The Compute 100 녹취록: 팀 아커리 UBS Managing Director가 진단하는 전력망 병목 현상, HBM 장기 계약, 그리고 ASIC이 머신 실리콘보다 먼저 삭감되는 이유

팀 아커리(UBS)와 함께하는 The Compute 100 팟캐스트

소개

브라이언 샤카: 오늘의 게스트는 UBS의 Managing Director인 팀 아커리입니다. 팀은 올여름 마이크론(Micron)에 대해 대담한 전망을 내놓으며 메모리 반도체 호황과 향후 성장 경로를 정확히 짚어냈습니다. 이번 대담에서는 마이크론에 대한 그의 통찰을 비롯해 다양한 주제를 깊이 있게 다루었습니다.

가비 로렌지: 맞습니다. 팀은 반도체 산업과 AI 설비투자(capex) 확장을 거시적인 조망에서 바라보고 있습니다. 그는 2027년, 2028년 및 그 이후를 내다보며 기가와트(GW) 단위와 수백억 달러 규모의 자금 흐름을 고민하고 있죠. 그의 관점은 정말 매력적이었습니다. 27번가를 건너 저희 사무실까지 직접 찾아와 주신 팀에게 감사드리며, 모든 청취자분들이 흥미롭게 들으실 수 있을 것입니다.

브라이언 샤카: The Compute 100은 AI 분야에서 가장 영향력 있는 시장을 다루는 팟캐스트입니다. 역사상 최대 규모의 인프라 구축을 이끄는 기술과 자본에 대해 업계 빌더 및 투자자들과 이야기를 나눕니다. 저는 브라이언 샤카입니다.

가비 로렌지: 저는 가비 로렌지입니다. 저희는 프라이머리(Primary)의 투자자이며, The Compute 100의 창립 법률 파트너인 건더슨 뎃머(Gunderson Dettmer)의 지원을 받고 있습니다.

브라이언 샤카: 본 팟캐스트는 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언이나 유가증권 매수·매도 권유를 구성하지 않습니다. 그럼 The Compute 100을 시작하겠습니다. UBS의 반도체 담당 수석 주식 리서치 애널리스트이자 Managing Director인 팀 아커리님, 사무실에 오신 것을 환영합니다. 27번가를 건너와 주셔서 감사합니다.

반도체 수요를 전력 공급이 따라갈 수 있을까?

팀 아커리: 별거 아닙니다.

브라이언 샤카: 발걸음을 해주셔서 감사합니다. 방금 기술의 한계를 넓히는 것과 속도를 조절하는 것에 대해 이야기를 나누기 시작했는데요. 이 트렌드가 귀하의 업무 세계에 어떤 영향을 미치고 있는지 짚어주시죠. 본격적으로 파고들어 보겠습니다.

팀 아커리: 네. 다들 반도체 업계의 기대치를 주시하고 있습니다. 현재 실적 추정치에 반영된 수치를 역산하여 향후 추가되어야 할 기가와트 규모를 도출해 보면, 전력망이 수용할 수 있는 전력과 오프그리드(off-grid) 전력의 격차를 보게 됩니다. 결국 반도체 기대치가 전제하는 수준에 도달하려면 인프라의 상방 가능성에 대해 상당히 낙관적인 시각을 가져야 한다는 결론에 이르게 되죠. 따라서 핵심은 경기 둔화가 발생할 경우입니다.

브라이언 샤카: AI 연구소들이 밝힌 성장 목표를 뒷받침하려면, 사람들이 현재 가능하다고 생각하는 수준을 넘어 새롭게 확보해야 할 전력량이 엄청나다는 뜻인가요? 그렇게 이해하면 될까요?

팀 아커리: 그렇습니다. 모두가 NVIDIA는 X만큼 커지고 마이크론은 Y만큼 커질 것이라고 생각합니다. 하지만 그것이 의미하는 기가와트 규모를 역산해 보면 현재 전력망으로는 그 모든 전력을 수용할 수 없으며, 현재 허가받은 전력량은 그에 턱없이 못 미칩니다. 따라서 현재 미허가 상태인 전력의 전환이 이뤄져야 하고, 반도체 기대치를 맞추기 위해서는 상당한 규모의 오프그리드 발전 용량 또한 확보되어야 한다고 믿어야 합니다. 물론 불가능하다는 얘기는 아닙니다. 다만 최근 부각된 안전성 이슈 등 성장 속도를 늦출 수 있는 요인들이 발생한다면, 신규 전력 허가 지연이나 지정학적 요인으로 인해 전환 속도가 더뎌질 수 있다는 점을 시사합니다.

가비 로렌지: 현재 상황은 어느 정도인가요? 이와 관련해 늘 감을 잡으려 노력하지만, 이것이 구체적으로 몇 장의 GPU를 의미하는지, 그리고 NVIDIA의 전망을 바탕으로 향후 3년간 어디로 향하고 있는지 파악하기가 쉽지 않습니다.

팀 아커리: 올해 NVIDIA의 GPU 출하량은 600만~700만 대 수준이 될 것으로 예상합니다. 물론 다이(die)와 완제품 유닛이 완전히 동일한 개념은 아니지만, 올해 출하량은 그 정도 규모로 봅니다.

가비 로렌지: 유닛 하나가 실제로 두 개의 다이로 구성되어 있다는 말씀이신가요?

팀 아커리: 네, 그렇습니다. ASIC의 경우, 내년 브로드컴(Broadcom)의 출하량은 약 600만 대에 이를 것으로 예상합니다. 올해는 아마 350만~400만 대를 출하하겠죠. 유닛 관점에서 보면 ASIC은 머신(merchant) GPU에 거의 근접하고 있습니다. 제가 발표한 자료에서도 보여드렸듯이, ASIC은 머신 GPU보다 더 빠르게 성장하고 있습니다. 물론 달러 매출 기준으로는 ASP(평균판매가격)가 더 높은 NVIDIA의 달러 기준 점유율이 유닛 점유율보다 당연히 더 높을 것입니다.

브라이언 샤카: 그렇다면 대략 1,200만 대 규모를 향해 가고 있다고 볼 수 있겠네요?

팀 아커리: 네.

브라이언 샤카: 그 정도 규모에는 전력이 얼마나 필요합니까?

팀 아커리: 정확히 어느 정도의 전력이 필요한지는 저희 모델을 다시 확인해 봐야 알 수 있겠군요.

브라이언 샤카: 이 부분은 쇼 노트를 통해 확실히 짚어보도록 하겠습니다.

팀 아커리: 왜냐하면 허가된 전력과 필요한 전력 사이에는 커다란 델타(격차)가 존재하기 때문입니다. 이는 당장의 문제는 아닙니다. 2028년의 문제도 아니죠. 비록 NVIDIA, AMD, 브로드컴, 미디어텍(MediaTek), 아마존(Amazon)의 예상치를 모두 충족하려면 전력이 필요하겠지만 말입니다. 전력망에서 이미 허가된 용량만 보고 현재의 기대치와 부합하는지 따져볼 수는 없습니다. 부합하지 않으니까요. 따라서 반도체 시장이 2027년이 아니라 2028년, 그리고 확실히 2030년에 도달해야 할 지점에 이르기 위해서는 그 사이에 인프라 측면에서 추가적인 변화가 반드시 일어나야 합니다. 공공 시장은 병목 현상이 어디에 있는지 저울질하고 있습니다. 한동안 사람들은 병목이 반도체에 있다고 생각했고, 그래서 모든 자금이 그쪽으로 몰렸습니다. 하지만 이제는 반도체 부문의 기대치와 시장의 다른 부문 간의 괴리를 깨닫기 시작했으며, 이에 따라 자금을 투입할 더욱 흥미로운 병목 지점이 되고 있습니다. 지난 5월과 6월의 조정기 때 제 그룹을 비롯한 반도체 섹터에서 자금이 빠져나가는 것을 보셨을 겁니다. 다시 반등하려는 주저함도 있었죠. 제가 대형 펀드들과 이야기를 나눠보면, 대부분 이번 조정 전에 가졌던 익스포저의 절반 정도를 회복한 상태입니다. 5월과 6월 당시 수익률 쫓기(performance chasing)에 급급해 2028년과 2029년을 바라보던 때와는 달리, 지금은 훨씬 더 많은 질문이 제기되고 있는 전반적인 분위기입니다. 저는 그것이 거의 고수마크(high-water mark)를 형성했다고 봅니다. 주가가 하락하여 5월 및 6월 고점만큼 회복되지 않았더라도, 그 고수마크는 이미 설정되었고 변하지 않았습니다. 이제 시장은 우리가 다시 그 고수마크 수준으로 성장해 나가야 한다고 생각하고 있습니다. 이러한 전력망 제한은 2028년 이후의 기대치 달성을 가로막을 수 있는 요인으로 우려되는 대목 중 하나입니다.

