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[Aswath Damodaran] The AI Trade Deconstructed: AI Builders, AI Suppliers and AI Product firms! "AI 생태계가 공급업체·빌더·제품 기업·고객으로 갈라지며 과잉 투자와 과대 평가로 인한 빅 마켓 딜루전에 노출되어 있음." - 2026년 11월 5일 하루에 AI 관련 주식 시가총액이 약 1조 8천억 달러 감소했으며 칩 주식이 가장 큰 타격을 받음 - Aswath Damodaran은 AI 공급업체, AI 빌더, AI 제품 기업, AI 고객의 네 그룹으로 AI 생태계를 분류하고 이들의 이해관계가 갈라지기 시작했다고 주장함 - AI 인프라 구축으로 AI 공급업체가 먼저 매출과 이익을 얻는 반면 AI 빌더는 단기적으로 수익과 현금흐름에 부정적 영향을 받음 - Aswath Damodaran은 AI가 대규모 시장에 대한 과신으로 과잉 투자와 과대 평가를 겪는 '빅 마켓 딜루전'에 노출되어 있다고 봄 - 텍사스 선거 결과와 데이터센터 규제 가능성으로 Anthropic의 추정 기업가치가 1조 2500억 달러로 낮아질 수 있다고 Aswath Damodaran이 분석함 26.11.09 The AI Trade Deconstructed: AI Builders, AI Suppliers and AI Product firms! https://aswathdamodaran.blogspot.com/2026/11/the-ai-trade-deconstructed-ai-builders.html

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[2/2] [Question eight: What are the implications for the credit market?] - 올해 AI 관련 채권 발행은 전 세계적으로 약 6천억 달러에 달했고, 미국 투자등급 회사채 시장에서는 전체 발행의 5분의 1 이상을 차지함 - 하이퍼스케일러와 프런티어 랩은 금리가 올라도 투자를 늦출 수 없는 자금 수요자라서, 이들의 차입 수요가 금리 상승을 부추길 가능성이 있음 - 데이터센터 임대차의 해지 조항, 칩 담보의 수명, 칩 제조사·하이퍼스케일러·데이터센터 건설사 간 순환 거래의 실체와 위험도 점검해야 함 - 포인트: AI 대출은 단일 산업 집중, 빠른 기술 변화, 미래 컴퓨팅 매출 의존도가 겹친 새로운 위험 국면이므로 차입자 신용도와 계약 구조를 더 엄격히 봐야 함 [Question nine: How predictable is AI? How answerable are these questions?] - Howard Marks는 예측 자체보다 그 예측이 맞을 확률을 아는 것이 중요하다고 강조함. AI는 기술 복잡성과 변화 속도 때문에 예측 확률이 특히 낮다고 봄 - 클로드는 AI 전체 예측 가능성을 10점 만점에 3점으로 평가함. 방향성은 6~7점이나, 투자자가 수익을 얻는 데 필요한 속도·이익 규모·이익 귀속 주체는 2점에 불과함 - 규제 전력 유틸리티와 장기 임대 데이터센터는 예측 가능성이 상대적으로 높고, 프런티어 랩은 2점으로 사실상 예측 불가에 가까움. 그런데도 프런티어 랩은 사모시장에서 프리미엄에 거래되는 역설이 있음 - 포인트: AI 내에서도 예측 가능성은 부문별로 크게 다르므로, 자신이 감당할 수 있는 불확실성의 종류와 수준을 먼저 정해야 함 [Question ten: Is AI a bubble?] - 최근 인플레이션, 재정 적자, 금리 상승, 지정학적 불안에 더해 저가 중국 모델, 오픈소스 모델, 토큰 가격 하락, 컴퓨팅 사용 증가 둔화 우려 등이 겹치며 AI 투자 심리가 흔들림 - Howard Marks는 버블을 비이성적 과열이 무분별한 행동, 과도한 투자, 지나친 가격으로 이어지는 상태로 정의함. 기술 자체, 기업 지출, 투자자 위험 감수와 가격의 세 측면에서 봐야 함 - AI 기술 자체는 강력하고 결과를 바꿀 것이므로 환상은 아니지만, 지출의 타당성과 가격의 적정성은 아직 판단하기 어렵다고 봄 - 포인트: AI에 투자된 수조 달러가 적정 수익을 낼 만큼 컴퓨팅 판매와 가격이 형성될지는 현재로서는 증명보다 믿음의 문제에 가까움 [Question eleven: How should one think about investing in AI?] - AI는 한 세대에 한 번 올까 말까 한 결과를 가져오면서도 예측 가능성이 가장 낮은 발전임. 불확실성 때문에 포기하기보다 전략 선택, 포지션 크기, 위험 감수를 조정해 행동해야 함 - 프런티어 랩 지분 투자자는 기술 진보, 경쟁 지위, 가격 결정력, 미래 수익성, 밸류에이션까지 맞혀야 하지만, 장기 계약 기반 데이터센터 대출자는 확인해야 할 변수가 다르고 상대적으로 적음 - 예측 가능성이 낮은 부문도 가격이 충분히 싸다면 더 나은 투자 기회가 될 수 있음. 결국 지능적 투자의 핵심은 가격임 - 포인트: 몇 가지가 맞아야 적정 수익이 나는지, 틀리면 얼마나 잃는지, 어떤 위험에 대한 보상을 받는지, 가격에 낙관이 얼마나 반영됐는지를 모든 투자에서 점검해야 함 26.11.11 A Layman Thinks About AI https://www.oaktreecapital.com/insights/memo/a-layman-thinks-about-ai
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[1/2] [Howard Marks] A Layman Thinks About AI "AI는 불확실성이 크지만 투자자가 외면하기 어려운 잠재력을 지니므로 예측 확률과 가격을 냉정하게 따져 접근해야 함." [도입] - Howard Marks가 비전문가 입장에서 AI 투자 여부와 방법을 다룸. AI는 시대의 가장 큰 발전이라 투자자가 외면할 수 없는 주제임 - 단기 가격 움직임보다 AI의 장기 전망에 초점을 맞추고, 자신이 품은 질문들과 생각을 정리해 제시함 [AI 투자, 비전문가의 시선] - Howard Marks가 비전문가 입장에서 AI 투자 여부와 방법을 다룸. AI는 시대의 가장 큰 발전이라 투자자가 외면할 수 없는 주제임 - 단기 가격 움직임보다 AI의 장기 전망에 초점을 맞추고, 자신이 품은 질문들과 생각을 정리해 제시함 - 포인트: AI는 불확실하지만 그 잠재력 때문에 투자자가 참여를 포기하기 어려운 영역임 [Investing consists of just one thing] - 투자는 미래 사건에서 이익을 얻도록 자본을 배치하는 일이며, 대부분 예측에 의존함. 경제·산업·회사·시장 전망을 각각 60% 확률로 맞혀도 네 가지를 모두 맞힐 확률은 13%에 불과함 - AI 투자는 기술 진화, 컴퓨팅 수요, 경쟁 구도, 수혜 기업, 자금 조달, 타이밍까지 맞혀야 해서 예측 난도가 특히 높음 - 지식이 불완전하다고 행동을 멈출 수는 없으며, 위험을 감수하는 것이 투자자의 역할임 - 포인트: AI처럼 변수가 많은 분야일수록 개별 예측의 정확성보다 전체 논리가 맞을 확률을 냉정하게 따져봐야 함 [Question one: How does AI do what it does?] - Howard Marks는 앤스로픽의 클로드(Claude)에 질문해 AI 작동 원리에 대한 설명을 받음. AI는 규칙을 사람이 직접 쓰지 않고 수조 번의 시행착오를 거쳐 내부 설정이 조정되며 능력이 생겨남 - 연구자들이 일부 해석 가능성을 찾았지만 전체 작동 과정은 여전히 설명하기 어렵고, AI의 자기 설명도 실제 내부 과정과 다를 수 있음 - 포인트: AI 작동 원리조차 완전히 설명되지 않는 상황에서 미래 수익과 승자를 정확히 예측하기는 더욱 어려움 [Question two: What will AI be able to do?] - AI는 과거 패턴을 익혀 추정하는 수준을 넘어 추론에 가까운 능력을 보여주고 있음. 창의성, 독창성, 직관, 2차적 사고, 미래 구상 능력 등에서 어디까지 갈지가 핵심 질문임 - AI가 인간의 가치와 목표를 반영할지, 정직하고 회의적인 태도를 갖출지, 범용인공지능(AGI)의 기준이 무엇인지도 불확실함 - 포인트: AI에 어떤 일을 맡길 수 있을지에 대한 답이 곧 AI의 경제적 가치와 투자 논리를 좌우함 [Question three: Who will profit?] - 변혁적 기술이 투자자에게 반드시 수익을 안기지는 않는다는 워런 버핏의 지적을 상기시킴. AI가 효율성을 높여도 수익성이 누구에게 돌아갈지는 미지수임 - 여러 모델이 비슷한 성능을 갖추면 AI 서비스가 가격 경쟁에 노출된 범용 상품이 되어 이익이 사용자에게 넘어갈 수 있음. 