저자: 이효석 · 한국인
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AI 슈퍼컴퓨터(데이터센터)에 대한 빅테크 투자는 수익으로 연결되므로 지속될 것이며, '컴퓨팅=레버뉴' 명제가 핵심이다. 에이전트 AI 확산으로 연산 수요가 기하급수적으로 늘어 AI 인프라 관련 기업(GPU·HBM 등)에 유리하다. 반면 기존 소프트웨어 기업은 가치 일부가 AI로 이전되며 타격을 받을 수 있고, 사모펀드의 소프트웨어 대출 부실 우려가 제기된다. 중동/전쟁 등 단기 충격은 있으나 AI 중심 흐름은 유지될 것으로 봤다.
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컴퓨팅 이스 레버뉴 컴퓨팅은 돈이고요. 돈이 되어야만 하고 그렇게 될 거다. 다만 지금 걱정은 뭐냐면 AI 슈퍼 컴퓨터를 만드는데 돈이 너무 많이 든다라는 거죠. 그러면 그만할 거야. 그럴 리가 없는 거야. 왜냐? 답은 나와 있거든요. 돈은 무조건 벌어요. 빅테크는 계속 투자할 수 있는가?이 질문이 정말 중요한 질문이긴 합니다. 여기서 말하는 빅테크는 구글, 메타, 아마존, 그다음에 마이크로소프트 이런 기업들이에요. 이런 기업들은 뭘 하는 기업들이죠? 메타는 페이스북도 하고 인스타그램도 하고요. 그리고 아마존은 그 쇼핑 어 물류 이걸 다 담당하고 있고요.
그리고 마이크로소프트는 우리가 잘 아는 어 오피스 그리고 구글은 검색 엔제 이런 것들을 통해서 돈을 번다라고 알려져 있는데 그건 이제 겉으로 소비자들에게 알려진 거고 뒤에서 돈을 진짜 많이 버는 건 뭐냐면은 데이터 센터예요. 그래서이 데이터 센터라는 것을 아는 것이 핵심입니다. 처음부터 설명드리면 우리가 알고 있는 데이터 센터는 뭘 생각하시나요? 좀 구글 클라우드나 네이버의 클라우드 뭐 이런 거 생각하시죠? 그림 넣으면 어디 클라우드에서 저장해 놓는 거. 근데이 클라우드에 저장해 놓는 것도 처음에는 이제 나왔을 때 사람들이 뭐라고 얘기했냐면 아유 그 기업에서 중요한 정보를 어떻게 저기다 안 돼?
이렇게 얘기하다가 나중에는 아이 그 잘해 잘 되네 그러면서 이제 전부 다 저장을 해 놓기 시작했죠. 제가 회사생활 처음 시작할 때는 회사에 한층이 백업하는 그런게 있었는데 이게 다 이제 [목을 가다듬음] 클라우드로 외부로 다 나가 맞아요. 맞아요. 나가 나가게 됐죠. 그러면서 이제 나왔던 현상들이 뭐냐면은 데이터를 저장해 놓는 크기 자체가 과거에는 아 이런 것까지 어떻게 저장해라고 하던 걸 전부 저장해죠. 그러니까 데이터 센터는 뭐 하는 거냐면은 라이브러리예요. 라이브러리. 그냥 도서관에다가 책 저장 쫙 해 놓고 그냥 빼보기만 하면 되는 거.
그 데이터 센터가 지금은 AI 데이터 센터로 바뀝니다. 아까 말했던 그 기업들 있잖아요. 그걸 하이퍼스케일러들이라고 얘기하는데 걔네들이 하는게 뭐냐면은 AI 데이터 센터예요. 근데 저는이 AI 데이터 센터라는 말 자체를 [콧방귀] 저는 바꿔야 된다고 주장을 하고 있거든요. AI 슈퍼 컴퓨터라고 바꿔야 된다고 생각합니다. 안 그러면은 자꾸 헷갈려요. 얘랑 얘랑 비슷한 거 아니야? 그냥 AI만 들어간 거 아니야? 이렇게 해서 헷갈리는데 얘랑 얘랑 완전히 다른 개념이에요. 제가 직관적으로 설명을 드리면 이런 겁니다. 데이터 센터에는 우리가 뭘 검색어가 뭐냐면 명령어가 뭐냐면 이거 찾아 줘오잖아요.
