저자: 이선엽 · 한국인
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한줄 결론: 반도체(특히 HBM·메모리)의 수요 초과 호황과 AI·로봇 수혜가 2026년 주도주이며, 한국 반도체 기업이 핵심 수혜자이고 AI 버블 우려는 아직 이르다는 입장. [반도체 현물가격과 빅사이클] 현물 가격이 품목별로 최대 6배까지 오르고 두 달 만에 3~6배 상승한 것은 이례적이라고 봄. 협상가격도 현물 상승을 반영해 크게 오를 수 있다고 봄. [AI 추론 수요 확대] 학습 단계의 HBM 수요에서 추론 단계로 넘어가며 동시 접속 처리, 대규모 저장(데이터센터 용량) 수요가 급증. 삼성·SK하이닉스·마이크론은 공급 여력이 제한적이고 HBM 증산으로 일반 D램 생산이 줄어든 상태. [공급 부족과 증설 보수성] SK하이닉스 최태원 회장도 수요가 공급 증가 속도보다 빠르다고 언급. 1999년 현대전자(하이닉스) 과잉투자 파산 경험으로 기업들이 증설에 보수적이며 수요의 지속성은 내년 중후반에 확인될 것이라 봄. 2027~2028년 수요는 더 지켜봐야 함. [AI 버블 논쟁] 빅테크 설비투자가 과잉인지 여부가 핵심 변수. 현재 AI 성능은 계속 개선되고 있어 아직 버블로 단정하기 어렵다고 봄. 다만 오라클·OpenAI 등 자금 조달 부담이 쟁점이며, 소비자 선택이 특정 기업으로 굳어지면 후발 투자가 사라지는 위험 신호가 될 수 있음. 마이클 버리는 AI 자체가 아니라 과잉투자를 우려한다고 설명. [미국 제조업 부활과 AI·로봇] 미국은 임금·생산성 문제로 제조업 경쟁력이 약해 AI와 로봇 도입이 필수. 로봇 구현에는 반도체가 핵심이며 한국이 하드웨어와 소프트웨어를 모두 갖춰 최적의 파트너라는 젠슨 황 발언을 인용. 중국은 반도체 인력 이동으로 위협적이라고 평가. [휴머노이드] 협동로봇과 달리 사람처럼 명령을 이해하고 촉각·물리 특성을 구분하는 로봇이 목표. 하드웨어와 소프트웨어 결합이 필요. [밸류에이션·시장 전망] 2000년 닷컴 버블 대비 과하지 않다는 평가가 중론이며, 하워드 막스도 버블 수준은 아니라고 언급. 실적이 뒷받침되는 빅테크와 실적 없는 기업이 차별화되고 있음. 다만 AI 기술 변화가 빨라 스타트업 기술이 금방 낡는 점, 전력 공급 부족이 내년 주요 변수라는 점을 언급. [투자 조언] 레버리지 투자를 경계하고 장기 보유를 권장. 단기 변동성에 흔들리면 지수가 올라도 손실을 볼 가능성이 높다고 경고. [국내 증시 요인] AI 파급효과(반도체·전력기기·발전설비), 상법 개정 등 주주환원 강화, 배당 분리과세, 시중 유동성과 금리 인하 제약을 상승 근거로 제시. [기타] 워런 버핏은 실적이 확인된 뒤 투자하는 성향. 구글은 데이터·현금흐름 측면에서 유리한 위치로 평가. AI 수익화 시점은 시간 문제라는 관점. 노벨상 수상과 젊은 세대의 생활 속 활용을 근거로 제시. 블록체인·양자컴퓨팅·디지털화폐 관련 발언도 있으나 본 영상 실제 내용은 자막 일부 혼선 있음.
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미국 입장에서 지금 제조업 부활을 위해 반드시 필요한 것이 AI와 로봇입니다. AI를 접목해 비용을 낮추고, 로봇을 투입해 생산성을 높이고자 하는 꿈을 가지고 있습니다. 기본적으로 이 과정에 들어가는 반도체가 핵심이 될 수밖에 없고, 한국의 역할이 클 수밖에 없다고 생각합니다.
실제 현물 가격은 품목마다 다르지만 여섯 배까지 오른 경우도 있습니다. 아주 이례적인 상황이라고 봐야 합니다. 보통 반도체 가격이 크게 오르는 것을 빅사이클이라고 부르는데, 일반적으로 큰 사이클이 와서 1년에 가격이 두 배 오르면 정말 크게 오른 것이라고 얘기하는 것이 정상입니다. 그런데 지금은 두 달 만에 작게는 세 배, 많게는 여섯 배까지 품목별로 올랐으니 정말 이례적인 현상이 일어났다고 봐야 합니다. 우리가 예상하지 못했던 일들이 일어났고, 그만큼 그 예상치 못한 일들이 수요를 자극했다고 볼 수 있습니다.
다만 현물 가격이 여섯 배 올랐다고 해서 삼성전자, SK하이닉스 같은 반도체 회사들이 그 가격을 그대로 여섯 배 올려 받는 것은 아닙니다. 대체로 큰 고객사들과는 협상을 통해 한 달이나 분기 단위로 고정 가격에 거래합니다. 그래도 현물 가격이 많이 올랐으니 고정 가격도 크게 올릴 수 있다는 점에서 바라볼 필요가 있습니다.
결국 AI의 성능을 높이고 우리 생활 속에서 쓰려면 사실상 반도체가 전부라고 해도 과언이 아닙니다. AI가 처음 시작될 때는 학습 단계가 중요했고, 그때 필요했던 반도체는 흔히 HBM이라고 부르는 반도체였습니다.
학습 단계에서는 엔비디아가 말하는 GPU가 핵심입니다. GPU는 많은 데이터를 한꺼번에 처리하는 칩인데, 문제는 그만큼 많은 데이터가 한꺼번에 들어와 줘야 한다는 점이었습니다. 이를 해결한 것이 HBM입니다. 기존 반도체를 1차선 도로에 비유하면, HBM3는 보통 8단으로 쌓이므로 8차선, 12단이면 12차선 도로가 되는 셈입니다. 1차선으로 데이터를 넣던 것을 8차선, 12차선으로 넣어 주니 더 많은 데이터를 GPU가 한꺼번에 처리할 수 있게 된 것입니다.
그런데 최근에는 판도가 달라졌습니다. 학습을 마친 AI가 질문에 답을 내놓는 과정을 추론이라고 하는데, 여기서 반도체 수요가 크게 늘었습니다. 첫째, 전 세계에서 동시에 엄청난 사람들이 질문을 던집니다. 이 질문이 들어오는 통로에도 반도체가 필요합니다. 둘째, 대답을 만들 때도 문제가 됩니다. LLM 모델은 단어 하나를 찾을 때마다 여러 서버를 오가야 하기 때문에 이 과정에서도 많은 반도체가 필요합니다. AI가 경쟁력을 가지려면 막힘없이, 그리고 빠르게 대답해야 하므로 우리가 생각하지 못했던 DRAM 수요가 급격히 늘어났습니다.
또 하나는 낸드플래시입니다. 블랙박스의 메모리 카드나 디지털 카메라 메모리처럼 저장 장치에 쓰이는 것들인데, 이것도 커지면서 글로벌 데이터센터의 저장 용량이 크게 늘고 있습니다. 예전에는 클라우드에 사진이나 동영상, 주요 문서를 선별적으로 저장했지만, 이제는 AI에 물어보는 질문 하나하나가 모두 저장되어야 합니다. 기존 서버나 데이터센터로는 이를 감당할 수 없습니다. 이렇게 추론 과정이 커지면서 기존 반도체에 대한 수요가 기하급수적으로 드러나기 시작했습니다.
문제는 공급입니다. 전 세계에서 메모리 반도체를 만드는 회사는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 세 곳뿐이고, 공장 수도 많지 않습니다. 특히 최근에는 HBM을 주로 만들다 보니 기존 D램 생산량이 줄었습니다. 전체 생산 능력을 10이라고 하면 6, 7은 HBM에 쓰고 3 정도를 일반 D램에 배정하는 구조입니다. 수요는 폭발적으로 늘고 있는데 공급은 따라가지 못하는 상황입니다.
수요처도 넓어졌습니다. 구글, 메타, 아마존 같은 빅테크 일곱 개 기업을 넘어 글로벌의 거의 대부분의 큰 기업들이 AI를 기업 업무에 접목하고 있고, 한국도 '한국형 AI'가 필요하다며 국가 차원의 수요가 늘고 있습니다. 수요는 너무 많이 늘고 있는데, 이를 감당할 회사는 세 곳뿐이고 공급도 제한적입니다. 그래서 가격도 오르고 수요도 확대되는 모습이 나타나고 있습니다.
수요가 너무 빠르게 늘어난다는 것이 첫 번째 문제입니다. 지금부터 증설을 한다고 해도 계획을 세워야 하는데, 그 계획보다 수요가 훨씬 많아지고 있습니다. 이는 SK하이닉스 최태원 회장이 지난 11월 발표한 내용과도 맞닿아 있습니다. 공급을 늘리고 싶은데 수요가 기하급수적으로 늘어나서 어떻게 감당해야 할지 모르겠다는 취지였습니다.
두 번째는 수요를 예측하기 어렵다는 점입니다. 삼성, SK하이닉스도 앞으로 반도체 수요가 얼마나 늘어날지 추정하기 어렵다고 공식적으로 밝혔습니다. 얼마나 늘어날지 측정이 불가능하다는 것은 곧 얼마만큼 공장을 늘려야 할지 모른다는 뜻입니다.
반도체 업계가 주저하는 데는 역사적인 이유도 있습니다. 1999년 현대전자 시절에는 컴퓨터 수요를 보고 증설을 많이 했는데, 2000년대 들어 수요가 갑자기 끊기면서 공장이 놀기 시작했고 적자가 쌓였습니다. 결국 기업이 사실상 파산에 가까운 상황을 겪었고, 이후 SK로 넘어가는 아픔을 겪었습니다. 그런 기억이 있기 때문에 지금 수요가 많다고 무조건 늘리지 않습니다. 이 수요가 진짜인지, 그리고 얼마나 지속될 수 있는지를 먼저 확인하려는 것입니다. 내년 중후반까지는 이 수요가 가짜가 아니라 진짜인지 지켜보고, 그 뒤에야 현재 공장보다 훨씬 많은 공장이 필요한지 판단하겠다는 입장으로 보입니다. 실제로 SK하이닉스는 전망에 따라 무리하게 증설하기보다 수요만큼만 증설하겠다는 보수적인 입장을 밝혔습니다.
세 번째는 AI 버블론입니다. 빅테크 기업들이 설비 투자를 너무 많이 한 것 아니냐는 우려가 시장에서 나오고 있습니다. 만약 그것이 사실이라면 반도체 기업 입장에서도 버블에 대비해 더 늘릴 필요가 없습니다.
종합하면, 글로벌 역사상 가장 많은 반도체 수요가 일어나고 있는데, 이를 담당해야 할 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 오히려 증설에 굉장히 보수적으로 대응하고 있습니다. 결과는 시간이 지나야 알 수 있을 것 같습니다. 올해는 다소 어려움이 있고, 반도체 회사들도 내년 중반 정도는 가야 수요를 확실히 판단할 수 있다고 보는 분위기입니다. 지금 수준이라면 내년 수요까지는 문제가 없어 보이지만, 2027년, 2028년에도 시장이 예상하는 대로 흘러갈지는 더 지켜봐야 합니다.