반대로 일부 기업이 독점적 지위를 얻으면 막대한 가격 결정력을 가질 수 있음 - AI가 노동자를 대체하면 정부가 세수를 메우기 위해 AI에 사람과 비슷한 세율을 매길 가능성도 거론됨 - 포인트: AI의 경제적 혜택이 공급자, 사용자, 정부 중 어디로 흐를지가 투자 수익의 방향을 결정함 [Question four: What will be the competitive landscape?] - 오늘날 선두인 오픈AI와 앤스로픽도 불과 몇 년 전에는 대부분에게 알려지지 않았음. AI 분야는 진입과 대체 속도가 매우 빠를 수 있음 - 아마존, 마이크로소프트, 알파벳, 메타, 오라클 같은 하이퍼스케일러의 막대한 자원과 잠재력, 그리고 아직 존재하지 않는 기업까지 경쟁 구도에 포함됨 - 과거 마이크로소프트, 아마존, 애플, 구글은 살아남았지만 냅스터, 야후, 넷스케이프는 사라진 사례가 있음 - 포인트: 빠르게 변하는 기술에서는 현재 선두 기업의 해자가 5~10년 뒤에도 유지될 확률을 보수적으로 봐야 함 [Question five: How profitable will the companies be?] - 가치 투자자는 미래 이익을 추정해 현재 가치로 할인해야 하는데, AI 기업은 판매량, 단가, 원가, 재투자 필요액, 투자 수익률 모두에서 특이한 불확실성이 큼 - 칩의 수명과 데이터센터 감가상각 속도, 현재의 과열된 지출 경쟁 지속 기간, 오늘의 자본 지출이 적정 수익을 낼지 등이 추가 변수임 - Howard Marks는 1970년대 복합기업 분석이나 1999~2000년 인터넷·이커머스 때보다 AI의 불확실성이 훨씬 크다고 평가함 - 포인트: 5년 뒤 주당순이익을 추정해 ±50% 범위 안에 들어올지 자신 있게 내기할 수 없다면, 그 기업의 가치 평가도 신뢰하기 어려움 [Question six: What's the outlook for data centers?] - 데이터센터는 AI가 생산되는 작업장으로, 골드러시에서 곡괭이와 삽을 파는 것처럼 인프라 투자로 AI에 참여하는 방법이 될 수 있음. 컴퓨팅 공급 부족이 매력을 높임 - 그러나 건물 셸보다 GPU가 비용의 대부분을 차지하고 진부화 위험은 사용자가 부담함. 부지 확보, 규제, 주민 반대, 전력·냉각·건설 서비스 병목, 자금 조달 제약 등이 변수임 - 공급 제약은 기존 데이터센터의 수익성과 가치를 높일 수 있지만, 데이터센터 투자가 결코 쉬운 선택은 아님 - 포인트: 데이터센터는 안전해 보여도 과잉 건설과 공급 과잉 위험을 피할 수 있는 입지를 찾는 것이 관건임 [Question seven: Should we be worried about our unusual reliance on this sector?] - AI는 미국 경제에서 작은 비중이지만 성장 기여도는 비정상적으로 큼. GDP 기여는 주로 데이터센터 건설 중심의 자본 지출에서 나오고 다른 건설은 감소 중임 - 매그니피센트 7의 이익 성장이 S&P 500 나머지보다 14분기 연속 빨랐고, 알파벳과 아마존은 앤스로픽과 스페이스X 등 AI 관련 지분 투자로 대규모 평가익을 냄 - 2024년 1월 이후 S&P 500 가격 상승의 약 3분의 2가 AI 관련 42개 기업에서 나왔고, 지수는 소수 AI·기술 기업에 과도하게 집중됨 - 포인트: 경제와 시장이 단일 섹터에 지나치게 의존하면 칩 수명, 기업 전략, 컴퓨팅 수요 등에서 부정적 변수가 생길 때 충격이 광범위하게 퍼질 수 있음
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[Dwarkesh Patel] The benchmark where AIs have to lie to win "GPT-6 Astra가 악마 역할에서 속임수 전략으로 압도적 승률을 기록해 벤치마크 포화가 쉽지 않음." • GPT-6 Astra가 Claude Opus 4.6보다 약 430 Elo 포인트 높아 92% 승률을 기록함 • 악마가 수사관 역할을 속이고 부하를 희생시켜 신뢰를 얻은 뒤 게임을 승리로 이끄는 전략을 GPT-6 Astra가 실행함 • 오픈에이아이 모델은 개별 증거를 액면 그대로 받아들이지 않고 전체 맥락과 함께 회의적으로 검토해 악마를 더 잘 찾아냄 • 양쪽 모델이 모두 강해져도 악팀 승률 변화는 우연 수준에 그쳐 이 벤치마크가 쉽게 포화되지 않을 것으로 보임 • Dwarkesh Patel이 약 2만 달러의 API 크레딧을 써서 386경기를 돌려 모델 순위를 산출함 26.11.06 The benchmark where AIs have to lie to win https://www.dwarkesh.com/p/clocktower
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[2/2] [10. The Human Factor] • 투자자들은 데이터센터 과잉으로 컴퓨팅 가격이 폭락해 손실을 볼 것을 우려했지만, 그 시나리오는 사용자에게는 웹 2.0 같은 무료 서비스 물결로 이어졌을 것임 • 이제 AI가 오랫동안 의미 있는 한계비용을 가지게 되면 사용자들은 값싼 컴퓨팅의 혜택을 누리기 어려움 • 지능이 상품화되는 급격한 변화가 늦춰지면 인류가 적응할 시간을 벌게 되고, 이것이 미국인들이 원했던 휴식일 수 있음 • 시민들이 목적은 원하지만 수단은 반대해왔고 결국 수요가 이기는 역사가 있지만, 이번에는 기술 업계가 스스로 설득해야 하며 무조건적인 신뢰를 기대하던 습관을 버려야 함 • 포인트: AI는 투표용지에 직접 오르지 않았지만 암묵적으로 표결에 부쳐졌고, 앞으로도 계속 그럴 것임 26.11.04 AI on the Ballot https://stratechery.com/2026/ai-on-the-ballot/
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[1/2] [Ben Thompson] AI on the Ballot "AI 확산의 최종 제약은 칩이나 전력이 아니라 데이터센터 허가를 둘러싼 정치적 반대가 되고 있음." [도입] • 2026년 미국 중간선거에서 민주당이 상하원을 장악했고, 텍사스에서는 데이터센터 건설 중단을 공약한 Gina Hinojosa가 주지사에 당선됨 • Ben Thompson은 이번 선거에서 이란 전쟁과 경제보다 데이터센터 반대가 핵심 이슈로 부상한 점에 주목함 • 위스콘신에서는 양당 모두 상대 후보가 데이터센터에 우호적이라고 공격하는 광고를 내보냈고, 텍사스에서는 공화당 현직 주지사도 이미 신규 허가 중단을 선언했음 • 전국 선거 결과와 지역 투표안까지 종합해 데이터센터 반대가 초당파적 현상인지, 그리고 AI 확산에 어떤 제약으로 작용할지를 분석함 [The Data Center Veto] • 이번 중간선거에서 민주당이 상하원을 장악했고, 텍사스에서는 데이터센터 건설 중단을 공약한 Gina Hinojosa가 주지사에 당선됨 • 위스콘신에서는 양당 모두 데이터센터 반대를 선거 광고의 핵심 주제로 삼았고, 텍사스에서는 공화당 현직 주지사도 이미 9월에 신규 허가 중단을 선언했음 • 과거 인터넷용 데이터센터는 지방정부가 유치 경쟁을 벌였지만, 지금의 반대는 일자리 대체와 인류 위협 같은 AI 공포와 분리해서 보기 어려움 • 글로벌화로 공장이 문 닫을 때는 주민에게 거부권이 없었지만, 데이터센터는 허가가 필요해서 사람들이 처음으로 AI에 대해 실질적 거부권을 행사하게 됨 • 포인트: AI 확산의 최종 제약은 칩이나 전력이 아니라 정치적 허가가 되고 있으며, 이는 다른 제약 해결도 방해하는 가장 풀기 어려운 문제임 [Ten Takes] • 전국 선거 결과와 텍사스 주지사 선거, 그리고 노스다코타를 제외한 거의 모든 지역 데이터센터 반대 투표안이 통과된 것을 근거로 AI 확산 제약이 정치로 이동했다고 봄 • 포인트: 데이터센터 반대가 일시적 현상이 아니라 지속될 경우 AI 컴퓨팅은 예상보다 훨씬 오래 희소 자원으로 남을 수 있음 [1. The AI Trade Got It Right] • 최근 주식시장 불안은 신용시장 긴축이 가장 큰 원인이고, 이제는 지분 조달 시대로 완전히 접어들었음 • 이번 선거 결과는 단기적으로 AI 트레이드에 나쁘지만, 그 고통의 상당 부분은 이미 주가에 반영되었을 가능성이 있음 • 포인트: AI 관련 주식의 조정은 선거 결과 이전부터 진행된 신용 경색의 연장선으로 봐야 함 [2. Neoclouds on the Edge] • 네오클라우드는 자금 조달이 어려워진 상황에서 건설 제약이 오히려 과잉 투자를 막아주는 측면도 있음 • 이미 허가를 받은 시설은 희소성이 높아져 자산 가치가 올라가지만, 신규 부지와 허가가 필요한 네오클라우드는 하이퍼스케일러보다 정치적 영향력이 약해서 불리함 • 포인트: 네오클라우드는 자본 조달과 허가 획득 모두에서 하이퍼스케일러 대비 이중으로 불리해짐 [3. Hyperscalers