AI 속도 조절론, 인프라 투자 불확실성 증대

루프 트랜스포머는 기존 트랜스포머 모델이 100번의 레이어를 순차적으로 거치는 방식과 달리, 레이어 중간에 되돌림(Loop) 과정을 추가한다. 이는 생각의 깊이를 극대화하면서도 컴퓨팅 사용량을 줄이는 효율적인 방식이다. AGI(인공일반지능) 도달을 앞당기기 위한 핵심적인 구조로 평가된다.

기존 AI는 사고 과정을 텍스트로 출력해 사람이 오류를 확인하고 수정할 수 있었다. 그러나 루프 트랜스포머는 사고 과정을 내부 잠재 공간에서 처리하며, 그 과정을 외부에 공개하지 않아 개발 속도는 빠르다. 하지만 이로 인해 문제 발생 시 사람이 개입하거나 수정하기 어려운 구조적 한계를 가진다.

AI 개발 속도 조절론은 안전성 확보와 함께 언제든 나올 수 있는 부상론이다. 현재 단계에서 이러한 논란이 데이터센터 인프라 투자에 의미 있는 영향을 미칠 것이라고 판단하기는 이르다. 단기적으로는 주가에 부정적인 영향을 줄 수 있으나, 중장기적인 인프라 투자는 지속될 것으로 전망된다.

독립 기관 설치 및 논의 과정에는 상당한 시간이 소요될 것으로 보인다. 투자자들은 데이터센터 기업들의 실적과 공식적인 코멘트를 주시해야 한다. 아직까지 기업들이 안전성 문제로 투자를 늦추겠다고 천명한 적은 없다.

현재 AI 논란은 '방 안의 코끼리'를 수면 위로 꺼내 처리하려는 과정으로 해석된다. 이는 불확실성이 해소되는 것이 아닌, 불확실성이 드러나 구체적인 논의로 진입하는 단계로 볼 수 있다.

지난 7월 말 하이닉스 주가가 아침에 거의 하한가까지 급락했던 사례처럼 예측 불가능한 투매 물량이 존재할 가능성이 있다. 이처럼 불확실한 상황에서는 기업들의 명확한 입장 표명이 있을 때까지 대기하는 자세가 필요하다.

금리 인상 자체는 이미 시장 컨센서스에 반영되었으며, 향후 FOMC 이후 발표될 금리 인상 속도와 최종 금리 결정이 시장의 주요 관심사가 될 전망이다.

시장은 이제 높은 금리 환경에 적응하는 단계로 진입하고 있다.

금리 인상기 이후 실적 성장이 뒷받침되는 섹터에 주목할 필요가 있다.

과거 하이닉스는 마이크론 대비 20~50% 할인이 일반적이었다. 내년도 하이닉스와 삼성전자의 실적이 환율 때문에 10% 이상 하향된다고 가정할 때, 하이닉스 ADR은 대략 6배 중반 정도의 PER(주가수익비율)로 거래될 것으로 보인다. 본주와 ADR 간 괴리는 여전히 존재하지만 최악의 상황은 벗어났다는 평가이다.

전문가는 시장에 대한 투매(숏)를 한 것이 아니며, 자신 또한 삼성전자와 하이닉스 주주로서 시장 상황을 그대로 전달하는 것이 목적임을 강조한다. 주말 사이 관련 거래 시장에서 이미 반응이 나타나고 있기 때문에, 불안감을 조성하려는 의도가 아니라 투자자로서 현실적인 분석을 공유하는 것임을 밝힌다.

CPI 및 PPI 지표를 통해 금리 인상 확률이 높아지는 상황에서, 투자자들은 금리 인상이라는 뉴 노멀을 인정하고 이에 대응해야 한다. 막연한 불안감보다는 펀더멘탈 기반의 투자와 ROIC(투하자본수익률) 중심의 전략으로 변화하는 시장 상황을 냉정하게 관찰할 필요가 있다.

원화 강세는 수출주 중심인 한국 시장의 이익 전망치 하락 요인으로 작용한다. 삼성전자, 하이닉스, 자동차, 조선 등 주요 수출 산업에 영향을 미칠 수밖에 없다. 미국 금리 정책이 멈추더라도 원화 강세로 인한 불확실성은 여전히 상존할 것으로 보인다.

폴더블폰 시장 규모는 전체 휴대폰 시장의 2% 미만으로 아직 작다. 애플 아이폰 폴더블폰 출시 시기가 반도체 메모리 가격 폭등 시기와 겹치면서, 애플은 다른 제품에 신경 쓰기보다 폴더블폰에 메모리를 선택적으로 부과하며 가격을 높게 책정하는 전략적 선택을 할 수밖에 없었다. 단순 기기보다는 온 디바이스 AI 구현 방식에 주목해야 한다.

애플은 온 디바이스 AI를 PC용 AI와 다른 방식으로 구현하고 있다. 핵심적인 기본 AI 모델을 하나 두고 필요할 때마다 전문화된 모듈을 갖다 붙이는 방식을 채택한다. 이는 현실적인 바탕에서 전략을 펼치는 것으로 보인다. 반도체 입장에서는 AI 모델을 압축하기 때문에 디램 수요는 예상보다 적을 수 있으나, AI 기능을 모듈형으로 붙임으로써 데이터 저장량이 늘어나 낸드플래시 메모리가 더 부각될 수 있다는 분석이다.