# AI 붐은 어디까지 왔나: 웨일록이 보는 성장 곡선과 경쟁의 조건 > 2026-06-09 · Invest Like the Best · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/ai-붐은-어디까지-왔나-웨일록이-보는-성장-곡선과-경쟁의-조건 > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=DZt1DDmMNGk ## 핵심 요약 - 웨일록의 알렉스는 기업용 AI 도입이 아직 초기이며, 코딩 도구가 모델의 상업적 가치를 보여준 사례라고 평가했다. - 그는 기술의 채택 곡선뿐 아니라 경쟁 우위와 시장이 충분히 반영하지 않은 장기 수익력을 함께 살핀다고 설명했다. - 기존 기업용 소프트웨어에는 예산 이동과 가격 인상 부담이 생겼지만, AI 에이전트가 기존 시스템의 가치를 높일 가능성도 열어뒀다. - AI 서버의 성능 요구는 메모리·네트워크·냉각·회로기판 공급업체에 새로운 성장 기회를 만들고 있다는 것이 그의 판단이다. - 모델 발전 둔화, 경쟁 구도 변화, 기업 도입 지연은 낙관적 전망을 흔들 수 있는 조건이다. ## 앤트로픽에 투자한 이유 알렉스는 챗GPT가 공개된 2022년 11월 이후 팀과 함께 AI 산업을 전력·반도체·클라우드·기반 모델·응용 제품의 층으로 나눠 조사했다고 말했다. 초기에는 어떤 모델이 승리할지 불분명해 수요가 먼저 발생할 반도체와 인프라에 집중했다. 당시 기반 모델 시장은 한 기업의 독점, 가격 경쟁, 소수 기업 중심의 시장 가운데 어느 쪽으로 갈지 판단하기 어려웠다는 설명이다. 이후 그는 오픈AI, 앤트로픽, 구글의 제미나이가 주요 경쟁자로 부상했다고 봤다. 앤트로픽 투자 판단에 특히 영향을 준 것은 코딩 도구였다. 초기 도구가 코드 일부를 작성하거나 오류를 찾는 수준이었다면, 그가 관찰한 2025년의 도구는 더 긴 작업을 스스로 수행하기 시작했다. 알렉스는 일부 개발자의 토큰 사용액이 하루 100달러에 이른다는 이야기를 들었고, 이를 바탕으로 코딩만으로도 큰 시장이 형성될 수 있다고 추산했다. 이는 이용자 전체의 실제 지출이나 확정된 시장 규모가 아니라 투자 판단에 사용한 가정이다. 그는 모델의 성능 차이와 함께 모델을 활용하는 개발 도구, 작업 조정 소프트웨어 등이 경쟁 우위를 만들 수 있다고 봤다. 다만 선두 모델의 성능 향상이 멈추면 공개 모델이 따라잡아 가격 경쟁이 심해질 수 있다고 인정했다. ## 채택 곡선은 크기와 속도를 따로 봐야 한다 웨일록의 투자 틀은 **S자형 채택 곡선**, 경쟁 우위, 아직 충분히 평가받지 않은 장기 수익력으로 구성된다. 채택 곡선은 기술이 처음에는 천천히 퍼지다가 장애물이 해소되면 빠르게 확산하고, 보급이 늘수록 다시 성장률이 낮아지는 흐름을 뜻한다. 알렉스는 시장이 막 커지더라도 경쟁 우위가 없는 기업은 성과를 가져가지 못할 수 있다고 강조했다. 그는 스마트폰의 터치스크린·통신망·가격, 전기차의 가격·주행거리·공급망을 채택 속도를 바꾼 조건으로 들었다. 동시에 전기차 보급이 예상과 달리 일정 수준에서 벽에 부딪힌 사례를 들어 곡선의 높이를 계속 수정해야 한다고 말했다. 기업 간 거래는 기존 시스템에 연결하고 보안 우려를 풀어야 해 소비자 서비스보다 도입이 느릴 수 있다. 그 역시 기업용 AI에서 보안, 조직 문화, 경영진의 지원 여부가 속도를 좌우한다고 봤다. 