그럼 이거 찾아줘 하면 얘 뭐 하면 돼요? 그냥 가서 아 여기 있나? 아 여기 있나? 그러면서 찾기만 하면 되는 거예요. 끝이죠? 근데 얘는 뭐 해야 돼요? 야, 여기서부터 여기 있는 거 이거 데이터 멍 딱 줄테니까 이거 읽어보고 요약해. 읽어본다면 네가 한번 생각해 봐. 그럼 얘는 지금 들어오는 것도 엄청나게 많고 풀어야 되는 숙제도 엄청 많고 이거 푸는데 그냥 단순한게 아니고 너무너무 복잡하고 계산해야 되는 것이 비교가 안 될 정도로 큽니다. 그래서 저는 이거를 AI 슈퍼 컴퓨터라고 얘기하는 거죠. 그러면 그 여기서 이제 중요한 질문은 AI로 돈을 벌 수 있냐?
그 질문은 틀렸어요. 돈은 무조건 벌어요. 앞으로 인류가 하는 거의 대부분의 지능으로 할 수 있는 많은 부가 가치가 전부 이걸로 할 건데요. 예를 들자면 이거 이런 얘기가 되게 좋을 것 같은데 PC가 처음 만들어졌는데 그 PC가 무슨 돈이 되냐? 이렇게 얘기하면서 난 그냥 타자기가 좋다. 이렇게 얘기하는 거예요. 난 타자기로 써도 편한데. 이게 뭐냐면은 완전히 새로 바뀌었어요. 이미 바뀌었는데 아니야. 아, 이게 옛날게 편하니까이 얘기는 안 맞는다는 거예요. 그리고 슈퍼 컴퓨터라는 거를 제가 조금만 더 부현 설명을 드려 보면 한 여의도만한 지역에 공장이 쭉 있는 거라고 생각하시면 됩니다.
그러니까 GPU하고 그리고 HBM, 메모리 반도체 등등 여러 가지가 있는데 이걸 하나 묶은 걸 뭐 칩이라고 합시다. 칩 블랙 칩 요만한 칩이에요. 그 칩을 어디다 탁 그 서랍에다 넣는 것처럼 착 끼어요. 큰 서랍통이야. 이걸 렉이라고 얘기하거든요. 그 큰 설랍통이 쭉 연결돼 있는 거야. 그리고 이제 그 설랍통이 쭉 있는 그 어 건물이 계속 있는 거예요. 그게 여의도에 다 가득차 있다고 생각하시면 돼요. 그게 마치 이제 슈퍼 컴퓨터처럼 그냥 움직이고 있는 거야. 그거 하나 만들면 할 수 있는게 막 많아. 막 이런 이런 개념이라고 이해할 수 있을 것 같습니다.
지금은 보면은 이것도 한번 생각해 볼까요? PC가 옛날에 처음 나왔을 때 얼마나 컸 컸습니까? 진짜 집에다 하나 놓기도 어려울 정도로 컸어요. 뭐 뭐 스마트폰도 마찬가지였어요. 이만한 폰이 막 그 차에 하나데 있고 막 벽돌폰이라 그랬었어요. 근데 그게 지금은 너무 작아졌잖아요. 그런 것처럼 AI 슈퍼 컴퓨터 앞으로 정말 더 효율적이고 더 좋은 걸로 계속 바꿔 나갈 거예요. 그래서이 컴퓨터를 더 작게 더 좋게 만드는 거를 주도에서 하고 있는 회사가 있는데 그 회사가 엔비디아인 거죠. 엔비디아가 자 이렇게 한번 만들어 볼까? 이런 식으로 데이터 센터를 만들면은 좀 더 효율적일 것 같고 너 GPU 만드는 건 내가 할테니까 HBM은 하이닉스 너 나랑 같이 하자.
