올해 초 이 뉴스레터의 큰 주제는 DeepSeek의 효율성 혁신과 Trump 백악관의 관세 역풍이 빅테크의 AI 신념을 어떻게 시험하고 있는지, 그리고 그 놀라운 결과(적어도 지금까지는)에 관한 것이었다. 거대한 인프라 투자에서 후퇴하기보다는 기본적으로 미국의 하이퍼스케일러(AI 워크로드를 위한 대규모 클라우드 컴퓨팅 기업들)들은 오히려 투자를 두 배로 늘리고 있다.
이러한 지속적인 자본 투자는 a) 범용 기술 혁명의 초기 단계에서의 전략적 필수성과 b) 역설적 경제학의 예시를 보여준다: 컴퓨팅이 저렴해질 때, 실리콘밸리는 적게 쓰지 않고 오히려 더 많이 지출한다.
DeepSeek의 R1이 1월에 등장하자 골드만삭스 분석가들은 이를 "GDP에 대한 주요 단기 위험"으로 신속히 식별하며 "더 효율적인 모델 훈련과 컴퓨팅 비용 감소가 AI 관련 자본 지출을 낮출 수 있다"고 경고했다. 효율성 이득은 무시하기에는 너무나 극적이었다 - 약 10분의 1의 컴퓨팅 비용으로 비슷한 AI 기능을 구현한 것이다. '더 큰 것이 항상 더 좋다'는 가정 위에 구축된 AI 지출 물결에 있어, 이는 존재적 도전을 의미했다.
Nvidia 주주들이 충격을 가장 심하게 느꼈다. 잠시 세계에서 가장 가치 있는 기업이 되었던 회사의 급등하는 주가는 투자자들이 고마진 AI 칩에 대한 장기 수요를 재계산하면서 하락했다. 대규모 데이터 센터 확장 계획을 가진 클라우드 제공업체들은 갑자기 잠재적 과잉 건설에 관한 불편한 질문들에 직면했다.
그리고 4월에는 Trump 행정부의 광범위한 "해방의 날(Liberation Day)" 관세 패키지가 도착하며 이미 불확실한 상황을 복잡하게 만들었다. 행정부가 GPU와 컴퓨터 시스템을 과세에서 제외하며 일부 기술적 지혜를 보여주긴 했지만, 부수적 피해는 여전히 상당했다.
종종 잊혀지는 것: 데이터 센터는 단순히 컴퓨팅 하드웨어보다 훨씬 더 많은 것을 필요로 한다. 건설 자재, 냉각 인프라, 전력 관리 시스템 - 중국에서 소싱되는 많은 것들이 이제 상당한 수입 세금에 직면하고 있다. AI 투자에 대한 긍정적 수익을 입증하기 위해 이미 고군분투하고 있는 산업에게 15-20%의 잠재적 비용 증가는 심각한 역풍을 의미한다.
아마도 관세 자체보다 더 해로운 것은 그것들이 만든 정책 불확실성일 것이다. 전략적 인프라 투자는 장기적인 계획 지평을 필요로 하지만, 기술 임원들은 이제 거의 경고 없이 바뀔 수 있는 변화하는 무역 정책을 헤쳐나가고 있다.
1분기 어닝시즌에서 들리는 반가운 좋은 소식
이러한 어려운 배경 속에서, 기술 거인들의 최근 1분기 실적 보고서는 놀랍고 반가운 전개를 제공했다. 후퇴하기보다, 빅4는 오히려 배팅을 두 배로 늘리는 것으로 보인다.
미국 "빅4" 하이퍼스케일러의 1분기 실적은 후퇴가 아닌 결의를 보여준다. Meta는 실제로 2025년 자본 지출 예측을 $64-72억으로 증가시켰는데, 이는 이전 지침인 $60-65억에서 상승한 것이다. Alphabet은 구글 클라우드 용량 제약을 완화하기 위해 약 $75억을 계속 예산으로 책정하고 있다. Amazon은 3자리 AI 수익 성장을 자랑하며 $100억에 접근하는 지출을 암시했다. 심지어 상대적으로 절제된 모습을 보이는 Microsoft도 여전히 자본 지출 성장을 계획하고 있다.
내가 위에서 언급한 명백한 위협에 직면한 이러한 집단적 결의를 설명하는 것은 무엇인가? 다음은 골드만삭스와 JPMorgan이 1분기 결과를 해석한 방식에서 개략적으로 설명된 주요 주제들이다:
첫째, 공급 제약이 중요한 역할을 한다. Nvidia CEO Jensen Huang은 회사의 특수 AI 칩에 대한 수요가 공급을 훨씬 넘어서고 있으며, 새로운 배치가 공장을 떠나기도 전에 할당된다고 반복적으로 강조했다. 그리고 전력도 있다. 한 업계 전문가는 JPM에게 Microsoft의 데이터센터 추진이 "대규모"이지만 "전력이 데이터센터 구축의 주요 제약 중 하나"라고 말한다.
둘째, 실리콘 밸리의 클라우드 컴퓨팅 시대에 대한 집단적 기억은 강력한 교훈을 제공한다: 먼저 대규모 인프라를 구축한 다음, 고객을 잠금 상태로 유지하는 독점적 기능을 통해 나중에 수익화한다. 기술 거인들은 지금까지 신념을 유지하고 있다.
셋째, 빅4 중 어느 누구도 AI 경쟁에서 뒤처지는 것으로 인식되는 것을 감당할 수 없다. 각 분기 실적 발표가 기술 리더십 약화의 징후에 대해 면밀히 조사되는 상황에서, AI 투자를 줄이는 것은 달성된 비용 절감을 훨씬 넘어서는 해로운 시장 반응을 촉발할 수 있다.
경제적 역설
현재 상황의 아마도 가장 매혹적인(일부에 의해 예측되긴 했지만) 측면은 DeepSeek가 시장에 미친 역설적 효과다. AI 처리를 극적으로 더 효율적으로 만들고, 토큰(AI 시스템이 처리하는 텍스트의 작은 청크)이 이제 훨씬 저렴해짐으로써, 스타트업은 실제로 전반적인 채택을 가속화했다. JPM은 이전에 상당한 AI 구현을 감당할 수 없었던 작은 회사들이 이제 AI 야망을 빠르게 확장하고 있다고 언급한다.
이는 "제본스 역설"을 완벽하게 보여준다. 이는 효율성 개선이 종종 총 자원 소비를 줄이기보다 증가시키는 직관에 반하는 경제적 원칙이다. 더 연료 효율적인 자동차 엔진이 연료 소비를 줄이기보다 더 많은 운전으로 이어진 것처럼, 더 효율적인 AI는 컴퓨팅 수요를 줄이기보다 더 넓은 채택을 촉진하고 있다.
이러한 대규모 자본 지출의 지속 가능성에 대해 우려하는 AI 비관론자(및 투자자)들은 주목해야 한다: 하이퍼스케일러들은 분명히 AI 혁명이 거의 시작되지 않았다고 믿고 있다. DeepSeek 충격과 Trump 관세 역풍에도 불구하고 지출을 유지하거나 심지어 증가시키려는 그들의 의지는 궁극적인 AI 모델 수익화에 대한 자신감을 시사한다. 더 시급한 질문은 전력망과 칩 제조 용량이 이 끝없는 수요에 맞게 충분히 빠르게 확장될 수 있는지의 여부다.
<출처:fasterplease.substack.com>
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