AI 혁명이 성공해도 투자자는 실패할 수 있는 이유 source

1. AI 기술의 발전과 AI 기업의 경제적 성공은 별개. 19세기 철도 혁명과 현재의 AI 투자 사이클이 닮아 있음

2. 철도는 세상을 바꿨지만, 철도 투자자 상당수는 돈을 잃었음. 과잉 투자와 경쟁으로 많은 철도 기업이 파산했고, 정작 저렴해진 운송 인프라를 활용한 유통/농업 등 다른 산업에서 막대한 가치가 창출됐음

3. 지금 AI도 비슷한 국면일 수 있음. 데이터센터에 천문학적인 자본이 투입되고 있지만, 이를 정당화할 만큼 최종 수요가 빠르게 성장할지는 아직 불확실함

4. 지금까지 가장 성공적인 AI 수익화 시장은 코딩이었음. 문제는 그다음임. 사무, 기업용 에이전트, 소비자 서비스에서도 코딩만큼 높은 도입률과 지불 의사가 나타나야 현재의 투자 규모를 정당화할 수 있음

5. 모델 성능이 좋아진다고 수익성이 비례해서 높아지는 것도 아님. 경쟁 모델들이 빠르게 추격하고 가격이 하락하면서, 모델보다 이를 활용하는 앱과 산업별 솔루션으로 가치가 이동할 가능성이 있음

6. 경제적 가치는 언제나 희소한 곳으로 이동함. AI가 지식과 코드를 무한히 생산할 수 있게 된다면, 고객의 관심과 신뢰, 산업별 맥락, 그리고 불확실성 속에서 의사결정하고 책임지는 역량이 핵심임

7. 다만 현재 AI 인프라 수요가 강하다는 점도 사실임. 단기 공급 부족과 장기 과잉 투자는 공존함. 중요한 것은 AI 수요가 얼마나 성장하느냐뿐 아니라, 그 수요가 설비투자 증가 속도를 따라잡을 수 있느냐는 것

8. 거품이 일부 붕괴하더라도 AI 혁명 자체가 실패하는 것은 아님. 오히려 과잉 투자가 남긴 저렴한 인프라 위에서 진정한 앱 혁명이 시작될 수도 있음

9. 중요한 것은 AI의 미래를 믿느냐가 아니라, 그 미래가 실현되는 과정에서 누가 돈을 벌고, 누가 과도한 비용을 부담하며, 현재 주가에 얼마나 많은 기대가 반영되어 있는지 구분하는 것

AI가 인류를 멸종시킬 확률은 27% source

1. AI 2027 저자 Eli Lifland가 AI의 발전과 인류의 미래에 관한 충격적인 전망을 제시함

2. 기업들은 몇 년 내 인간의 지능을 뛰어넘는 AI를 개발할 수 있으며, 그 확률은 2027년 말까지 15%, 2030년까지 50%

3. AI 기업들이 개발 속도를 늦추지 않을 경우, AI가 인류의 통제권을 빼앗을 확률을 무려 67%로 평가함

4. 나아가 AI에 통제권을 빼앗긴 상황에서 인류가 멸종할 조건부 확률을 40%로 추정함. 단순 계산하면 27%의 멸종 위험

5. 개별 확률의 정확성보다 주목할 부분은 AI의 발전 속도와 인간의 통제 능력 사이에 발생할 수 있는 격차임

6. 특히 AI가 스스로 연구하고, 코드를 작성하고, 차세대 AI 개발까지 가속하는 단계에 진입한다면 인간이 문제를 인지하고 개입 자체가 줄어듦

7. 인류가 직면한 가장 중요한 문제는 초지능을 언제 개발하느냐가 아니라, 그 전에 통제할 수 있는 능력을 확보할 수 있느냐

🤔하닉 20만 간다는 폭락론이 놓친 것 source

최근 이주완 박사의 반도체 폭락론이 화제:
: 현재 메모리 호황은 AI 수요가 아닌 인위적 감산의 결과
: 중국 증설과 AI 버블 붕괴로 공급과잉 불가피
: 삼성전자 7만 원, SK하이닉스 20만 원이 적정가