이러면서 지금 같이 만들어 가고 있는 과정입니다. 그래서 슈퍼 컴퓨터를 어떻게 만들 것이냐 이와 관련돼서는 그건 무조건 돈이 돼요. 근데 이게 이제 어 지금 젠스망이 얘기한 거는 앞으로 이제 슈퍼 컴퓨터가 어떤 식으로 진행되고 있느냐. 그니까 첫 번째로는 슈퍼 컴퓨터가 뭘 하는 애였냐면은 학습을 하는 애였거든요. 어. 아, 이런 문제 하면 이렇게 푸는 거야라고 막 학습시키는 거야, 컴퓨터를. 그럼 이제이 학습이 끝나면 아, 이렇게 푸는 거구나. 이게 그 마치 수능 시험 보러 가기 전에 학원에서 문제 다 푼 애인 거지. 그리고 나서는 이제 추론이었어요.
추론은 뭐냐면은 학교도 다 졸업한 거예요. 그럼 이제 문제 풀러 가는 거죠. 실제 실전에서 문제를 푸는 거죠. 시험 보는 거예요. 근데 이제 이번에 나온게 또 하나가 있습니다.이 과정이 끝났고 제 생각에는 완전히 새로운게 이제 지금 올해부터 시작됐는데 그게 뭐냐면은 에이전트 AI예요. 에이전트 AI는 지금까지 알고 있는 AI랑 완전히 달라요. 이미 왔어요. 얘는 지금 우리는 지금 쓰고 있는 사람들이 있어요. AI 에이전트 AI 쓰고 있는 사람들이 왔는데 저는 이게 우리의 미래라고 생각을 하거든요.이 이 개념적으로 뭐가 다른지를 설명을 드릴게요.
그 AI를 다 써 보셨죠? 어, 써 보시면서 마음에 안 드는 질문이 나올 때 어떻게 했어요? 한번 다시 해. 몇 번까지 다시 해 봤어요? 열번. 열 번이나 해 봤어요. 그 되게 많이 하한 거긴 해. 근데 보통은 어떻게 하냐면 한 두 번 세 번 하다가 아, 나는 질문하는 능력이 별론가 보다 그러면서 포기합니다. 무슨 말이냐? AI가 직원이라 입고 생각해 봅시다. AI가 어 새로 들어온 MG 직원이야. 그러면 사람은 천사 같은 부장님인 거예요. MG한테 일을 시켰는데 일을 잘 못 해. 그러면은 부장님이 어떻게 생각하냐면 아휴 내가 잘못했지.
저런 걸 내가 시키면 안 되는 건데 이러고 있는 거야. 그러니까 AI 입장에서는 얼마나 편한 상사입니까? 근데 이제 이걸 생각을 바꾼 거죠. 그러지 말고 차라리 AI한테 AI를 쓰도록 만들어 보자. AI한테 AI를 시켜 먹으라고 하니까 난리가 납니다. 어떻게 하는지 아세요? 얘는 잠을 앉아요. 내가 원하는 답이 나올 때까지 집요하게 끊임없이 천번이고 만 번이고 10만 번이고 계속 물어봐요. 똑같은 짓 계속해. 좋은 대답 나올 때까지. 그러니까 아, 이게 답이네라는 걸 알게 된 거예요. 여기에 사람이 있으면 된다는 거죠. 여기에 사람이 있는게 아니고 여기에 사람이 있고 AI를 중간 관리자로 쓰고이 AI가 AI를 쓰게 만들면 AI을 뭐 많이 쓸 수도 있겠죠.
요거를 우리는 에이전트 AI라고 부른다. 지금은 오픈 그 클로라든지 이런 에이전트 AI를 만들기 위해서 어 애플의 그 맥니가 지금 동이 났어요. 지금 중고 가격이 신제품보다 더 비싸요. 이거 만든다고 전부 다 지금 에이전트 AI 만드고 난리 났어요. 그러면 에이전트 AI가 되면은 이게 어떤 것이 바뀌냐면은 얘는 굉장히 능동적으로 바뀝니다. 왜? 될 때까지 갈구거든. 엄청나게 답을 내놔요. 끝까지. 근데 이제 문제는 뭐겠어요? 엄청 비용이 많이 들겠죠. 그 저장해 놔야 되는 것도 엄청 많겠죠. 그러니까 그 저장해 놓는 거는네 사람이 책임져라.
