세레니티: AI 병목 현상이 2027년 큰 폭의 초과수익 기회를 만들 수 있다

인공지능 인프라 확충 경쟁은 이제 단순한 컴퓨팅 파워 경쟁을 넘어섰다. 대규모 시스템을 가동하는 데 필요한, 눈에 잘 띄지 않는 핵심 부품을 누가 확보하느냐의 경쟁이기도 하다.

투자자 세레니티(Serenity)는 11월 15일 게시물에서 AI 하드웨어 공급망 일부에서 발생하는 공급 제약이 2027년 상당한 초과수익 기회를 만들어낼 수 있다고 주장했다. 이 투자 논리의 핵심은 단순히 AI 수요가 증가할 것이라는 전망에 있지 않다. 가격이 비교적 저렴한 부품이라도, 그 부족으로 훨씬 큰 프로젝트가 지연될 위험이 있다면 전략적 중요성이 크게 높아질 수 있다는 것이다.

암호화폐 투자자도 이 연관성에 주목할 필요가 있다. AI 인프라와 블록체인은 서로 다른 시장이지만, 탈중앙화 컴퓨팅과 토큰화된 인프라 프로젝트, 데이터센터 자원을 둘러싼 경쟁을 중심으로 두 분야의 접점이 갈수록 넓어지고 있다. 물리적 공급망을 이해하면 투자자는 이러한 투자 서사를 한층 더 신중하게 평가할 수 있다.

작은 부품이 막대한 영향을 미칠 수 있는 이유

세레니티의 주장은 엔비디아 CEO 젠슨 황의 경영 방식과 관련해 자주 언급되는 공급망 원칙에 기반한다. 특정 부품이 시스템 전체 비용에서 차지하는 비중이 작더라도 공급이 부족하다면, 이를 조기에 확보하는 것이 큰 가치를 지닐 수 있다는 것이다.

대규모 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 기업을 생각해 보자. 공급이 제한된 부품 하나 때문에 구축 일정이 지연될 경우, 그로 인한 재정적 손실은 해당 부품 가격을 훨씬 뛰어넘을 수 있다. 설치가 늦어지면 매출 발생 시점이 미뤄지고 고객과의 약속에 차질이 생길 수 있으며, 이미 구매한 다른 고가 장비도 가동하지 못한 채 방치될 수 있다.

따라서 구매자는 공급 부족이 심각해지기 전에 생산능력을 선점하려는 유인을 갖게 된다. 여러 대형 고객이 동시에 같은 전략을 취하면 완제품 판매에서 수요 증가가 확인되기 훨씬 전부터 전문 부품 공급업체로 주문이 몰릴 수 있다.

세레니티는 SOI를 사례로 들며, 이 회사의 2028회계연도 포토닉스 매출이 약 4억 달러에 이를 것이라는 추정치를 언급했다. 다만 이는 실현된 매출이 아니라 전망치이므로, 미래 수요나 투자 성과를 보장하는 수치로 받아들여서는 안 된다.

더 중요한 점은 희소한 생산능력을 확보하려는 유인이 특정 경영자의 재임 여부에 좌우되지 않는다는 것이다. 이는 막대한 비용을 초래할 수 있는 일정 지연을 피하려는 경제적 필요에서 자연스럽게 발생한다.

AI 인프라 병목 현상이 나타날 수 있는 분야

세레니티는 모건스탠리가 제시한 분야를 포함해 투자자들이 이미 주목하고 있는 몇 가지 영역을 언급했다.

• 동박적층판(CCL): 회로기판 제조에 사용되는 소재.
• ABF 기판: 첨단 반도체 제품에 사용되는 특수 패키징 기판.
• 인쇄회로기판(PCB): 부품 사이의 전기적 연결을 제공하는 기판.
• 광모듈 부품: 빛을 이용해 데이터를 전송하는 시스템에 사용되는 부품.

이들 분야를 모두 동일하게 볼 수는 없다. 고객층과 생산 제약, 경쟁 구도, 밸류에이션 위험이 분야마다 다르기 때문이다. 최종 시장이 성장한다고 해서 모든 공급업체가 지속적인 가격 결정력을 확보하는 것은 아니다.

세레니티는 시스템 전체 비용에서 차지하는 비중은 작지만 공급 제약이 뚜렷한 틈새 부품에 더 큰 관심을 보였다. 수요가 본격적으로 늘어나기 전에 구매자가 비교적 적은 비용으로 선점할 수 있는 생산능력 역시 관심 대상이다.

이는 투자자에게 중요한 구분이다. 규모가 가장 크거나 인지도가 가장 높은 시장이 반드시 공급 부족에 따른 수익 효과가 가장 크게 나타나는 곳은 아니다.

광학 아키텍처가 중요한 이유

AI 클러스터의 규모가 커질수록 칩과 시스템 사이에서 데이터를 이동시키는 기술의 중요성도 높아진다. 광학 기술은 이러한 연결성 요구를 해결할 수 있는 접근법 중 하나다. 다만 실제 도입 여부는 기술적 성능과 비용, 전반적인 제조 생태계의 준비 수준에 따라 달라진다.

이와 관련해 자주 거론되는 두 가지 아키텍처는 **니어 패키지드 옵틱스(NPO)**와 **코패키지드 옵틱스(CPO)**다. 일반적으로 두 방식 모두 일부 기존 구성보다 광학 부품을 해당 부품이 지원하는 전자장치에 더 가깝게 배치한다. 설계와 구현 방식에는 차이가 있지만, 고속 데이터 전송을 더욱 효율적으로 처리하는 것이 공통된 목표다.

