전쟁의 교착 앞에서, 일단 살아남는 포트폴리오

결론부터 말씀드리면 이스라엘의 핵무기와 이란의 핵무기는 현실정치상 안정적으로 양립하기 극히 어렵습니다. 근거는 세 가지 층위로 구성됩니다. 첫째, 이스라엘의 안보 교리(베긴 독트린)가 적대국의 핵보유를 원천 차단하는 것을 국가 전략의 핵심으로 삼고 있고, 1981년 이라크부터 2025년 이란까지 일관되게 적용되어 왔습니다. 둘째, INSS의 2026년 보고서가 "농축 인프라의 완전하고 비가역적인 해체"를 전쟁 종결의 전제조건으로 명시했듯, 이스라엘은 이란이 어떤 형태로든 무기급 핵능력을 보유하는 결과를 수용할 의사가 없습니다. 셋째, 설령 양국이 모두 핵무기를 보유하더라도, ...

글의 흐름 이 글은 제가 그동안 견지해 온 "5월말~6월초 종전 및 의미있는 휴전"이라는 지금 시장이 보고 있는 시나리오와, 조지님의 "장기 종말론" 시나리오를 정·반·합 구조로 정리하는 글입니다. 6월초에 대한 기한이 임박하기도 했고 의미있는 대화를 나눴으니 생각을 다시 한 번 정리해둬야 겠지요. 사실 이 글을 쓰기 바로 직전 오늘(2026.05.31.) 새벽까지만 하더라도 트럼프의 6월초 타코 시나리오를 최빈 시나리오로 생각했었는데 생각을 바꿨습니다. 그럼 시작합니다. 정(正) — IRGC 합리성·호르무즈 카드 감가상각·AI 자본사이클 압박이 결국 협상 유인을 만든다. 반(反) — 이란 측 명령권자 부재·미국 측 3중 거부권·우회 인프라의 수학적 한계로 6월 중하순부터 재고 바닥 시점에 브렌트 $120~200 시나리오가 본격화된다. 합(合) — 시간축이 다른 두 진영을 통합하면 "단기 스파이크 → 중기 페이드 → 4분기 본격 랠리"가 가장 정합적이며, 이 시나리오는 트럼프의 11월 중간선거 캘린더와도 정렬됩니다. 1. 정(正) — 스파이크는 자기 한계가 있고, 협상은 결국 옵니다 (1) IRGC는 이념 조직이기 이전에 경제 카르텔입니다 IRGC를 단순한 이념 조직으로만 보면 협상의 가능성이 보이지 않습니다. 하지만 IRGC는 호르무즈 통제·밀수·암시장·건설 카르텔을 통해 이란 경제의 상당 부분을 장악한 경제 행위자이기도 합니다. RFE/RL과 FDD 보고서는 IRGC가 이란 GDP의 상당 부분을 직간접 통제한다고 분석합니다. 봉쇄가 길어질수록 이는 단순한 '민생 압박'이 아니라 'IRGC 자기 재정에 대한 출혈'이 됩니다. 이란학 연구자 다수는 이란 정권이 이념적이면서도 체제 생존(regime survival)을 최우선 합리성으로 둔다고 봅니다. 실제로 2015년 핵합의(JCPOA) 체결, 1988년 이란-이라크 전쟁 정전 수용("독배를 마신다"는 호메이니의 표현) 등은 경제·생존 압박 앞에서 정권이 이념을 굽힌 사례입니다. IRGC가 이스라엘 제거를 천명하는 것은 사실이지만, 그들이 체제 생존 앞에서 보인 행동(이란-이라크전 정전 수용, JCPOA 협상, 직접 전면전 회피)은 이념적 목표는 진심이되, 행동은 종종 계산적이라는 사실입니다.