Stratechery의 벤 톰슨: "엔비디아, 이미 가격 인하 시작… 순환 거래 속에 숨겨져 있을 뿐"
Stratechery 설립자 벤 톰슨, 'Invest Like the Best' 팟캐스트에서 AI 자본지출(capex) 사이클의 취약점과 승자 전략, 그리고 과장된 '대중국 견제' 프레임에 대해 진단 (2026년 8월 21일)
지난 10년간 기술 투자 분야의 핵심 이론인 '애그리게이션 이론(aggregation theory)'을 정립한 Stratechery의 발행인 벤 톰슨(Ben Thompson)이 'Invest Like the Best' 팟캐스트에 출연해 AI 투자 시장의 통념을 정면으로 반박했다. 그가 던진 가장 날카로운 화두는 누가 AI 경쟁의 승자가 될 것인가가 아니라, 과연 이 산업이 결과를 확인하기까지 충분한 자금을 조달할 수 있느냐는 것이었다.
엔비디아의 마진은 이미 깎이고 있다, 단지 눈에 보이지 않을 뿐
톰슨이 제시한 가장 주목할 만한 분석 프레임은 엔비디아의 최근 '순환 금융(circular financing)' 구조다. 여기에는 연기금과 보험사 자금을 활용한 5,000억 달러 규모의 구조화 금융, 그리고 2030년까지 이어지는 네오클라우드(Neocloud)의 구매 물량을 엔비디아가 보증하는 관행 등이 포함된다. 그는 이러한 거래들이 사실상 가격 인하와 다름없지만, 손익계산서에는 드러나지 않는다고 지적한다. 톰슨은 "엔비디아는 25%의 보증을 제공하고 있다. 만약 엔비디아가 네오클라우드의 지분을 취득하거나 2030년까지 모든 컴퓨팅 자원을 구매하겠다고 보증하는 행위에 가치를 부여한다면, 왜 이런 일을 벌이겠는가? 해당 기업의 자본 비용을 낮춰주기 위해서다"라고 설명했다. 그는 "리스크는 사라지지 않는다. 단지 다른 곳으로 옮겨갈 뿐이며, 리스크를 떠안는 데는 반드시 비용이 따른다"고 덧붙였다. 그의 시각에서 엔비디아는 명목상의 가격은 유지하면서 실제 하방 리스크를 재무제표 밖에서 흡수하고 있으며, 시장은 단순한 현금흐름할인법(DCF) 모델을 통해 이를 제대로 평가하지 못하고 있다.
그가 보기에 엔비디아에 대한 더 큰 구조적 위협은 AMD나 맞춤형 실리콘 스타트업이 아니라 하이퍼스케일러(hyperscaler) 자체다. 구글은 이미 자사 TPU 용량의 약 20%를 앤스로픽(Anthropic)에 판매하기로 합의했고, 아마존의 앤디 재시(Andy Jassy) CEO 또한 트레이니움(Trainium) 칩을 향후 외부에도 판매할 것임을 시사했다. 하이퍼스케일러는 네오클라우드보다 구조적으로 낮은 자본 비용을 갖고 있으며, 칩을 차별화된 제품이 아닌 범용 상품(commodity)으로 판매하려는 의지가 강하기 때문에 톰슨은 이를 엔비디아의 치명적인 장기적 취약점으로 본다. 그는 또한 전력 문제에 대해 역설적인 견해를 밝혔다. 미국 내 전력 공급이 풍부해진 현상은 그 자신은 물론 젠슨 황(Jensen Huang)에게도 '놀라운 일'이었으며, 이는 결과적으로 토큰 효율성을 중심으로 한 엔비디아의 해자를 강화해주던 희소성 요인을 제거해버렸다는 분석이다.
TSMC의 보수주의, 리스크를 빅테크에 떠넘기고 인텔에 생명줄을 쥐어주다
톰슨은 현재의 컴퓨팅 자원 부족 현상의 원인을 2023~2025년 TSMC의 투자 속도에서 찾았다. AI 수요는 가속화되었음에도 TSMC의 성장률은 둔화했기 때문이다. 팹(fab) 구축 기간이 데이터센터 구축 기간보다 길기 때문에, 현재의 자본 투자가 실제 생산 능력으로 이어지는 2028~2029년 전까지는 부족 현상이 심화될 것이라고 그는 주장한다. 톰슨은 "TSMC는 리스크를 빅테크 기업들에 떠넘겼다"며, 팹을 30년 동안 가동해야 한다는 파운드리 업계의 구조적인 과잉 설비 회피 성향 때문에 하이퍼스케일러들이 "컴퓨팅 자원이 부족해 엄청난 매출과 이익을 놓치고 있다"고 지적했다.
