주식시장에서 인공진능(AI)을 바라보는 관점 분석 (feat. 대장주, 엔비디아)

주식시장에서 인공진능(AI)을 바라보는 관점 분석 (feat. 대장주, 엔비디아)

 

오늘날 주식 시장에서 대장주라고 한다면 단연 엔비디아인데요. 수많은 기업들이 AI 모델을 구축하고 배포하려고 한다면? 엔비디아 칩을 구입해야 합니다. 엔비디아가 AI 인프라인 데이터센터 서버에, 반드시 필요한 AI 칩을 사실상 90% 독점하고 있기 때문인데요.

 

그러다 보니 그동안 주가가 치솟았습니다. 7월 5일 종가로 125.83달러를 찍었어요. 52주(약 1년) 전 39.23달러에서 얼마 전 140.76달러까지 258% 치솟았다, 현재는 다소 주춤한 상태입니다. 많은 분들이 “엔비디아만 한 주식이 없다”, “아니다 이제 다른 AI 주식이 오를 것이다.”라고 견해가 분분한데요.

 

샌드힐로드의 전설적인 벤처캐피털인 세콰이어캐피털의 데이비드 챈 파트너와 a16z의 안젤라 스트레인지 파트너가 이러한 AI 투자에 대해, 다소 다른 견해를 내놓았습니다. 그래서 오늘은 AI 투자에 대한 두 편지를 읽어드리고, 향후 AI 주식을 점검해 보는 시간을 가질게요. 짧고 굵게 핵심만 담아 전합니다.

 

1. AI에 생긴 700조 원 구멍

세콰이어캐피털의 데이비드 챈 파트너는 2003년 9월 'AI의 2000억 달러 질문'이라는 글을 발표했는데요. 핵심 질문은 “인공지능? 그렇게 투자해서, 수익은 나니?”였습니다. 그가 당시 주장한 것은 AI 인프라 (데이터센터 GPU 등)에 투자되는 비용이 매우 크기 때문에, 이로 인해 실제로 발생하는 수익은 그에 미치지 못한다는 셈법이었는데요. 연간 자본지출(CapEx)을 충당하고자, 어디선가 매년 1250억 달러에 달하는 추가 수익을 내야 한다는 설명이었습니다.

 

2. AI 6천억달러 질문

한데 챈 파트너가 얼마 전 다시 이런 질문을 던졌습니다. 이름 하여, ‘AI의 6000억 달러 질문!’ 첸의 AI 수익 계산법은 이렇습니다. 우선 엔비디아의 연간 수익 예측치를 갖고 옵니다. AI 데이터 센터의 총비용을 반영하기 위해 두 배를 곱합니다. 무슨 뜻? AI 인프라인 데이터센터를 지으려면, 엔비디아 칩이 필요한데요. (시장 점유율 약 90%) 이 말을 달리 하면, 엔비디아의 수익은 곧 누군가한테 비용입니다. 그러니까 대충 엔비디아 수익 곱하기 2배를 한다면 곧 AI 산업의 전체 비용이라는 설명입니다.

 

AI 산업 비용의 절반은 엔비디아 칩이고요. 나머지 절반은 에너지, 건물, 백업 발전기 등등. 또 AI 칩을 구매한 기업은 스스로 수익을 내야 하니, 다시 두 배를 곱합니다. 이름 하여 AI 기업의 마진입니다. 예를 들어 ○○이라는 기업의 총마진이 10억 원이면, 5억 원은 데이터 센터 비용, 이 5억 원 가운데 절반인 2억 5천만 원은 엔비디아 칩 값이라는 설명입니다. 여기서 첸은 계산기를 두드립니다.

 

3. MS가 수익의 원천

2023년 말은 AI 칩 공급 부족의 절정기였습니다. 오늘날, 미국에서는 상당수 기업이 AI 칩을 합리적인 리드 타임(주문에서 받는데 까지 걸리는 시간) 이내에 확보하는 것이 상대적으로 쉬워졌다고 해요. 한때 50주가 넘게 걸렸는데 지금은 한 풀 꺾였다는 설명! 엔비디아는 4분기에 데이터 센터 수익의 약 절반이 대형 클라우드 제공업체에서 나왔다고 발표했는데요. 챈 파트너는 엔비디아 수익의 약 22%가 MS에서 나왔다고 추정했습니다.

