엔비디아 실적 발표를 하루 앞두고 시장의 시선이 매출과 이익 숫자에 쏠리고 있지만 김장열 유니스토리자산운용 리서치센터 센터장은 정작 중요한 것은 다른 곳에 있다고 봤다. 엔비디아의 분기 실적이 시장 예상치를 얼마나 웃도느냐보다 AI 인프라를 떠받치고 있는 토큰 사용량이 앞으로도 연간 10배 이상 증가할 수 있는지가 핵심이라는 판단이다. 토큰 가격이 매년 80~90%씩 떨어지는 상황에서도 토큰 사용량이 그보다 빠르게 늘어나면 AI 데이터센터 투자와 GPU 그리고 HBM을 비롯한 메모리 수요는 계속 확대될 수 있다. 최근 반도체 주가 급락을 AI 수요 둔화로 해석하는 것은 적절하지 않다. 미국 기관투자자들이 AI 투자 비중 자체를 줄인 것이 아니라 AI 안에서 자금을 이동시킨 성격이 강하다. 헤지펀드가 빅테크와 반도체를 일부 줄이고 전력과 에너지로 이동한 반면 장기 투자 성격의 뮤추얼펀드는 최근 마이크론과 샌디스크 등 메모리 종목을 다시 사들이기 시작했다. AI 투자 사이클이 끝난 것이 아니라 데이터센터와 GPU에서 전력과 금융 그리고 메모리로 병목이 이동하면서 투자자금도 함께 움직이고 있다는 설명이다. 엔비디아 실적을 볼 때도 숫자 자체보다 실적 발표 뒤 제시할 AI 인프라 금융의 논리가 중요해졌다. AI 데이터센터를 짓기 위해 필요한 자금 규모가 커지자 엔비디아가 직접 금융 구조에 들어가고 있기 때문이다. 시장에서는 엔비디아가 자금을 공급하고 다시 그 돈으로 엔비디아 GPU를 구매하는 순환금융 구조에 대한 경계가 커지고 있다. 김장열 센터장은 엔비디아가 이번 실적 발표에서 이 구조가 단순한 자전거래가 아니라 실제 AI 수요에 기반한 금융이라는 .을 얼마나 설득력 있게 설명하느냐가 주가의 방향을 가를 수 있다고 봤다. 엔비디아 실적 발표 전 시장 환경은 일단 조금 나아졌다. 미국과 이란의 휴전 가능성과 호르무즈 해협 통행 정상화 가능성이 거론되면서 국제유가가 하락했고 미국 국채 금리도 진정됐다. 미국 재무부가 국채 바이백 확대와 재무부 일반계정 자금을 활용하는 대응에 나선 것도 시장의 금리 부담을 일부 낮췄다. 김 센터장은 이를 근본적인 해결책이라고 보기는 어렵지만 아무 대응도 하지 않는 것보다는 시장 심리를 안정시키는 데 도움이 된다고 평가했다. 반도체 주가 역시 이에 반응했다. 나스닥과 필라델피아반도체지수가 반등하면서 엔비디아도 7거래일 연속 하락을 끝냈다 바다시즌7 . 엔비디아의 지난 3년 실적 발표 패턴을 보면 실적 발표 전 주가가 상승했다가 실적 발표 뒤 오히려 하락한 경우가 많았다. 최근 12개 분기를 놓고 보면 매출은 시장 전망을 평균 약 6% 웃돌았고 주당순이익은 평균 10%가량 상회했다. 실적만 놓고 보면 거의 매 분기 어닝서프라이즈였다. 그럼에도 주가는 실적 발표 뒤 하락한 경우가 많았다. 실적이 나쁘기 때문이 아니었다. 좋은 실적이 발표되기 전에 이미 주가가 상승해 기대가 선반영됐기 때문이다. 이번에는 반대다. 실적 발표를 앞두고 주가가 며칠간 빠졌다. 그렇다고 엔비디아가 실적 발표를 앞두고 크게 무너졌다고 보기도 어렵다. 누적 하락폭 자체가 크지 않고 직전까지 상당한 상승을 기록했기 때문이다. 