꿈을 담는 단지

중요한 점은 이 그래프가 “사용자 수”가 아니라 실현 매출 realized revenue를 비교한다는 것 즉 “사람들이 써본다”가 아니라 “돈을 내고 있다”는 기준 AI는 adoption speed뿐 아니라 monetization speed도 빠름

The State of the AI Economy by Exponential View

1.6배 gap : 단순히 “측정 방식 차이”가 아니라 성장률이 빠르기 때문에 생기는 차이. 최근 매출 속도가 과거 12개월 평균보다 훨씬 높다는 뜻 AI 수요는 “미래 기대”가 아니라 이미 실제 매출로 나타나고 있음. 특히 보라색 run-rate가 회색 TTM보다 훨씬 높다는 것은 아직 성장 곡선의 중간에 있다는 신호

The State of the AI Economy by Exponential View

돌고 돌아 사람이다 AI로 인해서 생산성 향상이 엄청 많이 되는 것 같으면서도, 결국 생각해 보면 내가 소화할 수 있는 CAPA를 넘어서는 지식이 들어오게 되면 아무리 AI로 인해서 많은 정보가 들어오더라도 소화를 못 하는 것 같다 또한, 글을 읽을 때 처음부터 끝까지 몇 번씩 읽으면서 (이건 내가 머리가 나빠서 더 그러겠지만), 저자의 의도를 파악해 보는 능력이 중요한데, GPT로 요약만 시키면 정말 중요한 내용을 놓치거나, 내가 직접 요약한게 아니기 때문에 그 지식이 금방 휘발성으로 날아가는 것 같다 요즘 쇼츠에 뇌가 절여져 있어서, 가뜩이나 문해력이 약해지고 있는데, AI를 더 활용을 잘하기 위해서는 역설적으로는 내 문해력을 더 키워야 하고, 책도 더 많이 읽어야 AI를 조금 더 잘 활용할 수 있지 않을까 생각해 본다.

우리는 1990년대 후반에 잠재적인 버블 문제를 예고했던 네 가지 핵심 매크로 전개 상황을 식별한 바 있으며, 이들 대부분은 1998년 이후부터 나타났습니다. 구체적으로는 이례적으로 높은 수준에서 지속되는 투자, 매크로 데이터상의 이익 마진 하락, 기업의 자금 조달 필요성 및 레버리지의 급격한 상승, 그리고 경상수지 적자 확대였습니다. 2025년 말 기준으로 이러한 역학 관계는 AI 붐에서 대체로 나타나지 않았습니다. 그 이후로, 이 중 첫 번째 요소만이 의미 있게 변화했습니다. 지난 6개월 동안 투자 붐은 가속화되었습니다. GDP 대비 테크 투자 비율은 1990년대의 고점을 돌파했으며, 당시보다 더 가파르게 상승했습니다(도표 1). 하이퍼스케일러들의 2026년 자본지출(Capex) 예상치는 약 6개월 전보다 현재 거의 50% 더 높아졌습니다(도표 2). 그리고 AI 관련 투자는 향후 몇 년 내에 1990년대 테크 투자 붐의 정점 수준에 근접할 궤도에 올랐으며 이를 넘어설 수도 있습니다. AI 투자 붐은 아직 1990년대 테크 붐만큼 광범위하지도, 오래 지속되지도 않았지만(도표 3), 그 규모 면에서는 필적하고 있습니다(도표 4) 그러나 다른 역학 관계는 아직 1990년대의 경로를 따르지 않고 있습니다. 가장 중요한 점은, 매크로 지표상 1997년 말에 정점을 찍었던 이익 마진이 새로운 최고치로 상승했다는 것입니다(도표 5). 이러한 역학을 뒷받침하듯, 강력한 생산성 성장은 1998~2000년에 단위노동비용을 밀어 올렸던 종류의 임금 가속화로 인해 훼손되지 않았습니다(도표 6). 또한 1997년 이후부터 매크로 취약성 증가를 예고했던 불균형 확대의 징후도 보이지 않습니다.

기본 시나리오는 약 9조 달러 하지만 아래와 같은 가정을 넣으면 숫자가 커짐 1. AI 도입이 더 빠르다. 2. AI 생산성 효과가 더 크다. 3. 기업들이 AI로 생긴 이익을 더 많이 가져간다. 4. 미국 기업들이 전 세계 AI 수익의 큰 부분을 가져간다. 5. 할인율이 낮다.

Where the AI Boom Stands Now—Markets Ahead of the Macro by Goldman Sachs

한 미국 친구가 오랜만에 연락해왔다 야! 너희 나라는 왜 반도체 capex투자 계획을 정부가 발표해? 부동산도 허락받고 사는 마당에 더 쇼크 받을까봐 할 말이 없었다

단순 질문은 30~40토큰 수준, RAG는 6,040토큰, 이미지 생성은 10,020토큰, Agent AI는 30,500토큰, 1시간 영상 생성은 100,000,010토큰 AI 사용량이 단순 검색형 챗봇에서 Agent, 멀티모달, 영상 생성으로 갈수록 토큰 사용량이 비선형적으로 폭증

Slightly diversified earnings in 2Q26; likely better pricing in 3Q

Global Peer Valuation 27 ROE Memory Samsung Electronics : 60.7% SK Hynix : 74% Micron : 66% Kioxia : 85.9% Foundry TSMC : 37%

Slightly diversified earnings in 2Q26; likely better pricing in 3Q

Micron은 미국 상장사이기 때문에 미국 투자자 접근성이 좋고, 주주친화 정책도 비교적 강하며, 미국 기술주 투자자들의 자금이 쉽게 들어올 수 있음 반면 SK하이닉스는 한국 상장주라는 이유로 접근성, 환율, 지배구조, 시장 할인 요인이 있었음 ADR 상장은 이 차이를 줄일 수 있는 수단

Another robust 2Q and ADR premium by HSBC

현재 AI 사이클을 1990년대 PC 보급과 비교. PC가 가정과 기업에 보급되면서 DRAM 수요가 구조적으로 커졌던 것처럼, AI가 일상과 기업 업무에 보급되면서 메모리 수요가 구조적으로 커질 수 있음

Another robust 2Q and ADR premium by HSBC

업사이클상세 내용 (1) 1990-1995 : 개인용 컴퓨터(PC) 붐, 가정 내 PC의 광범위한 보급으로 DRAM 수요 성장 견인 (2) 1998-2000: 'Y2K' 위기로 인한 강력한 교체 수요 발생, 이로 인해 더욱 강력한 PC 교체 투자로 연결 (3) 2002-2006 : LCD 채택에 따른 슬림 노트북 수요, 아이팟(iPod) 출시, 기존 피처폰 발전 등에 힘입어 다운로드 가능 서비스에 대한 수요 급증 (4) 2009-2010 : 세계 최초 스마트폰 출시 및 모바일 애플리케이션 수요의 새로운 시대 개막 (5) 2012-2015 : SK하이닉스 중국 공장의 갑작스러운 대형 화재 사고로 인한 공급 감소로 업사이클 장기화 (6) 2016-2018 : 스트리밍 서비스의 광범위한 채택으로 클라우드 인프라 투자 및 디지털 전환 가속화 (7) 2020-2022 : 글로벌 팬데믹 속 '재택근무(WFH)' 트렌드로 인한 전례 없는 수요 붐으로 PC, 크롬북, 태블릿 컴퓨터 수요 증가 (8) 1H24-현재생성형 AI 애플리케이션 수요 성장, AI의 핵심이 학습(GPU)에서 추론(메모리)으로 이동 중