[2026년1월1일] 2026년 주도주는 이미 정해졌다 (이선엽 대표, 김학주 대표) - 50대월급쟁이의 주식공부

안녕하십니까. 50대 월급쟁이입니다.

이 콘텐츠는 현재 AI 산업 변화와 그로 인한 핵심 산업 동력을 분석하며 2026년 이후의 투자 기회를 제시합니다. 이선엽/김학주 대표는 GPU, HBM을 넘어 추론(Inference) 단계에서 폭발적으로 증가하는 반도체 수요와 미국 제조업 부활을 위한 AI/로봇 동력의 중요성을 설명합니다. 또한, 현재의 투자 열풍이 단순한 거품이 아닌 실질적인 기술 진보(노벨상 수상, 젊은 세대 활용도)에 기반하고 있음을 강조하며, 전력 부족 문제와 에너지 패권 이동이라는 거시적 변화 속에서 한국 기업이 얻을 수 있는 구체적인 수혜와 위협에 대한 실용적인 통찰을 제공합니다.

영상을 직접 보실 분들은 아래 유튜브 영상을 참고하시기 바랍니다.

"앞으로도 오를 겁니다" 2026년 주도주는 이미 정해졌다 (이선엽 대표, 김학주 대표 풀버전)

1. 핵심 요약

📌 2026년 주도주로 이미 정해진 유망 섹터는 무엇이며, 그 이유는 무엇인가?

인공지능(AI) 관련 산업, 특히 반도체 및 전력 인프라가 2026년 주도주가 될 것으로 예상됩니다. 이는 미국의 제조업 부활 전략과 맞물려 AI 및 로봇 투자가 필연적이며, 한국이 이 분야에서 독보적인 기술력과 공급망 경쟁력을 갖추고 있기 때문입니다.

💡 AI 관련 산업에서 가장 주목해야 할 핵심 기술 분야는 무엇인가?

• 메모리 반도체: HBM, D램 등 AI 학습 및 추론에 필수적인 고성능 메모리

• 비메모리 반도체: GPU, CXL 등 AI 연산 가속 및 데이터 연결 효율화

• 전력 인프라: 소형 원자로(SMR), 마이크로리액터 등 AI 데이터 센터의 전력 수요 해결

• 로봇: 휴머노이드 로봇 및 관련 부품(서버 모터, 감속기) 등 물리적 AI 구현

• 양자 컴퓨터: AI 연산 능력의 한계를 뛰어넘을 차세대 계산 기술

2. 반도체 현물 가격의 이례적인 급등

1. 현물 가격 급등 현황: 품목에 따라 다르지만, 현물 가격이 최대 여섯 배까지 오른 이례적인 상황이 발생하고 있습니다.
2. 빅 사이클과의 비교: 통상적으로 반도체 가격 상승 사이클(빅 사이클)에서 1년에 두 배 상승(수익률 100%)하는 것도 큰 경우로 간주되는데, 현재는 두 달 만에 세 배에서 여섯 배가 상승했습니다.
3. 가격 결정 방식: 현물 가격이 여섯 배 올랐다고 해서 제조사들이 고정 거래 가격을 그만큼 올리는 것은 아니며, 기관들과의 협상을 통해 월별 또는 분기별 고정 가격으로 거래하게 됩니다.
4. 시사점: 현물 가격의 급등은 고정 가격 협상 시에도 큰 폭의 인상 가능성을 시사합니다.

3. AI 시대의 반도체 수요 변화: 학습에서 추론으로

1. AI의 필수 요소: AI의 성능 향상과 실생활 적용에는 반도체가 전부라고 해도 과언이 아닙니다.
2. 학습 단계의 반도체: 초기 AI 학습 단계에서는 GPU 칩과, 데이터 병목 현상을 해결하는 HBM(고대역폭 메모리)이 핵심이었습니다.
• GPU의 역할: GPU는 한꺼번에 많은 데이터를 처리하는 역할을 수행합니다.
• HBM의 역할: HBM은 데이터를 GPU로 더 많이, 더 빠르게 전달하기 위해 데이터 전송 차선을 늘려주는 역할을 합니다 (예: 1차선 → 8차선 또는 12차선).
3. 추론 단계의 도래: 최근 AI의 판도가 학습(Training)에서 추론(Inference) 단계로 전환되고 있습니다.
• 추론 과정: 사용자의 질문에 AI가 생각하고 답변을 내놓는 과정이 추론입니다.
• 추론 단계의 반도체 수요: 추론 단계에서는 다음과 같은 이유로 반도체 수요가 폭발적으로 증가합니다.
• 질문자 증가: 전 세계 수많은 사람들이 동시에 질문하면서 발생하는 통로(반도체) 수요.
• 대답의 복잡성: LLM 모델의 특성상 단어 하나를 찾을 때마다 모든 서버를 돌아다녀야 하므로 많은 반도체가 필요함.
• 속도 및 경쟁력: 막힘없이, 매우 빠르게 대답하기 위해 높은 성능이 요구됨.
• 추가 수요: 저장 장치(낸드 플래시 등) 수요도 증가하는데, 이는 사용자의 질문 하나하나가 전부 저장되기 시작하면서 데이터 센터의 용량이 커지기 때문입니다.

