AI의 엄청난 처리량 문제가 위험한 환상을 만들고 있으며, 인프라 거래 시장도 너무 과장된 상태입니다.

AI 붐은 투자자들이 추구할 수 있는 또 다른 지표를 제공하고 있습니다. 코어웨이브는 6월에 약 1040억 달러의 매출 잔액을 보유했습니다. 오라클은 2026회계연도에 6380억 달러의 RPO를 기록했으며, 마이크로소프트는 6780억 달러를 기록했습니다. 아마존은 약 4960억 달러의 장기 성능 의무를 기록했으며, 델은 지난 한 해 동안 1300억 달러 이상의 AI 서버 주문을 받았습니다. SB 에너지는 아직 운영 중인 AI 데이터 센터가 없음에도 불구하고 약 4390억 달러의 프로젝트 잔액을 가지고 공개 시장에 진입할 준비를 하고 있습니다. 이러한 계약들은 대부분 실제로 이루어지며, 종종 장기적인 계약이므로 OpenAI나 엔비디아, 또는 투자급 하이퍼스케일 기업들의 지원을 받고 있습니다. 문제는 시장이 이러한 계약들을 어떻게 활용하는가입니다. 하나의 AI 고객은 동시에 클라우드 서비스, 데이터 센터 임대 계약, 서버 주문, 엔비디아 GPU 관련 수익을 창출할 수 있습니다. 투자자들은 같은 수요의 여러 측면에 대해 높은 가치를 부여하고 있을 수 있습니다.

AI 연구소가 200억 달러 규모의 컴퓨팅 투자를 하면, 그 투자는 클라우드 제공업체의 미래 수익원이 될 수 있습니다. 클라우드 기업은 수십억 달러 규모의 데이터센터 임대 계약을 체결하고, 개발사는 그 대금을 활용해 서버를 주문합니다. 델이나 HPE는 하드웨어를 구입하고, 엔비디아는 GPU를 판매하며, 전력 및 냉각 장비 공급업체도 추가적인 주문을 받습니다. 이로 인해 여러 회사들 사이에서 400억 달러 이상의 매출이 발생할 수 있습니다. 물론 이러한 과정에서의 많은 부분은 동일한 고객으로부터 나옵니다. 회계상으로는 아무 문제가 없습니다. 위험은 경제적입니다. 공급망 전반에 걸친 계약 증가는 실제로는 수요의 증가로 보일 수 있지만, 사실은 수요의 확대일 뿐입니다.

더 많은 백로그가 있으면, 더 많은 자본도 필요해요.

그것은 중요합니다. 왜냐하면 AI 관련 작업들은 전통적인 소프트웨어 작업들과는 전혀 다르기 때문입니다. SaaS 회사는 적은 투자로도 추가적인 수익을 얻을 수 있습니다. 반면, AI 인프라는 먼저 자본이 필요합니다. CoreWeave는 2분기에 94억 달러를 투자했으며, 올해는 350억~390억 달러를 투자하여 계약을 성공적으로 이행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. Oracle의 6380억 달러의 RPO는 큰 가치를 가지지만, 2026년에는 237억 달러의 음수 현금흐름이 발생했으며, 수십억 달러의 외부 자금 지원이 필요했습니다. Oracle의 일부 계약들은 고객이 GPU를 선불로 지불하거나 제공하기 때문에, 그 부담이 Oracle에서 벗어나는 효과가 있습니다. 고객이 자체적으로 하드웨어를 제공하는 100억 달러 규모의 계약은, 수익이 발생하기 전에 수십억 달러의 추가 자금이 필요한 100억 달러 규모의 계약보다 주주에게 더 많은 가치를 가져다줍니다.

따라서 더 많은 부담이 생긴다고 해서 반드시 긍정적인 신호가 되는 것은 아닙니다. 이는 수익의 가시성을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 동시에 투자 비용, 감가상각비 및 자금 조달 요구도 증가합니다. CoreWeave가 가장 명확한 예입니다. 계약들은 강력하지만, 새로운 약속이 생기면 GPU, 전력, 건물 및 자금 필요성이 더욱 커집니다. Oracle도 같은 상황을 겪고 있습니다. 하이퍼스케일 기업들도 기본적인 수학적 문제를 마주하고 있습니다. Amazon이나 Microsoft는 데이터 센터 임대 계약을 지킬 수 있겠지만, AI 활용도, 가격 정책, 클라우드 수익률이 기존 자본을 충분히 보상하지 못한다면 실망스러운 수익을 얻게 될 것입니다.