이 수요가 가짜인지 진짜인지 반도체 기업 입장에서 판단하기는 어렵습니다. 결국 빅테크 기업들이 얼마나 더 투자하고, 그 투자를 얼마나 지속할 수 있는지가 핵심입니다. 만약 빅테크가 엄청난 투자를 하고 있는데도 AI 성능이 개선되지 않는다면 거품일 가능성이 높습니다. 그러나 최근 구글 제미나이나 오픈AI의 신모델이 나올 때마다 성능이 실제로 개선되고 있습니다. 그렇다면 아직은 버블이라고 판단하거나 가수요라고 단정하기 이른 것 같습니다.
또 하나 주목할 점은 전 세계 기업들이 AI에 투자하면서 이번에는 제미나이가 앞서고, 다음에는 오픈AI가 앞서는 식으로 선두가 번갈아 바뀌고 있다는 것입니다. 이는 지속적으로 투자해야 경쟁에서 밀리지 않는 환경이 조성되고 있다는 의미로 볼 수 있습니다.
그렇다면 언제가 가장 위험할까요? 제 생각에는 소비자들의 선택이 명확해질 때입니다. 시간이 지나 성능을 보니 A기업, B기업을 빼고는 나머지 기업들이 아무리 투자해도 따라오지 못할 것 같다는 인식이 글로벌하게 쌓이면, 후발 주자들은 더 이상 투자할 의미가 없어집니다. 그러면 그동안 후발 주자들이 투자했던 수요는 사라질 수 있습니다. 따라서 소비자들의 선택이 한 기업으로 집중되는지를 눈여겨봐야 합니다. 아직 그런 모습은 뚜렷하지 않기 때문에 섣불리 결론 내리기는 이르다고 판단합니다.
미국이 제조업을 되살리는 데는 여러 걸림돌이 있습니다. 첫째, 미국은 지난 45년 동안 거의 모든 제조업을 해외로 이전했습니다. 그래서 지금 미국의 기업들은 존속하고 있지만 국내에서 제조를 할 수 있는 노하우가 많이 약해졌습니다. 둘째, 임금 문제입니다. 우리나라 1인당 국민소득이 거의 4만 달러에 육박하는데 미국은 8만 달러가 넘습니다. 인건비가 우리보다 훨씬 비쌉니다. 셋째, 생산성 문제입니다. 미국 공항의 입출국 수속을 보면 한국인 입장에서는 답답할 정도입니다. 일에 대한 생산성도 한국, 중국, 일본 같은 제조 국가에 비해 떨어진다고 볼 수 있습니다.
이런 상황에서 미국이 제조업을 육성한다고 해도 경쟁력에 대한 의문이 들 수밖에 없습니다. 인건비도 감당하기 어렵고 생산성도 떨어지는데 글로벌 기업과 경쟁이 쉽지 않다는 것이 눈에 보입니다. 그래서 미국 입장에서 제조업 부활을 위해 반드시 필요한 것이 AI와 로봇입니다. 사람 값은 비싸고 생산성도 낮은데, AI를 접목해 비용을 낮추고 로봇을 투입해 생산성을 높이려는 것입니다.
미국이 중국과의 패권 경쟁에서 앞서기 위한 조건이 AI와 로봇이라면, 그 기반이 되는 반도체가 핵심 부품이 될 수밖에 없습니다. 그러니 결국 중국을 배제하는 방향으로 가야 하고, 그 과정에서 한국이 큰 수혜를 입을 것으로 보입니다. 실제로 트럼프 행정부도 AI 육성 프로젝트를 발표했고 로봇 산업 육성에 대한 정책 의지를 드러냈습니다. 이는 미국이 AI와 로봇을 선점해 패권 경쟁에서 우위를 차지하려는 전략으로 볼 수 있습니다.
중국의 반도체 기술이 아직까지 두드러진 성장을 기록하고 있지는 않습니다. 다만 중국의 추격 속도는 무서울 정도이고, 시간이 지나면 글로벌하게 위협적인 수준이 될 수 있다고 판단합니다. 기술만 놓고 보면 "중국이 어떻게 한국을 이기느냐"는 생각이 맞을 수도 있습니다. 그런데 현재 중국 반도체 기업의 연구 인력들을 보면 미국, 일본, 한국의 삼성전자나 SK에서 근무했던 사람들이 많이 이직해 그 자리를 메우고 있습니다. 중국 자체 기술은 없을 수 있지만, 막대한 돈을 들여 미국, 한국, 일본, 대만, 네덜란드의 연구원들을 스카우트하고 그들이 노하우를 전수하고 있다면 상황이 달라질 수 있습니다.
미국 입장에서는 두 가지가 고민입니다. 하나는 글로벌 제조업이 아직 중국에 대한 의존도가 크다는 것입니다. 다른 하나는 글로벌 공급망이 중국 중심으로 짜여 있어서, 미국과 중국이 갈라섰을 때 미국이 공급망을 대체할 여건이 안 된다는 것입니다. 월마트 생필품의 60%가 중국산이고, 많은 미국 기업들이 여전히 부품을 중국에서 조달하고 있습니다. 결국 미국은 중국 없이, 중국은 미국 없이 살아가기 어려운 관계입니다. 미국은 중국 반도체가 커지는 것을 견제해야 하고, 미국 내에서도 반도체 산업이 획기적으로 커져야 합니다. 지금 미국은 반도체를 한국, 일본, 대만 중심으로 공급받고 있어서, 특히 대만에 위기가 생길 경우를 대비하려면 미국 내 반도체 공장 증설이 필요하다고 볼 수 있습니다.
예전 만화 속 로봇은 사람이 안에 들어가 조종하는 형태였습니다. 지금 말하는 휴머노이드는 그와 많이 다릅니다. 기존의 협동 로봇은 정해진 알고리즘이나 패턴을 반복해 사람을 돕는 수준입니다. 반면 휴머노이드는 형체가 사람처럼 생겼습니다. 사람이 일하는 모든 환경에 맞추기 위해서입니다. 의자에 앉으려면 로봇도 앉을 수 있어야 하고, 공장이나 산업 현장에서 사람이 하던 일을 그대로 하려면 사람과 같은 형태가 필요합니다.
이 형태로 어떤 일이든 수행하려면 두 가지 조건이 필요합니다. 첫째는 머리, 즉 소프트웨어입니다. "여기 있는 스마트폰 좀 들어봐"라고 말하면 그것이 스마트폰이라는 것을 알고 집어 들 수 있어야 합니다. 지금의 로봇은 "손을 30cm 옮겨라", "손을 10cm 오므려라"처럼 프로그램된 대로 움직이는 수준이 많습니다. 사람이 말한 대로 알아듣고 실행할 수 있어야 합니다. 둘째는 손, 즉 하드웨어입니다. 손이 단순히 움직이는 것을 넘어 물리적 감각을 알아야 합니다. 종이컵은 약하니 세게 쥐면 안 되고, 차가운 물건과 뜨거운 물건을 구분할 줄 알아야 합니다. 결국 휴머노이드가 되려면 소프트웨어와 하드웨어 모두에 강점이 있어야 하고, 두 가지를 접목할 수 있어야 합니다.
젠슨 황 엔비디아 CEO가 한국에 와서 이와 관련한 이야기를 공개적으로 했습니다. 그는 유럽에 가보니 로봇은 잘 만드는데 소프트웨어가 없다고 했고, 미국은 AI를 아주 잘하지만 그동안 제조업이 없어서 로봇을 구현할 하드웨어가 매우 약하다고 했습니다. 그런데 전 세계를 둘러보니 하드웨어도 잘하고 소프트웨어도 잘하는 나라는 한국이 유일했다는 것입니다. 미국 입장에서는 로봇과 하드웨어·소프트웨어 접목을 구현해 줄 나라로 한국이 가장 적합하다고 본 것입니다. 엔비디아가 한국에 최신 제품을 우선 공급하는 것도 같은 맥락입니다. 피지컬 AI로 돈을 벌려면 이를 빠르고 효과적으로 실현할 수 있는 나라가 한국이라고 본 것입니다.
밸류에이션 측면에서도 월스트리트 데이터를 보면 통상적으로 1999년 닷컴 버블에 비해서는 과하지 않다는 의견이 중론입니다. 가치 투자의 양대 산맥으로 꼽히는 하워드 막스도 최근 발표에서 빅7 등 미국 관련 기업들의 주가가 밸류에이션 대비 다소 비싼 것은 맞지만, 과도한 수준이나 버블 수준은 아니라고 말했습니다.
1999년 닷컴 버블과 지금을 비교하면 차이가 큽니다. 그때는 실적이 나오지 않는 기업의 주가가 크게 올랐지만, 지금의 빅테크는 돈을 많이 벌고 있습니다. 따라서 두 시기를 단순 비교하기는 무리가 있습니다. 물론 그렇다고 무조건 이쪽이 좋다는 뜻은 아닙니다.
버블의 핵심은 공급과잉에 대한 의문입니다. 전 세계 기업들이 AI를 한다고 난리인데, 이만큼 투자하는 것이 맞느냐는 의구심이 있습니다. 닷컴 버블 때는 쓰지도 않을 설비에 과잉 투자가 많았습니다. 성능은 똑같은데 "남들보다 더 투자해야 유리하지 않겠느냐"는 생각으로 투자가 몰렸습니다. 지금은 투자 규모가 문제로 떠오르고 있습니다. 오라클, 오픈AI와 관련된 논란의 핵심은 과하게 투자했다는 것보다 투자할 돈이 충분하냐는 것입니다. 투자를 한 만큼 성능이 나오고 성능도 개선되고 있다면, 이를 버블이라고 보기는 어렵습니다. 진짜 버블은 투자 규모가 시장에서 필요한 것보다 지나치게 많을 때인데, 지금은 성능이 좋아지고 있는데 돈이 부족해서 감당할 수 있겠느냐가 논란의 핵심입니다. 이를 근거로 기업들이 버블이라고 단정하는 것은 적절하지 않다고 봅니다. 최근 오라클 등의 CDS(부도위험) 상승을 두고 전체 버블로 보는 것도 온당하지 않다고 판단합니다.
실제 주식시장을 보면 전체적인 버블이라면 미국의 빅테크 기업이 모두 빠져야 합니다. 그런데 기업별로 차별화가 나타나고 있습니다. 오라클 등은 주가가 부진한 반면, 테슬라나 구글은 주가가 좋은 모습입니다. 이 차별화의 핵심은 돈이 있는 기업과 돈이 없는 기업의 차이입니다. 이는 버블이 꺼지는 모습이라기보다, 돈이 있는 기업은 더 성장하고 돈이 부족한 기업은 조금 달라지는 모습으로 보는 것이 맞습니다.
많은 투자자들이 지금 당장 이 성능으로 돈이 되느냐고 묻는데, 이것은 버블 논란이 아닙니다. 모든 기술은 개발이 된 뒤에 차근차근 사용자가 정해집니다. 철도가 깔리고 나서, 자동차가 발명되고 나서도 그랬습니다. 닷컴 시절에도 인터넷 기업들이 돈을 버는 데는 시간이 걸렸습니다. 광고가 붙기 시작한 것도 몇 년 뒤의 일이었습니다. 따라서 "이렇게 투자를 많이 하는데 뭘로 돈을 벌 거냐"는 질문만으로 버블이라고 단정하는 것은 적절하지 않습니다. 최근 AI 버블에 가장 부정적인 목소리를 내온 미국의 마이클 버리조차 AI 기업들이 어떻게 돈을 버느냐는 것은 버블 논쟁의 핵심이 아니라고 말합니다. 그가 문제 삼는 것은 실제로 필요한 수요보다 투자 규모가 지나치게 커서 공급과잉이 생길 수 있다는 점입니다.