4. 공급 제약과 반도체 기업들의 보수적 증설 대응

1. 공급 부족 심화: 추론 과정의 거대화로 인해 기존 반도체에 대한 수요가 기하급수적으로 늘어났으나, 공급은 전 세계 3개 회사(삼성전자, 하이닉스, 마이크론 테크놀로지)에 한정되어 있습니다.
2. HBM 생산 집중의 영향: 이들 회사가 HBM 생산에 집중하면서 기존 D램 용량 생산이 줄어들고 있어 공급이 더욱 제한적입니다 (예: D램 10개 중 6~7개를 HBM에 할당).
3. 수요 확대 주체: 수요 증가는 빅테크 기업을 넘어 글로벌 B2B 기업과 각 국가 단위로 확대되고 있습니다.
4. 결론: 공급은 제한적인데 수요만 상상할 수 없이 늘어나는 상황이 현재 반도체 시장의 모습입니다.

4.1. 증설에 대한 기업들의 주저함과 이유

1. 수요 증가 속도의 문제: 증설 계획보다 수요 증가 속도가 너무 빠르기 때문에 감당하기 어렵다는 입장입니다.
• SK하이닉스 최태원 회장도 공급 증설 속도보다 수요 증가 속도가 너무 빠르다고 언급했습니다.
2. 수요 예측 불가능성: 삼성과 하이닉스는 앞으로 반도체 수요가 얼마나 늘어날지 추정조차 못 하고 있다고 공식 발표했습니다.
• 수요 예측이 불가능하면 공장 증설 규모 결정도 어렵습니다.
3. 역대급 수요에 대한 의심: 현재 수요가 반도체 역사상 말도 안 되는 규모이기에, 이것이 실질 수요인지 가수요인지 따져보는 신중함이 필요합니다.
4. 과거의 아픈 기억: 하이닉스(구 현대전자)는 1999년 수요 증가에 맞춰 증설했다가 2000년대 수요가 끊기자 적자가 쌓이며 사실상 파산(SK로 편입)한 아픔이 있어, 수요 증가에 맞춰 무조건 증설하지 않습니다.
• 기업들은 상상할 수 없는 수요가 진짜이며 지속 가능한지 판단하기 위해 내년 중후반까지 파악하려는 보수적인 태도를 보입니다.
5. AI 버블론에 대한 대비: 빅테크 기업들의 과잉 설비 투자 논란이 사실이라면 반도체 기업 입장에서도 증설 필요성이 없기 때문에, 이러한 논란의 실체를 확인하려는 욕구가 있습니다.

4.2. 현 상황에 대한 판단 시점

1. 보수적 대응: 역사상 가장 많은 반도체 수요가 발생하고 있음에도 불구하고, 공급사들은 증설에 굉장히 보수적으로 대응하는 상황입니다.
2. 판단 시점: 현재로서는 상황을 판단하기 어려우며, 내년 중반 정도가 되어야 확실히 판단 가능할 것으로 보입니다.
3. 단기 전망: 내년 수요까지는 문제가 없어 보이나, 2027년, 2028년에도 예상대로 될지는 시간이 지나야 알 수 있습니다.

5. 버블 논란과 투자자의 관점: 워렌 버핏 vs 마이클 버리

5.1. 버블 판단의 기준과 현재 상황

1. 수요 지속성 관건: 빅테크 기업들이 투자를 지속할 수 있는지 여부가 중요합니다.
2. 거품 가능성 판단: 만약 수많은 투자를 하고 있음에도 AI 성능이 개선되지 않았다면 거품일 가능성이 높습니다.
3. 현재 성능 개선: 그러나 최근 OpenAI의 5.2 출시 등을 볼 때 성능이 개선되고 있으므로, 아직은 가수요/버블로 판단하기 이르다는 의견입니다.
4. 경쟁 환경: 여러 기업들이 투자를 통해 경쟁에서 밀리지 않으려는 상황이므로 투자는 지속될 것입니다.
5. 위험 시점: 위험 신호는 소비자들의 선택이 명확해질 때입니다.
• 만약 "A 기업과 B 기업 외에는 안 쓸 것 같다"는 인식이 글로벌하게 생기면 후발 주자 투자분은 사라질 가능성이 있습니다.
• 현재는 그러한 선택 집중 모습이 보이지 않으므로 섣부른 판단은 시기상조입니다.

5.2. 미국 제조업 육성의 걸림돌과 해법

1. 제조업 부활의 걸림돌 3가지:
• 노하우 약화: 지난 45년간 제조업 해외 이전으로 미국 내 제조업 노하우가 약화됨.
• 높은 임금: 한국(약 4만 달러)보다 훨씬 높은 8만 달러 이상의 인건비.
• 낮은 생산성: 한국, 중국, 일본 등 제조 강국 대비 낮은 생산성 (예: 공항 수속 속도).
2. 경쟁력 확보 방안: 미국은 비싼 인건비와 낮은 생산성 문제를 해결하기 위해 AI와 로봇을 도입하여 비용을 낮추고 생산성을 높이고자 합니다.
3. 한국의 수혜: 미국이 중국을 패권 경쟁에서 배제하고 AI/로봇을 육성하는 데 필수적인 반도체 분야에서 한국이 수혜를 받을 수밖에 없습니다.
4. 중국 견제의 이유: 미국의 제조업 공급망 의존도가 중국에 크고 공급망이 중국 중심이므로, 미국은 중국 없이 살기 위해 미국 내 반도체 공장 증설과 함께 중국의 반도체 성장을 견제해야 합니다.