브라이언 샤카: AI 기술 발전 속도를 조절하는(pacing the frontier) 이른바 속도 조절론이, AI 연구소들의 개발 속도를 인위적이거나 다른 방식으로 제한함으로써 전력 문제를 몇 년 뒤로 늦추는 데 실제로 도움이 되는 시나리오도 존재할까요? 시장은 이 현상이 궁극적으로 어떤 영향을 미칠 것으로 보고 있습니까?

팀 아커리: 오늘 그와 관련해 많은 이야기를 듣지는 못했습니다만, 일리가 있는 이야기입니다. 오늘 NVIDIA와 통화를 했는데, 그들도 비슷한 언급을 하더군요. 그런 속도 조절이 문제를 조금 뒤로 미룰 수 있다는 것입니다. 물론 오픈소스와 클로즈드소스(폐쇄형) 모델 간의 논쟁도 존재합니다. 사람들은 일반적으로 프론티어 모델이 훨씬 강력하고 전력을 많이 소모한다고 생각하지만, 오픈소스 모델도 꽤 경쟁력이 있으며 역시 엄청난 전력을 소비합니다. 만약 오픈소스가 속도 조절되는 프론티어 모델의 대안으로 자리 잡는다면, 오히려 전력 문제에 있어서는 정반대의 결과를 낳아 상황이 훨씬 더 빠르게 진행될 수도 있습니다.

브라이언 샤카: 흥미롭네요. 전력 부족 현상 자체가 자연스러운 속도 조절 장치(pacer)가 될 수도 있겠군요.

공정 엔지니어링에서 월스트리트로

브라이언 샤카: 현재 하고 계신 일에 어떻게 발을 들여놓게 되셨습니까? 오랜 기간 이 일을 해오셨기에 지금의 국면에 매우 철저히 준비된 마음을 갖추고 계신데요. 반도체 커버리지를 시작하게 된 계기와 2026년에 이르기까지의 여정을 요약해서 들려주시죠.

팀 아커리: 대학 시절 화학공학을 전공했고, 엔지니어로 몇 년간 일했습니다. 산업용 가스 회사에서 공정을 설계하는 프로세스 엔지니어로 일했죠. 칩을 제조할 때는 수많은 유독성 가스가 사용되는데, 이 가스들 중 상당량은 전혀 소모되지 않고 대기 배출구로 빠져나갑니다. 배출되는 가스 중에는 반감기가 50년에 달하는 것들도 있었습니다. 1990년대 중후반 업계는 더 친환경적인 공정으로 전환하려 애쓰기 시작했고, 그것이 초기 계기였습니다. 가스를 판매하던 산업용 가스 회사들에게 "이 자원을 더 잘 활용할 수 있도록 공정 설계를 도와달라"고 요청한 것입니다. 제가 일하던 회사에는 이 가스들을 포집하고 정화하는 공정을 개발하는 비밀스러운 소규모 사내 조직이 있었습니다. 제가 그곳의 엔지니어 중 한 명이었고, 관련 특허도 취득했습니다. 특허와 5달러가 있으면 커피 한 잔을 마실 수 있죠. 하지만 그것이 제가 장비 회사들과 처음 일하게 된 계기였습니다. 1995년, 1996년, 1997년에 칩 제조사 및 장비 회사들과 협력하며 그들을 알게 되었습니다. 그러다 저는 엔지니어 체질이 아니라는 것을 깨달았습니다. 글을 잘 쓰고 사람들과 대화하는 데 재능이 있다는 것을 알게 되었죠. 그래서 바이사이드(buy-side)와 셀사이드(sell-side)가 공존하는 월스트리트라는 업계에 뛰어들기로 결심했습니다. 결국 셀사이드에 자리 잡았고, 리서치 보고서를 쓰며 "MBA는 없지만 이 일을 해낼 수 있다"고 생각했습니다. 1998년에 누군가 저에게 기회를 주었고, 그렇게 거의 30년 가까이 이 일을 해오고 있습니다.

가비 로렌지: 그동안 계속 반도체 섹터만 담당하신 건가요?

팀 아커리: 그렇습니다. 반도체 산업에서 벌어지는 일들을 다루지 않고는 공급망을 커버할 수 없으니까요. 물론 그 전 기간 동안 NVIDIA를 커버한 것은 아닙니다. NVIDIA를 맡은 지는 대략 10년 정도 된 것 같네요. 공급망 분석에서 출발해 실제 칩 제조사들을 직접 커버하는 쪽으로 진화해 왔습니다.

가비 로렌지: 5년 전쯤, '아, 세상이 완전히 바뀌는구나' 하고 깨달으셨던 결정적인 순간(holy moment)은 언제였나요? 어쩌면 지난 15년 동안 예상했던 그대로였을 수도 있겠지만요. 이 시장 깊숙이 몸담아 온 분들이 세상이 변하고 있음을 직감한 순간을 듣는 것은 늘 흥미롭습니다.

팀 아커리: 재밌게도, 당시에는 그 변화의 심각성을 온전히 이해했는지조차 잘 모르겠습니다. 샌프란시스코 캘리포니아가 555번지에 있는 저희 사무실에 젠슨(황 젠슨)이 찾아왔던 기억이 납니다. 아마 2023년 2월쯤이었을 겁니다. 방 안에는 30명 정도의 투자자들이 있었죠. 당시 저는 코렛(Colette), 젠슨, 그리고 IR 담당자와 함께 차를 타고 샌프란시스코 시내를 돌아다니고 있었습니다.

브라이언 샤카: 당시 시가총액이 5,000억 달러 정도 되었을 때인가요?

팀 아커리: 시가총액은 아마 그보다 훨씬 적었을 겁니다. 700억 달러나 800억 달러 수준이었을 거예요. ChatGPT가 막 출시되었지만, 그것이 얼마나 거대해질지 아무도 정확히 알지 못하던 때였습니다. 젠슨은 창밖을 내다보며 "미래가 너무 밝아서 얼마나 밝은지 말로 다 할 수 없을 지경"이라고 말했습니다. 그 미팅에서 그는 엄청나게 낙관적이었습니다.

브라이언 샤카: 그런 모습은 업계에서 자주 보시겠지만요.

