세콰이어의 경고: AI 업계, 하드웨어 비용 회수에 연 6000억 달러 필요

반도체를 공급하는 기업은 기록적인 호황을 누리고 있지만, 인프라를 구축한 기업들은 투자금을 언제 회수할 수 있을지 명확한 답을 내놓지 못하고 있습니다.

세콰이어 캐피털의 파트너 데이비드 칸은 최근 분석에서 전 세계 AI 산업이 현재의 하드웨어 인프라 지출을 감당하려면 연간 약 6000억 달러의 매출을 올려야 한다고 추산했습니다.

하지만 실제 시장에서 창출되는 매출은 이 기준에 턱없이 모자란 상태입니다.

두 번 곱해 나온 6000억 달러의 계산법

칸이 제시한 계산 방식은 비교적 단순합니다.

먼저 엔비디아의 데이터센터 매출 전망치를 2배로 늘립니다. 데이터센터 전체 구축 비용 중 GPU가 차지하는 비중은 절반 수준이며, 나머지 절반은 전력, 데이터센터 건물, 비상 발전기 등 부대 인프라에 들어가기 때문입니다. 엔비디아는 지난 회계연도 데이터센터 부문에서 475억 달러를 벌어들였고, 최근 분기에도 190억 달러 상당의 GPU를 팔아치웠습니다.

그다음 칸은 이 인프라 총비용을 다시 2배로 곱합니다. 클라우드에서 컴퓨팅 파워를 사서 제품을 만드는 스타트업이나 일반 기업이 생존하려면 최소 50%의 매출총이익률을 남겨야 한다는 논리입니다.

그러나 실수요가 이를 따라오지 못하고 있습니다.

오픈AI의 매출은 2023년 말 16억 달러에서 2024년 34억 달러로 급증하며 시장을 독주하고 있지만, 대다수 AI 스타트업은 연 매출 1억 달러 고지조차 넘지 못하고 있습니다.

마이크로소프트, 구글, 애플, 메타가 AI로 각각 연간 100억 달러를 벌고 오라클, 바이트댄스, 텐센트, 테슬라 등이 각각 50억 달러씩을 번다는 매우 낙관적인 가정을 더해도 총액은 1000억 달러에 불과합니다. 메워야 할 격차만 5000억 달러에 달합니다.

빠른 감가상각과 치열해지는 가격 경쟁

더 큰 문제는 하드웨어의 감가상각 속도입니다.

다리나 도로 같은 전통적 인프라는 수십 년을 쓰지만, AI 칩은 신제품 출시와 동시에 가치가 급락합니다. 엔비디아가 준비 중인 B100과 B200 칩은 가격이 25% 오르는 반면 성능은 2.5배 향상될 예정이어서, 기존 하드웨어의 자산 가치를 빠르게 떨어뜨릴 가능성이 큽니다.

여기에 AMD와 인텔, 그리고 클라우드 빅테크들의 자체 맞춤형 칩이 추론 시장을 파고들면서 AI 연산 자원 자체가 마진이 박한 원자재처럼 변할 위험도 커지고 있습니다.

왜 중요한가

이 분석은 수치 자체의 엄밀함을 떠나, AI 시장이 마침내 투자수익률이라는 현실적인 시험대에 올랐음을 보여준다는 점에서 의미가 큽니다.

개발자와 기업 입장에서는 막연한 기대감으로 API를 연동하거나 모델을 시험 도입하던 시기는 끝났다고 봅니다. 이제는 실제로 인건비를 절감하거나 매출을 직접 늘려주지 못하는 AI 서비스는 유지되기 어렵습니다.

산업 측면에서는 풍부한 현금을 바탕으로 감가상각을 버텨낼 수 있는 빅테크와 그렇지 못한 순수 소프트웨어 스타트업 간의 격차가 극단적으로 벌어질 수밖에 없습니다. 이 거대한 매출 격차를 좁히지 못하는 기업들은 조만간 심각한 구조조정에 직면할 가능성이 높습니다.