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그 정보투자 이야기

[필독]SK하이닉스/삼성전자를 들고 있거나 인공지능(AI) 거품론의 실체를 알고 싶은 분들은 필독에 재독에 삼독하시기를 바란다. 하여튼 아직 인공지능의 수익성은 검증되지 않았다.

감가상각비를 길게 여러해에 걸쳐 나눠어서 반영하면서 비용을 줄이고 있다아...?? 비용을 줄여 인공지능(AI) 수익성이 검증이 되지 않고 있는데도 천문학적 투자로 인한 기존 수익분을 갈가먹는 것을 이연시키고 있는거네요...

 

회계적 조작사기로 제2의 엔론사태로 비화할 가능성이 높습니다... 암튼 인공지능(AI)발 이 거품과 천정부지의 주가상승은 조만간 끝난다고 봐야합니다... 하여튼 어느선까지 주요 "빅테크"나 엔비디아/브로드컴이 날아갈지 정말로 궁금하네요...

 

저같으면 오른쪽 어께가 보인다면 매도인데... 이 판단도 쉽지 않습니다... 고점에서 -10%는 아니고 보통 -15%이상 내려와야 오른쪽 어께인데 말입니다... 고점이상으로 오른쪽 어께도 사후적 결론이고 직감적 매도를 하는수밖에요...

 

 

도널드 트럼프 대통령이 지난 1월 백악관에서 대규모 AI 데이터센터 프로젝트 '스타게이트'를 설명하고 있다. 이 프로젝트에 참여한 소프트뱅크의 CEO 손 마사요시, 오라클 창업자 래리 엘리슨, 오픈AI의 CEO 샘 알트먼이 경청하고 있다.

 

 

2019년 6월 일본 오사카에서 열린 G20 정상 회의에서 도널드 트럼프(왼쪽) 당시 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석이 양자 회담에 앞서 악수하고 있다.

 

 

삼전, 니들이 30만원을 돌파할 수 있는 방법은 같은 밥그릇가지고 SK하이닉스와 경쟁하는 것이 아니라 파운드리 강자 TSMC를 극복하는 시스템반도체 사업부에 있다고 했다아아...

https://samsongeko1.tistory.com/14683

 

나같으면 고대역폭메모리(HBM) 시장은 SK하이닉스에 맡기고 엔비디아에 도전하는 가속기 마하시리즈도 포기 안했다... 두 대만인/대만기업의 아성을 무너뜨리지 않는한

 

니들의 중장기 생존은 불가능하다는 생각을 합니다... 그 수주 얻을려고 비굴하게 가속기 개발도 포기하고, 니들이 글로벌 반도체 기업 맞냐...?? 두 대만(인)을 상대하라고...

 

오늘 GI 자산운용본부내 자산운용과 국내파트장과 자산운용과장이 회사(자가)계정에 네번째로 SK하이닉스와 삼성전자를 넣겠다고 보고하길래, 무언의 동의해줬고 말이다...

 

광주광역시 내려가는 행담도휴게소에서 말이다...

 

지난 세번의 투자수익률 작렬후 네번째 진입인데, 이번에는 좀 길게 봤으면 좋겠네... 현 구도라면 빠질 이유가 없다... 조정될수록 추가 매집/매수하시고...

 

주요 "빅테크"와 엔비디아/테슬라가 인공지능(AI) 거품론을 인정할때까지 중장기 투자하시라고 했네요... 현재 안과장의 문제는 말이다... 금액이 큰데 단기로 움직이는데 있다...

 

사실 단타보다 중타나 장기가 어려운거다...

