저자: Kevin · 외국인
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LLM 토큰 가격 지수가 작년 이후 하락(최고점 대비 하락, 1M 토큰당 $2→$1 미만)했고, Anthropic의 사전 IPO 신용한도 확대와 연간 비용 부담이 리스크로 제시됨. 토큰 가격 하락은 수요 확대로 이어져 가치 제공자(소프트웨어)와 하드웨어(Dell, 로컬 컴퓨팅)에 긍정적이라 주장. 향후 6~12개월은 하드웨어·주식 강세 가능성, 2027~2028년 메모리 가격 둔화·공급 증가 시 리스크. Anthropic 실적이 S-1 등에서 좋으면 Broadcom·Marvell·AMD·엔비디아에 우호적, 나쁘면 약세 전환 시사. 광고주(Meta, Apple, Netflix) 보유 언급. 본인 부동산 플랫폼 홍보 및 쿠폰 프로모션 포함.
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Quick reminder, meetkevin.com의 쿠폰이 오늘 만료됩니다. 이번 파트에서는 인공지능 분야에서 가장 비관적인 그래프를 살펴보겠습니다. 이 이야기는 Anthropic이 신용 한도를 크게 늘리려 한다는 배경에서 나옵니다. IPO 전 신용 한도로 150억 달러를 요청하고 있는데, 이는 "이 IPO에 참여하려면 대출을 제공해야 한다"고 은행들에게 사실상 말하는 것입니다. 기존 한도는 25억 달러였습니다.
이 한도는 SpaceX가 받은 IPO 전 신용 한도의 세 배 규모이고, 기존 대비 일곱 배나 큽니다. 보통 계약업자가 고객 일을 맡았을 때 직원 임금을 먼저 지불해야 하고, 고객에게 대금을 받은 뒤 빚을 갚는 식으로 신용 한도를 씁니다. Anthropic도 청구서를 감당할 만큼 매출을 더 올리기를 기대하고 있습니다. 특히 Lambda와 맺은 450억 달러 규모 계약은 6년짜리이고, 연간 75억 달러의 컴퓨팅 비용이 드는 계약입니다. SpaceX와도 컴퓨팅 계약이 있고, Lambda와도 있습니다. 컴퓨팅 파워 계약이 많다는 것은 Anthropic에게 청구서 부담이 매우 큰 문제라는 뜻입니다. 하지만 이것이 가장 무서운 일정은 아닙니다. 가장 무서운 차트는 Zero Hedge의 기사에서 다룬 Goldman Sachs의 가장 비관적인 자료와 관련이 있습니다.
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이제 이 그래프를 보세요. 이것은 대형 언어 모델(LLM)의 가격 차트이고, 사용량을 기준으로 한 가중 평균입니다. 사람들이 백만 개의 입력 토큰에 얼마를 지불하는지를 보여줍니다. 실제로 지표들은 작년 이후 변하지 않았습니다. 작년 이 무렵부터 제가 이 주제를 다루기 시작했고, 이 지수와 이 그래프가 그때 시작됐습니다. 그래서 그보다 긴 기간의 데이터는 없습니다.
하지만 여기서 두 번의 급등이 보입니다. 이 두 번의 급등은 협업과 코딩에 대한 낙관론 때문에 생겼다고 생각합니다. 즉 비개발자를 위한 에이전트 시스템의 노력, Claude Code, 그리고 올해 초에 있었던 중요한 순간들입니다. 1월에 사람들이 백만 입력 토큰에 얼마나 기꺼이 돈을 냈는지 정점이 보이고, 5월에 또 다른 정점이 있습니다. 사실 우리는 이것을 통틀어 Anthropic의 순간이라고 봅니다. 문제는 지금 이 수치가 떨어지고 있다는 것이고, 진짜 질문은 이 수치가 떨어지면 고도의 컴퓨팅과 지출의 미래에 무엇을 의미하느냐는 것입니다.
