바쁜직장인들을 위해 현 투자시장 핵심정리.txt

분류 > 주식 / 투자 게시판

바쁜직장인들을 위해 현 투자시장 핵심정리.txt

👤 쥬메조규

조회 수 2

추천 수 0

2eb4c225f0de39b423bbd3b41ac2691cce62f07bc2df685b2ff7b85447efea87edd15555f22562e8e0

위 짤은 작년에 블룸버그 리포트에서 나왔던 AI 순환투자 구조 짤임.

1. 엔비디아 중심 순환투자

일단 구조는 대략 이렇다고 보면됨.

엔비디아가 AI 업체에 투자함

→ AI 업체는 그 돈으로 클라우드 용량을 삼

→ 클라우드 업체는 또 엔비디아 GPU를 삼

→ 엔비디아 매출이 올라감

→ 주가랑 기업가치도 올라감

→ 그 돈이랑 신용으로 또 AI 업체나 클라우드 업체에 투자함

쉽게말하면 엔비디아가 자기 고객한테 돈을 넣어주고

그 고객은 다시 엔비디아 GPU를 사는 구조임.

물론 돈이 진짜로 똑같이 한바퀴 돌고 그런건 아님.

근데 큰 틀에서 보면 서로의 매출이랑 기업가치를 계속 밀어주는 식으로 돌아간다는거지.

처음에는 그냥 잘나갈거 같은 AI 업체 지분을 사는 정도였는데

점점 더 복잡해졌다고 함.

> 이제는 고객이 엔비디아 칩을 살수있게 대출이나 금융조달까지 도와주는 단계라는거임.

이게 무슨말이냐면

AI 클라우드 업체가 지금 당장 현금이 부족해도

장기계약이나 대출을 받아서 GPU부터 먼저 확보할수 있게 해주는거임.

엔비디아는 GPU를 더 많이 팔수 있고

AI 업체는 돈이 아직 부족해도 일단 컴퓨팅 용량을 먼저 가져갈수 있음.

서로 좋은거 같긴함.

근데 여기서 문제는 실제 최종고객들이 진짜 그만큼 돈을 내줄지 확인하기도 전에

투자랑 계약, 매출이 먼저 커질수 있다는거임.

예를들어 클라우드 업체가 GPU를 왕창 샀다고 해서

그 GPU를 실제로 쓸 고객이 이미 충분하다는 뜻은 아니잖음.

엔비디아는 GPU 판매를 매출로 잡았는데

정작 그걸 산 업체는 아직 적자고, GPU 가동률도 낮을수 있는거임.

그러면 일단 숫자상 매출은 찍혔는데

그 뒤에서 진짜 돈을 벌고 있냐는 또 다른 문제인거고.

이게 작년에 AI 순환투자 얘기 나왔을때 핵심이었던거 같음.

그래서 조정도 한번 왔었는데

시장은 결국 그런거 다 씹고 전고점 다시 뚫었지.

---

2. OpenAI 미래 컴퓨팅 계약

근데 OpenAI 쪽은 이것보다 더 심함.

이 구조를 좀 알아야됨.

외부 투자금

→ OpenAI

→ 외부 클라우드랑 장기계약

→ 클라우드 업체가 GPU랑 데이터센터를 먼저 삼

→ 엔비디아, 오라클, 마이크로소프트 매출이 증가함

→ 기업가치 올라간 업체들이 다시 OpenAI에 투자함

OpenAI는 구글처럼 자체 클라우드랑 데이터센터를 다 가지고 있는 회사가 아님.

그래서 마소, 오라클, 아마존, 코어위브 같은 회사들한테

컴퓨팅 용량을 빌려서 써야됨.

지금 거론되는 OpenAI 미래 컴퓨팅 지출 계획이

수백조원을 넘어서 대략 1,100조원 수준까지 커졌다는 얘기가 나왔음.

기존 6,000억달러에서 7,500억달러로

1,500억달러가 더 늘었다는거임.

근데 여기서 착각하면 안되는게

> OpenAI 통장에 지금 1,100조원이 있다는 뜻은 절대 아님.