 

놀라운 점은 올 들어 수많은 기업이 AI 인프라 투자를 강조합니다. 왜? 그래야 주가가 올라가니까요. CEO들은 "우리는 GPU에 투자할 것입니다. 시장이 좋아하든 말든."이라는 메시지를 전달했습니다. 이런 지속적인 투자는 한 동안 지속될 거래요. 기업들이 너무 많이 비축해, 충분히 배불러 수요가 감소하기 직전까지 말이죠. 한데 첸은 AI 기업들의 수익이 얼마나 되는지 다시 셈을 합니다.

 

오픈 AI 수익은 2023년 말 16억 달러에서 올해 34억 달러로 증가했는데요. 몇몇 스타트업이 1억 달러 미만 수익을 달성하는 것을 보기는 했지만, 오픈 AI와 격차는 아직 큽니다. (챈은 B2C 기업을 가리키는 것 같아요.) 소비자 중 과연 몇 명이나 챗GPT와 같은 유료 모델을 구독할까요? 수많은 OTT 스트리밍 서비스가 등장했지만, 지갑을 여는 제품은 여전히 몇 곳 안 됩니다. 넷플릭스? 디즈니플러스?

 

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4. 진정한 승자는 누구일까?

장기적으로 AI 기업은 소비자들이 계속 지갑을 열도록 하기 위해 상당한 가치를 제공해야 한다는 것이 첸의 설명입니다. 그는 구글 마이크로소프트 애플 메타가 각각 연간 100억 달러 규모의 AI 관련 수익을 창출할 것으로 내다봤어요. 또 오라클 바이트댄스 알리바바 텐센트 엑스(X) 테슬라가 각각 50억 달러 수익을 낼 것으로 봤는데요. 이를 합치면 대략 700억 달러입니다. 2024년 4분기 정도가 된다면, 엔비디아의 데이터센터 부문 연간 매출액은 약 1500억 달러가 될 것으로 보입니다.

 

즉 아까의 공식을 대입하면 이렇습니다.

1500억 달러(엔비디아 데이터센터 매출) X 2배 (데이터센터 구축 추가 비용) X 2배 (보장 마진) = 6000억 달러 (AI 기업이 달성해야 할 실적)

 

오픈 AI를 비롯한 빅테크 기업 매출을 다 합하더라도 1000억 달러는 안 되기 때문에 여전히 5000억 달러라는 구멍(채워야 할 실적)이 있다는 것이 첸의 논리입니다. 아직 AI 인프라에 투자를 해야 하는 단계이기 때문에 수익을 기대하기 어렵다는 설명인데요. 그러면서 첸은 올 초 엔비디아가 발표한 새로운 칩인 B100이 오고 있다는 점이 더 극심한 공급 부족을 불러올 것으로 내다봤습니다. B100은 성능이 2.5배 좋지만 비용은 25% 더 드는 칩입니다.

 

5. AI 인프라는 철도가 아니다

그는 AI 인프라 투자가 당분간 밑 빠진 독에 물 붓기가 될 것으로 내다봤습니다. 누군가가 그에게 “GPU 투자는 철도 투자와 다름없다”라고 주장을 했다고 하는데요. 그는 고개를 저었습니다. 물리적 인프라는 내재적 가치가 있지만, AI 칩은 내재적 가치가 훨씬 낮다는 것이 그의 생각입니다. 예를 들어 샌프란시스코에서 LA 사이에 철도를 놓는다면 독점적 가격 결정력을 가질 가능성이 큽니다. 하지만 데이터센터는?

 

AI 클라우드를 구축하는 신규 플레이어가 시장에 계속 유입되는 것은 독점력이 높은 철도 산업이 아니라는 설명입니다. AI 인프라 산업은 항공 산업과 닮을 가능성이 높다는 메시지입니다. 즉, 독점이나 과점이 없는 고정 비용이 높은 저비용 마진 사업이라는 것인데요. 이런 산업 특성은 가격이 마진 비용까지 내려간다는 주장입니다.

