저자: 이형수 · 한국인
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결론: AI 투자를 5대 하이퍼스케일러 케펙스에만 의존하는 시각은 바꿔야 하며, AI 컴패니언(온디바이스 AI) 수요가 새로운 메모리·반도체 수요로 시장에서 과소평가되어 있다. 5대 하이퍼스케일러(구글·아마존·오라클·메타·MS) 케펙스 집중은 한 곳만 흔들려도 반도체 전체가 흔들리는 구조적 위험이 있다. 메타의 컴퓨팅 임대 발언, 오라클 프리캐시플로 마이너스 사례가 이를 보여준다. 오픈AI 매출이 700억달러 추정에서 500억달러로 확인되며 MS 애저·오라클 인프라 투자 지연 우려가 제기됐다. 오픈AI 수요가 기대에 못 미치면 MS·오라클 AI 투자 지연으로 이어질 수 있다고 봤다. AI 컴패니언(뮤즈 글래스, 애플 홈 등)은 PC·스마트폰을 벗어난 상시 호출형 기기로, 기존 클라우드 임대 인프라와 달리 목적이 정해진 신규 AI 반도체 수요를 만든다. 메타 뮤즈 기준 사용자 1인당 8GB 메모리 필요, 페이스북 DAU 21억 중 30%(6억명)가 사용 시 약 50억GB 필요, 스마트폰 산업 연간 램 수요(약 100억GB)의 절반 수준이다. GPU도 100만명당 GB200 약 2,000개, 6억명 기준 약 126만개가 필요하다고 계산했다. 다만 동시 사용 가정에 대한 논란 가능성을 언급했다. 엔비디아 RTX 스파크처럼 온디바이스 AI는 노트북 대비 메모리가 약 8배(128GB) 필요하며, 사생활 우려로 온디바이스 수요가 커질 것으로 봤다. 현재 시장은 이를 밸류에이션에 반영하지 않고 있어 재평가 가능성이 있으나, 수요가 파편화되어 계산이 어렵다고 했다. 투자자는 하이퍼스케일러 케펙스 외에 온디바이스·AI 컴패니언 트렌드를 주시해야 한다는 메시지다. 출연자 전망: 5대 하이퍼스케일러 집중 시각 변화 필요, 온디바이스 AI 수요 과소평가, 메모리 수요 확대 가능성 제시.
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아이신과 안테나, 네 간 안테나, 계속해서 테크 이야기 이어가도록 하겠습니다. AI 컴패니언 시장이 온다. 네, 지금 AI 투자는 5대 하이퍼스케일러 캐펙스로 수렴을 하고 있죠. 구글, 아마존, 오라클, 메타, 마이크로소프트. 자, 그런데 이 다섯 곳 중에서 한 곳만 삐끗해도 지금 반도체 전체가 흔들릴 수 있죠. 메타가 남는 컴퓨팅을 임대하겠다고 했을 때, 그리고 오라클의 프리캐시플로우가 마이너스로 빠졌을 때 그랬죠. 자, 이렇게 한 바구니에 담긴 구조가 왜 위험합니까?
음, 지금 우리가 AI가 분명히 성장성이 있고 그 모멘텀은 분명히 살아 있다고 말하면서도, 계속해서 어떤 이슈가 조그맣게 붉어질 때마다 국내 시장이 굉장히 큰 영향을 받고 있잖아요. 그래서 이게 굉장히 불안한데, 이유를 따져 들어가 보면 투자자들의 시선이 너무 이 5대 하이퍼스케일러에 집중되어 있는 게 아닌가 싶습니다. 구글, 아마존, 오라클, 메타, MS 다섯 개 회사에만 매물이 몰려 있어서, 이 회사에 뭔가 하나라도 기스가 나는 이슈가 나오면 계속해서 크게 영향을 받잖아요. 특히 국내 메모리 산업은 결국 5대 하이퍼스케일러의 캐펙스 안에서 매출이 일어날 수밖에 없기 때문에요.