이건 몇년동안 쓸 컴퓨팅 용량이랑 장기계약,

앞으로 늘릴 계획까지 다 합쳐놓은 숫자에 가까움.

찾아보니까 구조는 대충 이런식임.

은행, 채권자, 투자자

→ 클라우드 업체랑 데이터센터 업체에 돈을 빌려줌

→ 그 업체들이 GPU랑 데이터센터를 먼저 지음

→ OpenAI가 앞으로 몇년동안 사용료를 냄

그러니까 OpenAI가 지금 현금 1,100조원을 한번에 내는게 아님.

미래에 OpenAI가 엄청나게 돈을 벌거라는 가정으로

일단 시설부터 미리 지어놓는 구조라는거임.

쉽게말하면 외상으로 거대한 공장을 먼저 지어놓고

앞으로 벌 돈으로 갚겠다는거랑 비슷해보임.

근데 이 계약을 계속 유지하려면

OpenAI가 앞으로 실제로 돈을 엄청 많이 벌어야 되잖아.

방법은 사실 몇개 없음.

1. 매출이 지금보다 훨씬 빠르게 늘어나거나

2. 계속 대규모 투자를 받거나

3. IPO를 해서 주식시장에서 돈을 끌어오거나

4. 아니면 또 빚을 내거나

결국 주식시장에서 돈을 조달해야 된다는 논지는 비슷함.

근데 이런게 생각대로 안되면

장기계약도 처음 약속한대로 다 지키기 어려워질수 있음.

회사 다녀보면 알겠지만 계약했다고 무조건 끝까지 그대로 가는건 아니잖음.

상황 안좋아지면 계약을 미루기도 하고

물량을 줄일수도 있고 가격을 다시 협상할수도 있음.

그러면 OpenAI만 꼬이는게 아니라

OpenAI 수요 믿고 시설 먼저 지은 클라우드 업체나 데이터센터 업체도 같이 꼬임.

시설은 이미 지었고 빚도 냈는데

정작 계약한 고객이 사용량 줄이겠다고 하면 문제가 커지는거지.

---

3. 이제 문제는 GPU만이 아니게됨

처음에는 논리가 엄청 단순했음.

GPU를 많이 산다

→ 모델이 더 커진다

→ 더 많은 데이터를 학습한다

→ 성능이 좋아진다

초기에는 이게 어느정도 맞았던거 같음.

대충 GPT-4나 4o 전후까지는

시장도 GPU만 계속 늘리면 성능이 계속 올라갈거라고 본거 같고.

근데 실제로 GPU를 엄청 많이 늘려보니까

GPU 말고 다른쪽에서 병목이 계속 생기기 시작함.

대충 구조를 보면 이럼.

GPU 증가

→ HBM 필요량 증가

→ 서버 DRAM 증가

→ SSD, NAND 저장장치 증가

→ 네트워크 장비 증가

→ 전력 사용량 증가

→ 냉각설비 증가

→ 데이터센터 건설비 증가

요즘 AI GPU는 GPU 칩만 있다고 돌아가는게 아님.

GPU가 계산할 데이터를 엄청 빠르게 넣어줘야 되는데

그 역할을 하는게 HBM임.

GPU가 아무리 빨라도 메모리에서 데이터가 늦게 넘어오면

그 비싼 GPU가 그냥 기다리고 있는 시간이 생김.

그러니까 GPU만 많이 사놓으면 끝날줄 알았는데 아니었던거지.

그래서 지금 AI 경쟁은

> GPU 확보 경쟁에서 메모리, 네트워크, 전력, 데이터센터 전체를 확보하는 경쟁으로 번져버림.

그리고 요즘은 학습뿐 아니라 추론에서도 메모리를 많이 씀.

AI가 답을 길게 생각하고, 이전 대화를 참고하고

문서 읽고 검색하고 도구까지 쓰려면

중간 결과랑 컨텍스트를 계속 저장해놔야됨.

현재 AI는 사람처럼 모든걸 계속 기억하는 장기기억이 사실상 없음.