(하지만 문제는 그 계산을 합리적으로 수행할 단일한 주체가 현재는 없을 수 있다는 부분인데 이 부분은 후술하겠습니다.) (2) 미국이 이스라엘을 저지한 선례가 있습니다. AIPAC을 비롯한 친이스라엘 로비, 그리고 복음주의 기독교 우파가 미국 정치에서 상당한 영향력을 행사한다는 점은 정치학에서 널리 다뤄지는 주제입니다. 미어샤이머·월트의 『The Israel Lobby』(2007)가 대표적이며, 복음주의 시오니즘이 공화당 기반의 중요한 축이라는 분석도 일반적입니다. 그러나 유대계 미국인 및 로비세력은 정치적으로 다양하며, 다수는 민주당 성향이고 이스라엘 정책에 대해서도 내부 의견이 갈립니다(예: J Street vs AIPAC). J Street도 "이스라엘이 이란과 전쟁하면 이스라엘 편에 서겠다"는 원칙 자체는 분명히 합니다. 즉 반대가 아니라 "방법론의 차이"입니다. AIPAC이 "군사 행동을 환영하고 미국도 동참하라"고 한다면, J Street는 "자위권은 인정하지만 확전을 우려하고 외교로 돌아가야 한다"는 쪽입니다. 그래서 친이스라엘 보수 진영은 J Street의 이런 미온적 태도를 "사실상 이스라엘 등 돌리기"라고 강하게 비난하기도 했습니다. 따라서 이스라엘의 로비 때문에 무조건적으로 미국이 대이란 강경책을 고수해야 한다는 말은 반절만 맞을 수 있습니다. 역사적으로도 백악관이 이스라엘을 저지한 선례가 있습니다. 아이젠하워는 1956년 수에즈 위기 때 이스라엘에 철군을 압박해 관철시켰고, 레이건은 1981~82년 무기 인도 보류, 오바마는 2016년 UN 안보리 정착촌 결의안에서 거부권을 행사하지 않았습니다. 영향력은 크지만 "저지 불가능"하지는 않습니다. 이 "저지 가능" 명제는 이란 국면에서 실시간으로 입증되는 중입니다. 트럼프는 2025년 4월 이스라엘의 합동 타격 요청을 무산시키고, 6월에는 테헤란 보복을 레이더 시설 타격 수준으로 축소시켰으며, 2026년 5월엔 이스라엘을 배제한 채 미·이란 합의를 추진 중입니다. 1956·1981·2016년에 이은 네 번째 저지 사례인 셈입니다. 다만 그 방식은 확전 카드를 거부하면서도 "우라늄 완전 제거 없인 합의 없다"는 안보 보증을 병행하는 "압박 + 안심" 혼합형이라, 종전 시나리오엔 우호적이되 "저지 가능 ≠ 저지 자동"이라는 단서를 남깁니다. (3) 호르무즈 카드는 시간이 지날수록 가치가 깎입니다 호르무즈는 우회 인프라가 완성되기 전 정점을 찍고 감가상각되는 자산입니다. 합리적 행위자라면 카드 가치가 최고일 때 현금화하려 합니다. 사우디 East-West Pipeline: 명목 용량 5 mb/d, 비상시 최대 7 mb/d UAE Habshan-Fujairah: 명목 1.5 mb/d, 비상시 최대 1.8 mb/d 이집트 SUMED: 약 2.5 mb/d 다만 솔직히 짚고 넘어가야 할 부분이 있습니다. 위 명목 용량을 단순 합산하면 약 11 mb/d처럼 보이지만, 브루킹스(5/24) 기준 "잃어버린 물량의 영구 대체 가능분"은 약 ...

