저자: ChamathPalihapitiya · 외국인
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AI 인프라 거품 및 비공개기업 밸류에이션 리스크에 대한 논의와 Palantir 중간계층 필요성 주장. 이어지는 뉴스 클립에서는 Cisco 실적(매출·EPS 상회, 가이던스 상향)에도 AI 기대치 및 마진 우려로 주가 7% 하락 언급. Rational Equity Armor 펀드매니저 Joe Tay는 AI 수요가 견조하다고 평가하고, Micron의 AI 기반 메모리 슈퍼사이클과 약 100억 달러 규모 연구투자를 긍정적으로 언급.
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첫 번째 메시지입니다. 우리가 슈퍼갓을 만들어 냈는데, 벤처캐피털리스트들은 레밍 같아요. 다들 뛰어다니면서 "나는 슈퍼갓의 올바른 편에 서야 한다"고 말합니다. 그러다 또 다른 두 가지 입장으로 바뀌죠. "이건 진짜 무기다. 세상을 멈추자. 그리고 왜 모든 걸 규제하지 않느냐"고 말이에요. 그냥 이쪽저쪽으로 오락가락하는 겁니다.
우리는 이런 게임을 해 왔습니다. 문제는 시가총액 조 단위라는 규모인데, 이 게임은 업계 전체에 파급 효과를 미칩니다. 그래서 말씀드리자면, 저는 알렉스 카프에게 메달을 줘야 한다고 생각해요. 그 자리에 나설 용기를 낸 놀라운 사람이죠. 모두가 그 클립을 봤습니다.
그 클립이 퍼진 뒤 S&P 500 기업 CEO들이 저에게 전화를 걸어 "이걸 어떻게 해석해야 하느냐"고 묻더군요. 제가 말씀드리면, 그는 역사의 올바른 편에 서 있었습니다. 왜냐하면 잠깐, 사업을 훨씬 더 예측 가능한 방식으로 해야 한다는 걸 보여주거든요. 민간 기업의 펀딩 사이클 변동성에 노출되어 있거나, 민간 기업이 수조 달러 규모의 기업가치를 맞추기를 바란다면, 아마 본인이 가지고 있는 줄 몰랐던 수준의 위험을 떠안고 있는 겁니다.
그건 공정한 비판이라고 생각합니다. 잠깐 멈춰야 할 것 같네요. 알렉스 카프의 주제와 관련된 마지막 질문 하나입니다. 사실 그는 팔란티어를 위해 일종의 중간 계층이 필요하다고 말합니다. 저도 그렇게 생각해요. 일부는 여러분 보호를 위해서죠. 어쨌든 그는 어떤 면에서 LLM과 논쟁하고 있었던 거니까요. 문제는 LLM이 ZDR(Zero Data Retention, 데이터 비보관)이라 불리는 아주 피상적인 형태의 프라이버시를 꽤 잘 제공한다는 겁니다.
그들이 쓰는 용어가 그겁니다. 그리고 이 옵션을 켜기만 하면 모든 게 좋아지고 아무 문제 없다고 말하죠. 하지만 작은 글씨를 보면 이야기가 달라집니다. 예를 들어 조가 켄터키 프라이드치킨의 비밀 레시피를 모델에 입력하고 "이걸 최적화하는 걸 도와줘"라고 말한다고 해 보죠. 이 부분이 바로 ZDR이라 불리는 부분입니다. 그런데 작은 부분, 예를 들어 그가 그냥 '좋아요' 버튼을 누른다면, 이 정보가 어떤 식으로든 저장되지 않고, 그가 그런 걸 좋아했다는 기록이 남지 않는다는 보장이 있을까요?
솔직한 답은 기술적으로 아니오입니다. 우리는 그걸 보장하는 방법을 모르니까요. 제가 짚고 싶은 또 다른 흥미로운 점은, 알렉스가 그 발언을 했을 때 그가 극히 타당한 말을 했다고 생각한다는 겁니다. 이건 기업에 적용되고, 국가에도 적용됩니다. 그러니 언젠가는 이 문제를 이야기해야 해요.
그리고 앤스로픽은 단 한 번도 "그가 완전히 틀렸다. 여기 정확한 기술적 세부사항이 있다"고 말하지 않았습니다. 그래서 전 이렇게 생각했어요. 이 클립이 막 화제가 된 직후에 왜 더 구체적으로 설명하지 않았을까? 그런데 10일이 지난 지금 우리가 여기 있는데, 알렉스의 버전 말고는 아무 말도 나오지 않았죠. 이유는 모두가 그게 진짜 버전이라는 걸 알기 때문이라고 생각합니다. 재미있는 일이죠.
