여러분, 안녕하세요.

1880년대의 철도, 2000년대의 통신 광섬유, 그리고 2026년의 AI 인프라의 공통점은 무엇일까요? 각각은 삽을 만드는 사람들(shovel-makers)이 먼저 부를 쌓았다가 사이클이 종료된 후 가장 큰 손실을 보았던 자본 지출(Capex) 사이클이었습니다. 저는 이것이 2027~2028년에 발생할 수 있다고 믿으며, 아마도 초기 IPO 급등 이후인 2026년 말부터 강력한 공매도(Shorts)를 진행할 예정입니다.

AI 버블, 이른바 "K-자형 경제(K-shaped economy)", 이 모든 것들은 단 한 가지를 가리키고 있습니다. 현재 미국 경제는 자본 지출 경제(Capex Economy)라는 것입니다. 이것이 경제를 지탱하는 유일한 요소입니다.

(참고: 요약(tldr)은 없습니다. 꼭 읽어주세요!)

제 생각은 다음과 같습니다:

• GDP 대비 자본 지출(Capex) 비율은 현재 12.5%로 사상 최고치를 기록하고 있습니다. 다른 역사적 고점으로는 닷컴 버블(Dotcom bubble) 시기인 2000년의 11%가 있습니다 (Bridgewater).
  하지만 이러한 자본 지출의 호황과 불황(boom-and-bust) 사이클은 일반적으로 왔다가 사라집니다. 1800년대 후반의 철도들도 유사한 자본 지출의 호황과 불황을 겪었습니다. 1970년대 후반에는 석유 금수 조치 이후 석유 및 인프라 분야에서 자본 지출 호황이 있었습니다. 공통된 주제는 자본 지출의 호황은 결코 영원하지 않다는 것입니다. 그리고 그것이 해소(unwind)될 때, 삽을 만드는 사람들이 손실을 봅니다.

• 유동성의 원천이 줄어들고 있습니다. 우선, 시장 해설가들은 Mag7(Magnificent 7)이 부채가 필요 없고 자기 자금 조달이 가능하다고 치켜세웠습니다. 그들은 그것이 건강하다고 말했습니다. 좋습니다. 그런데 이제 Amazon은 자본 지출(Capex) 지출로 인해 아주 오랜만에 처음으로 마이너스 잉여 현금 흐름(negative free cash flow)을 예상하고 있으며, 이제 많은 기업이 부채, 공급업체 금융(vendor financing, 순환 금융), 그리고 물론 마지막 유동성 원천을 짜내기 위해 등장하는 IPO 거물들에게 의존하고 있습니다. Bridgewater는 2027년 AI 금융 규모($612bn)가 전체 투자 등급 및 하이일드 순 발행액(470bn)을 초과할 것으로 추정합니다. 여기에 금리 상승이 결합되면 큰 문제가 됩니다. 스프레드(Spreads)가 확대되면 -> AI 발행사들은 더 많은 이자를 지불해야 하고 -> 투자 수익률(ROI)은 압박을 받으며 -> 자본 지출(Capex) 수요는 저하될 것입니다.

• 지분 금융 (Equity financing)은 마지막 수단입니다. 모두가 400개의 IPO가 없기 때문에 이번에는 상황이 다르다고 떠들어댑니다. 하지만 수십억 달러 가치의 IPO 400개와, 국가 전체의 가치보다 더 큰 가치를 지닌 몇 개의 IPO를 비교해 보십시오... 계산은 직접 해보시기 바랍니다. 지금까지 기업들이 순환 금융 (circular financing)과 온갖 종류의 금융적 기교에 집중해야 했다는 사실은 유동성 문제의 징후이며, 이들은 나중에 발생할 수익이 이를 보전해주기를 희망하고 있습니다.

• 이번에는 잉여 현금 흐름 (free cash flow)이 실질적이라는 점은 주목할 만하지만, 자금 조달은 여전히 채권 시장 (debt markets)으로, 그리고 곧 주식 시장 (equity markets)으로 이동했습니다. 강력한 현금 흐름을 보유하고 있다고 해서 향후 모든 시기에 걸쳐 GDP 대비 가장 높은 자본 지출 (Capex) 비율을 확보할 수 있는 것은 아닙니다.

