Broadcom CEO Hock Tan said capital could become a bigger AI bottleneck than memory chips. Broadcom CEO Hock Tan는 AI 분야에서 자본이 메모리 반도체보다 더 큰 병목이 될 수 있다고 말했다.
그건 단순히 돈의 문제일 수도 있다.
월요일 싱가포르에서 열린 한 패널 토론에서 브로드컴의 최고경영자 혹 탄은 회사가 반도체 웨이퍼와 메모리 부족 문제를 점차 극복하고 있다고 말했다. 그러나 AI 인프라를 구축하는 데 필요한 막대한 자본이 업계의 가장 큰 제약이 될 수 있다고 덧붙였다.
그의 발언은 기술 기업, 클라우드 사업자, AI 개발사들이 더 큰 모델과 늘어나는 컴퓨팅 수요를 감당하기 위해 점점 더 비싸지는 데이터센터 프로젝트를 준비하고 있는 시점에 나왔다.
AI 붐이 일어난 이후 대부분의 기간 동안 업계에서 가장 눈에 띄는 병목은 하드웨어였다. 기업들은 첨단 프로세서, 고대역폭 메모리, 그리고 수요를 충족할 만큼의 반도체 생산 능력을 확보하는 데 어려움을 겪어 왔다. 탄은 브로드컴이 이러한 공급 제약을 해소하는 데 진전을 이루고 있다고 시사했다. 이제 더 큰 질문은 기업들이 다음 물결의 AI 인프라 투자를 감당할 만큼 충분한 자금을 계속 조달할 수 있느냐는 것이다.
현대 AI 시스템을 구축하려면 프로세서를 사는 것 이상이 필요하다. 기업은 데이터센터, 네트워킹 장비, 메모리, 전력 공급 장치, 냉각 시스템, 그리고 대규모 전력 공급에 대한 접근권을 확보해야 한다. 이러한 투자는 인프라가 의미 있는 매출을 내기 시작하기 전에 집행되어야 하는 경우가 많다. 필요한 자금 규모가 너무 커지면서 주요 AI 관련 기업들은 자체 현금흐름에만 의존하기보다 은행, 사모신용 회사, 채권 시장으로 점점 더 눈을 돌리고 있다. 로이터는 지난주 모건스탠리가 2028년까지 AI 인프라에 약 1조 5천억 달러의 외부 자금이 필요할 것으로 추정한다고 보도했다.
이는 AI 붐에 다른 종류의 위험을 안긴다. 기업이 필요한 칩을 확보하더라도 비싼 차입 비용이나 약해진 투자자 수요로 인해 새로운 컴퓨팅 용량이 구축되는 속도가 느려질 수 있다.
브로드컴은 반도체와 네트워킹 사업을 통해 AI 인프라 확충의 중심에 서 있다. 이 회사는 맞춤형 AI 칩을 설계하고, 대형 기술 기업이 사용하는 다른 부품도 공급한다. 최근의 자금 조달 계획은 이러한 프로젝트가 얼마나 자본 집약적으로 변했는지를 보여준다. 파이낸셜 타임스는 은행들이 앤트로픽의 첨단 구글 칩 사용과 관련된 약 600억 달러 규모의 금융 패키지를 신디케이트 방식으로 조성하고 있으며, 브로드컴이 그 부채 구조의 일부를 지원하고 있다고 보도했다. 별도로, 맞춤형 AI 칩 프로젝트와 관련해 브로드컴이 수백억 달러 규모의 자금을 조달하려 한다는 보도도 나왔다. 이러한 구조들은 탄이 왜 자금 조달 능력을 확장의 잠재적 한계로 점점 더 보고 있는지를 잘 보여준다.
탄은 또한 OpenAI와 앤트로픽을 언급하며, 최첨단 AI 기업들이 새로 출시한 모델로 상당한 매출을 낼 수 있다는 근거로 제시했다. 로이터에 따르면 그는 특히 AI 개인 비서를 고급 모델이 의미 있는 상업적 수익을 내고 있는 분야로 언급했다. 이는 중요한 의미를 지닌다. 비싼 AI 인프라에 자금을 대는 투자자들은 결국 이 기술이 막대한 칩 및 데이터센터 투자를 정당화할 만큼의 매출을 낼 수 있다는 증거를 필요로 하기 때문이다. 따라서 논의의 초점이 바뀌기 시작했다. 질문은 더 이상 기술이 작동하는지 여부만이 아니라, 매출이 칩과 데이터센터에 쓰이는 수십억 달러를 떠받칠 만큼 빠르게 성장할 수 있는지 여부다.
별도의 업계 분석에 따르면 경제성에 대한 검토도 더 엄격해지고 있다. 같은 싱가포르 행사에서 탄은 세계가 AI 모델을 운영하는 데 연간 약 2천억 달러를 쓰고 있는 반면, 관련 매출은 약 1,500억 달러에 그친다고 말한 것으로 전해졌다. AI를 사용하는 많은 기업들도 아직 투자 대비 명확한 수익을 입증하지 못하고 있다. 이러한 수치가 AI 산업이 전체적으로 정확히 500억 달러의 손실을 보고 있다는 뜻은 아니다. 이는 매출이 인프라 및 운영 비용을 따라가고 있는지에 대한 더 넓은 우려를 보여준다. 지출이 수천억 달러에서 수조 달러로 늘어나면서 이 답은 점점 더 중요해질 것이다.
차입 비용이 높아지면서 자금 조달 문제도 더 심각해지고 있다. 글로벌 채권 금리가 상승하면서 자본 집약적 인프라를 구축하는 기업의 장기 부채 비용이 늘어났다. AI 기업들은 컴퓨팅 용량을 빠르게 확대하고 싶어 하지만, 이러한 프로젝트의 자금 조달 비용은 오히려 높아지고 있다. 그 결과 투자자들은 어떤 프로젝트에 자금을 댈지, 그리고 어떤 수익을 기대할지에 대해 더 까다로워지고 있다. 업계는 칩 확보 경쟁에서 저렴한 자본 확보 경쟁으로 옮겨 갈 수도 있다.
이것이 독자에게 의미하는 바: AI 붐의 다음 단계는 기업이 칩을 확보할 수 있느냐보다, 그 칩을 활용하는 데 필요한 데이터센터, 전력, 자금을 감당할 수 있느냐에 더 좌우될 수 있다. 자금 조달이 더 어렵거나 비싸진다면, 강한 AI 수요도 인프라 확장 속도 둔화로 이어질 수 있다.