수도 있지만, 현실은 수요가 여전히 공급을 초과한다는 겁니다. 진정한 1조 달러짜리 질문은: 수요가 정확히 어디에 있는가? 공급 곡선은 비교적 이해하기 쉽습니다. 수요 곡선은 우리가 모릅니다. 코딩 에이전트와 챗봇이 더 많은 수요를 의미한다는 건 알지만, 10배인지 100배인지는 모릅니다. 공급은 언젠가 수요 곡선에 부딪힐 때까지 맹목적으로 램프업될 겁니다.

코딩 에이전트는 변곡점: SemiAnalysis 자체 AI 지출 100배

Dylan: 저는 수요가 분명히 매우 강력하고 오래 지속될 거라고 봅니다. 제 회사 내부 사용량만 봐도 충분해요. 미래 수요가 평탄해지거나 감소할 거라고 생각한다면, 모델이 더 이상 개선되지 않을 거라고 믿어야 합니다. 저는 정체의 조짐을 전혀 보지 못하고, 오히려 반대 신호만 봅니다.

Doug: 제가 악마의 대변인이 되어볼게요. 가장 큰 약세 논거는 무엇일까요? 기술 발전 속도가 사람들이 사용하는 속도를 초과할 수 있다는 겁니다. AI의 킬러 앱이 데이터 입력이라고 가정해보죠. Kimi K3면 충분합니다. 우리는 점점 더 빠른 자동차와 더 나은 제품을 만들지만, 실제 수요 곡선은 이미 우리가 확보한 제품으로 충족됩니다.

이건 인터넷 버블과 비슷합니다. 당시에는 '수요가 90일마다 두 배로 증가한다'고 했지만, 광섬유 기술은 매년 2~3배씩 향상됐죠. 결국 한 가닥의 광섬유 성능이 원래의 50만 배가 되었고, 모두가 '잠깐, 우리에게 이렇게 많은 광섬유가 필요하지 않은 것 같다'고 말했습니다.

Dylan: 동의하지 않지만, 논의할 가치는 있습니다. 제 반박은 두 가지입니다. 첫째, 아직 어떤 모델도 사용하지 않는 사람이 100~1000배 더 많습니다. 둘째, AI의 사용 사례는 코딩에만 국한되지 않습니다. 비디오 생성, 신약 발견, 재료 과학에도 사용될 수 있습니다. 누군가 AI로 초전도 부품을 만들고 있는데, 그 가치는 얼마일까요? 많은 GPU의 가치와 맞먹습니다.

게다가 코딩 자체도 단순히 'div 하나 가운데 정렬'이 아니다. 이는 프론트엔드 디버깅보다 훨씬 높은 경제적 가치를 지닌 작업의 전체 범주를 대표한다. Sam Altman은 RSI(Recursive Self-Improvement, 재귀적 자기 개선)에 대해 이야기하고 있고, Anthropic은 새로운 모델을 출시할 예정이다. 코딩 에이전트는 Claude 4.5 버전에서 명확한 전환점을 맞이했다: 특정 지능의 선을 넘으면 완전히 새로운 시장이 열린다. 전날에는 할 수 없었던 일이 다음 날에는 가능해진다.

Doug: 당신은 프로토타입 사용자다. 작년 이맘때 SemiAnalysis 기술팀은 10명 미만이 코딩 에이전트를 사용했는데, 당신과 Dylan이 "회사 모든 직원이 이걸 배워야 한다"고 말했다. 지금은 90명의 사용자가 있다.

Dylan: 9명에서 90명으로 10배 증가했다. 그리고 3~4개월 안에 1인당 사용량도 약 10배 늘었다. 회사의 AI 지출은 100배 증가했다. 이제 문제는 모든 회사가 이렇게 될까? 우리만큼 강도 높지는 않겠지만, 많은 회사가 대폭 줄일 수 있는 작업을 보유하고 있다.

H100은 고철이 되지 않지만, 모델은 커지고 있다

Doug: 나는 구형 칩이 가치를 잃을 것이라고 본다. 모두가 "H100은 가치가 오르는 자산"이라고 말하지만, 언젠가는 하나의 모델을 추론하는 데 H100 100장이 필요해질 것이다. 그때가 되면 "늙은이는 은퇴시키고 B300을 사자"고 말하게 될 것이다. 진짜 확인 신호는 B200과 B300 사이에 가격 차별화가 나타나는 것이다.

