자문사들이 앱 대신 AI 인프라에 베팅하는 이유
작성자 Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
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AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
좌초 자산, 유틸리티 함정, 정책 위험과 같은 위험에도 불구하고, 패널은 대체로 AI 인프라가 전력, 데이터 센터 및 특수 하드웨어 분야의 기회를 가진 지속적인 성장 엔진이 될 수 있다는 데 동의합니다. 그러나 그들은 가치 평가가 과도하며 설비 투자 둔화, 에너지 비용 및 규제 역풍과 같은 위험을 고려해야 한다고 경고합니다.
리스크: 예상보다 빠른 AI 모델 효율성 향상으로 인한 좌초 자산 노출
기회: 'AI를 물리적 인프라 병목 현상으로' 전환하는 것의 이점
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
물론 인공지능은 이메일 작성 및 이미지 생성과 같은 재미있는 새로운 도구를 지원할 수 있지만, 그 이상으로 빠르게 발전하고 있습니다.
이 기술은 거의 모든 일상생활과 업무의 측면에 스며들었으며, 믿을 수 없는 속도로 진화하고 확장되는 기술에 의해 구동됩니다. 오랫동안 이 분야에 있었던 일부 금융 자문가들에게는 이것이 인터넷 초창기와 그에 따른 닷컴 버블 시기와 비슷하게 느껴질 수 있으며, 당시 투자자들은 밸류에이션을 하늘 높이 끌어올렸습니다. 하지만 그 시대와 논리적인 비교에도 불구하고, AI는 여러 면에서 거의 유기적인 방식으로 진화하고 있으며, 기술이 기술을 개발하는 방식으로 발전하고 있다는 점에서 이는 다릅니다.
투자 관점에서 볼 때, 올해 샌디스크의 464% 상승이나 디지털오션의 240% 상승과 같은 강력한 성과를 무시하기는 어려울 것입니다. 투자자들은 AI 인프라 및 스토리지 개발의 선두 주자를 쫓고 있습니다. 인텔과 델 테크놀로지스와 같은 레거시 기술 회사조차도 올해 각각 197%와 107%의 상승률로 AI 파도를 타고 있습니다.
마인드셋 매니지먼트의 최고 투자 책임자인 세스 히클은 "AI 군비 경쟁이 주식 시장의 성장 엔진이 되었습니다."라고 말했습니다. 그는 "AI 관련 기업들이 펀더멘털 개선을 계속 보여줌에 따라, 우리의 모델은 핵심 포트폴리오 전반에 걸쳐 노출을 자연스럽게 늘렸습니다."라고 덧붙였습니다. "우리는 여전히 AI 계몽의 초기 단계에 있으며, 이 거래가 얼마나 혼잡해질 수 있는지 인식해야 한다고 생각합니다."
성공적인 다음 AI 거래를 찾으려면 시장 범주에 대한 새로운 사고방식이 필요할 수 있습니다. 일부는 AI를 새로운 기술로 간주하는 반면, 웨이포인트 웨스트의 설립자이자 매니징 파트너인 헤일리 샤퍼는 이 부문을 다십 년간의 인프라 사이클처럼 취급하고 있다고 말합니다. 샤퍼는 AI 제품을 구축하는 모델, 애플리케이션 및 회사에 집중하는 대신 "그 아래에 있는 것"에 집중하고 있다고 말했습니다. 그녀는 "우리는 데이터 센터, 전력 및 에너지 인프라에 집중하고 있습니다."라고 덧붙였습니다. "AI는 디지털일 수 있지만, 이를 확장하는 것은 물리적인 투자 문제이며, 이것이 우리가 다음 십 년 동안 지속 가능한 자본이 투입될 것이라고 생각하는 곳입니다."
아레나 프라이빗 웰스의 설립자이자 대표인 미치 스타인은 "추론 인프라"로 시작하여 "삽과 곡괭이"를 목표로 하는 유사한 전략을 채택하고 있습니다. 그는 "우리의 논리는 간단합니다. 인프라는 이 규모에서 한 번 구축되며, 초기에 시장 점유율을 확보하는 기업은 다음에 무엇이 올지 정의할 수 있는 위치에 있습니다."라고 말했습니다. "시가총액 10억 달러 또는 심지어 1조 달러에 도달하는 것은 단순히 기초적인 일을 하기 위해 만들어진 회사의 시작일 뿐입니다."