6. 휴머노이드 로봇의 진화와 한국의 역할

1. 로봇의 종류 변화: 과거 사람이 들어가 조종하던 로봇과 달리, 현재는 휴머노이드 로봇이 대세입니다.
2. 휴머노이드의 조건: 사람이 일하는 모든 환경에 적합해야 하며, 두 가지 핵심 조건이 필요합니다.
• 머리(소프트웨어): 사람이 명령하면 알아듣고 실행할 수 있어야 함 (단순 프로그램화가 아닌 이해 기반).
• 손(하드웨어): 물리적 작업(물체의 무게, 온도 구분 등)이 가능할 정도로 민감해야 함.
3. 젠슨 황의 평가: 엔비디아의 젠슨 황은 다음과 같이 평가했습니다.
• 유럽: 하드웨어는 잘 만드나 소프트웨어가 부족함.
• 미국: AI(소프트웨어)는 잘하지만, 로봇 구현에 필요한 하드웨어가 매우 약함.
• 한국: 전 세계에서 하드웨어와 소프트웨어 모두 잘하는 유일한 국가임.
4. 한국에 대한 기대: 미국은 AI와 로봇 융합 구현에 한국이 최적화되어 있다고 판단하여, 한국에 지표 26만 장을 최우선으로 제공하는 것입니다.

7. 2020년대 버블 논쟁의 쟁점 분석

1. 닷컴 버블(1999년)과의 비교: 월스트리트저널 데이터 및 하워드 막스(워렌 버핏과 가치 투자의 양대 산맥)의 견해에 따르면, 현재 밸류에이션은 과도하거나 버블 수준은 아님.
• 99년 버블 당시에는 실적 없이 주가가 오른 기업이 대다수였던 반면, 현재 빅7은 돈을 많이 벌고 있다는 점에서 비교가 무리입니다.
2. 버블의 핵심 오해: 버블의 핵심은 공급 과잉에 대한 의문(과연 이만큼 필요한가)인데, 투자 금액이 문제가 아니라 돈이 너무 많이 드는 것이 논란의 핵심입니다.
3. 현재와 과거의 차이:
• 99년 버블: 성능 개선 없이 과잉 투자가 많았음.
• 현재: 투자만큼 성능이 나오며 개선되고 있지만, 투자 규모가 너무 커서 그 돈을 감당할 수 있느냐가 논란입니다.
4. 결론: 성능 개선이 이루어지고 돈의 부족이 논란의 초점인 현 상황은 버블의 모습으로 보기는 어렵다고 판단합니다.
5. 주가 차별화: 만약 전체적인 버블이라면 모든 빅테크 기업이 하락해야 하지만, 현재는 테슬라/구글은 좋고 오라클 등은 부진한 차별화가 나타나고 있으며, 이는 돈이 있는 기업과 없는 기업으로 나뉘는 양상이라 버블 모습이 아닙니다.

8. 기술 발전의 본질과 투자 시점

1. 기술 발전의 순서: 기술이 개발된 후 사용자가 정해지고 비즈니스 모델이 만들어지는 것이 순서입니다.
2. 버블 논쟁에 대한 반박: "지금 투자하는데 뭘로 돈 벌 거냐?"는 질문으로 버블이라고 판단하는 것은 오판이며, 이는 마이클 버리조차도 동의하는 부분입니다.
• 마이클 버리의 우려는 필요한 것보다 투자 과잉으로 인한 공급 과잉 문제이지, AI 자체의 무용론이 아닙니다.
3. 현재의 돈 버는 조짐: 이미 일부 기업에서는 돈을 벌기 시작하고 있으며, 다만 그 규모가 빅테크 투자 규모에 비해서 작을 뿐입니다.
4. 미래 가치 판단 잣대 2가지:
• 노벨상 수상: 지난해 화학상, 물리학상 모두 AI가 받음으로써 기술이 실증적으로 사용될 가능성이 높음을 시사합니다.
• 사용자 반응 (젊은 세대): 10대, 20대 학생들이 AI를 이미 시험 등에 유용하게 활용하고 있으며, 이는 비즈니스 모델로 발전할 잠재력이 큼을 의미합니다.
5. 닷컴 버블과의 차이점: 99년 닷컴버블 당시 인터넷 속도가 비슷했던 것과 달리, 현재 AI는 생각하고 추론하는 성능 자체가 계속 좋아지고 있다는 점에서 차별화됩니다.

