AI 산업의 주문은 정말 진짜 수요일까? 거품은 우리가 생각하지 못한 곳에서 시작된다

AI 산업의 성장세가 무섭습니다.

엔비디아의 GPU는 물론이고 HBM과 D램, 반도체 제조 장비, 데이터센터 전력 설비까지 AI와 관련된 거의 모든 산업에서 수요가 폭발하고 있습니다.

기업들은 앞다투어 생산능력을 확대하고 있고, 반도체 업체들은 밀려드는 주문에 대응하기 위해 막대한 투자를 진행하고 있습니다.

그런데 여기서 한 가지 질문을 던져보고 싶습니다.

기업들의 주문이 폭증했다는 사실이 정말 최종 소비자의 수요도 그만큼 증가했다는 의미일까요?

어쩌면 지금 우리가 보고 있는 주문량에는 실제 수요뿐 아니라 미래에 대한 기대와 공급 부족에 대한 공포까지 섞여 있을 수 있습니다.

이 현상을 이해하면 AI 산업의 성장 가능성뿐 아니라 앞으로 발생할 수 있는 공급망의 위험도 함께 볼 수 있습니다.

소비는 조금 늘었는데 주문은 두 배로 늘어나는 이유

가령 어떤 제품의 최종 소비가 100개에서 115개로 증가했다고 가정해 보겠습니다.

실제 소비 증가율은 15%입니다.

그런데 제품을 판매하는 소매업체는 앞으로 물건이 부족해질 것을 걱정합니다. 그래서 실제 판매 증가분보다 더 많은 물량을 주문합니다.

도매업체도 마찬가지입니다.

소매업체들의 주문이 갑자기 늘어나자 공급이 부족해질 수 있다고 판단합니다. 혹시라도 물량을 배정받지 못할 상황에 대비해 주문량을 더 늘립니다.

제조업체 역시 상황은 비슷합니다.

여러 거래처에서 주문이 밀려들자 생산능력을 확보하고 원자재와 부품까지 더 많이 주문합니다.

결국 소비자의 실제 구매는 15% 늘었을 뿐인데 공급망 상단으로 올라갈수록 주문량은 100% 이상 증가하는 상황이 발생할 수 있습니다.

여기서 중요한 것은 각 기업이 반드시 잘못된 판단을 했다는 뜻은 아니라는 점입니다.

 

각자의 입장에서는 합리적인 선택일 수 있습니다.

문제는 모든 기업이 동시에 재고를 확보하고 미래의 공급 부족에 대비하면 전체 공급망에서는 실제 수요보다 훨씬 큰 주문이 발생한다는 것입니다.

이렇게 실제 수요보다 부풀려진 주문을 가수요 또는 유령 주문(Phantom Order)이라고 부릅니다.

진짜 무서운 순간은 주문이 취소되기 시작할 때다

처음에는 아무런 문제가 없어 보입니다.

주문이 늘어나니 제조업체는 공장을 증설하고, 장비업체는 생산시설을 확대합니다. 원자재 공급업체도 생산량을 늘립니다.

하지만 어느 순간 최종 소비자의 구매가 정체되거나 기존에 확보했던 재고가 충분해지면 상황이 달라집니다.

그동안 공급 부족을 걱정하며 미리 주문했던 물량이 더 이상 필요하지 않게 됩니다.

기업들은 신규 주문을 줄이고 기존 주문을 취소하거나 납품 시점을 늦추기 시작합니다.

이때 공급망 상단에 있는 기업들은 예상보다 훨씬 큰 충격을 받을 수 있습니다.

최종 소비자의 수요가 조금 둔화됐을 뿐인데 제조업체와 부품업체에는 주문이 급격히 줄어드는 현상이 나타나는 것입니다.

 

이미 증설한 공장과 설비는 그대로 남아 있고, 기업들은 늘어난 생산능력을 감당해야 합니다.

결국 재고가 쌓이고 설비 가동률이 떨어지며 제품 가격과 기업 실적까지 압박받을 수 있습니다.

주문이 늘어날 때는 모두가 성장한다고 생각하지만, 주문이 줄어들기 시작하면 공급망의 가장 위쪽에 있는 기업부터 예상하지 못한 충격을 받을 수 있습니다.

이 현상은 반도체 산업에서 더욱 중요하다

산업별로 최종 수요의 변화가 상위 공급망에 얼마나 큰 영향을 미치는지 보여주는 전통적인 경제학적 설명이 있습니다.

GDP가 2% 증가할 때 컴퓨터 수요는 5%, 반도체 수요는 20%, 반도체 제조 장비 수요는 50%까지 증가할 수 있다는 예시입니다.

이 숫자를 모든 시기에 적용되는 고정적인 법칙으로 이해해서는 안 됩니다. 산업별 재고와 생산주기, 투자 시점에 따라 실제 결과는 달라집니다.

다만 이 사례가 전달하는 핵심은 분명합니다.

최종 수요가 조금만 변해도 공급망 상단으로 올라갈수록 주문과 투자 규모가 훨씬 크게 움직일 수 있다는 것입니다.

반도체 제조 장비 산업을 생각해 보겠습니다.

반도체 수요가 증가하면 제조업체는 생산능력을 확대하기 위해 장비를 주문합니다.

그런데 반도체 제조공장은 단기간에 완성할 수 없습니다. 미래 수요를 예상해 미리 투자해야 합니다.

이 과정에서 실제 수요보다 낙관적인 전망이 반영되면 장비 주문은 더욱 커질 수 있습니다.