어, 이런 거예요. 이거는 지금 어떤 모멘트라고 지금 사람들이 얘기하고 있냐면 지금 나와 있는 그 오픈클로나 에이전트 AI는 지금 GPT 3.0이랑 비슷한 거 같다라는 이야기를 많이 합니다. 이게 또 중요한 말인데 GPT 3.0은 3.5가 나오기 전 버전이에요. 3.5는 그럼 뭐가 달라진 거냐? 개인들이 쓰기 좋게 채팅창으로 만들어진 것만 달라진 거예요. 이거를 모든 사람이 할 수 있도록 3.5가 조만간 나올 거거든요. 그러면 이제 이러면 폭발적이에요. 이러면은 에이전트 AI의 숫자가 어 기하 급수적으로 늘어납니다. 너도 나도 다 에이전트 AI 만들겠죠.
내일을 대신해 주는데 왜 안 만들어? 돈이 들서 걱정되는 거지. 돈 있는 사람은 무조건 만들걸요. 근데 문제는 뭐냐면 에이전트 AI가 어 AI를 부르는 횟수도 기하급수적으로 들어갑니다. 근데 이게 곱하기라는 거죠. 그 이까 앞으로 필요한 컴퓨팅의 숫자는 진짜 기약수로 늘어나요. 이거 할 때 돈 누가 내요? 이거 한 사람내는 거예요. 난 필요하니까 쓰는 거죠.내는 거예요. 그러니까 아까 제가 처음에 AI로 돈을 벌 수 있어요. 빅테크가 돈을 벌 필요가 없는 거예요. 벌게 됐어요. 예. 왜? 이거 하려면 뭐가 필요하니까? AI 슈퍼 컴퓨터가 필요하니까.
AI 슈퍼컴퓨터 무조건 필요한 거예요. 개인이더라도 AI에 쓸 돈이 많은 사람이 일을 잘할 수 있나요? 어, [콧방귀] 그렇게 될 가능성도 있죠. 오픈 클로 만들었던 그 몰트보 만들었던 그 친구가 지금 오픈 AI로 지금 이직해 있단 말이에요. 지금 3.0을 3.5로 만들고 있는 중인 거예요. 지금 곧 나올 거예요. 언제 나올지 모르겠지만. 그게 나왔을 때 세상은 어떻게 달릴지 모릅니다. 그때는 확실한 거는 이런 거는 얘기 없어요. 질문을 잘해야지 이런 건 없어요. 대신 돈 맞네. 이렇게 되는 거죠. 이게 이제 상황이 구조가 이제 완전 바뀌는 그런 상황이 될 거라고 생각합니다.
문제는 뭐냐면 AI 슈퍼 컴퓨터를 만드는데 돈이 너무 많이 든다라는 거죠. 근데 지금 만드는데도 돈이 들어 가지고 그만할 거야. 그럴 리가 없는 거예요. 왜냐면 답은 나와 있거든요. 에이언트 AI은 답은 나와 있어요. 이게 돈은 된다라는 거에 대한 확신이 있으니까 그죠. 어떻게든 레버리지를 일으켜서 투자를 할 거다. 네. 이거 계속 만들어야 어떻게 안 만들어요? 이거 그만 만들어. 그럼 PC 그만 만들고 만들어야죠. 그렇게 이제 보시면 된다는 거죠. 근데 큰 그림에서 보면 가장 중요하게 생각하셔야 되는 질문은 아까 처음에 말씀드렸던 것처럼 빅테크들이 계속 투자할 수 있어요.
어디서 돈이 나요? 그 질문에 대한 대답을 어 하려면 그이 단어를이 명제를 알아야 되거든요. 컴퓨팅 is 레버뉴이 이야기를 젠슨이 이번 실적 발표 때 했어요. 아니 컴퓨팅만 할 수 있으면 그건 다 돈이에요. 뭔 소리예요? In this new world of AI, compute is revenues. Without compute, there's no way to generate tokens. Without to grow revenues. So, in this new world of AI compute equals revenues.