세레니티는 이러한 아키텍처가 점진적으로 도입되면서 공급이 제한된 공급망 부문에 기회가 생길 것으로 내다봤다. 그러나 이러한 결과는 아직 불확실하다. 유망한 아키텍처라도 상용화까지 예상보다 오랜 시간이 걸릴 수 있으며, 특정 부품의 수요가 증가한다고 해서 관련된 모든 기업이 혜택을 보는 것은 아니기 때문이다.

첨단 컴퓨팅 인프라의 폭넓은 중요성은 데이터센터와 AI의 에너지 수요에 관한 국제에너지기구의 분석에서도 확인할 수 있다. 전력 공급은 여러 제약 요인 가운데 하나에 불과하지만, 소프트웨어 도입 못지않게 물리적 인프라가 중요한 이유를 잘 보여준다.

암호화폐 투자자에게 의미하는 바

블록체인과의 연관성은 간접적이지만 충분히 주목할 만하다. 일부 암호화폐 프로젝트는 탈중앙화 네트워크를 통해 컴퓨팅 자원을 조율하려 하고, 다른 프로젝트는 컴퓨팅이나 데이터 저장 등의 서비스 시장을 토큰으로 지원한다. 그러나 이들의 성공 가능성은 토큰 수요에만 달려 있지 않다. 하드웨어 확보 능력과 운영비, 안정적인 서비스 제공 여부 역시 중요한 요소다.

AI와 암호화폐의 접점을 평가할 때는 특히 다음 세 가지 질문이 유용하다.

1. 프로젝트가 필요한 자원에 접근할 수 있는가?

AI와 연계된 토큰이 있다고 해서 컴퓨팅 용량이 저절로 확보되는 것은 아니다. 투자자는 해당 프로젝트가 네트워크에 필요한 하드웨어를 어떤 방식으로 확보하는지, 누가 이를 공급하는지, 사용자가 홍보된 서비스를 실제로 이용할 수 있는지를 공개하고 있는지 살펴봐야 한다.

2. 수요 증가의 혜택은 누가 가져가는가?

컴퓨팅 수요가 늘어나더라도 하드웨어 제조업체와 데이터센터 운영사, 서비스 제공업체, 네트워크 참여자에게 돌아가는 혜택의 비중은 서로 다를 수 있다. 블록체인 프로젝트의 사용자 수가 증가하더라도 그 가치가 반드시 같은 비율로 토큰에 귀속되는 것은 아니다.

따라서 기반 기술을 평가하는 것만큼이나 토큰의 용도와 공급 일정, 네트워크 활동과의 연계성을 검토하는 일이 중요하다.

3. 공급 제약 속에서도 네트워크를 운영할 수 있는가?

장비와 연결망, 전력 비용이 상승하면 탈중앙화 인프라 제공업체의 수익성이 압박받을 수 있다. 운영에 필요한 가정과 조건을 투명하게 공개하고 실제 사용량을 측정할 수 있는 프로젝트는, 주로 미래 수요 전망에만 의존하는 프로젝트보다 평가하기가 수월할 수 있다.

이러한 질문은 AI 연계 암호화폐 투자 전반에 적용할 수 있다. 다만 세레니티가 하드웨어 공급업체에 관해 제시한 견해를 관련 토큰의 매수 추천으로 해석해서는 안 된다.

시장은 펀더멘털을 즉시 가격에 반영하지 않을 수 있다

세레니티는 디레버리징과 비관적인 투자심리가 공급망 전반의 기업에 광범위한 하락 압력을 가할 수 있으며, 이로 인해 단기적으로 개별 기업의 펀더멘털이 제대로 부각되기 어려울 수 있다고 지적했다.

이는 암호화폐 시장에도 유용한 경고다. 장기 투자 논리가 탄탄하더라도 가격이 급락하거나 유동성이 부족해질 수 있으며, 이미 공격적인 성장 전망이 밸류에이션에 반영돼 있을 수도 있다. 반대로 가격이 하락했다는 사실만으로 해당 자산이 저평가됐다고 단정할 수도 없다.

세레니티는 2026년 투자 성과를 되돌아보며 2027년 투자 대상을 선정할 때 더욱 선별적인 접근이 필요하다고 강조했다. 이 투자 논리를 평가하려는 투자자는 실제 생산능력 증설 규모와 고객사의 구매 약정, 상용화 일정, 투자 노출을 확보하기 위해 지불하는 가격 등을 핵심 변수로 살펴봐야 한다.

핵심 요약

세레니티의 핵심 주장은 AI 공급망의 병목 현상이 2027년 상당한 투자 기회를 만들어낼 수 있다는 것이다. 특히 가격은 저렴하지만 공급이 부족하고, 훨씬 큰 시스템을 구축하는 데 반드시 필요한 부품에서 그러한 기회가 두드러질 수 있다. NPO와 CPO의 도입은 이 투자 논리에 힘을 실어줄 수 있지만, 실제 도입 시기와 수혜 기업은 여전히 불확실하다.

암호화폐 투자자가 얻을 수 있는 실질적인 교훈은 ‘AI’라는 이름만 보고 판단해서는 안 된다는 것이다. 가장 설득력 있는 분석은 프로젝트의 토큰 경제와 실제 사용량을, 서비스 제공에 필요한 물리적 자원과 연결해 살펴보는 데서 나온다.

이 글은 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언에 해당하지 않습니다. 전망과 투자 성과에는 불확실성이 따릅니다.