AI 인프라 사이클, 1막과 2막 —사이클은 언제 꺼지는가

들어가며 지난 2년간 반도체 시장의 중심은 HBM과 GPU였습니다. 그런데 2026년 현재, 시장의 질문은 조금 바뀌고 있습니다. “누가 더 많이 확보했나”에서 “같은 자원으로 누가 더 싸고 빠르게 추론하나”로 옮겨가는 중입니다. 이 변화는 하드웨어 증설만이 아니라 소프트웨어 최적화, 그리고 메모리-로직 통합 설계의 중요도를 동시에 끌어올리고 있습니다. 이 글에서는 그 흐름을 터보퀀트, MTP, SRAM-CIM 세 축으로 정리하고, 각 기술의 ‘현재 위치’와 ‘상용화 시계열’을 어디까지 합리적으로 추론할 수 있는지도 함께 적어보겠습니다. 1) 터보퀀트: KV 캐시를 줄이는 추론 최적화 터보퀀트는 KV 캐시 메모리 오버헤드를 줄이기 위한 압축 알고리즘으로, ICLR(International Conference on Learning Representations : 머신러닝/딥러닝 분야의 세계 3대 학회로 매년 4~5월에 개최) 2026 발표 기술로 소개됐습니다. 장점은 모델을 처음부터 다시 학습시키는 방식이 아니라, “추론 과정의 병목”을 겨냥했다는 점입니다. 현재 위치(2026년 5월): "논문 단계 → 실험실 코드 단계 → 누구나 가져다 쓰는 오픈소스 단계" 중에서 이미 세 번째 단계에 진입 상용화 시계열(추론): 2026년 하반기~2027년에 걸쳐 “일부 엔진/일부 모델에서 옵션 형태”로 도입되고, 검증이 누적되면 확산 속도가 빨라질 가능성이 있다고 보고 있습니다. 왜 이렇게 보나: (1) 추론 단계 최적화는 하드웨어 교체보다 도입이 빠를 수 있고, (2) 장기 문맥/추론 비용 절감 인센티브가 크지만, (3) 멀티테넌트 환경 안정성·정확도 검증이 충분히 쌓여야 ‘기본값’이 되기 때문입니다. 멀티테넌트 환경이란 하나의 물리적 인프라(서버, GPU, 소프트웨어 인스턴스 등)를 여러 고객(테넌트)이 동시에 공유하면서도, 각자의 데이터와 작업이 논리적으로 완벽히 격리된 채 운영되는 클라우드 컴퓨팅 구조를 의미합니다. 영어로 'tenant'는 '세입자'를 뜻하는데, 마치 하나의 거대한 아파트 건물(인프라)에 여러 세대(고객)가 입주해 살면서 각자의 공간은 독립적으로 보장받는 구조와 같습니다. 멀티테넌트 핵심 개념 공유 인프라: 단일 하드웨어/소프트웨어 자원을 다수 사용자가 함께 사용 (예: AWS, Google Cloud, Azure 같은 퍼블릭 클라우드). 논리적 격리: 같은 GPU나 서버 위에서 동작하지만, A기업의 데이터와 B기업의 데이터는 서로 보이지 않고 침범할 수 없음. 자원 동적 할당: 트래픽과 수요에 따라 컴퓨팅·메모리 자원을 테넌트별로 유연하게 배분. 멀티테넌트 환경은 AI 추론 시장의 수익 구조를 결정짓는 핵심 무대. CSP 입장에서는 한 대의 GPU에서 더 많은 테넌트를 수용할수록 수익성이 올라감 2) MTP: 여러 토큰을 함께 예측하는 학습 목표 MTP(다중 토큰 예측)는 LLM에게 "다음 한 단어"가 아니라 "앞으로 올 몇 단어를 한꺼번에" 맞히도록 가르치는 학습 방식입니다. 