 

문제는 AI 칩이 앞으로 더 더 좋아질 가능성이 높다는 데 있습니다. AI 기업은 오늘날 이런 자랑을 합니다. “너 H100 몇 개 있어?” H100은 불과 2~3년 밖에 안 된 비교적 첨단 AI 칩인데요. 벌써 B100이라는 새로운 칩이 등장했고, 다시 2~3년 뒤를 바라본다면? AI 전쟁에서 승리를 하려면 할수록 더 많은 투자가 필요하다는 메시지입니다. 그러면서 그는 오늘날 AI 인프라 투자 전쟁은 궁극적으로 GPU 기반 데이터센터 가격을 낮출 것으로 내다봤습니다.

 

챈 파트너가 AI 기업의 가치를 부정하는 것은 아닙니다. 다만, 최종 사용자에게 더 큰 가치를 제공하는 기업만이 살아남을 것이라는 메시지입니다. 첸은 그러면서 이런 말을 남겼는데요. “투기적 열풍 또한, 기술 발전의 중요한 일부입니다. 이런 순간일수록 침착함을 유지해야 합니다.” 그러면서 환상을 깨라고 경고했습니다. 누구나 부자가 되는 것도 아니고, 인공일반지능(AGI)이 곧 오는 것도 아니며, 우리가 저장해야 할 유일한 자원이 GPU도 아니다!

 

6. a16z 안젤라 스트레인지 파트너 : 무슨 소리! 이미 AI기업은 떴어

a16z의 안젤라 스트레인지 파트너는 챈 파트너와 생각이 다릅니다. 그는 AI 미래가 벌써 여기에 와 있다는 글을 통해 이렇게 주장합니다. “지금 우리는 역사상 가장 큰 플랫폼 변화를 겪고 있습니다. 개인용 컴퓨터가 컴퓨팅 비용을 줄였고 인터넷이 물리적 배포 비용을 낮춘 것처럼, 생성 AI는 생산성 비용을 빠르게 줄이고 있습니다.” 그는 AI가 업의 수행 방식을 정말히 바꿀 것이라고 보고 있습니다. AI가 비싸더라도 수많은 기업이 이를 도입하고 있기 때문인데요.

 

7. AI는 비용 절감 수단

그가 AI 산업에 투자 여력이 있다고 보는 이유는 비용 절감 효과입니다. “가까운 미래에 기업들이 AI를 정말 제품화해, 다양한 곳에 점점 더 효과적으로 활용하게 될 것입니다.” 그는 AI를 에이전트(Agent)로 보고 있습니다. 단순한 도구가 아닌 우리 업무를 대신해 줄 대리인이라는 뜻인데요. 매우 반복적인 작업, 데이터 수집, 간단한 고객 서비스 작업, 문서 작성 등은 AI로 대체될 것이라는 믿음입니다.

 

또? AI 소프트웨어가 팀의 효율성을 높인다고 말했습니다. 직장이란 공간은 수많은 의사 결정이 이뤄지는 곳인데요. “오늘 회의 안건은 무엇으로 할지” “어떤 시장 조사를 할지” “점심은 무엇을 먹을지 (응?)” 말이죠. 사실 이미 AI는 간단한 의사 결정은 자동화해주고 있습니다. 시장 조사를 자동화해 주고, 한 주간 가장 핫한 업계 이슈를 조사해 주고 하는 것 말이죠.

 

생성 AI를 워크플로(작업 흐름)에 통합하면 직원들은 단순 반복적인 작업을 안 할 수 있습니다. 대신 보다 고차원적 작업에 보다 시간을 할애할 수 있게 됩니다. 여기에는 엄청나게 많은 효용이 있습니다. 회의 노트 작성, 후속 회의 일정에 대한 이메일 생성, 코드 작성, 시장 조사 등이 대표적입니다. 스트레인지 파트너는 에이전트가 굉장히 많은 업무를 대신해 줄 것으로 믿고 있습니다. 예를 들어 볼게요.