팀 아커리: 맞습니다. 하지만 순간적으로는 그 의미를 온전히 파악하지 못하는 특정 순간들이 존재합니다. 그때 회의실을 걸어나오며 '와, 이건 내가 정말 제대로 파악해야 할 무언가가 있구나'라고 느꼈습니다. 커리어 동안 수많은 경영진을 상대해 봤지만, 그날 거기에는 무언가 특별한 일이 일어나고 있었습니다. 돌아가서 GPT의 사용자 데이터를 살펴보고 무슨 일이 벌어지고 있는지 확인하면서, 일련의 사건들이 이어졌죠. 물론 그 당시에는 NVIDIA가 이렇게 거대해질지 저조차 몰랐고, 젠슨 자신도 아마 그 정도까지는 예상하지 못했을 겁니다. 그렇게 상황이 전개되면서 하루에 100~150건의 투자자 질문을 받는 위치로 진화했습니다. 도저히 따라잡을 수가 없을 정도죠. 쏟아지는 통화 요청을 감당하려면 저를 복제해야 할 판이니, 행복한 비명이라고 할 수 있겠습니다. 물론 제가 마음에 들어하지 않는 내용을 말했을 때 살해 협박을 받기도 했습니다. 그런 일도 벌어지곤 하죠. 아내에게 농담처럼 지난 5년 동안 벌어진 일에 대해 언젠가 책을 쓰겠다고 말하곤 합니다.

브라이언 샤카: 초판이 나오면 꼭 읽어보고 싶네요.

AI 수요 측정과 빠른 추론(Fast Inference) 가격 책정

브라이언 샤카: 현재 벌어지고 있는 상황을 이해하기 위해 어떤 멘탈 모델(mental model)을 활용하시는지 궁금합니다. 어떻게 사고의 틀을 짜고 접근하십니까?

팀 아커리: 가장 먼저 중요하게 생각한 것은, 이처럼 엄청난 용량이 구축되는 상황에서 수요가 공급을 압도적으로 초과하고 있다는 점을 확실히 인지하는 것입니다. 왜 그렇게 확신하냐고요? 7~8년이나 된 구형 인스턴스, 즉 리스 계약이 만료되어 나오는 암페어(Ampere) 인스턴스와 A100들을 보면 됩니다. 구형 장비들이 더 높은 가격에 재리스(re-lease)된다는 사실 하나만 알면 다른 것은 더 알 필요도 없습니다. 구형 장비가 더 비싼 값에 재계약된다는 것은 수요가 공급을 그만큼 엄청나게 초과하고 있다는 명백한 증거니까요. 따라서 수요에 대해서는 그다음 문제로 치부하고 공급에 집중할 수 있었습니다. 제 연구의 대부분은 TSMC가 웨이퍼 생산 능력을 얼마나 빠르게 확장하고 있는지, 장비 제조사들이 툴을 얼마나 만들 수 있는지 등 주로 공급 측면에 초점이 맞춰져 있었습니다. 이제는 시각이 조금 바뀌어 수요를 가늠해보려 합니다. '자, 기대치는 이만큼 높아졌고 우리는 지금 이 지점에 와 있다. 첫째, 내가 직접 들여다보지 않는 다른 부문들이 우리가 예상하는 타임프레임 안에 이 수요를 수용할 수 있는가? 둘째, 그에 상응하는 수요가 실제로 존재하는가?'라는 질문을 던지고 있죠. 이제 시장이 "팀, 수요는 어때요?"라고 묻기 시작하는 다음 단계로 넘어왔습니다. 오늘 아침 380기가와트가 추가될 것이라는 리포트를 발행했는데, 이는 IT 연산 처리 용량이 아닌 전력 기준 수치이며 PUE(전력사용효율지수) 요인이 포함된 것입니다. 향후 5년 동안 380기가와트를 추가할 때, 그에 걸맞은 매출이 과연 창출되어야 하는가 하는 것이 핵심 쟁점입니다. 대화가 바로 이 지점으로 향하고 있습니다. 기가와트당 ARR(연간 반복 매출) 수치를 제시한 일부 AI 연구소들의 데이터를 토대로 계산을 해볼 수 있죠. 이 기가와트들을 모두 소화하기 위해서 AI가 글로벌 GDP에 얼마나 기여해야 하는지 계산해 내기 위해 제가 앞으로 더 파고들어야 할 질문들입니다.

가비 로렌지: 저희가 진행했던 프레젠테이션 중에는 기가와트당 300억~500억 달러를 투입해 구축하고 인도해야 하므로, 4~5년의 기간 동안 대략 800억 달러 규모의 매출총이익을 창출해야 한다는 계산을 해본 적이 있습니다. 기가와트당 전력을 공급하는 데 드는 비용과 거기서 창출할 수 있는 수익의 관점에서 이런 식으로 접근하시는 게 맞나요?

팀 아커리: 네, 맞습니다.

가비 로렌지: 그 방정식에서 가장 큰 레버 중 하나는 사람들이 지불할 용의가 있는 토큰당 가격(price per token)입니다. 이 부분은 어떻게 바라보고 계십니까? 향후 가격이 어떻게 흘러갈지 머릿속에 어떻게 그리고 계시나요?

팀 아커리: 저 역시 이 부분에 대해 늘 의문을 품고 있습니다. 모든 기술 산업이 그렇듯 토큰당 비용은 하락하기 마련인데, 과연 그 하락 속도가 얼마나 빠를 것인가가 관건입니다. 현재 코딩 같은 특정 태스크를 중심으로 빠른 추론(fast inference) 시장이 형성되어 있으며, 이는 매우 큰 시장입니다. 젠슨은 그록(Groq)을 인수했고, 세레브라스(Cerebras)는 상장했으며, 삼바노바(SambaNova)도 존재합니다. 빠른 추론 시장을 타깃으로 하는 플레이어들이 여럿 있으며, 따라서 단순히 토큰당 비용만의 문제가 아닙니다. 시장에는 성능 중심의 영역도 분명 존재합니다.

브라이언 샤카: 그리고 고객들은 항상 그에 대한 대가를 지불할 용의가 있죠. 프리미엄 토큰과 그 토큰의 신속한 전달을 위해서는 언제나 비용을 더 지불할 의향이 존재합니다.

팀 아커리: 그런 것 같습니다. 다만 그것이 전체 시장의 10%를 차지할지, 아니면 20%를 차지할지가 문제죠. 앤드류 펠드먼(Andrew Feldman) 같은 이들은 그것이 시장의 전부라고 주장합니다. 느린 추론 시장은 존재하지 않고 오직 빠른 추론 시장만 존재한다는 것이죠. 앤드류의 주장이 무엇을 뜻하는지 충분히 이해합니다. 젠슨은 시점에 따라 다른 수치를 언급해 왔지만, 대략 시장의 10%에서 20% 정도가 그 영역일 것으로 보고 있습니다. 토큰당 가격이 시장에서 어디까지 수용될 수 있을지에 대한 저의 생각도 계속 진화하고 있습니다.

브라이언 샤카: 이런 결론에 도달하기 위해 확신을 어떻게 다져나가십니까? 특히 토큰 이코노믹스처럼 세부적인 영역에서 AI 연구소들과 시간을 보내시는지, 칩 회사들과 소통하시는지, 아니면 개발자들과 대화하시는지 궁금합니다. 토큰 경제학에 대한 논거를 어떤 방식으로 구축하시나요?

팀 아커리: 반도체 애널리스트로서 저는 기본적으로 '가격 곱하기 물량(P times Q)'을 따지는 사람이기에, 토큰노믹스가 실제로 어떻게 작동할지 그 간극을 메우려 할 때는 제 전문 영역을 조금 벗어나게 됩니다. 이 영역에서는 당사의 소프트웨어 팀, 인터넷 팀, 유틸리티 팀의 리소스를 총동원해 협력하려고 노력합니다. 모든 정답을 쥐고 있다고 말할 수는 없지만, 제가 풀고자 하는 핵심 질문이 바로 이것입니다. 저는 어느 정도의 용량이 추가될지는 말씀드릴 수 있지만, 과연 그에 상응하는 수요가 존재할지에 대해서는 확답을 내놓기가 더 어렵습니다. 제 생각에는 5년 안에 수요가 따라오겠지만, 그 수요를 견인할 킬러 앱이 무엇이 될지는 확신할 수 없습니다. AI 연구소들이 기가와트당 창출하는 매출 수치를 대입해 보면 거대하게 들리겠지만, 5년 뒤를 내다보면 이는 글로벌 추가 GDP의 불과 몇 퍼센트 포인트에 불과합니다. 이런 관점을 평균적인 투자자에게 제시하며 "향후 5년 내에 AI가 글로벌 GDP에 몇 퍼센트 포인트를 더할 것이라는 전망이 주가에 선반영되어 있다"고 말한다면, 그것이 과연 터무니없는 소리로 들릴까요? 저는 그렇게 생각하지 않습니다.