예전에 했던 말을 모델이 알아서 계속 기억하는게 아니라

필요한 내용을 다시 컨텍스트에 넣어주거나

외부 저장장치에서 찾아오거나

중요한 부분만 따로 요약해놓는 식으로 버팀.

RAG 같은걸 쓰는 이유도 비슷하고.

그러다보니까 HBM만 필요한게 아니라

서버 DRAM이랑 기업용 SSD, NAND까지 같이 필요해짐.

근데 여기서 또 문제가 생김.

HBM 생산을 늘리려면 기존 DRAM 생산능력을 일부 써야된다고 함.

HBM은 일반 DRAM보다 공정도 복잡하고

같은 용량을 만들때 웨이퍼랑 패키징 능력도 더 많이 먹음.

그러니까 HBM을 많이 만들수록 일반 서버 DRAM 공급이 줄어들수 있고

그 영향이 SSD랑 NAND쪽 가격까지 번질수 있다는거임.

처음에는 엔비디아 GPU만 비싼줄 알았는데

지금은 GPU 주변에 붙는거까지 전부 같이 비싸지는 상황이 돼버림.

---

4. 돈을 더 써도 성능이 비례해서 안늘어남

AI 인프라 투자의 더 큰 문제는

돈을 많이 쓴만큼 성능이 똑같이 늘어나는 구조가 아니라는거임.

초기에는 GPU 숫자를 늘리면 성능도 꽤 많이 좋아졌음.

애초에 GPU가 부족한 상태였으니까

몇개만 더 추가해도 효과가 확실했겠지.

근데 규모가 커지면 얘기가 달라짐.

GPU가 수만개, 수십만개가 되면

GPU끼리 데이터를 주고받는 시간하고 비용도 같이 커짐.

GPU는 많은데 서로 연결이 제대로 안되면

전체가 하나의 거대한 컴퓨터처럼 움직이지 못한다고 함.

거기에

GPU끼리 통신하는 비용도 늘어나고

HBM이랑 메모리 병목도 생기고

네트워크 장비도 더 많이 필요하고

전력, 냉각비도 커지고

데이터센터 짓는 시간도 오래걸리고

소프트웨어 최적화도 훨씬 어려워짐.

그러니까 돈을 두배 썼다고

AI 성능이 두배 좋아지고 매출도 두배 늘어나는게 아님.

시장이 지금 이걸 슬슬 문제삼는거 같음.

돈은 계속 더 들어가는데

성능을 조금 더 올리려고 쓰는 비용은 점점 커지니까

이게 진짜 괜찮은게 맞음?

이런 질문을 하기 시작한거임.

그리고 병목 하나를 해결하면 또 다른 병목이 나옴.

바이브코딩할때 버그 하나 고쳤더니

갑자기 다른쪽이 터지는거랑 약간 비슷한거 같음.

GPU가 부족해서 GPU를 늘렸더니 HBM이 부족하고

HBM을 늘렸더니 패키징이 부족하고

패키징을 늘렸더니 네트워크가 부족하고

네트워크까지 해결했더니 전력이 부족한 식임.

대충 보면

GPU

→ 메모리

→ 첨단 패키징

→ 네트워크, 광통신

→ 전력

→ 냉각

→ 소프트웨어 가동률

이런식으로 병목이 계속 이동함.

물론 이게 순서대로 하나씩 예쁘게 생기는건 아니고

지금은 여러개가 동시에 터지는 중에 가까움.

그래서 투자비가 늘어난다고

그 돈이 전부 더 좋은 AI 성능으로 바뀌는것도 아님.

일부 돈은 그냥 장비끼리 연결하고

전기 끌어오고 열 식히고 병목 막는데 들어감.

엔진 출력을 올리려고 돈을 썼는데

나중에 보니까 돈 대부분이 냉각장치랑 변속기 보강에 들어간거랑 비슷함.

---

5. 그래서 결국 ROI가 문제임

AI가 쓸모없다는 얘기는 아님.

GPT나 다른 AI 직접 써본 사람은 알겠지만

검색, 코딩, 문서정리, 번역, 이미지 같은건 확실히 쓸만함.