주도주는 AI 수익화에서 나온다
그래서 우리는 이런 점들을 굉장히 가를 필요가 있다고 생각하고 있는데, 제가 볼 때는 이미 돈 버는 것들이 나오기 시작한 것 같습니다. 전체적으로 보면 빅테크 기업들이 투자한 규모에 비해서는 아직 아닐 뿐이지, 실제로는 일부 기업들이 성과를 내기 시작했습니다. 여기에 보통 이것이 돈이 될지 안 될지 가늠하는 두 가지 잣대가 있는데, 이런 것들을 보면 가능성이 높습니다.
첫 번째는 노벨상입니다. 지난해 노벨 화학상과 물리학상을 전부 AI 관련 연구가 받았습니다. 그렇다는 것은 기술이 실증적으로 쓰일 가능성이 높다고 판단한 것입니다. 그렇게 놓고 보면 시간의 문제일 뿐, 궁극적으로 실용적으로 사용될 것이라는 데는 의심이 없습니다.
두 번째는 사용자들의 반응입니다. 안타깝지만 지금 4, 50대 분들도 유용하게 쓰실 거라고 생각하지만, 실제로 가장 앞서 나가는 사용자는 10대, 20대 학생들이라고 볼 수 있습니다. 지금 모든 대학가에서 AI 때문에 수업 내용이나 시험과 관련해서 너무나 많은 문제가 되고 있지 않습니까? 이미 학생들은 이것을 시험에서도 유용하게 활용하고 있다는 얘기입니다. 그리고 그런 것들이 비즈니스 모델이 되는 것입니다. 옛날 닷컴 시절에도 마크 저커버그가 학교에 다닐 때 페이스북을 만들었던 것처럼, 그런 아이디어들이 창출되면서 비즈니스 모델이 만들어집니다.
그러니 시장에서 봐야 할 것은, 여러분이 판단하시면 안 된다는 것입니다. 45, 50대, 67세 분들이 이것이 될지 안 될지 판단하는 것은 안타깝지만 하지 않으시는 게 맞다고 봅니다. 대신 집에 있는 자녀분이나 손자분들에게 물어보십시오. "이거 괜찮아? 쓸 만해?" 하고 물으면 "네, 할아버지, 이거 되게 쓸 만해요"라고 답할 겁니다. 그게 진짜라고 보시면 됩니다.
정리하면 두 가지입니다. 하나는 노벨상을 여러 분야에서 받았다는 것인데, 이는 그만큼 시간을 두고 비즈니스 모델이 발전할 가능성이 있다는 것을 예고해 준 것입니다. 또 하나는 모든 신기술은 나이 드신 분보다 젊은 후배들이 훨씬 적극적으로 받아들이고 비즈니스 아이디어도 많이 내기 마련인데, 이 친구들은 이미 생활 속에서 없어서는 안 될 존재로 자리 잡고 있다는 것입니다.
인터넷 버블과 다른 점
이렇게 놓고 보면 이것도 시간의 문제일 뿐, 어떤 식으로든 돈이 될 것입니다. 그리고 그 돈을 어떻게 버느냐는 저희의 몫은 아닌 것 같습니다. 우리 후배들, 그 친구들의 몫이겠죠. 그래서 그 친구들이 무엇을 내놓을지 잘 지켜봐야 합니다. 옛날 플랫폼이 등장했을 때도 설마 배달의 민족 같은 것이 나올 거라고 아무도 상상하지 못했잖아요. 그런 것처럼 수많은 아이디어가 나오면서 먹고살 길이 생길 것 같습니다. 이 점이 그때와 많이 다른 점 아닌가 하는 생각이 듭니다.
두 번째는 1999년 닷컴 때는 인터넷이라는 것이 깔리던 시대였는데, 당시 인터넷과는 속도가 다 똑같았습니다. 보통 586, 펜티엄에서 쫙 갔는데, 그러니까 성능 격차는 비슷했다는 얘기죠. 다만 차이가 있다면 누가 더 많이 깔아 놨느냐 정도였습니다. 나는 여기서도 되고 너는 여기서도 되고 하는 정도였다면, 지금 AI는 다릅니다. AI가 생각하고 추론하는 성능이 여전히 빠르게 좋아지고 있지 않습니까? 그런 점에서 그때와는 많이 차별화된다고 보시면 됩니다.
투자 성향: 버핏과 버리
워런 버핏은 항상 새로운 변화 속에서 가능성을 찾는 사람입니다. 그리고 그 가능성이 단순한 가능성이 아니라 지속적으로 돈을 벌 수 있는 비즈니스 모델로 만들어질 때 투자를 하는 것 같습니다. 애플이 대표적인 예입니다. 애플이 스마트폰을 내놓았다고 바로 투자하지 않았습니다. 생태계를 만들고 비즈니스 모델이 확실해졌을 때 투자했죠. 최근에는 구글에도 투자했습니다. 구글은 우주 사업에도 투자했고 스페이스X의 2대 주주이기도 합니다. 지금 보면 AI와 관련해서 굉장히 유리한 고지에 있다고 판단했을 것입니다. 현금 측면에서도 돈을 많이 벌고 있으니 현금 흐름이 풍부합니다.
또 하나, AI에서 데이터가 굉장히 중요한데, 구글만큼 데이터를 많이 가진 곳이 없습니다. 유튜브도 있고 구글 검색도 있으니, 최소한 이 기업은 문제없이 선도 기업으로 갈 수 있고 조만간 돈도 벌 수 있다고 판단했을 것이라고 생각합니다.
반면 마이클 버리는 시장에 대해 부정적인 입장입니다. 그런데 버리가 AI 자체를 부정하는 것은 아닙니다. AI가 유용하다는 것도 알고 있고, 나중에 세상을 바꿀 거라는 데도 이견이 없습니다. 다만 현재 투자되고 있는 규모를 보면 필요에 비해 너무 과도하게 투자하고 있다고 보는 것입니다. 그래서 과잉 투자를 한 기업들은 나중에 상황이 안 좋아질 것이라는 입장입니다. 버리는 AI가 안 된다는 것이 아니라, AI는 맞지만 그 필요에 비해 과잉 투자가 이루어졌고, 그 과잉이 드러나면 큰일 날 기업들이 있다고 보는 것입니다. 그래서 그런 기업들을 골라 공매도하겠다고 말한 것입니다. 즉 AI 자체를 부정하는 것이 아니라 투자의 과잉을 우려하는 것이라고 보시면 될 것 같습니다.
AI 병목: GPU에서 전력까지
AI는 투자가 굉장히 많이 들어가는 작업입니다. AI가 처음 시작됐을 때는 항상 부족한 것이 있었습니다. 첫 번째는 GPU였습니다. 지금도 부족하죠. GPU를 구할 수 있습니까? 못 구합니다. 두 번째는 HBM이었습니다. GPU는 구했는데, GPU를 쓰다 보니 GPU의 80%가 놀았습니다. 20%만 일했죠. 왜냐하면 데이터가 제때 들어오지 못했기 때문입니다. 그래서 더 많은 데이터를 들여올 수 있는 HBM이 필요했습니다. 세 번째는 학습을 마친 뒤 추론, 즉 우리가 묻고 답을 얻는 단계에서 반도체 수요가 천문학적으로 늘었습니다.
성능을 더 높이려면 데이터 센터를 더 많이 지어야 하는데, 여기서 정말 문제가 되는 것이 전력입니다. AI를 구현하려면 더 많은 데이터 센터와 반도체 칩이 필요하고, 이 칩들은 그냥 돌아가는 것이 아니라 반드시 전기가 필요합니다. 그런데 글로벌 역사상 유례없이 많은 투자가 이루어지고 있는 데 비해, 미국의 전력 인프라는 그동안 투자가 거의 없었습니다. 그래서 조만간 전력 부족 때문에 오히려 AI가 발전하지 못할 가능성도 업계에서 거론되고 있습니다. 오늘 아침 월스트리트저널 기사를 보니, 중국이 미국보다 전력 면에서 낫다고 할 정도입니다.
전력이 문제가 되는 가장 큰 이유 중 하나는 시차입니다. AI 관련 데이터 센터는 1, 2년이면 짓습니다. 하지만 발전소는 1, 2년 안에 지을 수 없습니다. 결국 데이터 센터가 지어지는 속도보다 발전소가 지어지는 속도가 늦어서, 그 간극에서 전력 부족이 발생하고 있습니다. 이것이 내년에 가장 큰 화두가 될 것이라고 생각합니다.
기술적으로는 스케일링 법칙이 많이 얘기되는데, 누가 더 많은 컴퓨팅 파워, 더 많은 반도체, 더 많은 데이터, 더 많은 전력으로 모델을 돌리느냐의 싸움입니다. 이렇게 투입을 늘려도 성능 개선이 안 될 때가 끝이라고 볼 수 있습니다. 그보다 앞서 중요한 분기점은 소비자의 선택이 명확해질 때입니다. "이 두세 기업은 괜찮은데 나머지는 아닌 것 같다"는 선택이 분명해지는 순간이 중요한 전환점이 될 것입니다.
시장 재편: 인수합병과 연합
이 과정에서 인수합병이 활발해질 가능성이 높습니다. 모든 기업이 살아남을 수는 없고, 한두 개 기업이 시장을 독점하기도 어렵습니다. 여러 기업이 나눠서 시장을 가질 수밖에 없을 것입니다. 그중 선두 기업이 있을 것이고, 특정 분야에 특징을 가진 기업도 있을 것입니다. 도태되는 기업도 나오겠지만, 그 기업들은 없어진다기보다 선도 업체와 힘을 합치면서 인수합병이 이루어질 가능성이 큽니다. 이것은 내년이나 내후년 시장에서 일어날 수 있는 일입니다. 기업이 나빠진다기보다는 연합군이 형성되면서 오히려 더 강해질 수도 있으니, 이 모습을 예의주시할 필요가 있습니다.
현재 최선두권은 오픈AI이고 여전히 점유율도 높습니다. 그리고 구글의 제미나이가 뒤를 잇고 있습니다. 두 기업은 서로 의식하며 최선두권을 유지하고 있는 것 같습니다. 나머지 기업 중에서 이들을 따라올 기업이 무엇인지, 큰 기업이 아니더라도 특정 분야에서 "이 기업은 정말 대단하다"고 할 수 있는 기업이 나올 수 있을 것입니다. 아직은 두 기업이 앞서 가고 있지만, 춘추전국시대가 될 것이라고 생각합니다.
투자 시 유의할 점
투자에서 중요한 것은 두 가지라고 생각합니다. 첫째, AI 기술의 변화가 생각보다 매우 빠릅니다. 저희도 스타트업에 많이 투자하고 있는데, AI를 활용해 기술을 개발했다가 접는 경우가 많습니다. 개발을 마쳤는데 기술 변화 속도가 더 빨라서, 불과 6개월 만에 내가 개발한 기술이 옛날 기술이 되어버리는 일이 흔히 일어납니다. 바꿔 말하면 그만큼 기회가 많이 남아 있다는 뜻이기도 합니다. 새롭게 변하는 AI의 모습을 보면서 더 많이 투자할 기회가 계속 나온다는 점이 중요합니다.
둘째, 최근에 생각보다 큰 변동성이 있었습니다. 그 변동성을 견디는 가장 좋은 방법 중 하나는 빚을 내서 투자하지 않는 것입니다. 내 돈으로 투자하면 일정 부분 변동이 있어도 수익이 있으면 길게 들고 갈 수 있고, 유연하게 대응할 수 있습니다. 그런데 최근 변동은 역대급이라고 봅니다. 이 정도가 되면 남의 돈, 즉 신용 같은 것을 써서 투자하면 정말 잘하는 투자자가 아니고서는 쉽지 않습니다. 변동성이 커지면 올라갈 때는 괜찮지만 내려갈 때는 냉정한 판단이 어려워지고, 자꾸 오판을 하게 됩니다. 그러면 시장이 길게 보면 올라가더라도, 대부분의 투자자들은 변동성에 취약해져서 손실을 확정짓고, 지수가 올라도 오히려 돈을 벌지 못하는 현상이 많이 나타납니다.