인프라 각도는 현재 모든 새로운 AI 도구 아래에 있는 방대한 인프라 구축을 연구한 체서피크 파이낸셜 플래너스의 매니징 파트너인 제프리 저지는 "지금 당장은 어떤 애플리케이션보다 더 방어적인 베팅입니다."라고 말했습니다. "삽과 곡괭이 이야기는 역사적인 근거가 있습니다. 상품을 얻기 위해 경쟁하는 모든 사람에게 판매하여 돈을 벌지, 누가 이길지 추측하지 않습니다."라고 그는 말했습니다. "그렇다고 앱 계층 플레이가 작동할 수 없다는 의미는 아니지만, 거기서 결과의 분산은 엄청납니다."
SaaS에 빠지지 마세요
그렇다면 자문사들은 현재 모든 새로운 AI 도구 아래에 있는 방대한 인프라 구축을 어떻게 다룰 수 있을까요? AI 시장에 노출될 수 있는 여러 가지 방법이 있지만, 핵심은 민첩하고 유연해야 한다는 것입니다. 여기에는 변동성의 파도를 탈 수 있는 능력도 포함됩니다. 히클은 "우리는 구축을 넘어서서 AI가 규범을 파괴하는 기회를 식별해야 합니다."라고 말하며, 2월 초 금융 시장을 뒤흔들었던 소위 SaaSpocalypse를 언급했습니다.
소프트웨어 도구에서 자율 에이전트로의 전환으로 촉발된 이 짧지만 극심한 시장 패닉은 수십억 달러의 시장 점유율을 사라지게 했습니다.
분석가들은 2월 3일 하루에만 2,850억 달러의 글로벌 SaaS 시장 가치가 사라진 것으로 추정했습니다.
이 사건 이후 몇 주 안에 총 1조 달러 이상의 소프트웨어 및 기술 밸류에이션이 사라졌습니다.
히클은 "SaaSpocalypse는 소프트웨어가 쓸모없어지는 것이 아니라, 시장이 이들 기업이 한때 누렸던 경쟁적 해자를 재평가하는 것입니다."라고 말했습니다. "AI 채택이 표준이 됨에 따라, 궁극적으로 만들어낼 가장 큰 파괴는 아직 대부분 알려지지 않았습니다."
A&I 500
일부 자문사들은 기술 진화가 너무 광범위하고 광범위하여 단순히 투자하는 것만으로도 노출을 얻을 수 있다는 점을 받아들이면서 AI 시장에 대한 보다 수동적인 접근 방식을 편안하게 생각합니다. 밀레니얼 파이낸셜 플래닝의 소유주인 브라이언 바이러는 "S&P 500에 조금이라도 투자하고 있다면, AI에 자원을 투자하는 회사에 투자하게 될 것입니다."라고 말했습니다.
그는 "AI에 대한 초과 노출을 원하지 않는 한, 노출을 얻기 위해 아무것도 할 필요가 없습니다."라고 덧붙였습니다. "사람들이 생각하는 만병통치약이 될지는 모르겠습니다. 왜냐하면 사람들과 개인적인 경험으로 시계추가 다시 돌아갈 것이기 때문입니다."
프라이빗 비스타의 파트너인 맷 파렌티도 승자와 패자를 고르려고 하기보다는 광범위한 시장 접근 방식을 취하고 있습니다. 그는 "어떤 섹터 거래처럼 AI 테마에 직접 투자할 수 있는 방법이 분명히 있지만, 우리는 어떤 테마와 마찬가지로 노출을 얻고 다각화하는 것을 선호합니다."라고 말했습니다. "이러한 투자를 다각화된 포트폴리오의 일부로 보는 것이 건강하다고 생각합니다. 그렇지 않으면 전술적 베팅이 됩니다."
체서피크 파이낸셜 플래너스의 저지는 고객 포트폴리오를 꼼꼼히 검토하여 AI 노출이 이미 어디에 있는지 확인했습니다.