Are Winners] • 하이퍼스케일러는 기존 부지를 재건축하거나 용도 변경할 여지가 많아 AI 컴퓨팅 점유율을 더 높일 가능성이 큼 • 정치적 반대로 투자 속도를 늦춰야 하는 상황이 오히려 투자자들에게는 지출 절제의 명분이 됨 • 포인트: 데이터센터 제약은 하이퍼스케일러의 시장 지배력을 강화하고 과잉 투자 우려도 덜어주는 방향으로 작용함 [4. Nvidia’s Mixed Bag] • 단기적으로는 데이터센터 감소로 엔비디아 칩 수요가 줄고, 특히 엔비디아 풀랙 시스템만 쓰는 네오클라우드 약화와 엔비디아의 재정 지원 노출이 부담임 • 장기적으로는 하이퍼스케일러의 자체 칩 투자가 엔비디아의 가장 큰 위협이지만, 전력과 부지가 제약되면 토큰당 효율이 높은 엔비디아 칩의 가치가 커짐 • Jensen Huang은 2025년 키노트에서 동일 전력 기준 토큰 생성량을 강조하며 ASIC 제조사들에게 효율 경쟁을 포기하라고 도전한 바 있음 • 포인트: 제약이 없는 세계에서는 엔비디아 마진 유지가 어렵지만, 제약이 강해질수록 와트당 토큰 효율 우위가 곧 가격 프리미엄으로 이어짐 [5. Advantage China] • 중국은 전력과 건설 능력은 충분하지만 최첨단 칩이 없어서, 화웨이 클라우드매트릭스 384(CloudMatrix 384)처럼 전력 효율을 포기하고 칩을 대량으로 묶는 방식으로 컴퓨팅을 확보함 • 미국 수출 통제 때문에 중국은 선택지가 없지만, 전력 제약이 없는 중국은 컴퓨팅 총량을 늘리는 데 집중할 수 있음 • 포인트: 중국이 최첨단 칩을 확보하기 전까지는 비효율을 전력으로 메우는 전략이지만, 장기적으로는 오히려 강력한 우위가 될 수 있음 [6. Data Centers in Space] • 스페이스X의 S-1 공개 당시 지상 데이터센터에 대한 정치적 반대가 우주 데이터센터의 가장 큰 상승 시나리오라고 지적했음 • 지상 건설이 원래 더 싸고 쉽지만, 부지 허가가 사실상 막히면 우주가 유일한 대안이 될 수 있음 • 데이터센터 반대가 초당파적이고 지역 공무원까지 리콜되는 상황이라 정권이 바뀌어도 반대가 사라지지 않을 가능성이 큼 • 포인트: 반대가 영구화될수록 우주 데이터센터의 수요 지속성에 대한 투자자 확신이 커져 사업 리스크가 오히려 줄어듦 [7. The Frontier Labs Benefit] • 앤트로픽의 S-1에서 추론 마진이 높고 막대한 컴퓨팅 비용이 연구개발 성격임이 드러났는데, 제약이 없으면 프런티어 랩 간 경쟁으로 지출이 수익을 넘어설 상황이었음 • 대중이 사실상 프런티어 개발 속도를 늦춰달라고 요구하는 셈이라 프런티어 랩의 재무 전망에는 유리함 • 컴퓨팅이 제약되면 비효율적이고 서빙 비용이 높은 중국 모델이나 오픈 모델에 컴퓨팅을 쓰는 것이 더 나쁜 선택이 되고, 민주당 주도의 규제도 프런티어 랩에 유리하게 작용할 수 있음 • 반론으로는 컴퓨팅 비용 상승이 작업에 맞는 소형 모델 수요를 키워 오픈 모델에 유리할 수 있고, 프런티어 랩도 자체 컴퓨팅 구축이 어려워져 하이퍼스케일러 의존이 커진다는 점이 있음 • 포인트: 컴퓨팅 희소성은 프런티어 랩의 경쟁 속도를 늦춰 재무 건전성을 높여주지만, 동시에 하이퍼스케일러에 대한 의존도도 높임 [8. Apple Gains] • 컴퓨팅이 제약되면 온디바이스 추론의 중요성이 커지고, AI 확산이 느려질수록 이전 패러다임을 지배한 애플에게 유리함 • AI 구축 속도가 느려지면 메모리 부족이 완화될 여지가 생기는데, AI 칩을 둘 곳이 없어지는 세계에서 가장 큰 수혜자는 애플임 • 포인트: 데이터센터 제약은 애플에게 온디바이스 AI의 가치 상승과 메모리 수급 완화라는 이중 이익을 줌 [9. Startups Suffer] • 프런티어 랩이 강해지는 것은 스타트업 생태계에 나쁘고, 데이터센터가 줄면 스타트업은 저렴한 컴퓨팅 접근이 더 어려워짐 • 성능 개선 속도가 느려지면 스타트업이 제품을 만들 시간도 길어지는 반면, 프런티어 랩은 그 시간에 최종 사용자를 확보할 제품을 만들 여유가 생김 • 포인트: 컴퓨팅 제약은 프런티어 랩의 최종 사용자 장악력을 높여 스타트업의 생존 공간을 좁힘
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[Aswath Damodaran] The Anthropic Feedback Loop: The Cost of Capital Delusion and Diversion! "Anthropic의 1조 4,500억 달러 가치 평가는 10년 내 매출 1조 달러 가정과 낮은 자본비용에 의존해 취약함." • Anthropic의 기업가치를 1조 4,500억 달러로 추정했으며, 이는 3분기 실적 반영 후 기존 추정치 1조 4,750억 달러보다 소폭 낮아진 값임 • Aswath Damodaran은 10년 내 매출 1조 달러 달성이라는 목표 매출 가정이 밸류에이션을 좌우하는 가장 핵심적이고 취약한 변수라고 봄 • Anthropic의 지배구조는 공익법인 구조와 의결권 설계로 창업자들이 통제권을 유지하는 방식이라 투자자 관점에서 위험 신호로 판단함 • 자본비용 9.74%가 너무 낮다는 반론에 대해, 미국 주식의 기대수익률이 1994년 이후 10%를 넘은 적이 없으므로 15% 이상의 자기자본비용은 비현실적이라고 반박함 • 벤처캐피털과 사모펀드가 제시하는 20% 이상의 목표수익률은 실제 장기 수익률과 괴리가 크며, 이는 과도한 위험 추구로 이어진다고 지적함 26.11.04 The Anthropic Feedback Loop: The Cost of Capital Delusion and Diversion! https://aswathdamodaran.blogspot.com/2026/11/the-anthropic-feedback-loop-cost-of.html
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[2/2] [All the material that never made it into the books] • 파워 브로커 원고는 105만 단어였지만 한 권 분량인 약 70만 단어로 줄여야 했고, 이 과정에서 카로는 훌륭한 자료를 대거 삭제해야 했음 • 샘 레이번처럼 미국사에서 중요하지만 제대로 된 전기가 없는 인물에 대한 방대한 인터뷰와 노트가 책에 실리지 못한 채 자료실에 남아 있음 • 카로는 더 많은 돈을 제안한 다른 기관 대신 뉴욕역사학회에 아카이브를 기증해 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 했음 • 포인트: 출판된 책은 방대한 연구의 일부만 보여주며, 미공개 노트와 인터뷰 기록이 후속 연구의 핵심 자원이 될 수 있음 [Loneliness] • 존슨의 어머니가 언덕에 올라가도 다른 집 하나 보이지 않는 환경에서 느꼈을 외로움은 카로가 인터뷰 과정에서 직접 체험한 텍사스 힐컨트리의 고립감과 연결됨 • 카로는 미국이 개척지에서의 인디언 습격보다도 일상적 고립과 외로움이라는 영웅적 인내를 제대로 이해하지 못한다고 봄 • 자신의 작업 방식도 전화를 끄고 하루 종일 누구와도 대화하지 않는 고립을 요구하며, 이는 집중을 위해 감수해야 하는 대가였음 • 포인트: 깊은 글쓰기와 연구는 관계의 단절을 요구하며, 이는 창조적 작업의 숨겨진 비용으로 작용함 26.10.31 Robert Caro – The master biographer reflects at 91 https://www.dwarkesh.com/p/robert-caro
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[1/2] [Dwarkesh Patel] Robert Caro – The master biographer reflects at 91 "권력은 반대자를 무시하는 확신 속에서 무자비함으로 변질되며, 깊은 기록은 그 변화를 고립된 집요함으로 추적해야 함." [도입] • Dwarkesh Patel이 전기 작가 로버트 카로를 인터뷰함. 