유명한 지원을 받으면 신용 위험이 낮아집니다. 하지만 좋은 경제 상황을 보장하지는 않습니다.

이러한 구분은 엔비디아, 오픈AI, 소프트뱅크, 하이퍼스케일러들이 같은 프로젝트의 여러 부분에서 참여하게 되면서 점점 더 중요해지고 있습니다. SB 에너지의 대규모 부채는 오픈AI의 요구, 소프트뱅크의 자금 지원, 그리고 엔비디아의 참여 덕분에 해결됩니다. 엔비디아는 직접 투자하고, 오픈AI의 임대 계약과 관련된 의무를 지원하며 GPU도 공급합니다. 이로 인해 해당 프로젝트를 조달하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 또한 하드웨어 공급업체가 자신이 공급하는 하드웨어를 구매하는 인프라를 지원함으로써 프로젝트의 성공에 기여한다는 의미도 있습니다. 판매는 실제로 이루어지고 있지만, 수요 체인의 일부는 프로젝트가 성공적으로 진행될 때 혜택을 받는 동일한 생태계에 의해 지원되고 있습니다.

인텔로지컬도 램지와 넥스케일에 많은 컴퓨팅 자원을 투자함으로써 같은 구조를 보여줍니다.

AI 연구실 → 클라우드/네오클라우드 → 데이터 센터 → 자금 조달 → Nvidia GPU

AI 기반 수익 창출이 계속 가속화된다면, 그 구조는 작동할 것입니다. 하지만 수익 창출이 부족해진다면, 아무도 주식 가치가 하락하는 것을 감수할 필요가 없습니다. AI 연구소는 기존 약속을 지킬 수 있지만, 다음 확장을 연기할 수 있습니다. 클라우드 제공업체는 처리해야 할 작업을 계속 처리하지만, 새로운 서비스 제공을 늦춥니다. 데이터센터 운영자는 임대료를 받으면서도 예상된 수익이 줄어듭니다. 엔비디아는 여전히 현재의 GPU를 공급하고 있지만, 시장은 다음 세대의 GPU에 대한 기대를 낮추고 있습니다.

따라서 실제 위험은 CoreWeave의 레버리지보다 훨씬 크다. AI 기술의 도입으로 인해 연구소, 클라우드, 데이터센터, 서버 공급업체, 칩 공급업체 등 여러 곳에 관련된 계약에 따른 재무 상태가 관리된다. 같은 고객들이 여러 단계의 보고 체계를 통해 정보를 받아볼 수 있다.

첫 번째 피해자는 계약이 가장 약한 회사들이 아닐 가능성이 높습니다. 오히려, 가치를 빠르고 저렴하게, 그리고 높은 활용도로 증가시킬 수 있는 계약이 필요한 회사들이 피해를 입을 가능성이 큽니다.

CoreWeave는 그 목록에서 가장 상위에 위치합니다. 중요한 고객을 잃는 것은 피해야 합니다. 금융 비용도 증가할 수 있고, GPU 임대 비용도 감소할 수 있습니다. 활용률도 떨어질 수 있습니다. 이러한 요인들은 누적된 작업량이 계속되는 상황에서 자산 가치를 손상시킬 수 있습니다. 데이터 센터 개발자들도 장기적으로 같은 문제를 겪습니다. 15년간의 계약을 맺으면 수익은 보호될 수 있지만, 건설 비용이 높거나, 제공 시간이 오래 걸리거나, 추가적인 비싼 기술 업그레이드가 필요하다면 자산 가치는 낮아질 수 있습니다.