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이 회사는 꽤 강한 실적 보고서를 내놓았지만, 지금 전망에 대해서는 의문이 제기되는 듯합니다. 그래서 이것이 오늘 아침 장의 초점입니다. 알렉스 코피오프가 더 깊이 있는 분석을 위해 함께합니다. 좋은 아침입니다, 알렉스. 오늘 이 수치들을 함께 분석했죠. 언뜻 보기엔 꽤 강해 보입니다.
실제로 마이너스로 가기 전에 처음에는 급등하는 모습을 보였죠. 주문 둔화에 대한 우려가 있는 것 같아요. 그들이 정확히 무슨 말을 했는지 짚어 주세요. 제가 듣기로 CEO는 올해를 다소 보수적인 입장에서 시작하는 게 현명하다고 말한 것 같거든요. 네, 시스코는 분기 실적이 강했습니다. 매출과 이익 모두 기대치를 크게 웃돌았어요. 하지만 투자자들은 AI 전망이 다소 완만하고 일부 마진 압박이 있다는 점에 초점을 맞춘 것 같습니다. 말씀하신 대로 초반 거래에서 주가는 거의 7% 떨어졌습니다.
회계 기간 전체로 보면 주당 122달러의 이익을 냈고, 매출은 172.5억 달러였습니다. 두 수치 모두 컨센서스 전망을 웃돌았습니다. 제품, 네트워킹, 보안, 협업 부문의 매출은 기대를 넘어섰고, 제품 주문도 전년 대비 35% 늘었습니다. 회사는 이번 분기에 하이퍼스케일 AI 장비 주문이 40억 달러였다고도 발표했고, 전 사업에 걸쳐 수요가 여전히 강하다고 말했습니다.
앞을 내다보면, 시스코의 2027 회계연도 전망 일부는 기대를 넘어섰습니다. 매출은 722억 달러에서 734억 달러, 조정 주당순이익은 505달러에서 511달러 사이로 예상했습니다. 1분기, 즉 현재 분기 전망도 기대를 넘어섰습니다. 그러나 일부 애널리스트들은 AI 관련 하드웨어가 수익성에 영향을 주면서 예상 매출총이익률이 낮아지는 점을 핵심 문제로 짚었습니다.
회사는 AI 기반 네트워킹 기술 수요의 혜택을 계속 받고 있지만, 투자자들은 AI로부터 조금 더 큰 기여를 기대했던 것으로 보이고, 현재의 성장 가속이 얼마나 지속 가능한지 의문을 던지고 있는 듯합니다. 그럼에도 웰스파고, 키뱅크, 모건스탠리를 포함한 여러 증권사가 보고서 발표 후 목표주가를 올렸습니다. 시스코의 네트워킹 사이클에 대한 확신, 강한 수요 흐름, 2027 회계연도까지 이어질 AI 관련 기회를 근거로 들었죠. 그런데도 시스코 주가는 7% 떨어졌습니다.
좋아요. 네, 기술주는 기대치가 높은 건 사실입니다. 하지만 전반적으로 보면 모든 게 버티고 있죠. 말씀드렸듯이 CEO는 올해를 신중하게 출발한다고 말하고 있으니, 이걸 한번 살펴보죠. 자세히 설명해 줘서 고맙습니다, 알렉스, 그리고 이 반응도요.
이제 레이쇼널 에쿼티 아머 펀드의 포트폴리오 매니저인 조 테이와 연결해 보겠습니다. 좋은 아침입니다, 조. 이 상황을 어떻게 보시나요? 네, 좋은 아침입니다, 샘. 초대해 주셔서 감사합니다. 저는 대체로 알렉스의 의견에 동의합니다. 개인적으로는 아주 강한 분기였고, 회사의 실적도 매우 강했다고 봅니다. 그리고 저에게는 AI 트레이드 전체를 보면, 이번 분기가 그 흐름의 방향을 확인해 준다고 생각합니다. 강한 성장, 네트워크 기술에 대한 수요가 있죠.
