리타의 경제지표 Time

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AI 에이전트가 커질수록 누가 통행료를 걷나

9월 30, 2026

리타의 경제지표 Time · 통행료 내구도축 AI 에이전트가 커질수록 누가 통행료를 걷나 GPU 다음 병목은 CPU였다. 그리고 그 병목은 메모리, 모듈 속 작은 칩, 파운드리, 서버 조립사, 클라우드까지 줄줄이 번진다. 2026.10.01 AI 인프라 · 반도체 공급망 읽는 시간 약 10분 한 줄 직답 챗봇은 "생각"만 하면 됐지만, 에이전트는 생각한 뒤 직접 컴퓨터를 쓴다. 도구 호출, 코드 실행, 결과 검증은 대부분 CPU 몫이라 데이터센터의 CPU:GPU 비율이 1:4~1:8 → 1:1~1:2 로 이동하고 있다. 이 변화는 서버 D램, 메모리 인터페이스 칩, 파운드리, 서버 조립사를 거쳐 클라우드의 사용량 요금까지 연쇄된다. 다만 모두가 같은 크기의 통행료를 걷지는 않는다. CPU와 GPU의 차이부터 다시 정리하다가 여기까지 오게 됐다. 결론부터 적어두면, 에이전트 시대의 수혜는 "GPU냐 CPU냐"의 교체가 아니라 GPU 위에 CPU 수요가 추가로 얹히는 구조 다. 그리고 그 추가분이 공급망 아래로 흘러가면서 층마다 받는 몫이 다르다. LAYER 0 챗봇과 에이전트는 일하는 방식이 다르다 CPU는 소수의 똑똑한 코어로 복잡한 일을 순서대로 처리하고, GPU는 수천 개의 단순한 코어로 같은 계산을 한꺼번에 처리한다. 교수 몇 명과 학생 수천 명의 차이다. AI 모델의 핵심 연산인 행렬 곱셈은 학생 수천 명이 풀기 좋은 문제라서 지난 2년은 GPU의 시간이었다. 그런데 에이전트는 답을 하나 내고 끝나지 않는다. 한 바퀴를 이렇게 돈다. GPU 계획 세우기 (추론) CPU 도구·API 호출 코드 실행 CPU 결과 받아서 검증·정리 GPU 다음 단계 다시 추론 에이전트 루프: 네 칸 중 두 칸 이상이 CPU 일이고, 이 루프를 수십~수백 번 돈다 AMD 측은 실제 에이전트 파이프라인 8단계 중 7단계가 CPU에서만 돌아간다고 밝혔고 , 에이전트 작업에서 CPU...

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"AI가 번 돈은 결국 누구 주머니로 갈까 — 네오클라우드부터 HBM까지"

8월 31, 2026

리타의 경제지표 Time · 쉽게 읽는 AI 인프라 AI가 번 돈은, 결국 누구 주머니로 갈까? "네오클라우드"라는 낯선 이름부터 시작해서, GPU 한 장을 뜯어보면 왜 한국(SK하이닉스)이 나오는지까지. AI 인프라의 돈 흐름을 따라가 봅니다. 3줄 요약부터 보고 갈게요 ① AI를 돌리려면 GPU(연산 칩) 가 필요한데, 그걸 급하게 빌려주는 임대업이 네오클라우드 예요. ② 하지만 "빌려주는 것" 자체는 누구나 할 수 있어서 진짜 돈 되는 자리(해자)는 따로 있어요. ③ 판이 학습에서 추론으로 넘어가면서, 이젠 GPU보다 메모리(HBM)와 전기 가 병목이 됐고 — 그 HBM을 만드는 게 한국의 SK하이닉스 입니다. 0 지금 무슨 일이 벌어지나 // 먼저 큰 그림 요즘 AI 회사들은 AI를 돌릴 데이터센터 를 짓느라 돈을 미친 듯이 쓰고 있어요. 그런데 문제가 하나 있습니다. 데이터센터를 새로 지으려면 땅 사고, 전기 끌어오고, 건축 허가받는 데만 보통 3~5년 이 걸려요. 그 사이에도 AI를 쓰겠다는 수요는 폭발하는데 말이죠. "집은 3년 뒤에 완성되는데, 당장 오늘 밤 잘 곳이 필요한" 상황. 이 틈 을 노리고 등장한 게 바로 다음 주인공이에요. 1 네오클라우드 = "GPU 원룸 임대업" // Neocloud 네오클라우드는 한마디로 엔비디아 GPU를 왕창 사서, AI 돌릴 회사한테 시간 단위로 빌려주는 임대업 이에요. 대표 회사가 코어위브(CoreWeave)예요. 쉽게 말하면 하이퍼스케일러(AWS·구글·MS 등) 는 방·부엌·화장실·주차장·경비실까지 다 갖춘 대단지 아파트 를 지어서 파는 회사예요. 편하지만 짓는 데 오래 걸리죠. 네오클라우드 는 "GPU 돌리는 방 하나"만 아주 잘 만든 원룸 이에요....

