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ByungJun Ahn

@dubidubabap

9 days ago

AI CAPEX가 언제까지 가능할지 다시 계산해보면, 핵심은 생각보다 단순함. 빅테크가 돈이 없어서 못 쓰는 구간은 아직 아님. 진짜 문제는 현금 부족이 아니라, “이 정도 CAPEX를 시장이 몇 년까지 용인할 수 있느냐” “AI 투자가 실제 영업현금흐름으로 언제 돌아오느냐” 이 두 가지임. 현재 AI CAPEX의 1차 지출자는 Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta 같은 하이퍼스케일러임. 대략 2026년 계획 기준으로 보면, Amazon 약 2,000억 달러 Microsoft 약 1,900억 달러 Alphabet 약 1,850억 달러 Meta 약 1,350억 달러 빅4 합산 AI/데이터센터 CAPEX가 대략 7,000억 달러 이상까지 올라온 구조임. 그런데 이 회사들의 현재 영업현금흐름 체력을 합산하면 대략 6,000억 달러 초중반 수준임. 즉 2026년부터 이미 중요한 변화가 생김. 빅4 합산 CAPEX가 영업현금흐름을 초과하기 시작한 것임. 이게 바로 시장이 불안해하는 지점임. 다만 여기서 “AI CAPEX 버블 끝났다”로 바로 가면 안 됨. 왜냐하면 빅테크는 아직 현금이 많고, 차입 여력도 있고, 자사주 매입을 줄일 수도 있고, 이미 고객 약정과 클라우드 백로그도 쌓여 있음. 그래서 2026년 지출은 거의 확정적이라고 봄. 2026년은 이미 계획화된 구간임. 장비 주문, 데이터센터, 전력, GPU, 네트워크, 냉각, 서버 램프업이 이미 진행 중이라 이걸 갑자기 멈추기 어려움. 2027년도 가능성이 높음. Microsoft, Amazon, Google 모두 아직 AI 컴퓨팅 수요가 공급보다 많다는 식으로 말하고 있음. 즉 2027년까지는 “돈이 남아서 쓴다”라기보다, 수요가 너무 강해서 먼저 지을 수밖에 없는 구간에 가까움. 문제는 2028년부터임. 2028년은 AI CAPEX가 불가능한 해가 아니라, 투자자들이 슬슬 ‘그래서 이게 돈이 되냐?’라고 본격적으로 묻기 시작하는 해라고 봄. 2024~2026년에 지은 데이터센터와 GPU 클러스터가 2027~2028년에 실제 매출로 연결되어야 함. Azure AI, AWS AI, Google Cloud AI, Meta 광고 AI, 엔터프라이즈 AI, inference 사용량이 현금흐름으로 들어와야 함. 그게 보이면 CAPEX 사이클은 더 감. 그게 안 보이면 2028년 이후부터는 속도 조절 압력이 커질 수 있음. 그래서 내가 보는 진짜 판정 연도는 2029년임. 2029년에도 CAPEX가 계속 증가하는데, AI 매출 회수는 약하고, FCF는 눌리고, 감가상각은 커지고, 전력/리스/부채 부담이 커진다면 그때는 시장이 “더 지어라”가 아니라 “이제 회수 보여줘라”로 바뀔 가능성이 높음. 결론적으로 정리하면 이렇다. 2026년: 지출 가능. 이미 확정에 가까움. 2027년: 지출 가능성 높음. 수요와 고객 약정이 아직 강함. 2028년: 가능은 하지만 FCF 압박이 본격화되는 구간. 2029년: 1차 판정 구간. AI 매출 회수가 증명되어야 함. 2030년: 조건부 가능. CAPEX 증가율이 둔화되고 AI 영업현금흐름이 따라와야 함. 내 생각에 가장 중요한 문장은 이거임. AI CAPEX는 2028년에 갑자기 끝나는 구조는 아님. 하지만 동시에, 2030년까지 지금 같은 속도로 계속 가속할 수 있는 구조도 아님. 2026~2027년은 증설의 시간이고, 2028년은 검증의 시작이고, 2029년은 판정의 해가 될 가능성이 높음. 그래서 투자 관점에서는 단순히 “AI CAPEX가 유지되나?”보다 더 중요한 질문이 있음. CAPEX의 성격이 어디로 이동하느냐임. 초기에는 GPU와 서버가 핵심이었음. 하지만 시간이 갈수록 병목은 전력, 냉각, 네트워크, 광통신, CPO, 데이터센터 인프라, 효율화 쪽으로 이동할 가능성이 높음. AI CAPEX가 무한히 증가하지는 못해도, 그 돈이 흘러가는 병목은 계속 바뀔 수 있음. 그래서 나는 이 사이클을 이렇게 보고 있음. 2026~2027년: AI 인프라 증설 사이클 2028년: CAPEX 효율 검증 사이클 2029년 이후: 승자 공급망만 살아남는 선별 사이클 결국 중요한 건 하나임. 빅테크가 돈을 얼마나 쓰느냐보다, 그 돈이 어느 병목에서 가격결정력을 만들어내느냐. 개인은 거기에 집중해야 한다고 봄. 투자 조언 아님. 개인 기록용.

dubidubabap's tweet photo. AI CAPEX가 언제까지 가능할지 다시 계산해보면, 핵심은 생각보다 단순함.

