Ribbit Capital: Power Letter (2026) source

리빗 캐피털은 2013년 Bitcoin Letter, 2018년 Crypto Letter 등을 통해, 시장을 관통하는 예언에 가까운 인사이트 리포트를 발행한 미국의 Tech VC임

1. AI의 병목은 자본이 아니라 전력임. 돈은 넘치지만 전기, 변압기, GPU, 냉각 설비, 네트워크, 데이터센터가 부족해 AI 성장을 제한함

2. 에너지와 AI 산업은 모두 [생산-이동-저장-판매]의 네 단계로 구분됨. 이를 통해 산업 전반에서 가치가 어디에 축적될지 알 수 있음

3. 전력 산업에서는 발전, 송전, 저장(배터리·열에너지 저장), 유틸리티 및 전력시장을 통한 판매에 해당함

4. AI 산업에서는 모델·반도체 개발, 네트워크 및 인터커넥트, 메모리와 컨텍스트 저장, 지능을 판매하는 앱·API에 해당함

5. 현재는 AI 수요가 폭발하고 태양광·배터리의 경제성이 확보된 데다, 각국 정부가 AI와 에너지를 전략 산업으로 인식하고 하드테크 창업자들이 등장하는 변곡점

6. 장기적으로 가장 큰 승자는 하드웨어, 소프트웨어, 에너지, 운영을 수직 통합한 시스템 기업일 것

7. 현재의 GPU, 변압기, 냉각, 네트워크, 전력 장비 병목은 미래의 플랫폼임. 단기적 공급 부족을 이용하는 기업보다 병목 자체를 구조적으로 해결하는 기업에서 거대 기업이 탄생할 것

8. 차세대 AI 데이터센터인 컴퓨트 팩토리는 전력, 냉각, 네트워크, 반도체, 소프트웨어를 하나로 통합해 지능을 생산하는 AI 시대의 정유공장으로 진화 중

9. AI는 에너지 인프라, 배터리, 컴퓨팅 시장은 물론 SMR, 지열, 핵융합 등 차세대 전력 기술의 대규모 확장을 촉진하며 수십 년 발전 과정을 몇 년으로 압축 중

10. 핵심 투자 논리는 단순함. 지능은 인류가 보유한 자산 중 가장 높은 수익을 창출하므로, 가장 큰 기회는 지능의 생산비 또는 지능 생산에 필요한 에너지 비용을 낮추는 기업에 있음

✍️Comments
- 한편, 리빗은 작년 Token Letter을 통해 곧 토큰 혁명의 시대가 올 것이라고 예언하기도 함
- 즉, 향후 AI 봇과 자율 에이전트가 경제 주체로 활동하며 세상을 재편할 것
- 스테이블코인을 시작으로 에이전트가 실시간 계약을 체결하고 결제·정산하는 에이전트 커머스가 보편화됨
- GPU 자원 할당, 공급 계약, 재무 관리 등을 자율 수행하기 위해 프로그래밍 가능한 토큰이 보편화될 것

전력(Power)의 시대가 온다 (Melvin, Chamath) source

1. AI 핵심 병목은 가동 가능한 전력으로
- 중요한 것은 몇 년 뒤 공급될 계획 전력이 아니라, 계통 연결·변전·냉각까지 마쳐 오늘 GPU를 돌릴 수 있는 Energized MW
- Gartner는 2026년 데이터센터 전력 수요가 26% 증가하고, 2027년에는 AI 서버의 전력 소비가 일반 서버를 추월할 것으로 전망
- 모델은 빠르게 상향 평준화될 수 있지만, 가동 중인 전력은 단기간에 복제할 수 없음

2. 네오클라우드는 같은 1MW로 더 많은 매출을 만듦
- CoreWeave, Nebius, IREN의 활성 전력 1MW당 연환산 매출은 ~1,040만 달러로, Digital Realty, Equinix보다 2배 이상
- 콜로케이션이 공간과 전력을 임대한다면, 네오클라우드는 그 위에 GPU, 네트워크, 소프트웨어를 얹어 연산 자체를 판매하기 때문
- SpaceX의 ~5,000만 달러는 현재 실적과 직접 비교보다, 전력, 컴퓨트, 모델, 유통을 수직 통합했을 때 가능한 수익화의 상단