카로는 50년간 린든 존슨을, 그 이전에는 로버트 모지스를 다룬 대표적 전기 작가임 • 카로는 존슨의 청년기 빈곤과 외로움을 이해하려고 텍사스 힐컨트리에서 살았고, 상원·대통령 도서관의 문서 수백만 건을 뒤졌으며, 선거 조작을 도운 인물부터 운전기사까지 광범위하게 인터뷰함 • 대화는 모지스와 존슨이라는 두 인물의 권력, 집념, 변화를 관통하며, 카로 자신의 연구 방식과 글쓰기 철학까지 다룸 [How Caro gets people to talk] • 로버트 카로는 존슨이나 모지스와 달리 무자비함은 공유하지 않기를 바라지만, 필요한 인터뷰를 얻어내는 집요함은 공유한다고 인정함 • 인터뷰 상대가 불리한 정보를 말하지 않으려 해도, 문서 기록을 먼저 샅샅이 파악한 뒤 그 사람만이 아는 구체적 지점을 파고들어 이야기를 끌어냄 • 존슨이 돈을 어떻게 정치 권력으로 바꿨는지는 돈을 직접 전달한 존 코널리 같은 인물에게서만 나올 수 있는 이야기라고 보고 끝까지 물고 늘어짐 • 포인트: 핵심 증언을 얻으려면 상대가 말하지 않으려는 바로 그 지점을 문서로 먼저 확인한 뒤 접근해야 함 [Does America need a little more Moses today?] • 오늘날 미국의 인프라 건설이 지나치게 막혀 있다는 비판에 대해, 모지스가 활동하던 1920년대에도 재산권과 반대 여론 때문에 대규모 건설은 불가능해 보였다고 지적함 • 모지스는 기존의 모든 장애물을 우회하거나 돌파하면서 존스 비치와 같은 공공 프로젝트를 실제로 완성했으며, 이는 정치적 천재성과 의지의 산물이었음 • 카로는 모지스처럼 무자비하고 여론을 무시하는 인물을 원하지는 않지만, 반대를 뚫고 공공을 위한 큰 것을 지을 수 있는 인물이 때때로 필요하다고 봄 • 포인트: 대규모 공공 건설의 정체는 제도적 안전장치만의 문제가 아니라, 장애물을 돌파할 정치적 의지와 천재성의 부재 문제이기도 함 [Moses the young idealist] • 카로는 모지스가 처음부터 악한 인물이었다는 통념에 대해, 책의 초반부는 공무원 개혁과 도시민을 위한 해변 접근성 확보에 헌신한 젊은 이상주의자의 이야기라고 반박함 • 초기의 이상주의는 시간이 지나면서 반대자를 파괴하고 수만 명을 강제 이주시키는 무자비함으로 변질됨 • 크로스 브롱크스 고속도로 사례처럼, 주변의 반대에도 불구하고 자신이 옳다고 믿는 건설을 밀어붙이는 인물로 변화하는 과정 자체가 책의 핵심 서사임 • 포인트: 권력은 단순히 부패시키기보다 반대자에 대한 경직성과 무감각을 키우는 방식으로 사람을 변화시킴 [Watching Moses lose power] • 카로는 모지스가 권력을 잃어가는 과정을 직접 목격하면서, 권력의 상징이었던 사무실에서 더 이상 걸려오는 전화가 없는 장면을 통해 권력 상실의 비애를 느낌 • 모지스 자신은 주변의 충성스러운 부하들에 둘러싸여 있어 자신의 몰락을 제대로 인식하지 못했을 것이라고 봄 • 록펠러가 모지스의 사퇴 협박을 수용할 수 있었던 것은 수십 년간 쌓아온 인기와 기관 간 얽힌 권력 구조에 금이 갔기 때문임 • 포인트: 절대적으로 보이던 권력도 시간이 지나 균열이 생기면, 그때는 과거에 불가능해 보였던 제거가 가능해짐 [Did Moses realize he was changing?] • 카로는 여덟 번째 인터뷰 기회가 있었다면 모지스에게 자신이 변하고 있다는 것을 인식했는지 묻고 싶었다고 밝힘 • 모지스는 처음부터 자신의 비전이 옳다고 믿었기 때문에, 그 과정에서 수많은 사람을 희생시키는 무자비함이 커지는 것을 자각하지 못했을 것이라고 봄 • 헨리 엡스타인 사례처럼, 반대자를 제거하기 위해 개인의 약점을 이용해 파멸시키는 방식은 젊은 시절의 실패 경험에서 배운 것임 • 포인트: 자신의 대의가 옳다고 믿는 확신은 수단의 무자비함을 스스로 인식하지 못하게 만드는 기제로 작동함 [Building during the Great Depression] • 모지스의 초기 성과에는 대공황으로 인해 수천 명의 실직 건축가와 숙련 노동자를 낮은 임금으로 고용할 수 있었던 시대적 조건이 크게 작용함 • 노동자들이 다른 일자리가 없었기 때문에 모지스는 가혹하게 부리고 해고할 수 있었고, 이는 빠른 건설 속도로 이어짐 • 당시에는 숙련 장인들의 인건비가 매우 낮아 오늘날이라면 비용 때문에 생략했을 건물 상층부의 장식 석공까지 가능했음 • 포인트: 아름다운 공공 건축의 황금기는 기술이나 미학의 문제라기보다 값싼 숙련 노동력이라는 경제적 조건의 산물이었음 [The threats and promises of Lyndon Johnson] • 존슨의 설득력 뒤에는 항상 상대방이 원하는 위원회 배정이나 법안 통과를 주거나 막을 수 있는 권력이 자리 잡고 있었음 • 상대 의원은 존슨의 개인적 카리스마 때문이 아니라, 그의 호의 없이는 성공할 수 없다는 사실을 알기 때문에 굴복함 • 카로는 1948년 상원 선거에서 패배한 코크 스티븐슨이 승리했다면 훌륭한 상원의원이 되었을 것이라고 생각하며, 그가 부정선거의 희생양이 된 것을 비극으로 봄 • 포인트: 정치적 설득의 실체는 화술이 아니라 상대의 이해관계를 쥐고 있는 제도적 지렛대임 [Could Kennedy have passed Johnson’s laws?] • 케네디는 매력적이고 외교 정책에 능했지만, 존슨처럼 미국을 근본적으로 바꾸려는 국내 개혁에 대한 집착은 없었다고 평가함 • 존슨은 코툴라에서 가난한 아이들을 가르친 경험에서 비롯된 교육과 빈곤 퇴치에 대한 강한 결의를 갖고 있었고, 이것이 민권법과 빈곤 퇴치 법안의 원동력이었음 • 베트남전으로 관심이 돌아가면서 국내 개혁 의제가 무너진 것이 존슨 대통령직의 비극이라고 봄 • 포인트: 대통령의 국내 정책 성과는 정치적 기술보다 특정 의제를 반드시 실현하려는 내적 집착에서 나옴 [Getting a book down to one sentence] • 카로는 책을 쓰기 전에 그 책이 무엇에 관한 책인지 한 문장으로 정리하는 장치를 사용함 • 이는 수년간 집필하는 동안 방향을 잃지 않기 위한 자기 점검 수단이며, 파워 브로커에서 이 방법 없이 고생한 경험에서 배운 것임 • 디지털 아카이브는 자료의 위치를 찾는 속도는 높여주지만, 문서를 읽고 소화하는 시간이 본질이기 때문에 전체 집필 속도가 크게 달라지지는 않는다고 봄 • 포인트: 장기 프로젝트일수록 전체를 관통하는 한 문장의 중심 질문을 먼저 확보해야 흔들리지 않음
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[2/2] [The view from the center] • 존슨은 모든 위원회에 직원을 두어 법안 초안을 보고받게 하고, 보좌관들이 상원의원 전원의 동향을 추적하게 했으며, 자신은 복도와 휴게실에서 직접 설득하고 경청했음 • 그는 각 의원이 진짜 원하는 것과 양보할 수 없는 것을 파악하고, 수많은 법안과 수정안 사이의 거래를 자신이 직접 중개해 어떤 거래든 자신에게 유리하게 끝나도록 만들었음 • 1957년 민권법 통과 과정에서 남부는 배심 재판을 요구하고 북부는 이를 거부해 교착 상태였는데, 존슨은 서부 상원의원에게는 아이다호-오리건 댐을, 중서부 공화당에는 파업 노동자에 대한 배심 재판권을, 온건파에는 연방 배심에서 흑인 시민 참여 보장을 얹어 주는 거래로 법안을 통과시켰음 • 남부 선거관리자에 대한 배심 재판 조항은 유지해 법안을 약하게 만들어 남부의 필리버스터를 막았음 • 포인트: 표면적으로 무관한 이해관계를 묶는 창의적 거래가 교착을 돌파하는 핵심 수단임 [Coda] • 카로의 책들은 정치 권력이 실제로 작동하는 방식을 가장 잘 쓴 저작이지만, 소설보다 생생한 인물과 이야기 때문에 독자가 교훈을 정리하지 않고 페이지를 넘기기 쉬움 • Dwarkesh Patel은 이 에세이를 통해 권력의 교훈을 스스로 정리하고, 독자들이 카로와의 인터뷰를 더 깊이 이해할 맥락을 제공하려 했음 • 인터뷰는 목요일에 공개될 예정이며, 글을 읽는 시점에는 이미 나와 있을 수도 있음 • 포인트: 좋은 서사에 몰입하는 것과 그 서사에서 실행 가능한 교훈을 뽑아내는 것은 별개의 작업임 26.10.30 What I learned about power from LBJ and Robert Moses https://www.dwarkesh.com/p/lessons-in-power