조지님의 글을 읽고 오랜만에 호르무즈해협에 대해 정리를 해보는 막 써보는 글입니다. 새벽에 잠이 깨서 몽롱한 정신으로 적어봅니다. 조지님 글 및 관점 요약 협상 및 종전이 어려운 이유 이란 : 조직전체가 일사분란히 복종할 정통성 있는 명령을 내릴 최고지도자가 없음. 가령 아라그치나 갈라비프가 협상을 추진해도, 다른 실력자 가운데 1명만 no!라고 해도 거기서 끝. 생사도 불분명한 모즈타바? 2달전 취임해서 조직장악도 못한 총사령관 바히디? 어차피 국회가 거수기인 나라에서 국회의장인 갈리바프? 친위대도 없는 외교장관 아라그치? 혹은 외부에 이름이 알려지지 않은 지역부대 사령관들? 복수심에 불타는 중하급장교단? 아마 협상안이 이들 전부를 만족시켜야 할겁니다. 하메네이를 비롯해 혁수대 실력자 다수를 몰살시킨 순간부터 깔끔한 해결은 물건너갔습니다. 그나마 알리 라리자니가 하메네이가 공식지정한 권한대행이라 혁수대가 인정할만한 공식지도자였는데...이스라엘이 죽여버렸지요. 미국 : (펜타곤)군인들은 복잡하게 생각하지 않습니다. 눈앞에서 적이 아군을 죽였습니다. 그러면 반격해서 죽이고 싶어합니다. 그리고 공화당 매파들은....아프가니스탄에서 전쟁하면서 이라크에 쳐들어간 사람들입니다. 투자시장 논리로 세상을 보는 사람들이 아닙니다. 이스라엘 공습은 진짜 트럼프가 막을 방법이 없습니다. 미래 국면 1차 국면 : 6월 중순~말 전쟁 발발 또는 교착 장기화, 비축유·상업재고 소진, 이스라엘의 베이루트 공습으로 휴전 붕괴 2차 국면(A) : 중국이 14억 배럴 전략비축유를 방출하고 이란에 당근·채찍을 가해 유가가 $150선에서 진정 (가능성 낮게 봄) 2차 국면(B) : 강대국이 이기적으로 행동, 미국 정유 수출 제한, 브렌트유 $200 돌파, 수요파괴 발생 (유력하게 봄) 3차 국면 : 물가·금리·환율 동시 급등, 달러 강세, 금융시장 초토화, 아프리카 등 빈곤국 대규모 인명·사회 위기 예측이 틀리는 4가지 조건 이란이 굴복(정권 붕괴 또는 혁명수비대 온건화). 미국이 굴복(월가가 펜타곤·공화당 매파·AIPAC·이스라엘을 모두 꺾음). 양측 타협(혁명수비대가 호르무즈 통제 포기 + 이스라엘 레바논 철군). 중국의 대량 비축유 방출 + 미국의 석유 수출 지속이 동시 발생. 유가 종말론의 근거들 ...

지금 AI 인프라 투자, 어디쯤 와 있는가 2026년 현재, 빅4~빅5 하이퍼스케일러의 연간 CapEx 합산은 6,000~7,500억 달러에 달합니다. 2년 전만 해도 상상하기 어려웠던 숫자이지요. 그런데 이 숫자가 언제까지 유지될 수 있는지 — 혹은 언제부터 꺾이기 시작할지 — 를 따져본 적 있으신가요? AI 인프라 투자에는 구조적인 "1막과 2막"이 있습니다. 1막은 MS·Google·Amazon·Meta·Oracle 같은 퍼블릭 클라우드 하이퍼스케일러가 주도하는 지금 이 국면입니다. 2막은 소버린 AI, 엔터프라이즈·산업 AI, 엣지/피지컬 AI, 전력 인프라가 뒤를 잇는 더 넓고 긴 국면입니다. 핵심 질문은 이렇습니다. 1막이 서서히 꺾일 때, 2막이 제때 바통을 받아들 수 있을까요? 이 바통터치가 성공하느냐 실패하느냐가 AI 랠리의 수명을 결정짓습니다. 지금부터 하나씩 짚어보겠습니다. 1막이란 무엇인가 — 하이퍼스케일러 중심 인프라 사이클 1막의 정의는 명확합니다. MS·Google·Amazon·Meta·Oracle 등 퍼블릭 클라우드 하이퍼스케일러가 AI 데이터센터에 선제적으로 수백조 원씩 투자하는 국면입니다. 