오픈AI가 벽에 부딪혔다? 그 뒤에 숨겨진 거대한 투자 기회

한밤중에 발견한 충격적인 사실

 

지난주 밤, 에너지 관련 투자 분석을 하다가 놀라운 데이터를 발견했습니다. ChatGPT 하나 만드는데 25,000개의 GPU가 몇 달간 24시간 돌아간다는 것이었죠. 4년간 에너지 업계에 몸담으면서 다양한 프로젝트를 봐왔지만, AI 하나 때문에 이렇게 엄청난 전력이 소모된다는 사실에 깜짝 놀랐습니다. 그 순간 깨달았죠.

"이건 단순한 기술 이야기가 아니라 거대한 인프라 혁명이구나."

 

오픈AI의 충격적인 고백, 그리고 우리가 놓치고 있는 것

최근 SemiAnalysis의 딜런 파텔이 폭로한 내용은 충격적이었습니다. 오픈AI가 컴퓨팅 한계에 도달했다는 것입니다. 쉽게 말해, 더 똑똑한 AI를 만들고 싶어도 컴퓨터 성능이 부족해서 못 만들겠다는 뜻이죠.

 

현재 GPT-4 같은 대형 AI 모델을 훈련시키려면 수만 개의 최첨단 GPU가 필요합니다.

 

훈련 비용만 1억 달러가 넘고, 이 중 60% 이상이 전력비입니다.

 

문제는 더 큰 AI를 만들려면 필요한 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 늘어난다는 것입니다.

 

마이크로소프트와 오픈AI가 1000억 달러 규모의 '스타게이트' 프로젝트를 추진하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 이는 차세대 AI를 위한 초대형 데이터센터를 짓겠다는 계획입니다.

 

하지만 스타게이트가 완공되기 전까지는 오픈AI도 더 이상 모델을 키울 수 없는 상황입니다.

 

그래서 이제 AI 업계는 방향을 바꾸고 있습니다. 단순히 모델 크기를 키우는 것에서 효율성과 강화학습에 집중하는 쪽으로 말이죠.

 

이는 마치 스마트폰이 더 큰 화면보다 배터리 효율성에 집중하게 된 것과 비슷합니다.

 

여기서 중요한 포인트는 전력 수요의 폭증입니다.

 

현재 전 세계 데이터센터가 소비하는 전력은 **전체 전력 소비량의 1%**지만, 2030년에는 8%까지 증가할 것으로 예상됩니다.

 

특히 AI 훈련과 추론에 필요한 전력은 2025년까지 300% 증가할 전망입니다.

 

더 놀라운 건, 95% 이상의 AI 기업들이 이미 분산 컴퓨팅으로 전환하고 있다는 점입니다. 하나의 거대한 모델보다는 여러 개의 효율적인 모델을 동시에 돌리는 방식으로 바뀌고 있어요. 이는 곧 더 많은 데이터센터와 인프라가 필요하다는 뜻입니다.

 

구체적 투자 기회 3가지

1. 슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI): AI 서버의 숨은 강자 SMCI는 AI 훈련용 고성능 서버를 만드는 회사입니다. 엔비디아 GPU를 탑재한 AI 서버 시장에서 30% 점유율을 차지하고 있어요. 스타게이트 같은 대형 프로젝트가 늘어날수록 SMCI의 매출도 함께 급증할 것으로 예상됩니다.

 

 

2. 코어위브(CoreWeave): 클라우드 GPU의 새로운 강자 기존 아마존, 구글과 달리 AI 특화 클라우드 서비스를 제공하는 코어위브는 2024년 매출이 전년 대비 500% 증가했습니다. AI 스타트업들이 비싼 GPU를 직접 사지 않고 빌려쓰는 추세가 가속화되면서 수혜를 받고 있어요.

 

 

실제 투자 적용 방법

이런 트렌드를 활용한 실제 투자 전략은 간단합니다. 포트폴리오의 10-15%를 AI 인프라 관련 주식에 배분하는 것입니다. SMCI나 코어위브 같은 직접적 수혜주 60%, 데이터센터 리츠 30%, 전력 관련 유틸리티 주식 **10%**로 분산 투자하면 됩니다. 특히 월 적립식으로 3-5년 장기 투자하면 AI 인프라 성장의 수혜를 충분히 받을 수 있을 것입니다.

 

마무리: 더 깊은 분석이 궁금하다면

AI의 컴퓨팅 한계는 위기가 아닌 새로운 기회입니다. 더 많은 데이터센터, 더 효율적인 인프라가 필요한 시대가 온 거죠. 제 스레드에서는 이런 투자 인사이트를 매주 공유하고 있고, 유튜브/틱톡에서는 1분 요약으로 핵심만 빠르게 전달합니다. 놓치고 싶지 않다면 팔로우 부탁드려요!

 

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면책 조항: 이 글의 모든 내용은 개인적 의견이며 투자 권유가 아닙니다. 투자 결정은 신중히 하시고, 손실 위험을 충분히 고려하시기 바랍니다.