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[1/2] [Dwarkesh Patel] What I learned about power from LBJ and Robert Moses "권력은 선거보다 제도와 성과를 장악하고 상대가 필요로 하는 것을 쥐는 데서 나옴." [도입] • Dwarkesh Patel이 50년간 린든 존슨 4부작 전기를, 그 전 7년간 로버트 모지스 전기를 쓴 로버트 카로를 인터뷰함 • 카로의 책들은 정치 권력의 작동 방식을 탐구한 최고의 저작으로 평가받으며, Dwarkesh Patel은 6년간 이 인터뷰를 성사시키려 에이전트와 출판사 접촉, 기록관 문의, 손편지 발송까지 시도했음 • 인터뷰 준비와 전기 재독서 과정에서 권력의 축적과 사용에 관한 교훈을 정리한 것이 이 에세이임 [Robert Moses] • 로버트 모지스는 뉴욕의 물리적 도시를 누구보다 많이 건설한 인물로, 트라이버러 다리, 베라자노 다리, 크로스 브롱크스 고속도로, 존스 비치, 링컨 센터, 셰이 스타디움 등 수백 개의 공원과 도로를 만들었음 • 1964년까지 뉴욕주에서 완공된 고속도로 899마일 중 672마일을 모지스가 건설했고, 그의 프로젝트 총비용은 현재 가치로 수천억 달러에 달함 • 30년 넘게 선출직이 아니면서도 뉴욕의 어떤 시장이나 주지사보다 강력한 권력을 유지했음 • 포인트: 권력은 선거가 아니라 제도와 성과를 장악하는 데서 나올 수 있음 [Exploits in law] • 모지스는 자신을 규율하는 법을 직접 초안한 '올버니 최고의 법안 작성자'였고, 의원들이 인지하지 못한 권한을 조문 속에 심어두었음 • 공공공사청(public authority)은 채권을 발행해 다리 같은 인프라를 짓고 통행료로 채권을 갚은 뒤 해산하는 구조였는데, 모지스는 1933년 트라이버러 교량공사법에 '기존 채권을 새 채권으로 갚을 수 있고, 그 새 채권은 다른 목적에도 쓸 수 있다'는 문장을 숨겨 넣었음 • '연결 도로'와 '프로젝트 사용과 모순되지 않는 시설'이라는 표현을 넣어 다리와 이어지는 도로, 공원, 주택까지 건설 권한을 확장했음 • 1946년 뉴욕시 전체가 법적 부채 한도 때문에 1억 5천만 달러만 빌릴 수 있을 때, 트라이버러 공사는 3억 6천만 달러를 빌릴 수 있었음 • 채권 계약에 권한을 집어넣는 조항을 추가해, 채권이 발행된 뒤에는 주의회나 주지사, 시장도 그 권한을 되돌릴 수 없게 만들었음 • 포인트: 법률 문구 하나로 제도 전체의 권력 지형을 바꿀 수 있음 [The indispensable man] • 모지스는 공사 위원을 임기 중 해임하려면 공식 청문회와 명시된 혐의가 필요하도록 법을 설계했고, 개인 비리는 없었기 때문에 해임 사유가 성립하지 않았음 • 그는 시 건설 조정관, 주 공원위원회 의장, 주 전력공사 의장 등 12개 직책을 동시에 맡아 어느 한 사람이 모든 권력을 한 번에 빼앗을 수 없게 했음 • 1930~40년대 뉴욕 고등학생들이 '가장 존경하는 뉴요커'로 모지스를 뽑을 정도로 인기가 높았고, 공원·해변·수영장·도로를 빠르고 대규모로 공급했음 • 시장이 모지스에게 권한을 주면 재선 전에 준공식에 설 수 있을 만큼 집행 속도가 빨랐고, 연방 자금을 끌어오는 기획력과 엔지니어 팀도 전국 최고 수준이었음 • 모지스는 자신이 원하는 대로 되지 않으면 수시로 사임하겠다고 위협했고, 시장들은 그가 사임하면 프로젝트와 자금이 끊기고 언론이 자신을 공격할 것을 두려워해 굴복했음 • 포인트: 대체 불가능한 실행 능력과 대중적 인기는 해임 위협을 역으로 협상 카드로 바꿈 [The coalition for yes] • 오늘날 님비(NIMBY)가 소수 집단의 반대로 사업을 막는 구조라면, 모지스는 건설이 시작될 때마다 뉴욕의 유력 집단이 모두 이득을 보는 친개발 연합을 만들었음 • 은행은 경쟁 입찰 없이 할인된 가격으로 채권을 사고, 노조는 일자리를 얻고, 정치적으로 연결된 변호사는 수임료를 받고, 정당 보스는 다리 보험 중개 수수료를 챙겼음 • 이 수혜자들은 모지스의 프로젝트를 막는 구청장이나 주지사에게 직접 압력을 넣는 자산이 되었음 • 포인트: 개발을 밀어붙이려면 반대자보다 강한 이해관계자 연합을 먼저 설계해야 함 [Power reveals] • 카로는 모지스가 처음에는 이상주의적 개혁가였지만, 개혁이 기계 정치에 막히면서 이상은 권력 없이는 무용하다는 교훈을 배웠다고 봄 • 권력은 꿈을 실현하는 도구로 시작했지만 점차 그 자체를 위한 욕망으로 변했고, 모지스는 더 큰 권력 없이는 견디지 못하는 사용자가 되었음 • 린든 존슨은 반대로 경력 대부분에서 일관된 이념이 거의 없었고, 상원에 들어가서는 남부 보수파에 자신을 맞춘 기회주의자였음 • 조지아 출신 상원의원 허먼 탈매지는 존슨이 흑인에 대한 동정심을 전혀 내비치지 않았고 "그는 마음속으로 우리 편이었다"고 회고했음 • 그러나 대통령이 된 뒤 존슨은 1964년 민권법과 1965년 투표권법을 주도했음 • 포인트: 권력은 사람을 변형시키며, 이상과 야망의 선후관계는 인물마다 다르게 나타남 [Lyndon Johnson] • 존슨은 미국 역사상 가장 강력한 상원 다수당 원내대표였고, 상원은 원래 지도자가 없도록 설계된 기관이었음 • 다수당 원내대표의 공식 권한은 본회의장에서 먼저 발언권을 얻는 것 하나뿐이었고, 전임자 두 명은 모두 상원 의석을 잃을 만큼 정치적으로 독이 되는 자리였음 • 존슨은 44세에 아무도 맡으려 하지 않던 그 자리를 권력의 중심으로 바꾸었음 • 포인트: 공식 권한이 약해도 비공식 지렛대를 장악하면 실질 권력이 될 수 있음 [Things to promise, things to threaten with] • 존슨은 법안 상정 일정, 위원회 통과, 하원과의 연결, 선거자금 지원까지 동료 상원의원에게 필요한 모든 호의를 자신이 통제하도록 제도를 바꾸었음 • 약 100년간 연공서열로 배정되던 위원회 자리를 당 운영위원회 협상으로 바꾸고 그 위원회를 장악해, 자신에게 반대표를 던진 에스테스 케포버에게 약속된 외교위원회 자리를 존 F. 케네디에게 넘겨버렸음 • 상원의원이 생존에 필요한 자금, 위원회 자리, 지역구 법안 통과를 모두 존슨이 주거나 거둘 수 있게 되었음 • 포인트: 상대가 필요로 하는 것을 쥐고 있어야 협상에서 우위를 점함 [Setting the agenda] • 최종 법안의 내용은 어떤 버전이 표결에 부쳐지고 어떤 수정이 붙느냐에 달려 있기 때문에, 의제 설정권이 곧 결과 통제권임 • 존슨은 만장일치 동의(unanimous consent agreement)를 상원의 표준 절차로 만들어 토론 시간과 수정안 기회를 제한했고, 합의가 없으면 법안을 본회의에 올리지 않았음 • 그는 공개 토론에서 의원들의 마음이 바뀌거나 예상 밖 수정안으로 거래가 무너지는 것을 막기 위해 모든 표결을 사전에 비공개로 확정하려 했음 • 포인트: 공식 표결 전에 의제와 절차를 통제하는 쪽이 실제 결과를 결정함
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[3/3] [Trading the IPO] • 직전 글에서 앤트로픽은 가치평가가 아니라 가격 결정이 될 것이며, 상장 직후 거래하는 거의 모든 사람이 가치가 아닌 가격에 베팅할 것이라고 주장함 • 시장은 펀더멘털을 중시한다는 이유만으로 누구에게도 수익을 보장하지 않으므로 투자자는 이 현실을 인식하고 행동해야 함 • IPO 가격이 Aswath Damodaran의 추정치 1조 4800억 달러를 크게 웃돌면 광란에 참여하지 않고 관망할 것임 • 가격이 가치를 크게 웃돌아도 공매도하지 않는 이유는 자신의 밸류에이션에 신뢰가 있지만 시장이 동의하거나 자신의 시간 지평 안에 오류를 수정할 것이라고 믿을 이유가 없기 때문임 • 상장 후 앤트로픽 주가는 롤러코스터가 될 것이며, AI 수익이 과소평가됐을 가능성과 매출 성장·마진·위험 가정이 흔들릴 가능성이 모두 존재함 • 언젠가 앤트로픽이 저평가되는 날이 올 것이 거의 확실하며, 2012년 페이스북 IPO 당시 36달러에서 고평가로 보았지만 3개월 뒤 18달러에 저평가되어 매수한 사례를 제시함 • 앤트로픽의 공익법인 외관과 의결권 남용 구조는 가치 추정치에 훨씬 큰 할인을 요구하지만, 시장이 그 요구를 수용할 가능성도 있음 • 포인트: IPO 직후에는 가격 결정의 장에 휩쓸리지 말고 자신의 가치 추정치와 시장 가격의 괴리를 관찰하며, 구조적 할인을 반영한 매수 기회를 기다리는 것이 실용적임 26.10.29 The Anthropic Prospectus Arrives: My (but not the) IPO valuation! https://aswathdamodaran.blogspot.com/2026/10/the-anthropic-prospectus-arrives-ipo.html