기업들이 시간이나 인건비를 줄였다는 보고서도 계속 나오고 있고

클라우드 매출이나 구독 매출도 실제로 늘고있음.

근데 쓸모있는거랑

투자한 돈보다 더 많이 버는건 아예 다른 문제임.

결국 고객한테 돈을 받아야됨.

사용자는 엄청 많은데 대부분 무료사용자고

유료 구독료보다 컴퓨팅 비용이 더 많이 나가면

사람들이 많이 쓴다는게 오히려 손해일수도 있음.

현재는 대충 이런 상황으로 보임.

AI 투자비가 늘어나는 속도가

AI로 벌어들이는 매출보다 더 빠름.

기술적으로 효과가 있는건 확인됐고

매출이 늘어나는 것도 어느정도 확인됨.

근데 지금 들어가는 돈을 나중에 전부 회수할수 있느냐는

아직 아무도 확실히 모른다는거임.

즉

> AI 제품이 쓸모있다는건 거의 증명됐는데, AI 인프라 전체가 돈이 되는지는 아직 증명이 안된 상태임.

구글, 메타, 마소, 아마존은

기존 사업에서 워낙 돈을 많이 벌어서 일단은 버틸수 있다고 봤음.

구글은 검색광고랑 유튜브가 있고

메타는 페이스북이랑 인스타 광고가 있고

마소는 기업용 소프트웨어가 있고

아마존은 AWS랑 커머스가 있음.

그래서 처음에는

얘들은 돈 많으니까 몇년 투자해도 괜찮겠지

이런 분위기였음.

근데 지금 시장이 슬슬 물어보기 시작한건 다른거 같음.

얼마나 오래 버틸수 있냐가 아니라

> 그래서 대체 언제부터 투자한 돈보다 더 많이 벌건데?

이 질문으로 넘어간거임.

AI 매출이 늘어나는건 맞음.

근데 데이터센터, GPU, 메모리, 전력에 쓰는 돈도 같이 늘고있고

심지어 매출보다 투자비가 더 빠르게 늘어나는 회사도 나오고 있음.

데이터센터는 한번 짓고 끝나는 것도 아님.

지을때 현금이 엄청 빠지고

완공된 뒤에는 감가상각비, 전기료, 냉각비, 유지비가 계속 따라옴.

그러니까 지금은 AI가 아예 돈을 못버는 단계라기보다는

돈을 벌기 시작하긴 했는데

그보다 더 큰 돈을 계속 다시 집어넣고 있는 단계에 가까워보임.

그리고 여기서부터가 진짜 중요한데

이 투자비가 단순히 데이터센터 몇개 더 짓는 수준이 아니라

기존 빅테크들의 현금흐름 구조 자체를 바꾸기 시작하고 있음.

원래는 돈 벌어서 자사주 사고 배당 늘리던 회사들이

이제는 그 돈으로 GPU 사고, 메모리 사고, 전력망 깔고 데이터센터 짓고있음.

근데 이것도 부족해서

주식 발행하고 빚까지 내는 회사들이 나오기 시작함.

그럼 결국 질문은 하나임.

AI가 성공하냐 실패하냐가 아니라

성공하더라도 지금 가격과 투자비를 정당화할만큼 돈을 벌수 있냐는거임.

그리고 이건 아직 답이 안나옴.

오히려 최근 실적들을 보면

AI가 돈을 벌기 시작한건 맞는데

그 돈보다 훨씬 큰 금액이 다시 AI 인프라로 들어가고있음.

여기까지 보면 엔비디아나 OpenAI 얘기만 같지만

실제로는 구글, 메타, 아마존, 마소도 전부 같은 질문을 받고 있음.

특히 구글 실적을 보면 좀 이상한 숫자가 나옴.

클라우드는 돈을 잘 벌고 있는데

설비투자까지 같이 보면 얘기가 완전히 달라짐.

이건 다음에 따로 숫자로 까봐야됨.