빅테크가 돈이 없어서 못 쓰는 구간은 아직 아님.

진짜 문제는 현금 부족이 아니라,

“이 정도 CAPEX를 시장이 몇 년까지 용인할 수 있느냐”
“AI 투자가 실제 영업현금흐름으로 언제 돌아오느냐”

이 두 가지임.

현재 AI CAPEX의 1차 지출자는 Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta 같은 하이퍼스케일러임.

대략 2026년 계획 기준으로 보면,

Amazon 약 2,000억 달러
Microsoft 약 1,900억 달러
Alphabet 약 1,850억 달러
Meta 약 1,350억 달러

빅4 합산 AI/데이터센터 CAPEX가 대략 7,000억 달러 이상까지 올라온 구조임.

그런데 이 회사들의 현재 영업현금흐름 체력을 합산하면 대략 6,000억 달러 초중반 수준임.

즉 2026년부터 이미 중요한 변화가 생김.
빅4 합산 CAPEX가 영업현금흐름을 초과하기 시작한 것임.

이게 바로 시장이 불안해하는 지점임.

다만 여기서 “AI CAPEX 버블 끝났다”로 바로 가면 안 됨.

왜냐하면 빅테크는 아직 현금이 많고,
차입 여력도 있고,
자사주 매입을 줄일 수도 있고,
이미 고객 약정과 클라우드 백로그도 쌓여 있음.

그래서 2026년 지출은 거의 확정적이라고 봄.

2026년은 이미 계획화된 구간임.

장비 주문, 데이터센터, 전력, GPU, 네트워크, 냉각, 서버 램프업이 이미 진행 중이라 이걸 갑자기 멈추기 어려움.

2027년도 가능성이 높음.
Microsoft, Amazon, Google 모두 아직 AI 컴퓨팅 수요가 공급보다 많다는 식으로 말하고 있음.

즉 2027년까지는 “돈이 남아서 쓴다”라기보다,
수요가 너무 강해서 먼저 지을 수밖에 없는 구간에 가까움.

문제는 2028년부터임.

2028년은 AI CAPEX가 불가능한 해가 아니라,

투자자들이 슬슬 ‘그래서 이게 돈이 되냐?’라고 본격적으로 묻기 시작하는 해라고 봄.

2024~2026년에 지은 데이터센터와 GPU 클러스터가 2027~2028년에 실제 매출로 연결되어야 함.

Azure AI, AWS AI, Google Cloud AI, Meta 광고 AI, 엔터프라이즈 AI, inference 사용량이 현금흐름으로 들어와야 함.

그게 보이면 CAPEX 사이클은 더 감.

그게 안 보이면 2028년 이후부터는 속도 조절 압력이 커질 수 있음.

그래서 내가 보는 진짜 판정 연도는 2029년임.

2029년에도 CAPEX가 계속 증가하는데,
AI 매출 회수는 약하고,
FCF는 눌리고,
감가상각은 커지고,
전력/리스/부채 부담이 커진다면

그때는 시장이 “더 지어라”가 아니라 “이제 회수 보여줘라”로 바뀔 가능성이 높음.

결론적으로 정리하면 이렇다.

2026년: 지출 가능. 이미 확정에 가까움.

2027년: 지출 가능성 높음. 수요와 고객 약정이 아직 강함.

2028년: 가능은 하지만 FCF 압박이 본격화되는 구간.

2029년: 1차 판정 구간. AI 매출 회수가 증명되어야 함.

2030년: 조건부 가능. CAPEX 증가율이 둔화되고 AI 영업현금흐름이 따라와야 함.

내 생각에 가장 중요한 문장은 이거임.

AI CAPEX는 2028년에 갑자기 끝나는 구조는 아님.

하지만 동시에,

2030년까지 지금 같은 속도로 계속 가속할 수 있는 구조도 아님.

2026~2027년은 증설의 시간이고,
2028년은 검증의 시작이고,
2029년은 판정의 해가 될 가능성이 높음.

그래서 투자 관점에서는 단순히 “AI CAPEX가 유지되나?”보다 더 중요한 질문이 있음.

