AI 병목, 칩 넘어 전력·제조로 이동

모건스탠리가 AI 하드웨어 산업의 다음 국면을 좌우할 핵심 병목이 어디로 이동하는지에 대한 전략 분석을 내놨다. 분석의 출발점은 다소 역설적이다. AI 모델의 효율성이 개선될수록 오히려 기업들의 컴퓨팅 투자는 축소가 아닌 확대로 이어진다는 것이다. 효율성 향상이 활용 범위를 넓히면서 전체 연산 수요를 키우는 구조로, 이에 따라 반도체와 메모리, 그리고 반도체 장비에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 모건스탠리는 전망했다. 다만 이번 분석의 핵심은 병목의 위치가 바뀌고 있다는 진단이다. 그동안 AI 하드웨어의 제약은 주로 칩 설계 역량에 있었으나, 다음 단계에서는 진정한 병목이 에너지와 전력, 데이터센터 수용능력, 그리고 제조 생산능력으로 이동할 것이라는 분석이다. 즉 연산을 위한 칩을 만드는 것 자체보다, 그 칩을 구동할 전력을 확보하고 대규모 데이터센터를 세우며 이를 실제로 양산할 생산 역량을 갖추는 것이 더 큰 과제가 된다는 의미다. 모건스탠리는 이러한 공급 측 제약들이 향후 AI 인프라 확장의 속도를 결정짓는 핵심 제한 요인이 될 것으로 봤다. 투자 관점에서는 반도체·메모리·장비 수요의 구조적 성장세가 유효한 가운데, 전력 인프라와 데이터센터 관련 밸류체인의 중요성이 한층 부각될 수 있음을 시사한다.