많은 사람들은 다음 단계의 결과가 나올 것이고, 코딩과 AI에 대한 열정이 거기서 올 것이라고 믿습니다. 어쩌면 이제 코딩이 아닐 수도 있는데, 우리는 이미 코딩 단계를 지났기 때문입니다. 어쩌면 헬스케어나 금융일 수도 있습니다. 하지만 이 가정에는 약간의 문제가 있고, 우리는 Goldman 자료로 돌아가겠습니다.
The Economist는 Anthropic의 이 코딩 순간이 왜 잠재적으로 위험하고 겉보기만큼 오래가지 않을 수 있는지에 대해 좋은 논거를 냈습니다. 그들의 분석은 코딩이 경제의 다른 많은 분야와 구조적으로 다르다는 것입니다. AI 프로그래밍에서는 데이터를 많이 구하기 쉽습니다. GitHub를 떠올려 보세요. 학습용 데이터를 많이 얻기가 아주 쉽습니다. 코딩 데이터를 검증하기도 쉽습니다. 코드는 오류 없이 실행되거나 안 되거나 둘 중 하나입니다. 취약점이 있거나 없거나 둘 중 하나입니다. 조금 더 이진적인 상황입니다. 코딩에서 AI를 쓰는 사람들은 분명하고 빠르게 더 효율적이 됩니다. 그래서 사람들은 AI를 써서 프로그래밍할 유인이 있습니다. 반면 금융이나 의료에서의 이득은 더 장기적이고 덜 분명할 수 있습니다. 따라서 다른 분야에서는 도입 수준이 낮거나 도입 속도가 느릴 가능성이 있습니다. 그리고 엔지니어는 어차피 기술의 가장 첫 사용자라는 생각도 있습니다. 프로그래머는 가장 먼저 이득을 볼 수 있지만, 보통 얼리 어답터이기도 한 소프트웨어 엔지니어들입니다.
그래서 The Economist의 논거는 본질적으로 이렇게 말합니다. Anthropic에서 본 이 AI 폭발을 다른 분야도 따라잡을 것이라고 생각하지 말라는 것입니다. 모두가 토큰에 열광하고 백만 개의 초기 토큰에 평균 2달러를 기꺼이 쓰던 때가 있었습니다. 그런데 지금은 1달러 아래로 떨어졌습니다.
1달러 아래로 떨어진 이유 중 일부는 점점 강력해지는 오픈 스케일 모델의 출시 때문일 가능성이 큽니다. 이것은 사실 경제의 일부 분야에는 긍정적이고, 채널에서 다루는 Dell 주식이 급등한 이유 중 하나입니다. 구독도 잊지 마세요. 저는 이것이 거대한 버블 붕괴 전에 "하드웨어 2.0" 랠리를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 봅니다. 곧 설명하겠습니다. 하지만 잠깐 이것에 집중하세요. 이 그래프는 사용량 그래프가 아닙니다. 회사들이 백만 개의 초기 토큰에 얼마를 지불하는지에 대한 그래프입니다. 이것이 떨어지면 사용에는 긍정적입니다. 사용량 그래프가 아니라, 사용에 긍정적인 그래프입니다. 기업 AI를 도입하는 누구에게나 긍정적이고, 로컬 모델을 돌리는 누구에게나 긍정적입니다. 고객에게 더 빠른 결과를 주기 위해 추론을 돌리려고 Max Studios를 인수하는 OpenAI에도 긍정적입니다. 자사 하드웨어로 초고속 토큰을 내놓는 Cerebras 같은 회사에도 긍정적일 가능성이 큽니다. 그리고 Nvidia의 Grok 모델 출시도 그렇습니다. 이제 토큰을 구분할 수 있게 되었기 때문입니다. 토큰은 더 이상 그냥 토큰이 아닙니다. 일반 토큰이 있고, 초고속 토큰이 있습니다. 어쨌든 제 생각에 이것은 가치 제공자에게도 긍정적입니다. 우리는 토큰이 장기적으로 돈이 되기 어렵다고 계속 말해 왔습니다. 상품화되기 때문이고, 인프라도 상품화되기 때문이며, 결국 가치를 전달하는 쪽이 이긴다는 것입니다. 최근 소프트웨어 개발 회사들에서 이런 상승이 나타났습니다.