마치 학생에게 받아쓰기를 시킬 때 한 글자씩 부르는 대신, 두세 글자를 미리 떠올려보게 훈련시키는 것과 비슷합니다. 이렇게 하면 같은 데이터로도 모델이 더 많은 것을 배우고(데이터 효율↑), 문장의 흐름을 더 멀리 내다보는 능력도 좋아집니다(성능↑). 대표 사례가 DeepSeek-V3입니다. 이 모델은 학습 목적함수에 MTP를 정식으로 채택했다고 공개했고, 그 결과 학습 효율과 추론 속도 양쪽에서 이점을 얻었습니다. 이 효과는 추론(서빙) 단계에서 더 직접적으로 체감됩니다. 오픈소스 추론 엔진 vLLM은 MTP 모델이 미리 뽑아둔 여러 토큰을 한 번에 검증해 채택하는 "speculative decoding(투기적 디코딩)" 기능을 공식 문서로 지원합니다. 쉽게 말해, 모델이 답변을 "한 글자씩 천천히 쓰는 대신 몇 글자를 한꺼번에 써놓고 검토"하는 방식이라, 같은 GPU로도 응답이 더 빨라지고 처리량이 늘어납니다. 현재 위치: “일부 선도 모델/서빙 스택(서빙스택 : 학습된 AI 모델을 실제 서비스로 운영하기 위한 소프트웨어 계층 — 비유하자면 GPU(요리사)와 모델(레시피)을 받아 주문을 묶고, 재료를 관리하고, 결과를 손님에게 전달하는 "식당의 주방 운영 시스템". vLLM, TensorRT-LLM 같은 엔진이 대표적이며, 이들의 효율이 곧 GPU 한 장당 처리량과 추론 단가를 결정해 클라우드 사업자의 마진을 좌우)에서 확산” 정도 상용화 시계열(추론): 2026년 하반기~2027년에 신규 모델 세대 교체와 함께 채택이 늘 가능성이 높고, 온디바이스는 SoC/NPU 세대 교체 속도에 맞춰 더 느리게 들어올 가능성이 큽니다. MTP·터보퀀트 같은 기술이 클라우드(서버 GPU)에서는 빨리 확산되지만, 온디바이스(스마트폰·노트북·자동차)에서는 SoC가 새로 설계·양산되어야 적용 SoC(System on Chip): CPU·GPU·NPU·메모리 컨트롤러·통신 모뎀 등 시스템 구성 요소를 단일 칩에 통합한 반도체. 스마트폰의 Apple A시리즈, Qualcomm Snapdragon이 대표적이며, 새 알고리즘의 온디바이스 적용 속도는 이 SoC의 세대 교체 주기에 좌우 왜 이렇게 보나: MTP는 ‘추론 엔진 패치’라기보다 ‘학습 목표/모델 설계’에 가깝기 때문에, 보급 속도는 모델 출시 주기와 맞물립니다. 3) SRAM-CIM: 데이터 이동을 줄이는 하드웨어 접근 SRAM 기반 CIM은 메모리 내부(또는 매우 근접한 곳)에서 연산을 수행해 데이터 이동 비용을 줄이려는 접근이며, 최근에도 SRAM-CIM 가속기의 데이터플로우/한계 등을 다룬 연구가 계속 나오고 있습니다. 현재 위치: 연구/PoC(Proof of Concept, 개념 증명 : 양산성·수율·패키징·소프트웨어 스택은 아직 검증되지 않은, "기술적 가능성" 확인 단계)/IP(Intellectual Property, 설계자산 : 재사용 가능한 회로 설계 블록)확산 ...

