하이퍼스케일러는 CAPEX 투자를 멈출 수 있을까? [1]

저 멀리 날라가는 삼성전자와 하이닉스 주가를 보면서....

연일 신고가를 찍고 있는 $삼성전자 와 $SK하이닉스 를 보면서 이런 생각을 해봤습니다.

메모리 호황이 언제까지 지속될 수 있을까?

"전형적인 사이클" 에서 "슈퍼 사이클"로 내러티브가 변화했고 이제는 "뉴노말" "리레이팅 구간"이라는 내러티브가 점점 나오는 것 같습니다. 주요 논리는 하이퍼스케일러들의 AI 인프라 투자가 계속되고 메모리 공급은 계속 부족하니 매출과 이익이 모두 성장한다는 것입니다.

그렇다면 메모리 사이클의 선행지표로 봐야할 것은 하이퍼스케일러의 CAPEX 규모이겠죠. 무한정 CAPEX를 늘릴 수 없으니 언젠가는 투자 규모를 줄일 것이고 이것이 사이클의 하락 시기일 것이다라고 생각하는 게 자연스럽습니다.

반대 의견도 있습니다, 주로 토큰 사용량에 기반에서 메모리 수요에 대한 이야기를 하는 것인데요. 에이전틱 AI는 기존 LLM보다 토큰 사용량이 수십, 수백배가 많고 이것이 피지컬 AI로 확장되었을 때는 더 커진다는 것입니다. 토큰 사용량이 늘수록 KV cache가 늘어나고 이는 곧 메모리 수요를 의미하니, 메모리 사이클은 과거와 다른 새로운 국면에 진입한 것이라고 생각할 수도 있습니다.

결국은 하이퍼스케일러의 투자가 바로미터이다

양쪽 의견 모두 하이퍼스케일러의 CAPEX가 어떻게 될 것인지에 달려있습니다. 제일 먼저 했던 생각은

"AI는 돈이 되지 않는다고 판단하면, CAPEX를 멈추지 않을까?" 였습니다. "AI 수요 = 돈" 이라고 표현해보겠습니다.
AI 수요(돈) -> 하이퍼스케일러 CAPEX 투자 지속 -> 메모리 호황 의 관계를 갖고 있는 것이죠.

그 다음 질문으로는 "수요는 어떻게 생겨날까?"를 고민해보았습니다. 교과서적인 설명에 따르면 욕구(Want)와 구매력(Purchasing Power)가 수요의 구성요소라고 합니다. 욕구가 있어도 구매력이 없으면 물건을 사지 못하고, 구매력이 있어도 욕구가 없으면 물건을 사지 않죠. 그리고 이런 수요는 가격(Price), 소득(Income), 유행과 선호도(Taste&Preference), 대체제의 가격(Price of Substitutes) 등에 의해 결정되죠.

그런데 AI에 대한 수요는 기존의 경제학에서 설명할 수 없는 특성을 가지고 있다고 생각합니다. 바로 "AI를 사용하지 않으면 내가 뒤쳐질 수 있다"라는 내러티브를 갖고 있기 때문입니다. AI가 나의 업무 효율을 높여주고, AI 덕분에 삶의 질이 올라가기 때문에 AI를 사용하는 것이 아니라, "내가 AI를 쓰지 않는 동안 내 경쟁자가 AI를 쓰면 나는 분명 뒤쳐질 것이다"라고 생각하는 것이죠. (한국인들에게는 익숙한 어디서 많이 본 그림? 서울 아파트는 지금 사지 않으면 평생 못 사고 부의 추월차선에서 뒤쳐진다...)

제 의견에 100% 동의하지 않을 수 있습니다. AI를 적극적으로 사용하지 않아도 불안하지 않으신 분도 있고, AI를 쓰는 게 항상 좋은 결과를 가져다주진 않기에 불신하는 분도 있을 수 있겠죠. 하지만 적어도, 모두들 AI에 대한 막연한 공포감과 불안감은 조금씩 있을 거라 생각합니다.

이런 특성에 기반해서 제 나름대로의 AI 수요에 대한 미래를 예측해봤습니다.

AI 수요는 AI 그 자체에 의해 만들어진다. 다시 말해, AI 모델 성능이 강력해질수록 더 강한 수요를 창출해낸다.

개인적인 경험에 비추어 말하자면, 저는 ChatGPT가 처음 출시했을 때부터 LLM을 사용했던 사람입니다. 처음에는 과거 심심이(?)를 연상시키는 기능에 재미를 위해 쓰는 용도로만 사용하다 점점 기능이 개선됨에 따라 AI에게 점점 더 많은 일을 맡기게 되었습니다. 질문, 검색을 넘어 직접 파일을 올려 분석을 요청하고, 현재에 와서는 에이전트를 통해 내 일을 대신 처리하게끔 만드는 지경까지 왔습니다. 더 성능이 좋은 모델이 출시될수록 저의 워크플로우는 AI 의존적이 되었습니다. 물론 저 역시 뒤쳐질 것 같은 불안감에 의해서만 AI를 사용하는 것은 아닙니다. 워낙 귀찮은 걸 싫어하고 게으른 성격이라 AI와 궁합이 잘 맞는 점도 있죠. 하지만 저는...