AI 수요, 증설에서 효율·가치 극대화로 전환

AI 인프라 투자 사이클이 무조건적 증설 단계에서 효율과 가치 극대화 단계로 넘어가고 있다는 진단이 나왔다. CNBC가 이번 주 진행한 AI 기업 경영진 인터뷰에서 팻 겔싱어는 AI 수요를 사실상 무제한에 가깝다고 평가하며, 실질적 제약은 컴퓨팅이 아니라 에너지라고 지목했다. 공급 부족을 호소하는 목소리도 뚜렷하다. Nebius는 현재 겪는 수요가 충족 가능한 공급을 크게 웃돈다고 밝혔으며, 회사 자료 기준 1분기 신규 파이프라인은 전분기 대비 약 3.5배 늘었다. Lumentum은 향후 5년치 수요가 이미 눈에 들어온다며, 광통신 수요가 공급을 30~50% 앞선다고 설명했다. 병목은 InP EML과 레이저 칩 생산능력으로, AI 데이터센터용 InP 광채널 수요는 연평균 약 85% 성장이 예상된다. 최근 시장은 메타의 잉여 컴퓨트 매각 검토를 AI 인프라 과잉설비 신호로 받아들였지만, 실상은 다르다. 메타는 2027년까지 컴퓨팅 용량을 14GW로 두 배 확대하는 동시에 Nebius와 최대 270억 달러 규모의 5년 컴퓨트 계약을 체결했다. 한쪽 용량을 팔면서 다른 쪽에서 수백억 달러어치를 다시 사들이는 셈이다. 이는 단순 과잉설비라기보다 GPU 세대, 지역, 전력, 네트워크, 학습·추론 요구가 제각각인 데서 비롯된 capacity mismatch이자 컴퓨트 차익거래의 초기 국면으로 볼 수 있다. 더 근본적인 변화는 기업 고객에게서 나타난다. 지난 1년의 'Tokenmaxxing'이 일단 AI를 최대한 써보는 국면이었다면, 이제 CFO들이 비용과 ROI를 따지는 'Valuemaxxing' 국면으로 이동한다. 어려운 문제엔 최고 성능 모델, 단순 작업엔 저가 모델, 반복 업무엔 소형·특화 모델을 배분하는 분업 시대다. AI 수요가 사라지는 것이 아니라 질이 바뀌는 국면인 만큼, 시장의 평가 기준도 보유 GPU 수량에서 낮은 비용의 유용한 AI 산출량, 높은 가동률, 데이터 이동·전력 병목 해결 능력으로 옮겨간다. 이 단계에서는 모든 AI 주식이 함께 오르기 어렵고, 진짜 병목을 해소하거나 단위 경제성을 개선하는 기업으로 수익이 집중될 가능성이 높다.