저지는 "제가 일하는 한 고객은 최근 그의 S&P 500 지수 펀드가 전체 성장 논리가 AI인 회사에 30% 이상 가중치를 두고 있다는 사실에 충격을 받았고, 고객은 자신이 AI를 전혀 소유하고 있다고 생각하지 않았습니다."라고 말했습니다.
AI에 대한 더 직접적인 노출을 원하는 고객의 경우, 저지는 Invesco QQQ Trust (QQQ)와 같이 "AI가 논리에 내재된" 광범위한 기술 ETF로 전환합니다. 더 구체적인 AI 노출을 위해 저지는 Global X Robotics & Artificial Intelligence (BOTZ)와 Robo Global Robotics and Automation Index (ROBO)를 사용합니다.
저지는 "고객들은 분명히 AI 투자에 관심이 있습니다."라고 말했습니다. "2년 전에는 호기심이었지만, 지금은 긴급합니다. FOMO(기회를 놓치는 것에 대한 두려움)는 현실이며, 제 임무는 그 긴급함이 위험 감수 능력을 압도하지 않도록 하는 것입니다."
닷컴 폭탄. AI 투자에 쏟아지는 모든 관심은 닷컴 호황과 매우 유사하며, 일부 자문사들은 신중한 접근 방식을 취하고 있습니다. 현대 인터넷을 만든 많은 회사들이 수익을 내지 못했고 더 이상 존재하지 않는다는 점을 명심하십시오. 베라퉁 어드바이저스의 최고 경영자인 그렉 퓨러는 말했습니다. 그는 AI를 넘어 기술을 사용하여 비용을 절감하고 더 나은 제품을 제공하는 회사들을 살펴보라고 제안합니다.
그는 "AI 분야의 진정한 승자는 제품을 개선하고 프로세스를 효율화하기 위한 도구로 인공지능을 사용하는 회사들이 될 것입니다."라고 말했습니다. "순수 플레이 AI 회사의 상당수는 수익성에 도달하기까지 긴 길이 있습니다. 매출 수치는 인상적으로 보일 수 있지만, 매출은 수익과 같지 않으며, 수익은 결국 장기적인 주주 가치를 이끄는 것입니다."
이 게시물은 The Daily Upside에 처음 게재되었습니다. 금융 자문가 뉴스, 시장 통찰력 및 연습 관리 필수 정보를 받으려면 무료 Advisor Upside 뉴스레터를 구독하십시오.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"그리드 및 허가 병목 현상은 현재 자문가들의 열광이 가격에 반영하는 것보다 AI 인프라 투자의 수익을 지연시키고 압축할 가능성이 높습니다."
자문가들이 앱 대신 데이터 센터, 전력망, 에너지 자산과 같은 AI 인프라로 전환하는 것은 2023년 델(107%), 인텔(197%) 및 유사한 이름의 상승으로 뒷받침되는 논리적인 곡괭이와 삽 선호도를 반영합니다. 그러나 이 관점은 다년간의 허가 지연, 2,000GW를 초과하는 그리드 상호 연결 대기열, 2027년 이후에나 수익을 낼 수 있는 유틸리티 설비 투자를 과소평가합니다. SaaSpocalypse 가치 평가 재설정은 펀더멘털이 실망할 때 심리가 얼마나 빨리 바뀔 수 있는지를 보여주며, 순수 인프라 플레이는 AI 학습 수요가 평탄화될 경우 유사한 집중 위험을 안고 있습니다.
2026년까지 이미 확정된 대규모 하이퍼스케일러 설비 투자 약정은 애플리케이션이 지연되더라도 초기 인프라 보유자에게 초과 수익을 계속해서 창출할 수 있으며, 전력 병목 현상을 일시적인 장애물로 만듭니다.
"앱보다 인프라 우선 논리는 원칙적으로 타당하지만, 기사는 가치 평가 보호 장치를 제공하지 않으며 최근 상승세가 이미 이 혼잡한 합의를 반영하고 있다는 점을 무시합니다."
