요약
AI는 여전히 장기 주제지만, GPU, HBM, 첨단 패키징, 전력 등 핵심 요소들이 시장에서 충분히 가격에 반영됨에 따라 AI 투자 논리가 **“가장 희소한 병목을 찾는 것”에서 “더 비용 효율적인 대체재를 찾는 것”으로 전환**되고 있을 수 있습니다.
한편으로 HBM, DRAM 등 AI 인프라 수요는 여전히 강하지만, 높은 가격과 높은 이익률은 하류 고객들이 대체 방안을 모색하도록 자극할 수 있습니다. 다른 한편으로 AMD, ASIC, TPU, 맞춤형 칩 및 신규 저장 공급업체들이 비용, 아키텍처 또는 공급 능력을 통해 기존 시장에 진입할 가능성이 있습니다.
따라서 다음 단계 AI 투자는 “누가 가장 희소한가”에 더해 누가 더 낮은 비용으로 같은 일을 잘 해낼 수 있는가를 추가로 고민해야 합니다.
KTX Crypto 포트폴리오 관찰
KTX Crypto 포트폴리오 관점에서 이 커뮤니티 의견에서 주목할 점은 **“AI 산업 체인이 병목 프리미엄에서 대체 경쟁으로 이동”**하는 부분이며, 핵심은 특정 선도 기업이 곧 대체되는지 여부가 아니라 산업 이익과 자금 논리가 어떻게 변하는지 관찰하는 것입니다:
- AI 장기 수요는 여전하다: AI의 컴퓨팅 파워, 저장 및 인프라 수요는 변하지 않았지만, 높은 호황이 모든 관련 자산의 지속 상승 여력을 의미하지는 않습니다.
- 병목은 대체를 촉진할 수 있다: 특정 단계의 공급이 부족하고 가격과 이익률이 지속 상승하면, 하류 업체는 오히려 대체 방안을 찾을 강한 동기를 갖게 됩니다.
- “가성비 대체재” 논리에 주목: AMD, ASIC, TPU, 맞춤형 칩과 신규 저장 공급업체들이 기존 산업 체인의 잠재적 대체 세력이 될 수 있습니다.
- 하드웨어 이후 소프트웨어에 주목: 자금은 이전에 칩, 저장, 데이터 센터에 집중되었지만, 앞으로 AI를 실제 수익과 이익으로 전환할 수 있는 소프트웨어, SaaS, 클라우드 플랫폼도 주목받을 만합니다.
- 포트폴리오 실행 측면: AI 관련 자산은 산업 성장과 기술 장벽뿐 아니라 밸류에이션, 비용 곡선, 고객 협상력 및 잠재 대체자의 경쟁 압력도 살펴야 합니다.
원문 수록
백모 주식 신의 “병목 찾기” 이론, “가성비 대체재 찾기”로 업그레이드될까?🤔
이전에 OKX 스타에서 노선생님의 AI, 미국 주식, 저장장치에 관한 라이브 공유를 들었는데, 몇 가지 주목할 만한 관점이 있었습니다.
- AI는 여전히 장기 주제다
AI가 생산성에 미치는 영향은 이제 시작일 뿐이며, 산업 규모가 크다고 해서 모든 AI 기업이 고점에서 추격 매수할 만한 가치는 아닙니다.
- 저장 수요 논리는 변하지 않았다
HBM, DRAM은 여전히 AI 인프라의 중요한 구성 요소이며, 하이닉스와 삼성의 중요성도 변하지 않았습니다.
시장 재평가는 주로 초기 가격 상승, 이익률 기대치 및 산업 체인 내 가격 결정 권한에 관한 것입니다.
- 거시 환경이 방향을 결정하고, 밸류에이션이 매수 시점을 결정한다
장기 추세를 맞게 보는 것은 가격을 무시할 수 있다는 뜻이 아닙니다.
장기적으로 한 방향을 긍정해도, 분할 매수로 시장 변동성에 대응할 공간을 남겨둬야 합니다.
- 하드웨어 이후 소프트웨어가 다시 주목받을 수 있다
이전에는 자금이 주로 칩, 저장, 데이터 센터에 집중되었습니다.
하지만 다음 단계에서는 AI를 실제 수익과 이익으로 전환할 수 있는 소프트웨어, SaaS, 클라우드 플랫폼도 점차 시장의 관심 대상이 될 수 있습니다.
- “병목 찾기”에서 “가성비 대체재 찾기”로 전환
과거 AI 연구는 모두 가장 부족한 단계를 찾는 데 집중했습니다:
GPU, HBM, 첨단 패키징, 전력, 병목이 발생하는 곳에 자금이 몰렸습니다.
하지만 문제는:
어떤 단계가 시장에서 병목으로 인정받으면, 보통 더 이상 저렴하지 않습니다.
이익이 높고 비용이 비쌀수록 하류 고객은 대체 방안을 찾으려는 동기가 강해집니다.
예를 들어 엔비디아는 여전히 강력한 경쟁 우위를 가지고 있지만, AMD, ASIC, TPU, 맞춤형 칩도 다양한 적용 분야에서 점차 진입할 수 있습니다.
저장 분야도 마찬가지로, 클라우드 업체는 장기 계약 확보, 신규 공급자 탐색, 아키텍처 최적화 등을 통해 고가 저장 비용 부담을 줄일 수 있습니다.
이와 유사한 논리가 국내에서도 나타나고 있습니다.
DeepSeek는 시장에 대형 모델이 반드시 더 큰 컴퓨팅 파워와 더 높은 투자만을 필요로 하지 않는다는 점을 다시 인식시켰고, 저장 분야에서는 신규 DRAM 공급자가 공급과 가격 기대를 점차 바꿀 수 있습니다.
이는 산업 선도 기업이 곧바로 대체된다는 뜻은 아닙니다.
하지만 다음 단계 AI 연구에서는,
“누가 가장 희소한가?”
뿐 아니라,
“누가 더 낮은 비용으로 같은 일을 잘 해낼 수 있는가?”
도 함께 물어야 할 것입니다.
원저자 : Dr. Moyu｜모유국장
X 계정: @Jason23818126
원문 링크: https://x.com/Jason23818126/status/2084295372881727753
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