이것은 이번만의 일이 아닙니다. 1999년 닷컴 버블 때부터 겪어봤지만, 닷컴 버블이나 2006년 중국 산업화 때도 돈을 번 투자자는 전체의 10%도 안 됐습니다. 지수는 1,000에서 2,000으로 오르는데 투자자들의 수익률은 반대로 가는 경우가 많습니다. 최근에도 증권사나 언론 매체에서 수익률 게임 대회를 열고 중계하고 있는데, 출전자들은 나름 주식을 잘한다고 뽑힌 사람들입니다. 그런데 벌써 세 팀, 네 팀이 탈락했고, -2%로 탈락한 경우도 있습니다. 지수가 4,100대를 오가는 상황에서 3,000 중후반에 있는 지금이라면 수익이 크게 나야 정상인데, 마이너스라는 것은 그만큼 시장이 어렵다는 뜻입니다. 이것은 그분들만의 문제가 아니라, 대부분의 개인 투자자도 다르지 않다고 봅니다.
그러니 변동성에 취약하지 않으려면, 남의 돈을 쓰기보다 내 돈만 가져가는 것이 좋습니다. 그리고 단기 변동에 연연하면 안 됩니다. 올라가면 따라 타고 빠지면 따라 파는 것을 여러 번 반복하면, 지수는 제자리인데 손실만 커질 가능성이 높습니다.
버블 가능성
결국 이 시장이 버블로 갈 수 있다면, 생각보다 큰 시장이라는 뜻입니다. 다만 버블까지 간다는 것은 기업의 실적만으로 오르는 것이 아니라, 실적이 아닌 꿈과 기대만으로도 오를 수 있다는 얘기입니다. 지금은 실적으로 가고 있지만, 시간이 지나면 실적 이외의 것, 즉 유동성과 돈의 힘에 의해 꿈이 정당화되면서, "나중에 로봇이 다 갈릴 거야", "나중에 AI가 이런 것도 할 거야"라는 내러티브들이 시장에서 마구 부풀려질 때까지 갈 가능성이 높다고 조심스럽게 말씀드립니다. 그것이 버블이라고 보는 것입니다. 그때까지 가면 지금보다 훨씬 더 오를 수 있습니다.
많은 투자자가 진짜 버블이 온다고 생각한다면 지수는 더 오를 것입니다. 다만 우리의 고민은, 내가 과연 실적도 나오지 않는 기업에 투자하는 것이 맞는가 하는 것입니다. 그것은 여러분의 선택입니다. 저는 그런 것은 잘 모르겠고 실적이 나오는 정도만 투자하겠다는 것이 가장 현명하다고 생각합니다. 다만 버블 시장도 시장이고 크게 오를 기회가 있으니 머니 게임에 참여하겠다는 분들을 막을 힘은 없습니다. 그래도 그럴 수 있다는 점은 꼭 기억해 주셨으면 합니다.
한국 시장의 기회
주식 시장이 좋다고 말하는 근거는 AI라는 새로운 산업이 등장하면서 한국 기업들에게 수많은 기회가 생겼기 때문입니다. 가장 큰 이유가 그것입니다. AI와 관련해서 반도체를 비롯해 전력 기기, 발전 설비에 이르기까지 한국의 IT 및 기타 산업에 파급 효과가 크게 나타나고 있어서, 지수가 올라갈 가능성이 가장 큽니다.
두 번째는 정부의 상법 개정입니다. 옳은지 그른지를 떠나서, 그동안 기업들이 벌어들인 돈을 주주에게 환원하지 않거나 특정 대주주만을 위해 쓴 것은 사실입니다. 이런 점들이 글로벌 선진국 수준에 맞게 주주에 대한 책임을 얘기하게 되면, 주가 상승 폭도 크게 커질 수 있는 계기가 될 수 있다고 판단합니다. 최근 상법뿐 아니라 세법도 고쳤는데, 배당과 관련한 분리과세 같은 것들도 여기에 해당하기 때문에 큰 의미가 있다고 생각합니다.
세 번째는 돈의 의미입니다. 지금 시장에 돈이 너무 많이 풀려 있고, 양극화가 지속되면서 더 어려워진 서민들 때문에 금리를 쉽게 올리지 못합니다. 금리를 올리면 인플레이션은 잡힐지 몰라도 서민들의 생활이 더 어려워지기 때문입니다. 그래서 현재의 저금리 기조는 장기화될 수밖에 없습니다. 돈의 가치는 계속 떨어지고, 시중에 돈은 많아지는데, 미국이나 글로벌 차원에서 AI와 산업 변화로 여러 기회가 생기고 있습니다. 그 중심에서 한국이라는 나라가 뜻밖에 큰 수혜를 받고 있습니다.
여기에 행운이 하나 더 있다면, 미중 갈등 때문에 이 산업 변화의 가장 큰 수혜국이 중국이 될 수도 있었는데, 중국이 공급망에서 배제되면서 한국이 누릴 수 있는 것이 많아졌다는 점입니다. 저는 이것도 굉장한 기회라고 생각합니다.
미국 정책과 중간선거
가장 큰 동력은 미국의 정책이라고 생각합니다. 아시다시피 트럼프 대통령은 내년 11월 중간선거를 앞두고 있습니다. 미국은 상하원 선거를 2년마다 치르는데, 하원은 435명 전원을 교체하고 상원은 100명 중 3분의 1을 뽑습니다. 이 중간선거는 트럼프 행정부가 지금까지 해온 것에 대한 성적표가 됩니다. 트럼프 입장에서는 이 선거에서 승리해서 의회가 자기편이 되어야, 남은 임기 동안 원하는 대로 힘을 쓰면서 밀고 나갈 수 있습니다.
그래서 더 많은 정책적 배려가 있을 것 같습니다. 예를 들어 돈을 시장에 더 많이 푸는 방향이 있을 수 있습니다. 최근 연준 의장까지 교체하려는 의도가 무엇이겠습니까? 더 오랫동안 저금리를 유지하고, 금리를 더 맞추고 싶은 의지를 보인 것이라고 볼 수 있습니다. 정책적으로도 AI 쪽에 대한 지원이 크게 늘어날 가능성이 높습니다.
또 우크라이나 전쟁이 끝나면 복구 수요가 생기고, 고물가 원인 중 하나였던 원자재 가격이 내려갈 여지도 있습니다. 그렇게 되면 물가가 안정될 수 있는 여러 요인이 생깁니다.
한국은 수출 국가입니다. 수출 국가는 우리의 의지도 중요하지만, 수출하는 지역의 경제와 정책이 어떻게 되느냐에 따라 좋아질 수도 있습니다. 그런 점에서 트럼프가 내년 중간선거에서 이기기 위해 펼치는 전략이 한국 수출에도 도움이 될 것이라고 말씀드리고 싶습니다.
성장률과 주가는 따로 간다
투자자 중에는 성장률이 어떻게 되니까 주식이 어떻게 된다고 말씀하시는 분이 많습니다. 이것이 맞을 때도 있고 맞지 않을 때도 있습니다. 저희가 보기에는 세계화가 진행되면서 이 이론은 이제 잘 들어맞지 않는다고 봅니다.
조금 더 구체적으로 설명드리겠습니다. 주식 시장은 기업 이익의 합입니다. 기업 이익이 좋으면 주식 시장이 올라갑니다. 성장률은 그 나라 경제 전체를 말합니다. 그런데 중요한 것은 GDP의 'D', 즉 도메스틱입니다. 국내에서 벌어진 일만 따지는 것이라는 뜻입니다. 그런데 우리 기업들의 공장이 국내에만 있습니까? 삼성전자 공장은 미국에도, 중국에도, 유럽에도 있습니다. 현대자동차도 미국, 유럽, 브라질에 공장이 있습니다. 그런 곳에서 생산된 것은 우리 성장률에 들어가지 않습니다.
그러니 국내 내수는 어려워져서 성장률은 떨어질 수 있지만, 주가는 올라갈 수 있습니다. 해외에서 공장이 잘 돌아가고 수출이 잘되면 기업 이익이 늘기 때문입니다. 따라서 이제는 한국의 국내 성장률과 지수가 따로 움직이는 경우가 굉장히 많아지는 것이 일반적이라고 볼 수 있습니다. 미국도 마찬가지입니다. 미국 기업 대부분이 다국적 기업이고 해외 비중이 높아서, 경제 지표와 주가가 괴리되는 경우가 많습니다.
이 부분에서 저는 조심스럽게 말씀드리면, 경제 분석으로 주식을 분석하는 경우에 제대로 하는 사례를 별로 보지 못했습니다. 대표적인 사례가 케인스입니다. 경제학에서 케인스학파로 유명한 그분도 경제학으로 주식을 했다가 안 좋은 경험을 했고, 그래서 워런 버핏에게 많이 놀림을 받았습니다. 버핏은 2년 전에도 이런 얘기를 했습니다. 케인스가 경제 분석을 그만두고 기업을 보기 시작하면서 돈을 벌기 시작했다는 것입니다. 이것이 중요합니다.
경제가 안 좋은데 왜 주식이 오르냐는 질문이 많은데, 그 답은 경제 분석을 하는 분들이 주식 분석을 하면서 잘못된 이론을 시장에 퍼뜨리고, 그것 때문에 투자자들이 혼란을 겪고 있다는 것입니다. 저는 그렇게 생각합니다.
AI 다음 단계: 수익화
AI를 빼고는 지금을 판단할 수 없습니다. 다만 AI라고 해서 그냥 AI라고 얘기하는 것은 의미가 없고, AI는 지금 형태와 다른 모습으로 변해갈 것 같습니다. 지금까지는 AI를 투자 관점에서 봤습니다. AI 성능을 높이려면 전력도, 반도체도 더 많이 넣어야 하는 구조였습니다. 그런데 내년부터는 본격적으로 AI가 무엇으로 돈을 벌 것인가라는 고민이 시작될 것입니다. 그런 측면에서 AI가 확장성을 가지고 부각되지 않을까 생각합니다.
지금 시장에서 주목하는 산업은 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 반도체 공급 부족입니다. 글로벌에서는 3개 회사, 4개 회사, 즉 마이크론, 삼성전자, SK하이닉스 등 소수 기업 중심으로 공급이 형성되고 있습니다. 이들 기업의 공급 계획이 굉장히 보수적이어서, 현재의 수요를 감당하지 못하는 공급 부족이 일어날 가능성이 높습니다. 두 번째는 전력입니다. 발전소 건설에는 시간이 걸립니다. 원전 하나만 해도 수주부터 시작해서 몇 년은 걸리지 않습니까? 반면 데이터 센터는 생각보다 빨리 지어집니다. 그래서 데이터 센터를 짓고 싶어도 전력이 없어서 못 짓는 사례가 많이 나올 수 있습니다. 내년에 전력 설비와 반도체 부족이 시장의 가장 큰 화두가 될 것 같습니다. 내년 중반부터 본격화되지 않을까 생각합니다.
물론 일부 기업들은 이미 그런 기대가 반영되어 있습니다. 특히 거래소 시장보다 비상장 시장에서 일부 비싸게 거래되는 부분이 있는 것 같습니다. 이런 기업들이 본격화된다는 시점은 내년 어느 시기라고 못 박을 수는 없습니다. 시장이 바로 움직이지는 않을 것이고, 최근 겨울에 있었던 조정 같은 것이 한 번 더 올 수도 있습니다. 그런 조정 이후에 오르는 시장에서 이런 것들이 본격화되지 않을까 생각합니다.