 

 

반드시 포트폴리오안에 SK하이닉스/삼성전자 40% 비중으로 장기투자하시면서 움직이라고 했습니다... 삼전 30만원, SK하이닉스 150만원 돌파합니다... 이 정권안에서요....

https://samsongeko1.tistory.com/14681

 

양키 코쟁이들과 천문학적인 투자와

 

이 재명 대통령의 인공지능(AI) 육성책을 쌍두마차로 말입니다... 주식투자, 어렵게 하지 마시고요... 주요 반도체는 "산업의 쌀"로서 이거 안먹고 살수 있는 제조업은 없다고요^^

 

내가 갑자기 "반도체 찬양론자"가 돼버리네요^^

 

 

현 장세및 시황은 지수관련형 SK하이닉스와 삼성전자에 40% 비중을 두면서 장기투자하시고, 나머지 60%로 치열하게 텐베거 종목을 찾는 '마켓 타이밍 전술'을 전개하시면 된다...

https://samsongeko1.tistory.com/14677

 

SK하이닉스 150만원, 삼성전자 30만원을 목표가로 세우시고요... 두 번의 금리인하되면 경기침체없이 지속적인 주가상승의 골디락스 장세 펼쳐진다... 나스닥 50000p/다우 100000p를 예상하시라고...

 

그 인공지능(AI) 거품론이 사실이 아니라고 믿으신다면 말이다... 그 거품론의 중심에는 글로벌 주요 "빅테크" 기업들이 고대역폭메모리(HBM) 천문학적인 투자를하고도 수익을 못내는 것이다... 근데 우리는 손해날거 없다고...

 

엔비디아도 손해(?)날거 없다... 맛탱이는 오픈AI를 중심으로 알파벳, 아마존, MS, 메타등 글로벌 빅테크들이다...

 

이들이 그간의 주장을 뒤집을 용기는 없는 것으로 보여진다... 2000년 닷컴 광풍과 거품때도 그랬고, SK하이닉스와 삼성전자는 물들어올때 노젖고 외상만 주지말라고 했다...

 

대금을 뭐 지분으로 주겠다... 이런 개소리를 무시하고...

현금없인 줄 수 없다고 뻐팅긴다...

 

어쭙잖은 비관론은 돌맞기 따아악 쉬운 장세라... 인간들의 광기를 예상하는 것은 주식투자로 쪽박 찬 아이작 뉴턴도 못했던거 아닌가...?? 현재 글로벌 증시는 인공지능/반도체로 끝장을 보자는거다...

 

로봇(Robot)는 뭍어가는거고...

 

 

인간은 자기 뇌의 15%도 제대로 활용하지 못하고 있다. 근데 인공지능(AI)이 인간의 능력을 돌파하는데에 이런 투자를 해야하는지, 아니 근본적으로 수익성이 나오겠는가?

https://samsongeko1.tistory.com/14620

 

난 여전히 회의적이다...

 

월가 주요 빅테크들이든 엔비디아, AMD, 오픈AI든 천문학적인 투자를 들여 한국의 고대역폭메모리(HBM)를 사겠다고하니 마다할 이유는 없지만 역으로 이야기하면 이 인공지능(AI)이 만약 거품론에 휩싸이면 한국은 치명타를 입을 것이다...

 

늘상 과잉투자를 경계하고 한국 반도체업계가 역으로 미국을 자중시킬 필요가 있다고 생각한다... 수요측의 과도한 기대심리에 편승할 것이 아니라 투자능력에 맞게 속도조절을 하자고 말이다... 중국은 현재 미국과는 달리 움직이고 있다...

 

대규모언어모델(LLM)이 아니고 제조업 혁신및 로봇산업에 필요한 만큼의 소형언어모델(SLM)에 집중하고 있다... 난 여전히 멍청한 양키 코쟁이들보다는 영악한 왕서방들이 더 거품 위험에 덜 노출돼 있다고 늘상 주장해 왔다...

 

그럼 한국 반도체산업은 어떻게 대처해야 하는가...?? 절대로 조선/방산/원전처럼 외상거래는 해서는 안되며 현금이 보이지 않는한 긴 결제를 엔비디아든 AMD든 오픈AI든 이제는 해서는 안된다...

 

요즘 난 이게 궁금하다...

 

미국 업체들이 천문학적인 투자로 인공지능 산업에 필요한 HBM을 이제는 현금내지 짧은 결제로 못하고 있는 것은 아닌지, 또라이 트럼프의 반도체 미 현지투자 강요는 결국 이것과 관련되어 있다는 생각을 지울 수 없다...

 

갑자기 이런 대규모 거래제안을 한 돈 없는 샘 울트먼의 방한도 결국 외상으로 달라는 것은 아닌지...