저는 요거를 약간 바꿔 보면 이렇게 바꿀 수도 있지 않을까 이런 생각이 좀 듭니다. 이스가 아니고 이거 이제 영어 시간은 아니지만 요건 [콧방귀] 느낌이 다르죠. 컴퓨팅은 레버뉴여야만 한다. 이런 느낌인 거죠. 컴퓨팅은 돈이고요. 그리고 돈이 되어야만 하고 그렇게 될 거다. 어, 근데 그 과정에서 많은 사람은 의심할 거고 시간이 지나면 아, 젠슨왕이 이래서 이런 거였구나라는 거를 알게 될 거다. 왜냐면 사람들은 돈 낼 거거든요. 돈 낼 수밖에 없어요. 예. 왜냐면 훨씬 싸거든요. 훨씬 싸고 더 많이 할 수 있기 때문에 낼 수밖에 없다.
그래서이 과정이 어떤 식으로 진행되는지가 사실 이제 문젠데 컴퓨팅이 레버뉴라는 건 알겠는데 그러면 기존에 레버뉴 내던 그런 회사들은 어떻게 하냐는 거죠. AI가 하니까 이제 그만해. 문 닫아. 그러니까이 기존에 여기서 돈 벌고 있었던 소프트웨어 기업들이 망한다는 얘기가 나오는 거예요. 여기서 이거는 이렇게 한번 제가 설명드리면 옛날에 AI에 대해서 부정적으로 생각했던 비관론자들은 이렇게 얘기했거든요. AI 그 성능이 안 좋아서 그거 뭐 안 돼라고 얘기했어요. AI한테 뭐 되게 쉬운 것만 물어봐도 대답 제대로 못 하던데 이렇게 얘기했어요.
근데 요즘에는 비관론자들이 얘기가 달라졌습니다. AI가 너무 좋아 가지고 이거 기존에 있는 회사들 다 망하게 생겼어. 그래서 AI 안 돼. 이러고 있어요. 이거 뭔가 말이 안 되는 거죠. AI는 지금 이미 너무 좋아져 가지고 회사가 망할 정도로 안 좋아졌어. 너무 극단적이지 않나 이런 생각이 드는데 어쨌든 확실한 건 AI의 성능이 상당히 좋아진 건 맞고 그래서 기존에 있는 소프트웨어 기업들이 망한다는 얘기가 나올 정도 좋아요. 근데 우리가 세상을 볼 때는 항상 그런 거 같아요. [콧방귀] A라고 했다가 A가 아니면 무조건 B라고 생각하는데 C가 있고 D가 있고 E가 있을 수 있다는 생각 안 하는 거 같아요.
그렇게 안 좋아 그러면 A가 아니네. 근데 AI가 그렇게 좋아 그럼 다망가겠네. 근데 그게 아니고 그 중간에 어딘가 있다는 거죠. 소프트웨어 다 망하진 않아요. 그러나 상당 부분이 AI로 어 이전되겠죠, 가치가. 근데 그 과정에서 많은 혼란이 있겠죠. 소프트웨어 기업에 있는 사람들이 해고도 당할 거고 소프트웨어 기업들의 이익이 줄어들기도 할 거고. 근데 큰 그림에서 보면 가장 중요하게 생각하셔야 되는 명제는 계산만 할 수 있으면 그건 돈입니다. 그리고 계산하는 거는 어 AI 슈퍼 컴퓨터로 하는 겁니다. 음. 그래서 AI 슈퍼 컴퓨터를 만드는데 필요한 회사들 있잖아요.
그 회사들은 좋아요. 계속. 그런데 제가 생각할 때 제일 어 걱정스럽고 저도 좀 어 고민이 되는 부분이 요거든요. 이제 소프트웨어 기업들이 망한다. 어 근데 이제 제가 볼 때는 망하진 않을 것 같은데 사람들은 망한다고 생각하고 있는 거죠. 특히나 돈 많은 그 부자분들이 어 고민을 많이 하시는 거 같아요. 이대로 AI가 이렇게 되면 이거 다 망할 것 같은데 내가 저기 블랙락이나 블랙스톤이나 이런 데다가 돈 맡겨 놓은게 있는데 그 맡긴 돈으로 얘네들이 뭘 했냐면은 소프트웨어 기업들한테 대출해 줬거든요. 그걸 우리 뭐라고 얘기하냐면은 어 사모 펀드라고 얘기합니다.