9. 거시적 관점에서의 투자 철학: 워렌 버핏과 마이클 버리

1. 워렌 버핏의 관점: 새로운 변화 속에서 지속적으로 돈을 벌 수 있는 비즈니스 모델이 만들어질 때 투자합니다.
• 구글 투자: 구글이 우주(스페이스X 2대 주주)와 AI 분야에서 유리한 고지, 풍부한 데이터와 현금 흐름을 가졌다고 판단했을 가능성이 큽니다.
2. 마이클 버리의 관점: AI 자체를 부정하는 것이 아니며, AI가 유용하고 세상을 바꿀 것임을 인정하지만, 필요에 비해 투자가 과도하다고 우려하는 것입니다.
• 버리는 과잉 투자로 인해 나중에 어려워질 기업들을 찍어 공매도하려는 것이며, AI 자체를 우려하는 것은 아닙니다.

10. AI 발전을 위한 자원 요구 사항과 에너지 패권 이동

1. AI 발전의 필수 자원 3단계:
• GPU: AI 구동의 기본 인프라(현재 부족).
• HBM: GPU의 효율(80% 놀지 않도록)을 높이기 위한 데이터 전송 능력 확보.
• 전력/데이터 센터: 추론 서비스 확대로 반도체 수요가 천문학적으로 늘어나며, 데이터 센터 증설을 위한 전력이 가장 큰 문제가 됨.
2. 전력 부족 문제의 심각성: AI 구현에 필요한 전력에 비해 미국 전력 투자는 미미했으며, 조만간 전력 부족으로 AI 발전이 저해될 가능성이 업계에서 제기되고 있습니다 (중국이 미국보다 전력이 낫다는 평가도 있음).
3. 전력 공급의 시차 문제: 데이터 센터는 1~2년 내에 지어지지만, 발전소 건설은 수년이 걸리므로 내년에 전력 부족이 주요 화두가 될 것입니다.
4. 경쟁력의 기준: 결국 누가 더 많은 컴퓨팅 파워, 데이터, 전력을 확보하느냐가 중요하며, 소비자 선택이 명확해질 때 시장의 중요 분기점이 될 것입니다.

10.1. AI 시장의 재편과 경쟁 구도

1. 인수합병(M&A) 전망: 모든 기업이 살아남을 수 없으며, 도태되는 기업들은 선도 업체와 인수합병하며 연합군을 형성할 가능성이 높습니다.
2. 현재 선두권: 오픈AI가 여전히 점유율 1위이며, 제미나이가 그 뒤를 잇고 있습니다.
3. 시장 구도: 아직 두 기업이 앞서가지만, 나머지 기업들이 따라오거나 독자적인 영역을 구축하는 춘추전국시대가 맞다고 판단됩니다.

11. AI 기술 변화의 속도와 투자 변동성 관리

1. AI 기술 변화의 속도: AI 기술 변화가 매우 빨라서 스타트업들이 개발한 기술이 6개월 만에 구식이 되는 경우가 많습니다. 이는 더 많은 기회가 남아 있음을 시사합니다.
2. 변동성 관리: 최근 변동성은 역대급으로 크므로, 빚을 내서 투자하지 않는 것이 중요합니다.
• 빚을 내면 시장 변동성에 취약해져 이성적 판단이 어려워지고 손실을 보기 쉽습니다.
• 99년 닷컴버블 때도 지수는 올랐으나 실제 투자자 수익률은 반대였던 경우가 많습니다.
3. 현명한 투자 원칙:
• 남의 돈(신용) 사용보다는 내 돈만 가져가는 것이 좋고, 단기 변동에 연연하여 잦은 매매를 반복하면 안 됩니다.
4. 버블의 심화 단계: 시장이 버블로 간다면 기업 실적뿐만 아니라 유동성(돈의 힘)에 의해 기대(네러티브)가 부풀려지면서 현재 오른 폭보다 더 오를 가능성이 높습니다.
5. 현명한 대응: 버블 시장에 참여하더라도, 실적이 나오지 않는 기업에 투자하는 것은 선택의 문제이며, 현명한 방법은 실적이 나오는 정도만 보고 투자하는 것입니다.

12. 한국 증시 상승의 근거 및 정부 정책 영향

1. 주가 상승 근거 3가지:
• AI 산업의 파급 효과: 반도체, 전력 기기, 발전 설비 등 한국 산업 전반에 걸쳐 IT 및 기타 산업의 파급 효과가 커지고 있어 지수 상승 가능성이 높습니다.
• 상법 개정: 기업들이 벌어들인 돈을 주주 환원에 사용하도록 유도하는 상법 개정이 주가 상승의 계기가 될 수 있습니다.
• 배당 관련 세법 개정(분리 과세) 역시 큰 의미를 가집니다.
• 저금리 장기화 및 유동성: 양극화 심화로 서민 생활이 어려워 금리 인상이 어렵기 때문에 저금리 기조가 장기화될 수밖에 없습니다.
2. 한국의 기회: 시중에 돈은 많고 AI 산업 변화에 한국이 수혜를 받고 있으며, 미중 갈등으로 중국이 배제되어 한국이 더 많은 기회를 누릴 수 있게 되었습니다.
3. 미국 정책의 동력 (트럼프): 내년 11월 중간 선거 승리를 위해 트럼프는 정책적 배려를 할 것이며, 이는 시장 유동성 공급(저금리 유지/인하) 및 AI 투자 푸시로 이어져 한국 수출에 도움이 될 것으로 전망됩니다.