우리는 이것을 이야기했고, 그래서 Software Rally 2.0, 아니 죄송합니다, 1.0에 대한 논지가 있었습니다. Software 1.0 랠리의 논지는 3분기와 4분기에 소프트웨어 주식들이 바닥을 찍을 것이라는 것이었습니다. 그래서 IGV 같은 확장된 소프트웨어 ETF가 있는데, 오늘 조금 떨어졌지만 명목상으로는 추세 대비이고, 우리는 그 추세와 바닥 형성 과정이 완료된 것을 실제로 보고 있습니다. 지금도 상승 추세에 있으니, 바닥 형성 과정은 끝났고 소프트웨어의 상승 추세는 계속됩니다. 이것들이 가치 제공자입니다. 제 생각에 이 가치 제공자들은 우리가 Reinvest 제품으로 하는 일과 비슷합니다. 원하지 않으면 살 필요는 없습니다. 그냥 보세요. meetreinvest.com에 있는 제품을 보세요. 집을 사고 싶고 특정 카운티를 고려한다고 상상해 보세요. 화면에 띄워 볼게요. 원하지 않으면 거기 갈 필요는 없습니다. 특정 카운티를 보고 "있잖아요, 주택 AI 탭에 가고 싶어요. 좋은 매물을 찾고 싶어요. 보여주세요"라고 말합니다. 자, 여기 무엇이 있나요? Ventura County가 있습니다. 좋습니다, 여기 몇 가지 옵션이 있습니다. 이것은 무엇인가요? 522 가격의 매물이 있습니다. 이 매물을 압니다. 이것은 압류 물건인 것으로 드러납니다. 좋은 매물입니다. 당연한가요? AI가 즉시 알려줍니다. "Kevin, 오늘 Ventura County에서 좋은 매물을 찾고 계신다면 이걸 보세요. 제안이 몇 개 들어와도 놀랍지 않을 겁니다." 솔직히 이 앱은 과소평가되어 있다고 생각합니다. 수리 후 비용은 여기서 675에 더 가깝다고 생각하지만, 조금 더 써야 할 수도 있습니다. 그래서 대략 60 정도를 써야 할 겁니다. 실제로 추정치는 현실과 꽤 가깝습니다. 사람들은 이 매물에서 자본을 얻을 수 있습니다. 우리는 이것을 우리 자체 GPU와 CPU에서 돌립니다. 장비는 우리가 소유합니다. 이것은 우리가 자체 기계에서 회수할 수 있는 더 저렴한 토큰이 이 애플리케이션을 통해 사람들, 에이전트, 소비자에게 실제 가치를 줄 수 있다는 예입니다. 이 앱을 팔면 우리가 돈을 벌고, 소비자와 고객도 돈을 법니다. 윈윈입니다. Palantir이 제공하는 것과 비슷합니다. 그래서 더 저렴한 토큰은 우리에게 유리합니다. 이 그래프를 환영합니다. 하지만 그렇다고 큰 문제가 없다는 뜻은 아닙니다. 바로 그 문제를 이제 이야기하겠습니다.
짧게 짚고 넘어가면, 지금 자금을 모으거나 그런 일을 하는 것은 아닙니다. 사람들이 "Kevin, 이건 미쳤다. 당신 스타트업이 부동산 회사인 줄 알았다"고 묻습니다. 맞습니다. 분명히 하고 싶습니다. 우리는 부동산 회사입니다. 그래서 이름을 Reinvest로 바꿨습니다. 이익이나 여유 자금을 거의 모두 부동산에 재투자하기 때문입니다. 그래서 네, 우리는 부동산 회사이지만 숨은 AI 프롭테크 회사입니다. 꽤 멋지죠.