AI 분야에는 잠재적 리스크와 미래 전망을 살펴보는 건강한 회의론의 역사가 있었다고 생각합니다. 대부분의 사람들은 그런 것들을 많이 무시해 왔죠. 시스코는 우리에게 이런 RPO가 많다고 말하고 있고, 우리는 큰돈을 벌 것이라고요. 저는 대부분의 사람들이 그 말을 그저 의심만 하고 있다고 생각하고, 지금 이 작은 탈선과 함께 그걸 보여주고 있다고 봅니다. 또 AI 붐의 여백이 새로운 메모리 슈퍼사이클을 만들고 있죠. 혁신가들이 지금 가장 크게 저지를 수 있는 실수는 마이크론을 5~10년 전과 같은 메모리 회사로 보는 것입니다.
사업은 여전히 순환적이지만, 이 흐름을 이끄는 수요는 완전히 다릅니다. AI는 메모리를 배경 부품에서 전체 컴퓨팅 시스템에서 가장 중요한 개념 중 하나로 끌어올리고 있고, 마이크론은 그에 맞춰 자리 잡기 위해 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 베팅 규모를 100억 달러로 늘린 셈이죠. 마이크론은 약 100억 달러 규모의 투자 계획으로 대형 연구 조직을 구축하고 있습니다. 목표는 야심 차요. 마이크론은 자체 연구진을 대학, 스타트업, 고객, 기술 파트너와 한데 모아 차세대 메모리 기술을 개발하려고 합니다.
초점은 단순히 칩을 더 많이 만드는 것이 아닙니다. 새로운 소재와 기술, 메모리 아키텍처, 그리고 메모리를 컴퓨터와 통합하는 방법 등 그 과정에서 생겨난 문제를 해결하는 데 있습니다. 다시 말해, 마이크론은 다음 제품 사이클만 준비하는 게 아니라 컴퓨터의 다음 시대를 준비하고 있는 겁니다. 10년 동안 투자자들은 보통 컴퓨팅을 프로세서, 즉 명령을 처리하는 CPU와 점점 더 많은 작업량을 맡는 GPU의 관점에서 생각해 왔습니다. 메모리는 배경에 있었죠. 인공지능은 이 관계를 바꿔 놓았습니다.
현대 AI 모델은 방대한 양의 정보를 만들어 내고, 이 정보는 시스템 안에서 이동하고 저장되고 검색되고 처리되어야 합니다. 모델이 커지고 작업 부하에 영향을 줄수록 시스템에는 더 많은 대역폭, 전력, 속도, 효율이 필요해집니다. 그래서 고속 메모리가 AI 인프라의 중요한 부분이 된 겁니다. GPU는 계산을 할 수 있지만, 메모리가 충분하지 않으면 처리 능력이 효율적으로 작동할 수 없고, 이것이 병목을 만듭니다. 메모리의 비중이 점점 커지는 거죠.
여기서 중요한 부분입니다. AI는 데이터센터의 GPU 수만 늘리는 게 아니라, 그 GPU들에 필요한 메모리 양도 늘리고 있고, 차세대 AI는 이 요구를 더 크게 키울 가능성이 큽니다. AI가 챗봇과 클라우드 애플리케이션을 넘어서면 어떤 일이 벌어질지 생각해 보세요. 야심 찬 차량, 자율주행 자동차, 휴머노이드 로봇이 나옵니다. 산업 자동화가 옵니다. 물리 세계에서 지속적으로 작동하는 지능형 기계가 나옵니다. 이런 시스템은 각각 방대한 양의 정보를 처리하고 저장해야 하며, 잠재적으로 또 한 번의 메모리 수요 물결을 만들어 낼 수 있습니다.
그런데 마이크론은 왜 기술을 장악하려 할까요? 마이크론은 이전에도 혹독한 메모리 사이클을 겪었습니다. 이 업계는 역사적으로 익숙한 패턴에 시달려 왔습니다. 수요가 늘면 제조사들이 생산 능력을 늘리고, 공급이 따라잡으면 가격이 떨어집니다. 마진이 사라지고, 그다음엔 회사들이 생산을 줄입니다. 그리고 결국 사이클은 다시 시작되죠. 하지만 오늘날 마이크론은 완전히 다른 주장을 펴고 있습니다. 회사는 AI가 메모리 요구량의 지속적인 확대를 만들어 내고, 그로 인해 이 사이클이 지속적으로 더 길어질 수 있다고 믿고 있습니다. 연구에 대한 명확한 투자는 경영진이 이것을 일시적인 현상으로 보지 않는다는 걸 보여줍니다.
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