13. 경제 성장률과 주가 분석의 괴리

1. 경제 성장률(GDP) 이론의 한계: 세계화 이후 국내 성장률(GDP)과 주가가 괴리되는 현상이 일반적입니다.
• GDP는 국내(Domestic)에서 벌어진 일만 따지지만, 삼성전자, 현대차 등 다국적 기업의 해외 공장 생산분은 국내 성장률에 포함되지 않기 때문입니다.
2. 국내 내수 어려움 vs. 주가 상승 가능: 국내 성장이 어려워져도, 해외 수출이 잘되면 주가는 상승할 수 있습니다.
3. 경제학자의 한계: 경제 분석가가 주식 분석을 제대로 하는 경우는 드물며, 케인즈 학파의 사례처럼 경제학 이론을 주식 분석에 잘못 적용하는 것은 오판을 낳을 수 있습니다.
• 워렌 버핏은 케인즈가 경제 분석 대신 기업 분석을 시작했을 때 돈을 벌기 시작했다고 언급했습니다.

14. 2024년 이후의 산업 변화: 돈 버는 방식의 전환과 자원 부족

1. AI의 다음 단계: 지금까지는 AI 투자 관점(성능 개선을 위해 전력/반도체 투입)이었으나, 내년부터는 AI가 '뭘로 돈 벌지'라는 고민이 시작되는 해가 될 것입니다.
2. 시장의 주요 화두 2가지:
• 반도체 공급 부족: 공급이 3사 중심으로 보수적으로 계획되어 있어 현재 수요를 감당하지 못할 가능성이 높음.
• 전력 부족: 발전소 건설 속도가 데이터 센터 건설 속도보다 느려, 전력 부족이 내년 가장 큰 화두가 될 것이며, 내년 중반부터 심화될 것으로 예상됩니다.

15. 투자 전략과 시장 대응 방식

1. 시장 조정 가능성: 비상장 시장에서는 이미 고가 거래가 나타나고 있으며, 최근 겨울 조정처럼 추가 조정이 한 번 더 올 수 있습니다. 이후 오르는 시장에서 본격화될 것으로 보입니다.
2. 큰돈을 버는 방법: 시장을 이기는 것은 불가능하므로, 시장이 말하는 방향(AI 관련 산업)을 듣고 수능하며 투자 욕심을 버리는 것이 유리합니다.
3. 순환 가속화와 ETF 활용: 시장 순환이 빠르게 진행되므로, 잦은 매매보다는 ETF를 활용한 포트폴리오 구성이 유리합니다. 상식적으로 ETF만 되어도 3등 수익률은 확보 가능하여, 잦은 매매로 수수료만 내는 것을 방지해야 합니다.
4. 정보 활용: 정보의 빠르기보다 깊이를 아는 것이 중요하며, 피터 린치의 책 등을 읽어보고 스스로 아이디어를 비판하며 정립하는 시간이 필요합니다.
5. 역사적 교훈: 2차전지, 방산/전력기기처럼 오랜 기간 잘 잡아서 투자하는 것이 큰 수익으로 이어졌으며, 깊이를 몰라 잠깐 팔고 옮기는 행위가 수익률을 해칩니다.

16. 인류 지속 성장의 제약 요인과 AI의 역할

1. 인류 성장의 제약 요인:
• 과도한 부채: 비효율적인 성장으로 인해 발생한 부채.
• 환경 문제 및 부의 불균형: 서민들이 체감하는 인플레이션 압력 심화.
2. AI의 역할: 인공지능은 자동화되지 않은 교육 서비스, 헬스케어/의료 서비스 등을 자동화하여 스마트한 삶을 가능하게 하는 도구입니다.
3. 결론: 세상은 이미 변하기 시작했으며, AI 방향에 맞춰 크게 변하는 기업과 종목에 주목해야 합니다.

17. 엔비디아와 GPU 생태계의 지속성

1. AI 단계별 칩 수요:
• AI가 추론 단계로 넘어가면서 AMD나 브로드컴 같은 특화 칩(ASIC, FPGA) 수요가 증가하는 것은 맞습니다.
• 하지만 GPU도 계속 성장합니다 (기존 GPU의 교체 수요 존재).
2. 엔비디아의 독점 영역: 로봇 학습 후 현장 행동 시뮬레이션 플랫폼은 구글과 엔비디아가 독점하고 있습니다.
3. 엔비디아의 재평가(리레이팅): 애플이 휴대폰 판매를 넘어 생태계 구축으로 PR이 12배에서 37배까지 오른 것처럼, 엔비디아도 인공지능 추론 서비스의 시뮬레이션 영역에서 새로운 수익원이 나오며 재평가 스토리가 전개될 것입니다.
4. TPU 및 표준 중요성: 구글의 TPU(딥러닝 특화 칩)에 대한 관심이 높으나, GPU와 같은 표준 기능의 중요성도 여전히 유효하며, CXL(반도체 연결 표준) 역시 중요합니다.