자, 여기 무엇이 있나요? 이것이 큰 문제입니다. AI 산업은 방금 단위 경제학(unit economy)의 문제에 직면했습니다. 이것은 Goldman 연구에서 나온 내용입니다. 그 연구는 매출 집중도가 크다고 주장합니다. Broadcom이 Anthropic이 얼마나 큰 고객이 될지 광고하지만, Anthropic과 OpenAI가 중요한 고객이라는 점이 문제가 될 수 있습니다. 그리고 토큰의 하향 재평가가 일어나면, 말하자면 컴퓨팅 파워의 발전보다 작업 가격이 예상보다 빠르게 떨어지는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 저는 이것을 V자형 문제라고 부릅니다. 먼저 제가 V자형이라고 생각하는 것을 설명하고, 잠시 후 Coinbase와 비교하겠습니다. V자형 문제란, 제 생각에 지금 Anthropic 같은 연구소는 최첨단 토큰을 팔아서 많은 돈을 벌고 있다는 것입니다. Anthropic 같은 회사의 다음 성장 곡선은 소프트웨어를 판매하는 S자 곡선이라고 생각합니다. 그러니까 소프트웨어 판매에서 나오는 ARR(연간 반복 매출)입니다. 문제는 그것이 떨어질 것이라는 점입니다. 그래서 결국 제가 예상하는 것을 얻게 됩니다. 보장은 없습니다. 하지만 실제로 V처럼 보이는 교차점을 볼 것으로 기대합니다. 여기 이 V가 보이죠? 보이시나요? 하락 후 상승입니다. 괜찮나요? 이 V가 가파를수록 좋습니다. 소프트웨어가 본질적으로 토큰의 줄어든 마진을 보상하기 때문입니다. Anthropic은 어느 정도 Coinbase의 길을 따르고 있습니다. Coinbase가 상장했을 때 전체 논지는 "우리 플랫폼에서 사람들이 비트코인과 토큰을 사고팔며 생기는 환율 차익에서 나오는 돈이 줄어들 것이다"였습니다. 그래서 1차 매출이 정점일 때 IPO를 한다는 기대가 있었습니다. 그리고 2차 매출, 즉 본질적으로 암호화폐 관련 금융 서비스에서 더 많이 벌어서 이를 상쇄할 것이라는 기대였습니다. 그런데 암호화폐 금융 서비스가 실제로 인기를 얻기까지 얼마나 걸렸는지 보았습니다. 그리고 지금은 FedNow처럼 다른 구조적 위험도 많이 있습니다. 공정하게 말하면, Coinbase 같은 일부 회사들은 최근 정말 잘하고 있습니다. 하지만 그것은 비트코인이 6만 달러에서 8만 달러로 뛰었고, 암호화폐에 다시 열기가 많았기 때문입니다. 그렇다고 우리가 Coinbase에서 V를 약속받았는데 실제로는 L에 더 가까운 아주 긴 V를 얻었다는 사실이 바뀌지는 않습니다. 그래서 제가 옆에 적어 둔 내용이 그겁니다. 이것은 Anthropic에게도 위험입니다. ARR 사업을 키우고 토큰 비용 증가를 상쇄하는 데 오랜 시간이 걸려서 손실을 입을 수 있다는 것입니다. 그들의 주장처럼, 성장이 많아지고 가격이 낮아진다고 해서 자동으로 성공하는 것은 아닙니다. 가격이 소비보다 빠르게 떨어지면 그렇습니다.