알렉스는 기업용 AI 응용 시장의 침투율을 1% 미만으로 추정했다. 기업들이 필요성을 인식하더라도 실제 업무 시스템에 연결해 널리 쓰기까지는 시간이 걸린다는 전제가 이 전망에 포함된다. ## 기존 소프트웨어에는 압박과 기회가 함께 있다 웨일록은 한때 포트폴리오의 상당 부분을 소프트웨어에 투자했지만, 알렉스에 따르면 이후 기업용 응용 소프트웨어 보유를 크게 줄였다. 기존 업체의 초기 AI 제품이 매출에 뚜렷한 영향을 주지 못했다고 판단했기 때문이다. 그는 기업의 IT 예산이 기존 제품보다 빠른 수익 효과를 기대하는 AI 토큰으로 이동하고, 기존 업체의 가격 인상도 어려워질 수 있다고 설명했다. 채용 동결이나 인원 감소가 이어지면 사용자 수에 따라 과금하는 제품 역시 영향을 받을 수 있다. 그러나 기존 시스템이 곧 교체된다고 단정하지는 않았다. 기업용 소프트웨어에는 여러 시스템과의 연결과 축적된 업무 절차가 있다. 알렉스는 AI 에이전트가 사람이 하던 것처럼 슬랙이나 고객관리·인사 시스템 안에서 일하게 되면 오히려 해당 플랫폼의 쓰임이 커질 수 있다고 말했다. 이 가능성은 아직 초기 판단이라고 선을 그었다. 새 AI 기업이 기존 업체를 대체할지, 기존 업체가 AI 매출을 키울지는 계속 확인해야 할 문제로 남겼다. ## AI 서버가 바꾸는 공급망 알렉스는 AI 작업량 증가와 성능 요구가 오랫동안 범용 제품으로 취급받던 데이터센터 부품에 새 설계 과제를 만들었다고 설명했다. 고대역폭 메모리, 액체 냉각, 고속 네트워크, 복잡한 인쇄회로기판이 그 사례다. 수요 증가만이 아니라 이런 부품을 안정적으로 공급할 기술과 고객 관계가 경쟁 우위가 될 수 있다는 주장이다. 그가 든 사례 중 하나는 셀레스티카다. 웨일록은 이 회사가 구글 TPU 서버를 공급하고 액체 냉각과 클라우드용 이더넷 스위치 역량을 갖춘 점에 주목했다. 알렉스에 따르면 AI 서버는 과거 서버보다 값비싸고 고장에 따른 영향도 커서 공급업체를 쉽게 바꾸기 어렵다. 회로기판 역시 AI 서버에 필요한 층수가 늘면서 제작 난도가 높아졌다고 설명했다. 그는 코닝의 광섬유도 데이터센터 간 연결이 확대될 때 수혜를 볼 수 있다고 전망했지만, 랙 안의 연결까지 광섬유로 바뀌는 시점과 규모는 미래의 조건으로 제시했다. ## 낙관론이 성립하는 조건 알렉스는 AI에 대한 부정적 여론과 규제 가능성을 우려했다. 모델의 발전 속도가 떨어지면 선두 기업의 차별성이 약해질 수 있고, 주요 기업 한두 곳이 경쟁에서 밀리면 계획했던 컴퓨팅 수요도 달라질 수 있다고 말했다. 기업용 응용 제품에서는 기반 모델 제공자가 어디까지 직접 제품을 만들지, 독립 개발사가 방어 가능한 사업을 구축할지도 아직 불분명하다고 봤다. 그는 투자 조사에서도 AI가 분석가의 일을 대체하지는 못했다고 설명했다. AI는 낯선 기술을 빠르게 익히고 메모를 정리하는 데 도움이 되지만, 웨일록은 여전히 경영진·고객·공급업체·경쟁사를 만나 가설을 검증한다. 자료를 정리하는 일과 그 자료가 투자 판단을 어떻게 바꾸는지 해석하는 일을 구분한 것이다. AI 시장이 성장한다는 전망만으로 어느 기업이 그 성장을 가져갈지는 정해지지 않는다. 알렉스의 판단은 도입을 가로막는 조건이 풀리는 속도, 기업별 경쟁 우위, 실제 매출과 수익의 변화에 달려 있다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=DZt1DDmMNGk)