18. AI와 반도체 발전 방향 및 한국의 기회와 위협

1. AI의 현재 문제와 반도체 수요: AI가 거짓말을 하는 것은 도덕성이 아닌 '모르기' 때문이며, 이를 해결하기 위해 신중하게 더블 체크하는 프로세스가 필요해지므로 반도체 수요는 늘어날 수밖에 없습니다.
2. 메모리 반도체의 위협: AI 지원을 위해 메모리 기능보다는 비메모리(패키징) 기능이 더 중요해지고 있습니다.
• 미세화와 저전력: 반도체 미세화는 근거리 교신 가능, 저전력, 낮은 발열을 의미하며, 이는 AI가 원하는 방향입니다.
3. 한국의 기회와 위협:
• 기회: 미세화 실현을 위해 반도체 연결 도로(하이브리드 본딩 등)를 많이 뚫어야 하는데, 이 기술을 잘하면 부가가치가 높아집니다.
• 위협: 만약 하이브리드 본딩 같은 비메모리 기술을 잘 못 따라가면, TSMC가 인터포저를 통해 해결하게 되어 한국이 하던 일을 빼앗길 위협이 존재합니다.
4. CXL의 중요성: AI의 빠른 속도를 위해 반도체 간 교신이 원활해야 하는데, 이를 관장하는 기능이 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)이며, 계산 가속기 속도보다 데이터 불러오는 속도(메모리)가 느리기 때문에 CXL이 중요해집니다.

19. AI 인프라 관련 기업들 및 에너지 공급 이슈

19.1. CXL 및 데이터 센터 관련 주목 기업

1. CXL의 역할: GPU/DPU 등이 각자 메모리를 가질 때 발생하는 복사/전송 동작을 줄이고, 공통 메모리를 할당받아 쓰게 하는 것이 CXL의 역할입니다.
2. 아스테라랩스: CXL 기능을 관장하여 앞으로 실적이 괜찮을 것으로 보입니다.
3. 로컬 계산 및 데이터 센터 냉각: 중앙 서버 의존을 줄여 병목을 해소하기 위해 모듈형 데이터 센터를 각 지역에 두는 방식이 주목받습니다.
• 볼티프(Vertiv): 모듈형 데이터 센터 구축에 필요한 하드웨어 전반에 이해도가 높습니다.
4. 데이터 저장/로드 속도: 데이터를 꺼냈다가 다시 저장할 때 발생하는 병목을 해소할 업체(급하게 쓸 데이터 신속 로드)로 퓨어 스토리지(Pure Storage) 또는 넷앱(NetApp)이 주목됩니다.

19.2. 에너지 패권 이동: 전력 부족과 소형 원자로

1. 전력 부족의 근본 원인: 재생 에너지는 많지만 송전망이 부족하여 끌어올 수 없습니다. 전기차 및 AI 수요 증가로 송전망이 과부하 상태입니다.
2. 에너지 해결 방안: 송전량을 줄이기 위해 지역별 독립 발전원이 필요하며, 소형 원자로(SMR) 또는 마이크로 리액터가 대안으로 제시됩니다.
• 다크 팩토리: 로봇만 있는 공장이 사람이 접근할 필요 없는 곳에 위치하면 송전망 반경 밖으로 나가야 하므로 독립 발전원이 필수적입니다.
3. 소형 원자로의 경제성과 규제: 사업성은 충분하나 규제가 문제입니다.
• 안전성: 4세대 원자로는 감속제로 나트륨(끓는점 883°C)을 사용하여 고압으로 만들 필요가 없어 구조적으로 안전합니다. 물을 사용하는 구형 원자로의 압력 위험성이 줄어듭니다.
• 기득권 저항: 오일 메이저 등의 로비로 인해 보급에 저항이 있을 수 있습니다.
4. 수혜 기업:
• 뉴스케일 파워(NuScale Power): 3.5세대 원자로 분야의 선두 기업으로, 규제를 이미 맞춘 상태입니다.
• 두산에너빌리티: 원자로 자체는 안 해도 증기 발생기, 열 교환기 등 부품을 통해 수혜가 예상됩니다.
• 오클로(Oklo): 마이크로 리액터 분야. 샘 알트먼(OpenAI)이 지분 보유, 데이터 센터 독립 발전원 공급 예정.
• BWX 테크놀로지: MMR(마이크로 모듈형 원자로) 분야에서 핵잠수함 등에 이미 공급 실적이 있으며, 고농도 우라늄 사용이 가능하여 민간 업체 중 독보적 위치로 수익화 가능성이 높습니다.

