숫자로 보는 슈퍼사이클

그 규모는 과장하기 어렵다. 글로벌 반도체 매출은 작년 8000억 달러를 넘었고, 2026년에는 1조 3000억 달러를 향해 질주 중이다 . 시장조사업체 가트너(Gartner)는 같은 수치에 대해 전년 대비 64% 증가를 별도로 보고했다 .

라스곤은 미국 4대 하이퍼스케일러(아마존, 마이크로소프트, 구글, 메타)가 2026년에 약 7250억 달러를 설비투자(CapEx)로 지출할 계획이며, 대부분이 AI 인프라에 투입된다고 지적했다 . 메모리 가격은 수직 상승했다: DRAM 가격은 2026년 진입 직전 분기 대비 약 90% 올랐다 .

‘두더지 잡기’ 효과: 곳곳에서 터지는 품귀

라스곤이 가장 강조한 관찰 중 하나는 이른바 ‘두더지 잡기(whack-a-mole)’ 효과다. 병목 현상이 반도체 공급망 전체로 전염되고 있다는 것이다. “모든 것이 AI 연산에 대한 끝없는 수요에 끌려가고 있습니다. 제 커리어 전체를 통틀어 이 정도 규모는 본 적이 없습니다”라고 라스곤은 말했다 .

그는 병목의 확산 경로를 추적했다: GPU 가속기에서 시작된 부족이 HBM 메모리, 반도체 제조 장비, 네트워킹 및 광학 부품, 전력 반도체, 마지막으로 CPU까지 번졌다 .

수요의 파괴력을 보여주는 구체적 사례: 인텔(Intel)마저 ‘이미 가치가 0이었던 재고’를 전부 팔았다 . 고객들은 인텔에 “상관없으니 그냥 팔아달라”고 요구했다 .

HBM: 숨겨진 실리콘 대식가

핵심 병목 지점은 **고대역폭 메모리(HBM)**다. HBM은 AI 칩 실리콘 면적의 85% 이상을 차지한다 . 적층 수율과 로직 다이 오버헤드 때문에, HBM 1GB를 생산하는 데는 표준 D램의 약 4배 실리콘 면적이 필요하다 . 이 계산은 메모리 공급이 GPU 수요를 따라잡지 못하는 이유를 설명하며, 메모리 가격이 칩 비용의 지배적 요인이 된 배경이다.

엔비디아의 CPU 매출: 랙 하나가 말해주는 이야기

라스곤은 놀라운 데이터 포인트를 강조했다: 72-GPU 랙 안에 들어 있는 36개의 CPU가 엔비디아(Nvidia)에 약 200억 달러의 CPU 매출을 창출한다는 것이다. 이는 AI 인프라 구축이 단순 GPU 가속기를 넘어 막대한 칩 수요를 만들고 있음을 보여준다.

훈련에서 추론으로: 상업화의 전환점

라스곤은 시장의 초점이 모델 훈련(Training)에서 **AI 추론(Inference)**으로 이동하고 있다고 강조했다. 이것이 상업적 수익화의 핵심 경로다 . 그는 AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)의 매출이 90억 달러에서 300억 달러로 급증한 것을 이 전환의 직접적 증거로 제시했다 . AI 모델이 연구 프로젝트에서 실제 운영 환경으로 이동함에 따라, 추론에 필요한 연산 능력은 훈련 워크로드를 훨씬 압도할 것으로 보인다.

ASIC 대 GPU: 경쟁이 아닌 공존

투자자들의 공통 질문은 맞춤형 ASIC(브로드컴(Broadcom) 등)이 결국 엔비디아 GPU를 대체할 것인지다. 라스곤은 둘이 성장하는 시장에서 장기적으로 공존할 것이라고 믿는다 . 그의 프레임워크는 이렇다: 프로그래밍 가능한 GPU는 연구 및 탐색적 추론에 더 적합하고, ASIC은 예측 가능한 대규모 추론 워크로드에 강점을 가진다. 전체 주소 가능 시장(TAM)은 둘 다 흡수할 만큼 충분히 크다.

궁극의 병목: 전력

라스곤은 마지막으로 냉정한 메모를 남겼다. 최종 제약은 칩, 메모리, 네트워킹이 아니라 에너지다. AI 인프라는 성장 궤도를 유지하기 위해 미국 전력망 용량의 연간 약 5% 증설이 필요하다 . 이는 수십 년간 최소한의 증가만 있던 전력망에 엄청난 부담이다.

그는 AI 혁신과 병목의 다음 물결이 에너지 발전, 냉각, 원자력에 불가피하게 집중될 것이라고 주장했다 . 전력망에 대한 상당한 투자가 없다면, 슈퍼사이클 자체가 전력 천장에 부딪힐 수 있다.

투자자에게 의미하는 바

라스곤의 메시지는 명확하다: AI 수요가 급락하지 않는 한, 반도체 슈퍼사이클은 현실적이며 지속 가능하다. 하지만 기회의 성격은 변화하고 있다. GPU 주식에서 쉬운 수익을 얻던 시대는 지나가고, ‘병목’ 그 자체—HBM, 전력 반도체, 에너지 인프라 등—가 부를 창출하는 더 복잡한 지형으로 접어들고 있다 .