돈이 많이 풀린 시장에서는 업으로 하는 사람들에게도 어렵습니다. 결국 큰돈을 벌려면 둘 중 하나입니다. 내가 시장을 이기거나, 시장이 얘기하는 방향을 잘 따라가거나입니다. 시장을 앞서서 더 많은 수익을 내겠다는 욕심보다는, 시장이 어떻게 되는지 그 얘기를 잘 듣고 따라가는 것이 좋습니다. 시장이 이쪽이 좋아진다고 말하는구나 하는 것을 주의 깊게 보고, 투자 욕심을 조금 버리면서 투자하는 것이 더 많이 벌고 덜 잃는 길이라고 생각합니다.
실용적인 투자 방법
시장은 전반적으로 순환이 빠르게 진행되고 있습니다. 투자자가 어떤 종목을 샀는데 갑자기 다른 쪽이 움직이면 "잘못 샀나?" 하고 팔았다가 다시 사는 경우가 많습니다. 그래서 초기 투자자나 연습이 많이 안 된 투자자, 이제 막 진입한 투자자라면 ETF가 더 유리하다고 생각합니다. 지수가 많이 올라갈 거라면, 지수나 포트폴리오를 통해 투자하는 것이 낫습니다. 자꾸 사고파는 것은 수수료만 내고 실익이 없을 가능성이 높습니다.
내년에 유망하다고 하는 분야가 있다면, 특정 종목보다 그와 관련된 ETF로 포트폴리오를 구성해 두는 것이 좋습니다. 1등은 못 하더라도 3등은 할 수 있습니다. 3등만 해도 정말 대단한 것입니다. 꼭 1등이 될 필요는 없습니다. 1등을 노리려면 오랜 경험과 시장을 보는 안목이 있어야 하지만, 관련 ETF만 잘 골라도 상식적인 수준에서 시장을 이길 수 있습니다. 대부분의 투자자가 이쪽저쪽을 왔다 갔다 하다 보니 그 정도 수익률도 거두지 못하는 경우가 많습니다. 그러니 너무 무리하지 말고 평범하게 투자해도 시장을 이기는 데 큰 문제가 없다고 생각합니다. 물론 투자를 할 때는 자신의 판단이 있어야 합니다.
투자서도 한번 읽어보셨으면 합니다. 한국 투자자들이 쓴 책 말고, 저는 피터 린치가 쓴 책을 추천합니다. 주식 시장이 어떤 것인지 알 수 있는 좋은 책입니다. 또 여러 채널에 나오는 좋은 분들의 말씀도 꼼꼼히 보셨으면 합니다. 다만 대충 보시면 안 됩니다. 제가 가장 걱정하는 것은 정보가 너무 많다는 점입니다. 지금은 정보의 빠르기보다 정보의 깊이를 얼마나 아느냐가 중요합니다. 찬찬히 읽으면서 "이게 이런 의미구나" 하고 깊이를 느끼실 때 투자에 성공할 수 있다고 봅니다.
지난 사례를 보면, 3, 4년 전에 2차전지에 투자했다면 큰 수익을 거두었을 것입니다. 2, 3년 전 방산과 전력 기기에 투자했다면 역시 많은 수익을 얻었을 것입니다. 20배씩 오르기도 했으니까요. 결국 왔다 갔다 하는 것보다, 그런 흐름을 잘 잡아 오랜 기간 투자하는 것이 더 큰 수익을 준다는 것을 역사가 계속 증명해 주고 있습니다. 내년에도 크게 다르지 않을 것입니다.
결국 그 기업들이 그렇게 오르는 동안 우리는 그 기업을 갖고 있지 않았거나, 갖고 있었다 하더라도 잠깐 수익만 보고 다른 데로 옮겼다는 얘기입니다. 왜 그럴까요? 깊이를 몰랐기 때문입니다. 그래서 지금 여러분이 빨리 알 필요도 없고, 너무 많은 정보를 알려고 할 필요도 없습니다. 어떤 정보가 나왔을 때 그 정보가 어느 정도 가치가 있고 어느 정도 깊이가 있으며, 이것이 주가에 얼마나 반영될지를 자꾸 연습하고 고민해 보는 시간을 가져야 실력도 늘고 수익률도 좋아질 수 있습니다.
여러분이 퍼플렉시티 같은 AI에 질문을 던져 보시면, 그 문맥을 다 이해하지 않습니까? 반도체 수요는 늘어날 수밖에 없습니다. 여기서 잘 적응하면 훨씬 더 많은 기회를 얻을 수 있고, 못하면 도태될 수 있는 굉장히 중요한 기로에 서 있습니다. 세상은 이미 변하기 시작했고 그 방향대로 가야 하기 때문에, 크게 변하는 기업과 종목들을 봐야 합니다. 구조적으로 AI로 갈 수밖에 없는 구조라고 생각합니다.
인류의 지속 성장을 방해하는 요인이 몇 가지 있습니다. 대표적으로 세계적인 빚이 너무 많습니다. 빚을 내서 성장해 왔다면 과도하게 성장한 것 아니냐고 볼 수도 있지만, 아무리 과도하게 성장했어도 효율적으로 이루어졌다면 빚이 늘어날 수는 없습니다. 인풋보다 아웃풋이 컸을 테니까요. 결국 성장에 눈이 멀어 비효율적으로 성장해 왔던 겁니다. 지금은 인류가 그 비효율과 비만을 걷어내야 하는 단계입니다.
또 하나의 요인은 인플레이션과 부(富)의 불균형입니다. 미국에서 어제 인플레이션이 2.7%로 나왔지만, 서민이 느끼는 물가 압박은 훨씬 큰 것 같습니다. 부자들이 쓰는 고급 승용차나 고급 가전은 기술 발전으로 가격이 많이 떨어졌습니다. 반면 교육, 헬스케어, 의료 서비스처럼 사람에 의존할 수밖에 없는 분야는 아직 자동화가 되지 않았습니다. 인공지능은 이것을 자동화할 수 있습니다. 결국 우리가 더 스마트하게 살아야 하고, 그 도구가 인공지능입니다.
당분간은 엔비디아가 깔아 놓은 표준이 유지되기 때문에 더 진행될 거라고 봅니다. AI가 학습 단계에서 추론 단계로 넘어가면서, 사람들은 엔비디아보다 AMD나 브로드컴이 낫지 않으냐고 생각합니다. 일부 맞는 부분이 있습니다. 추론에 특화된 칩들, 예를 들어 ASIC이나 FPGA 수요가 막 폭발하기 시작했으니까요. 그렇지만 GPU도 계속 성장하는 것이 맞습니다. GPU도 교체 수요가 있습니다. 5년 정도 쓴다고 보면, 엔비디아가 깔아 놓은 GPU의 교체 수요만 생각해도 굉장한 규모입니다.
여러분이 잘 모르는 것이 하나 있습니다. 로봇을 학습시켰다면 그것이 현장에서 학습된 대로 행동해야 합니다. 그것이 시뮬레이션인데, 그 시뮬레이션 플랫폼은 구글과 엔비디아가 독점하고 있습니다. 오히려 엔비디아가 훨씬 유리합니다. 앞으로 엔비디아가 여기서 돈을 벌 것이라고 봅니다.
2016년에 워런 버핏이 애플을 샀을 때 PER이 12배였습니다. 그래서 싸게 산 거냐고 할 수도 있지만, 워런 버핏이 그렇게 샀다면 그것은 두들겨 맞으면서 쥐를 잡은 것이나 마찬가지입니다. 애플이 그동안 높은 주가 성장을 보인 이유는 리레이팅(재평가) 때문입니다. 단순히 휴대폰을 파는 것이 아니라, 애플리케이션과 데이터를 쓰는 서비스들이 크게 성장했기 때문입니다. PER도 12배에서 37배까지 올라왔습니다. 엔비디아도 앞으로 그런 재평가 스토리가 전개될 것입니다. 어떻게? AI 추론 서비스가 많이 나오면 그것을 모두 시뮬레이션해야 하고, 거기서 새로운 수익원이 생기면서 한 단계 도약할 것입니다.
구글이 TPU를 내세우면서 엔비디아 GPU를 대체할 수 있다고 보는 분들도 있습니다. TPU는 행렬 곱을 빨리 처리하는, 딥러닝에 특화된 칩입니다. 요즘 특화 기능에 관심이 많은 것은 알겠습니다. 하지만 범용 표준 기능을 하는 GPU도 여전히 중요합니다. CXL은 반도체를 연결하는 표준인데, 시장은 그보다 더 빠르게 연결하는 기술, 예를 들어 AMD의 인피니티 패브릭 같은 데 관심이 많습니다. 그래도 표준인 CXL은 여전히 중요하고, 그래서 그것은 시장에서 너무 앞서 간 것으로 볼 수도 있습니다.
지금 AI가 똑똑한가요? 할루시네이션(환각)으로 거짓말을 합니다. 도덕성이 없어서 거짓말을 하는 것이 아니라, 모르기 때문입니다. 답변하기 전에 내가 생각한 것이 맞는지 신중하게 더블체크하는 프로세스가 필요한데 아직 그것이 충분하지 않습니다. 이런 것을 갖추려면 반도체 수요는 더 늘어날 수밖에 없습니다. 반도체 수요 자체를 의심하지는 않습니다. 다만 한국의 메모리 반도체에는 위협이 될 수 있습니다. 반도체 발전 방향을 보면 AI를 지원해야 하니, 메모리 기능보다 비메모리 기능이 더 중요해지고, 패키지 기술이 훨씬 중요해집니다.
반도체가 미세화되면 더 가까운 거리에서 교신할 수 있어 빠르고, 작은 전기로도 교신할 수 있어 저전력이 됩니다. 전력을 덜 쓰니 열도 덜 납니다. 이것이 AI가 가장 원하는 조건입니다. 그러려면 반도체와 연결되는 많은 도로를 뚫어야 하는데, 그 기법이 하이브리드 본딩 같은 기술입니다. 이런 것을 잘하면 기회를 얻고, 지금 수요 초과 상태이니 부가가치도 더 높아질 것입니다. 하이브리드 본딩은 원래 비메모리에서 쓰던 기술이고 TSMC는 예전부터 해 왔습니다. 우리는 이제 그것을 캐치업해야 하는 순간입니다. 잘 못하면 메모리를 더 많이 쌓을 수밖에 없고, 메모리와 GPU 사이의 인터포저에서 여러 길을 내는 문제가 복잡해지면, 결국 TSMC가 그 문제를 해결하면서 우리가 하던 일을 가져갈 수도 있습니다. 기회와 위협이 공존하는 것입니다. 잘 적응하면 기회가 많고, 못하면 도태될 수 있는 중요한 기로에 서 있습니다.
AI가 원하는 것은 빠른 처리 속도입니다. 반도체 간 교신이 원활해야 하고, 이를 관장하는 것이 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)입니다. 계산 규모가 커지면, 가속기(GPU)의 연산 속도보다 메모리에서 데이터를 불러오는 속도가 더 느리고 더 중요해집니다. 그래서 CXL이 앞으로 훨씬 중요해집니다. 지금까지는 GPU, DPU, FPGA 같은 기능성 반도체가 각자 메모리를 갖고 있었는데, 교신하려면 복사하고 전송하고 잠시 기억했다가 다시 내보내는 불필요한 과정이 들어갑니다. 공통 메모리를 두고 필요할 때 할당받아 쓰자는 것이 방향입니다. 공통 메모리를 관장하는 것이 CXL이니 CXL 기능이 더 중요합니다. 이 분야에서는 아스테라랩스 같은 회사가 관장하고 있어 실적도 괜찮을 것으로 봅니다.
