최근 우리가 겪고 있는 AI 버블에 대한 이야기가 많이 나왔습니다. 저는 우리가 버블 안에 있다는 것이 합의 생각합니다. 아마 버블이 아니라는 뜻일 겁니다. 암호화폐 사이클을 두세 번 정도 경험해 본 사람으로서, 진정한 버블의 핵심적인 특징 중 하나는 결국 공급이 수요를 크게 앞지른다는 것입니다.
저는 기계가 인간보다 훨씬 더 많은 일을 하는 시대로의 전환이 눈앞에 다가왔다고 믿습니다. 이는 향후 10년 동안 세상의 모습에 구조적인 변화를 가져올 것입니다. 수요는 누구도 정확하게 예측할 수 없을 만큼 매우 큽니다.
RouteMesh 내부적으로는 (곧 자세히 알려드리겠습니다!) 직원 수가 7명에서 2명으로 줄었습니다. 그 결과, 배송 속도가 빨라지고, 소요 시간이 줄어들었으며, 아이디어를 빠르게 추진할 수 있는 능력이 향상되었습니다. 이는 AI 덕분에 가능했습니다. 숙련된 두 명의 작업자가 10명 또는 20명으로 구성된 팀보다 훨씬 뛰어난 성과를 낼 수 있습니다.
인력 채용에는 (시간을 제외하고) 엄청나게 높은 비용이 들고, 비용 대비 성과는 비선형적입니다. 직원 수를 두 배로 늘린다고 해서 성과가 두 배로 늘어나는 것은 아닙니다. 하지만 에이전트를 활용하면 개인이나 팀이 할 수 있는 노동량을 최소 한 단계 더 확장할 수 있습니다. 바로 지금입니다. 향후 모델에서는 이 수치가 더욱 증가할 것입니다. 이는 가정적인 수치가 아니라, 저를 비롯한 창업자들이 직접 경험하고 있는 현실입니다.
이는 인력 증가 없이 경제적 산출량을 확대하는 전례 없는 경제 현상입니다. 팀원 1인당 수익은 조직의 효율성을 보여주는 황금률이며, 우리는 전례 없는 수치를 목격하기 시작했습니다. 상위 10% 기업의 경우 1인당 500만 달러는 일반적인 현실입니다. 암호화폐 기업들은 이를 완전히 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.
산업혁명 이후 경제 생산량은 고용과 긴밀히 연관되어 왔습니다. 생산량을 늘리기 위해서는 인력 고용이 필수적이었습니다.
그러나 이제 이러한 링크(Chainlink) 크게 바뀌었습니다. 1인당 산출량 계수는 기계 자원을 통해 엄청나게 확장될 수 있습니다. 우리 경제 전체는 자본, 노동, 그리고 자원 간의 자원 조정을 중심으로 이루어집니다. 기계는 이러한 조정을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 제 논지는 다음과 같이 요약됩니다.
미래의 업무는 기계를 중심으로 이루어질 것이며, 기계를 보조하는 모든 것은 항상 작동하며 끊임없이 가치를 더해주는 속성 때문에 수요가 급증할 것입니다.
기계 중심의 경제에서는 데이터 센터, 에너지, GPU, CPU, 메모리, 재생 가능 인프라, 배터리, 보안, 전력 저장, 희귀 금속, 송전, 부동산 이더리움 클래식(ETC) 필요합니다.
경제 생산량을 확장하는 우리의 미래는 기계 경제의 다양한 하위 산업을 확장하는 능력에 달려 있습니다. 2025년 현재 가장 큰 제약은 전력이지만, 기계 경제가 발전함에 따라 전력도 계속해서 진화하고 변화할 것으로 예상합니다.
이 블로그의 멋진 점 중 하나는 지난 몇 년간 제가 건 전화들을 추적하고 그 결과가 어떻게 되었는지 확인할 수 있다는 거예요! 지난 시간을 돌아보며 흥미롭게 읽었던 몇 가지 블로그는 다음과 같습니다.