오늘은 가볍게 시작하지만 끝맛은 묵직한 주제를 가져왔습니다. 워런 버핏(버크셔), 폴 튜더 존스, 제레미 그랜섬 — 한 시대씩을 풍미한 세 거장이 2000년 IT버블과 2008년 금융위기 때 어떻게 움직였는지, 그리고 2026년 AI 혁명 한복판에서 어떤 신호를 보내는지 시계열로 정리해 보았습니다. 먼저 전제 하나를 깔고 가겠습니다. 버블의 ‘정확한 붕괴 시점’을 맞히는 것은 사실상 불가능합니다. 우리가 할 수 있는 건 거장들이 어떤 조건에서 위험을 높게 봤고, 그 위험을 어떻게 포트폴리오로 관리했는지를 점검하는 정도입니다. 세 거장은 서로 다른 ‘시계’를 봅니다 스타일이 서로 완전히 다른 세 사람이 2025~2026년에 같은 방향의 신호를 보내고 있다는 점이 이 글의 출발점입니다. 버핏/버크셔 — 가치형 장기 보유자. “이해 가능한 사업 + 가격(밸류에이션)”을 최우선으로 봅니다. 폴 튜더 존스 — 매크로 추세추종 트레이더. 강세장 말기의 ‘멜트업’ 가능성을 중시합니다. 그랜섬 — 평균회귀 사이클리스트. 과열 → 회귀라는 프레임으로 버블을 비교적 일찍 경고합니다. 참고로 워런 버핏은 2026년 1월부로 CEO에서 공식 물러났고, 그렉 아벨(Greg Abel)이 새 CEO입니다. 다만 아벨도 버핏의 자본배분 원칙을 그대로 계승하고 있어, 본문에서는 “버크셔의 자세 = 버핏의 철학”으로 읽으셔도 무방합니다. 2000년 IT버블 — 기술은 진짜였지만 ‘가격’이 앞섰습니다 나스닥은 1999년 한 해에만 86% 상승했고, 2000년 3월 10일 5,048포인트에서 정점을 찍은 뒤 2002년 10월 1,139.90포인트까지 폭락하며 고점 대비 약 77%가 사라졌습니다. 버핏: 1999년 닷컴 광풍 속에서 “이해할 수 없는 사업은 사지 않는다”며 기술주를 외면, 1999년 한 해 큰 폭으로 언더퍼폼 후 2000~2002년 폭락장에서 상대적 아웃퍼폼. 그랜섬: 1998년부터 일찍 비중 축소. 훗날 “당시 고객들이 GMO가 일부러 돈을 잃게 만드는 것처럼 반응했다”고 회고할 정도로, 일찍 외친 대가가 컸습니다. 존스: 2025년 인터뷰에서...

저번 글 "외국인 수급과 코스피의 상관관계"에서는 장기적으로 보면 외국인 순매수와 코스피 수익률은 양(+)의 상관관계로, 외국인의 일별 순매수와 지수 변화율 사이에 0.39~0.54 수준의 양(+) 상관이나 예외구간(외국인의 매도세에도 주가가 오히려 상승하거나 하방지지)이 만들어지는 공통 조건으로 국내 흡수력(유동성)이 충분할 것 적립식 펀드·기관 자금, 개인 대기자금 등이 외국인 물량을 받아낼 수 있어야 함 강한 내러티브(테마)가 있을 것 개인이 “떨어질 때 사는 이유”가 명확해야 매수 지속성이 생김(예: 동학개미, 특정 성장 테마). 외국인 매도의 성격이 ‘시스템 리스크/펀더멘털 붕괴’가 아닐 것 2008년·2022년처럼 위험회피가 시스템 레벨로 진행되면 예외는 잘 작동하지 않음. 반대로 차익실현·리밸런싱이면 예외가 생길 확률이 높음. 의 3가지를 만족해야 한다는 결론에 도달했습니다. 위의 결론에 도달한 지 얼마되지 않아 아래와 같은 기사가 나옵니다. “SK하이닉스에만 23억원 빚투 몰빵”…간 큰 공무원 계좌 인증 화제 따라서 이번 글에서는 특히 개인자금에 집중하여 글을 이어 가보겠습니다. 1) 5월 6~8일: 7,000 돌파 이후 ‘3거래일 연속 종가 신고가’ 팩트부터 정리하겠습니다. 5월 6일: 코스피 종가 7,384.56(사상 첫 7,000선 돌파 이후 최고치) 5월 7일: 코스피 종가 7,490.05(종가 기준 사상 최고치 재경신) 5월 8일: 코스피 종가 7,498.00(종가 기준 사상 최고치 재경신) 즉, 5/6~5/8 3거래일 연속으로 종가 기준 신고가가 이어졌고, 5월 8일은 하락 출발(7,353.94) 후 장중 저점(7,318.96)을 찍고도 반등해 플러스로 마감한 날이었습니다. 2) 이틀 연속...