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[2/3] [The Anthropic Valuation - Story and Numbers] • 투자설명서는 과거에 뿌리를 둔 문서이고 기업 가치는 미래 기대에 달려 있으므로, 틀릴 위험을 감수하고 미래를 전망하는 작업을 시작함 • AI 제품·서비스 시장 규모는 AI가 생산성 도구인지 직원 대체인지, 대체가 고임금층에 집중되는지 전반적인지, 영향이 일부 산업인지 다수 산업인지, 미국 중심인지 글로벌인지에 따라 달라짐 • Aswath Damodaran은 AI가 일부 산업을 교란하고 고임금 화이트칼라를 대체해 최종 시장 규모가 5조 달러 이상이 될 것으로 보며, 앤트로픽은 프리미엄 시장을 겨냥한 선두주자로 판단함 • 앤트로픽은 투자설명서에서 제약 사업 등 자사 에이전트가 교란하는 사업의 일부에서 직접 경쟁하겠다는 야망을 밝혔고, 이를 포함하면 10년 내 매출 1조 달러 도달이 그럴듯하다고 봄 • 현재 전 세계에 매출 1조 달러 이상 기업은 없으며 아마존과 월마트가 약 7000억~7500억 달러 수준임 • 수익성은 대중 시장이 사업 서비스 수준의 영업이익률 약 10%, 프리미엄 시장이 엔터프라이즈 소프트웨어 수준의 약 40%로 수렴할 것으로 보고, 앤트로픽의 프리미엄 75%·대중 25% 혼합을 가정해 세전 영업이익률 32.5%를 추정함 • 재투자는 컴퓨팅 파워의 생성 방식과 프런티어 모델의 전력 수요에 달려 있으며, 앤트로픽은 6000억 달러 이상의 컴퓨팅 약정으로 성장과 경쟁 우위 유지에 컴퓨팅이 필수라는 신호를 보냄 • 칩은 빠르게 노후화되어 교체가 필요하고, 기술 발전으로 칩 가격이 내려가도 새 모델의 전력 수요 증가와 데이터센터 부동산·전력 비용이 이를 상쇄할 수 있음 • Aswath Damodaran은 컴퓨팅 부족이 단기적으로 지속되다 완화될 것으로 보고, 추가 매출 3달러당 1달러의 투자가 필요하다고 가정함 • 위험은 운영 위험, 재무 위험, 규제 위험으로 나누고, 운영 위험은 대형 기술기업 수준의 위험에 컴퓨팅 약정 부담을 더해 자기자본비용 9.74%를 추정함 • 2026년 9월 미국 기업의 자기자본비용 중간값은 9.16%, 3사분위는 9.88%이며, 자기자본비용은 이 밸류에이션에서 상대적으로 덜 중요한 가정이라고 조언함 • 재무 위험은 수천억 달러 컴퓨팅 약정이 고정비 부담이 되고 매출 성장이 기대에 못 미치면 재무적 곤경 위험이 커지는 문제이며, 현금 완충과 대형 상장사로서의 자본 접근성 때문에 실패 확률을 10%, 실패 시 가치 절반 상실로 추정함 • 규제 위험은 도래 여부가 아니라 형태의 문제이며, 규제는 사업 중단보다 운영비 증가와 이익률 하락으로 이어질 것으로 보고 초기 영업이익률 32.5%를 27.5%로 5%포인트 낮춤 • 포인트: 앤트로픽 가치는 시장 규모, 프리미엄 지위, 수익성 수렴 수준, 컴퓨팅 재투자 강도, 위험 할인율에 대한 개인적 판단의 조합이며, 각 가정을 직접 선택해 결과를 비교하는 것이 중요함 [The Valuation] • 2036년 매출 1조 달러, 목표 영업이익률 27.5%, 매출 3달러당 1달러 재투자, 자기자본비용 9.74%를 적용해 앤트로픽의 지분 가치를 1조 4750억 달러로 추정함 • 이는 공모가 범위 1조 5000억~2조 달러의 하단보다 낮은 수준이며, 부채에는 컴퓨팅 약정의 현재가치 추정치가 포함되고 현금에는 IPO 조달 예상액 1000억 달러가 포함됨 • 강세론자는 영업이익률을 높이거나 자기자본비용을 낮추거나 성장 기간을 늘려 원하는 숫자를 만들 수 있고, 약세론자는 반대로 조정해 자신의 기존 신념을 반영할 수 있음 • 최악의 경우 2036년 매출 2000억 달러, 이익률 10%, 매출 1달러당 1달러 투자, 자기자본비용 9.88%, 규제 효과가 극심하면 지분 가치는 -3730억 달러로 계속기업으로 생존하지 못함 • 최선의 경우 2036년 매출 1조 5000억 달러, 이익률 40%, 매출 4달러당 1달러 투자, 자기자본비용 7.79%, 규제 효과가 없으면 지분 가치는 4조 400억 달러에 이름 • 최선과 최악 모두 가능하지만 개연성은 낮으며, 가능한가·그럴듯한가·확률이 높은가의 3P 테스트로 자신의 시나리오를 평가해야 함 • 구글 공유 스프레드시트를 만들어 다른 투자자들의 가정과 결과를 비교할 수 있게 했고, Aswath Damodaran은 실명으로 참여함 • 포인트: 앤트로픽의 가치는 낙관적 시나리오와 비관적 시나리오 사이에서 극단적으로 갈리며, 투자 판단은 시장 가격이 아니라 자신이 선택한 시나리오의 개연성 평가에 기반해야 함 [Corporate Governance and Lock-up Provisions] • 기업 지배구조 연구와 실무 지표는 이사 수, 재임 기간, 사외이사 비율 같은 세부 사항에 집중하게 됐고, 지배구조 점수는 기업이 게이밍할 수 있어 주주 권력의 좋은 지표가 되지 못함 • Aswath Damodaran은 지배구조를 주주가 경영진의 방식에 동의하지 않을 때 사업 운영을 바꿀 수 있는 권력의 척도로 정의함 • 구글이 IPO 때 차등 의결권 주식을 발행해 미국 시장의 선례를 깼을 때 기관투자자들이 방관한 것이 이후 기술기업들의 창업자 권력 보호 구조 확산을 열어줌 • 앤트로픽은 다섯 개 주식 클래스와 차등 의결권을 도입했고, 수익신탁이 이사회를 선임하며 창업자들이 발행 주식 수와 무관하게 의결권의 50.1%를 영구적으로 통제해 공모 투자자의 권한을 사실상 무력화함 • 공익법인 구조를 채택해 주주 이익보다 회사 목적과 이해관계자 이익을 우선할 수 있다고 명시했으며, 이는 사회를 AI 위험에서 보호하는 것이 아니라 창업자와 신탁 구성원 소수에게 권력을 집중시키는 구조임 • ESG를 자기 이익 추구의 덮개로 쓴 경영진에 대한 불신이 있는 투자자에게 앤트로픽 구조는 그 문제를 극대화한 형태임 • Aswath Damodaran은 알파벳과 메타 등 차등 의결권 기업 주식을 보유하고 있어 창업자 우호적 구조 자체를 거부하지는 않지만, 앤트로픽의 공익법인과 의결권 설계는 기존 기업들을 부끄럽게 만들 만큼 자기 이익에 치우쳤다고 평가함 • 첫 거래일에 내부자는 보유 주식의 최대 10%를 매도할 수 있고, 나머지는 180일간 단계적으로 해제되며 창업자와 주요 인물은 365일 후 거래 가능함 • 대형 기관투자자가 참여하고 유동성이 풍부한 앤트로픽에서는 주식 잠금 해제의 영향이 제한적일 가능성이 높고, 매도하는 스마트머니의 정보 가치도 과대평가되어 있다고 봄 • 앤트로픽은 기관투자자들이 IPO에 불참해 항의하거나 수동적으로 남을 것인지 선택을 강요하고 있으며, 이미 후자를 선택할 것으로 계산한 것으로 보임 • 포인트: 앤트로픽의 지배구조는 공모 투자자의 권한을 극단적으로 제한하므로, 가치평가에서 구조적 할인을 요구할 만큼 중요한 투자 판단 요소로 다뤄야 함
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[1/3] [Aswath Damodaran] The Anthropic Prospectus Arrives: My (but not the) IPO valuation! "앤트로픽의 IPO 가치는 시장 기대가 아닌 미래 사업 경로와 지배구조 할인을 반영해 직접 평가되어야 함." [도입] • 올해 AI가 거의 모든 비즈니스·경제 이슈에 얽혀 있어 Aswath Damodaran은 평소보다 AI 분석에 많은 시간을 씀 • 스페이스X 상장 전후 밸류에이션, AI 기업의 S&P 500 편입 문제, AI의 거시경제 영향, AI 사업의 시장·경제적 해자 등을 차례로 다룸 • 지난주에는 앤트로픽과 오픈AI가 IPO에서 밸류에이션이 아니라 연환산 매출 같은 화제성 지표로 가격이 매겨질 것이라고 주장했고, 투자설명서가 나오면 직접 가치평가하겠다고 예고함 • 10월 26일 앤트로픽이 투자설명서를 제출함에 따라, 강세론자와 약세론자 양쪽의 비판을 감수하고 가장 가능성 높은 경로를 전제로 가치평가를 시도함 [AI 밸류에이션 배경과 이번 글의 목적] • 올해 AI가 거의 모든 비즈니스·경제 이슈에 얽혀 있어 평소보다 AI 분석에 많은 시간을 씀 • 스페이스X 상장 전후 밸류에이션, AI 기업의 S&P 500 편입 문제, AI의 거시경제 영향, AI 사업의 시장·경제적 해자 등을 차례로 다룸 • 지난주에는 앤트로픽과 오픈AI가 IPO에서 밸류에이션이 아니라 연환산 매출 같은 화제성 지표로 가격이 매겨질 것이라고 주장했고, 투자설명서가 나오면 직접 가치평가하겠다고 예고함 • 10월 26일 앤트로픽이 투자설명서를 제출함에 따라, 강세론자와 약세론자 양쪽의 비판을 감수하고 가장 가능성 높은 경로를 전제로 가치평가를 시도함 • 포인트: 이 글은 앤트로픽의 투자설명서 공시를 계기로, 시장의 기대가 아니라 사업의 미래 경로에 기반한 가치평가를 직접 수행하려는 시도임 [The Prospectus] • 416쪽에 달하는 앤트로픽 S-1은 길고 산만한 정보로 가득하며, 지난 20년간 IPO 서류가 길어지면서도 정보력은 떨어진 흐름을 따름 • 매출은 작년 동기 대비 상반기 기준 약 14배로 폭증했지만 2026년 3분기 성장률은 둔화됐고, 연 100만 달러 이상 지출 기업 고객은 100개 미만에서 1900개로 늘었으나 상위 5개 고객이 매출의 25%를 차지함 • 상반기 현금·일회성 비용을 제외한 영업손실은 80억 달러 이상이지만, 보고된 800억 달러 손실 중 720억 달러는 전환사채 전환옵션의 비현금 비용이며 최근 분기에는 영업이익을 냈다고 주장함 • 컴퓨팅 비용이 매출 대비 250% 이상에서 48%로 낮아지는 등 비용 효율이 개선되고 있음 • 재무제표상 설비투자와 부채에는 컴퓨팅 투자가 크게 잡히지 않지만, 회사는 미래 수년간 수천억 달러 규모의 컴퓨팅 구매·임차 약정을 공개함 • 컴퓨팅 파워 확보에서 오픈AI를 따라잡고 있지만 그 대가로 막대한 미래 비용 약정을 짊어졌고, 데이터센터 비용은 지역사회 반대로 더 오를 수 있음 • 고객이 클로드 