그러니 이 시선을 계속 유지하는 게 올바른가? 저는 그렇지 않다고 봅니다. 그동안에는 맞았어요. AI 산업이 발전해 온 과정을 보면, AI 모델 기업이 AI를 계속 똑똑하게 만드는 과정에서 학습 수요가 분명히 있었고, 작년 3~4분기부터는 추론 수요로 바뀌었지만, 이것들이 모두 결국 하이퍼스케일러들의 AI 서버 안에서 이루어지는 거죠. 그래서 그 회사들의 캐펙스를 보는 것이 우리나라 반도체 회사들이나 글로벌 비메모리 회사들의 수요와 직결되어 있다고 봤는데, 앞으로는 그보다 좀 더 다양화되지 않겠나 하는 생각이 듭니다.
네, 그렇죠. 사실 온프레미스 쪽 수요도 상당히 과소평가되어 있고, 써버린 AI 쪽도 수요가 굉장히 큰데, 지금 당장 칩을 조달할 수 없으니 구매가 이연되고 지연되는 측면이 있는 것 같아요. 이런 쪽의 수요를 시장이 과소평가하고 있다는 생각도 있습니다. 물론 5대 하이퍼스케일러 캐펙스는 매 분기 발표가 되고, 다섯 개만 합치면 시장의 규모가 바로 나오기 때문에 지금은 굉장히 좋은 도구로 작용하고 있지만, 언제까지 이렇게 볼 수 있을지 저는 시각을 좀 바꿔야 할 시점이 왔다고 생각합니다.
네. 최근 오픈AI가 프론티어 랩 중에서 아스트라는 모델을 내놓으면서 또 관심을 받고 있는데, 연 매출에 노이즈가 있었어요. 원래 700억 달러 정도로 생각했는데 실제로는 500억 달러밖에 안 된다는 얘기가 나오면서 시장이 다시 충격을 받았죠. 오픈AI 숫자가 왜 오라클과 마이크로소프트의 주가를 흔드는지, 이 연결 구조를 설명해 주시겠어요?
오픈AI만 해도 말씀하신 대로 연 매출이 700억 달러인 줄 알았는데 500억 달러였다면, 사람들의 기대치에 못 미쳤다는 거죠. 그런데 오픈AI가 돌리고 있는 서버가 어디냐 하면 거의 대부분이 마이크로소프트 애저이고, 일부는 오라클로 많이 확장되고 있어요. 그래서 오픈AI가 기대에 못 미쳤다는 건 사람들이 그만큼 AI를 사용하지 않는다는 뜻이고, 그러면 오픈AI 모델을 돌리는 MS 애저 서버나 오라클의 AI 투자도 점점 지연될 수 있다고 사람들이 보는 거죠.
애플이 홈 기기를 내놓고 메타가 뮤즈 칩을 내놨습니다. 사람들이 PC 앞에 앉아 있지 않아도 AI를 쓰고 싶어 한다는 건데요. AI 컴패니언이라는 말 자체가 좀 생소한데, 기존 스마트폰 AI와 뭐가 다른 거예요?
지금 AI를 쓰는 방식은 두 가지일 겁니다. 제가 지금 하고 있듯이 컴퓨터를 펴 놓고 챗봇을 열거나 오픈클로를 열어서 AI에게 일을 직접 시키는 방식이 있고, 스마트폰을 꺼내서 AI 앱을 쓰는 방식도 있죠. 그런데 이건 우리가 컴퓨팅이라는 영역에 도달하는 통로가 PC나 스마트폰이기 때문이지, 꼭 그렇게 써야 할 필요는 없어요.