또 계산할 때마다 중앙 서버를 들락날락하면 교통량이 많아지고 병목도 생깁니다. 웬만한 계산은 지역에서 하도록, 각 지역에 소형 모듈형 데이터 센터를 설치하자는 흐름이 있습니다. 이것을 가장 잘하는 회사는 티프(Vertiv 계열로 언급된 회사)입니다. 데이터 센터 서버는 매우 뜨거워지므로 전기가 통하지 않는 액체에 담가 식힙니다. 보조 전원 장치도 잘하는 회사이고, 데이터 센터 하드웨어 전반을 이해하고 있습니다. 모듈형 데이터 센터 수요가 늘 것입니다. 또 데이터를 꺼냈다가 다시 저장하는 과정이 느려 여기서 병목이 생길 수 있습니다. 빨리 꺼낼 수 있는 기능을 가진 퓨어스토리지나 넷앱 같은 업체도 주목할 만합니다.
전기는 이미 많이 부족해졌습니다. 사막이나 바다에는 신재생 전기가 많지만 송전망이 거기까지 닿지 못합니다. 결국 송전망의 문제입니다. 전기차도 많이 보급됐고, 채굴용 연산은 검색보다 훨씬 많은 전기를 씁니다. 그런데 송전망은 그만큼 늘지 않았습니다. 그래서 지금의 송전망은 과부하 상태이고, 전 세계적으로 전기요금이 오르고 있습니다. 송전망을 교체해야 하기 때문입니다.
우리가 풀어야 할 과제는 중앙에서 오는 전기의 양을 줄이는 것입니다. 지역의 전기 과부족은 소형 원자로 같은 독립 발전원을 곳곳에 두어 스스로 해결하면 됩니다. 요즘 다크 팩토리라는 말도 많이 씁니다. 공장에는 기계와 로봇만 있고, 사람은 집에서 로봇을 원격 제어합니다. 그렇다면 생산 시설이나 데이터 센터가 굳이 사람이 출퇴근할 수 있는 반경 안에 있어야 할까요? 더 멀리 있는 것이 경제적입니다. 하지만 그곳까지 송전망은 들어가지 못합니다. 그래서 생산 시설과 데이터 센터에 전기를 공급하는 독립 발전원, 즉 소형 모듈형 원자로(SMR)나 마이크로 리액터가 들어가게 됩니다. 사업성은 의심할 바가 없습니다. 원자력은 이미 많이 해 봤고 인프라도 갖춰져 있습니다. 문제는 규제입니다. 소형 원자로가 우리 생활 주변에 들어와도 안전한가? 구조적으로는 안전하다고 생각합니다. 큰 원전을 작게 쪼개면 표면적이 늘어나 반응성이 좋아지고, 그만큼 쉽게 제어할 수 있습니다. 4세대 원자로는 구조적으로 더 안전합니다. 지금의 원전은 감속재로 물을 쓰는데, 물은 끓기 때문에 고압으로 만들어야 하고 그래서 위험합니다. 4세대 소형 원자로는 감속재로 나트륨을 씁니다. 나트륨의 끓는점은 883도라 웬만해서는 끓지 않아 고압이 필요 없습니다.
물론 기존 에너지 기득권의 저항도 있을 것입니다. 소형 원자로가 보급되면 석유 수요가 줄어드니 오일 메이저는 곤란해질 것이고, 로비도 많을 것입니다. 소형 원자로 외에는 AI를 위한 전기를 공급할 방법이 별로 없어 보입니다. 결단이 필요한 시점이고, 에너지 패권이 석유에서 전기로 넘어갈 것이라고 봅니다.
수혜주로 보면, 3.5세대 소형 원자로에서는 뉴스케일 파워가 가장 앞서 있고 필요한 규제도 이미 맞춰 놓은 상태입니다. 4세대는 구조가 다른 선진 형태인데, 빌 게이츠가 하는 테라파워(소듐 방식), X-energy(아마존 투자) 같은 비상장 기업들이 있어 시장에 나오려면 시간이 걸립니다. 원자로를 직접 하지는 않지만 증기발생기나 열교환기를 만드는 두산에너빌리티는 누가 승자가 되든 매출을 높일 수 있는 구조입니다. 소형 원자로보다 작은 마이크로 리액터 쪽에서는 오클로(Oklo)가 있습니다. 오클로 지분의 약 5%를 샘 올트먼이 갖고 있고, 오픈AI가 데이터 센터를 지을 때마다 오클로가 독립 발전원을 공급한다는 약속 때문에 성장 스토리가 전개됐습니다. 당장 수익화가 가능한 곳은 BWX 테크놀로지입니다. 핵잠수함이나 위성용 마이크로 리액터를 이미 많이 공급해 실적을 내고 있습니다. 4세대 MMR은 고농도 우라늄을 쓰는데, 군사적 목적이 있어 정부 기관이 아니면 만들기 어렵습니다. BWX는 민간 업체로서 유일하게 가능하니 앞으로 수익화가 가능할 것입니다.
AI를 가장 급진적으로 추진할 곳은 중국일 것입니다. 미국이 중국을 견제할수록 중국은 더 급진적으로 AI를 해야 하고 전기가 더 필요합니다. 세계 석유 수요에서 중국이 차지하는 비중은 약 16%입니다. 중국이 전기 쪽으로 방향을 틀면 유가가 배럴당 50달러 미만으로 떨어질 수도 있습니다. 그렇게 되면 사우디를 비롯한 중동 산유국과 러시아는 재정을 감당하기 어려워질 것입니다. 한쪽에서는 AI로 축제 분위기, 다른 쪽에서는 모라토리엄(지급 유예)을 선언할 수도 있습니다. 미국도 사실 산유국입니다. 그 많은 석유를 버릴 수는 없습니다.
석유를 어리석게 태우기만 했다면 이제 고부가가치로 쓰는 방법을 찾아야 합니다. 석유는 탄소와 수소의 결합이니, 열이나 촉매로 쪼개는 것입니다. 수소는 전기가 필요한 곳으로 옮겨 공기 중 산소와 결합시키면 물이 나오면서 전기가 생깁니다. 탄소는 지금 카본블랙처럼 저부가가치 용도로 씁니다. 이것을 나노 상태에서 빼내 배터리 소재나 그래핀, 탄소나노튜브 같은 고부가 물질로 바꿀 수 있다면 수소 경제의 채산성이 크게 좋아집니다. 이 역량을 가진 업체는 정밀화학에 강한 일본 업체들이 될 것 같고, 쇼와덴코 같은 회사가 후보로 떠오르고 있습니다.
수소는 아직 요원하다는 얘기도 있지만, 수소를 간절히 원하는 산업은 분명히 있습니다. 바로 철강입니다. 철광석에는 산소가 붙어 있는데, 지금은 탄소를 넣어 산소를 떼어냅니다. 이 과정에서 CO2가 나오고 엄청난 열이 발생해 용광로가 됩니다. 탄소 대신 수소를 넣으면 물이 나오고 깨끗한 철이 남습니다. 이 과정에도 열은 발생하지만 용광로가 될 만한 열은 아니므로, 가열을 위한 전기가 필요합니다. 그리고 대량의 수소를 구해야 합니다. 그래서 철강 업체들이 소형 원자로를 만들고 싶어 합니다. 원자로에서 전기를 얻고, 원자로에서 나오는 열로 천연가스를 쪼개 수소를 대량으로 얻고, 탄소는 고부가 소재로 바꾸는 방식입니다. 이런 방식의 수소를 청록 수소라고 부릅니다. 소형 원자로와 청록 수소가 함께 오는 것입니다.
수소가 쓰일 또 하나의 분야는 트럭입니다. 배터리는 순간적으로 힘을 몰아 쓰는 데 강하고, 승용차에 맞습니다. 수소연료전지는 꾸준한 힘을 오랫동안 낼 수 있습니다. 트럭은 고속도로를 꾸준히 달리면 되고, 운송 거리가 깁니다. 배터리로 커버하려면 배터리가 기하급수적으로 커져 맞지 않습니다. 수소연료전지는 장거리를 뛰더라도 수소 탱크만 키우면 되고, 고속 충전도 가능합니다. 여기에 트럭이 디지털화되어 자율주행이 가능해지면, 운전기사 인건비를 절감할 수 있어 경제성이 매우 큽니다. 자율주행이 수소 경제가 올 수 있는 인센티브를 제공할 수도 있습니다.
그동안 그린 수소에는 바이든 정부가 보조금을 많이 줬습니다. 하지만 트럼프 대통령이 취임하면서 보조금을 걷어내고 있습니다. 수소 분야 대표 업체인 플러그파워는 2020~2021년에 그린 수소 쪽으로 M&A를 많이 했는데, 보조금이 삭제되면서 지금은 자본잠식을 걱정하는 처지가 됐습니다. 트럼프 집권 기간 동안 증자로 버텨 낼 수 있다면, 수소 밸류체인 전반을 커버하고 있으니 생존만 하면 주가는 크게 오를 수 있습니다. 즉 플러그파워는 하이리스크 리턴 종목입니다.
테슬라 옵티머스가 2만 달러에 나온다고 합니다. 이 가격이 실현되면 로봇 구동에 드는 시간당 비용은 6~7달러 수준입니다. 미국 평균 시간당 임금이 18~19달러이니, 약 3분의 1 수준입니다. 로봇은 술을 마시지 않고, 불평하지 않으며, 노조를 만들지도 않습니다. 사용자 입장에서는 쓰지 않을 이유가 없습니다. 다만 2만 달러가 정말 가능할지는 대량 생산에 달려 있습니다. 인공 장기를 3D 프린팅으로 만들려는 계획이 잘 안 된 이유는 혈관과 신경망이 너무 복잡하고 역학 구조도 있어 복제할 수 없기 때문입니다. 휴머노이드도 내부 배선이 매우 복잡해서 휴머노이드를 만드는 휴머노이드를 만들 수 없고, 사람이 직접 만들어야 하는 것이 병목입니다. 그래서 기능을 단순화해 대량 생산이 가능한 형태로 바뀌고, 가격을 낮춰 수요를 먼저 끌어낸 뒤, 기술이 쌓이면 섬세한 휴머노이드가 등장할 것으로 봅니다.
노동 가능 인구가 먼저 줄어든 나라는 일본입니다. 세계 10대 로보틱스 업체 중 다섯 개가 일본 업체입니다. 펑크, 야스카와 전기 같은 곳이 대표적이고, 스위스의 ABB도 공장에서 일하고 있습니다. 엔비디아가 로보틱스 시뮬레이션 플랫폼을 만들었으니 이들 로봇은 더 똑똑해질 것이고, 당장 가치를 많이 생산하면서 수혜를 볼 것입니다.
로봇 관절에는 서보모터가 들어가고, 그 속도를 줄여 힘을 얻는 장치가 감속기입니다. 속도를 줄이는 대신 힘을 얻어 섬세하게 제어할 수 있습니다. 이 부품을 만드는 업체도 대부분 일본 업체입니다. 나브테스코, 하모닉드라이브 시스템즈 같은 곳들이 잘하지만 아직 실적은 잘 나오지 않아 주가도 많이 오르지 못했습니다. 이유는 자동화 설비 로봇조차 아직 대량 생산이 안 되고 주문형 생산이기 때문입니다. 앞으로 AI 추론 서비스가 나오면서 다양한 로봇이 나오면, 이런 부품들이 규모의 경제에 도달하며 실적이 먼저 올라올 수 있다고 봅니다.