CAPEX의 성격이 어디로 이동하느냐임.

초기에는 GPU와 서버가 핵심이었음.

하지만 시간이 갈수록 병목은 전력, 냉각, 네트워크, 광통신, CPO, 데이터센터 인프라, 효율화 쪽으로 이동할 가능성이 높음.

AI CAPEX가 무한히 증가하지는 못해도,
그 돈이 흘러가는 병목은 계속 바뀔 수 있음.

그래서 나는 이 사이클을 이렇게 보고 있음.

2026~2027년: AI 인프라 증설 사이클

2028년: CAPEX 효율 검증 사이클

2029년 이후: 승자 공급망만 살아남는 선별 사이클

결국 중요한 건 하나임.

빅테크가 돈을 얼마나 쓰느냐보다,
그 돈이 어느 병목에서 가격결정력을 만들어내느냐.
개인은 거기에 집중해야 한다고 봄.

투자 조언 아님. 개인 기록용.

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스케치

@Tesla_Teslaway

10 days ago

그래서 반도체 꺾이는지 뭘 보면 되는데!? -2편- 반도체 하락신호 미리 감지하기 1편에서 한계 투하자본이익률에 대해 알아봤음 이제 AI반도체붐의 문제는 AI열기로만 평가하기에는 여기저기서 문제가 나오고 있음 이번에 다뤄볼 문제는 자금의 흐름에 대한 것임 원래 하이퍼스케일러 capex는 거의 전부 영업현금흐름에서 나왔음 이들은 현금 찍는 기계였으니까... 근데 capex가 너무 빨리 커져서 이제 영업현금흐름을 추월하기 시작했고, 그 차이를 부채로 메우기 시작했음 아마존이 대표적임 아마존은 1분기에 AWS capex를 약 432억 달러(YoY +60%)까지 끌어올리면서 최근 12개월 FCF가 260억 달러에서 12억 달러로 95% 줄었음 영업현금흐름 거의 전부를 인프라에 다시 쏟아붓고 있다는 뜻임 그리고 알파벳은 만기 100년짜리 "century bond(세기채)"를 포함한 320억 달러 채권을 발행했는데, 테크 기업이 100년물을 찍은 건 1997년 모토로라 이후 처음임 2025년 한 해 하이퍼스케일러 채권 발행이 약 1,080억 달러였고 향후 누적 1.5조 달러 전망까지 나와 있음 왜 이게 구조적으로 위험하냐면 영업 레버리지(operating leverage) 위에 재무 레버리지(financial leverage)가 한 겹 더 얹히기 때문임 자기 현금으로 투자하면 베팅이 빗나가도 결과는 "수익률 저하"로 끝나는데, 부채로 투자하면, AI 매출이 나오든 안 나오든 상관없는 고정 이자·원금 의무가 생기게 됨 게다가 그 돈이 들어가는 자산(GPU)은 감가가 빠르고 대체도 빠름 블랙웰도 루빈이 나오면 또 한단계 밀려나니까 빠르게 낡는 자산을 여러 해짜리 부채로 사는 건 듀레이션 미스매치고, 이게 손상차손(impairment) 리스크가 될수 있는거임 쉽게 말하면, 자산은 짧은기간에 사라지는데, 빚은 길게 남아있는 상황 이걸 듀레이션 미스매치라고 하는거고 (자산과 부채의 ‘수명’이 안 맞는다는 뜻) 손상차손은 몇 년 지나서 그 자산의 시장 가치가 대출 잔액보다 낮아지면, 회계상 자산 가치를 강제로 내려써야 함 → 이게 손상차손 자, 여기까지는 서론이었고 이제 그럼 어디서 진짜 문제가 터질건지 알아보자고 1. 사실 "영업현금흐름 → 회사채"로만 보면 절반만 본 거임 더 중요한 이동은 "→ 장부 밖 구조화금융(off-balance-sheet)"임 메타의 하이퍼리온 데이터센터는 블루아울·핌코와 짜는 약 300억 달러짜리 SPV(쉽게말해 페이퍼컴퍼니)로 빠지고, 스타게이트는 OpenAI·오라클·소프트뱅크 JV(합작투자회사)로 빠짐 압권은 알파벳 채권 발행 설명서 본문인데, 3월 말 기준 아직 개시되지 않아 대차대조표에 안 잡힌 데이터센터 리스가 756억 달러라고 자기들이 적어놨음 즉 우리가 보는 회사채 잔액은 실제 미래 레버리지를 과소평가하고 있다는 뜻임 헤드라인 지표를 깨끗하게 유지하려고 빚이 리스와 SPV로 새는 거고, 이게 무서운 건 부채가 사라져서가 아니라 안 보이는 데로 옮겨가서임 2. 