숫자로 보는 슈퍼사이클

그 규모는 과장하기 어렵다. 글로벌 반도체 매출은 작년 8000억 달러를 넘었고, 2026년에는 1조 3000억 달러를 향해 질주 중이다 . 시장조사업체 가트너(Gartner)는 같은 수치에 대해 전년 대비 64% 증가를 별도로 보고했다 .

라스곤은 미국 4대 하이퍼스케일러(아마존, 마이크로소프트, 구글, 메타)가 2026년에 약 7250억 달러를 설비투자(CapEx)로 지출할 계획이며, 대부분이 AI 인프라에 투입된다고 지적했다 . 메모리 가격은 수직 상승했다: DRAM 가격은 2026년 진입 직전 분기 대비 약 90% 올랐다 .

‘두더지 잡기’ 효과: 곳곳에서 터지는 품귀

라스곤이 가장 강조한 관찰 중 하나는 이른바 ‘두더지 잡기(whack-a-mole)’ 효과다. 병목 현상이 반도체 공급망 전체로 전염되고 있다는 것이다. “모든 것이 AI 연산에 대한 끝없는 수요에 끌려가고 있습니다. 제 커리어 전체를 통틀어 이 정도 규모는 본 적이 없습니다”라고 라스곤은 말했다 .

그는 병목의 확산 경로를 추적했다: GPU 가속기에서 시작된 부족이 HBM 메모리, 반도체 제조 장비, 네트워킹 및 광학 부품, 전력 반도체, 마지막으로 CPU까지 번졌다 .

수요의 파괴력을 보여주는 구체적 사례: 인텔(Intel)마저 ‘이미 가치가 0이었던 재고’를 전부 팔았다 . 고객들은 인텔에 “상관없으니 그냥 팔아달라”고 요구했다 .

HBM: 숨겨진 실리콘 대식가

핵심 병목 지점은 **고대역폭 메모리(HBM)**다. HBM은 AI 칩 실리콘 면적의 85% 이상을 차지한다 . 적층 수율과 로직 다이 오버헤드 때문에, HBM 1GB를 생산하는 데는 표준 D램의 약 4배 실리콘 면적이 필요하다 . 이 계산은 메모리 공급이 GPU 수요를 따라잡지 못하는 이유를 설명하며, 메모리 가격이 칩 비용의 지배적 요인이 된 배경이다.

엔비디아의 CPU 매출: 랙 하나가 말해주는 이야기

라스곤은 놀라운 데이터 포인트를 강조했다: 72-GPU 랙 안에 들어 있는 36개의 CPU가 엔비디아(Nvidia)에 약 200억 달러의 CPU 매출을 창출한다는 것이다. 이는 AI 인프라 구축이 단순 GPU 가속기를 넘어 막대한 칩 수요를 만들고 있음을 보여준다.

훈련에서 추론으로: 상업화의 전환점

라스곤은 시장의 초점이 모델 훈련(Training)에서 **AI 추론(Inference)**으로 이동하고 있다고 강조했다. 이것이 상업적 수익화의 핵심 경로다 . 그는 AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)의 매출이 90억 달러에서 300억 달러로 급증한 것을 이 전환의 직접적 증거로 제시했다 . AI 모델이 연구 프로젝트에서 실제 운영 환경으로 이동함에 따라, 추론에 필요한 연산 능력은 훈련 워크로드를 훨씬 압도할 것으로 보인다.

ASIC 대 GPU: 경쟁이 아닌 공존

투자자들의 공통 질문은 맞춤형 ASIC(브로드컴(Broadcom) 등)이 결국 엔비디아 GPU를 대체할 것인지다. 라스곤은 둘이 성장하는 시장에서 장기적으로 공존할 것이라고 믿는다 . 그의 프레임워크는 이렇다: 프로그래밍 가능한 GPU는 연구 및 탐색적 추론에 더 적합하고, ASIC은 예측 가능한 대규모 추론 워크로드에 강점을 가진다. 전체 주소 가능 시장(TAM)은 둘 다 흡수할 만큼 충분히 크다.

궁극의 병목: 전력

라스곤은 마지막으로 냉정한 메모를 남겼다. 최종 제약은 칩, 메모리, 네트워킹이 아니라 에너지다. AI 인프라는 성장 궤도를 유지하기 위해 미국 전력망 용량의 연간 약 5% 증설이 필요하다 . 이는 수십 년간 최소한의 증가만 있던 전력망에 엄청난 부담이다.

그는 AI 혁신과 병목의 다음 물결이 에너지 발전, 냉각, 원자력에 불가피하게 집중될 것이라고 주장했다 . 전력망에 대한 상당한 투자가 없다면, 슈퍼사이클 자체가 전력 천장에 부딪힐 수 있다.

투자자에게 의미하는 바

라스곤의 메시지는 명확하다: AI 수요가 급락하지 않는 한, 반도체 슈퍼사이클은 현실적이며 지속 가능하다. 하지만 기회의 성격은 변화하고 있다. GPU 주식에서 쉬운 수익을 얻던 시대는 지나가고, ‘병목’ 그 자체—HBM, 전력 반도체, 에너지 인프라 등—가 부를 창출하는 더 복잡한 지형으로 접어들고 있다 .