AI나 양자 컴퓨터는 모두 계산 능력입니다. 남보다 계산을 빨리 하면 남보다 먼저 행동할 수 있고, 경쟁에서 이길 수 있습니다. 결국 계산 능력이 패권입니다. 국방을 보면, 러시아가 극초음속 발사체에 핵탄두를 실어 날리면 미국이 다 잡기는 쉽지 않습니다. 미국의 관심은 러시아 미사일을 해킹해 러시아로 되돌려 보내는 것입니다. 이것도 계산 능력입니다. 적의 행태를 위성으로 관측했을 때 그것을 빨리 계산해서 상대가 무엇을 하려는지 미리 아는 것도 계산 능력입니다.
민간에서는 신약 개발을 예로 들 수 있습니다. 신약 물질은 화학 약품도 있고 단백질도 있어, 어떻게 조합되느냐에 따라 독성과 효능이 달라지고, 물질끼리 결합하는지도 미리 알기 어렵습니다. 지금은 컴퓨터를 몇 년씩 돌리며 최적의 조합을 찾고 있습니다. 양자 컴퓨터로 5분 만에 찾는다면, 연매출 수조 원에 달하는 블록버스터 신약을 남보다 먼저 얻을 수 있습니다. 게임 체인저가 되는 것입니다. 나노소재도 마찬가지입니다. 친환경 촉매 같은 신소재를 찾아야 하는데, 나노소재를 실제로 쓴 지 20년 정도밖에 안 되어 모르는 것이 너무 많습니다. 양자 컴퓨터로 계산해서 쓸 수 있다는 결과가 나오면 접근이 가능해집니다. 그래서 양자 컴퓨터가 계산 능력의 끝판왕이라고 말하는 것입니다.
양자 컴퓨터의 최대 문제는 오류였습니다. 그런데 최근 오류가 빠르게 줄고 있습니다. 2025년 노벨 물리학상 수상자들은 미시 세계에서 일어나는 양자 역학 현상을 거시적인 전자 회로에서 구현했습니다. 양자의 활동을 눈으로 관찰하기 쉬워졌다는 뜻이고, 그만큼 오류를 빨리 찾을 수 있습니다. 특히 AI가 발전하면서 양자 컴퓨터의 에러가 기하급수적으로 줄고 있습니다. 계산 규모가 커지면 에러가 확 늘어나는데, AI가 웬만한 기능을 대신하면 양자는 자기가 잘하는 분야에만 집중할 수 있어 에러가 줄어듭니다. 또 예전에는 오류가 나면 기계를 멈추고 수정 코드를 넣고 다시 가동하는 가다 서다를 반복했습니다. 지금은 AI가 계산 결과를 지켜보다가 이상한 결과가 나오면 오류 패턴을 파악해 미리 수정 코드를 넣습니다. 그래서 계산이 멈추지 않습니다. 이처럼 양자 컴퓨터의 도래가 우리가 생각하는 것보다 빨리 올 수 있다고 봅니다.
블록체인은 역산이 불가능하다고 합니다. 거래 내역은 모두 공개되어 공증되지만, 공개 키를 통해 개인 키를 역산할 수는 없습니다. 쉽게 비유하면, 100미터를 걸어갔을 때 보폭을 역산하는 것과 같습니다. 보폭이 매번 달라 수많은 조합이 나옵니다. 그런데 양자 컴퓨터는 쇼 알고리즘이 있어서, 답이 아닌 것 같은 후보를 제거하며 답을 향해 빠르게 돌진합니다. 이 때문에 양자 컴퓨터가 등장하면 블록체인의 보안 전제가 흔들릴 수 있다는 우려가 생기는 것입니다.
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*참고: 원문은 자동 자막(음성인식) 텍스트라 일부 종목명·용어·인명이 잘못 인식되어 있었습니다. 위 글에서는 문맥상 명백한 오인식(예: 퍼플렉시티 대신 원문의 “첫피트”는 ChatGPT 등 생성형 AI 입력을 가리키는 표현으로 판단해 일반적 표현으로 정리, 소형 원자로·버핏 등)을 바로잡았고, 확신이 어려운 부분은 원문 취지에 맞춰 정리했습니다. 특정 종목에 대한 언급은 화자의 개인 견해이며 투자 권유가 아닙니다.*
양자 컴퓨터는 이론상 비트코인의 개인키를 뚫을 수 있습니다. 그렇다면 이것이 비트코인만의 문제일까요? 결국 세계 경제 전체가 해킹당할 수 있다는 뜻 아니겠어요? 그렇다면 양자 내성 암호가 나오겠죠. 그런데 양자 컴퓨터가 가장 힘들어하는 것이 무엇입니까? 바로 자기 스스로의 오류입니다. 지금 자기 문제를 해결하지 못하니까, 그것을 문제로 낼 수도 있습니다. 양자 컴퓨터가 계산을 빨리 할 수 있는 이유는 쓸데없는 계산을 안 하기 때문이에요. 그런데 그 모든 계산을 다 해야 결국 문제가 풀린다면, 양자 컴퓨터의 위력이 좀 줄어들지 않을까요?
양자 내성 암호가 나오면 양자 컴퓨터도 그것을 뚫고 싶어 하지 않겠습니까? 그러니까 창과 방패가 번갈아 가며 양자 컴퓨터와 블록체인이 함께 발전하는 모습으로 나아갈 것이라고 생각합니다. 다만 인공지능이나 양자 컴퓨터처럼 계산 능력이 발전하면 비트코인의 매력이 약간 줄어들 수도 있어요. 비트코인의 매력 중 하나가 자금 세탁이 쉽다는 것이었거든요. 요즘에는 사람들이 불안을 많이 느끼고 자산을 지키려는 성향이 강한데, 사실 거래소 같은 곳은 신원을 파악합니다. 그런데 퍼블릭 블록체인은 그 안에서 어디서 어디로 거래가 넘어갔는지 결국 알 수가 없기 때문에, 자금 세탁이나 탈세 용도로 많이 사용되었습니다. 그런데 인공지능이나 양자 컴퓨터가 발달하면 이것을 추정하기가 쉬워집니다. 그런 프로그램이 계속 나올 것이고, 그렇다면 비트코인의 가치도 조금 훼손될 수 있겠다는 생각도 해 볼 수 있습니다.
먼저 큐(Q) 같은 기업을 볼 필요가 있습니다. 이온 트랩 방식은 오류가 가장 적어서 가장 먼저 상용화될 수 있습니다. 그 비결은 양자 컴퓨터가 양자를 사용한다는 점에 있습니다. 양자의 알갱이 크기는 불규칙하기 때문에 오류가 많이 날 수 있는데, 이 방식은 이온을 사용합니다. 이온은 아주 고르게 만들 수 있다는 장점이 있고, 진공 상태에서 전기장으로 고정시키기 때문에 양자의 계산 상태를 오랫동안 유지할 수 있습니다. 또 일반적인 초전도식 양자 컴퓨터는 자기장과 같은 마이크로파로 조작하지만, 이온 트랩 방식은 레이저로 가공합니다. 레이저는 자기장보다 훨씬 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이런 장점 때문에 작은 규모에서는 이 방식을 따라갈 수 없습니다.
문제는 계산 규모가 커질 때입니다. 큐비트 수가 늘어나야 하는데, 그러면 이온 간의 간섭이 생기면서 오류가 발생합니다. 작은 단위에서는 이온 트랩 방식이 최고지만, 계산이 확장되어 큰 계산을 해야 할 때는 게이트 기반 양자 컴퓨터가 필요합니다. 가장 대표적인 업체는 구글이고, 중소 업체로는 리게티 컴퓨팅을 볼 수 있습니다. 리게티는 양자 칩을 조그맣게 만듭니다. 작게 만들면 싸고 오류도 그만큼 적습니다. 그것을 여러 개 붙이는 모듈형 방식으로 계산 능력을 키우고, 정확하면서도 큰 규모의 계산을 할 수 있게 됩니다. 리게티의 능력은 양자 칩을 설계하는 소프트웨어 기술뿐 아니라 전자 제어 같은 하드웨어 기술에서도 나옵니다. 그리고 기존 컴퓨터의 클라우드를 통해 서비스할 수 있는 기술까지 모두 갖추고 있습니다. 이런 종합적인 능력을 보면, 리게티는 확실히 성장 여력이 있다고 생각할 수 있습니다.
역사적으로 주가가 가장 많이 올랐던 시기는 1950년대였던 것 같습니다. 당시 다우 지수는 1950년대 초 200에서 끝날 때 679였습니다. 여기에 배당 수익률까지 더하면 연 18% 가까이 복리로 성장한 셈입니다. 엄청난 수익률이죠. 왜 그랬을까요? 당시 현대 과학의 기초가 다 만들어진 시기였기 때문입니다. 예를 들어 DNA의 이중 나선 구조가 발견되었는데, 이것이 나중에 분자생물학의 기초가 되었습니다. 트랜지스터도 그때 만들어졌고, 이것이 집적 회로와 반도체의 시초가 되었습니다. 원자력 발전소도 세워졌습니다. 인류가 원자력을 에너지로 사용하게 된 것입니다. 그리고 인류 최초의 인공위성을 쏘아 올렸습니다.
이런 것들이 어떻게 가능했을까요? 당시는 냉전 시대였습니다. 서로 죽기 살기로 경쟁했기 때문에 성과들이 만들어졌고, 주가도 올랐습니다. 만약 그때 나스닥 지수가 있었다면 훨씬 더 올랐을 것입니다. 지금도 신냉전이라고 할 수 있습니다. 미국과 중국이 다시 화합하기는 어려워 보입니다. 다만 지금은 싸울 수 있는 도구도 생겼습니다. 바로 인공지능입니다. 이런 피 말리는 경쟁 속에서 인류는 어떤 르네상스를 새로 만들 수 있을까요? 그 과정에서 증시가 얼마나 성장할 수 있을지, 여기에 기대가 큽니다.
지금 모든 사람들이 인공지능에 집중해 있습니다. 그런데 인공지능에는 그림자도 있습니다. 좋은 부분도 있지만 역기능도 있습니다. 지금까지는 인공지능 학습에 필요한 데이터 센터 등 디지털 관련 직업이 많이 생겨서 고용을 늘려 줬습니다. 그런데 이것이 본격적인 서비스로 자리 잡고 로봇이 나오면, 그 로봇이 사람을 대체할 수 있습니다. 이제는 고용을 위협하는 방향으로 가고 있습니다. 경제는 슬로다운, 즉 침체 쪽으로 갈 수도 있습니다. 이미 부실해지는 기업이나 가게가 늘고 있습니다. 크레딧 스프레드, 즉 은행의 위험 지수도 조금씩 올라가고 있습니다.
지금처럼 과도한 상태에서 겪어야 할 피로감이 있습니다. 이를 빨리 지나가야 하는데, 만약 인공지능 관련 규제를 더디게 풀거나 속도를 늦추면 어떻게 될까요? 지금 인공지능 기업 중에는 적자를 내는 기업이 굉장히 많습니다. 대표적인 기업이 오픈AI입니다. 이런 기업들이 도산할 수도 있습니다. 그러면 세계 경제가 감당하지 못할 것입니다. 2008년과 같은 현상이 다시 나타날 수도 있습니다. 세계 경제가 그 끔찍함을 알고 있기 때문에 그 상황을 미연에 방지하는 훈련은 잘 되어 있습니다.