이 기사는 두 가지 별개의 거래를 혼동합니다. 인프라(방어 가능, 자본 집약적, 내구성 있음)와 더 넓은 AI 내러티브(투기적, 혼잡함, 가치 평가 의존적)입니다. 인용된 연초 대비 수익률—샌디스크 +464%, 디지털오션 +240%—은 이미 가격에 반영되었으며 2월 3일 'SaaSpocalypse' 재평가 이전에 발생했습니다. 인프라 논리는 지속적인 설비 투자 사이클과 마진 안정을 가정하지만, 기사는 (1) 반도체/데이터 센터 설비 투자의 주기적 위험, (2) NVDA의 지배력이 단일 실패 지점을 만드는지 여부, (3) '곡괭이와 삽'도 AI 모델이 더 효율적이 되면 혼란에 직면한다는 점을 생략합니다. S&P 500은 이미 기사 자체에 따라 30% 이상의 AI 노출을 포함하고 있어 '기회'가 이미 상당 부분 차익 거래로 사라졌음을 시사합니다.
AI 설비 투자가 실제로 수십 년간의 인프라 사이클(거품이 아님)이라면, 지금 인프라 플레이에 대한 비중을 낮게 가져가는 것은 승자의 복리 수익을 놓치는 것을 의미하며, 광범위한 시장 노출은 전담 인프라 할당보다 상당히 저조할 수 있습니다.
"소프트웨어 계층 투기에서 물리적 인프라 투자로의 전환은 '어떤 가격으로든 성장'에서 더 내구성 있고 자산 집약적인 가치 제안으로의 이동을 나타냅니다."
이 기사는 'AI를 기능으로'에서 'AI를 물리적 인프라 병목 현상으로' 전환하는 것을 올바르게 식별합니다. 전력, 데이터 센터 및 냉각에 집중함으로써 자문가들은 즉각적이고 비재량적인 자본 지출 요구 사항을 가진 유일한 부문을 올바르게 식별하고 있습니다. 그러나 이 글은 가치 평가 압축 위험을 다루지 못합니다. 즉, 더 넓은 경제에서 AI 기반 생산성 향상이 막대한 유틸리티 및 하드웨어 비용을 상쇄하기 위해 실현되지 않으면, 이러한 인프라 플레이는 필수적이지만 막대한 부채 서비스 및 유지 보수 요구 사항으로 인해 구조적으로 저마진인 '유틸리티 함정'에 직면할 것입니다. 저는 물리적 인프라 계층에 대해 낙관적이지만, 무한하고 선형적인 전력 수요 증가를 가정하지 않는 가치 평가에서만 그렇습니다.
'곡괭이와 삽' 논리는 이러한 인프라 제공업체가 사실상 상품화된 유틸리티가 되어, 에너지 그리드가 막대한 부하를 지원하기 위해 고군분투함에 따라 치열한 가격 전쟁과 규제 개입에 취약하다는 점을 무시합니다.
"현재 AI 인프라—데이터 센터, 전력 및 추론 하드웨어—를 지원하는 것은 앱 수준의 승자를 쫓는 것보다 AI 성장을 플레이하는 더 내구성 있고 덜 변동적인 방법을 제공하지만, 성공은 지속적인 설비 투자 사이클과 관리 가능한 에너지 비용에 달려 있습니다."
AI 인프라는 앱 주변의 과대 광고 사이클뿐만 아니라 지속적인 성장 엔진이 될 수 있습니다. 이 기사는 데이터 센터, 전력 및 추론 하드웨어가 AI 확장을 뒷받침할 것이라는 점에서 옳습니다. '곡괭이와 삽' 입장은 개별 AI 앱을 쫓는 것보다 분산을 줄이며, 기회는 클라우드 제공업체, 전문 하드웨어 제조업체, 데이터 센터 REIT 등 모든 부문에 걸쳐 나타날 수 있습니다. 그러나 이 글은 위험을 간과합니다. 수요가 완만해질 경우의 급격한 설비 투자 둔화, 에너지 및 냉각 비용, 데이터 센터의 과잉 건설 가능성, 마진을 제한할 수 있는 규제 또는 지정학적 역풍입니다. 가치 평가는 일부에서 과도하며 SaaS 전환 위험은 여전히 남아 있습니다.