 

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8. 곳곳이 자동화 열풍

1) 컴플라이언스 분석가

기업이나 조직에서 법적 규제와 내부 정책을 준수하도록 지원하는 사람이 컴플라이언스 전문가인데요. 이들의 대표적인 업무는 "Know Your Business(KYB)" 프로세스입니다. 파트너, 고객, 공급업체 등의 신원을 확인하고 그들의 배경, 자금 출처 등을 검증하는 절차입니다. 이들이 가장 많이 하는 업무 중 하나는 고객사나 파트너사 주소를 구글의 스트리트뷰와 대조하는 작업입니다. 한데 요사이에는 두 가지 AI 도구를 적극 활용 중입니다.

 

① 파차 (Parcha)

신원을 확인하고 검증하는 도구입니다. 위치는 물론 고객 리스크를 평가하고 잠재적 위험을 미리 알려줍니다.

 

② 그린라이트 (Greenlite)

광범위한 데이터베이스에 연동해, 필요한 정보를 빠르고 정확하게 수집해 줍니다. 특히 고객사의 중대 변화가 있을 경우 알림까지 줍니다.

 

2) 영업 개발 담당자

비즈니스 개발과 리자는 잠재 고객을 탐색하고, 이들이 실제 구매로 이어질 수 있는지 적격성을 평가합니다. 이 과정에서 데이터를 입력하고 보고서를 작성합니다. 하지만 일레븐엑스(11x)와 같은 새 도구는 이 과정을 자동화해 주고, 그 시간에 영업팀이 고객과 더 잦은 미팅을 하도록 지원해요.

 

3) 의료 코디네이터

의료 코디네이터는 환자 치료 계획과 일정을 효과적으로 관리하는 직군인데요. 테너(Tennr)는 이들이 수작업 프로세스를 자동화해요. AI는 종종 팩스나 의사가 손으로 쓴 문서들을 이해하고 관련 환자 정보를 전자의료기록 시스템(EHR)에 추출합니다.

 

4) 대출 담당자 심사관

대출 심사 업무는 고단한 일입니다. 이런 업무를 자동화해 주는 AI 도구 역시 등장했는데요. 베스타(Vesta)는 모기지 대출 기원 시스템(LOS)입니다. 문서를 자동으로 수신하고 관련 데이터를 정확하게 추출하고, 차입자와 직접 소통해 누락된 서류를 요청합니다. 또 카스카(Casca)는 상업 대출을 위한 소프트웨어인데요. 생산성을 10배 증가시키고 수작업을 90% 줄일 수 있다고 주장하고 있습니다.

 

9. 생산성 향상의 원동력

스트레인지 파트너는 이러한 새 AI 도구가 생산성의 원동력이 될 것이라고 믿습니다. 또 비즈니스를 위해 어쩔 수 없이 고용했던 일부 인력마저 줄일 것으로 내다보는데요. 그는 그래서 이렇게 말합니다. “이전 소프트웨어는 일부 인력 보다 2배 정도 더 나았어요. 하지만 새 AI 도구는 아마도 10배는 나을 겁니다.”

 

스트레인지 파트너는 모든 백오피스에 AI 소프트웨어가 속속 통합될 것이라고 전망합니다. 그러면서 그는 새 AI 회사들이 점점 수많은 기업들의 워크플로를 자동화하면서, 기업들의 업무 생산성을 20% 높여줄 것이라고 내다봅니다. 그만큼 여러 AI 기업이 좋은 투자 대상이 된다는 메시지입니다.

 

10. 미국 주식 투자자가 순매수한 주식 : 엔비디아 논쟁 (싸냐 VS 비싸냐)

얼마 전 엔비디아와 SK하이닉스를 대신할 새 조합을 소개해 드린 적이 있었는데요.  (궁금하시면 지난달 편지) 그럼에도, 한국인의 엔비디아 사랑은 여전한 것 같습니다. 한국거래소 집계에 따르면 올해 6월 5일부터 7월 5일까지 최근 한 달간 한국 개인 투자자들은 이런 주식을 순매수했어요.