저는 AI로 인해 미래의 업무 방식이 어떻게 달라질지에 대한 새로운 패러다임 시작되고 있으며, 이를 통해 풍부한 투자 기회가 존재한다는 제 생각을 표현하고자 이 글을 쓰고 싶었습니다.
암호화폐를 통해 제가 배운 것은, 무언가를 안다고 해서 시장이 그 가치를 그대로 반영하는 것은 아니라는 것입니다. 사실, 시장이 따라잡는 데는 몇 달 또는 몇 년이 걸립니다. 정보와 맥락은 지연되기 마련입니다.
좋아요, 그럼 좀 더 자세히 설명해 볼까요? 사람들이 AI라고 하면 뭘 떠올리나요? GPU, 특히 NVIDIA죠. 이제 거의 모든 기업이 NVIDIA를 소유하고 있습니다. NVIDIA가 최초의 10조 달러 기업일 거라고 생각하지만, 높은 알파는 그런 모습이 아닙니다. 2차 효과와 3차 효과에 대해 이야기해 보려고 합니다.
그렇다면 다음 질문은, 우리가 또 무엇에 투자할 수 있을까 하는 것입니다. 엔비디아는 칩을 직접 만드는 것이 아니라, 단순히 칩을 설계하고 관련 인프라를 구축할 뿐입니다. 그렇다면 누가 칩을 만들까요? 바로 대만 반도체 제조 회사(TSMC)입니다.
하지만 TSMC는 매우 정밀한 회로를 제작하는 기계가 필요해서 ASML이라는 회사에서 기계를 구매해야 합니다. 기계 한 대당 가격이 2억 달러인데, ASML은 이처럼 특수 기계를 생산할 수 있는 세계 유일의 기업입니다. 게다가 세계 최대 규모의 기업임에도 불구하고 고객사는 겨우 5개 남짓에 불과합니다. ASML이 없다면 AI 공급망 전체가 마비될 것입니다.
좋아요, 좋습니다. 칩은 있는데 어떻게 작동시키죠? 데이터 센터에 칩을 설치해야 하니까요. 이 데이터 센터에 전력을 공급하려면 에너지가 필요합니다. 그리드에서 전기를 공급받거나, 오프그리드 솔루션을 통해 얻을 수 있습니다. 둘 다 각자의 역할이 있지만, 소셜 미디어를 꾸준히 봐오셨다면 아시겠지만, 미국 시민들은 증가하는 전기가 사회화됨에 따라 DC 구축에 점점 더 적극적으로 나서고 있습니다.
블룸 에너지(Bloom Energy)는 전기를 사용하여 수소를 전력으로 변환하여 90일 이내에 데이터 센터를 가동할 수 있는 고체 산화물 연료 전지(SOFC)를 생산합니다. 하지만 고체 산화물 연료 전지(SOFC)에는 스칸듐이라는 특수 금속이 필요한데, 이 금속은 중국, 캐나다, 호주에서 구할 수 있습니다. 캐나다 증권거래소에는 스칸듐 전문 업체인 스칸듐 인터내셔널 채굴( Scandium International Mining)이 상장되어 있으며, 연초 누계(YTD) 445% 상승했습니다.
따라서 NVIDIA GPU를 탑재한 DC에 전력을 공급하기 위해 SOFC 셀용 Scandium을 확보했다면, 우수한 냉각 인프라가 필요합니다. Vertiv가 등장했습니다. Vertiv는 GPU용 수냉 인프라 분야의 선두 주자입니다. 즉, DC는 칩 냉각에 필요한 냉각수를 줄일 수 있습니다. 하지만 이 모든 것을 함께 연결해야 하므로 DC 케이블링 인프라 전문 업체가 필요합니다. 바로 Flextronics입니다. Flextronics는 DC 구축 인프라 전문 업체입니다.