이것은 표준적인 기본 시나리오입니다. 토큰 가격은 빠르게 떨어지고, 소비는 늘어나지만, 중국 모델의 압박이나 단순히 수익성이 낮은 토큰 때문에 낮은 마진으로 팔게 됩니다. 그래서 거의 같은 일처럼 보입니다. 토큰 수의 성장률이 둔화되거나, 마진이 떨어지거나 둘 중 하나입니다. 이것이 실제로 A 요소와 B 요소입니다, 맞죠? 잠시 Google I/O 행사를 생각해 보세요. Google I/O: 와, 토큰 사용량이 2024년에서 2025년 사이에 50배 늘었습니다. 그리고 2025년에서 2026년 기간을 보면 토큰 사용이 6.9배 늘었습니다. 그러니까 50배 증가 후 6.9배 증가입니다. 여전히 토큰 볼륨의 엄청난 증가입니다. Google I/O에서는 квадриллион 토큰 수준의 수치가 광고되었습니다. 하지만 2차 도함수는 음수입니다. 2차 도함수는 성장률의 변화율입니다. 성장률이 엄청난 양수에서 음수가 된 가속 속도로 바뀌었습니다. 50배에서 6.9배로 갔습니다. 이것은 성장률의 감소, 즉 2차 도함수입니다. 그래서 성장률이 둔화되고, 이 그래프에서 이미 볼 수 있듯이 오픈 스케일 모델과의 경쟁 때문에 가격이 떨어질 수 있습니다. 그래서 이것이 AI 분야에서 가장 비관적인 그래프입니다. 네, 바로 옆에 mekevin.com으로 끝나는 프로모션 코드가 있습니다. 많은 사람들이 이것을 투자 비용, 교육비, 또는 어떤 식으로든 신고하는 것으로 처리할 수 있다고 말합니다. 하지만 이것은 회계사와 상의하세요. 저는 여러분의 회계사가 아닙니다.
그들은 어느 정도 성장 잠재력이 있다고 말합니다. 그래서 우리는 완전한 비관론자가 되고 싶지 않습니다. 그들이 주장하는 성장 잠재력은, 엄청난 수요가 토큰 사용과 마진을 늘릴 수도 있다는 것입니다. 어쩌면 소프트웨어 회사들이 더 빨리 이익을 낼 수 있겠죠? V자형 그래프는 더 가팔라질 수 있습니다. 또는 Astra 같은 최첨단 모델이 사람들이 더 나은 컴퓨팅 파워에 더 많이 지불하도록 만들 수 있습니다. 개인적으로는 Astra 같은 더 나은 모델이 가격을 올릴 것이라는 희망이 사라지고 있다고 생각합니다. 짧은 상승과 하락만 보게 될 수도 있습니다. 그래서 어떤 불균형이 있습니다.
지금 우리가 보고 있는 것보다 앞으로 나올 새 모델에서는 아마 더 적은 마진이 나올 것입니다. 솔직히 말해서, AI 개발이 계속되면서 Anthropic과 OpenAI가 비용을 계속 감당할 만큼 충분한 마진이 나올 거라고 기대하는 거죠. 이게 기본 시나리오입니다. 그리고 OpenAI가 확장할수록 위험은 더 커집니다.
그러면 이게 다 끝났다는 뜻일까요? 아닙니다. 제 생각에 이건 악순환이 맞다면 꽤 나쁜 악순환입니다. 정말 끝없는 악순환이죠. 사람들이 가끔 헷갈려 하니까 제 입장을 분명히 하고 싶습니다. 괜찮습니다. 여기서 명확히 정리하겠습니다. 지금 우리는 아마 AI 하드웨어 사이클 안에 있는 것 같습니다.
당연히, 저는 또 한 번의 작은 랠리가 올 거라고 봅니다. 저는 이걸 "하드웨어 랠리 2.0"이라고 부릅니다. 그런데 이 같은 랠리 기간 동안에도 우리는 여전히 소프트웨어 랠리를 지나고 있다고 생각합니다. 그렇다고 모든 소프트웨어 기업이 이긴다는 뜻은 아닙니다. 참가자 여러분 중 많은 분들이 UiPath를 팔았는데, 실적 발표에서는 바로 드러나지 않았던 몇 가지 적신호를 우리가 찾아냈기 때문입니다.
그래서 강의 참가자인데 아직 그 방송을 못 보셨다면 꼭 보시길 추천합니다. 최신 재무제표만 본 게 아니라 다른 문서들을 살펴봤더니 "여기 오류가 있고, 무언가 잘못되고 있다는 적신호가 있다"는 게 드러났거든요. 이게 장기적으로 무엇을 뜻할까요?