저번 글에서는 "금 연동 코인이 달러 패권의 대안이 될 수 있는가?"에 대하여 금 연동 코인은 공급 유연성 부족, 중앙은행 통화정책과의 충돌, 달러 시장 대비 턱없이 부족한 유동성·규제 정합성, 가격 변동성 등 통화 제도적·기술적 난제 때문에 단기간에 달러 패권을 정면 대체하기는 어렵고, '달러의 단일 대안'이 아니라, 달러 중심 디지털 금융 OS 위에 얹히는 병렬 안전자산 레이어(인플레이션·지정학 리스크 헤지 수단)로 자리 잡을 가능성이 가장 현실적 이라는 결론에 도달하였습니다. 이번 글에서는 그렇다면 어떤 시나리오에서는 금 연동 코인이 달러 패권을 위협할 수 있는지 다루고자 합니다. Ⅰ. 시나리오의 전제: 지금 토큰화 금 시장은 어디에 있는가 2026년 1분기 토큰화 금 현물 거래량은 약 907억 달러로, 2025년 한 해 전체 거래량 846억 달러를 단 한 분기 만에 넘어섰습니다. 연환산 시 약 3,600억 달러에 달하는 유동성입니다. 시가총액 역시 60억 달러를 상회하며 사상 최고치를 경신 중이고, XAUT와 PAXG 두 종목이 전체 토큰화 금 공급의 약 97%를 차지하고 있습니다. 반면 달러 스테이블코인은 2026년 4월 기준 전체 시가총액 약 3,210억 달러를 기록하며 사상 최고치를 경신했습니다. USDT(약 1,880억 달러, 58%)와 USDC(약 786억 달러, 24%)가 합산 약 80%를 점유하고 있으며, 전체 스테이블코인의 98% 이상이 달러 기반입니다. 미국은 2025년 7월 서명된 GENIUS Act를 통해 지급결제 스테이블코인의 준비금을 현금·단기 미 국채 등 고유동성 달러 자산으로 1:1 이상 보유하도록 의무화하면서 디지털 달러의 제도적 우위를 확고히 했습니다. 앞선 글에서 우리는 금 연동 코인이 달러를 정면으로 대체하기 어려운 이유—트리핀 딜레마의 재현, 통화정책 유연성 상실, 압도적 유동성 격차, 오프체인 커스터디 리스크, 가격 변동성—를 살펴보았습니다. 이번 글에서는 관점을 뒤집습니다. 어떤 조건들이 동시에 충족될 때 금 연동 코인이 달러 패권에 현실적 균열을 만들 수 있는지, 세 가지 시나리오로 구성합니다. Ⅱ. 시나리오를 현실로 만드는 구조적 배경 시나리오는 상상이 아니라, 2025~2026년에 이미 관측되는 흐름 위에 세워야 합니다. 1) 금 가격의 구조적 레벨업 2025년 금 가격은 약 65~67% 상승하며 53차례 사상 최고치를 경신했고, 2026년 5월 초 현재 온스당 $4,500~4,700 부근에서 형성되고 있습니다. 중앙은행들은 2025년에 약 863톤, 2026년 1분기에 244톤을 순매입하며 구조적 수요를 뒷받침하고 있습니다. 2) 토큰화 금 시장의 가속 2025년 토큰화 금 연간 거래량 1,780억 달러는 GLD를 제외한 모든 주요 금 ETF를 넘어 글로벌 2위 규모의 금 투자상품으로 부상했습니다. 온체인에 묶인 실물 금은 120만 온스 이상으로,...

