저자: 미상 · 한국인
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AI 토큰 수요 폭증(에이전틱 추론·긴 작업시간·다중 에이전트 검증)으로 D램·HBM·GPU·데이터센터 병목이 심화되어 반도체 사이클 불안은 없다는 주장. 마이크론 영업이익률 80%대는 수량 증가 없이는 매출 피크 가능성 있다고 보며, 애플·닌텐도·플스의 가격 인상(D램 부족)을 근거로 제시. 빅테크의 데이터센터 투자 부담에 대한 우려는 과도기적 불안이며 장사가 될 것이라고 봄.
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제목이 깨져 있어 원래 제목은 확실하지 않지만, 채널과 원문 내용 기준으로 정리했습니다.
디램이 부족해져서 아이폰 가격이 올라가고, 이제 중가 폰이나 중저가 노트북은 당분간 나오기 어려울 것 같습니다. 시장에서 AI가 외부에 공급되는 반도체를 전부 빨아들이고 있어요. 저는 이 상황에서 사이클에 대한 불안감은 크게 없다고 봅니다. 물리 법칙 자체가 변하고 있기 때문이죠. 그런데 병목은 오히려 더 심각해지고 있습니다. 거대한 병목이 산업 전체를 들었다 놨다 하고 있어요. 마이크론 실적이 나오면서 반도체에 대한 기대가 다시 크게 올라왔지만, 많은 투자자들은 여전히 불안해하는 것 같습니다. 제가 보기엔 영업이익률 85%에 가까운 수치는 정말 경이로운 숫자예요.
사이클을 함수로 생각해 보면, 그 모양을 결정하는 것은 변수입니다. 지금까지는 스마트폰, PC, 자동차, 가전에 들어가는 디램 같은 변수들이 조정되면서 사이클이 만들어졌죠. 그런데 여기에 없던 변수가 들어왔습니다. 바로 AI 데이터센터예요. 앞으로 피지컬 AI도 들어오겠지만, 그건 아직 미래 일이니 논외로 하더라도 데이터센터라는 변수는 굉장히 강력합니다. 함수의 모양이 같을 수가 없죠. 그래서 전통적인 사이클 공식이 그대로 적용된다는 것은 물리적으로도 말이 안 됩니다. 투자자들, 특히 애널리스트나 기관 투자자들은 수년간 학습된 사이클 논리가 몸에 배어 있어서 "이제 피크겠지, 이제 내려가겠지" 하는 인지 부조화가 생기는 것 같아요.
이익은 결국 가격 곱하기 수량입니다. 가격은 올랐지만 생산 설비가 늘어나지 않으면 수량 증가에 한계가 생기고, 그러면 매출 총액은 이미 피크에 왔을 가능성도 있습니다. 공장 설비가 늘어나기 전까지는 이 점을 현실적으로 살펴볼 필요가 있다고 생각합니다. 마이크론의 구조가 삼성, SK하이닉스와 흡사하다는 점에서도 같은 고민이 필요하죠.
지난주 애플이 아이폰 가격을 올렸습니다. 애플은 그동안 나름의 노하우로 가격 인상을 눌러왔는데, 이번에는 200달러를 올린다고 했어요. 이유는 디램이 부족해서였습니다. 닌텐도와 플레이스테이션도 가격을 올린다고 했죠. 결국 AI가 디램 시장까지 영향을 미치고 있다는 뜻입니다. 지금까지는 SK하이닉스, 마이크론, 삼성전자가 HBM에 집중하느라 일반 디램 투자가 부족했다고 설명하는 경우가 많았는데, 저는 그것이 말이 안 되는 분석이라고 봅니다. 디램도 AI가 먹고 있어요. 2025년 4분기 대비 2026년 1분기 토큰 소비량이 두 배 가까이 늘었습니다. 토큰 소비가 곧 AI 사용량이죠.
삼성전자는 6월부터 전 직원이 AI를 쓰기로 했고, 올해 말까지 그룹 계열사 모두가 쓰기로 했습니다. 최태원 회장도 전 직원에게 AI 비서를 주겠다고 선언했어요. 이건 자체 모델이 아니라 앤스로픽이나 오픈AI, 구글 같은 외부 모델을 쓰겠다는 겁니다. 현대차 같은 다른 기업들도 가만히 있을 리 없죠. 기업들의 AI 도입 러시가 시작됐고, 미국 기업들도 돈을 내고 쓰고 있습니다.