이 주제에 대해 계속 이야기할 수도 있지만, 보시다시피 다가올 기계 경제 혁명을 주도할 기업들의 완전한 공급망이 존재합니다. 이에 투자하려면 지적 엄격함이 필요하며, 이는 가치 있는 것으로 입증될 수 있습니다. 위에 언급된 티커 대부분은 연초 누계(YTD) 최소 100% 상승했고, 일부는 500%에서 1000%까지 상승했습니다. 이제 합리적인 투자자라면 다음과 같은 질문을 하게 될 것입니다.
아니요.
지난 5~10년 동안 제가 배운 것이 하나 있다면, 맹목적으로 패턴을 맞추고 모든 것이 똑같다고 맹목적으로 말할 수는 없다는 것입니다. 2020년 코로나19 사태가 발생했을 때, 통화 이론에 정통한 사람들은 쏟아지는 경기 부양책이 실제로 세계 역사상 가장 큰 불장 가져올 것이라는 것을 알고 있었습니다. 2021년 고금리 정책으로 인해 시장이 "폭락"했지만… 2024년에는 다시 사상 최고치를 기록했습니다. 암호화폐 사이클은 4년마다 최고치를 기록하지만, 결국에는 그렇지 못합니다. 아무것도 보장된 것은 없으며, 각 상황을 그 자체의 장점에 따라 평가해야 합니다.
월가는 지금 우리가 거품 속에 있다고 생각하고, 모든 데이터 센터 자금 조달이 과도하게 확장되고 과잉 공급되었다고 생각하는 갈림길에 서 있습니다. 그들이 가장 좋아하는 비유는 통신 회사들이 2000년에 이 모든 인프라에 투자했지만 제대로 활용되기까지 10년에서 20년이 걸렸다는 것입니다. 제가 이 비유에서 가장 싫어하는 것은 이것이 기본 원칙에 따른 추론이 아니라 비유에 의한 추론이라는 것입니다.
AI는 몇 가지 주요 이유 때문에 완전히 다른 존재입니다. 아래에서 설명하겠습니다.
여기서 버블은 이 모든 DC 구축의 공급으로 정의됩니다. 버블이 "터지기" 위해서는 수요가 줄어들고 아무도 이를 사용하거나 비용을 지불하지 않아야 합니다. 하지만 제 질문은, 앞으로 언제쯤 우리는 깨어나 이렇게 말할 수 있을까요?
"알다시피, 이 모든 AI 활용은 내 사업에 매우 유익합니다. 이제 AI를 덜 사용하게 될 것 같아요."
말도 안 됩니다. 소비자들은 원하는 컴퓨팅 워크플로우에 대해 점점 더 많은 것을 요구하고 있습니다. 컨텍스트 윈도우는 점점 더 커지고 이차적으로 확장되며, 에이전트는 매년 더 많은 시간을 실행합니다.
이에 대한 내 생각을 더 자세히 알고 싶으면 다음 글을 확인하세요.
내부적으로도, 만약 내일 공급 과잉으로 인해 AI 가격이 하락한다면, 저는 이 기계들에 더 많은 돈을 지불할 것입니다. 우리는 인적 자원보다는 컴퓨팅에 기꺼이 돈을 쓸 것이기 때문입니다. 저는 이미 AI 소프트웨어에 수백 달러, 어쩌면 수천 달러를 지불하고 있으며, 가능하다면 더 많은 돈을 지불할 것입니다.
제 지불 능력은 가치에 정비례하는데, 솔직히 그 가치는 정말 대단합니다. 저는 30일 동안 수십억 개의 토큰을 소비하며 클로드 코드 사용 대시보드에서 30위를 차지했습니다. 가능한 한 많은 컴퓨팅을 제공해주세요. 3개월마다 AI에 대한 신뢰가 높아지고, 병렬로 생성되는 에이전트의 수도 늘어나고, 이러한 것들이 할 수 있는 일에 대한 기대치도 높아집니다. 어떤 세상에서도 내일 아침 눈을 뜨고 "아니, 예전으로 돌아갈게"라고 말하지는 않습니다. 긴 기계 노동이죠.