이 내러티브는 영구적인 AI 인프라 수요를 가정합니다. 모델 학습이 느려지거나, 클라우드 설비 투자가 냉각되거나, 에너지 비용이 상승하면 '곡괭이와 삽' 거래는 저조할 수 있으며 혼잡한 베팅은 수익을 압축할 수 있습니다.
"확정된 하이퍼스케일러 설비 투자는 효율성 주도 좌초 자산 위험이 2027년 이후에 나타나기 전에 인프라에 대해 일시적인 프리미엄 마진을 창출할 수 있습니다."
Gemini는 막대한 부채와 유지 보수로 인한 유틸리티 함정을 강조하지만, Claude가 언급한 2026년까지 확정된 하이퍼스케일러 설비 투자를 무시합니다. 이러한 약정은 2,000GW 이상의 대기열 속에서 전력 제공업체에 대해 프리미엄 가격을 확보할 수 있으며, 수익 실현을 2028-2030년으로 미룰 수 있습니다. 실제 위험은 즉각적인 상품화가 아니라 AI 모델의 효율성 향상이 예상보다 빠르게 전력 요구 사항을 줄일 경우의 좌초 자산 노출입니다.
"확정된 설비 투자 약정은 계약에 수요 하한선 또는 위약금 조항이 포함된 경우에만 전력 제공업체를 보호합니다. 그렇지 않으면 AI 효율성 향상에 희생됩니다."
Grok의 2028-2030년 수익 실현은 잠재적인 AI 모델 효율성 향상에도 불구하고 하이퍼스케일러 설비 투자가 계속 확정될 것이라고 가정하지만, 이는 순환 논리입니다. 효율성이 전력 수요를 줄이면 해당 설비 투자 약정은 계약 중간에 재가격이 책정되거나 연기됩니다. 실제 테스트는 전력 제공업체가 계약상 환매 보호 조치를 가지고 있는지, 아니면 수요 파괴에 노출되는지 여부입니다. 그 세부 사항 없이는 '확정된' 논리는 불완전합니다.
"AI 인프라는 국가 안보 및 지정학적 명령에 의해 시장 주도 수요 파괴로부터 격리될 것입니다."
Claude는 하이퍼스케일러 설비 투자의 '확정된' 성격을 의심하는 것이 옳지만, Grok과 Claude 모두 지정학적 측면을 놓치고 있습니다. 전력 및 데이터 센터 위치는 더 이상 단순한 재정적 결정이 아니라 국가 안보 명령입니다. 정부는 단기적인 효율성 향상이나 모델 수요와 관계없이 인프라 구축에 보조금을 지급하거나 명령할 가능성이 높습니다. Gemini가 두려워하는 '유틸리티 함정'은 국가 지원을 통한 위험 완화로 완화되어, 이러한 자산을 상업적 기술 플레이보다 주권 인프라에 더 가깝게 만듭니다.
"국가 지원은 보증이 아닌 위험을 추가하며, 정책 번복은 수익을 압축할 수 있습니다."
주권 지원이 인프라 위험을 적절히 완화한다는 Gemini의 주장은 정책 위험을 무시합니다. 보조금, PPA 및 규제 순풍은 침체기에 역전되거나 조건이 붙을 수 있으며, 위험을 납세자와 요금 납부자에게 이전합니다. 정부가 에너지 보조금이나 설비 투자 인센티브를 재고한다면, 데이터 센터 전력 및 냉각 프로젝트의 ROIC는 하드웨어 비용이 상승하는 것만큼이나 빠르게 압축되어 2,000GW 이상의 상호 연결 대기열에도 불구하고 상승 여력이 제한될 수 있습니다.
좌초 자산, 유틸리티 함정, 정책 위험과 같은 위험에도 불구하고, 패널은 대체로 AI 인프라가 전력, 데이터 센터 및 특수 하드웨어 분야의 기회를 가진 지속적인 성장 엔진이 될 수 있다는 데 동의합니다. 그러나 그들은 가치 평가가 과도하며 설비 투자 둔화, 에너지 비용 및 규제 역풍과 같은 위험을 고려해야 한다고 경고합니다.
'AI를 물리적 인프라 병목 현상으로' 전환하는 것의 이점
예상보다 빠른 AI 모델 효율성 향상으로 인한 좌초 자산 노출