Dylan: 나는 전적으로 동의하지 않는다. 가장 근본적인 이유는 아무도 H100을 빼내서 B300으로 교체하지 않기 때문이다. 데이터 센터의 설계가 완전히 다르다. 같은 서버실에서 Hopper를 Blackwell이나 Rubin으로 교체할 수 없으며, 전체를 철거하고 재건해야 한다. 따라서 Hopper 데이터 센터 전체를 폐기하려면, 그 칩들의 수익이 이미 운영 비용보다 낮다는 것을 증명해야 한다. 이는 변동 비용이 아니라 매몰 비용이다.

Doug: 마찰이 없는 세상에서는 당신 말이 맞지만, 우리가 사는 세상은 마찰이 점점 커지고 있다. 새로운 컴퓨팅 파워를 구축할 때의 마찰에는 전력 허가, 토지, 승인 등이 포함된다.

Dylan: 맞아, 동의한다. GPU 가격이 하락하는 시나리오는 모델 발전이 정체되는 경우이고, 상승하는 시나리오는 모델 발전이 지속되는 경우다. 또 하나의 X 요소는 정부가 최첨단 연구소에 개입하는 것이다. 누가 최신 최고의 칩을 사용할 수 있는지 제한하면 수요가 억제되고 구형 칩의 가격도 함께 하락할 것이다.

자본과 전기공: 스케일링 법칙의 물리적 한계

Doug: 나를 가장 걱정하게 하는 건 수요가 아니라 공급 측의 물리적 병목 현상이야. 첫 번째는 전기공이야. 미국에는 전기공이 10만 명 부족해. 중급 전기공의 연봉은 25만 달러고, 18시간 일할 의향이 있는 사람은 40만에서 50만 달러까지 벌 수 있어. 전기공 채용을 추적하는 사이트가 있는데, Wayback Machine에서 시간당 임금이 15~20달러에서 50, 100, 200달러로 오른 걸 볼 수 있어. 전기공 한 명을 훈련시키는 데 18개월이 걸려. 필요한 인력을 두 배로 늘리려면, 우리는 그렇게 많은 인력을 한 번도 훈련시킨 적이 없어.

두 번째는 자본이야. 초대규모 클라우드 사업자들은 올해 약 4500억 달러의 채권을 발행했어, 역사상 최대 규모지. 미국 정부와 중국 정부 다음으로 큰 규모야. 누군가는 이 채권을 사야 해. 더 많이 사게 하려면 더 높은 금리를 줘야 해. 그리고 이 돈의 출처는 대부분 연금과 연금 기금이야. 연금 풀은 구조적으로 줄어들고 있어. 연금은 이미 대부분 401k로 전환됐고, 401k는 채권을 사지 않아. 그러니까 기본적으로 모든 사람이 두 배의 보험이 필요하다고 믿어야 하는데, 이건 말이 안 돼.

스케일링 법칙은 "좋아, 모델을 두 배로 키우자"고 말하지. 하지만 모든 게 두 배, 세 배로 동시에 확장될 수는 없어.

Dylan: 잠깐, 네 말은 연금이 데이터센터 건설 비용을 대고 있다는 거야?

Doug: 맞아. 연금은 은퇴 전에 집중적으로 매입하는데, 베이비붐 세대가 모두 은퇴하고 있어서 이 자산 풀이 꽤 커. 하지만 두 배로 늘릴 수 있을까? 세 배로? 그렇지 않다고 생각해. 생명보험도 출처 중 하나야. 하지만 모든 사람이 두 배의 보험이 필요하다고 믿어야 해. 아무도 두 배의 생명보험을 사지 않아.

Dylan: 흥미롭네. 연금이 구조적으로 줄어들고 있지만, 거기에는 확실히 많은 돈이 있어.

Doug: 또 다른 예는 대만이야. TSMC는 직간접적으로 대만 GDP의 20%를 차지해. TSMC가 두 배, 세 배로 커지면 대만은 노동자를 채우기 위해 더 많은 아이를 낳아야 해. 대만은 하나의 게임만 하고 있어. 대만 GDP는 올해 25% 올랐는데, 그건 TSMC가 칩을 굽고 있기 때문이야. 하지만 두 배로 커지면 사람이 부족해져.

AI의 정치화: 중간선거의 희생양

Dylan: 많은 사람들이 AI를 좋아하지 않는데, 이게 가격에 반영되지 않았어. 어떻게 반영될 수 있을까? 내 생각엔 중간선거 때문인 것 같아.

Doug： AI는 아마 5순위 정도일 거야. 3순위 안에는 안 들어. 의료, 생활비가 앞서지. 아무도 AI를 공약으로 내세워 선거에 나서지 않을 거야.

Dylan： 하지만 AI는 생활비 문제의 하위 대리인이 될 거야. "우리가 AI를 지지하느냐"가 아니라 "경제를 걱정하고, 테크 브로와 AI를 탓하라"는 식이지. ROSA 법안은 하원에서 300 대 20으로 통과했는데, 상원에서 막혔어. 기업 로비가 이를 저지하고 있어.