김 센터장이 엔비디아의 하루 주가나 실적 서프라이즈보다 가이던스를 봐야 한다고 강조한 이유다. 시장에서 예상하는 이번 분기 매출은 약 920억달러 수준이다. 전년 동기 대비로는 약 96% 증가한 규모다. 최근 엔비디아가 시장 전망보다 매출에서 평균 6%가량 높은 숫자를 보여 왔다는 .을 감안하면 실제 시장이 기대하는 숫자는 900억달러 후반에서 1000억달러 초반까지 올라가 있을 수 있다. 다음 분기 매출 가이던스에 대한 시장 기대도 높아졌다. 시장에서는 약 1080억달러 수준까지 기대가 올라와 있다. 전년 동기 대비 성장률로 보면 여전히 90% 안팎이다. 숫자만 보면 성장률이 100%에 가까운 기업이다. 문제는 성장률이 조금씩 낮아지고 있다는 .이다. 97%에서 90%로 내려가는 것을 성장 둔화라고 평가할 수도 있다. 그러나 90% 성장하는 기업을 놓고 성장 사이클이 끝났다고 판단하기도 어렵다. 결국 엔비디아가 시장 기대보다 몇 퍼센트 더 잘했느냐보다 앞으로 AI 수요가 얼마나 더 커질 것인지가 훨씬 중요해진다. 그 중심에 토큰이 있다. 김장열 센터장은 AI 데이터센터 투자의 가장 근본적인 수요를 토큰이라고 설명했다. 토큰은 AI가 문장과 데이터를 처리하는 기본 단위다. 사용자가 AI에게 질문을 던지고 AI가 답을 만드는 과정에서 입력과 출력 모두 토큰을 소비한다. AI 사용량이 늘어나고 AI가 처리하는 작업이 복잡해질수록 필요한 토큰도 늘어난다. 온라인파칭코 지금까지 AI 산업이 빠르게 성장할 수 있었던 이유 가운데 하나는 토큰 가격이 급격하게 떨어졌기 때문이다. 김 센터장에 따르면 토큰 가격은 매년 80~90% 수준으로 하락하고 있다. 가격이 80% 떨어진다는 것은 기존 가격이 1이었다면 0.2가 된다는 의미다. 매출을 기존 수준으로 유지하려면 사용량이 최소 다섯 배 늘어나야 한다. AI 기업 입장에서는 토큰 가격이 급격하게 낮아지는 만큼 사용량이 그보다 훨씬 빠르게 늘어나야 데이터센터 투자를 계속 확대할 수 있다. 실제로 지금까지는 그렇게 됐다. 김 센터장은 구글의 경우 최근 2년 동안 토큰 사용량이 약 300배 증가한 사례를 들었다. 연간으로 환산하면 한 해에 15배에서 20배 수준으로 사용량이 늘어난 셈이다. 가격은 80~90% 떨어졌지만 사용량은 10배 이상 늘었다. AI 데이터센터가 계속 지어질 수 있었던 가장 직접적인 이유다. 가격이 떨어질수록 AI를 더 싸게 사용할 수 있고 사용처가 늘어나면서 토큰 소비량이 급증한다. 토큰 사용량이 증가하면 연산을 담당하는 GPU가 더 필요하고 GPU에 붙는 HBM과 일반 D램 그리고 SSD 수요도 함께 늘어난다. 김장열 유니스토리자산운용 리서치센터 센터장 현재 시장에서 가장 큰 의문은 빅테크의 투자 규모다. AI 데이터센터 투자액이 빠르게 늘면서 일부 기업은 자체 현금만으로 투자비를 감당하기 어려워지고 있다. 회사채를 발행하고 외부 금융을 활용하는 사례가 늘었다. 시장에서는 이를 AI 과잉투자의 신호로 해석하기 시작했다. 김 센터장은 방향을 반대로 봐야 한다고 설명했다. 빅테크들이 돈이 부족해졌는데도 왜 투자를 줄이지 않는지를 먼저 봐야 한다는 것이다. 