이 문제에 대한 우리 생각은 이미 밝혔습니다. 그러니까 모든 소프트웨어가 이기지는 않겠지만, 작은 하드웨어 2.0 랠리가 이어지는 한 소프트웨어 랠리도 오래 갈 수 있다고 봅니다. 하드웨어 2.0 랠리가 계속되려면 한 가지 방법뿐입니다. 토큰 가격이 떨어졌는데도 Anthropic이 여전히 비용을 감당할 수 있고 사업이 잘되고 있다고 말해 주는 것, 아니면 매출이 소프트웨어에서 나온다는 것입니다. 그 너머로 보면, 우리가 AI 트레이딩의 정점에 얼마나 가까이 와 있는지 보는 것은 꽤 약세적으로 보입니다.
Anthropic이 계속 비용을 감당할 수 있다면 Broadcom은 아주 싸 보입니다. 그러니까 여기에는 일종의 이분법적 결과가 있는 셈이죠. Anthropic이 IPO 서류에서 긍정적인 S-1 보고서를 내놓는다면, 그건 Marvell과 Broadcom에 대해 낙관적이 되게 할 겁니다. AMD와 Nvidia도 목록에 추가할 수 있습니다. 반대로 S-1 서식에서 비관적인 신호가 나오거나, Anthropic의 분기 실적이 이전보다 나쁘게 나온다면, 그건 전체 스택에 대한 약세 흐름과 정점 접근을 뜻할 겁니다.
그래서 네, 저는 동시에 이런 주장을 하고 있습니다. 앞으로 여섯 달은 아직 좋을 수 있다는 것입니다. 하드웨어와 주식 전반이 6개월, 어쩌면 12개월 동안 사상 최고치를 찍을 수도 있다고 봅니다. 하지만 2027년 말과 2028년에는 심각한 위험이 기다리고 있습니다. 메모리 가격 상승률이 둔화되기 시작하고, 공급이 크게 늘어날 때죠.
이 기사는 또 하나를 언급하는데, 저는 이게 지나치게 비관적이라고 봅니다. H100 가격도 떨어지고 있다는 것입니다. 저는 그렇게 보지 않습니다. 정점 근처에서 상대적으로 흔히 보이는 정상적인 변동성이라고 믿습니다. 그래서 이건 오히려 강세 신호로 봅니다. 그리고 이건 우리에게 아직 시간이 있다는 제 주장을 강화해 줍니다. 영원하지는 않겠지만, 지금은 아직 시간이 있습니다.
여기서는 JP모건 데이터를 인용하면서, 토큰 사용량은 47% 늘었지만 현금 지출은 7%만 늘었다고 말합니다. 달리 말해, 이 마진 압박은 최첨단 연구소들에게 나쁜 소식입니다. 토큰 수가 폭발적으로 늘어나더라도, 문제가 되는 건 성장률의 2차 도함수입니다. 그들은 Astra가 추가 동력을 줄 수도 있다고 주장하지만, 솔직히 말합시다. 토큰당 수백만 원씩 드는 클라우드 추론은 모델이 너무 커서 로컬에서 돌릴 수 없을 때만 유효합니다.
이게 핵심 쟁점이고, 그래서 지금 Dell이 아주 잘하고 있는 겁니다. Dell이 성공하는 이유는, 온프레미스 컴퓨팅 장비를 늘리고 사무실에 데이터센터를 만들어 240볼트나 370볼트 아키텍처에 연결할수록 더 빨리 가동되기 때문입니다. Dell이 랙을 가져와 설치하고, 소프트웨어를 올리고, 스위치는 이미 내장되어 있으니까요. 무정전 전원장치(UPS)도 내장되어 있고, 배터리 백업도 있습니다. 이건 부채나 연금 부담에 짓눌린 회사가 아닙니다. GPU와 CPU가 있고, 풀 스택이 다 갖춰져 있습니다. 구리 배선이든 광섬유든, 이더넷이든 인피니밴드든 다 준비되어 있습니다.
Dell이 이기는 이유는 이겁니다. 기업들은 온프레미스로 두고 싶어 하는데, 실제로 투자수익률(ROI)을 확실히 내주기 때문입니다. 많은 사람들이 묻습니다. "케빈, 자체 컴퓨팅 장비의 투자 회수 기간은 얼마인가요?" 그건 그런 거예요. 우리는 홈즈 AI 소프트웨어를 돌리는 데 필요한 하드웨어와 컴퓨팅 파워에 드는 비용보다 훨씬 더 많이 아낍니다. 터미널에서 돌리든, 물론 구역을 바꾸고 다른 존으로 옮길 수 있는 곳에서요.