모델에 의존하게 되어 매출이 고착화될 것이라는 주장은 아직 검증되지 않았고, 경기 침체 시 AI 지출이 줄어들 가능성도 있음 • BB+ 신용등급과 대규모 컴퓨팅 약정은 재무적 부담이지만, 1140억 달러 현금과 IPO로 추가 확보할 약 1000억 달러가 단기 약정 이행을 뒷받침함 • 매출 성장은 빠르지만 규모·경쟁·컴퓨팅 제약으로 성장률이 둔화되고 있으며, AI 생태계 내 다른 대형 플레이어와의 운영·자금조달 연계로 이중계상과 불투명성 우려가 있음 • 비용 증가 속도가 매출보다 느려 수익성 개선 경로에 있지만, 미래 컴퓨팅 약정 비용이 손익에 반영되면 상당한 매출 성장이 필요함 • 대규모 컴퓨팅 약정은 최대 비용을 변동비에서 고정비로 옮겨 높은 매출총이익률에 기여했지만, 영업 레버리지를 높이고 향후 추가 재투자를 요구함 • 대규모 현금 완충과 고객 고착 가능성에도 불구하고 높은 영업 레버리지, 계약상 컴퓨팅 약정, 성장 의존적 생존 구조라는 세 가지 위험에 노출됨 • 투자설명서는 진화 중인 젊은 회사의 스냅샷일 뿐이며, 유치원생의 성적표를 보고 대학 학자금을 결정하는 것과 비슷함 • AI 기업 담합이나 회계 사기 같은 음모론에 빠지지 말아야 하며, 자기 이익 추구와 회계 재량은 AI 업계만의 문제가 아니라 모든 기업에 공통된 문제임 • 포인트: 투자설명서는 과거 정보의 요약일 뿐이며, 강세·약세 양쪽 모두 자신의 기존 신념을 강화하는 용도로 쓰기보다 미래 가치평가의 입력값을 점검하는 자료로 봐야 함
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버크셔 해서웨이의 손녀가 되는 브랜드.. 한국의 색조 화장품 '롬앤'인데요. • '롬앤'은 립, 틴트 등 색조 화장품으로 아주 유명한 브랜드 • 올리브영 가보면 어느 지점이나 가장 잘 보이는 매대에 있고, 성수 연무장길 매장+1
버크셔 해서웨이의 손녀가 되는 브랜드.. 한국의 색조 화장품 '롬앤'인데요. • '롬앤'은 립, 틴트 등 색조 화장품으로 아주 유명한 브랜드 • 올리브영 가보면 어느 지점이나 가장 잘 보이는 매대에 있고, 성수 연무장길 매장에도 항상 사람들이 줄서있음.. • 매출 대비 광고판촉비의 비중도 동종 업계 대비 낮은 편 (25년 5.5% vs 업계 평균 10% 중반대) • 알 사람은 다 알고 광고 없이도 잘 쓰는데, 광고가 적으니 밖에서는 사람들이 잘 모르는.. 그런 브랜드 • 일본 5대 종합상사 중 하나인 Marubeni가 등장 • Marubeni는 버핏 옹께서 투자를 시작하여 현재는 버크셔가 지분의 10.32%를 가진 기업. • Marubeni는 '롬앤' 브랜드 운영사에 대해 공개매수를 진행. 전체 주식의 20~28% 매수 계획을 밝힘 • 한국 시장에서는 전례가 없게도, 창업자의 경영권을 인정하는 전략적 투자로 진행하고 매수 후 상장폐지 계획도 없음. (<- 버크셔나.. 해외에서는 참 많이 봐왔던 형식이죠) • 오히려 창업자 2인 + Marubeni의 지분은 51% 밑으로 떨어지지 못하게 하는 등 적대 세력으로부터 보호하는 조항까지 넣음 • MSG 팍팍 치자면.. 버크셔의 손녀 브랜드가 되는 형국인데 생각보다 조용히 지나가는 느낌 (저는 언제나 틀릴 수 있으니 팩트체크는 해보시기로!) https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261023000002
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[Ben Thompson] The End of the Internet "공개 인터넷이 AI와 보안 위협으로 끝나며 대안은 작고 사적인 네트워크에서 찾아야 함." [도입] • Ben Thompson이 2003년 워드프레스를 직접 설치하던 경험과 최근 PHP 취약점 사태를 대비하며, 개인이 손수 서버와 사이트를 운영하던 초기 인터넷의 시대가 끝났음을 진단함 • 블로그와 소셜미디어가 각각 검색과 알고리즘 중심의 거대 플랫폼에 흡수되며 개방형 공공 인터넷이 쇠퇴했고, 이제 인공지능과 보안 위협이 그 종말을 앞당기고 있음 • 이 글은 공개 인터넷의 몰락을 블로그, 소셜미디어, 소프트웨어 생산의 세 국면으로 나눠 살피고, 대안으로 작고 사적인 네트워크와 결사체 수준의 시장이 부상할 가능성을 탐색함 [The End of Blogs] • 2003년은 블로그스피어가 본격화된 시기였고, 정치 블로그들이 초기 인터넷의 개방성을 활용해 영향력을 키움 • 콘텐츠가 넘쳐나면서 구글이 검색 기반 발견(discovery)을 장악했고, 광고 수익은 줄고 침습적으로 변하면서 개방형 경쟁의 한계가 드러남 • 이후 구독 모델이 등장하면서 블로깅은 대중 확장 대신 틈새 독자에게 집중하는 방식으로 지속 가능해짐 • 포인트: 풍요 속에서 살아남는 법은 독자를 일부러 제한하고 깊이 있는 가치에 비용을 받는 것임 [The End of Social Media] • 소셜미디어는 검색을 대체하는 새로운 발견 수단이었고, 초기 트위터는 공개 커뮤니티로서 의미 있는 대화가 가능했음 • 그러나 무료 개방형 플랫폼은 콘텐츠 과잉과 알고리즘 경쟁으로 이어졌고, 공개 소셜미디어는 결국 개인화된 엔터테인먼트 채널로 변질됨 • 소셜 네트워킹 자체는 사라지지 않고 그룹 채팅 같은 작고 신뢰 기반인 공간으로 이동함 • 포인트: 소셜미디어의 구원도 블로그처럼 규모를 줄이는 데서 나왔으며, 진짜 연결은 무한히 많은 유한한 그룹에서 생김 [AI 시대의 소프트웨어 자급자족] • 최근 PHP 등 여러 소프트웨어 취약점이 연이어 드러났고, 인간이 작성한 기반 코드의 보안 한계가 본질적 문제로 부각됨 • 공격자는 시간과 창의성에 제약이 있었지만, 인공지능은 반복 시도로 이를 대체하면서 공공 인터넷이 전쟁터나 황무지가 될 위험이 커짐 • 개인이 직접 서버나 사이트를 운영하던 낡은 인터넷 모델은 더 이상 현실적이지 않게 됨 • 포인트: 인공지능 시대의 대안은 공개 출시가 아니라 자신과 소수의 신뢰하는 사람들을 위한 소프트웨어를 만드는 것임 [Markets, Past and Future] • Venkatesh Rao의 ‘인지 중상주의’ 논의를 빌려, 인공지능이 생계형 인지 노동에서 인간을 해방시키면 새로운 수요와 시장이 열릴 수 있다고 봄 • 토크빌의 미국 관찰을 인용하며, 거대 단일 시장보다 결사체 수준의 작은 시장이 무수히 생기는 구조가 기회를 만든다고 해석함 • 인터넷의 종말은 곧 무한한 지역 시장과 사적 네트워크의 시작일 수 있음 • 포인트: 규모의 경제보다 결사체 수준에서 새롭게 생기는 필요를 충족하는 능력이 더 많은 기회를 만듦 26.10.26 The End of the Internet https://stratechery.com/2026/the-end-of-the-internet/
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번역 업무를 조금 추가했습니다. 투자/AI 관련 대가들의 포스팅이 올라오면, 아침마다 채널에 보내고 있습니다. 투자 관련 • 하워드 막스(Howard Marks) • 나발 라비칸트(Naval Ravikant) • 애스워스 다모다란(Aswath Damodaran) • 모건 하우절(Morgan Housel) 기술·AI 관련 • 벤 톰슨(Ben Thompson) • 드와케시 파텔(Dwarkesh Patel) • 베네딕트 에번스(Benedict Evans) (번역은 모델이 열심히 해줍니다 ㅎㅎ)
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[Aswath Damodaran] From Eyeballs to Annual Run Rates (ARR): Buzzy Pricing Metrics and the Anthropic Trade! "젊은 AI 기업 가격은 연환산 매출 같은 비표준 지표에 의존하므로 계산 방식과 가치 연결을 검증해야 함." [도입] • Aswath Damodaran이 샌프란시스코에서 Anthropic의 상장 전 투자자 미팅이 열린 날을 계기로 AI 기업의 가격 지표 문제를 다룸 • Anthropic은 분기 매출 168억 달러와 연환산 매출 67억 달러를 공개했고, 연말에는 100억 달러를 넘길 것으로 추정함 • 젊은 기업은 이익이나 현금흐름 대신 이용자 수, 아이볼, 연환산 매출 같은 비표준 지표로 가격이 매겨지는 경향이 있음 • 이 글은 Anthropic과 OpenAI를 사례로 가격책정이 가치평가를 대체하는 이유와 그 과정의 함정을 살펴봄 [Young Companies in a Corporate Life Cycle] • 기업을 생애주기 단계로 구분할 때 연령, 산업군, 영업지표를 기준으로 삼을 수 있음 • 젊은 기업은 높은 매출 성장, 영업 손실, 마이너스 잉여현금흐름, 