Ⅰ. 문제 제기: 왜 다시 ‘금’인가 최근 1~2년 사이 토큰화 금(Tokenized Gold)에 대한 관심이 눈에 띄게 커지고 있습니다. 2026년 1분기 토큰화 금 현물 거래량은 약 907억 달러로, 2025년 한 해 전체 거래량 846억 달러를 이미 넘어섰습니다. 시가총액 역시 60억 달러를 상회하며 사상 최고 수준을 경신 중입니다. 대표적인 예로 테더 골드(XAUT), 팍스 골드(PAXG)와 같은 금 연동 코인들이 있습니다. 각 토큰은 1토큰당 1트로이온스의 금을 스위스·런던 등 지정 금고에 보관하고, 이를 블록체인 상에서 자유롭게 전송할 수 있게 설계되어 있습니다. 한편, 달러 스테이블코인(USDT·USDC 등)은 2026년 4월 기준 시가총액 3,170억 달러 수준으로, 전체 스테이블코인 시장의 90% 이상을 차지하고 있습니다. 미국은 2025년 GENIUS Act를 통해 지급결제 스테이블코인 준비금을 현금·단기 미 국채 등 고유동성 달러 자산으로 1:1 이상 보유하도록 의무화하면서, 디지털 자산 생태계에서의 달러 지위를 제도적으로 강화하고 있습니다. 이런 환경에서 자연스럽게 이런 질문이 나옵니다. “금 연동 코인이 달러 스테이블코인, 더 나아가 달러 패권의 실질적인 대안이 될 수 있을까?” 이 질문에 답하기 위해, 금 연동 코인이 넘어야 할 통화 제도적 난제와 기술적 난제를 나눠서 살펴보겠습니다. Ⅱ. 통화 제도적 난제 1. 금본위제의 역사와 트리핀 딜레마의 재소환 브레튼우즈 체제(1944~1971)는 달러를 금 온스당 35달러에 고정하고, 다른 통화는 달러에 고정하는 구조로 설계되었습니다. 이 체제는 한편으로는 안정적인 고정환율을 제공했지만, 시간이 갈수록 구조적 모순이 드러났습니다. 경제학자 로버트 트리핀은 이를 “트리핀 딜레마”로 설명했습니다. 기축통화국(미국)이 세계 무역과 성장에 필요한 달러를 충분히 공급하려면, 국내에서 지속적으로 경상수지 적자와 유동성 공급을 감수해야 합니다. 그러나 이렇게 달러 공급을 늘리면, 어느 순간 금 태환 약속(온스당 35달러)을 유지할 수 없을 정도로 금 대비 달러가 과잉 공급됩니다. 실제로 1960년대 후반 이후 유럽 중앙은행들은 보유 달러를 금으로 바꾸기 시작했고, 1971년 미국은 금 태환을 중단하면서 브레튼우즈 체제는 붕괴했습니다. 금 연동 코인이 “디지털 금본위제”에 가까운 구조로 글로벌 결제·준비통화 역할을 맡는다면, 비슷한 문제가 다시 등장합니다. 세계 무역이 성장하고 결제 수요가 증가할수록, 그에 상응하는 금 연동 코인 공급이 필요합니다. 그러나 공급은 실물 금 보유량, 더 나아가 금 생산량 증가 속도가 상한을 결정합니다. 이 한계를 무시하고 토큰 발행을 확대하면 “실물 금 대비 디지털 토큰 과잉발행”이라는 신뢰 위기가 발생할 수 있습니다. 즉, 금 연동 코인이 진정한 “기축 결제 단위”가 되려면, 브레튼우즈가 무너졌던 것과 같은 구조적 모순을 어떻게 피할지에 대한 설계가 필요합니다. 2. 통화정책의 유연성 상실과 중앙은행과의 충돌...