 

최근에 대만 TSMC는 결사 반대했다... 파운드리 반도체의 절반을 미국 현지에서 생각해야 한다고 미국측 주장에 말이다...주가 상승은 좋은 일이나 삼성전자와 SK하이닉스도 양키들과의 거래에 신중에 신중을 기했으면 좋겠다..

 

뭔가 앞뒤가 안맞는 이야기들이 오고가고 있다는 생각을 아니 의심을 지울 수 없다고... 대규모 자본조달이 필요한 글로벌 사기꾼 샘 울트먼은 한국의 두 반도체 기업들이 마치 자기들을 위한 고대역폭메모리(HBM)을 만들어줄 것처럼 떠들어내네...

 

여러가지 수작들을 펼치고 있다는 생각뿐이다...

 

 

아래는 주말저녁에 주요 6개 SNS에 올린 코멘트입니다...

 

 

"아내와 세 아들들과 동네 멀티플렉스 가 영화도 보고 주말외식도 하고 들어왔네요~~^^ 걸어서 200m도 안돼, 차없이 방한한 유모차 한 대 끌고요~~^^ 밤되니 날이 싸늘해지네요~~^^ 게코(Gekko)"

 

 

"요즘 아내가 보고 있는 넷플릭스 "은중과 상연" 애들은 재웠고, 16500원짜리 가벼운 와인한잔하고 자야겠네요^^ 주요 블로그와 SNS도 다 올렸고요~~^^ 게코(Gekko)"

 

 

[글로벌 머니 X파일]빅테크 AI 환상 깨질까… 4조달러짜리 '시한폭탄' 공포...

 

 

인공지능(AI)이 촉발한 글로벌 금융 시장 랠리의 이면에 '회계 시한폭탄'이 숨겨져 있다는 경고가 나온다.

 

최근 투자자는 빅테크의 막대한 자본 지출(CapEx)이 가져올 미래의 장밋빛 성장에만 환호하고 있다. 하지만 해당 투자가 발생시키는 대규모 감가상각 비용은 과소 평가됐다는 지적이다.

 

AI 大투자의 시대...

 

25일 미국 정보기술(IT) 전문매체 디 인포메이션에 따르면

 

오라클의 AI 서버 임대 사업 총이익률이 최근 5개 분기 평균 16% 수준에 머물렀다. 이는 고가의 그래픽처리장치(GPU) 투자 비용이 수익성을 얼마나 압박하고 있는지를 보여줬다는 분석이 나왔다.

 

앞서 수전 리 메타 최고재무책임자(CFO)는 7월 2분기 실적 발표에서 "2026년 비용 증가의 최대 요인은 인프라 비용이며, 감가상각 증가가 ‘급격히 가속(sharply accelerate)’될 것"이라고 밝혔다.

 

AI 투자의 비용 청구서가 임박했다는 뜻이다. 영국 주간지 이코노미스트지는 이를 두고 "AI 클라우드 산업의 핵심에 자리한 4조 달러짜리 회계 퍼즐"이라고 표현하기도 했다.

 

이런 우려의 배경은 AI 패권 경쟁 격화다. AI 패권을 차지하기 위한 하이퍼스케일러(Hyperscaler·대규모 클라우드 서비스 제공업체)들의 인프라 구축 경쟁이 최근 거대하고 빠르게 전개됐다.

 

마이크로소프트(MS), 알파벳(구글), 아마존(AWS), 메타 등 이른바 '빅테크 4사'는 AI 모델 훈련과 추론 능력 확보라는 하나의 목표를 위해 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 이는 글로벌 자본 시장의 흐름 자체를 바꾸고 있다.

 

이들의 투자 규모는 시장의 예상을 계속 뛰어넘었다는 평가다.

 

올 2분기 이들 4개 사의 자본 지출 합계는 약 968억 달러에 달했다. 전년 동기 대비 65% 급증한 수치다(바클레이즈 분석 기준). 단일 분기 기준으로 역사상 최대 규모의 민간 부문 투자 집행이다.