사모 펀드 그러니까이 얘기 아마 들어보셨을 거예요. 미국의 사모 펀드들이 요즘에 좀 이상하다. 어, 부실이 되려라 이런 얘기가 나오는데 그 다 뭐냐면은 소프트웨어 기업들한테 대출해 준 거야. 대출. 그니까 여기서 문제인 거예요. 대출이니까 얘네들이 망하면 못 갚잖아. 떼어 먹을 것 같으니까 어떻게 해요? 환매해 줘. 이렇게 얘기하는 거죠. 환매. 얘네들 못 믿겠어. AI 때문에. 그 환매해 줘. 그러니까 이제 환매를 해 줘야 되는데이 3호 펀드 입장에서는 환매를 해 줄 수가 없는 거예요. 왜냐면 주식 팔아서 돈 주는게 아니고 대출 갚으라고 해야 되잖아요.
그 당장 대출을 못 갚거든요. 그래서 지금 이제 환매과 대응이 늦고 지금 우려가 커지고 이런 얘기들이 나옵니다. 근데이 얘기는 사실 그 2007년에 딱 나왔던 얘기랑 판박이에요. 2007년에 바클레이지라는 회사가 모기지 대출을 해줬어요. 그때는 여기에 모기지가 있었죠. 부동산 담보 대출을. 근데 어 환매해 달라고 하니까 아 이걸 못 파는 거예요. 그러다가 한일 1년 있다가 리만이 파단하고 금융기가 터졌어요. 그러니까이 너무 똑같은데 이거 그래서 부도하겠다 이렇게 생각을 할 수가 있는 거죠. 근데 저는 개인적으로는 [콧방귀] 그런 상황보다는 2022년 상황하고 좀 비슷하다고 생각하는데 2022년에도 어 미국 망한다는 얘기가 많았었어요.
뭐 때문이었을까요? 그때는 상업용 부동산 때문에 망간다는 얘기했었습니다. 너 준 돈으로 상업용 부동산 투자해 놨잖아. 상업용 부동산 망할 것 같은데 돈내나? 이런 사람들이 많았는데 아 전 잠깐만 기다려 보세요라고 얘기했던 거죠. 그런데 상업률 부동산 문제된다는 얘기 없지 않나요? 그럼 상업률 부동산 좋아졌을까요? 아니요. 더 안 좋아졌거든요. 그럼 왜 문제가 없을까요? 그 사업년 부동산을 커버한게 또 역설적으로 요겁니다. AI 데이터 센터 짓는데 돈이 더 많이 들어갔다. 상업용 부동산인 투자가 줄어드는 것보다 AI 데이터 센터에 돈이 더 많이 들어가니까이 문제가 없어졌어요.
지금이 문제 있잖아요. 사모 펀드 문제가 소프트웨어 쪽 하는 거 결국은 뭐 어떤 문제로 익게 되냐? 컴퓨팅이 레번이 맞아. 그니까 지금 소프트웨어 기업들이 이렇게 힘들어지는 거를 커버할 수 있을 정도로 돈이 나와. 그거 아니면 좀 위험한데. 이런 얘기라고 볼 수 있습니다. 그래서 결론적으로 제가 여기에다 여러 번 강조했지만이 컴퓨팅이 레버뉴냐 아니냐 맞냐 그런 것 그 질문이 언제 해결되고 언제 증명되고 언제 가느냐 이게이 지금 현재 상황을 해석하는데 가장 중요한 어 그 명제라고 볼 수 있을 것 같아요. 주식 시장이 어 일한 전쟁 때문에 상당히 어려운 환경이긴 해요.
근데 어이 어려운 전쟁이 사실 그 강세장을 꺾어 버린 경우는 그렇게 많지 않았던 거 같아요. 그래서 일시적으로 충격이 많이 있긴 하지만 이게 해결된 이후에는 사람들이 뭘도 관심을 가질까? 아이 전쟁이 난 걸 보니까 결국은 또 AI가 중요하네. 결국은 또 국방력이 중요하네. 그러면서 또 다시 사람들은 어떤 행동을 하게 될 텐데 AI를 중심에 놓고 생각하지 않을 수 없을 거고요. AI가 만들어내는 가치가 어떤 것인지를 잘 고민해 보시면 지금 되게 힘든 과정을 극복해 내시는데 도움이 되시지 않을까 이런 생각이 듭니다. 오늘 교양이를 부탁해는 여기서 마무리하도록 하겠습니다. 감사합니다.
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