AI가 반도체 리서치를 바꾸는 방식

가비 로렌지: 애널리스트들이 업무를 수행하는 방식에 큰 흥미를 느낍니다. 방대한 정보를 흡수하는 동시에 메모와 노트를 작성해야 하니까요. AI 콘텐츠를 많이 읽고 자신의 역할을 개선하기 위해 AI를 생산적으로 활용하려는 세상에서 이 모든 과정은 더욱 복잡해지고 있습니다. 반도체를 담당하는 애널리스트로서 AI의 영향력을 제대로 다루기 위해 산업이 적응해야 하는 측면에서, 본인의 업무가 어떻게 변화하고 있다고 느끼십니까?

팀 아커리: 모든 리서치 부서가 그렇듯, 저희 콘텐츠를 더 쉽게 소화하고 작성 과정을 수월하게 만들기 위해 기본적인 업무들에 AI를 활용하고 있습니다. 또한 법률적 관점에서 매 단어를 일일이 읽지 않고도 문서를 빠르게 통과시키는 등의 아주 기초적인 일들이죠. 하지만 제 안의 'P 곱하기 Q' 본능으로 돌아가 보자면, 저는 한 번도 써본 적 없는 모자를 새로 써야 하는 상황에 직면해 있습니다. 여러분은 매일 온종일 다양한 모자를 바꿔 쓰며 일하시니 제 마음을 잘 아실 겁니다. 저에게 있어 반도체를 넘어선 분야의 전문가가 되어야 한다는 것—예컨대 ROI(투자자본수익률)나 AI의 실제 유스케이스가 무엇이 될지 알아야 한다는 것은 제가 과거에 전문성을 가졌던 세상이 아닙니다. 저는 훨씬 더 광범위한 영역에서 전문가가 되기 위해 애써야 하는 자신을 발견하곤 합니다. 예전의 제 업무는 깊이는 1마일에 너비는 1인치, 혹은 1피트 정도였다면, 이제는 깊이는 1마일이되 너비는 100피트가 되어야 하는 버거움과 싸우고 있습니다. 정말 쉽지 않은 일이죠.

가비 로렌지: 소비자 측면에서 리서치 노트를 읽거나 AI를 이용해 문헌을 이해하는 것은 매우 유용했습니다. 하지만 끊임없이 글을 쓰고 읽어야 하는 사람에게는 업무 흐름(workflow) 자체가 완전히 바뀌는 계기가 됩니다.

팀 아커리: 일론 머스크가 말했듯, 앞으로는 더 이상 앱이라는 개념이 존재하지 않고 AI가 모든 것을 대신해 줄지도 모릅니다. 어쩌면 "무엇을 사야 해?"라고 물어보면 개별 주식이라는 개념 대신 커다란 하나의 덩어리만 남게 될 수도 있겠죠. 우리가 도달할 수 있는 미래의 모습 중 하나일지도 모릅니다.

NVIDIA, AMD, 그리고 인텔

브라이언 샤카: 한 걸음 물러서서 프로세서 진영의 핵심 플레이어들—컴퓨팅 판도—을 살펴보겠습니다. NVIDIA가 주도해 왔고, AMD가 뒤를 쫓고 있으며, 인텔(Intel)은 일종의 부활을 꾀하고 있습니다. 이 세 기업에 대한 평가, 현재의 위상, 그리고 각자의 강점에 대해 어떻게 보십니까? 컴퓨팅 전반에 대한 거시적인 조망을 먼저 짚어보고 메모리로 넘어가겠습니다.

팀 아커리: NVIDIA의 경우, CUDA와 방대한 설치 기반(installed base)을 바탕으로 볼 때 놀라운 점은 오늘날 그들이 출하하는 모든 단일 GPU—AMD 역시 마찬가지입니다—가 여전히 그린필드(greenfield) 선적이라는 사실입니다. 우리는 아직 기존 설치 기반의 업그레이드조차 시작하지도 않았습니다. 특히 NVIDIA는 경쟁사들이 가지지 못한 설치 기반 수익화 능력을 갖추고 있는데, 이는 단순히 그들의 기반이 엄청나게 거대하기 때문입니다. 처음부터 CUDA와 소프트웨어 해자(moat)가 그들을 선두로 이끌었으며, 그 설치 기반의 수익화 기회는 NVIDIA만의 매우 독보적인 강점입니다. AMD의 경우, 초기에는 ROCm이 갖춰지지 않았지만, 지금 그들이 거래하는 대다수 기업들은 ROCm의 부재를 크게 개의치 않습니다. 자체 소프트웨어 리소스를 가진 하이퍼스케일러(hyperscaler)들에게는 큰 장애물이 아니죠. ROCm은 엔터프라이즈 고객에게는 중요하지만 하이퍼스케일러에게는 그렇지 않습니다. 따라서 그것이 더 이상 큰 걸림돌이라고 생각하지는 않습니다. 하드웨어 관점에서 AMD는 많은 워크로드에서 매우 경쟁력 있습니다. 이제 남은 질문은 AMD가 NVIDIA보다 나아야만 하는 강력한 이유가 존재하는가 하는 점이며, 대부분의 어플리케이션에서 저는 여전히 그렇지는 않다고 봅니다. 또한 NVIDIA는 랙 엔지니어링 측면에서도 앞서 있으며, 랙을 구축하고 전체 생태계를 다루는 과정에서 AMD가 현재 겪고 있는 여러 허들을 이미 넘어섰습니다. AI 팩토리 스토리는 NVIDIA 진영에서 매우 명확합니다. NVIDIA는 자체적으로 대규모 용량을 조성하고 있으며, 그런 관점에서 두 발짝 앞서 있습니다. 그들이 연간 주기의 혁신(annual cadence)을 계속 실행해 나간다면, 그 누구도 따라잡기 매우 힘들어질 것입니다. 시장이 워낙 거대하기 때문에 저는 AMD에 대해서도 여전히 매우 높은 추정치를 유지하고 있으며, AMD 역시 향후 몇 년간 훨씬 더 큰 기업이 될 것입니다. 인텔의 경우, 제품 로드맵보다는 파운드리 사업과 제조 부문에 대해 훨씬 더 낙관적으로 봅니다. 립부 탄(Lip-Bu Tan)은 훌륭한 인물이며, 상황을 반전시키고 있고 앞으로도 계속 그럴 것입니다. 하지만 고객이 패키징의 EMIB든 프런트엔드 파운드님이든 제조 측면에서 인텔과 손을 잡아야 할 훨씬 더 강력한 이유가 존재합니다. 제가 인텔에 대해 기대감을 갖는 지점이 바로 거기입니다.

맞춤형 칩, 브로드컴, 그리고 미디어텍

가비 로렌지: 하이퍼스케일러들과 커스텀 실리콘(custom silicon)은 어떻습니까? 퍼즐의 동등한 한 축을 차지하는 느낌입니다.

