하이퍼스케일러 (Hyperscalers)의 AI 지출이 2026년에는 7,000억 달러에 육박할 것으로 보이며, 이는 향후 몇 년 동안 계속해서 증가할 수 있습니다. 일부 투자자들은 이러한 투자가 수익을 창출하기까지 얼마나 걸릴지에 대해 우려하고 있지만, Bill Ackman은 기술 낙관론자 (tech bull)로서 본격적으로 가세했습니다.

이 억만장자 투자자의 X 게시물은 토큰 (token) 비용이 더 저렴해질 것이라고 가정하는 낙관적인 논거를 상세히 설명했습니다. 만약 그렇게 된다면, 이는 높은 자본 지출 (capital expenditures)을 더욱 정당화하고 기술 거물들의 더 높은 이익으로 이어질 수 있습니다.

*2009년에 Nvidia를 놓치셨나요? 이 희귀한 신호가 다시 나타나고 있습니다. 2009년에는 Nvidia라고 불리는 잘 알려지지 않은 칩 제조사를 위해 "더블 다운 (Double Down)" 신호가 나타났습니다. 수년 만에 처음으로, Nvidia 크기의 1/100에 불과한 기업에 대해 동일한 "전적인 확신 (Total Conviction)" 신호가 나타나고 있습니다. *계속 읽기 »

토큰 비용이 중요한 이유

ChatGPT와 같은 AI 모델은 텍스트 프롬프트를 토큰 (tokens)으로 읽습니다. 이러한 토큰은 사용자가 AI 모델에 이미지, 비디오 및 기타 미디어를 생성하도록 요청할 때도 생성됩니다.

각 토큰을 생성하는 데는 일정량의 전력이 필요합니다. Amazon과 같은 클라우드 기업은 토큰을 생성할 수 있는 Nvidia 칩을 구매할 것입니다. 다른 AI 칩들도 토큰을 생성하지만, Nvidia가 가장 큰 시장 점유율을 보유하고 있습니다.

투자자들은 향후 비용이 어떻게 낮아질지 판단하기 위해 소비된 전력 1와트 (watt)당 얼마나 많은 토큰을 생성할 수 있는지를 면밀히 관찰합니다. 소비된 전력 1와트당 생성되는 토큰의 양이 두 배가 되면, 하이퍼스케일러 (hyperscaler)의 토큰 관련 비용은 절반으로 줄어듭니다.

Ackman은 기술 거물들이 토큰 비용을 최적화하기를 인내심 있게 기다리고 있습니다. AI 붐의 초기 단계는 소비된 전력 1와트당 얼마나 많은 토큰이 생성되는지와 관계없이 처리되는 토큰의 수를 극대화하는 데 집중되어 왔습니다. 그는 시장이 이 기회를 과소평가하고 있다고 믿으며, 이러한 괴리를 이용하여 하이퍼스케일러 (hyperscalers)에 대한 포지션을 구축해 왔습니다.

하이퍼스케일러 (Hyperscalers)는 결국 더 높은 마진과 더 나은 매출 성장률을 달성할 수 있다

이론적으로 토큰 최적화 (token optimization)는 하이퍼스케일러 (hyperscalers)가 동일한 수의 고객에게 서비스를 제공하면서도 더 적은 수의 Nvidia 칩으로 운영할 수 있게 해줄 것입니다. 하지만 토큰 최적화는 단순히 마진 (margins)을 개선하는 데 그치지 않습니다. 이는 하이퍼스케일러의 AI 모델과 클라우드 플랫폼 (cloud platforms)에 대한 수요 또한 촉진할 것입니다.

아이러니하게도, 더 낮은 토큰 비용은 실제로 AI 칩에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다. 제번스의 역설 (Jevons Paradox)에 따르면 효율성의 증가는 더 많은 고객 확보로 이어질 수 있으므로, 투자자들은 토큰 비용 하락으로 인해 AI 칩 제조사들이 폭락할 것이라고 예상해서는 안 됩니다.

Ackman이 공유한 보고서는 Microsoft가 2025년 한 분기에 100조 개 이상의 토큰을 처리했으며, 이는 전년 대비 5배 개선된 수치라고 밝혔습니다. 여기에는 한 달 동안에만 50조 개의 토큰이 포함되어 있어, 유의미한 전월 대비 성장을 보여주었습니다. Alphabet 또한 1분기에 분당 160억 개 이상의 토큰을 처리하고 있다고 투자자들에게 통보했습니다.