이들이 계속 투자하는 이유는 토큰 수요가 앞으로도 급증할 것이라는 믿음이 있기 때문이다. AI 인프라 투자액은 올해보다 내년에 더 늘어날 것으로 예상된다. 글로벌 AI 관련 자본적지출이 1조달러 수준까지 확대되고 이후 다시 30~40% 증가할 것이라는 전망도 나온다. 이 정도 투자를 정당화하려면 토큰 수요 역시 계속 급증해야 한다. AI 기업들은 그 가능성을 멀티에이전트 AI에서 찾고 있다. 현재 일반 사용자는 하나의 AI에 질문을 던지고 답을 받는 방식으로 AI를 사용한다. 앞으로는 하나의 작업에 여러 AI 에이전트가 동시에 투입되는 구조로 바뀔 수 있다. 한 사람이 하나의 에이전트를 사용하는 것이 아니라 여러 개의 에이전트가 각자 역할을 나눠 작업한다 릴게임백경고래 . 각각의 에이전트는 단순히 한 번 답을 내놓는 것이 아니라 결과를 검토하고 다시 수정하고 다른 에이전트와 정보를 교환한다. 토큰 사용량은 급격하게 늘어난다. 토큰 수요가 커지면 가장 먼저 GPU가 필요해진다. GPU에 들어가는 HBM도 늘어난다. 그런데 AI 시스템의 규모가 커질수록 모든 데이터를 HBM에 넣는 방식은 비용 측면에서 비효율적이다. AI 시스템이 처리해야 하는 데이터가 폭발적으로 늘어나면 데이터의 중요도와 접근 빈도에 따라 다른 종류의 메모리를 사용하는 구조가 필요해진다. 가장 빠르게 접근해야 하는 데이터는 HBM에 둔다. 그보다 접근 빈도가 낮은 데이터는 일반 D램을 사용할 수 있고 더 장기적으로 저장하는 데이터는 SSD와 낸드플래시로 내려간다. 이번 엔비디아 실적 발표에서 김장열 센터장이 가장 중요하게 보는 부분은 AI 인프라 금융이다. 최근 데이터센터 투자액이 커지면서 오픈AI와 네오클라우드 기업을 중심으로 자금 조달 능력에 대한 우려가 커졌다. 특히 오픈AI처럼 대규모 인프라 투자 계획을 발표했지만 아직 자체 현금흐름만으로 투자 전체를 충당하기 어려운 기업이 시장의 약한 고리로 지목됐다. 네비우스 등 네오클라우드 기업도 마찬가지였다. 고객 주문은 많지만 데이터센터를 먼저 지으려면 막대한 자본이 필요하다. 주문을 매출로 바꾸기 전에 자금 부족으로 투자가 막힐 수 있다는 우려가 있었다. 엔비디아가 직접 금융 구조에 들어온 이유다. 한쪽에서는 엔비디아가 돈을 대고 그 돈을 받은 업체가 다시 엔비디아 GPU를 구매하는 순환금융 구조라고 비판한다. 닷컴버블 당시 공급자가 고객에게 돈을 빌려주고 다시 자기 제품을 구매하도록 했던 벤더 파이낸싱과 비슷하다는 것이다. 실제 토큰 수요가 늘고 데이터센터의 가동률이 올라간다면 금융은 투자를 가능하게 만드는 수단이다. 반대로 수요가 없다면 금융 지원은 시간을 연장하는 수단에 불과하다. 엔비디아가 이번 실적 발표에서 시장을 설득해야 하는 것도 바로 이 부분이다. 단순히 돈을 빌려주기 때문에 GPU를 더 팔 수 있다는 설명이 아니라 실제 AI 수요가 존재하기 때문에 금융이 필요한 것이라는 논리를 보여줘야 한다. 반도체 투자자들이 지금 확인해야 할 것은 주가가 얼마나 빠졌는지가 아니라 AI 연산 수요가 실제로 얼마나 빠르게 늘어나고 있는지다. 김 센터장이 최근 반도체 조정을 펀더멘털의 붕괴보다 수급과 매크로가 만든 조정으로 판단하는 이유도 여기에 있다. 지고 있다. 김장열