팀 아커리: 저는 브로드컴을 하이퍼스케일러들의 조력자(enabler)로 봅니다. ASIC 여정은 자사 고유의 인프라나 반도체 팀이 없는 상태에서 시작해 시간이 흐르며 구축해 나가는 과정입니다. 대규모 칩 생산을 믿고 맡길 수 있는 풀서비스 ASIC 공급사인 브로드컴을 찾는 것으로 시작하죠. 구글의 경우, 자체적인 자원을 확보하고 HBM을 직접 조달할 수 있게 되기까지 무려 7세대에 걸친 노력이 필요했습니다. 구글은 이 길을 7~10년 동안 걸어왔습니다. 아마존은 10년도 더 전에 안나푸르나(Annapurna)를 인수했기 때문에 아마 그보다 훨씬 더 멀리 나아갔을 겁니다. 저는 아마존과 구글을 다른 모든 기업들과는 다른 범주에 둡니다. 여정은 똑같습니다. 누구도 NVIDIA에 그토록 많은 돈을 지불하고 싶어 하지 않지만, 많은 이들에게 다른 선택지가 없습니다. 그들은 자신의 운명을 스스로 통제하고 싶어 하지만, 인프라 전체를 ASIC에만 올인할 수는 없습니다. 언제나 혼합(blend) 전략이 존재하기 마련입니다. ASIC 내에서도 각 하이퍼스케일러는 그 진화 과정의 서로 다른 지점에 위치해 있습니다. 브로드컴의 구글 비즈니스를 보면, 혹 탄(Hock Tan)이 시사하듯 구글의 비즈니스는 2028년경에 다소 정체되거나 완만하게 성장할 것이며, 추가적인 물량이 미디어텍 등으로 이동하면서 성장세가 둔화될 것입니다. 구글이 완전히 사라지는 것은 아닙니다. 다른 누구도 할 수 없는 영역에서 여전히 브로드컴에 의존할 테니까요. 하지만 이것은 하나의 진화 과정입니다.

브라이언 샤카: 미디어텍으로의 이동에 대해 설명해 주실 수 있나요? 그게 무슨 의미입니까?

팀 아커리: 고객 소유 툴링(Customer-Owned Tooling, COT)을 의미합니다. 직접 칩을 만들고 HBM을 조달하려 할 때, 칩 전체를 누군가에게 통째로 맡기기보다 내부 엔지니어링 역량을 많이 가미하고 싶어 한다면 미디어텍과 손을 잡는 것입니다. 미디어텍이 바로 COT 측면에서의 파트너입니다. 반면 브로드컴은 "전부를 다 만들어 주겠다. 메모리도 구하고, 웨이퍼도 확보해서 60% 마진을 붙여 청구하겠다"고 나오는 방식이죠. 구글은 브로드컴 의존도를 낮추고 미디어텍과 함께 더 많은 자체 ASIC 개발을 진행하는 방향으로 다변화를 시작하고 있습니다.

브라이언 샤카: 그 이유는 HBM 및 공급망 파트너들과 더 나은 조건을 협상할 수 있는 구매력을 갖추게 되었고, 내부적으로 리소스를 전념시키고 싶어 하기 때문인가요?

팀 아커리: 네, 정확합니다.

브라이언 샤카: NVIDIA도 최근 미디어텍과 큰 계약을 맺지 않았나요? 노트북용 칩과 관련된 건이었습니까?

팀 아커리: 결국 NVIDIA가 체결하는 계약들을 보면 알 수 있습니다. 그들은 브로드컴 진영 외의 플레이어들과 파트너십을 맺고 있습니다. 하이퍼스케일러 진영에는 브로드컴이 있고, NVIDIA와 네오클라우드(Neoclouds)가 있습니다. NVIDIA는 자사의 NVLink Fusion이 더 많은 ASIC과 함께 사용되기를 원합니다. 그래서 브로드컴이 아닌 ASIC 플레이어들에게 찾아가 파트너십을 맺고 "내 계약에 서명하면 NVLink Fusion과 나의 IP를 쓸 수 있게 해주겠다"고 제안하는 식이죠. 미디어텍과의 계약도 그와 관련된 맥락이었다고 생각합니다.

브라이언 샤카: 노트북 칩의 맥락에서 논의되긴 했지만, 맞춤형 ASIC 분야에서 부상하는 브로드컴에 대응하기 위해 역량을 강화하려는 더 광범위한 포석인 셈이군요.

팀 아커리: 그렇습니다. 반도체 업계에서 벌어지는 '혼합 경쟁(coopetition)'의 양상은 정말 어마어마합니다. 앙숙처럼 보이는 두 플레이어가 나중에 보면 서로에게 완전히 의존하고 있다는 사실을 깨닫게 되죠.

추론 스타트업들과 세레브라스의 비즈니스 모델

브라이언 샤카: 이 시장을 공략하는 수많은 스타트업들에 대해서는 어떻게 생각하십니까?

팀 아커리: 정말 흥미롭습니다. 빠른 추론(fast inference)과 분산 추론(disaggregated inference)이 엄청난 기회를 창출하고 있습니다. 프리필(prefill) 단계는 컴퓨팅 집약적이고 디코드(decode) 단계는 메모리 집약적이기 때문에, ASIC 진영에서 온갖 혁신이 일어나고 있습니다. 앞서 언급한 세레브라스, 삼바노바 등은 계층형 메모리 아키텍처를 가지고 있죠. 잘 아시다시피 에칭(Etched) 같은 기업을 비롯해 분산 추론을 둘러싼 엄청난 혁신이 벌어지고 있습니다. 기존 GPU 함대의 가동률을 끌어올릴 기회는 막대합니다. 클라우드 기업들과 이야기를 나눠보면, 실제 현업에서 GPU 가동률은 30%, 40%, 50% 수준에 불과하다고 말합니다. 기존 함대를 가속할 거대한 기회들이 열려 있는 셈입니다.

가비 로렌지: 최근 세레브라스의 IPO 직후, 사모 시장에서 공모 시장으로의 이러한 전환이 귀하의 커버리지와 시장의 인식에 어떤 영향을 미쳤나요?

팀 아커리: 세레브라스는 매우 성공적이었습니다. 제 리서치에도 기록되어 있듯, 오픈AI와의 계약을 성사시키면서 그들의 운명이 크게 바뀌었습니다. 이제는 아마존과도 프레임워크 계약을 맺었죠. 대다수 기업들은 기존 설치 기반을 가속하기 위해 분산 추론을 도입하고자 합니다. 세레브라스는 빠른 추론 시장의 전구에 불을 켠 주역입니다. 그 계약을 체결한 직후 젠슨이 그록을 인수했죠. 지난 6개월 동안 많은 것이 변했으며, 세레브라스 앞에는 엄청난 기회가 놓여 있습니다. 시장이 워낙 방대하기 때문에, 큰 점유율을 차지하지 않더라도 훨씬 더 거대한 기업으로 성장할 수 있습니다.

브라이언 샤카: 시장은 오픈AI와의 배포 성과를 주시할 텐데요. 핵심 디테일은 무엇입니까?

팀 아커리: 세레브라스의 경우, 오픈AI와의 프레임워크 계약은 각각 750메가와트 규모의 3개 트랜치(tranche)로 구성되어 있으며 일부 옵션이 포함되어 있습니다. 초기 단계에서 이 계약은 클라우드 계약의 성격을 띱니다. 오픈AI가 자체 인프라를 보유하고 있지 않기 때문에 세레브라스 측에 코로케이션(co-location) 시설을 찾아 운영해 달라고 요청했기 때문입니다. 시간이 흐르며 어떻게 진화할지 지켜봐야겠죠. 제 추정으로는 시간이 지나면 세레브라스의 사업 구조는 클라우드 50%, 하드웨어 50%가 될 것입니다. 이는 그들의 모델에서 중요한 진화 지점입니다. 하드웨어와 클라우드를 동시에 판매한다는 점이 그들을 독보적으로 만들지만, 현재로서는 장기적인 선호라기보다는 필요에 의해 그렇게 하고 있는 측면이 크다고 봅니다. 시장 일각에서는 대형 모델의 경우 모든 데이터를 웨이퍼 위에 저장해야 하므로 데이터가 웨이퍼를 벗어나는 순간 경쟁 우위 중 일부가 사라진다는 주장을 펴기도 합니다. 그 주장에 일리가 있다고 보지만, 그렇게 치명적인 문제라고는 생각하지 않습니다. 일론 머스크를 포함한 다른 이들도 웨이퍼 스케일(wafer-scale)을 시도했지만 성공하지 못했습니다. 세레브라스는 사기업들이 분산 추론을 공략할 수 있도록 진정한 도화선에 불을 붙였습니다.