20. 석유에서 전기로의 패권 이동과 수소 경제

1. 중국의 에너지 수요: 중국이 AI 추진으로 전기를 더 필요로 하면, 석유 수요 비중(현재 16%)이 줄어 유가 하락 가능성이 있으며, 중동 산유국 재정에 타격이 올 수 있습니다.
2. 석유 고부가가치화: 석유를 태우지 않고 탄소와 수소로 쪼개어 수소는 전기로 활용하고, 탄소는 나노 소재, 그래핀 등 고부가 물질로 전환하는 것이 중요합니다 (일본의 쇼와덴코 등이 후보).
3. 수소 경제의 간절한 수요처: 철강업계: 철광석에서 산소를 떼어내는 과정에서 탄소 대신 수소(H2O로 전환)를 사용하면 깨끗한 철을 얻을 수 있습니다.
• 청록 수소: 이 과정에서 필요한 열을 소형 원자로의 열로 얻어 수소를 대량 생산하는 청록 수소 방식이 주목받고 있습니다.
4. 수소 연료전지의 적용:
• 트럭 분야: 배터리가 순간 힘에는 강하지만 장거리 운송에는 수소 연료 전지(꾸준한 힘, 고속 충전 가능)가 유리합니다.
• 인센티브: 트럭 자율 주행이 가능해지면 운전 인건비 절감이라는 경제성이 발생합니다.
5. 수소 기업의 변수 (트럼프 정책): 트럼프 집권 시 바이든 정부의 그린 수소 보조금이 삭제되면서 플러그 파워(Plug Power) 같은 기업은 자본 잠식을 걱정하는 처지가 되었으나, 집권 기간 동안 생존하면 밸류체인 전반을 커버하므로 하이 리스크 하이 리턴 주식이 될 수 있습니다.

21. 휴머노이드 로봇의 대량 생산 난제와 일본의 강세

1. 로봇 가격과 노동 대체 효과: 옵티머스가 2만 달러에 나온다면 로봇 구동 시 시간당 임금이 6~7달러 수준으로, 미국 평균 임금(18~19달러) 대비 매우 저렴해 사용자 입장에서 유리합니다.
2. 대량 생산의 병목: 복잡한 백선 구조 등 섬세한 휴머노이드 제작 자체가 사람의 영역이 될 수 있다는 점이 병목입니다.
• 향후에는 기능을 단순화하여 먼저 수요를 끌어낸 후 점진적으로 섬세한 모델을 개발할 것으로 예상됩니다.
3. 일본 로보틱스 강세: 노동 가능 인구가 줄어든 일본은 세계 10대 로보틱스 업체 중 5개를 보유하고 있습니다 (펀, 야스카와 전기 등).
4. 로봇 부품의 규모의 경제: 엔비디아의 시뮬레이션 플랫폼을 통해 로봇이 똑똑해지면 가치 생산이 증가할 것이며, 특히 로봇의 관절(서보 모터) 및 감속기를 만드는 일본 업체들(나보테스코, 하모닉드라이브 시스템즈)의 실적이 규모의 경제 도달 시점에 먼저 올라올 수 있습니다.

22. 계산 능력(컴퓨팅 파워)으로서의 패권 경쟁: AI와 양자컴퓨터

1. 계산 능력 = 패권: AI와 양자컴퓨터는 남보다 빨리 계산하여 경쟁에서 이기는 능력(패권)을 의미합니다.
2. 계산 능력의 활용 분야:
• 국방: 초음속 미사일 해킹 등.
• 신약 개발: 수조 원대 신약 물질 조합(독성/효능)을 컴퓨터가 몇 년 돌릴 것을 양자컴퓨터로 5분 만에 찾아 게임 체인저가 될 수 있음.
• 나노 소재: 친환경 촉매 등 접근하기 어려웠던 나노 소재 영역 접근 가능.
3. 양자 컴퓨터의 도래 가속화: 양자 컴퓨터의 가장 큰 문제였던 오류(에러)가 빠르게 줄어들고 있습니다.
• 오류 감소 요인:
• 노벨 물리학상 수상자 연구: 양자 역학 활동을 거시적 전자 회로에서 구현하여 눈으로 관찰하기 쉬워짐.
• AI의 지원: AI가 양자 오류 패턴을 미리 파악하여 오류 수정 코드를 집어넣어 기계 스톱 없이 계속 계산할 수 있게 됨.

23. 양자 컴퓨터와 블록체인의 상호 관계 및 비트코인의 가치 훼손 가능성

1. 양자 컴퓨터와 블록체인 보안: 양자 컴퓨터의 주특기인 쇼어 알고리듬은 블록체인 거래의 개인 키를 역산하여 뚫을 수 있습니다.
2. 상호 발전: 양자 컴퓨터 스스로의 오류를 해결하는 과정과 양자 내성 암호의 개발이 맞물리면서 양자 컴퓨터와 블록체인은 함께 발전하는 '창과 방패'의 관계가 될 것입니다.
3. 비트코인 가치의 훼손: AI 및 양자 컴퓨터 발달 시, 자금 세탁에 용이했다는 비트코인의 매력이 줄어들 수 있습니다.
• 거래소 외 퍼블릭 블록체인 거래는 추적이 어렵다는 장점이 있었으나, AI 발달로 거래 추정 프로그램이 나오면 비트코인 가치가 훼손될 수 있습니다.

23.1. 양자 컴퓨터 기술 방식별 비교

1. 이온 트랩 방식 (AQ, IonQ):
• 특징: 이온을 사용하여 정밀하게 제어(레이저 사용)하며, 오류가 가장 적어 가장 먼저 상용화될 수 있습니다.
• 한계: 계산 규모가 커지면 이온 간 간섭으로 에러가 발생합니다 (작은 단위 최고).
2. 게이트 기반 방식 (구글, 리게티 컴퓨팅):
• 리게티 컴퓨팅의 전략: 작은 양자 칩을 만들어 모듈형으로 짜집기하여 정확하고 큰 규모의 계산 능력을 확보합니다.
• 강점: 양자 칩 설계 소프트웨어 기술과 전자 제어 하드웨어 기술을 모두 보유하고 있어 종합적인 능력이 우수하며 성장 여력이 있다고 판단됩니다.