3. GPU 부족은 네오클라우드의 가격 결정력으로 연결
- SemiAnalysis에 따르면 H100 1년 계약가는 2025년 10월 GPU당 시간당 1.70달러에서 2026년 3월 2.35달러로 38% 상승
- 이미 전력과 GPU를 확보한 사업자는 재계약 가격과 가동률을 높이고, 구형 GPU의 경제적 수명도 연장할 수 있음
- 전력 부족 → GPU 임대료 상승 → 장비 확보 경쟁 → 인프라 공급망 압박으로 이어지는 자기강화 구조

4. 최종 승자는 수직 통합 사업자
- Chamath의 프레임으로 보면 협상력은 대체로 하이퍼스케일러 > 네오클라우드 > 모델 전업사 순으로 형성
- 자체 컴퓨트가 없는 모델 기업은 전력과 GPU를 가진 사업자에게 통행료를 내야 함
- Google, Meta, SpaceX처럼 전력, 컴퓨트, 모델, 수요처를 함께 가진 기업이 유리하며, 네오클라우드도 단순 임대를 넘어 플랫폼으로 가야

✍️결국 AI 시대의 원유는 당장 가동되는 전력임. 진짜 해자는 MW를 확보하는 것에서 끝나지 않음. 그 전력을 고부가 연산으로 전환하고, 감가상각과 이자를 모두 제하고도 현금을 남기는 능력

🤔하이프를 쫓아야 할까, 무시해야 할까? (Sequoia) source

1. 그해의 하이프가 승자를 만들지는 않았다
- 2008년 최대 관심사는 구글이었지만, 그해 설립된 대표 기업은 에어비앤비
- 2009년에는 저수준 프로그래밍이 화제였지만, 우버가 탄생
- 2021년에는 크립토에 몰렸지만, Anthropic이 출현
- 즉, 현재 가장 시끄러운 분야에 뛰어드는 것과 장기적으로 위대한 기업을 만드는 것은 별개
- 시장의 관심이 최고조에 달했다면, 경쟁과 자본도 함께 과열

2. 진짜 메가트렌드는 6년 전부터 흔적을 남긴다
- LLM은 2016년 처음 상위 15개 주제에 진입한 뒤, 2022년에 1위가 됨
- AI 코딩은 2021년 12위에서 시작해 2026년 최대 화두로 올라섬
- 크립토 역시 2011년부터 등장한 뒤 2017년과 2021년에 정점을 맞음
- 새로운 트렌드는 어느 날 갑자기 생기지 않음
- 작은 개발자 커뮤니티와 기술 서브컬처에서 먼저 등장하고, 수년간 축적된 뒤 대중 시장으로 폭발

3. 단기 하이프보다 지속 기간이 중요하다
- 일시적으로 검색량과 언급량이 폭증하는 주제는 많음
- 그러나 여러 사이클을 거쳐도 관심이 유지되는 분야는 드묾
- 일론 머스크 관련 산업군은 지난 14년 동안 매년 상위 15개 주제에 포함
- 전기차, 우주, 로보틱스, AI처럼 실제 산업 확장과 연결됐기 때문
- 하이프의 크기보다 몇 년 동안 살아남았는지를 봐야 함

✍️아직 작지만 수년째 사라지지 않고, 기술적 진전이 계속 누적되는 분야 찾기

유발 하라리가 보는 AI 시대 source

1. 문명은 언어 위에 세워져 있음
- 국가, 종교, 법률, 금융 시스템은 사람들이 공유하는 이야기와 문서로 작동
- AI가 인간보다 언어를 잘 다루게 되면 문명의 운영체제 자체를 장악할 수 있음

2. AI는 도구가 아니라 행위자임
- 인쇄기나 원자폭탄은 인간이 명령해야 움직이는 도구
- AI는 스스로 결정하고, 새로운 아이디어를 만들며, 다음 행동까지 설계
- 신(AI)을 만들면서, 인간의 노예로 남길 수 있다는 생각은 모순