더 흥미로운 건, 사면 돈을 잃게 되는 부동산까지 볼 수 있다는 점입니다. 그래서 이런 기회를 계속 늘리고 있습니다. 아직 준비 중인 게 많지만, 시스템이 아직 베타이고 매일 나아지고 있어서 이 데이터를 점차 공개하고 있습니다. 아주 흥미롭습니다.
다만 이걸 보면 문제가 하나 생깁니다. 맥이 이제 256~512GB의 결합 저장 용량을 갖춘 놀라운 기기들을 내놓고 있는데, 솔직히 애플에게는 아주 낙관적인 일입니다. 이건 월가가 예상하는 9% 성장률을 20%까지 끌어올릴 수도 있습니다. 이 역시 애플에게 유리하게 작용합니다.
저는 애플 주가가 지금보다 싸지기를 바랍니다. 그들의 성장을 믿기 때문입니다. 다만 지금은 조금 비싸 보입니다. 현재 가격에 애플을 산다면, 같은 가치의 사이버보안 주식에 투자하는 편이 더 나을 것 같습니다. 이건 같은 한계 토큰을 팔기 위한 경쟁 심화를 뜻합니다. 로컬 컴퓨터가 강력해질수록, 다른 어디서도 돌릴 수 없었던 대규모 모델을 돌릴 수 있게 됩니다.
제가 이것에 대한 메모도 하나 가지고 있는데요. 어디 있지요? 인공지능이요. 이 메모를 가져와 보겠습니다. 아주 흥미롭다고 생각하거든요. 여기서 몇 가지를 같이 보겠습니다.
이건 이미 아는 오래된 이야기죠? 이게 제 기본 논지입니다. 토큰과 인프라는 상품이 됩니다. 이미 아는 얘기입니다. 하지만 이걸 직접 보셨으면 합니다. 스크린샷을 찍으셔도 됩니다. 이건 5090 그래픽카드를 단 로컬 컴퓨터와 맥을 비교한 것입니다. 5090이 50% 더 빠를 수 있지만, 어떤 모델을 돌릴 수 있는지에 대해서는 아주 빨리 한계에 부딪힙니다.
반면 맥 스튜디오는 DeepSeek R1, Llama 4, Qwen 3, 즉 2,350억 개 파라미터 모델까지 돌릴 수 있습니다. 5090의 역량은 320억 파라미터 Qwen 3 모델까지로 제한됩니다. 그러니까 실제로 여러 한계에 부딪히게 되는 거죠. 그리고 맥 스튜디오로는 로컬 에이전트 추론, 프로그래밍용 에이전트, 더 긴 리서치 세션, 금융회사의 파일 검토, 더 나은 컴플라이언스, 법률 업무에서의 환각 감소 같은 것들을 훨씬 더 많이 할 수 있습니다.
이걸 로컬에서 할 수 있습니다. 아주 훌륭하죠. 이제 데이터를 직접 통제하게 되고, RAM이 부족해서 생기는 환각도 없어지니까요.
이 대목에서 그들은 이런 회사들이 토큰 구매자가 아니라 하드웨어 구매자가 된다고 주장합니다. 하지만 장비 구매자가 되는 건 딱 한 번뿐입니다. 그게 핵심입니다. 로컬 하드웨어를 한 번 사면 다시 살 필요가 없는 것처럼요.
참고로 이건 Dell에 대한 약세 논리이기도 합니다. Dell에 대한 약세 논리는 궁극적인 성장률이 얼마나 될지입니다. 지금은 상승세지만, 사람들이 이 하드웨어를 사고 나면 업그레이드 주기가 어떻게 될지, 그래서 성장이 어떨지가 문제죠.