말씀하신 메타 뮤즈나 애플 홈 같은 것들은 스마트폰과 PC를 벗어나서 AI를 쓰는 통로가 됩니다. 이런 건 우리가 기존에 생각했던 5대 하이퍼스케일러의 서버 투자에서는 굉장히 벗어나 있어요. 그래서 이쪽에서 앞으로 굉장한 AI 반도체 수요가 생길 거라고 생각하는데, 사람들은 이걸 전혀 생각하고 있지 않은 것 같아요. 특히 투자자 관점에서는 앞으로 상당한 수요를 일으킬 요소라고 봐서, AI 투자를 하시는 분들은 이쪽을 눈여겨보시는 게 좋겠습니다.
네. 집에 미니 서버는 아니더라도 고성능 컴퓨터를 두고, 우리 디바이스로는 거기서 연산한 결과를 갖다 쓰는 것을 AI 컴패니언이라고 하나요?
AI 컴패니언은 AI를 상시적으로 사용할 수 있는 기기, 즉 터미널이라고 보는 게 맞을 것 같습니다. 스마트폰도 꺼내서 직접 봐야 하고, PC는 더 어렵죠. 앉아서 열고 전원을 켜는 과정이 필요하잖아요. AI 컴패니언은 24시간 내 호출에 응답할 수 있는 기기들을 말하는 거고, 뮤즈 칩이나 글래스 형태의 제품들이 많이 나오겠죠. 앞으로는 그런 것들이 다 이 범주에 들어간다고 봅니다.
웨어러블 디바이스 쪽으로 보면 되겠네요. 숫자가 놀랍습니다. 메타 뮤즈의 경우 한 명당 8GB 메모리가 필요하다고 하고, 페이스북 일반 사용자의 30%인 6억 3천만 명이 55억 GB를 써야 한다고 합니다. 스마트폰 산업 전체가 쓰는 램의 절반 수준이라고 하는데, 서비스 하나가 스마트폰 시장 절반만큼의 메모리를 먹는다는 게 실감이 잘 안 나요. 현실화 가능성을 얼마나 보고 계십니까?
가능하다고 봅니다. 이런 AI 컴패니언 기기들이 앞으로 반도체 수요를 일으킨다고 보면, 산술적으로 그 숫자를 알아야 하이퍼스케일러 수요를 얼마나 대체할 수 있는지 볼 수 있으니까요. 제가 한번 계산해 봤는데, 뮤즈를 켜서 한 사람이 접속해 일을 시킬 때마다 8GB 램이 할당된다고 하더라고요. 페이스북의 하루 이용자가 약 21억 명 정도니까, 이 중 장기적으로 30%가 쓴다고 보면 6억 명이고, 6억 명에 8GB를 곱하면 말씀하신 55억 GB 정도의 램이 필요한 거예요.
이 계산에는 논란이 있을 수 있어요. 6억 명이 한꺼번에 다 쓰겠느냐고 물을 수도 있죠. 그런데 뮤즈 컨셉 자체가 내가 스마트폰을 보고 있지 않거나 기기를 켜고 있지 않아도 백단에서 돌아가면서 내 일을 대신해 주는 거잖아요. 그렇게 보면 6억 명이 동시에 쓰는 시나리오도 충분히 가능합니다. 그러면 메타가 준비해 둬야 할 하드웨어 자원이 50억 GB 정도가 되고, 스마트폰 산업이 연간 일으키는 램 수요가 약 100억 GB 정도라고 하니까, 그 절반 정도를 메타 하나가 필요로 하는 셈이죠. 이런 수요는 그동안 없던 것이기 때문에, 지금 빅테크 하이퍼스케일러들이 좀 흔들린다고 하더라도 이 수요가 충분히 뒷받침해 줄 수 있다고 생각합니다.
메모리뿐만 아니라 GPU도 마찬가지죠. 연산을 담당해야 하니까 100만 명당 GB200이 약 2,000개 필요하고, 6억 3천만 명이면 126만 개가 되네요. 이런 투자는 기존 클라우드 사업자가 임대하려고 까는 인프라와 성격이 다르다고 하셨는데, 빅테크가 자기 서비스를 위해 직접 까는 것이라는 차이가 왜 중요한가요?