위의 내용에 덧붙여, ChatGPT는 2025년 기준 주간 활성 사용자가 약 8억 명입니다. 지구상에는 80억 명의 사람들이 살고 있습니다. 저희 어머니도 ChatGPT를 엄청나게 사용하십니다. 우리 모두가 아침에 일어나서 "그래, AI는 좀 멍청한데, 난 안 써?"라고 말할 거라고 생각하시나요? 전혀 그렇지 않습니다. 만약 그렇다면, 아마 AI를 통해 진정한 생산성 향상을 경험하지 못했을 것입니다. 모든 ChatGPT 사용자는 이제 내부적으로 추론 모델을 사용하고, 도구 이더리움 클래식(ETC) 활용하고 있습니다. 수요는 매우 현실적입니다.
제가 말씀드리고 싶은 다음 요점은 많은 사람들이 간과하는 부분입니다. AI에 대한 지출은 매출 기준으로 약 200억~500억 달러 정도인데, 사람들은 이 지출이 어떻게 1조 달러로 늘어날지 궁금해합니다.
이러한 인프라 지출을 어떻게 인식해야 하는지에 대한 관점은 제한적입니다. GPU는 가속 컴퓨팅 플랫폼입니다. 우리는 현재 1조 달러 규모의 기존 컴퓨팅 자원이 GPU 기반 워크로드로 이전되는 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 대규모 행렬 곱셈은 우리가 하는 대부분의 작업의 근간입니다. 소셜 미디어 플랫폼의 추천 엔진은 모두 GPU에 의존하며 데이터센터(DC)가 필요합니다. 생성 AI는 현재 진행 중인 모든 자본 지출(CapEx)의 여러 활용 사례 중 하나입니다. 기존 워크로드 마이그레이션과 생성 AI 외에도 다음과 같은 활용 사례가 있습니다.
데이터 센터와 전력이 숏 하다면, 사실상 이 모든 산업을 통틀어 숏 셈입니다. 지능에 대한 우리의 수요는 미래 경제의 모든 부분에 내재되어 있으며, 컴퓨팅에 대한 수요는 엄청나게 뒤처진 데 따른 결과입니다.
이 모든 것에서 또 다른 흥미로운 점은 중국이 이미 5년 전에 이러한 분야에 막대한 투자를 했다는 사실입니다. 우리는 그저 따라잡기 위해 노력하고 있을 뿐입니다. 미래는 컴퓨팅 수요에 필요한 기가와트 전력을 가장 많이 확보하는 쪽이 결정할 것입니다. 만약 우리가 데이터센터와 에너지 시설 건설에 지쳤다고 생각한다면, 중국 또한 틀렸다고 생각해야 합니다.
구매하세요. 대다수가 에너지, 데이터 센터, GPU가 과장되고 비싼 거래라고 생각하지만, 저는 정반대라고 생각합니다. 지금이 그 어느 때보다 저렴할 것입니다. 우리는 심각한 컴퓨팅 부족에 시달리고 있으며, 머신 이코노미 스택에서 모든 것이 재평가될 것입니다.
기계 경제 스택은 지정학적 힘, 단위 경제, 엄격한 물리적 한계, 그리고 전반적으로 활용하는 소프트웨어 스택 때문에 인간 경제 스택과 다릅니다.
저는 아직 암호화폐에 100% 투자하고 있지만, 암호화폐 경제의 더 큰 부분집합으로 여겨지는 머신러닝 경제에도 적극적으로 투자하고 있습니다. 이 글이 충분히 인기를 얻으면, 제가 머신러닝 경제에 투자한 종목들을 어떻게 포지셔닝했는지, 그리고 그 중요성에 대해 더 자세히 설명하겠습니다. 정말 흥미로운 종목들이 많으며, 모두 오늘 저와 여러분이 투자할 수 있는 공개 시장(public market)에 속합니다. 어디를 봐야 할지 안다면 기회는 바로 당신의 문을 두드리고 있습니다.
기계 노동이 길고, 인간 노동이 숏 .
숏 기계의 창의성, 길게는 인간의 창의성과 독창성.