마이크론, HBM, 그리고 메모리 사이클

브라이언 샤카: 메모리 이야기를 해보죠. 올해는 메모리 분야와 마이크론에게 기념비적인 해였습니다. 마이크론이라는 기업이 어떻게 진화해 왔고, 그곳을 커버하는 경험은 어땠는지 말씀해 주시죠.

팀 아커리: 주가를 보면 엄청나게 올랐지만, 실적 역시 폭발적으로 증가했습니다. 시장은 마치 아무 일도 없었던 것처럼 이 주식을 거래하며, 이익 대비 매우 낮은 4배 수준의 멀티플을 부여하고 있습니다. 시장은 특히 전통적으로 주기성이 강했던 기업의 실적이 이렇게 빠르게 치솟을 때 어떻게 대처해야 할지 잘 모르는 것입니다. NVIDIA 역시 크립토(가상자산) 붐이 일고 꺼졌을 때처럼 사이클을 겪었고, 실적 저점 기준 멀티플이 40배에 거래되기도 했습니다. 하지만 메모리는 수요보다는 공급 주도로 움직여 왔기 때문에 늘 주기성을 띠었습니다. 시장은 항상 공급을 과잉 구축해 왔고, 웨이퍼 팹을 가동하는 데 2년이 걸리기 때문에 거대한 사이클이 반복되었죠. 그 공식을 바꾼 것이 바로 HBM입니다. HBM은 연간 주기(annual cadence)로 작동합니다. ASIC이나 XPU의 모든 새로운 세대가 서로 다른 버전의 HBM을 요구하기 때문입니다. 매년 새로운 버전에 맞는 요구사항을 명시해야 하므로 메모리 생산자와의 긴밀한 소통이 상시적으로 필요합니다. 새로운 칩이 출시되면 이전 버전의 HBM은 일반적으로 더 이상 사용할 수 없게 됩니다. 과거에는 존재하지 않았던 '진부화(obsolescence)'가 발생한 것입니다. DDR 세계에서는 DDR 하나로 7~8년을 버틸 수 있기에, 고객들은 가격이 낮을 때 재고를 쌓아두고 가격이 오를 때 소진하면서 거대한 사이클을 만들어냈습니다. 하지만 HBM은 그 역학 관계를 완전히 바꾸어 놓았습니다.

브라이언 샤카: 즉, HBM이 메모리를 컴퓨팅 로드맵에 직접 결합시킨 셈이군요.

팀 아커리: 맞습니다. AI 시대에 추론 비용은 메모리에 크게 좌우됩니다. 분산 추론에서 비유를 들자면, 어린 시절 뜨거운 스토브를 만졌을 때 로직 셀을 이용해 미래에 그것을 만지지 않도록 학습하는 것과 같습니다. 그 후 언제 주방에 들어가든 가치 있는 추론 토큰을 생성해 내지만, 그 토큰은 메모리 뱅크에서 튀어나옵니다. 추론은 메모리 의존도가 매우 높으며, 이로 인해 AI 시대에 메모리의 가치는 훨씬 더 높아졌습니다. 시장은 마이크론의 실적을 보며 결국 폭락할 것이라고 가정하고 낮은 멀티플을 매깁니다. 현재 주가수익비율(멀티플)은 장부가치(book value) 멀티플과 거의 일치합니다. 실적이 워낙 빠르게 성장해 장부가치가 그 속도를 미처 따라잡지 못했기 때문에 이런 현상은 거의 찾아보기 힘듭니다.

가비 로렌지: 여기서 장부가치란 구체적으로 무엇을 의미합니까?

팀 아커리: 유무형의 장부가치는 PP&E(유형자산), 현금, 그리고 대차대조표상의 자산으로 구성됩니다. 호황기에는 실적이 주가를 이끌고, 불황기에는 사람들이 메모리 제조사들이 현금을 태워 장부가치가 훼손될 것을 우려하기 때문에 장부가치를 기준으로 거래됩니다. 장부가치는 실적보다 변동성이 낮기 때문에 투자자들에게는 일종의 안전판(floor) 역할을 합니다. 오랜 기간 이 업계를 지켜본 애널리스트들은 마이크론의 매출총이익률이 85%에 달하는 것을 보고 상승 모멘텀이 다 소진되었다고 판단합니다. 이제 그것은 방향성 거래(directional trade)가 아니라 지속성(duration) 논쟁으로 바뀝니다. 즉, '이 실적이 얼마나 지속될 수 있는가?' 하는 문제죠. 역사적으로 실적은 지속 가능하지 않았지만, 하이퍼스케일러들이 이제 장기 계약을 체결하고 있습니다.

장기 메모리 계약이 바꾸어 놓은 것들

팀 아커리: 비용이 너무 치솟다 보니 하이퍼스케일러들이 두 손을 들고 백기를 올리고 있습니다(crying uncle). 투입 비용의 확실성이 필요하기 때문에 향후 3년 동안 제품을 매입하기 위해 100억 달러 규모의 선결제(prepayment)를 약속하고 있는 것입니다.

브라이언 샤카: 그것이 가장 거대한 구조적 변화입니다. 메모리 업계가 장기 계약을 맺은 전례가 없었으니까요.

팀 아커리: 이런 적은 결코 없었습니다. 과거에는 1월 1일에 마주 앉아 프레임워크 계약을 바탕으로 연간 물량을 논의하곤 했지만, 가격 중심의 시장이었기 때문에 스팟 가격이 떨어지면 바이어들은 절반 가격에 물량을 가져가곤 했습니다. 하지만 주요 HBM 플레이어들의 메모리 생산 용량은 이제 향후 몇 년 치가 완전히 완판되었습니다. 과거 사이클에서는 결코 일어난 적이 없는 일입니다. 이는 HBM의 연간 주기 때문이기도 하고, HBM 웨이퍼를 생산하는 것이 비(非)HBM 웨이퍼에 비해 약 4배의 생산 능력을 소모하기 때문이기도 합니다. 층당 95%의 수율로 수직 적층을 수행하는 과정에서 팹 용량이 막대하게 소모되기 때문에, GPU가 HBM 쪽으로 수요를 빨아들일수록 그것이 공급 앵커 역할을 하여 광범위한 시장에서 웨이퍼 생산 능력을 앗아가게 됩니다. 표준 공급의 가용량은 줄어든 반면 수요는 치솟은 것입니다.

브라이언 샤카: 그렇다면 사이클이 더욱 지속 가능해지는군요. 이것이 단순한 통상적 사이클이 아니라 구조적 변화라고 보십니까?

팀 아커리: 반대편 국면에서 결국 사이클은 찾아오기 마련입니다. 업계에 30년 동안 몸담으면서 누군가 "이번에는 다르다"고 외칠 때마다 온전히 달랐던 적은 거의 없었습니다. 메모리 가격 폭락은 언젠가 들이닥칠 것입니다. 하지만 이 계약들이 어떻게 작동하는지 생각해보십시오. 3~4개월 전에 계약을 체결했다면, 연말 무렵 그 계약 가격은 스팟 가격이 계속 올랐기 때문에 오픈마켓 스팟 가격의 대략 절반 수준에 불과하게 됩니다. 계약에는 현재 수준보다 훨씬 낮은 바닥 가격(floor price)이 포함되어 있습니다. 오픈마켓 가격이 70~80% 폭락하더라도 고객들은 그 계약에 따라 계속 제품을 가져갈 것입니다. 마이크론은 심각한 불황기에도 상당한 돈을 계속 벌어들이며 현금을 창출하고 장부가치를 복리 성장시킬 것이고, 그것이 주가를 강제로 밀어올리게 됩니다.

