AI 산업의 줄다리기

현재 빅테크 기업들은 AI를 위해 많은 투자를 하고 있습니다. 파운드리부터 반도체, 산업용 제품, 클라우드, 모델 등 여러 산업이 섞여있죠. 이런 공급을 위해 각 기업들은 투자 비용을 두고 줄다리기를 하고 있습니다.

AI 수요 리스크를 누가 부담해야 할까?

모든 산업이 그렇듯, 공급는 위험을 무릅쓰고 제품 생산에 투자를 합니다. 이는 각 레이어 별로 전가되어 결국에는 고객에게 도착하죠. 고객들은 천천히 그 비용과 마진을 지출합니다. 이 생태계의 기업들은 위험을 최소화하면서 이익을 극대화하고자 합니다. 이는 공급망 갈등을 만들어내죠.

갈등 (1) 파운드리 레이어

파운드리란, 다른 기업이 설계한 반도체를 찍어내는 것을 의미합니다. 삼성전자나 대만의 TSMC가 있죠. 그 중 가장 유명한 파트너 관계는 Nvidia의 칩을 생산하는 TSMC입니다. TSMC가 Nvidia를 위해 생산량을 늘릴수록 리스크는 커집니다. 반대로 생산량을 줄이면, Nvidia는 공급 부족으로 많은 문제를 겪게 되죠. 이 두 회사의 관계에서 TSMC가 유리해 보입니다. TSMC는 높은 파운드리 점유율을 가지고 있으며, Nvidia의 경쟁사를 포함한 많은 고객에게 서비스를 제공하기 때문이죠. TSMC는 리스크 관리를 위해 수요에 비해 적게 생산할 것입니다.

갈등 (2) 반도체 레이어

Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Tesla, Nvidia 등 빅테크 기업은 반도체 레이어에서 경쟁을 하고 있습니다. 예를 들어, 클라우드 기업들은 Nvidia를 견제하기 위해 자체 칩을 개발하고 있습니다. 반대로 Nvidia는 자체 클라우드 사업을 구축하고 있죠. 자체 칩을 통해 이익 마진을 극대화 하기 위한 노력을 하고 있습니다.

갈등 (3) 산업용 제품 레이어

대형 테크 기업들은 산업용 부품(발전기, 냉각 시스템 등)과 원자재의 제조 기술(철강, 전기 변압기 등)을 확보하고 있습니다. 산업용 제품을 만드는 회사들은 갑자기 증가한 주문량 때문에 걱정을 하고 있습니다. AI 경쟁에 대한 비용이 줄어들면 자연스레 주문량이 감소할 것이기 때문이죠. 그래서 향후 몇 년 동안의 공급을 미리 구매를 하는 등 다양한 설득을 하고 있습니다.

갈등 (4) 클라우드 계층

클라우드 계층 레이어의 경쟁은 굉장히 치열하고 다양 합니다. 자세한 내용은 다른 게시물로 작성하겠습니다.

갈등 (5) 모델 레이어

OpenAI, Anthropic, Gemini는 컴퓨터 성능이 좋을 수록, 더 좋은 성능을 보입니다. 반면 Azure, AWS와 같은 클라우드 기업들은 기업에게 컴퓨팅 자원을 제공하죠. 이로 인해 데이터 센터 용량 할당에 대한 갈등이 발생합니다. 현재는 AI 모델 자체가 수익을 발생시키지 않습니다. 그래서 클라우드 회사들이 연구소를 소유하며, 복잡한 이해관계로 이어졌죠. AI 모델 크기가 증가함에 따라 이러한 갈등은 더욱 심화될 것입니다.

갈등 (6) 고객 레이어

AI 공급 체인 끝에는 AI 스타트업이나 기업 구매자가 있습니다. 다른 레이어에서는 "수요 위험"으로 여겨지는 것이 고객에게는 "선택의 자유"입니다. 고객은 필요에 따라 AI 모델을 사용하고, 공급업체를 쉽게 바꿀 수 있죠. AI가 충분히 유용하지 않다고 판단되면 고객은 사용을 중단할 수 있습니다. 전체 AI 공급망은 이러한 고객을 위해 존재하며, 고객은 경쟁과 효율성의 혜택을 받습니다.

AI 공급망의 성패는 고객에게 달려있다.

AI 산업의 총 이익이 증가하면 전체적으로 모두가 혜택을 받습니다. 그러나 공급망 내에서 제로섬 상황도 존재합니다. Nvidia와 클라우드 회사 관계에서 한쪽의 수익이 다른 쪽의 비용이 됩니다. 또 TSMC와 Nvidia의 관계에서 한 회사의 설비투자는 위험이자 다른 회사의 이익이 되죠. 이는 AI 산업에서 관찰되는 공급 부족 현상의 이유가 됩니다. 공급업체들은 수요 위험을 감수할 의향에 한계가 있어, 이는 공급 부족으로 이어질 수 있습니다.

출처 : https://www.sequoiacap.com/article/the-ai-supply-chain-tug-of-war/