'곡괭이(도구)' 판매자들이 전례 없는 돈을 벌고 있는 동안, 사람들은 도구에 대한 수요를 도구로 만들어내는 대상이 엄청난 수익을 낼 것이라는 증거로 잘못 등치시키고 있습니다. 하지만 OpenAI는 모든 예측치를 놓쳤습니다. Anthropic은 기업용 모델을 통해 곧 수익을 낼 가능성이 높지만, Anthropic이 AI 시장 전체는 아니며 단독으로 GDP의 12.5%에 달하는 자본 지출 (Capex) 사이클을 유지할 수는 없습니다. 소수의 기업이 전체 추론 (inference) 및 학습 (training) 수요를 독점하는 LLM 시장의 통합 (consolidation)이 일어날 실질적인 가능성이 있습니다.

수익성은 추론 효율성 (inference efficiency)을 요구하며, 이는 컴퓨팅 수요를 감소시킵니다.

• Oviedo et al 2026: 프론티어 규모의 추론 (H100 노드에서 실행되는 200B 이상의 파라미터)은 쿼리당 0.31 Wh를 소비하며, 이는 인용된 공개 추정치보다 4~20배 낮습니다. 여기에는 GPT-4, Claude, Gemini, Deepseek V3, Llama 405B, Qwen이 포함됩니다.

• 추론 쿼리 (Reasoning queries, 출력 토큰 약 5,000개 이상)는 표준 쿼리보다 13배의 에너지를 사용합니다. 사용자들은 '생각하기(추론)'를 더 나은 답변으로 인식하며, 필요하지 않은 경우에도 기본적으로 이를 선택합니다. 출처는 불분명하지만, 제가 읽기로는 추론 쿼리의 60~85%는 추론 기능을 사용할 필요가 없다고 합니다.

• 연구에 따르면 RouteLLM은 GPT-4 품질의 95%를 유지하면서 비용을 85%까지 절감할 수 있습니다 (자세한 정보는 google LLM Routing 참조). 이는 기본적으로 복잡성이 요구되지 않을 때 쿼리를 더 단순한 모델로 하향 조정(kicking down)한다는 것을 의미합니다. Claude의 적응형 사고(adaptive thinking)도 어느 정도 이러한 역할을 수행한다고 믿습니다. 이 방식이 커질수록, (필요하지 않은 곳에 추론을 사용하는 것을 피함으로써) 컴퓨팅 자원에 대한 거대한 수요는 구식이 될 것입니다. 여기서 유일한 위험은 재라우팅 적중률(rerouting hit rate)입니다. 제공업체가 복잡한 질문을 실수로 재라우팅할 것인가, 아니면 사용자가 이 과정에서 품질 저하를 인지할 것인가 하는 점입니다.

저는 수익성 압박, 특히 IPO(기업공개) 이후의 압박이 기업들을 더 효율적이고 군더더기 없게(leaner) 만들 것이라고 믿습니다. 여기에는 (a) 단순한 쿼리를 저렴한 추론(inference)으로 보내 마진을 보호하는 것과 (b) 잘못된 라우팅으로 인한 수준 미달의 답변을 피함으로써 사용자 경험(UX)을 보호하는 것 사이의 내재적인 긴장이 존재합니다. 저는 주당순이익(EPS)과 순이익을 위해 (a)의 힘이 승리할 것이라고 믿으며, 이는 컴퓨팅 수요의 감소를 의미합니다.

나아가, 2000년대의 한 공급업체 CEO는 갑작스러운 수요 감소에 대해 다음과 같이 말했습니다: "기관 투자자들은 기업들이 매출을 향한 행보를 시작하지 않았다는 이유로 더 많은 돈을 투자하지 않을 것이며, 이는 기업들이 장비 구매를 중단하게 만들었고... 그 후 상황은 매우 빠르게 전개되었습니다."

만약 무엇인가가 이 사이클을 깨뜨린다면, 그것은 바로 자본 지출(Capex) 수요일 것입니다.

공급 측면에서 GPU의 감가상각(depreciation) 기간은 통상 35년이지만, 영리한 금융 전문가들은 순전히 GAAP(일반적으로 인정된 회계원칙) 순이익을 높이기 위해 이 수치를 46년으로 부풀려 왔습니다. 하지만 회계에 대해 조금이라도 아는 사람이라면 이 사이클이 이연법인세 부채(deferred tax liabilities)를 통해 역전된다는 사실을 알고 있습니다. 초기 이익은 오직 타이밍의 문제일 뿐입니다. 기업들은 결국 비용을 인식해야 할 것이며... 이 역전 현상은 향후 2~3년 내에 발생할 가능성이 높습니다. 이는 GPU와 같은 AI 구성 요소의 감가상각 기간을 악명 높게 늘렸던 모든 기업들에게 흥미로운 지점이 될 것입니다.