사이클 지적은 일리가 있지만, 주요 논거에는 상당한 허점이 있음

1. 메모리 가격은 공급이 결정한다?
- 공급이 중요한 것은 맞지만, 가격은 수요와 공급의 상대적 증가 속도로 결정됨
- 전체 비트 성장률이 둔화했다고 AI 수요의 기여도가 없다는 결론은 성립하지 않음
- 미세화 한계와 공정비용 증가로 과거의 지속적인 원가 하락 구조도 달라지고 있음

2. HBM은 전체 메모리의 6%라 영향이 없다?
- HBM은 일반 D램보다 다이 면적이 크고 제조 공정이 복잡해 더 많은 웨이퍼 자원을 소모함
- 2026년 HBM의 비트 비중은 9%지만 웨이퍼 투입 비중은 22%
- HBM 생산 확대가 범용 D램 생산능력을 잠식하면서 전체 D램의 공급 부족을 심화시킴

3. 중국발 공급과잉과 AI 버블 우려는?
- 그나마 타당한 문제 제기, CXMT·YMTC의 증설은 범용 메모리 시장의 실질적 위협
- 천문학적 AI 인프라 투자 대비 수익화 속도가 뒤처질 경우 CapEx 조정 가능성도 충분
- 다만 이를 근거로 2027년 공급과잉과 AI 버블 붕괴를 확정하긴 어려움

4. 담합 소송과 세금 회피용 증설?
- 미국 집단소송이 제기된 것은 사실이지만, 그 자체가 담합 증거는 아님
- 기업이 현금 보유에 대한 세금을 피하기 위해 불필요한 공장을 짓는다?
- 이는 실제 과세제도와 기업의 투자 의사결정을 지나치게 단순화한 것

5. 과거 이익으로 돌아가면 주가도 돌아간다?
- 설득력이 전혀 없는 주장
- 호황기에 축적된 순자산과 현금흐름, 달라진 생산능력과 제품 경쟁력을 고려하지 않음
- 순자산 증가가 주가를 보장하지는 않지만, 과거 메모리 가격으로 회귀한다고 주가까지 당시 수준으로 돌아간다는 근거도 없음

✍️결론
- 결국 핵심은 이번 메모리 사이클이 과거와 얼마나 달라졌느냐임
- 공급과잉 경고는 충분히 참고할 가치가 있음. 아무리 AI 수요가 강력해도 공급이 더 빠르게 늘어나면 가격과 이익은 하락함
- 다만 과거의 사이클을 그대로 대입하면서 HBM의 생산능력 잠식, AI 수요 구조의 변화, 미세화 한계 등을 간과해선 안 됨
- AI가 사이클을 없앤 것은 아니지만, 과거가 반복된다는 보장도 없음
- 중요한 것은 실제 수급과 투자 지표가 어느 방향으로 움직이는가

🤔컴퓨팅은 완판, 공급업체는 부도 위기 source

1. a16z 창업자는 아마존 CEO와의 대화를 인용하며, 컴퓨팅 공급 부족이 2028년 이후까지 이어질 것이라고 언급

2. 반면 차마스는 코어위브 CDS 스프레드가 급등하면서, 시장이 5년 내 55%의 부도 위험을 가격에 반영하고 있다고 지적

3. Horowitz는 2000년 닷컴버블 당시와 현재 AI 산업의 가장 큰 차이로 실질 수요를 지목

4. 당시에는 인터넷 인프라를 과도하게 구축했지만 이를 활용할 소비자가 부족했음

5. 반면 지금은 AI 컴퓨팅 수요가 공급을 압도하고 있으며, 전력, 데이터센터, GPU 확보 자체가 병목으로 작용하고 있다는 것

6. CoreWeave, Nebius, IREN 등 네오클라우드 사업자는 막대한 자금을 차입해 GPU와 데이터센터를 확보하는 구조

7. 문제는 높은 자본집약도와 레버리지. 수요가 강해도 차입금리 상승, 자금조달 실패, 설비투자 회수 지연이 겹치면 위기에 빠질 수

8. 실제로 Horowitz는 이러한 금융구조의 위험 때문에 네오클라우드 기업에 투자하지 않는다고 설명

9. AI 산업의 성장성과 개별 기업의 재무적 지속가능성을 구분해야 함. 인프라에 대한 초과 수요와 공급업체의 부도 위험은 공존함