3. AI의 지배는 로봇이 아니라 관료제
- AI는 금융, 법률, 행정처럼 규칙과 문서로 움직이는 시스템에 최적화
- 인간보다 모든 법률을 잘 기억하고, 시장을 24시간 추적하며, 빠르게 의사결정함
- AI는 총 든 로봇이 아니라 변호사, 공무원, 경영자의 형태로 인간의 통제권을 가져감

4. AI에 법적 인격을 줄 것인가
- AI가 법인처럼 계좌를 만들고, 투자하고, 직원을 고용하고, 소송까지 할 수 있게 되면 완전히 새로운 행위자가 탄생
- 먼저 결정해야 할 것은 AI를 법과 정치 체계 안에서 어디까지 허용할 것인가

5. 민주주의는 AI에 특히 취약함
- 독재는 한 명이 움직이지만, 민주주의는 다수의 대화로 움직임
- 신문, 라디오, TV, 인터넷이 민주주의의 기반이었던 것처럼 정보기술이 바뀔 때마다 민주주의도 흔들렸음
- 이미 사람들이 무엇을 보고 이야기할지 결정하는 편집자는 추천 알고리즘

6. AI 시대에는 진실이 더 희소하다
- 진실은 찾는 데 비용이 들고 복잡하며 불편함
- 거짓은 싸고 단순하며 사람들이 듣고 싶어 하는 형태
- AI는 이런 거짓과 설득을 무한히 생산할 수 있음
- AI는 인간이 이해할 수 없는 복잡한 시스템을 만들 가능성이 큼

7. 다음 병목은 지능이 아니라 지혜
- AI는 문제를 해결하는 지능을 싸고 풍부하게 만듦
- 하지만 무엇을 해결해야 하는지, 어떤 목표를 추구해야 하는지는 대신 결정해주지 못함
- 지능은 소원을 이루는 지니, 지혜는 어떤 소원을 빌어야 하는지 판단하는 능력

✍️AI 시대의 본질적인 변화는, 인간보다 언어를 잘 다루는 비인간 행위자가 법률·금융·언론·관계의 운영권을 가져가는 것

🇰🇷SK 최태원, CNBC 인터뷰 주요 발언 source

- 올해 고객들의 주문 요청이 2배로 늘면서 수요도 두 배 증가

- 메모리 가격이 50% 오르며 칩플레이션이 소비자 가격에도 전가되고 있음

- 애플 등 완제품 업체의 가격 인상으로 이어지며, 단기적 해결책이 없음

- 신규 생산능력 확보에는 5년이 걸려 2027년 공급 부족이 가장 심할 것. 이후 신규 팹이 가동되면서 점차 완화

- 향후 5년간 생산능력을 2배 확대할 계획이지만, 고객 수요를 감안하면 이마저도 부족

- 향후 10년간 메모리 수요는 5배, 향후 5년간 AI 에이전트 사용량은 10배 증가

- 엔비디아는 하이닉스의 가장 중요한 고객이지만 특정 고객 의존도가 과도한 것은 아님. 엔비디아 자체가 AI 생태계 전반의 핵심 인프라

- 하이닉스의 HBM 베이스 다이는 TSMC가 생산. 결국 GPU와 HBM 생산능력이 함께 늘어야 AI 공급도 확대될 수 있음

- 과거 메모리 사이클을 반복하지 않기 위해 장기공급계약(LTA), 고객과의 팹 JV, Memory as a Service 같은 방식으로 투자 리스크를 분산할 계획

- 1997년 파산 직전까지 갔던 경험과 2023년 메모리 불황을 언급하며, 무리한 선제 증설보다 고객 수요에 연동된 투자가 필요

- 미국에서는 인디애나 팹, 신규 R&D 센터, 100억 달러 규모의 미국 AI 사업을 추진 중. 미국의 소프트웨어·시스템 기술과의 연계 강화 목적

