AI 산업의 구조(밸류 체인)를 통해 주가 전망을 알아보자.

안녕하세요, 머니 엔지니어입니다.

 

여러분, 모든 주식에는 '오르는 순서'가 있다는 것, 알고 계신가요?

 

저는 운전하면서 항상 투자와 관련된 라디오를 듣는데, 때는 2023년 말이었습니다. 당시 AI가 점차 주식 시장의 메가트렌드로 자리 잡는 중이었습니다. 한 유튜브 뮤직 채널에서 엔비디아가 큰 수혜를 볼 것이라는 이야기를 들었습니다(소수몽키라는 분입니다). 주식초짜인 저는 용기를 긁어모아 과감히 엔비디아에 투자했고, 지금까지 수익률은 약 50%입니다.

 

그러면서 저는 주식 투자에 있어 아주 중요한 사실 하나를 깨달았습니다. 그건 바로,

 

하나의 메가트렌드 안에도 주가가 오르는 순서가 있다

 

 

는 사실입니다. 이것을 '밸류체인'이라고 합니다. 과장하자면 저는 주식 투자에서 성공하려면 밸류체인에 대한 이해가 필수적이라고 생각합니다.

 

오늘은 그 밸류체인, 특히 AI 산업의 밸류체인에 대해서 적어보도록 하겠습니다.

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밸류체인이란 무엇일까?

먼저 밸류체인이란 말의 정의는 '하나의 제품 또는 서비스가 가공되어 최종 사용자에게 제공되기까지의 프로세스'입니다.

 

예를 들어 우리가 전화 통화를 하기 위해서는 휴대폰이 필요하죠. 그런데 휴대폰 자체는 단지 기계일 뿐입니다. 그래서 통신사가 필요합니다. 세부적으로 들어가면 휴대폰 제조사는 전화 통화를 위한 송수신 칩을 휴대폰 내에 심어야 합니다. 통신사도 마찬가지로 전국에 기지국을 설치해야 하고, 그 안에 안테나를 설치해야 하죠.

 

즉, 전화라는 한가지 서비스를 제공하기 위해 휴대폰 제조업체, 통신사, 기지국 업체, 통신장비 등 다양한 업체의 긴밀한 협력이 필요한 것입니다. 마치 서로 얽히고설킨 체인처럼요.

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AI 산업의 밸류체인

그럼 AI의 밸류체인은 어떻게 구성될까요? 다음 그림을 보시면 한 눈에 이해가 가능합니다. 참고로 이 자료는 미래에셋증권의 애널리스트 리포트 'Generative AI 시대가 시작된다' 에서 발췌한 그림입니다. 생성형 AI의 밸류체인에 대해 나타내고 있으니 같이 확인해 보시죠.

 

 

 

 

그림을 보면 생성형 AI라는 서비스가 탄생하는 과정에서 Chips를 시작으로 인프라, 모델, 데이터를 거쳐 애플리케이션이라는 분야로 수요가 흐르고 있음을 알 수 있습니다. 하나하나 조금 더 구체적으로 설명해 보겠습니다.

 

Chips

Chips는 반도체 칩을 말합니다. AI 학습을 위해서는 고성능의 그래픽 카드가 필요합니다. 컴퓨터에 비싼 그래픽 카드를 끼우면 게임이 잘 돌아가는 것처럼요. 그런 그래픽 카드를 작동시키기 위해 다양한 반도체 칩이 필요합니다.

 

인프라

AI가 구동되려면 반도체 칩만 필요한 건 아닙니다. 내부 데이터를 저장할 스토리지, 서버를 보관할 랙 등 많은 종류와 개수의 장치가 동원됩니다. 그런 장치들이 서로 원활히 통신할 수 있도록 네트워크 장비가 필요합니다.

그리고 AI가 학습을 시작하면 데이터가 쌓이기 시작하는데, 그 양이 아주 방대합니다. 그래서 별도의 저장 공간이 필요합니다. 그것을 가능케 하는 기술을 클라우드라고 합니다. 휴대폰 갤러리의 용량이 부족하니까 구글 포토와 같은 외부 서버에 사진을 저장해 두는 것을 예시로 들 수 있습니다.

 

모델&알고리즘

그렇게 AI가 학습을 거듭하며 추론 능력을 향상합니다. 그 결과 인간과 유사한 수준의 지능을 갖게 됩니다. 그런 상태의 AI를 하나의 AI 모델이라고 합니다. OpenAI의 Chat GPT와 같은 범용 LLM, 팔란티어테크의 AIP와 같은 특화형 LLM 등이 있습니다.

 

데이터

쌓이고 쌓이는 데이터에는 서로 다른 것들이 섞여있기도 하고, 중복된 것도 많습니다. 그 중복성을 제거하고 독립성을 강화시켜 줄 기술이 필요합니다. 그것이 DBMS와 데이터베이스의 역할입니다. 또한 어떤 데이터가 유실되면 큰 피해로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터 보안에 관한 기술도 함께 적용됩니다.

 

애플리케이션

AI 모델이 갖춘 효용성을 고객에게 되돌려주기 위한 소프트웨어를 말합니다. 챗봇, 음성비서와 같이 우리의 실생활에 AI 기술을 접목시키기 위한 앱이 그 예시입니다. 구독료나 사용료 등 AI 수익화의 핵심이라고 할 수 있습니다.

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AI 밸류체인 내에서의 현 위치

그렇다면 현재 AI 산업의 밸류는 어디에 머물러 있을까요? 바로 Chips와 인프라입니다.

