골드만의 98% AI 관련 투자 급증: 인프라 분야의 투자가 더욱 커지고 위험도 또한 높아지고 있습니다.

현재의 문제는, 대형 기술 기업들이 겪고 있는 현금 흐름의 압박입니다.

지금은 계약금을 납부해야 할 때입니다.

골드먼에 따르면, 대형 기술 기업들의 투자 비용은 예상대로 진행되고 있습니다.운영 현금 흐름의 98%올해는 되팔거나, 배당금을 받거나, 혹은 실수를 할 여지가 거의 없습니다. 매수자들은 이를 성과로 여길 수 있겠지만, 매도자들에게는 안전한 수준을 유지할 수 있는 여지가 점점 줄어드는 것이라고 볼 수 있습니다.

올해 초, 미국 내 최대 4개의 기술 기업들이 이에 동의했습니다.7000억 달러 이상의 자본 지출이 있었습니다.주로 AI 인프라와 관련된 분야에서 이러한 지출이 계속될 것입니다. 따라서 단기적으로는 플랫폼 운영자들이 아니라, 공급망에 더 큰 혜택이 돌아갈 것입니다.

왜 이 플랫폼의 층이 더 취약해 보이는지

거대 기업들에게 문제는 단순히 지출 규모만이 아닙니다. 실제로 수익 창출이 아직 이루어지지 않았다는 점도 문제입니다. 골드만의 관점에서는, 진짜 중요한 질문은 인공지능을 상업화하는 것이 그 규모를 정당화할 수 있는지 여부입니다. 메타의 최근 반응을 보면, 투자자들이 이러한 격차에 얼마나 민감한지를 알 수 있습니다. 메타가 자본투자 목표를 높인 이후, 그 회사의 주가는…단 한 번의 세션으로 9%나 감소했습니다..

그것이 바로 현재 시장의 긴장감입니다. 투자자들은 단순히 야망만을 위해 투자하지 않습니다. 그들은 어떤 회사들이 자금 조달에 어려움을 겪지 않으면서도 성장할 수 있는지를 살펴보고 있습니다.

AI 인프라 관련 투자는 여전히 공급업체들에게 유리하게 이루어지고 있습니다.

상향식 수정 방식을 사용하면, 구조의 변화가 명확하게 나타납니다.

클린더 베타는 여전히 공급업체와 더 가까운 위치에 있습니다. 하이퍼스케일러들의 지출 예상액도 상향 조정되었습니다.거의 60퍼센트연간 개정된 내용들을 고려할 때, AI 인프라 관련 주식들의 순이익 추정치도 크게 상승했습니다. 이는 단순히 장기적인 전망이 더 좋아졌다는 것을 의미하는 것이 아니라, 실제로 주문량이 더 많이 발생할 것임을 나타냅니다.

그 돈은 여러 곳으로 흩어지고 있습니다.

하이퍼스케일러의 예산은 단 하나의 부분에 집중되지 않습니다. 그 예산은 여러 곳으로 분배됩니다.계산, 네트워킹, 메모리, 전력 및 냉각 관련 기능들입니다.이는, 소프트웨어의 경제성이 완전히 입증되기 전에, 초기 단계에서 수익을 창출할 수 있는 회사들의 범위를 넓혀줍니다.

이러한 맥락을 고려할 때, 이는 단순한 수동적인 거래가 아닌, 보다 복잡한 현상이라고 할 수 있습니다. 2025년 상반기 동안, AI 관련 투자는 미국 실질 GDP 성장에 약 0.1% 정도의 기여를 했습니다. 이는 최종 시장에서의 수익을 증명하는 것은 아니지만, 이미 경제 활동에 영향을 미치고 있다는 것을 시사합니다.

가격 책정의 권력은 여전히 귀중한 자원에 집중되어 있습니다.

기술 대기업들은 계약을 강제로 유지하고 있습니다.3~5년 계약칩의 공급을 확보하기 위해서는, DRAM 시장이 여전히 매우 집중된 상태로 유지되는 동안 이러한 조치를 취해야 합니다. 구매자가 공급을 확보하는 반면, 판매자는 적은 경우가 많기 때문에, 가격 결정권은 판매자에게 넘어가게 됩니다.

그러므로 위쪽으로 향하는 경로는 여전히 더 넓어 보입니다. 수익이 더 빠르게 창출될 수 있고, 부족한 자원도 이익률을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한, 현금이 들어오는 시점은 플랫폼 운영자가 인공지능의 효과를 충분히 입증하기 전입니다.

위험성: 지출된 비용이 수익을 초과하는 속도로 증가할 수 있습니다.

플랫폼 수준에서의 거래는 더욱 위험해집니다. 골드만에 따르면, 투자자들은 이미 AI 관련 기업들로부터 벗어나고 있습니다.운영 수익의 성장이 압박을 받고 있습니다.그리고 Capex는 부채로 자금을 조달합니다. 다시 말해, 시장은 누가 투자에 대한 보상을 받을 수 있는지에 대해 더욱 선별적인 태도를 취하고 있습니다.

어떤 것들이 이 체계를 깨뜨릴 수 있을까?

가장 명확한 분기점은, 겉보기에는 약한 인공지능 수요가 아니라는 점입니다. 실제로는 투자 비용이 눈에 띄게 증가하고 있지만, 그와 동시에 수익 창출도 빠르게 진행되고 있습니다. 월스트리트의 전문가들은 2026년까지 하이퍼스케일러들의 투자 규모가 5,270억 달러에 이를 것이라고 예상합니다. 골드만삭스는 분석가들의 예측이 인공지능 관련 투자 비용을 과소평가하고 있다고 경고했습니다.

또한 비용과 위험도 고려해야 합니다. 골드만의 연구에 따르면…차세대 데이터 센터AI 워크로드가 더 높은 전력 효율을 요구하고, 시스템 통합이 점점 더 복잡해지면서, 비용도 점점 더 증가하고 있습니다. 비용이 계속 증가한다면, 재정적인 문제가 수익성과 동시에 발생할 수도 있습니다.

앞으로 무엇을 주의해야 할까요?

• 건설적인:가격 결정권을 가지고 있으며, 명확한 주문을 받는 인프라 판매업자들입니다.
• 선택적인:플랫폼을 활용하여 투자하는 경우가 있으며, 그런 경우는 수익 창출, 자금 조달, 그리고 주주에게 이익을 돌려줄 수 있는 가능성이 여전히 유망한 곳에서만 가능합니다.

메타는 그 경계를 가장 명확하게 보여주는 예시입니다. 시장은 인공지능을 활용하는 방식을 받아들였습니다. 단순히 비용을 투자하는 것만으로도 고품질의 서비스를 얻을 수 있다는 생각도 받아들여지지 않았습니다. 기술 인프라 분야에서는 여전히 기회가 확대되고 있지만, 오류에 대한 허용 범위는 점점 줄어들고 있습니다.