하이퍼스케일러들이 지금 엄청난 투자를 하고 있는데, 특히 CSP라고 할 수 있는 아마존이나 MS, 구글이 하는 것들은 사용자가 정해져 있지 않아요. 자기들이 깔아 놓고 임대해서 결국 다른 회사들이 빌려 쓰는 구조죠. 반면 말씀하신 메타 뮤즈 같은 것들은 까는 동시에 목적이 정해져 있는 투자예요. 그래서 이런 서비스가 하나하나 나올 때마다, 메타 뮤즈도 있고 AI 에이전트 서비스들도 모델 회사들이 계속 내놓고 있으니까, 그때마다 신규 AI 반도체 수요가 계속 일어나는 거라서 의미가 있다고 생각합니다.
네. 장기적으로 온디바이스 AI가 돌아올 거라고 보고 계시는데, 엔비디아 RTX 스파크는 128GB 램이 필요하죠. 일반 노트북이 16GB인데 여덟 배가 되네요. AI 컴패니언 수요는 파편화되어 있어서 계산하기가 어려운데, 시장이 지금 이걸 가격에 반영하고 있지 않다고 하셨어요. 그러면 투자자들은 지금 무엇을 봐야 합니까?
AI 컴패니언 기기가 일반화되기 시작하면 사람들은 분명히 사생활에 대한 우려를 갖게 될 겁니다. 나의 생활을 계속 추적하고 그에 따라 AI 연산이 일어나니까, 내 정보가 이 기기를 통해 어디로 흘러가지 않겠느냐고 생각하게 되겠죠. 그렇게 되면 필요해지는 게 온디바이스 AI예요. 온디바이스 AI는 기기 안에서 연산이 일어나고 AI 클라우드와 소통하지 않기 때문에, 내 정보가 기기 안에 머물죠. 그래서 이런 것들이 나중에 분명히 평가를 받을 거라고 봅니다.
온디바이스에서 연산이 일어나려면 엄청난 규모의 GPU, NPU, 그리고 메모리가 필요하죠. 이번에 엔비디아가 내놓은 RTX 스파크는 메모리만 128GB라서, 기존 노트북보다 훨씬 큰 규모의 자원을 쓰는 거예요. 지금은 이런 것들이 밸류에이션에 전혀 반영되어 있지 않아요. 예를 들어 메모리 반도체 회사들의 주가나 엔비디아 주가를 평가할 때, 5대 하이퍼스케일러가 연간으로 이만큼을 사니까 너희 매출 규모는 이만큼이고 주가는 이 정도다, 이렇게 계산하거든요. 그런데 온디바이스 AI라는 시장이 들어오면 5대 하이퍼스케일러만이 아니라 이쪽 수요도 봐야 하고, 그러면 회사들의 주가나 매출 규모가 재평가될 가능성이 있다고 봅니다.
지금은 계산이 어려운 이유가, 말씀하셨듯이 이런 수요가 굉장히 파편화되어 있기 때문이에요. 5대 하이퍼스케일러 캐펙스는 매 분기 업데이트되지만, 온디바이스 AI는 그렇지 않으니까요. 하지만 시장은 언젠가 분명히 이걸 반영하게 될 겁니다. 그때 기민하게 대응하려면 투자자 입장에서는 이쪽 트렌드를 미리 보고 있어야 하지 않을까 생각합니다.
네. 인프라에서 결국 엣지 디바이스로 내려오게 되겠죠. AI가 그렇게 되면 시스템과 반도체 생태계에도 많은 변화를 가져올 텐데, 거기서 나올 투자 아이디어에 대해서도 많은 이야기를 나눴습니다.
월간 안테나로 꽉 채워서 진행했는데 도움이 되셨길 바랍니다. 다음 달 월간 안테나 시간에 다시 뵙겠습니다. 여러분 감사합니다.
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