오라클은 부채 리스크가 적지만, 대기 중인 계약들이 늘어나면서 투자자들은 그러한 계약들이 높은 수익을 가져다주는 클라우드 수익이 되기 전에 얼마나 많은 자본이 필요한지 궁금해합니다. 중요한 숫자는 더 이상 6380억 달러의 RPO가 아니라, 그 뒤에 발생하는 자유현금흐름입니다.

델은 반대쪽에 있습니다. 델의 대기 주문량이 빠르게 줄어들기 때문에, 위험도가 훨씬 낮습니다. 하지만 AI-서버로부터 얻는 수익의 상당 부분은 직접 엔비디아와 다른 공급업체들에게 전달됩니다. 따라서 총 이익이 그와 함께 증가하지 않는다면, 서버 주문량이 많다고 해도 별 의미가 없습니다.

엔비디아는 여전히 이 체인에서 가장 강력한 위치를 차지하고 있습니다. 왜냐하면 일반적으로 인프라 소유자가 장기적인 수익을 증명하기 전에 엔비디아가 보상을 받기 때문입니다. 이러한 이점은 실제로 존재합니다. 하지만 투자자이자 보증인, 생태계 금융 제공자로서의 엔비디아의 역할이 점점 커지고 있기 때문에, 투자자들은 순수한 외부 수요와 엔비디아의 자금 또는 신용 지원으로 인한 수요를 구분해야 합니다. 자금이 충분하다면 이러한 구분은 중요하지 않을 수도 있습니다. 하지만 시장이 압박받을 때는 그 중요성이 훨씬 커집니다.

대규모 계약이 사라질 필요는 없습니다. 캠퍼스는 9개월 늦게 개장할 수도 있습니다. 부채 비용은 원래 모델보다 150 basis point 높을 수 있습니다. GPU 임대료는 예상보다 더 빠르게 하락할 수 있습니다. 하이퍼스케일 기업은 더 많은 작업을 맞춤형 실리콘에 할당할 수 있습니다. 활용률은 90%가 아닌 70%가 될 수 있습니다. 고객은 기존 계약을 유지하면서 다음 확장 요청을 거절할 수도 있습니다.

지연된 거래량은 거의 변하지 않습니다. 주식 가격은 여전히 30% 하락할 수 있습니다.

그것이 투자자들이 주의해야 할 리스크입니다. 대기 중인 계약의 경제적 가치는 그 계약 자체가 줄어들기 훨씬 전부터 악화될 수 있습니다. CoreWeave는 자금 조달 비용이 증가하는 동안 새로운 계약을 체결할 수도 있고, Oracle는 현금 흐름이 악화되는 동안 RPO를 추가할 수도 있습니다. Dell은 AI 서버를 더 많이 공급할 수 있지만, 별도의 이익률은 실망스러울 수 있습니다. 데이터센터 운영자는 완전히 임대된 시설을 갖추고 있으면서도 프로젝트의 수익이 감소할 수도 있습니다.

이제 세 가지 질문이 헤드라인보다 더 중요해졌습니다.

最终의 수요는 얼마나 독립적일까? 그것이 실현되기 전에 얼마나 많은 자본이 필요할까? 그로 인해 남는 이익은 얼마나 될까?

AI 붐은 실제로 일어날 수 있으며, 인프라 사업도 여전히 과장될 수 있습니다. OpenAI는 실제로 컴퓨팅 자원이 필요합니다. AWS는 실제로 그 계약을 얻을 수 있습니다. 개발자는 실제로 그 캠퍼스를 임대할 수 있습니다. Dell은 실제로 서버를 배송할 수 있습니다. Nvidia는 실제로 GPU를 판매할 수 있습니다.

하지만 그건 반드시 5가지 개별적인 수요 증가가 아니라는 것입니다. 그보다는 같은 AI 달러 위에 놓인 5개의 평가 단계일 수도 있습니다. 문제는 작은 균열만 생겨도 충분하다는 점입니다. 체인 중 어느 한 지점에서 활용도가 낮아지거나 자금 조달이 어려워지거나 수익이 감소하면, 다음 단계로 문제가 전파되어 회사별로 발생하는 문제가 전체 AI 산업에 대한 시스템적 위험이 될 수 있습니다.