 

아마존은 올 2분기 유형자산 취득에만 321억 8300만 달러를 지출했다. 상반기 누적 572억 달러를 기록했다. 알파벳 역시 2분기 CAPEX로 224억 달러를 집행하며 상반기 396억 달러를 기록했다.

 

MS는 회계연도 4분기(6월 분기)에 242억 달러(금융리스 포함)를 지출했다. 다음 분기(9월 분기)에는 300억 달러 이상을 예상한다고 밝혔다.

 

시장에선 이들 4개 사를 포함한 글로벌 AI 인프라 투자가 올해 4000억 달러를 상회할 것으로 전망한다. 이런 추세는 2 내년까지 이어질 것이라는 예상이 지배적이다.

 

메타는 올해 CAPEX 예상 규모를 660억~720억 달러로 상향 조정했다.

 

에이미 후드 마이크로소프트 CFO도 "2026 회계연도의 지출이 2025년보다 높을 것"이라고 밝혔다. 순다르 피차이 알파벳 CEO는 "우리에게는 과소 투자의 위험이 과잉투자 위험보다 훨씬 크다"고 강조했다.

 

아마존의 CFO 브라이언 올사브스키는 "2025년 2분기의 지출 속도가 올해 하반기의 분기별 투자율을 합리적으로 대표한다"고 언급하며 지속적인 투자를 시사했다.

 

이런 막대한 투자는 관련 공급망 전반에 강력한 순풍으로 작용하며 거시 경제 지표에도 영향을 미치고 있다.. 바클레이즈는 데이터센터 투자가 올 상반기 미국 GDP 성장에 약 1% 포인트를 기여했을 수 있다고 추정했다.

 

AI 투자가 미국 경제 성장의 주요 동력으로 부상했다는 뜻이다. 역설적으로 AI 투자 사이클이 둔화하면 개별 기업 실적을 넘어 국가 경제 전반에 상당한 역풍으로 작용할 수 있는 구조적 취약성도 보여준다.

 

이런 전례 없는 투자의 이면에는 심각한 물리적 제약도 존재한다. AI 인프라 확장은 막대한 전력이 필요하다. 기존 전력망에 심각한 부담을 가하고 있다. 아마존은 "가장 큰 단일 제약은 전력"이라고 밝혔다.

 

S&P 글로벌 레이팅스 역시 "송전이 가장 큰 제약"이라고 분석했다. 데이터센터 건설 붐이 전력 공급의 물리적 한계에 직면했다. 향후 AI 인프라 투자의 속도를 조절할 수 있는 중요한 변수라는 분석이다.

 

1년짜리 기술 수명 vs 6년짜리 회계 장부...

 

AI 기업들이 쏟아붓는 막대한 인프라 투자는 ‘내용연수(Useful Life)’라는 회계의 기본 원칙을 흔들고 있다. 감가상각은 쉽게 말해 자산을 몇 년 동안 나눠서 비용으로 계산하는 절차다.

 

하지만 이 단순한 공식이 AI 시대에는 통하지 않는다.

 

GPU 같은 AI 가속기는 기술 발전 속도가 너무 빠르다. 불과 1~2년 만에 새 세대가 등장해 기존 장비의 성능 가치를 떨어뜨린다. 그럼에도 많은 기업은 여전히 4~5년짜리 장기 내용연수를 기준으로 감가상각을 계산한다.

 

장부상으로는 자산이 남아 있지만, 실제 현장에서는 이미 구형이 된 장비가 쌓여 있는 셈이다.

 

결국 ‘기술의 수명’과 ‘회계의 수명’이 따로 노는 이 괴리가 기업의 실질 수익성과 산업의 지속 가능성에 대한 의문을 낳고 있다. AI의 속도를 따라가지 못하는 회계의 틀, 이것이 지금 시장이 마주한 조용하지만

 

거대한 불일치라는 지적이다.

 

AI 하드웨어의 진화 속도는 그야말로 초광속이다. 기존 산업의 어떤 자본재도 이 속도를 따라잡지 못한다. 반도체 발전의 상징이던 ‘무어의 법칙’조차 이제는 느리게 보일 정도다.

 

엔비디아의 젠슨 황 CEO는 2025 회계연도 1분기 실적 발표에서 새로운 선언을 했다. 차세대 칩 아키텍처를 매년 선보이겠다는 것이다.