브라이언 샤카: SK하이닉스, 삼성전자와 비교했을 때 마이크론을 어떻게 평가하십니까?

팀 아커리: 저는 한국 기업들을 커버하지 않습니다. 저희 아시아 팀이 담당하고 있죠. 하지만 산제이 메흐로트라(Sanjay Mehrotra)는 마이크론을 실리콘밸리 스타일의 기업으로 탈바꿈시켰습니다. 과거 아이다호주 보이시 출신의 다소 느리게 움직이던 기업이었으나, 산제이가 샌디스크(SanDisk) 출신의 훌륭한 인재들을 영입했습니다. 기술 격차는 좁혀졌으며, 여러 면에서 마이크론은 후발 주자가 아닌 선도 주자가 되었습니다. 지정학적 측면도 존재합니다. 미국 행정부가 자국 내 반도체 제조를 지원하고자 하므로, 마이크론은 인텔과 함께 미국의 국익에 전략적으로 부합하는 위치에 서 있습니다.

브라이언 샤카: 뉴욕주 북부 같은 곳에서의 팹 확장 행보는 귀하의 시각에 어떤 영향을 미치나요?

팀 아커리: 역사적으로 투자자들은 거대한 팹 건설 발표를 극도로 싫어했습니다. 그것이 공급 과잉의 전조를 의미했기 때문입니다. 하지만 과거에는 그 뒤를 받쳐주는 장기 계약이 존재하지 않았습니다. 과거의 공급 과잉은 생산자들이 투기적인 용량 확장을 통해 스팟 가격을 좇다가 발생한 것이었습니다. 가시적인 매출을 보장하는 LTA(장기 공급 계약)가 뒷받침되는 상황에서 자본 지출은 엄격히 통제되며 확약에 연동되므로, 대규모 과잉 건설 위험은 줄어듭니다. 이번 불황이 온다면 그것은 무리한 공급 급증이 아니라 수요 붕괴로 인해 촉발되어야 할 것입니다.

장비, 패키징, 그리고 팹 경제학

브라이언 샤카: 어플라이드 머티어리얼즈(Applied Materials)나 램서치(Lam Research) 같은 반도체 장비 기업들에 대해 시장이 놓치고 있는 부분은 무엇입니까?

팀 아커리: 어플라이드 머티어리얼즈나 램서치와 마이크론의 상관관계는 약 0.9에 달합니다. 장비 주식들은 피크 마진 대 지속성 논란과 맞물려 메모리 논쟁으로 끌려 들어가는 경향이 있습니다. 하지만 웨이퍼 팹 장비(WFE)는 컴퓨팅에 비해 용량 확장 사이클의 훨씬 초기 단계에 있습니다. TSMC는 컴퓨팅이 성장할 수 있는 캐파를 수년간 확보해 온 반면, 장비 기업들은 이제 막 신규 클린룸을 채워나가는 참이기 때문입니다. 근본적으로 장비는 다년간의 성장을 담보할 수 있게 해줍니다. 당사의 계산에 따르면 컴퓨팅 캐파 1기가와트당 대략 40억 달러의 프런트엔드 장비가 필요합니다.

브라이언 샤카: 그리고 앞서 2030년이나 2031년까지 누적 380기가와트를 추정하셨죠?

팀 아커리: 그렇습니다. 향후 100기가와트 이상이 추가되는 연도가 온다면, 100곱하기 40억 달러는 웨이퍼 팹 장비 지출만 4,000억 달러를 넘어선다는 것을 의미합니다. 이는 제 공식적인 전망 지평을 넘어서는 수치지만, 올해 글로벌 웨이퍼 팹 장비 시장 규모인 1,550억~1,580억 달러와 비교했을 때 잠재적 규모가 얼마나 거대한지 잘 보여줍니다.

브라이언 샤카: 장비 분야의 핵심 혁신은 어디에서 일어나고 있습니까? 새로운 메모리 셀 디자인, 결함 분류를 위한 머신러닝, 혹은 다른 곳인가요?

팀 아커리: 전통적으로 프런트엔드였던 많은 공정들이 백엔드로 이동하고 있습니다. 첨단 패키징, 수직 적층, 그리고 신소재들이 엄청난 혁신을 주도하고 있습니다. 기업들은 메모리에서 완전히 새로운 소재 세트를 다루고 있으며, 이는 특화된 장비를 요구합니다. 한편에서는 팹 아키텍처와 웨이퍼 라우팅을 재설정하고 있습니다. 여전히 많은 팹들이 웨이퍼 카세트가 툴을 기다리며 대기하는 40년 전 방식의 배치(batching) 패러다임에 의존하고 있습니다. 고(高)종횡비 식각(high-aspect-ratio etching) 분야에서도 혁신이 일어나고 있습니다. 램서치는 3D 낸드(NAND)나 TSV에서 보듯 아키텍처가 수직으로 갈 것임을 일찍이 파악하고 포트폴리오를 그에 맞춰 재편했습니다.

가비 로렌지: 첨단 패키징, 소재, 전력 공급, 그리고 쿨링(냉각)이 실리콘에 직접 통합되면서, 스택을 장악한 TSMC나 인텔 같은 기존 강자들이 더욱 강력해지고 있습니다.

팀 아커리: 과거에는 다이 비용을 줄이기 위해 대개 10년 주기로 더 큰 웨이퍼 사이즈로 전환해 왔습니다. 비용이 웨이퍼 면적과 1대 1로 비례해 스케일링되지 않기 때문입니다. 대형 칩 제조사나 컨소시엄은 장비 벤더들에게 다음 직경의 툴을 만들도록 자금을 대주곤 했죠. 300mm는 2002년경에 도입되었습니다. 만약 2005년에 저보고 20년이 지난 지금까지도 우리가 여전히 300mm를 쓸 것이라고 말했다면 미쳤다고 했을 겁니다. TSMC의 규모를 감안하면, 누군가 왜 다음 전환 단계에 자금을 대지 않았는지 의문이 듭니다. 하지만 성장의 제약 요인은 이제 웨이퍼 사이즈에서 ASML 리소그래피 툴의 스캐너 필드 사이즈(field size)로 이동했습니다.

브라이언 샤카: 필드 사이즈란 무엇입니까?

팀 아커리: 레티클(reticle) 한계가 스캐너의 최대 인쇄 가능 면적을 정의합니다. 트랜지스터들은 그 고정된 광학 창 안에서 패터닝됩니다. 광학 네거티브 필름과 같습니다. 다이를 서로 이어붙여야(stitch) 하기 때문에, NVIDIA의 최신 칩 같은 프로세서들은 레티클 한계에 걸쳐 있는 멀티 다이 패키지로 구성되는 것입니다.

브라이언 샤카: ASML이나 TSMC도 직접 커버하십니까?

팀 아커리: ASML이나 TSMC를 직접 커버하지는 않습니다. ASML은 저희 유럽 팀이, TSMC는 아시아 팀이 담당하고 있지만, 공급망의 나머지 부분을 커버하기 위해서는 그들의 로드맵을 이해하는 것이 근본적인 바탕이 됩니다.

신생 컴퓨팅 기업들이 경쟁할 수 있는 곳

가비 로렌지: 신생 스타트업들이 생태계에 진입하는 것을 지켜보는 초기 단계 투자자들에게 어떤 질문을 던지고 싶으십니까?

팀 아커리: 컴퓨팅 아키텍처에 대한 여러분의 견해가 궁금합니다. 우리가 이미 너무 멀리 와버려서, 아직 컴퓨팅 아키텍처에 투자하지 않았다면 이제는 너무 늦은 것일까요? 향후 5년 동안 초기 단계의 혁신은 프로세서에 관한 것일까요, 아니면 시스템 레벨의 기술이나 포토닉스(photonics) 쪽으로 이동하게 될까요?

