세미어낼리시스 창립자 딜런 파텔: AI 인프라 투자 심각하게 과소평가돼, 실제 수익은 토큰을 넘어선다

파텔은 시장이 AI 인프라 구축의 실제 규모를 대체로 저평가하고 있다고 본다. 그의 추정에 따르면 내년 미국의 관련 설비투자는 2조 달러에 육박해 미국 GDP의 5%에서 6%를 차지할 수 있다. 이 수치에는 데이터센터와 GPU뿐만 아니라 전력, 냉각 시스템, 반도체, 건설 장비 및 전체 공급망에 대한 투자가 포함된다.

AI 인프라와 전통적인 철도 및 고속도로 건설 사이에는 또 다른 핵심 차이점이 존재한다. 미국에 구축된 연산 능력이 미국만을 지원하는 것은 아니라는 점이다. 유럽과 아시아 사용자가 이용하는 일부 AI 서비스는 실제로 학습과 추론을 위해 미국 데이터센터에 의존하고 있다. 따라서 미국의 설비투자는 글로벌 AI 수요를 상당 부분 뒷받침하며, 그 경제적 파급효과는 단일 국가의 과거 국내 인프라 사이클을 상회할 수도 있다.

이는 AI 인프라가 더 이상 단절된 기술 섹터에 머물지 않고, GDP와 자본시장, 산업 정책에 영향을 미치는 거시경제 변수로 점차 자리 잡고 있음을 의미한다.

AI 설비투자가 고속 성장을 무기한 지속할 수는 없다. 투자 기저가 확대됨에 따라 기업이 더 큰 규모에서 성장률을 지속적으로 두 배씩 늘리기는 어려워진다. 한편 전력, 부지, 건설 역량, 반도체 공급, 자금 조달 능력 모두가 갈수록 명확한 제약 요인이 되고 있다.

조던은 주요 클라우드 제공업체와 신흥 클라우드 벤더 모두에게 기존 계획을 넘어서는 기가와트급 전력 시설을 추가하는 것이 현저히 어려워졌다고 지적했다. 투자 수익률이 견조하더라도 기업들은 건설을 진행하기 전에 먼저 막대한 자금을 조달해야 한다.

다만 성장세 둔화가 수요 붕괴를 의미하는 것은 아니다. 현재 업계가 직면한 핵심 문제는 컴퓨팅 용량 과잉이 아니라 여전히 공급 부족이다. 반도체 생산 능력, 데이터센터 건설 속도, 전력망 접속 능력 모두 고객 수요를 완전히 충족하는 데 여전히 어려움을 겪고 있다.

진정한 위험 트리거 포인트는 지능 및 지식 노동에 대한 기업 수요가 크게 감소하는 시점이 될 것이다. 수요가 공급을 계속 초과하는 한, 단지 설비투자 성장세가 둔화되었다는 이유만으로 업계가 즉시 둔화기에 진입할 가능성은 낮다.

AI 산업의 또 다른 특징은 일반적으로 매출이 설비투자보다 뒤처진다는 점이다. 데이터센터와 GPU는 수년에 걸쳐 감가상각되므로, 오늘 투자된 자본은 향후 수년에 걸쳐 모델 API 호출, 기업용 소프트웨어, 자동화 서비스, 신제품 등을 통해 단계적으로 회수되어야 함을 의미한다.

파텔은 향후 AI 매출에 대한 시장 전망치가 여전히 너무 낮을 수 있다고 본다. 이는 AI의 가치가 API 호출, 토큰 수수료, 구독 서비스를 넘어 확장되는 데다, AI가 다른 산업에 침투함에 따라 창출되는 신제품과 효율성 향상에서 더 많은 매출이 발생할 가능성이 높기 때문이다.

조던은 예시를 들며 프론티어 모델이 상당한 양의 지식 노동을 처리할 수 있다면 로봇 공학, 자율주행, 신약 개발, 헬스케어, 생명과학 등의 분야로 진출할 수 있다고 밝혔다. 이러한 분야에서 AI가 창출하는 가치는 단순히 모델 호출당 요금을 부과하는 대신 신약, 자동차, 반도체, 서비스 등을 통해 반영될 것이다.

반도체 설계 산업이 대표적인 예다. 지난 수십 년 동안 미국의 반도체 설계 R&D 인력 수는 크게 늘지 않았지만, 엔지니어링 도구가 개발자 생산성을 높인 덕분에 이 산업이 창출하는 가치는 지속적으로 확대되었다. AI는 이러한 생산성 향상을 더 많은 산업으로 확장하여 기업이 유사한 인력 규모로도 더 많은 R&D, 설계, 생산 업무를 수행할 수 있도록 할 수 있다.