이러한 상황이 지난 10년간의 실패 끝에 인텔을 파운드리 파트너로서 투자 가치가 있는 기업으로 만들었다고 그는 분석한다. 톰슨은 2013년부터 인텔이 진정한 파운드리 사업을 구축해야 한다고 주장해왔지만, 이전까지는 합리적인 고객이라면 TSMC 대신 인텔을 선택할 이유가 없었다. 하지만 극심한 희소성이 계산법을 바꿨다. 그는 "희소성이 결국 인텔을 살렸다"며 조만간 대규모 파운드리 파트너십 발표가 있을 것으로 내다봤다. 그는 이를 메모리 제조사들이나 호르무즈 해협을 쥐고 있는 이란의 영향력에 비유했다. 이들은 실제로 영향력을 행사하는 순간 그 힘을 잃게 되는데, 전 세계가 그 이후로 영구적인 우회로를 찾기 때문이다. 그는 칩 고객들의 반응에 대해 "아무도 다시는 이런 상황에 처하는 것을 용납하지 않을 것"이라고 말했다.
아마존의 내부 플라이휠과 애플의 신중한 관망
가장 매력적인 전략을 가진 빅테크 기업을 묻는 질문에 톰슨은 즉각 아마존을 꼽았다. AWS부터 그래비톤(Graviton), 트레이니움 칩에 이르기까지, 자체적으로 인프라를 구축해 사용한 뒤 외부로 상용화하는 아마존의 패턴을 근거로 들었다. 그는 아마존의 맞춤형 실리콘에 대해 "초기 버전은 끔찍했다"면서도 "하지만 아마존을 이용하고 그들의 관리형 서비스를 사용한다면, 그들은 자신들이 파는 서비스 하단에 그 조악한 프로세서들을 넣을 수 있다. 그것이 바로 반복 개선을 통해 성능을 높일 수 있는 규모의 경제를 제공한다"고 평가했다. 이러한 자기 참조적 규모의 이점은 내구성이 강하며, 핵심 사업인 유통 및 물류 부문은 AI의 파괴적 영향으로부터 어느 정도 격리되어 있다고 보았다.
애플이 프런티어 모델 경쟁에 참여하지 않기로 한 결정에 대해서는 기회를 놓친 것이 아니라 방어 가능한 전략이라고 평가했다. 애플의 확정적(deterministic) 제조 문화와 AI의 확률적(probabilistic) 성격 사이의 부조화를 고려할 때 당연한 수순이라는 것이다. 그는 "애플은 확정적 제품의 제왕이다. 아이폰을 출시하면 한 번에 완벽해야 한다"며 "애플이 AI를 하지 않는 것에 대체로 동의한다. 그들이 계속해서 훌륭한 기기를 만들어주길 바란다"고 말했다. 다만 그가 제기한 의문은, 앰비언트 AI(ambient AI)가 인터페이스를 다른 곳으로 옮겨놓는 상황에서도 스마트폰이 컴퓨팅의 중심이 될 것이라고 가정하는 것이 마이크로소프트가 모바일에서 저지른 역사적 실수를 반복하는 것은 아닌가 하는 점이다.
마이크로소프트의 IBM 플레이북과 메타의 '필요한 무모함'
톰슨은 1990년대 IBM과 오늘날의 마이크로소프트를 직접 연결했다. 마이크로소프트가 프런티어 모델 경쟁에서 한발 물러나 기업용 미들웨어를 구축하는 것은, 루 거스너(Lou Gerstner)가 IBM을 레거시 시스템과 인터넷 사이의 신뢰받는 계층으로 자리매김하게 했던 턴어라운드 전략과 유사하다는 것이다. 그는 "마이크로소프트의 전략은 기업들이 핵심 자산을 AI 기업에 뺏기지 않으면서 AI를 도입할 수 있도록 돕는 것"이라며, 이것이 마이크로소프트가 프런티어 모델을 쫓지 않고도 지난 분기에 200억 달러의 잉여현금흐름을 창출하고 100억 달러의 배당을 지급한 이유라고 설명했다. 그는 이 전략을 "합리적"이라 평가하면서도 "실존적인 측면에서는 절박하다"고 덧붙였다. 코덱스(Codex)나 클로드 코드(Claude Code) 같은 제품들이 사용자 인터페이스 계층을 잠식하면서 마이크로소프트의 전체 기업용 소프트웨어 사업이 AI의 직접적인 사정권에 들어와 있기 때문이다.