높은 실패 위험을 공통적으로 보임 • Anthropic과 OpenAI는 매출이 빠르게 성장하지만 여전히 큰 손실과 마이너스 현금흐름을 보여 전형적인 젊은 성장 기업에 해당함 • 포인트: 생애주기상 위치를 먼저 파악해야 해당 기업에 가치평가보다 가격책정이 쓰이는 이유를 이해할 수 있음 [Pricing versus Valuation: Across the life cycle] • 내재가치 평가는 미래 현금흐름과 위험을 추정하는 방식이고, 가격책정은 유사 자산의 시장 거래가를 기준으로 삼는 방식임 • 젊은 기업은 재무제표 정보가 부족하고 시장 규모와 산업 통계도 불확실해 내재가치 평가가 어려움 • Anthropic과 OpenAI의 최근 벤처캐피털 라운드는 가치보다 기대 IPO 가격에서 할인하는 선행 가격책정 성격이 강함 • 포인트: 벤처캐피털의 가격은 내재가치가 아니라 미래 공모가 기대치를 반영한 가격 게임의 결과로 봐야 함 [Pricing Process] • 가격책정은 가격 표준화, 비교기업 선정, 차이 통제의 세 단계로 진행됨 • 초기 기업은 수익이 음수라 매출이 유일한 가격 지표가 되며, Anthropic과 OpenAI는 연환산 매출(ARR)이 중심 지표로 쓰임 • ARR은 총매출과 순매출 선택, 연환산 기간 선택에 따라 달라져 표준화가 어렵고 조작 여지가 있음 • 포인트: ARR 같은 비표준 지표를 쓸 때는 계산 방식과 기업 간 차이를 반드시 확인해야 함 [The Peer Group challenge] • 비교기업이 많고 상장돼 있을수록 가격책정이 쉬워지고, 반대로 소수이고 비상장이면 어려워짐 • Anthropic과 OpenAI는 대형 언어모델 분야에서 상장 비교기업이 거의 없어 사실상 가장 어려운 범주에 속함 • 좁게는 두 회사를 서로 비교하고, 넓게는 매그니피센트 세븐이나 SpaceX와 비교하는 방식이 등장할 가능성이 높음 • 포인트: 비교군이 부족한 상황에서는 비교 대상의 생애주기와 사업모델 차이를 통제하지 않으면 가격 판단이 왜곡될 수 있음 [The Connection to Value] • 어떤 가격 지표를 쓰든 그 지표가 기업 가치로 이어지는 경로를 따져봐야 함 • 매출 배수로 보면 Anthropic의 높은 가격을 정당화하려면 빠른 매출 성장, 높은 수익성 개선, 위험 축소가 모두 필요함 • 영업마진 30% 이상 도달, 유리한 단위 경제, 규모의 경제, 규제 위험 완화 같은 전제가 있어야 고평가 논리가 성립함 • 포인트: 가격 배수를 볼 때는 성장률, 수익성, 위험에 대한 암묵적 가정을 분해해서 검증해야 함 [Conclusion] • Anthropic 강세론과 약세론은 각각 매출 성장이나 손실 같은 일부 사실만으로 전체 이야기를 구성하기 쉬움 • 완전한 강세 논리는 거대한 AI 시장과 높은 수익성 전환을, 완전한 약세 논리는 AI 시장 부진과 지배구조 문제를 전제로 해야 함 • Aswath Damodaran은 어느 쪽도 택하지 않고 투자자로서 투자설명서가 나온 뒤 내재가치 평가로 판단하겠다는 입장임 • 포인트: IPO 열기 속에서는 부분적 근거에 기댄 서사를 경계하고, 공식 자료가 나온 뒤 가치 평가로 판단하는 편이 안전함 26.10.23 From Eyeballs to Annual Run Rates (ARR): Buzzy Pricing Metrics and the Anthropic Trade! https://aswathdamodaran.blogspot.com/2026/10/from-eyeballs-to-annual-run-rates-arr.html
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[2/2] [Stacking transistors] • CFET은 트랜지스터를 수직으로 쌓는 궁극의 적층 구조로, 인텔과 경쟁사 모두 평가 중임 • 적층 시 트랜지스터 사이를 수직으로 연결해야 하는데, 깊은 트렌치의 종횡비와 빈 공간 없는 충전이 새로운 난제임 • 연구실에서는 단순화된 CFET으로 NMOS와 PMOS 각각 한 개의 와이어만 쌓아 적층과 상호 연결을 평가함 • 2D 물질 같은 원자층 두께의 필름 증착과 EUV, 전자빔을 이용한 미세 패턴 인쇄도 연구실에서 가능함 • 아키텍처는 재료와 달리 에칭, 증착, 세정의 종횡비 문제 등 공정 전반이 함께 성숙해야 하므로 양산까지 10년이 걸릴 수 있음 • 포인트: CFET의 지연은 단일 기술의 문제가 아니라 수천 개 공정 단계가 함께 성숙해야 하는 통합의 문제임 [Hybrid bonding] • 칩 면적이 커질수록 연산 능력은 면적에 비례해 늘지만 통신을 위한 가장자리 연결은 둘레에 비례해 늘어나는 면적 대 둘레 문제가 있음 • 패키징은 사이드바이사이드에서 인터포저를 거쳐 칩 간 직접 본딩으로 진화해 왔음 • 하이브리드 본딩은 솔더 범프 없이 두 칩의 구리 인터커넥트를 직접 정렬하고 가열해 융합하는 방식으로, 훨씬 높은 연결 밀도를 제공함 • 정렬과 결함 문제를 해결하는 데 시간이 걸려 이제야 양산에 진입하고 있음 • 포인트: AI 시대의 병목은 연산 자체보다 칩 간 데이터 이동 속도이며, 하이브리드 본딩이 이를 해결할 핵심 기술임 [Hybrid bonding, continued] • 웨이퍼 투 웨이퍼는 CMOS 이미지 센서에서 주로 쓰이지만, 다이 크기와 양품 배열이 정확히 일치해야 해 수율 손실 위험이 있음 • 칩 투 웨이퍼는 테스트를 거친 양품 다이만 골라 본딩하므로 로직 간 본딩에 더 적합함 • 15년 전 130~150마이크로미터 피치에서 현재 양산은 25마이크로미터, 연구 수준에서는 0.45마이크로미터까지 검증됨 • 패키징 피치가 0.5마이크로미터 이하로 내려가면 다이 상단 배선층을 줄이고 더 낮은 층끼리 연결하는 것이 가능해짐 • 하이브리드 본딩은 AI용 메모리 대역폭뿐 아니라 비AI 애플리케이션에서도 비트당 소비 전력을 줄여 시스템 전력 예산을 낮출 수 있음 • 포인트: 하이브리드 본딩은 연결 밀도와 전력 효율을 동시에 개선해 AI와 일반 컴퓨팅 모두에 이점을 줌 [The limits of capacity] • ASML은 EUV 장비를 연간 100대 미만으로 생산하며, 2030년까지도 크게 늘릴 계획이 없어 인텔, TSMC, 메모리 업체가 이를 나눠 써야 함 • EUV 외에도 대부분의 장비가 공급 부족이며, 공정이 특정 장비에 고정되면 대체 장비를 쓸 수 없음 • 18A에서 14A로 갈 때 장비의 약 80%를 재사용할 수 있도록 호환성을 유지하는 것이 중요함 • 기존 장비 풋프린트에서 출력을 극대화해도 수율이 이미 높아 추가 개선은 매우 어려움 • 전 세계 장비로는 선단 웨이퍼 생산량을 10배가 아니라 약 2배까지밖에 늘릴 수 없음 • 포인트: AI 컴퓨팅이 연 3배 성장해 온 것과 달리, 공급망 전체가 확장되지 않으면 칩 생산은 2배 증가가 한계임 [Catching up to TSMC] • 반도체 파운드리는 고정비가 약 80%에 달해 가동률 1%포인트마다 수익에 큰 영향을 주는 규모의 경제 사업임 • 과거 20여 개 파운드리에서 현재 선단 공정은 3개만 남은 이유도 규모의 경제 때문임 • 인텔은 기술 격차는 몇 퍼센트 수준으로 이미 따라잡았지만, 규모에서 TSMC를 따라잡는 것이 점진적 과제임 • 몇 퍼센트의 성능 차이보다 정시 실행과 높은 수율로 빠르게 램프하는 것이 더 중요함 • 인텔의 연간 CapEx는 약 200억 달러로 TSMC의 약 500억 달러보다 적지만, 파운드리 고객 확대에 따라 성장할 여지가 있음 • 포인트: 선단 파운드리 경쟁의 승부처는 미세한 성능 차이가 아니라 규모와 실행의 예측 가능성임 [Terafab and rethinking the fab] • Elon Musk는 자신의 사업에 필요한 칩을 확보하기 위해 테라팹을 직접 짓겠다고 공개적으로 밝혔고, 인텔이 이를 지원하는 파트너십을 논의 중임 • 팹에는 장비 외에도 전력, 물, 소모품, 클린룸 공간 등 여러 투입 요소가 필요함 • 팹 건설 비용은 4~5년마다 두 배로 증가해 왔고, High-NA EUV 스캐너 한 대와 주변 장비만 약 4억 달러에 달함 • 반도체 업계는 수십억 달러가 걸린 사업이라 위험을 극도로 회피하며, 수십 년간 같은 방식을 답습해 왔음 • 클린룸이 정말 필요한지, 칩 설계 방식이 30년 전에 고정된 것이 최선인지 근본적으로 다시 생각해 볼 시점임 • 포인트: 기존 업체는 위험을 감수하지 않으므로, 팹의 근본적 재설계는 백지 상태에서 시작하는 새로운 시도에서 나올 가능성이 높음 26.10.23 What will computer chips look like in 2045? https://www.dwarkesh.com/p/intel-tour
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