이는 AI 인프라 투자에 담긴 핵심 논리이기도 하다. 투자자들은 오늘날의 챗봇 매출에 베팅하는 것이 아니라, 지능이 경제 전반에 확산될 때 발생하는 추가 가치에 베팅하고 있는 것이다.

프론티어 AI 연구소와 하이퍼스케일러의 컴퓨팅 수요가 지속적으로 확대됨에 따라, 신흥 클라우드 기업들이 AI 인프라 확장의 핵심 조력자로 떠오르고 있다.

세미애널리시스의 클러스터맥스(ClusterMax) 보고서는 주로 GPU 클라우드의 신뢰성, 보안성, 네트워킹, 스토리지, 성능 및 운영 역량을 평가한다. 코어위브와 네비우스가 최상위 공급업체로 이름을 올렸으며, 오라클과 구글 클라우드의 서비스 역량 또한 인정받았다.

하지만 기술적 우수성과 주식 가치가 반드시 일치하는 것은 아니다. 오라클은 클러스터 서비스 분야에서 뛰어난 성과를 내고 있지만 데이터센터 지연, 파이프라인 인허가, 부채 부담, 프로젝트 실행 등의 리스크에 직면해 있다. 한편 일부 신흥 클라우드 기업은 자금 조달과 사세 확장에만 집중한 나머지 기본 보안 및 서비스 품질에 대한 투자는 소홀히 하고 있다.

이는 시장이 여전히 판매자 중심 시장임을 보여준다. 고객들의 GPU 확보가 시급한 상황에서 공급업체는 수주와 자금 조달을 빠르게 진행할 수 있으며, 이는 결과적으로 서비스 경험을 개선해야 하는 부담을 줄여준다.

부상하는 클라우드 생태계에서 엔비디아의 역할은 단순한 반도체 공급업체를 넘어선다.

세미애널리시스(SemiAnalysis)는 엔비디아가 제공하는 부외 보증 및 지원 규모가 GPU 조달을 넘어 건설, 스토리지, 공급망, 데이터센터 구축까지 포함해 5,880억 달러에 달할 수 있다고 추정한다. 엔비디아의 목표는 한편으로는 일부 하이퍼스케일러에 대한 의존도를 줄이고, 다른 한편으로는 더 많은 고객이 연산 능력과 자금을 확보하도록 돕는 것이다.

최종 수요가 견조하게 유지되는 한 이러한 보증, 자금 조달, GPU 리스 메커니즘은 선순환을 형성할 수 있다. 한편 산업 체인 전반의 상호의존성은 심화되고 있다. 다만 AI 수요가 둔화될 경우 장기 계약, 부채, 재무제표를 통해 위험이 빠르게 확산될 수 있다.

따라서 엔비디아의 '백스톱(최종 안전판)'은 산업 확장의 동인 역할을 할 뿐만 아니라, AI 인프라가 복잡한 금융 네트워크를 형성했음을 보여준다.

파텔은 앤트로픽의 장기 전망을 매우 낙관적으로 보면서도, 극도로 높은 기업가치를 인정받으려면 모델 호출을 넘어 더 다양한 분야로 사업을 확장해야 한다고 믿고 있다.

앤트로픽의 강점은 모델 성능뿐만 아니라 높은 매출총이익률, 낮은 고객 획득 비용, 강력한 고객 유지력에 있다. AI 연구소들이 모델을 소프트웨어, 제약, 헬스케어, 기업용 서비스에 적용할 수 있다면 이들의 이익률은 기존 SaaS 기업을 넘어설 수도 있다.

한편 구글은 또 다른 종류의 압박에 직면해 있다. 과거 구글은 상당한 컴퓨팅 우위를 점하고 있었으나, 오늘날에는 더 많은 TPU와 인프라가 외부 판매 및 앤트로픽 지원에 투입되면서 딥마인드의 컴퓨팅 비중이 줄어들고 있다.

구글은 반도체, 클라우드 플랫폼, 모델 서비스 등 모든 부문에서 수익을 창출하려 시도하고 있지만, 제미나이는 여전히 충분히 명확한 제품 우위를 찾아야 한다. 그렇지 않으면 컴퓨팅, 모델, 인재 부문의 우위가 오픈AI, 앤트로픽, 메타에 의해 계속 잠식될 수 있다.

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