 

‘블랙웰(Blackwell)’ 다음은 ‘블랙웰 울트라(Blackwell Ultra)’ 그리고 그다음은 ‘루빈(Rubin)’으로 이어지는 ‘1년 주기(one-year rhythm)’ 체제를 공식화했다.

 

이는 기업들이 막대한 자본을 들여 사들인 최신 GPU가 불과 1년 만에 구형이 될 수 있음을 뜻한다.

 

어제의 최첨단이 오늘의 재고가 되는 셈이다. AI 혁신이 가져온 이 ‘가속화된 감가상각의 시대’는 기업 회계와 투자 판단의 기준을 근본부터 다시 쓰게 만들고 있다는 분석이다.

 

성능 향상 폭 또한 크다. 세대가 바뀔 때마다 성능이 기하급수적으로 뛰면서, 이전 세대 자산의 경제적 가치를 순식간에 무력화시킨다는 지적이다. 구글의 사례가 대표적이다.

 

자체 개발한 AI 가속기인 TPU(텐서 처리 장치)는 v4i에서 v6e(코드명 ‘트릴리움’)로 진화하며 연산 효율 지표인 CCI(Computational Carbon Intensity·컴퓨트 탄소집약도)가 세 배 개선됐다.

 

같은 작업을 이전 세대 칩보다 단 3분의 1의 에너지로 수행할 수 있다는 뜻이다. 결국 불과 2~3년만 지나도 구형 칩을 계속 돌리는 건 경제적으로 손해가 되기 쉽다.

 

전력비용, 냉각 비용, 생산성 측면 모두에서 ‘남는 장사’가 아니기 때문이다. 업계에서는 이런 초고속 기술 혁신이 아이러니하게도 기업 자신에게 부메랑이 될 수 있다고 경고한다.

 

새로운 칩이 나올 때마다 이전 세대 자산의 감가상각 가치를 급속히 깎아 먹는 ‘자기 잠식형 혁신’이 이미 현실로 나타나고 있다는 것이다.

 

실제 물리적 수명은 더욱 짧다. 회계 장부가 상정하는 ‘내용연수’보다도 훨씬 짧다. AI 작업은 GPU를 하루 24시간, 일주일 내내 풀 가동시키며 장비에 극심한 부하를 준다.

 

예를 들어 AI 연산을 GPU 가용률 60~70% 수준으로 돌릴 경우, 1~2년, 길어야 3년이면 고장이나 성능 저하로 사실상 사용 불가능해진다.

 

원인은 과열과 전기적 스트레스다. GPU는 반도체다. 하지만 그 내부는 고온·고전압의 격전장에 가깝다. 미세 회로의 열화, 납땜 부위의 피로, 냉각 시스템의 부식 등이 복합적으로 누적된다.

 

'탄광 속 카나리아'의 경고?

 

이런 기술적 현실에도 대부분의 하이퍼스케일러들은

 

서버 및 관련 하드웨어를 5년에서 6년의 내용연수로 감가상각하고 있다는 지적이다. 과거 서버의 유용성이 완만하게 감소하던 시기에 형성된 관행이 AI 시대에도 관성적으로 적용됐기 때문이다.

 

더 흥미로운 대목은 이렇게 빠르게 노후화하는 자산을 보유한 빅테크 기업들이 오히려 감가상각 기간을 늘렸다는 점이다. 기술 수명은 짧아지는데, 장부 속 내용연수는 길어진 셈이다.

 

MS는 2022년 서버와 네트워크 장비의 내용연수를 4년에서 6년으로 연장했다.

 

그 결과 2023 회계연도에만 약 37억 달러의 감가상각비를 줄이며 그만큼 순이익이 늘어났다. 알파벳도 같은 해 서버 내용연수를 4년에서 6년으로 늘려 39억 달러를 비용에서 제외했다.

 

이런 회계상의 ‘내용연수 연장’은 단기적으로는 이익을 부풀리는 효과를 낸다. 그러나 현실에서는 GPU와 서버의 기술적 수명이 오히려 줄고 있다.