반면 메타에 대해서는 가장 흥미로운 딜레마에 직면해 있다고 분석했다. "디지털 기업이라면 프런티어 모델 경쟁에 참여하지 않는 것이 오히려 더 무모하다는 주장이 성립한다." 그는 마크 저커버그가 기존 연구팀을 해체하고 처음부터 다시 구축하려 한 것을 창업자의 신념을 보여주는 드문 사례로 높게 평가했다. 또한 메타의 핵심 광고 사업이 대형언어모델(LLM)로부터 불균형적인 혜택을 받을 수 있다고 보았는데, 메타의 광고 시장이 AI가 생성한 창의적 콘텐츠와 예측 광고 매칭을 실시간으로 검증하는 글로벌 엔진 역할을 하기 때문이다. 하지만 그는 셰릴 샌드버그 퇴사 이후 메타가 광고의 사회적 가치에 대해 대중과 소통하는 데 실패했다고 비판했다. 이로 인해 리얼리티 랩스(Reality Labs)에서 누적 1,000억 달러의 손실을 기록한 상황에서 투자자들의 인내심을 구하기가 더욱 어려워졌다는 설명이다.
오픈AI의 뒤늦은 광고 모델 전환
톰슨은 오픈AI가 초기에 광고 사업 구축을 거부한 것을 직접적으로 비판했다. 소비자 구독 모델에 베팅함으로써 드롭박스(Dropbox)의 초기 실수를 훨씬 더 큰 규모로 반복했다는 것이다. "그들은 드롭박스의 이야기를 100배 규모로 재현했다. 소비자에게 구독을 팔겠다고 했고, 실제로 많이 팔았지만 충분하지 않았다." 그는 챗GPT가 인기를 끌자마자 오픈AI가 광고 모델에 집중했다면, 오늘날 구글과 메타가 훨씬 더 큰 경쟁 압박을 받았을 것이라고 주장했다. 광고 기반의 가격 책정은 구독 모델과 달리 소비자 가격 탄력성 상한선이 없기 때문이다. 오픈AI는 최근 구매 추적을 위한 소매업체 연동 등 광고와 연계된 기능을 도입하기 시작했으며, 톰슨은 이를 예의주시하고 있다고 밝혔다.
자본 격차와 철도 건설 비유
이번 대담 전반에 흐르는 거시적 경고는 컴퓨팅이나 전력이 아닌 '자본'에 관한 것이다. 톰슨은 업계가 잉여현금흐름에서 기업 부채, 그리고 구글의 주식 발행에 이르기까지 자금 조달 단계가 빠르게 하향하고 있다고 지적했다. 구글의 재무 건전성을 고려할 때 주식 발행은 "충격적"이라고 평가했다. 그는 "그다음은 무엇인가? 그다음 돈은 어디서 나오는가?"라고 반문하며, 수익 창출이 자본 투입 속도를 따라잡지 못하면 "큰 폭발"이 일어날 것이라고 경고했다. 그는 현재의 상황을 1870년대 철도 건설 붐에 비유했다. 당시에도 철도는 수익이 나기 훨씬 전에 막대한 자본 조달이 필요했고 결국 "전 세계의 돈이 바닥났지만", 그럼에도 불구하고 그 인프라는 결국 GDP를 혁신적으로 변화시켰다. 그는 버크셔 해서웨이의 철도 수익이 현재 구글의 AI 구축 비용을 대고 있다는 아이러니를 언급하며 "말 그대로 철도 사업이 AI를 먹여 살리는 셈"이라고 덧붙였다.
AI의 능력 한계와 대중국 프레임
기술 자체에 대해 톰슨은 코딩이나 수학처럼 검증 가능한 분야에서의 AI 지배력이 검증 불가능한 현실 세계의 경제적 과업들로 깔끔하게 일반화될 수 있을지 확신하지 못한다고 밝혔다. 다만 모델이 더 개선되지 않더라도 이미 해결된 영역에서의 경제적 기회만으로도 "막대하다"고 강조했다. 그는 실리콘밸리의 대중국 지정학적 프레임에 대해서는 공개적으로 회의감을 드러냈다. 미국이 AI 기반의 군사적 우위를 지속적으로 유지할 수 있다는 생각은 "매우 문제가 많으며", 중국 제조에 대한 의존도는 과소평가되어 있고 실제 충돌 없이는 해결되기 어렵다고 주장했다. 그는 "누구나 좋은 악당이 필요하다"며 "AI 투자 관점에서는 '중국을 이겨야 한다'는 명분보다 더 잘 먹히는 것은 없다"고 말했다. 그는 현재 미국 프런티어 모델이 중국 오픈소스 모델보다 6~9개월 앞서 있는 경쟁 격차를 비교적 안정적인 균형 상태로 보면서도, 그 지속 가능성은 진정으로 불확실하다고 평가했다.