브라이언 샤카: 저희는 에칭(Etched)의 시드 라운드에 투자했습니다. 자본 요건과 기존 강자들의 규모를 고려할 때, 기존 로드맵을 상대로 일반 실리콘 분야에서 정면 승부를 벌이는 것은 매우 어렵습니다. 포토닉 컴퓨팅은 매력적인 접근법이 초기 단계 투자를 정당화할 수 있는 진정한 패러다임의 전환을 대변합니다. 후기 단계 벤처 투자자들은 블랙록 같은 플레이어들이 참여한 가운데, 상당한 자금을 거머쥔 프리-매출 실리콘 기업들의 시리즈 B 및 C 라운드에 컴퓨팅 인덱스로 베팅하고 있습니다.

팀 아커리: 메모리 제약이 아키텍처의 변화를 밀어붙이고 있습니다. NVIDIA는 더 거대한 스케일업 도메인을 구축하기 위해 사양을 조정하고 있으며, 이는 가치 중심을 네트워킹, 광학, 그리고 인터커넥트로 이동시키고 있습니다.

가비 로렌지: 시드 단계에서 저희는 첨단 코패키징(co-packaging), 전기광학 소재, 새로운 메모리 아키텍처, 그리고 생물학적 컴퓨팅에 집중하고 있습니다. 스페이스X가 2조 달러, NVIDIA가 5조 달러에 달하는 등 민간 및 공공 시장의 밸류에이션이 치솟으면서 거대한 자본 규모가 컴퓨팅 파생 영역으로 후기 투자금을 끌어들이고 있으며, 초기 투자자들은 근본적인 기반 기술을 찾아 나서고 있습니다.

팀 아커리: 현재 반도체는 S&P 500의 약 18%를 차지하고 있으며, 투자자들이 산업재 및 냉각 인프라 분야에서 파생 투자처를 찾도록 이끌고 있습니다. 귀사에서는 이러한 흐름이 어떻게 구체화되고 있습니까?

브라이언 샤카: 모든 팀이 컴퓨팅과 연관된 각자의 앵글을 가지고 있습니다. 산업재 팀은 데이터 센터를 위한 전력 생산과 전력망 효율성을 바라봅니다. 핀테크 팀은 컴퓨팅 선물(futures)과 가격 지수를 평가합니다. 엔터프라이즈 AI 팀은 컴퓨팅 지출 대비 ROI 기여도를 살피죠. 엣지 컴퓨팅, 피지컬 AI, 그리고 하드웨어 보안 분야에서도 유사한 부문 간 활동이 관찰되고 있습니다.

코봇, 휴머노이드, 그리고 칩 수요

가비 로렌지: 피지컬 AI와 로보틱스 분야의 어떤 트렌드가 공공 시장으로 이어지고 있습니까?

팀 아커리: 협동 로봇, 즉 코봇(cobot)은 이미 상용화되어 있습니다. 테라다인(Teradyne)은 유니버설 로봇(Universal Robots)을 통해 상당한 코봇 사업을 영위하고 있죠. 거시경제적 역풍에 직면하기도 했지만, 아마존이 창고 피킹 및 적재 작업에 코봇을 배치한 것에서 보듯 채택은 확대되고 있습니다. 휴머노이드 역시 임원들 사이에서 엄청난 화두가 되고 있습니다. 반도체 콘텐츠 관점에서 휴머노이드 로봇은 본질적으로 걸어 다니는 전기차입니다. 유닛 볼륨이 스케일링된다면 그 실리콘 콘텐츠는 거대한 시장을 형성하겠지만, 광범위한 상용화는 아직 더 시간이 걸릴 것입니다.

정치적 반발과 고객 집중도

브라이언 샤카: 반(反)데이터 센터 움직임이나 AI 안전성을 둘러싼 규제 압박 같은 정치적 역풍에 대해서는 어떻게 생각하십니까?

팀 아커리: 작년 한 해 동안 사람들은 블랙스완 리스크에 대해 물었습니다. 저는 단기적인 수요나 공급에 대해서는 걱정하지 않습니다. 제 주된 관심사는 사회적·지정학적 반발입니다. 일자리 대체나 전력 소비 문제를 두고 사람들이 횃불을 들고 일어나는 현대판 사태 같은 것이죠. 그것이 AI 인프라에 대한 정치적 지지를 흔들 수 있습니다. 업계는 정부 행정부와 더 나은 소통과 긴밀한 협력을 구축해야 합니다. 물론 중국과의 경쟁 역학 관계 때문에 개발 속도를 마냥 늦출 수는 없겠지만 말입니다.

가비 로렌지: 소수의 하이퍼스케일러들에게 경제적 권력이 집중되는 것에 대한 우려도 존재합니다.

팀 아커리: NVIDIA에 고도로 집중된 설비투자는 어플라이드 머티어리얼즈, 마이크론, 그리고 가치 사슬 전반에 걸쳐 다운스트림 고객 집중도를 낳습니다. 투자자들은 그 고객 기반의 장기적 지속 가능성에 대해 끊임없이 질문을 던지고 있습니다.

브라이언 샤카: 만약 반도체를 커버하지 않으셨다면 어떤 일을 하고 계셨을까요?

팀 아커리: 아마 DJ를 하면서 골프를 치고 있었을 겁니다. 1980년대 음악을 좋아하고, 그것을 현대 테크노 사운드와 믹스해서 믹스테이프 만드는 것을 즐깁니다. 지금은 시간이 없어서 못 하고 있지만요.

브라이언 샤카: 다음 시즌 저희 인트로 트랙을 하나 프로듀싱해 주시면 좋겠네요. 향후 1~2년 내에 남들이 잘 보지 않는 본인만의 비동의 컨센서스(non-consensus) 전망이 있다면 무엇인가요?

NVIDIA의 설치 기반과 불황 시 먼저 삭감되는 것들

팀 아커리: 사람들은 NVIDIA의 설치 기반(installed base)이 지닌 장기적 가치를 과소평가하고 있습니다. 오늘날의 모든 매출 달러는 그린필드 구축을 의미하며, 브라운필드(기존 설비) 교체는 단 하나도 없습니다. 시간이 흐르면 그 설치 기반은 업그레이드와 효율성 개선을 통해 수익화될 것입니다. 오늘날의 블랙웰(Blackwell) 및 루빈(Rubin) 출하량은 글로벌 컴퓨팅 캐파에 순전히 더해지는(additive) 것이지만, 결국 암페어 같은 구형 아키텍처들이 대체될 시점이 옵니다. 그것이 전체 설비투자가 둔화되는 시기에도 매출을 받쳐주는 업그레이드 사이클을 만들어낼 것입니다.

팀 아커리: 나아가, 하이퍼스케일러의 설비투자가 평탄화될 때 맞춤형 ASIC과 머신 GPU 중 무엇이 먼저 삭감될 것인가를 두고 한 CIO와 토론을 벌인 적이 있습니다. 대부분의 투자자들은 내부 커스텀 실리콘의 마진을 지키기 위해 머신 GPU가 먼저 삭감될 것이라고 가정합니다. 하지만 제 견해는 커스텀 ASIC이 먼저 삭감될 것이라는 겁니다. ASIC은 좁은 워크로드에 특화되어 구축되는 반면, 머신 GPU는 퇴각 국면에서 필요한 아키텍처의 유연성을 제공하기 때문입니다.

브라이언 샤카: 소중한 시간 내주시고 깊은 통찰을 나눠주셔서 대단히 감사합니다, 팀.

팀 아커리: 감사합니다.

브라이언 샤카: 리서치 애널리스트로서 팀은 자신의 견해를 표명하는 기업과 UBS 간의 관계 성격에 관한 특정 공시를 제공해야 할 의무가 있습니다. 해당 공시는 ubs.com/disclosures에서 확인하실 수 있습니다.