 

지금 시장이 보고 있는 빅테크의 높은 수익성 중 일부는 진짜 ‘운영 효율’이 아니라, 회계적 착시에서 비롯된 것일 수 있다는 뜻이다. AI 산업의 화려한 성장 뒤에, ‘숫자의 마법’이 작동하고 있다는 지적이 나오는 이유다.

 

일부에선 관련 숫자를 바로잡고 있다.

 

아마존은 지난 2월 올해 1월 1일부로 일부 서버 자산의 내용연수를 기존 6년에서 5년으로 줄이기 했다고 밝혔다. 아마존은 “AI와 머신러닝(ML) 분야의 기술 발전 속도가 그 어느 때보다 빨라졌다”고 설명했다.

 

장비가 실제로 그만큼 오래 쓸 수 없다는 사실을 기업이 공식 인정한 셈이다. 해당 한 줄짜리 회계 추정 변경만으로도 아마존의 올해 영업이익은 약 7억 달러 감소할 전망이다.

 

이 문제의 근원은 사실 회계기준 그 자체에 있다는 지적이다. 미국의 일반기업회계기준(US GAAP)과 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 모두, 자산의 내용연수를 정할 때 경영진에게 넓은 재량권을 부여한다.

 

두 기준서의 핵심 조항인 ASC 360(미국)과 K-IFRS 제1016호(한국)는 자산의 감가상각 기간을 “그 자산으로부터 기대되는 효용의 기간”을 기준으로 삼는다.

 

문제는 바로 이 ‘기대되는 효용’이라는 표현이다. 기술적 수명, 경제적 수익성, 시장 경쟁력 중 무엇을 기준으로 하느냐에 따라 계산 결과가 달라질 수 있고, 어느 쪽이 옳다고 단정하기도 어렵다.

 

결국 내용연수 결정은 과학이라기보다 해석의 문제에 가깝다는 지적이다. 경영진은 이 모호한 틈을 활용해 비용을 늘리거나 줄이며 단기 실적을 조정할 여지를 갖게 된다.

 

AI처럼 기술 혁신 속도가 급격한 산업에서는

 

이 재량이 곧 회계적 불투명성으로 이어질 수 있다. AI 감가상각 논란은 단순한 숫자의 문제가 아니라, 회계의 시간 개념이 기술의 시간 개념을 따라가지 못하는 구조적 충돌인 셈이다.

 

2026년엔 '어닝 절벽'?

 

AI 산업의 회계 장부와 기술 현실 사이의 간극은 머지않아 숫자로 드러날 가능성이 크다는 전망이 나온다. 업계에서는 이를 두고 '어닝 절벽(Earnings Cliff)'이라고 부른다.

 

작년과 올해에 쏟아진 AI 인프라 투자(GPU 클러스터, 데이터센터 확장, 전력 인프라 업그레이드 등)가 내년 이후부터 본격적으로 감가상각비로 반영된다.

 

지금은 ‘투자’로 처리돼 장부상 이익에 영향을 주지 않던 막대한 비용이, 몇 년 뒤에는 순이익을 직접 깎아내기 시작한다는 뜻이다.

 

투자은행 바클레이즈는 "미국 월스트리트가 미래의 감가상각 비용을 "극적으로 과소평가하고 있다"고 경고하기도 했다. 바클레이즈의 분석에 따르면, 알파벳(구글)의 내년 감가상각 비용은 280억 달러에 이를 전망이다.

 

이는 당시(작년 4분기) 월스트리트 컨센서스인 226억 달러보다 54억 달러, 비율로는 24% 높은 수치다.

 

해당 차액 54억 달러는 알파벳의 2026년 예상 영업이익에서 그대로 차감되어야 한다는 것이 바클레이즈의 분석이다. 바클레이즈는 메타, 아마존, MS 역시 비슷한 규모의 리스크에 노출되어 있다고 시사했다.

 

유명 공매도 투자자 짐 채노스 역시 이 문제를 심각하게 봤다. 그는 지난 7월 메타의 장비 자산 평균 감가상각기간이 11~12년이라는 점을 들어 "메타의 감가상각 스케줄이 지나치게 낙관적"이라고 비판했다.