 

1위: 엔비디아

2위: 브로드컴

3위: 그래닛셰어스 2X 롱 엔비디아 데일리 ETF (엔비디아 2배 추종)

4위: 마이크론 테크놀로지

5위: 대만 TSMC 미국 주식예탁증서(ADR)

 

다만 추격 매수를 자제해야 한다는 견해도 있었어요. 엔비디아의 경우, 피에르 페라귀 뉴스트리트 리서치 연구원은 “현재 주가에 비해 실적이 내년까지 상당히 개선될 것이라고 확신할 수 없다”면서 투자의견을 매수에서 ‘중립’으로 지난 낮췄습니다. 반면 헤지펀드 매니저인 에릭 잭슨 EMJ 캐피털에 따르면 엔비디아 주가는 연말까지 급등세를 이어갈 것으로 예상했는데요.

 

엔비디아 주가가 현재 수준에서 101% 상승한 250달러를 기록할 것으로 예상했어요. (정말?!) 그 근거는 이렇습니다. "지난 5년간 엔비디아의 평균 포워드 주가수익비율은 40배였습니다. 현재는 39배죠. 5년간 주가수익 배수가 50배를 넘은 적이 세 번 있었고, 70배까지 근접한 적은 두 번 있었어요.”

 

주식시장에서 인공진능(AI)을 바라보는 관점 분석 (feat. 대장주, 엔비디아)

 

11. 반정부 시위에 등장한 AI

MZ세대로 이뤄진 케냐의 반정부 시위대가 AI를 적극 활용해 주목을 끌었어요. 예를 들어 '부패정치인 GPT’라는 챗봇을 통해 케냐 정치인의 부패 사례를 공개했고, ‘금융법안 GPT’ 챗봇으로 논란의 중심에 있는 법안을 분석했대요.

 

모든 산업은 사람처럼 일생이 있어요. 일명 산업 수명 주기론인데요. 마이클 포터(Michael Porter) 하버드대 교수가 대표적인 학자입니다. 태동기, 성장기, 성숙기, 쇠퇴기를 거친다고 해요. 예를 들어 정보기술(IT)은 1970~1980년에 크게 태동했어요. IBM DEC와 같은 기업들이 컴퓨터와 인터넷 기술을 싹틔웠어요. 이후 1980년~1900년 성숙기를 거쳐 애플 마이크로소프트와 같은 기업이 급성장을 했고요.

 

하지만 2000년대 버블이 터졌어요. 언제나 산업은 과잉 투자를 먹고 성장하기 때문인데요. 비 온 뒤에 땅이 굳는다고, 오늘날 IT는 어느 정도 안정기에 접어들었습니다. 포터는 살아남는 기업은 늘 다섯 가지 힘(Porter's Five Forces)이 있다고 강조했어요. (1) 제품 경쟁력 (2) 경쟁자의 위협 여부 (3) 대체제의 위협 여부 (4) 구매력 (5) 공급자의 독점성이 바로 그것입니다.

 

AI 산업은 어떨까요? 태동기일까요. 아니면 성장기일까요. 개인적으로는 이미 성장기에 접어들었다고 보고 있어요. 주변 IT 기업 가운데 AI를 하지 않는 기업이 없기 때문인데요. 만약 특정 AI 기업에 투자를 하고 계신다면, 포터의 다섯 가지 힘을 해당 기업에 대입하고 판단해 보는 것도 좋은 방법일 듯합니다.

 

포터 교수는 이런 말을 남겼는데요. 기업 전략이자, 인생 전략이기도 합니다.

 

올바른 전략은 올바른 목표를 세우는 것에서 시작됩니다. 전략의 핵심은 하지 말아야 할 것을 선택하는 것입니다. 경쟁사와 본질적으로 같은 일을 하려고만 한다면 성공할 가능성은 거의 없습니다.

 

Sound strategy starts with having the right goal. The essence of strategy is choosing what not to do. If all you're trying to do is essentially the same thing as your rivals, then it's unlikely that you'll be very successful

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