핵심 요약

  • 개빈 베이커는 AI 관련 주가가 급락한 시기에 GPU 가격과 이용 가능 물량, 토큰 수요 등 자신이 확인한 지표는 오히려 강해졌다고 주장했다.
  • 그의 핵심 가정은 과거에 낮은 가격으로 맺은 컴퓨팅 계약이 만료되고 현물가격에 가깝게 다시 책정되면, 대형 클라우드 사업자의 영업현금흐름이 늘어난다는 것이다.
  • 오픈소스 모델 확산은 고가 모델 사업자의 마진을 낮출 수 있지만, 토큰 사용량이 늘면 컴퓨팅 수요에는 도움이 될 수 있다고 봤다.
  • 실질금리 상승과 신용 스프레드 확대, 데이터센터 규제는 그가 인정한 위험이다. 수요와 현금흐름이 계속 늘어날지도 아직 확인해야 한다.

주가와 현장 지표의 엇갈림

베이커는 대담 당시 여러 AI 관련 종목이 고점에서 40~60% 하락했지만, 자신이 접한 GPU 공급 상황과 대여 가격, 메모리 현물가격, 토큰 사용량에서는 수요 둔화를 확인하지 못했다고 말했다. 그는 엔비디아의 선행 주가수익비율도 녹음 시점 기준 최근 10년 중 가장 낮은 수준이라고 설명했다. 이는 시장이 현재 이익의 지속 가능성을 의심한다는 그의 해석으로 이어진다.

다만 근거의 성격은 구분해야 한다. 베이커가 전한 비상장 추론 클라우드 업체들의 수요 신호에는 팟캐스트 발언과 비공개 면담이 포함되며, 감사받은 재무제표는 아니다. 진행자는 제3자 데이터에서 앤트로픽의 성장 궤도가 다소 약해졌다는 신호도 언급했다. 베이커는 그럴 가능성을 인정하면서도 OpenAI와 오픈소스 진영의 성장까지 함께 봐야 한다고 답했다.

계약 가격이 현금흐름을 바꿀 수 있다는 가정

베이커에 따르면 GPU를 구매해 대여하는 사업자들은 설비 자금 조달을 위해 장기 사용 계약을 맺었다. 당시 계약 가격이 지금의 현물가격보다 낮아, 기존 설비의 수익이 현재 수요를 충분히 반영하지 못한다는 것이 그의 주장이다. 그는 같은 규모의 B200 GPU 묶음을 빌리려는 한 스타트업의 시간당 GPU 가격이 약 7개월 전 2달러대 중반에서 4달러 바로 아래로 오를 것으로 예상된다는 사례를 들었다. 이는 실제 체결 가격이 아니라 그 회사가 기대하는 가격이다.

그는 대형 클라우드 사업자의 신규 설비가 이전 세대인 앰페어 수준의 수익을 낼 것이라는 시장 추정이 지나치게 낮다고 본다. 더 높은 가격에 대여된다면 영업현금흐름 추정치가 1조 3,000억~1조 4,000억 달러에서 약 2조 달러로 높아지고, 필요한 신용 조달 규모가 약 7,000억 달러 줄어들 수 있다고 계산했다. 어디까지나 미래 설비의 수익화 가격에 달린 시나리오다.

반대 방향의 위험도 분명하다. 베이커는 실질금리와 신용 스프레드가 상승했다고 지적했다. 구축 비용을 빚에 크게 의존해야 한다면 수급이 조금만 어긋나도 사업이 빠르게 흔들릴 수 있다. 영업현금흐름 증가가 멈추거나 GPU 가격이 지속적으로 하락하고, GPU를 구하기 쉬워지는 상황을 그는 자신의 판단을 바꿀 신호로 꼽았다.

오픈소스 모델과 토큰의 경제성

토큰은 AI 모델이 입력과 출력을 처리하는 단위다. 베이커는 저렴한 오픈소스 모델의 사용이 늘면 토큰 매출을 집계하는 지표가 약해 보여도 실제 처리량과 컴퓨팅 수요는 늘 수 있다고 설명했다. 비슷한 작업에서 토큰 하나를 만드는 데 필요한 연산과 전력은 모델 사업자의 판매 마진과 별개라는 논리다. 다만 그는 토큰마다 필요한 자원이 같지는 않다고 단서를 달았다.

이 변화는 고가의 최상위 모델에서 오픈소스 모델과 이를 구동하는 인프라로 이익이 이동하는 과정일 수 있다. 사용 가격이 낮아져 토큰 수요가 더 늘어난다면 인프라에는 유리하다. 반대로 저렴한 모델이 단지 기존 수요를 대체하고 전체 사용량을 키우지 못한다면 같은 결론을 낼 수 없다.

AI 스타트업의 모델 선택권

베이커는 기업이 자체 데이터로 오픈소스 모델을 조정하고, 요청에 따라 적절한 모델로 보내는 라우터를 쓰는 사례를 설명했다. 간단한 작업은 맞춤형 모델이 처리하고 필요한 경우 최상위 모델이 결과를 확인하는 방식이다. 그는 일부 사례에서 비용을 절반으로 낮추면서 결과를 조금 개선할 수 있다고 말했다.

Fireworks의 Nexus를 사례로 들며, 이런 도구가 특정 최상위 모델 제공사에 대한 의존도를 낮출 수 있다고 봤다. Harvey와 Legora 같은 AI 기업도 대담에서 언급됐다. 다만 저렴한 모델의 사용이 늘어도 복잡한 작업을 계획하고 다른 모델을 조율하는 최상위 모델의 가치는 높게 유지될 수 있다는 가능성도 함께 제시했다.

메모리 계약과 기술 변화

베이커는 메모리 공급 부족 속에서 장기 공급계약의 의미가 커졌다고 봤다. 구매자가 선급금을 내거나 가격의 상한과 하한을 정하는 계약에서는 당장의 가격 상승분 일부를 포기하는 대신 공급을 확보할 수 있다. 그는 주요 칩 구매자가 나중에 가격을 낮추려고 계약을 깨면, 다음 공급 부족기에 물량 배정에서 밀릴 수 있다고 추론했다. 이는 실제 계약 위반 사례가 아니라 경쟁 관계를 바탕으로 한 가정이다.

기술 측면에서는 적은 학습 데이터로 성능을 높이고 사용 중에도 학습하는 방법이 진전될 경우 학습용 컴퓨팅 수요가 달라질 수 있다고 말했다. 또 고대역폭 메모리에 의존하는 칩과 SRAM 기반 가속기에 추론 작업의 서로 다른 단계를 맡기면 투자 대비 성과가 개선될 수 있다고 예상했다. 두 가능성 모두 대담에서 검증된 결과로 제시되지는 않았다.

규제라는 별도의 위험

베이커는 데이터센터 건설을 둘러싼 규제를 가장 큰 위험으로 꼽았다. 전력요금, 물 사용, 일자리에 대한 지역사회의 우려가 사업 확대를 늦출 수 있다는 이유다. 그는 신규 데이터센터가 지역에 전력 비용 절감과 지속적인 기술직 일자리를 가져올 수 있다고 주장했지만, 대담은 이를 개별 지역의 확정된 성과로 입증하지 않았다.

결국 베이커의 견해는 강한 현재 수요만으로 완성되지 않는다. 기존 컴퓨팅 계약이 얼마에 갱신되는지, 그 수입이 구축 비용을 얼마나 감당하는지, 규제가 실제 공급을 얼마나 제한하는지가 뒤따라 확인돼야 한다.