또한, 2000년대의 광섬유 (fiber)와 비교했을 때 GPU의 감가상각을 고려한다면, 광섬유의 과잉 공급은 매우 아주 오랫동안 가치가 있을 수 있습니다 (감가상각 2025년). 2000년대에 큰 골칫거리였던 다크 파이버 (Dark fiber)가 오늘날에는 심지어 매우 인기를 끌고 있습니다. 하지만 오늘날 만들어진 GPU는 2030년이 되면, 혹은 그보다 더 빨리 쓸모없게 될 것입니다.

마진이 이토록 높을 때, 경쟁자들은 진입하고 싶어 합니다.

- ASIC가 NVDA의 추론 (inference) 점유율을 가져갑니다.

- 중국은 Trump의 방문 이후 NVDA의 시장 재진입을 거부했습니다. 그들은 말하자면 자신들만의 삽(shovels)을 원합니다.

- NVDA의 고객 집중도: 3개 업체가 매출의 54%를 차지합니다. 이 거물들은 상장 기업들이며, 이 사이클을 영원히 지속할 수는 없습니다. MSFT나 AMZN조차도 주주들에게 맞물릴 때까지 더 많은 부채를 떠안거나 모든 돈을 써버릴 수 있을 뿐입니다. 그들은 투자자 수익률 (ROI)을 중요하게 생각합니다.

- 가장 가치 있는 기업인 Anthropic조차도 Claude를 NVDA GPU가 아닌 TPU + Trainium에서 학습시킵니다.

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기타 작은 포인트들:

- 시장은 이미 너무 높은 자본 지출 (capex)을 하는 기업들을 징벌하고 있습니다. OpenAI, Anthropic 등과 같은 최종 제품들이 상장되고 실제 ROI가 드러나게 되면 이 현상은 더 빨리 심화될 것입니다. 현재 NVDA와 메모리는 AI 가치 여부를 판단하는 리트머스 시험지 (litmus test)입니다. 일단 LLM 기업들이 상장되면, 그들이 새로운 리트머스 시험지가 될 것입니다. 그래야만 마침내 최종 제품을 측정할 수 있기 때문입니다.

- 컴퓨팅 수요가 높게 유지되더라도, Schwab의 수석 투자 전략가인 Liz Ann Sonders와 같은 일부 사람들은 컴퓨팅이 결국 시장에서 거래되는 원자재 (commodity)처럼 될 수도 있다고 믿습니다. 이는 삽을 만드는 자들의 가격 결정력을 약화시키고 결과적으로 마진을 훼손할 것입니다. 그때가 되면 이 기업들은 석유처럼 거래되기 시작할 것입니다. 석유 가격이 오르면 같이 오르고, 석유 가격이 내리면 같이 내리는 식입니다.

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마지막으로... 저는 제 말에 책임을 지기 위해 돈을 걸겠습니다.

저는 2026년 말에 공매도 (short)를 할 계획입니다. -- 단, 타임라인이 변경되지 않는다는 전제하에 말이죠. 타임라인은 충분히 변경될 가능성이 있습니다. 문제는 자본 지출 (capex) 사이클이 '언제' 끝나는가 하는 점입니다... 그리고 그 타이밍은 변덕스러운 것이기에 유연하게 대처해야 합니다. 공매도할 대상은 잃을 것이 가장 많은 기업들이 될 것입니다: NVDA, MU, SNDK 등입니다.

하지만 지금 OpenAI와 Anthropic은 IPO (기업공개)를 향해 질주하고 있습니다. 초기 급등 이후 그들의 실적을 한두 분기 정도 지켜보게 되면 상황은 흥미로워질 수 있습니다. 만약 최종 제품들이 지출을 정당화하지 못한다면, 그때가 바로 기관 투자자들이 자금 공급을 중단할 수도 있는 시점이며... 그것이 바로 자본 지출 (Capex) 수요가 사멸하는 방식입니다.

제가 미치지 않았음을 증명하기 위한 몇 가지 철학: Bridgewater는 자본 지출 감소를 믿고 있으며, 상시 강세론자인 Brian Belski 또한 자본 지출 침체 (Capex recession)가 2027년에 닥칠 수 있다고 언급한 바 있습니다. 그리고 여기, 다소 불친절한 투자 은행가인 제가 있습니다.

(금융 조언이 아니며, 저는 단지 제 생각을 보여드리는 것뿐입니다)