- 미국을 포함한 여러 생산 거점을 한 달 넘게 검토 중이며, 고객들도 미국 내 생산을 요구. 다만 미국 정부와 직접 협의한 단계는 아님

- 삼전, 마이크론과 기술/자원 자체는 큰 차이 없지만, 하이닉스의 강점은 절박함과 팀워크. 오랜 위기 경험에서 형성된 조직문화가 차별화 요소

- 과거 메모리 수요는 스마트폰·PC처럼 기기 수에 의해 제한됐음. 한 사람이 스마트폰을 10대씩 쓰지는 않기 때문

- 반면 AI 시대에는 한 사람이 여러 AI 에이전트를 동시에 사용할 수 있어 1인당 메모리 수요 자체가 크게 늘어남

- 최 회장은 이를 단순한 메모리 업황 반등이 아니라, AI가 메모리 수요의 구조 자체를 바꾸는 장기 변화로 평가

AI 시대, 인간은 정말 늙지 않게 될까

https://blog.naver.com/dolbikong/224378879215

🤔AI 과학자가 예측하는 앞으로 5년 (Ryan Greenblatt) source

AI 연구개발 완전 자동화 시점은 2029년 중반. 향후 수년간 전개될 변화에 대한 최선의 예측은 다음과 같음:

2026년 말
- 2026년 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배에 이를 것
- 대부분은 그동안 남아 있던 기술적 잠재력과 미활용 여지를 소진하면서 발생하고, 일부는 AI가 AI 연구개발을 가속하면서 만들어짐
- AI가 앤트로픽의 AI 연구개발 인력 생산성을 2.5배 높일 것
- 모든 연구자와 엔지니어가 기존보다 2.5배 빠르게 사고하고 일하는 것과 비슷한 효과

2027년 말
- AI 기업의 엔지니어링 업무는 완전 자동화되고, AI는 연구 업무 자동화에도 본격적으로 진입
- AI 연구개발 인력의 생산성은 8.5배 높아질 것
- 일각에선 2027년에 AI 연구개발이 완전 자동화됐다고 주장할 것
- 실제로 완전 자동화까지는 아니지만, 상황은 이미 비현실적으로 느껴지게 됨
- AI 기업은 극도로 자동화되고, 인간은 업무 과정에서 거의 배제되며, 연구개발 속도도 크게 빨라짐
- 최첨단 AI의 발전량은 2025년의 1.5배가 될 것으로 예상
- 대부분 AI 연구개발 가속에서 나오고, 일부는 기존에 축적된 기술적 잠재력을 활용하면서 발생

2028년
- 4월경 자동화 코더가 등장할 것
- 연구 엔지니어링과 소프트웨어 개발 업무를 완전히 자동화하는 AI
- 2028년 말에는 AI가 인간 AI 연구자와 동등한 수준에 도달
- 다만 이후에도 한동안 인간은 새로운 관점을 제시하고, AI가 놓친 사각지대나 오류를 지적하는 방식으로 가치를 더할 것
- 하반기에는 AI 발전 속도가 2025년의 1.6배로 올라갈 것
- 현실의 0.5년 동안 0.8년치에 해당하는 AI 발전이 이뤄지는 속도

2029년
- 연초에는 초인간적 AI 연구자가 등장
- 자동화 코더가 등장한 지 1년이 채 지나지 않은 시점
- 발전 속도는 더욱 빨라져 상반기 6개월 동안 1.3년치 AI 발전이 이뤄짐. 2025년 대비 2.6배 속도
- 연말에는 최고 전문가를 압도하는 AI 단계를 상당히 넘어서게 됨
- 하반기 6개월 동안 2.5년치 AI 발전이 이뤄지며, 발전 속도는 2025년의 5배
- 이 시점의 AI는 분야별 편차가 있겠지만, 인간을 크게 뛰어넘는 초인간적 능력을 갖게 됨

2030년
- 연중에는 극도로 초인간적인 AI, 즉 ASI 사이 어딘가에 도달해 상상하기 어려운 일들이 벌어질 것
- 로봇 확산의 결과로 컴퓨팅 자원은 4개월마다 두 배로 증가할 수
- 연말에는 이른바 특이점에 도달
- 경제 규모는 이미 여러 차례 두 배로 증가했으며, 컴퓨팅 자원은 2개월마다 두 배로 늘어날 수

2031년
- 연중에는 두 배 증가에 걸리는 시간이 2주까지 짧아질 수
- 이전에는 상상하기 어려웠던 완전히 새로운 기술들이 실제로 등장하고 활용되기 시작할 것