듀레이션 미스매치는 본체가 아니라 약한 고리에서 진짜로 문제가 될것임 듀레이션 미스매치 프레임은 빅테크 본체엔 사실 좀 느슨하게 적용됨 구글이100년물로 특정 GPU를 산 게 아니라 자본구조 전체를 싸게 만기연장한 거임(돈 있지만 금리가 쌀 때 미래 100년치 자본구조를 싸게 잠가두는 재무 최적화에 가깝다는 말임) 연 5%에 100년물 찍어도 그 자산은 결국 600억 달러대 FCF가 굴리는 거지 빚이 굴리는 게 아님 듀레이션 미스매치가 글자 그대로 성립하는 건 오히려 코어위브 같은 네오클라우드 기업들임 얘들은 GPU 자체를 담보로 잡히고 여러 해짜리 부채를 끌어옴 빠르게 낡는 자산을 길게 남는 빚으로, 그것도 담보로 묶어서말이지 결국 집중해서 봐야할 곳은 빅테크 본체라기보다 네오클라우드 기업들(코어위브, 네비우스, 아이렌 등)이라 볼수 있음 3. 마지막으로 심각한 버블의 도화선이 될수 있는게 바로 자본의 순환성임 지금 자본순환을 보면 아마존→OpenAI→AWS 형식으로 자본이 돌고 그위에 더 응축된 꼭짓점이 엔비디아임 엔비디아가 OpenAI에 거액(발표 기준 최대 1,000억 달러)을 투자하고 네오클라우드에도 지분을 넣는데, 그 돈을 받은 쪽이 다시 엔비디아 GPU를 사감 즉 엔비디아 매출의 일부가 엔비디아 자기 대차대조표에서 나갔다 돌아오는 구조고, 이게 공급망 맨 위에 앉은 가장 순수한 순환 고리임 그리고 이 모든 마크업의 분모인 비상장 밸류에이션은 2월 OpenAI 라운드(730억 프리머니에서 시작해 852억 포스트머니로 마감, 역대 최대 사모 라운드)처럼 계속 위로만 다시 매겨질 때만 굴러가고 "한 군데서 꺾이면 세 빅테크 손익계산서의 그 비현금 이익이 거꾸로 되돌아감" 정리 결국 이건 "버블이냐 아니냐"의 문제가 아니라 "터지면 누가 뒤집어쓰냐"의 문제임 그리고 자금 구조 자체가 답을 이미 말해주고 있음 버블은 현금 두둑한 본체가 아니라 변두리(네오클라우드, 현금 태우는 AI랩, 오라클 등)에서 먼저 터질거임 2000년 광케이블 버블 때도 빚더미에 앉아 파산한 건 월드컴·글로벌크로싱처럼 "깔던 쪽"이었지 통신을 쓰던 우량기업이 아니었고, 그들이 깔아놓은 다크파이버는 헐값에 팔려 다음 10년 인터넷을 굴렸음 지금 구도도 비슷하게 흘러갈 가능성이 크다고 봄 약한 고리가 무너지면 그 잔해(헐값 데이터센터, 중고 GPU, 전력계약)를 결국 현금 두둑한 빅테크가 주워담으며 오히려 더 강해질 수 있다는 거임 빅테크가 위험의 진앙이 아니라 위험의 수혜자가 되는 시나리오임 그래서 진짜로 봐야 할 신호는 모두가 쳐다보는 capex 숫자가 아님 시장은 이미 그 숫자에 박수치고 있음 봐야 할 건 약한 고리들의 크레딧 스프레드와 CDS임 실적에 찍히기 전에 채권 가격에 먼저 찍히니까 오라클 CDS가 2009년 이후 최고치를 친 게, 그리고 코어위브의 GPU 담보부 채권 구조가 그 첫 신호임 마지막으로, 이 모든 약한 고리를 한 방에 흔들 수 있는 가장 쉬운 지표가 GPU 임대가격임 GPU 담보부 대출이 전부 "엔비디아 GPU가 5~6년간 충분한 가치를 유지한다"는 가정 위에 서 있는데, 임대가가 빠지면 그 가정이 먼저 깨지니까.. 담보 가치 하락이 곧 약한 고리들의 첫 균열 신호가 될거라 봄 AI capex 사이클의 리스크는 "빚을 졌다"가 아니라 "빚이 누구 장부에, 어디에 숨어서, 무엇을 담보로 쌓이고 있나"에 있음 ' ' ' 1,2편을 보고나니 점점 윤곽이 잡히죠?? 이번에도 귀찮으면 그냥 따라오세요 제가 잘 주시하고 있을게요 ㅋㅋㅋ

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