Doug： 3순위 안에 안 들어가면, 로비 세력이 여론을 이기게 돼.

Dylan： 하지만 AI는 이미 다른 이슈에서 희생양이 되고 있어. 기후 변화, 주택, 인플레이션, AI와 테크 브로가 모두 끌려나오고 있어.

Doug： 재미있는 여론조사가 있어: 데이터 센터를 싫어하는 사람들은 보통 데이터 센터 근처에 살지 않아. 반면 근처에 사는 사람들, 특히 젊은 층은 긍정적인 태도를 보여. 고용 때문이지. 나는 버팔로 근처 데이터 센터를 방문한 적이 있는데, 현지인들이 엄청 지지했어. 데이터 센터가 외딴 지역에 지어지는 건 사실 좋은 일이야. 경제 참여를 광범위하게 만들거든. 1기가와트 데이터 센터에는 약 1만 명이 필요해. 70기가와트면 70만 개의 일자리야. 이게 투표에 영향을 미치기 시작했어.

최종 국면: 5조 달러 투자, 5000억 달러 수익

Doug： 기술 호황의 미래는 항상 실현되지만, 문제는 현금 흐름의 시점이야. 1조 달러를 써서 1000억 달러를 벌었는데, 언젠가는 1조 달러가 될 수도 있어. 하지만 5년 후일 수도 있고, 그때 가서 "야, 나 돈 없어"라고 말하게 될 거야.

전체 AI 생태계의 현재 ARR이 1500억 달러이고, 누적 CAPEX가 1조 달러라고 가정해보자. 수익률 15%에, 50% 마진율이면 7.5%야. 나쁘진 않지만, 엄청 수익성이 좋은 건 아니야. 1500억 달러가 5000억 달러로 성장할 수 있다고 믿어야 해. 그건 가능해. 그러면 5000억 달러가 2~3조 달러의 CAPEX를 뒷받침할 수 있어. 하지만 두 배로 다시 늘리는 건 어려워.

OpenAI와 Anthropic은 결국 사전 학습의 종말이 다가오고 있다고 믿어. IPO를 해야 하니까. 사전 학습으로 나온 모델은 확실히 좋고, 수익도 빠르게 성장하지만, 그 속도로는 청구서를 감당할 수 없어. 네가 감당할 수 없는 집을 지은 거야. 5조 달러를 투자하고 5000억 달러를 버는 건, 10년 치 돈이야.

Dylan： 당신은 이것이 수익이지 이익이 아니라고 말했어요. 그리고 그 말을 할 때, 이 회사들이 현재 제공하는 서비스의 마진율이 얼마나 높은지 알고 있잖아요.

Doug： 맞아요, 아직 그 단계는 아니에요. 아직 좁은 길 위에 있고, 수익이 어떻게 맞춰지는지 볼 수 있을 뿐이에요. 하이퍼스케일 클라우드 업체들은 다른 사업에서 엄청난 현금을 벌고 있고, CAPEX를 멈추기만 하면 바로 이익이 나오죠. 하지만 투자가 늘어날수록 판돈은 커지고 길은 더 좁아져요. 어느 순간에는 실제로 모든 사람이 이를 사용해야 하는 상황이 오는데, 문제는 의사 결정권자와 실제 사용자가 완전히 다른 세계에 있다는 거예요. Zuck은 모두가 Meta 안경을 쓰고 메타버스에서 하루에 수조 개의 토큰을 소모할 거라고 생각하지만, 네브래스카의 할머니는 새 iPhone조차 사용할 줄 몰라요.

Dylan： 수익은 할머니에게서 나오는 게 아니에요. 기업, 은행, 통신사, 소매 회사, 국방 및 정보 기관에서 나오죠. 모든 은행, 모든 통신사, 모든 소매업체가 일상 업무에서 이를 사용하는 걸 보고 있어요. 더 흥미로운 제약은 공급 측면에 있어요: GPU를 충분히 설치할 수 있느냐, 판매할 인력을 충분히 고용할 수 있느냐 하는 문제죠.

Doug： 맞아요, 공급 측면의 문제가 더 흥미롭고 어려워요. 전기 기술자, 자본, 허가 같은 것들은 scaling laws에 따라 두 배로 늘릴 수 없어요. 하지만 시간을 주면 해결될 거예요. 그들은 내년에 실제로 1조 달러의 채권을 발행할 수도 있어요. 진짜 문제는 경로가 좁아지고 판돈이 커지면서 결국 모든 사람이 이를 사용해야 한다는 점이에요. 이 채택 곡선은 시간이 필요해요.