금리를 보면, 제가 지난 9월 말에 미국 기준 금리의 컨센서스를 봤습니다. 그때는 2026년 말까지 기준 금리가 2%에서 2.25%까지 간다고 했는데, 지금은 3%에서 3.25%입니다. 훨씬 더디게 내릴 것이라는 것이 지금의 컨센서스입니다. 지금 금리 수준에서 두 번 더 내릴 것이라는 컨센서스가 있고, 미국 연준은 한 번 내릴 것이라고 말하고 있습니다. 그런데 택도 없을 것 같습니다. 아마 어쩔 수 없이 인공지능의 진도를 빠르게 빼기 위해서 지금의 컨센서스보다 훨씬 더 많이 금리를 내리고, 시중에 자금을 많이 공급해 인공지능 기업으로 쏠리게 할 것이라고 생각합니다.
세계적으로 유동성이 너무 많은 상태입니다. 엄청난 유동성입니다. 그것이 어디서 왔을까요? 미국이 돈을 많이 풀었다는 이야기도 있는데, 부분적으로는 맞습니다. 그러나 근본적인 요인은 기업과 가게가 늙었기 때문입니다. 1980년대 후반 일본의 예를 들어 보겠습니다. 1970년대 일본 기업들은 굉장히 잘 나갔습니다. 수출 기업들이 돈을 많이 벌었습니다. 그런데 그 당시에는 오히려 돈이 모이지 않았습니다. 시설을 증설해야 했고, 매출이 늘면 매출 채권이나 재고 자산 같은 운전 자본도 늘어나서 돈이 그쪽으로 다 빨려 들어갔기 때문입니다. 그런데 1985년 플라자 합의 이후 일본 기업들이 타격을 받고 성장이 정체되었습니다. 그때부터 늘어난 수익, 즉 이익 규모가 돈으로 쏟아져 들어왔습니다. 그러나 투자할 곳이 없었습니다. 성장 기회가 없었으니까요. 그러면 그 돈은 어디로 갈까요? 주식이나 부동산으로 갔습니다. 그래서 엄청난 거품을 일으켰다가 터진 것입니다. 일본이 35년 전의 주가와 부동산 가격을 회복한 지 얼마 되지 않았습니다. 1억 원이 35년 동안 묶여 있었던 셈입니다.
가게도 마찬가지입니다. 젊었을 때 아이를 키울 때는 돈이 많이 들어갑니다. 그런데 은퇴하고 아이들이 다 크면 소비보다 저축에 관심이 많아집니다. 그래서 기업이나 가게가 늙으면 결국 돈이 갈 곳은 금융 시장밖에 없습니다. 마치 어항에 물이 가득 차 있는 것과 같습니다. 그런데 거기서 금리를 조금만 흔들어도 출렁거릴 수 있습니다. 금리가 자금의 순환도이기 때문입니다. 어항을 조금만 흔들어도 개인들이 견디기 어려울 정도로 출렁거립니다. 그래서 금리에 굉장히 예민할 수밖에 없습니다.
시중 유동성이 그렇게 풍부해지면 화폐 가치가 떨어집니다. 가격에 거품이 생기는 만큼 결국 물가가 오르고 화폐 가치가 떨어지니까, 사람들은 자기 재산의 실질 가치를 지키기 위해 금, 비트코인, 부동산 쪽으로 몰렸습니다. 그런데 정부가 인공지능의 속도를 빨리 빼면, 즉 진도를 빨리 나가면, 인공지능 기업들이 슬슬 이익을 내지 않겠습니까? 그러면 투자자들은 "금보다 더 빛나는 것이 나타났다"고 생각하며 금이나 부동산에서 신기술주로 자금이 넘어올 것입니다. 결국 궁극적인 승리자는 신기술주가 될 것 같습니다. 금의 가격 거품이 생기면 그건 그냥 거품으로 끝납니다. 가치가 성장하는 것이 아니니까요. 반면 성장주는 지금 조금 비싸더라도 나중에 실적이 그만큼 올라가면 거품이 아니게 됩니다. 결국 신기술주가 승리자가 될 것이라고 볼 수 있습니다.
지금은 디지털 화폐가 국경 간 거래의 편리함에 초점이 맞춰져 있는 것 같습니다. 그래서 스테이블 코인이 이제 막 보급되기 시작했습니다. 미국은 달러 패권을 유지하기 위해 스테이블 코인을 이용하는 것으로 보입니다. 세계 외환 보유고의 59%, 세계 교역의 57%가 달러이고, 지금 스테이블 코인의 담보 자산 중 99%가 달러입니다. 확실히 달러의 가치를 더 유리하게 만들어 주는 것이죠. 왜 그럴까요? 디지털 화폐가 되려면 국경 간 거래의 제약이 없어야 하는데, 엔화나 유로화조차 그것이 안 됩니다. 일본도 수출을 해야 하기 때문에 엔화 유출입을 통제해야 하고, 유럽도 회원국 중 문제가 되는 곳이 있으면 유로의 유출입을 통제해야 합니다. 거기서 완전히 자유로운 것이 결국 달러이기 때문에, 미국은 스테이블 코인을 통해 달러의 패권을 더 극대화하려는 생각인 것 같습니다.
그 안에서 디지털 화폐의 네트워크 연결을 원활하게 해 주는 것이 결국 리플의 XRP가 아닐까 생각합니다. 이미 전 세계 100여 개 금융 기관에서 XRP의 우수성을 인정받았기 때문에, 이 승부는 어느 정도 정해진 것 같다고 보고 있습니다.
인공지능이 사회에 기여하는 바가 무엇일까요? 결국 거북이가 토끼를 이길 수 있다는 것입니다. 과거에는 소수의 천재가 만든 기술을 규제 안에서 그냥 사용했습니다. 그런데 이제는 인공지능이 쉽게 나옵니다. 여러분이 자동차 부품 3만 개를 몰라도 운전을 할 수 있듯이, 인공지능은 굉장히 다루기 쉽게 나옵니다. 불편한 것이 있으면 인공지능으로 솔루션을 모델링하면 됩니다. 어떤 솔루션을 만들어 놓고 "괜찮다"는 평가를 받으면 누구나 살 수 있습니다. 사람의 필요를 해결해 주는 솔루션을 내고 부자가 될 수 있는 기회가 앞으로 인공지능을 통해 올 것입니다. 그래야 부의 불균형이 해소될 수 있지 않을까요?
그 거래를 편하게 해 주는 것이 블록체인이고 디지털 화폐입니다. 그래서 알트코인의 시대가 열릴 것이라고 생각합니다. 문제는 규제입니다. 내가 저 사람의 아이디어를 사고 싶은데, 정부가 "저 사람이 문제가 있을 수 있으니 내 허락을 받아야 한다"고 하면 그것은 안 되는 것입니다. 그래서 규제가 완화되는 데는 상당한 시간이 걸릴 것이라고 생각합니다. 규제는 선량한 소비자를 보호하기 위해 존재합니다. 그러나 지금처럼 경제 성장이 너무 더딘 상황에서는 "보호해 주지 않아도 되니 내가 하는 것을 그냥 내버려 둬라"는 방향으로 가게 됩니다. 그것이 결국 디파이(DeFi)가 아니겠습니까?
그동안은 은행 같은 금융 기관을 통해 자금이 흘러갔습니다. 이제는 투자하고 싶은 곳을 내가 직접 고를 수 있는 상태가 되고 있습니다. 간접 금융의 시대에서 직접 금융의 시대로 바뀌어 가는 것입니다. 그런데 어디가 위험하고 어디가 좋은지, 나에게 무엇이 맞는지 알려면 정보가 있어야 합니다. 인공지능 핀테크 업체들이 인공지능을 통해 그런 정보를 제공하는 것이고, 그런 인프라가 만들어져야 합니다. 그렇게 되면 스스로 책임지고 투자했다가 실패하면 투자한 사람만 손해를 보고, 시장은 빠르게 정상화됩니다. 지금까지는 자산 가격에 문제가 생기면 금융 기관이 망하고, 모두가 피해를 입었습니다. 그래서 어쩔 수 없이 정부가 금융 기관을 살리기 위해 화폐를 발행하고, 그 과정에서 화폐 가치가 또 떨어지곤 했습니다. 그럴 필요가 없어지는 것입니다. 빠르게 시장이 정상화될 수 있다는 생각입니다. 그런 인프라가 되려면 정부가 자유로운 거래가 가능하도록 규제를 완화해야 하는데, 그러려면 시간이 좀 걸릴 것입니다.
지금까지 암호화폐는 비트코인 중심이었습니다. 유동성이 너무 풍부해져 가격 거품이 일어나자, 사람들은 실질 가치를 지키기 위해 금이나 비트코인 쪽에 신경을 많이 썼습니다. 그런데 앞으로는 인공지능이 새로운 부가가치를 자유롭게 만들어 내는 인프라가 될 것입니다. 그러면 그 거래를 중계해 주는 알트코인의 시대로 넘어갈 수 있지 않을까요? 이더리움은 알트코인을 설계할 수 있는 백본 역할을 많이 합니다. 그래서 비트코인보다 이더리움 쪽으로 무게 중심이 넘어올 수 있다고 생각합니다. 다만 퍼블릭 블록체인의 단점은 속도가 느리다는 것입니다. 모든 공정을 일일이 해야 하기 때문입니다. 그래서 공정을 좀 더 유연하게 해서 속도를 높이고, 사람들이 좋아하는 콘텐츠를 많이 담아 많은 사람을 끌어들일 수 있는 생태계를 마련한 코인이 중요해질 것입니다. 대표적으로 솔라나 같은 코인이 그렇습니다.
독서가 발달한 사람들은 책을 빨리 읽습니다. 주위에서 발생하는 사건들을 빠르게 인지할 수 있습니다. 하지만 상상력은 조금 떨어집니다. 그런 생각을 발전시키는 것은 운회(?)가 하는 일입니다. 투자도 독서가 발달한 사람들이 유리한 것 같습니다. 주가라는 것은 언덕 너머 보이지 않는 무언가를 계속 고민하고 생각하고 그리워하면, 조금씩 보이게 됩니다. 남들이 보지 못하는 것을 조금씩 보게 될 때 큰돈을 버는 것입니다. 요즘에는 그것을 할 수 있는 좋은 도구가 나왔습니다. 바로 챗GPT입니다. 여러분이 챗GPT에 꾸준히 물어보고, 더 이상 대답하기 어려울 만큼 계속 의심할 수 없을 정도로 질문을 던지면, 남들이 모르는 사실들을 알게 될 수 있습니다. 그럴 때 큰돈을 벌 수 있는 습관을 길러야 합니다.
투자자들이 가장 크게 투자하고 있는 것은 무엇일까요? 자기 자신일 것입니다. 투자에서 가장 크게 얻는 것 중 하나는 세상이 어떻게 바뀌고 있고, 내가 어느 분야에서 일해야겠다는 힌트를 얻는 것입니다. 그러니까 자기 직업을 선택할 때도 투자가 많은 도움이 됩니다. 그런데 단기 트레이딩을 하면, 짧은 시간에 돈을 벌 수 있다는 유혹 때문에 일을 못 하게 됩니다. 맨날 휴대폰만 보게 되고 결국 공부를 안 하게 됩니다. 그렇게 되면 가장 소중한 자산인 나 자신의 기회가 사라지는 것입니다. 투자는 확실히 장기 투자가 맞는 것 같습니다.
이번에 제가 책을 쓴 것도 결국 세상을 바꾸는 기술들을 다뤘고, 관련된 종목들을 설명했습니다. 그것을 보고 장기 투자를 하시면 좋겠습니다. 그리고 투자한 이유를 적어 두고, 그 이유가 변하지 않는 한 그대로 기다려 보는 습관을 기르는 것이 좋습니다. 한번 책을 읽어 보시고, 제 생각을 여러분이 비판해 보면서 스스로의 생각을 정립하실 때 더 성장하실 것입니다. 그런 발판으로 삼으셨으면 좋겠습니다.
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