내용길어져서 끊어서올림

------

6. 구글은 AI로 1달러 벌때 실제로 얼마를 쓰고있나

7. 구글은 왜 돈이 많은데 주식이랑 부채까지 발행했나

8. 메타는 AI 순환투자에서 정확히 어떤 위치인가

9. 메모리 업체는 진짜 무조건 수혜인가

10. GPU 다음 병목은 메모리이고 그 다음은 뭔가

11. 5년 장기계약은 진짜 안전한 계약인가

12. 이 순환구조가 깨지면 가장 먼저 터질곳은 어디인가

🔥 실시간 네티즌 베스트 반응

ㅇㅇ내가보는관점이랑 정확히같네
ㅇㅇ1어쩃든 저런식으로 나온 AI가 가치를 창출하기만 하면 되는거아니냐?
그레이맘정훈교육 또 하는거야?
ㅇㅇ결론 : AI X거품 쓰레기 럭키심심이 버블이다
ㅇㅇ2"알아"
ㅇㅇ아 이런 분석글 올라오는거 보면 ㄹㅇ 하락장 초입이네 하 - dc App
ㅇㅇ33줄요약 ㅇㄷ?
ㅇㅇ무료로 ai로 정리글을 작성하며...
ㅇㅇ용팔이 능력 좋아 호구들 잘 등쳐먹어
ㅇㅇAGI 완성해서 인류 전체 실업자 만들고 인구감축해야되니까 저렇게 빚 내서 달려드는거지 ㅋㅋㅋ
ㅇㅇ4왜 정훈교육을 평일에 하고있음
ㅇㅇ숏충이들이 눈돌아갈만한 글이네 ㅇㅇ 좋은분석글같아서 개추 누름
ㅇㅇ5아 난독증 ㅅㅂ - dc App
우미보또 ai긁어왔네
우주사령관정리잘되어있네 정리추 - dc App
ㅇㅇ6openAI는 뭐 지들이 가진 하드웨어는 하나도 없으면서 손정의랑 계약하기 전까진 우린 영리적 기업이 아니다 이 난리을 하고 있었다는 게 어이가 없네 ㅇㅇ
ㅇㅇAI와 피지컬 로봇이 결합해서 엄청난 성과를 내면 정당화 되긴 함. 넘치는 실업자랑 소비가 바닥을 찍는거 빼면.. - dc App
ㅇㅇ활기가 도노~ - dc App
ㅇㅇ지금 ai능률은 정체된 상태임. 블랙박스 X까고 컴퓨팅 높이는데로 ai수준이 올라갈거라 생각했는데 정작 능률이 체감적으로 올라간거임. 사실상 트랜스포머 체제에서의 ai는 이제 끝났음. - dc App
ㅇㅇ다 Oai랑 Anthropic 이자식들 쳐다보는중 - dc App
불팡이오픈ai가 왜 돈을줘야함? 상장하고나면 주식시장에서 지금까지 가져간 지분팔아서 알아서 미국개미들한테 돈가져가라고 ㅋㅋㅋㅋ
ㅇㅇAi로 글을 쓰며 -
M_M뭐하나터지면 연쇄적으로 터지려나 - dc App
ㅇㅇ7결국 다 X되는거 아니냐
ㅇㅇ이런 글 쓰면 특슬람, 램혁수들 몰려와서 뭐라고 한다
ㅇㅇ근데 어차피 이런정보는 시장이 다 반영하고 있음 ai딸깍한 다음에 그 자료출처 읽어보는 정도면 다 알수있으니까 그러니까 자꾸 주가가 올랐다 내렸다 올랐다 내렸다 이러는거지 핵심은 본인이 개빡세게 매주 리서치하고 Ai가 5년뒤에 돈이 될거같다 안될거같다를 판단한담에 배팅해서 배팅성공하면 돈을 버는거고 배팅실패하면 돈을 잃는거지
ㅇㅇ시장을 부정적으로 봄 + 긴글 이런건 보통 비추 존X찍히는데 이글은 그런거없네 ㅋㅋ 결국 내용이 좋아서그런듯
ㅇㅇ8이 X발놈아 이게 핵심 정리냐
ㅇㅇ정리(정리 아님)
♡♡♡♡♡엔비경제학 ㄷㄷ