 

그는 "만약 GPU의 실제 경제적 수명이 2~3년에 불과하다면 메타의 대부분 이익은 과대 계상된 것"이라고 지적했다. 최근 오라클 사태는 AI 투자의 수익성에 대한 시장의 환상을 깨뜨린 결정적인 사건이라는 분석이 나온다.

 

오라클의 AI 클라우드 사업 평균 총마진(14~16%)은 전통적인 소프트웨어 사업 마진(약 70%)에 비해 현저히 낮았다. 이 소식에 오라클 주가는 급락했고 시장은 충격에 빠졌다.

 

이 소식은 시장에 두 가지 분명한 메시지를 던졌다. 우선 AI 서비스는 ‘바로 돈이 되는 사업’이 아니라는 것이다. GPU 구입, 데이터센터 증설, 전력비용 등 초기 투입이 너무 커 단기간에 고수익으로 이어지기 어렵다.

 

오히려 기존 사업부의 이익을 잠식하며 전체 마진을 떨어뜨리는 현상이 나타날 수 있다. AI가 성장의 엔진인 동시에, 재무적으로는 일시적 ‘수익성 블랙홀’로 작용하고 있는 셈이다.

 

이제 시장의 관심은 매출 성장에서 수익성으로 옮겨가고 있다는 분석이다.

 

단순히 ‘AI 매출이 늘었다’는 사실만으로는 주가를 방어하기 어려운 국면에 접어들었다는 지적이다. 오라클은 장기 계약 기준으로 총마진 35%가 가능하다고 반박했다.

 

하지만 단기적으로는 AI 인프라 구축이 이익률을 크게 압박하는 구조가 확인됐다. 시장은 이제 ‘AI가 얼마나 빠르게 성장하느냐’보다 ‘그 성장이 얼마나 남는 장사냐’를 묻기 시작했다.

 

AI 클라우드 시장의 경쟁이 치열해지면서 가격 인하 압박이 현실로 나타나고는 있다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 6월 엔비디아의 A100과 H100 GPU를 기반으로 한 클라우드 인스턴스 요금을 최대 45% 낮췄다.

 

구세대와 현세대 칩 모두 가격 경쟁력이 빠르게 떨어지고 있다는 뜻이다. 업계에서는 이런 흐름이 결국 주요 클라우드 업체들의 수익성 악화로 이어질 수 있다고 보고 있다.

 

AI 투자 붐이 한계에 다다르고 있다는 우려도 커지고 있다. 시장에서는 지금과 같은 속도로 투자가 이어질 경우, 수익을 내기 어려운 ‘과열 국면’에 들어섰다는 분석이 나온다.

 

프레토리안캐피털의 해리스 쿠퍼만 최고투자책임자(CIO)는 8월 보고서에서 “현재의 계산으로는 어떤 투자 수익도 기대하기 어렵다”며 “세상은 이렇게 많은 AI에 비용을 지불할 능력이 없다”고 지적했다.

 

그는 2025년 한 해 동안 전 세계 데이터센터 투자액이 4000억 달러에 달하지만, 이로 인한 연간 감가상각비만 400억 달러에 이를 것으로 추산했다.

 

반면 실제 매출은 150억~200억 달러 수준에 불과해 “감가상각 비용이 매출의 두 배에 달한다”고 분석했다. AI 인프라 투자가 결국 ‘부채의 산’을 쌓고 있다는 뜻이다.

 

반론도 있다. 최신 AI 모델 훈련 시장에서 경제성이 떨어진 구형 GPU가 완전히 무용지물이 되는 건 아니다.

 

이들 칩은 여전히 추론이나 AI 모델 미세조정, 학술 연구처럼 비교적 낮은 연산 성능만으로도 충분한 작업에 활용될 수 있다. 이런 수요를 바탕으로 중고 GPU 시장도 빠르게 성장하고 있다.

 

프로커리, 비트프로 등 전문 업체들이 중심으로 빅테크가 사용한 GPU를 재판매하고, 이를 통해 일정한 잔존가치를 회수할 수 있는 구조가 형성되고 있다는 분석이다.