24. 1950년대 역사적 시기와 현재의 비교: 신냉전과 인류의 성장

1. 1950년대의 주가 성장: 1950년대 다우 지수는 연평균 약 18% 복리 성장했으며, 이는 현대 과학의 기초(이중 나선 구조, 트랜지스터, 원자력 발전, 인공위성)가 이 시기에 만들어졌기 때문입니다 (냉전 시대의 경쟁).
2. 현재의 신냉전: 현재는 미국과 중국 간의 신냉전 구도이며, 인공지능이라는 새로운 싸움의 도구가 생겼습니다.
3. AI의 그림자 (고용 및 경제 침체):
• 학습 단계에서는 고용을 늘렸지만, 추론 서비스(로봇)화되면 고용을 위협하고 경제를 침체시킬 수 있습니다.
• 현재 기업 및 가계 부실이 증가하며 은행 위험 지수(크레딧 스프레드)가 올라가고 있어, AI 규제 완화 지연 시 적자 기업(오픈AI 등) 도산으로 2008년과 같은 현상이 나타날 수 있습니다.
4. 금리 인하 전망: 이러한 경제적 끔찍함을 막기 위해, 미 연준은 시장 컨센서스보다 금리를 훨씬 더 많이 내리고 시중에 자금을 공급하여 AI 기업으로 자금이 쏠리게 할 것이라 전망됩니다.

25. 유동성 풍부의 근본 원인과 자금의 최종 승자

1. 유동성 풍부의 근본 원인: 미국이 돈을 푼 것 외에도, 기업과 가계가 늙었기 때문입니다.
• 일본 사례(1980년대 후반): 성장 정체 후 수익이 금융 시장(주식/부동산)으로 쏠리며 거품 발생.
• 결과: 기업과 가계가 늙으면 금융 시장으로 돈이 몰리고, 금리 변동에 매우 민감해집니다.
2. 자금의 이동 경로: 유동성이 풍부한 상황에서 AI 기업이 이익을 내기 시작하면, 투자자들은 금이나 부동산보다 신기술주로 자금을 이동시킬 것입니다.
3. 궁극적인 승자: 신기술주가 궁극적인 승자가 될 것이며, 실적 뒷받침이 된다면 금 가격 거품과 달리 가치가 성장하게 됩니다.

26. 디지털 화폐와 알트코인 시대의 도래

1. 스테이블 코인과 달러 패권: 미국은 스테이블 코인(담보 자산의 99%가 달러)을 이용해 디지털 화폐의 국경 간 거래 제약이 없는 달러의 가치를 극대화하려 합니다.
2. 리플(XRP)의 역할: 디지털 화폐의 네트워크 연결을 원활하게 해주는 리플의 XRP가 금융 기관 100여 곳에서 우수성을 인정받아 승부가 정해진 것 같다고 언급됩니다.
3. AI와 부의 불균형 해소: AI가 누구나 아이디어를 모델링하고 솔루션을 만들어 부자가 될 수 있는 기회를 제공하여 부의 불균형 해소에 기여할 수 있습니다.
4. 디파이(DeFi)와 규제:
• 탈중앙화 금융(DeFi): 투자자가 직접 투자할 곳을 고를 수 있는 직접 금융의 시대로 바뀌고 있습니다.
• 정보의 중요성: 이를 위해 인공지능 핀테크 업체들이 정보를 제공하는 인프라가 필요하며, 정보 기반 투자에서 실패 시 투자자만 손해를 보는 빠른 시장 정상화가 가능해집니다.
5. 알트코인의 부상과 규제 문제: 유동성이 신기술주로 쏠리면, 새로운 부가가치를 만드는 알트코인의 시대가 열릴 수 있습니다.
• 이더리움이 백본 역할을 하며, 솔라나와 같이 속도를 높이고 생태계를 잘 갖춘 코인이 주목받고 있습니다.
• 그러나 정부의 규제가 완화되어야 자유로운 거래가 가능하므로 규제 완화에 시간이 걸릴 수 있습니다.

27. 투자의 본질과 장기적인 안목

1. 투자 성공 습관: 운의 영역이 중요하며, 남들이 보지 못하는 것을 보게 될 때 큰돈을 벌 수 있습니다.
• ChatGPT 활용: 꾸준히 ChatGPT에 질문하여 남들이 모르는 사실의 깊이를 느껴야 투자에 성공할 수 있습니다.
2. 자산으로서의 자기 관리: 단기 트레이딩 유혹은 스스로의 기회(공부, 직업 선택의 힌트)를 사라지게 하므로, 투자는 장기 투자가 맞습니다.
3. 성장 관점: 세상이 변해가는 기술을 보고 투자했다면, 그 투자 이유가 변하지 않는 한 기다려보는 습관을 기르는 것이 중요합니다.