수요가 늘어난 이유는 모델 성능 향상만이 아닙니다. 쓰는 방식이 바뀌었어요. 요즘 하네스 엔지니어링이나 테스크 타임 호라이즌이라는 개념이 중요해졌습니다. 작년까지 AI 에이전트는 한 시간을 넘기면 품질과 일관성이 무너졌어요. 그래서 바이브 코딩으로 기능 하나는 잘 만들어도 큰 시스템은 잘 못 만들었죠. 그런데 작년 12월부터 이것이 16시간까지 늘어나기 시작했습니다. 핵심은 스테이트 트래킹입니다. 여러 에이전트가 동시에 움직이고, 중간중간 작업 현황을 보고받고, 그 기록을 메모리에 남겨요. 다른 에이전트가 그 기록을 보며 설계도대로 진행됐는지 검증합니다. 이런 다단계 검증을 거치면서 오류율과 실패율이 떨어지고 완성도가 좋아진 거죠.
이렇게 되면 토큰 소비는 늘 수밖에 없습니다. 그리고 이 과정은 HBM 병목뿐 아니라 디램, 플래시 메모리, CPU까지 빨아들입니다. 에이전트 추론에는 모든 종류의 반도체가 필요합니다. 답변 지연을 줄이려면 고성능 HBM과 GPU가 필요하고, 모델이 계속 좋아지려면 학습과 업데이트에도 GPU와 HBM이 계속 필요하죠. 무료 사용자든 유료 사용자든 더 빠르고 정확한 답을 원하니 수요는 계속 늘어날 수밖에 없습니다. 16시간짜리 과제에서는 30분 빨리 끝나는 것보다 오류율이 0인 것이 더 중요하고, 그렇다면 HBM이 비싸면 디램, 플래시, SSD, CPU, 구형 GPU까지 가리지 않고 쓰게 됩니다. 그래서 AI가 외부 시장의 반도체를 전부 말려버리고 있는 거예요.
AI 서비스 사업자들은 질문을 잘하는 사람만 쓰는 서비스를 만들고 싶어 하지 않습니다. 그래서 쿼리 팬아웃 같은 기법이 발전했어요. 예를 들어 저희 어머니가 "요즘 젊은 사람들 세럼이 유행한다는데 나도 세럼 하나 추천해 줘"라고만 물어도, 시스템이 이 질문을 열두 개로 쪼갭니다. 연령대, 계절, 피부 타입 등에 맞춰 세부 질문을 던지고, 그 답을 앤서 퓨전으로 하나로 합쳐서 답변하죠. 질문은 덜 정교해도 답의 품질은 좋아지고 만족도가 올라갑니다. 대신 토큰 사용량은 훨씬 늘어납니다. 모델만 진화한 것이 아니라 방법이 진화한 거고, 그만큼 HBM과 데이터센터 사용량도 늘어나는 거죠.
실제로 앤스로픽의 매출은 빠르게 늘었습니다. 내년으로 예상했던 손익분기점을 올해 6월에 돌파했어요. 오픈AI에도 기업 고객이 있지만, 앤스로픽은 매출의 90%가 엔터프라이즈 기업입니다. 기업에서 본격적으로 돈을 벌기 시작했다는 뜻이고, 이 수요는 예상보다 더 강하게 늘고 있습니다.
데이터센터는 과거에는 병목이 있어도 견딜 만했습니다. 하지만 수요가 너무 빨리 늘었고, 데이터센터를 5만 개에서 10만 개로 갑자기 늘릴 수는 없죠. GPU와 HBM 병목은 분명히 있고, 이제는 GPU가 있어도 꽂을 데이터센터가 없는 상황이 되었습니다. 전력 변압기, 구리, 강철도 병목이지만 사람도 병목입니다. 지난주 구글과 메타는 미국 고등학생과 청년을 대상으로 배관공과 용접공 교육을 무상으로 지원하는 기금을 만들었습니다. 빅테크가 배관공과 용접공을 직접 교육하고 있다는 건, 데이터센터를 짓는 인력이 그만큼 부족하다는 뜻이에요. 2026~2027년 인허가가 난 미국 데이터센터 수가 천 곳 이상인데, 이걸 동시에 짓자면 냉각 시스템을 설치할 용접공과 배관공이 필요합니다. AI가 미국 산업 전체를 들었다 놨다 하고 있는 겁니다.
이제 남은 질문은 빅테크들의 비용 부담이 감당 가능한 수준인가 하는 점입니다. 투자자들이 걱정하는 것은 "저 돈은 언제 회수하나"입니다. 과도기에는 이런 불안이 있을 수 있어요. 빅테크가 하드웨어 공장에 이렇게 대규모로 투자하는 걸 과거에는 거의 본 적이 없으니까요. 아마존도 남는 데이터센터를 임대하기 시작했는데, 1년 만에 투자 원금을 뽑았다는 얘기도 있죠. 구글과 메타라고 못 뽑겠습니까? 단기적으로는 흔들릴 수 있지만, 이건 장사가 되는 구조입니다.
오늘 교양이를 부탁해는 여기까지 하겠습니다. 감사합니다.
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