1막의 규모와 진행률 2024~2027년 1막 총 CapEx 풀은 약 1.8~2.2조 달러로 추정됩니다. 2026년 현재 빅4~빅5 연간 CapEx는 약 6,000~7,500억 달러이며, 이 중 AI 직접분은 4,000~4,500억 달러 수준입니다. 공시·가이던스 기반으로 보면 1막 진행률은 현재 약 60~70%에 도달해 있습니다. CapEx/매출 비율은 Oracle 86%, Meta 54%, Microsoft 47%, Alphabet 46%로 사상 최고 수준입니다. 왜 2027년부터 어려워지는가 1막이 2027년을 기점으로 압박을 받는 이유는 세 가지입니다. 첫째, OCF/CapEx 비율이 이미 0.78x로 1.0 이하로 내려왔습니다. 영업현금흐름이 CapEx를 따라가지 못하는 구조가 현실화된 것입니다. 둘째, 매출증가율 대비 CapEx증가율이 46%p 역전됐습니다. IT버블 당시 MS의 역전폭(-35%p)을 이미 초과한 수준입니다. 셋째, 수익화(ROI) 검증이 느립니다. 현재 하이퍼스케일러 영업이익률은 약 25%인데, LLM 투자가 50~70%로 올라가려면 아직 시간이 필요합니다. CapEx 가이던스 단 한 번의 하향이 NVIDIA → 반도체 장비 → 소재 전체 체인에 파급될 수 있다. 이것이 1막의 단일 실패점(Single Point of Failure)입니다. 1막의 균열 신호들 — 이미 임계값을 넘어섰습니다 FCF vs CapEx: 역전 완료 빅4(Amazon·Microsoft·Google·Meta)의 합산 FCF는 2024년 2,370억 달러에서 2025년 약 2,000억 달러로 감소했습니다. 개별 기업을 보면 상황이 더 심각합니다. Alphabet: FY2025 FCF $73.3B vs CapEx $91.4B(YoY +74%), 2026년 CapEx 가이던스 $175~185B → FCF 거의 소진 전망 Amazon: Q1 2026 기준 후행 12개월(TTM) FCF $1.2B(전년 동기 TTM $25.9B 대비 -95%), CapEx $43.2B(YoY +77%) Meta: FY2025 FCF $43.6B(YoY -19%), 2026년 CapEx $125~145B → 2027년 음수 전환 전망(Barclays) Microsoft: FY2025 FCF $59.6B, 2026년 CapEx ~$190B → FCF -28% 감소(Barclays) Allianz 리서치 분석에 따르면, 상위 5개 미국 테크 기업의 FCF 수익률(FCF Yield)은 2021년 21%에서 2026년 -2%로 전환될 것으로 전망됩니다. 35년 만에 처음 마이너스로 돌아서는 것입니다. 감가상각 시한폭탄 빅5가 2030년까지 AI 관련 자산 약 2조 달러를 축적할 경우, 연간 감가상각률 20% 가정 시 연간 감가상각비 4,000억 달러가 발생합니다. 이는 2025년 빅5 합산 영업이익을 초과하는 수치입니다. AI 수익 vs CapEx: 16:1의 공백 Sequoia Capital 분석에 따르면, AI 인프라 지출을 정당화하려면 연간 6,000억 달러 규모의 AI 엔드유저 매출이 필요합니다. 그러나 2026년 빅5 CapEx 600~750B 대비, 현재 AI 직접 매출은 약 250억 달러 수준입니다. Fortune 보도로는 최근 2년간 AI 인프라 투자 5,600억 달러 대비 AI 관련 ...

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 ...