반대로 시장의 성장 기대가 꺾이면 장비 발주부터 먼저 줄어들 가능성이 있습니다.

이것이 반도체 제조 장비 산업을 볼 때 최종 소비자 수요만큼이나 고객사의 투자 계획과 실제 설비 가동률을 살펴봐야 하는 이유입니다.

그렇다면 AI 산업도 같은 위험에 노출되어 있을까?

나는 이 부분이 지금 가장 주목해야 할 지점이라고 생각합니다.

현재 AI 산업의 공급망을 살펴보면 다음과 같이 연결됩니다.

• AI 서비스와 모델을 개발하는 기업
• AI 연산을 담당하는 GPU와 가속기
• HBM과 D램 등 메모리 반도체
• 반도체 제조 및 패키징 기업
• 반도체 제조 장비와 소재 공급업체
• 데이터센터와 전력 인프라

이 모든 산업이 서로 연결되어 있습니다.

AI 기업들이 미래의 AI 수요를 예상해 데이터센터 투자를 확대하면 GPU 주문이 늘어납니다.

GPU 생산을 위해 메모리와 첨단 패키징 수요가 증가하고, 반도체 제조업체들은 생산능력을 확대하기 위해 장비를 주문합니다.

 

여기까지는 자연스러운 산업 성장 과정입니다.

하지만 이 과정에서 몇 가지 서로 다른 수요를 구분할 필요가 있습니다.

첫째, 실제 AI 서비스를 이용하는 고객이 늘어나면서 발생하는 수요입니다.

둘째, 향후 시장 성장을 예상하고 미리 확보하는 선제적 주문입니다.

셋째, 경쟁사보다 먼저 물량을 확보하기 위한 전략적 주문입니다.

넷째, 공급 부족을 우려해 필요 이상의 재고를 확보하려는 주문입니다.

이 네 가지는 모두 기업의 주문량에 반영될 수 있지만 경제적으로는 전혀 다른 의미를 가집니다.

특히 AI 산업은 기술 발전 속도가 빠르고 기업 간 경쟁이 치열하기 때문에 미래의 시장을 선점하려는 투자가 집중될 수 있습니다.

문제는 이러한 투자가 실제 수익으로 연결되지 못하거나 최종 수요의 성장 속도가 기대에 미치지 못할 때입니다.

이미 생산시설을 늘리고 장비를 확보한 기업들은 투자비용을 회수해야 합니다.

그런데 고객사들의 주문이 줄어들기 시작하면 공급망 전체가 예상보다 빠르게 위축될 수 있습니다.

물론 현재의 AI 투자가 전부 가수요라는 의미는 아닙니다. 실제 AI 서비스 이용과 기업들의 인프라 투자가 동반되고 있는 것도 사실입니다.

우리가 경계해야 할 것은 실제 수요와 미래에 대한 기대가 얼마나 섞여 있는지 정확히 구분하기 어렵다는 점입니다.

AI 산업을 볼 때 앞으로 확인해야 할 것들

그렇다면 투자자들은 무엇을 확인해야 할까요?

나는 단순히 반도체 주문이 늘어나는지보다 다음과 같은 지표를 함께 살펴봐야 한다고 생각합니다.

1. 최종 수요: AI 서비스 이용과 매출이 실제로 증가하고 있는가?
2. 고객사의 투자: 빅테크 기업들의 AI 설비투자가 실제 매출과 현금흐름으로 연결되고 있는가?
3. 재고: GPU와 메모리, 반도체 관련 부품의 재고가 비정상적으로 쌓이고 있지는 않은가?
4. 가동률: 증설한 생산시설이 실제로 충분히 가동되고 있는가?
5. 주문과 취소: 신규 주문은 계속 증가하는가, 아니면 기존 주문의 연기와 취소가 늘어나고 있는가?

이런 지표를 함께 살펴봐야 AI 산업의 성장이 실제 수요에 기반한 것인지, 아니면 미래의 기대가 주문을 앞당기고 있는 것인지 조금 더 정확하게 판단할 수 있습니다.

 

마치며

나는 AI 산업의 장기적인 성장 가능성을 부정하지 않습니다.

오히려 AI는 앞으로 산업과 일상생활을 바꿀 중요한 기술이라고 생각합니다.

다만 좋은 산업이라고 해서 그 산업에 속한 모든 기업이 좋은 투자 대상이 되는 것은 아닙니다.

특히 공급망이 복잡하게 연결된 산업에서는 실제 소비보다 기업들의 주문이 훨씬 빠르게 증가할 수 있고, 반대로 시장의 기대가 꺾이면 주문이 훨씬 빠르게 감소할 수도 있습니다.

주문량이 증가하는 것과 최종 소비가 증가하는 것은 같은 이야기가 아닙니다.

AI 산업의 미래를 판단할 때 우리는 얼마나 많은 GPU가 주문됐는지만 볼 것이 아니라, 그 GPU를 실제로 누가 사용하고 있으며 그 투자가 얼마나 많은 매출과 현금흐름을 만들어내고 있는지도 확인해야 합니다.

어쩌면 앞으로 AI 산업의 가장 큰 위험은 AI 기술의 발전이 멈추는 것이 아니라, 미래의 성장을 너무 앞당겨 가격과 투자에 반영해 버리는 것일지도 모릅니다.

기술의 미래를 믿는 것과 현재의 투자 가격을 경계하는 것은 얼마든지 함께할 수 있습니다.