AI 병목, GPU 넘어 메모리·전력으로 확산

반도체 리서치 기관 SemiAnalysis의 대표 Dylan Patel이 인터뷰를 통해 AI 인프라 투자 사이클의 지속 가능성과 병목 구조에 대한 견해를 밝혔다. 그는 AI 연구소의 매출과 기업 사용량이 빠르게 늘면서 대규모 인프라 투자가 실제 수요로 뒷받침되고 있다고 주장했다. Patel에 따르면 Anthropic은 2026년 4~5월 이익과 잉여현금흐름이 모두 흑자로 전환됐고 연간반복매출(ARR)은 500억달러 이상, 매출총이익률은 70%를 넘는다. OpenAI 역시 코딩 도구 Codex 확산으로 매출 성장이 가속되고 있다고 평가했다. 다만 두 회사 모두 비상장 기업으로, 해당 수치가 GAAP 기준인지와 훈련비용·주식보상·장기 컴퓨트 계약 반영 방식이 공개되지 않아 검증된 재무 사실이 아닌 주장으로 구분해야 한다는 단서가 붙는다. 투자 관점에서 참고 가치가 높은 대목은 병목이 GPU를 넘어 메모리, CPU, 네트워크, 전력으로 확산된다는 공급망 분석이다. AI 에이전트와 긴 컨텍스트 처리는 대량의 KV Cache를 요구하는데, 메모리 공급이 연 20~30% 늘어나는 사이 수요는 두 배씩 증가할 수 있다는 것이다. 이 경우 수익성 높은 AI 데이터센터가 물량을 우선 확보하고 스마트폰·PC는 탑재량을 줄일 수 있다. 다만 추가 2~3배 가격 상승과 85~90% 매출총이익률 전망은 공격적이라는 평가다. CPU는 에이전트가 코드를 실행하고 API·데이터베이스를 조작하는 과정에서 작업 분배와 시스템 제어를 담당하며, 그동안 GPU 대비 배치가 부족해 신규·캐치업 수요가 동시에 발생하고 있다. 네트워크는 클러스터 확대로 시스템 내 비중이 커지며, 광통신(CPO)은 랙 간 스케일아웃부터 상용화되는 반면 랙 내부는 구리 기반 연결이 더 오래 유지되는 혼합 전환이 진행된다. 가장 풀기 어려운 병목은 전력이다. 발전 자체보다 송전망과 인허가, 지역 전력회사 구조가 더 큰 제약이며, 이를 우회하는 behind-the-meter 발전이 확대될 수 있다. 전력 부족은 건설을 중단시키기보다 비용을 높여 투자 수익성을 낮추는 방향으로 작용하며, 변압기·스위치기어·UPS·배터리와 IGBT·SiC·GaN 등 전력반도체, 800V DC 구조까지 수혜가 확산될 수 있다.