그리고 이게 Anthropic이 쓴 내용으로 이어집니다. 지속 가능한 상업 모델은 장소, 에이전트, 결과에 대한 구독과 비슷해지기 시작한다는 거죠. 맞습니다. 여기서 우리가 오랫동안 얘기해 온 것이죠? 승자는 소프트웨어 기업 같은 가치 제공자라는 것. 맞습니다.
골드만삭스 감사합니다. "Meet Kevin" 영상을 구독해 주셔서 고맙습니다. 아마 우리가 매일 보내드리는 알파 리포트도 전부 구독하셨을 겁니다. 요즘 아주 잘 맞히고 있어요. 자, 가 봅시다. 이게 그냥 또 한 번의 승리가 아니라, 어제 우리는 테슬라와 팔란티어 같은 소프트웨어의 상승을 예측했습니다. 오늘은 소프트웨어에는 조정이 있지만, 하드웨어에서는 성장이 있습니다. 특히 Marvell과 AMD의 반등 전망이 그렇습니다. 최근 정말 성공적인 예측들이 있었습니다.
그렇다고 항상 완벽하다는 뜻은 아닙니다. 너무 자신하지 마세요. 실수는 일어나니까요. 하지만 지난 며칠간 알파 리포트가 보여준 성과에는 아주 만족합니다.
나머지를 보면, 그들은 광고가 미래가 될 수 있다고도 제안합니다. 맞아요. 그래서 케빈은 지금 광고주들이 투자 기회의 잠자는 거인이라고 믿습니다. 세 곳이 있는데, 저는 이 세 회사에 투자하고 있습니다. 그러니 분명히 말씀드리죠.
저는 Marvell에도 투자하고 있습니다. 분명히 말씀드립니다. Broadcom도 아주 매력적이지만 주식은 보유하고 있지 않습니다. 대신 Meta, Apple, Netflix에 포지션이 있습니다. 광고가 지금 잠자는 거인이라고 보기 때문입니다. 소프트웨어가 빠르게 발전하고 있는 지금, 이 기업들에 싸게 들어갈 수 있다고 생각합니다.
Salesforce에도 지분이 있습니다. 하지만 이런 기업들은 기다려야 합니다. ServiceNow 같은 기업도요. ServiceNow 실적 보고서를 보면 하이퍼스케일러 비용에 대해 불만을 말하고 있습니다. 이 정보와 실제로 벌어지고 있는 일에 비추어 보면 그들은 하락하고 있습니다. 그리고 Salesforce가 막 대규모 광고 캠페인과 백만 달러 상품 증정 이벤트를 했다는 것도 기억하세요. 그 백만 달러를 실제로 Salesforce가 냈는지는 모르겠습니다. 아마 냈겠죠. 하지만 미스터비스트와 함께 한 겁니다. 시장을 놓고 다투는 싸움이 계속되고 있으니, 이런 서비스 제공자들에게서 이런 사례는 더 나올 것 같습니다.
그들은 AI에 대한 과도한 수요가 자동으로 "강세" 신호는 아니라고 짚었습니다. Anthropic이나 OpenAI 같은 중요한 AI 프로젝트들을 밀어내고 있기 때문입니다. 아마 이것이 신용 스프레드가 벌어진 이유일 겁니다. 이 그래프는 뒤집혀 있어서 읽기가 조금 어렵지만, 파란 선은 주가이고 빨간 선은 신용 스프레드입니다. 빨간 선이 내려가고 파란 선이 그대로 있다는 건, 사실상 여기서 스프레드가 커지고 있고 위험도 함께 커지고 있다는 뜻입니다.
즉, 위험이 커지고 있다는 게 여기서의 주장입니다. 그리고 그들은 결국 이렇게 요약합니다. 토큰은 30% 싸졌지만 물량은 20% 늘었고, 이는 추론 매출 감소를 뜻한다고요. 메모에도 적었듯이, 이건 분명히 Anthropic에 타격을 주고, 그러면 V자형 위험 요인에 직면하게 됩니다.
어쩌면 봇들이 우리를 구해 줄지도 모르죠, 봇 봇. 하지만 이건 큰 위험입니다. 그러니 AI 관련 매매를 하실 때는 이 점을 꼭 염두에 두셔야 합니다.
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