 

회계상 잔존가치가 높아지면 감가상각해야 할 금액이 줄어든다. 전체 감가상각 비용을 낮추는 효과가 있다. 이는 향후 기업들이 맞닥뜨릴 수 있는 ‘감가상각 쇼크’를 완화하는 완충장치로 작용할 수 있다.

 

한국 기업의 'HBM 슈퍼사이클' 지속될까...

 

한국은 글로벌 AI 군비 경쟁의 중심에서 핵심 부품 공급자이자 AI 기술의 적극적인 참여자다.

 

AI 가속기의 핵심 부품인 고대역폭 메모리(HBM) 시장은 삼성전자와 SK하이닉스가 사실상 독점하고 있다는 평가다. AI 붐은 이들 업체에 전례 없는 기회를 제공하고 있다. 이는 한국 경제의 핵심 동력으로 작용한다.

 

하지만 'AI 어닝 쇼크'가 현실화해 글로벌 빅테크들의 투자가 급격히 위축될 경우, 한국 반도체 산업은 수요 절벽에 직면할 수 있다. HBM 수요는 전적으로 글로벌 AI 인프라 투자 규모에 연동돼 있기 때문이다.

 

경쟁 심화에 따른 가격 하락 압력도 무시할 수 없다. 한국은 AI 기술의 적극적인 소비 국가이기도 하다. 정부는 AI를 국가 전략 기술로 지정하고 2027년까지 65조원 규모의 민관 합동 투자를 추진하고 있다.

 

내년 연구개발(R&D) 예산을 35조 3000억원으로 19.3% 증액할 계획이다.

 

 

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한국경제 김 주완 기자

 

 

美·日, ‘中대항’ 기술협력 속도… AI 등 7개 분야 각서 체결할 듯...

정상회담 열리는 28일 체결 유력...

 

 

미국과 일본 정부가 첨단기술 영향력을 강화하는 중국에 대항하기 위해 다음 주 미일 정상회담을 계기로 인공지능(AI), 바이오 등 7개 기술 분야에 관한 협력 각서를 체결한다고 요미우리신문 등이 25일 보도했다.

 

보도에 따르면 도널드 트럼프 미국 대통령과 다카이치 사나에 일본 총리는 도쿄에서 정상회담을 하는 28일 양측 과학 분야 고위 관계자가 각서에 서명한다.

 

각서 초안에는 “자유와 번영을 굳건히 하기 위해 혁신의 황금시대를 연다”는 문구가 담겼다. 또 양국이 지역의 전략적 파트너로서 협력을 심화하는 것이 중요하다는 점을 강조하는 내용도 포함됐다.

 

협력 분야는 AI, 연구 안전성, 고속통신 규격, 의약품·바이오, 양자, 핵융합, 우주 등이다. 양국은 이들 분야 중에서도 특히 중국이 기술 혁신을 추진하고 있는 AI에 대한 협력에 중점을 둘 계획이다.

 

미국 국립과학재단과 일본 이화학연구소 등 양국 AI 관련 연구기관이 주도해 산업계와 사회에서의 AI 응용을 가속하고, AI를 활용한 무기에 필요한 최첨단 반도체 협력도 모색할 계획이다.

 

또 양국은 중국의 AI 기술이 신흥국 등에서 확산하고 있는 점을 고려해 AI 기술의 상호 운용성을 확대하고 수출 협력에도 속도를 낼 계획이다.

 

니혼게이자이신문(닛케이)은 미일 기술 협력 배경에 중국에 대한 위기감이 있다면서 “중국이 개발한 AI는 개인정보 보호, 내용의 정확성 등이 우려된다는 지적이 있다”고 보도했다.

 

이어 “미국과 일본이 안전성·신뢰성이 높은 AI 보급을 위한 기술 개발, 국제 규격 설정을 추진할 것”이라고 덧붙였다.

 

아사히신문은 미국과 일본이 이번 정상회담에 맞춰 무역 협상 합의 내용을 착실히 이행한다는 내용을 담은 공동문서를 만드는 방안도 조율하고 있다고 전했다.

 

이 신문은 양국 정상이 문서에 서명하는 방안도 논의되고 있다고 덧붙였다.

 

조선비즈 정 해용 기자