 

AI가 메가트렌드로 자리 잡은 올해, 미국 주식 수익률은 기술 섹터가 22.73%로 가장 높습니다. 그중에서도 반도체 분야가 28.91%로 1위를 차지했습니다. 그 중에서도 AI 반도체를 취급하는 엔비디아의 수익률은 한 해 동안 약 190%에 달합니다.

 

그리고 위에서 설명드렸듯이 AI 반도체 칩이 설치되면 네트워크 및 클라우드, 그리고 데이터 관리에 필요한 장치들이 함께 공급되어야 하는 구조입니다. 따라서 관련 기업들도 각각 성장률에 따라 엔비디아만큼은 아니더라도 함께 성장했습니다.

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밸류, 즉 가치의 흐름은 어디로?

하지만 주식 투자에 있어서는 '앞으로'가 중요합니다. 주가는 미래를 반영하지, 현재에는 관심이 없으니까요. 앞으로 그 가치는 '애플리케이션'으로 흐를 것이라는 게 각종 증권사 애널리스트들의 전망입니다. 그 이유는 아래와 같습니다.

 

애플리케이션으로의 가치 이동이 예상되는 이유

위에서 말씀드린 인프라의 주요 구매 주체는 빅테크 기업들입니다. 하지만 빅테크 기업들은 해당 분야에 이미 어마어마한 돈을 투자했습니다. 제가 이전에 썼던 포스팅을 참고하시면 더 정확히 이해하실 수 있습니다.

 

https://economeer.tistory.com/8

빅테크가 AI에 투자하는 돈은 얼마나 될까?

 

 

그러면서 이제는 빅테크들도 수익화를 염두에 둔 다양한 애플리케이션 출시에 공을 들일 가능성이 높습니다. 이미 앱으로 만들기 용이한 소형 AI모델은 줄줄이 개발되고 있습니다. 애시당초 수익화에 초점을 두고 특화된 AI를 개발해온 팔란티어 테크라는 기업의 주가는 올해에만 152% 올랐으며, 아직도 상승세입니다.

 

출처 : 한화투자증권 리포트 'AI 경쟁의 제 2막, 확산'

 

 

 

'앱'은 결국 AI의 장치 탑재를 위한 것

어플리케이션 개발의 목적은 결국 '소비자 확산'입니다. 그래야 돈을 버니까요. 그 소비자는 기업이 될 수도 있고, 개인이 될 수도 있습니다. 전자를 B2B, 후자를 B2C라고 합니다. 결국은 AI를 소비자의 '장치'든 기업의 '서버'든 어딘가에 탑재해야 합니다. AI를 구동시키기 위해 GPU라는 장비를 설치했던 것처럼요.

 

따라서 AI의 확산에 필요한 장치와 같은 매개체와 관련된 기업의 성장세가 예상됩니다. 모바일 또는 PC에 AI를 탑재하면서 수반되는 장치와 부품의 변화에 주목할 필요가 있을 것 같습니다.

 

증권사 중론, 애플

AI의 상용화에 가장 적극적인 기업으로서 증권사 리포트에 가장 많이 언급되는 곳은 애플입니다. AI의 B2C 확산에 있어 가장 강력한 매개체인 스마트폰과 PC 시장에서 강력한 경쟁력을 가지고 있기 때문입니다. 매출 구조 역시 아이폰이 2023년 기준 52%로 절반 이상을 차지합니다. 특히 애플은 모바일 내에서 AI 구동을 위한 칩을 모두 자체 설계합니다.

 

엔비디아 의존도는 축소

동시에 AI 모델들이 소형화, 전문화되면서 엔비디아 GPU에 대한 의존도는 축소될 것으로 보입니다. 엔비디아 GPU는 범용 칩으로 거대 AI 모델에 적합합니다. 반면 챗봇, AI 에이전트 등과 같이 특정 분야에 전문화된 AI 모델에 쓰기에는 맞지 않죠.

 

https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20241030/130328920/2

오픈AI, 브로드컴-TSMC와 자체 AI칩 개발… 탈엔비디아 나서

 

TSMC는 여전

하지만 빅테크가 새로운 AI 칩을 개발하더라도 생산은 여전히 TSMC에게 맡길 것으로 보입니다. 반도체 파운드리(위탁 생산) 기업으로는 TSMC만 한 곳이 없기 때문입니다. TSMC는 파운드리 시장의 62%를 점유하고 있습니다. 2위는 11%를 점유하고 있는 삼성전자인데, 최근 고전하고 있죠. 파운드리는 기술력과 설비 문제로 신규 진입이 어려운 종목 중 하나입니다.

 

그러나 TSMC에 투자를 해야 하냐고 묻는다면 그렇지는 않습니다. 빅테크 기업들의 칩 생산에 대한 수요가 기존의 엔비디아 칩에서 자체 칩으로 이동한 것뿐이기 때문입니다.

 

 

 

 

범용성을 고려하자

B2B 모델로 돈을 벌 기업을 고른다면 결국 '범용성'을 따져봐야 할 것 같습니다. B2C 모델에 대한 투자 방향으로 '장치'에 투자를 언급했습니다. 그 이유는 소비자에게 어떤 모델이 적용되든 그 매개체는 결국 스마트폰 하나일 뿐이니까요.

 

기업에 AI를 적용하는 데 있어서 매개체가 뭐가 될지에 대해 고민이 필요할 것 같습니다. 기업에 AI를 도입하는 데 필요한 컨설팅을 해주는 서비스가 떠오릅니다.

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이상으로 AI 산업의 밸류체인과 그 안에서의 AI 산업의 전망에 대해 알아봤습니다. 위에 적은 내용은 각종 뉴스와 증권사 리포트를 기반으로 한 제 판단입니다. 여기까지 읽어주셔서 감사합니다.