Goldman Sachs는 AI capex 내러티브가 압박을 받고 있으며, 펀더멘털 악화에 따라 모멘텀 트레이딩의 저점이 수주 내에 올 수 있다고 경고했다.

차세대 인공지능(AI) 모델들은 시장이 예상했던 것보다 훨씬 적은 컴퓨팅 파워로 최첨단 성능을 달성하며, "지속적인 자본 지출 확대만이 AI 경쟁에서 승리할 수 있다"는 기존 서사를 도전하고 있다. 골드만 삭스의 원델타(One-Delta) 트레이딩 데스크 책임자 리치 프리보로츠키(Rich Privorotsky)에 따르면, 현재 모멘텀 트레이드의 조정장은 진정한 바닥에 도달하기까지 아직 몇 주가 더 남아있다. 직전 랠리의 평균보다 가파른 상승 곡선은 조정의 규모가 역사적 기준을 초과할 수 있음을 시사하지만, 미국 주식 전반에는 시스템적 위험이 나타나지 않고 있다. 시장 구조는 탄탄하며 섹터 간 상관관계는 낮게 유지되고 있고, 자금이 광범위한 매도세보다는 섹터 간 순환을 통해 이동하고 있다.

프리보로츠키는 모멘텀 지표들이 여전히 상대적 변동성이 높은 상태를 보이고 있으며, 완전한 회복을 알리는 신호는 아직 나오지 않았다고 지적했다. 그러나 최근 내재 변동성(implied volatility)이 소폭 상승했음에도 불구하고 시장 구조는 근본적으로 변화하지 않았다. 뚜렷한 분기 현상이 나타나고 있는데, 일부 AI 하드웨어 관련 종목들은 과매도 권역에 진입한 반면, 이전에 부진했던 특정 섹터들은 뚜렷한 기본적 개선 없이 반등하고 있어 전형적인 섹터 순환의 특징을 보이고 있다.

프리보로츠키는 킨미 K3(Kimi K3) 모델을 테스트한 후 그 엔지니어링에 감명을 받았다. 이 모델은 2.8조 개의 파라미터를 보유하고 있으며 자체 호스팅을 위해 여전히 엔터프라이즈급 GPU 클러스터가 필요하다. 하지만 중요한 점은 학습 효율성에 더 많은 주목이 필요하다는 것이다. 차세대 모델들은 학습 효율성을 높이기 위해 알고리즘 최적화, 모델 아키텍처 혁신 및 효율적인 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 라우팅에 점점 더 의존하고 있다. 킨미 K3는 이를 잘 보여준다: 896개의 전문가 모듈을 포함하고 있지만 추론 시에는 단 16개만 활성화되어 계산 자원 소비를 극적으로 줄인다. 이는 시장에 재고를 촉발시켰다: 최첨단 모델들이 알고리즘 혁신을 통해 학습 효율성을 크게 향상시킬 수 있다면, 산업계는 여전히 지속적으로 확장되는 자본 집약형 데이터센터와 학습 클러스터를 필요로 할까?

프리보로츠키는 이것이 주로 학습 인프라에 대한 투자 논리를 도전하는 것이며, 추론(Inference) 측면의 컴퓨팅 수요는 상대적으로 강력하게 유지되고 있다고 주장한다. 장기적인 AI 인프라 수요가 근본적으로 역전된 것은 아니다. 그러나 모델 학습 효율성이 개선됨에 따라 "더 큰 컴퓨팅 클러스터에 막대한 자본을 지속적으로 투자한다"는 서사는 설득력을 잃어가고 있다. 비록 AI 자본 지출이 글로벌 기술주 가격 결정의 가장 중요한 기준점으로 남아있지만 말이다.

연방준비제도(Fed)가 정책 회의 전 블랙아웃 기간에 들어간 가운데, 단기 시장의 초점은 유럽중앙은행(ECB)의 정책 결정, 영국 소비자물가지수(CPI) 데이터, 주요 경제권의 초기 구매관리자지수(PMI) 수치로 옮겨갈 전망이다. 그러나 프리보로츠키는 다가오는 실적 시즌이 시장의 방향성을 진정으로 결정할 것이라고 믿는다. 알파벳(Alphabet) 외에도 테슬라(Tesla), 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments), 인텔(Intel) 그리고 AMD의 'Advancing AI' 행사가 중요한 관문이 될 것이다. 이러한 이벤트들을 통해 시장은 수조 달러 규모의 AI 자본 지출 뒤에 숨겨진 논리가 시장의 수용성을 유지할 수 있을지 평가할 기회를 갖게 된다.

지수 수준에서 미국 주식은 강력한 회복력을 계속 보여주고 있다. 지속되는 모멘텀 트레이드 조정과 흔들리는 AI 서사라는 이중 압박 속에서도 자금은 공황 매도로 도피하기보다는 합리적인 밸류에이션을 갖춘 섹터나 이전에 부진했던 섹터로 회전했다. 이는 시장이 AI 투자 테마를 완전히 거부하기보다는 더 세분화된 관점에서 가격 책정하고 있음을 시사한다. 프리보로츠키의 모멘텀 모델에 따르면 이번 조정의 지속 기간이나 규모가 역사적 경고 신호의 임계값에 도달하지 않았으므로, 다가오는 기술주 실적 발표와 AI 관련 이벤트들이 AI 자본 지출 사이클이 전환점에 다다른 것인지 여부를 결정하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다.