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곡괭이를 판 사람은 파산했다 — 금광에서 AI까지, 가장 단단했던 부의 순서

7월 25, 2026

리타의 경제지표 Time · 통행료 시리즈 곡괭이를 판 사람은 파산했다 투자에서 가장 많이 인용되는 조언이 있습니다. “금을 캐지 말고 곡괭이를 팔아라.” 유행을 좇지 말고 그 뒤의 인프라를 사라는 뜻입니다. 그런데 실제로 곡괭이를 판 사람은 파산했습니다. 왜 그랬는지 다섯 시대를 나란히 놓고 확인해보겠습니다. 금광 · 철도 · 인터넷 · 스마트폰 · AI LAYER 00 장면 1849년, 샌프란시스코 1848년 캘리포니아에서 금이 발견되자 이듬해부터 사람들이 몰려들었습니다. 우리가 골드러시라고 부르는 사건이고, 몇 년 사이 약 30만 명 이 서부로 향했습니다. 그중 새뮤얼 브래넌이라는 상인이 있었습니다. 그는 금을 캐지 않았습니다. 대신 근처의 곡괭이·삽·냄비를 미리 사들인 뒤, 금가루가 담긴 병을 들고 거리에서 소식을 외쳤습니다. 사람이 몰려오자 도구를 팔았습니다. 그는 캘리포니아 최초의 백만장자 가 됐습니다. 여기까지가 우리가 아는 이야기입니다. “금을 캐지 말고 곡괭이를 팔아라”라는 조언은 정확히 이 사람에게서 나왔습니다. 그런데 브래넌은 말년에 빈털터리로 죽었습니다. 반면 같은 골드러시에서 시작한 웰스파고라는 회사는 170년이 지난 지금도 살아 있습니다. 금을 캐지도, 곡괭이를 팔지도 않은 회사입니다. 이 글의 질문은 하나입니다. 둘의 차이는 무엇이었나. 그리고 그 차이가 철도·인터넷·스마트폰에서도 똑같이 반복됐다면, 지금 AI 사이클에서는 무엇을 봐야 하나. LAYER 01 용어 본론 전에, 단어 세 개만 뒤에서 계속 쓰이는 말이라 먼저 정리하고 가겠습니다. 어려운 개념은 아닙니다. 이 글에서 쓰는 뜻 인프라 어떤 산업이 돌아가기 위해 반드시 있어야 하는 바탕. 골드러시의 곡괭이와 운송, 인터넷의 통신망, AI의 데이터센터와 전력이 여기 해당합니다....

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키미 K3와 TSMC가 같은 날 말한 것 —이제 싸움은 '수요'가 아니라 '마진'이다

7월 19, 2026

리타의 경제지표 Time · 병목분석 키미 K3와 TSMC가 같은 날 말한 것 — 이제 싸움은 '수요'가 아니라 '마진'이다 딥시크 2탄 공포는 틀렸습니다. 반도체가 사상 최고 실적에도 팔린 진짜 이유, 그리고 그게 왜 병목 프레임워크로 정확히 읽히는가. 2026.07.20 SEMICONDUCTOR · AI CAPEX 한 줄 요약 (먼저 답부터) 2026년 7월 16일, 중국 문샷AI의 키미 K3 공개와 TSMC의 자본지출 상향이 같은 날 겹치며 반도체주가 일제히 하락했습니다. 시장은 이를 '값싼 중국 모델 → 칩 불필요'라는 딥시크 2탄으로 읽었지만, 그건 틀렸습니다. K3는 오히려 하드웨어를 더 많이 먹는 비싼 모델이고, TSMC는 사상 최고 실적을 냈습니다. 그런데도 팔렸습니다. 이유는 수요가 아니라 마진 입니다. 논쟁의 축이 "수요가 있나"에서 "그 이익을 누가, 몇 % 마진으로 가져가나"로 이동한 것 — 이게 이 글의 전부입니다. 00 현상 · 같은 날 겹친 두 사건 최고 실적과 최악의 반응이 하루에 붙었다 7월 16일 하루에 두 사건이 겹쳤습니다. 하나는 문샷AI가 키미 K3 를 공개한 것 — 2.8조 파라미터, 지금까지 나온 가장 큰 오픈웨이트 모델이고, 미국 최상위 시스템에 필적한다는 주장이 붙었습니다. 다른 하나는 TSMC가 실적 발표와 함께 2026년 자본지출(capex) 가이던스를 대폭 상향한 것입니다. 그리고 반도체는 팔렸습니다. 표면적으로는 모순입니다. 세계 최대 파운드리가 "돈을 더 쓰겠다(=수요가 그만큼 강하다)"고 했는데 주가는 내렸으니까요. 이 모순을 푸는 게 오늘의 과제입니다. 01 첫 번째 오해 · "딥시크 2탄" 그런데 K3...

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7,250억 달러는 어디서 회수되는가 — 그리고 다 짓고 나면, 누가 살아남는가

7월 15, 2026

7,250억 달러는 어디서 회수되는가 — 그리고 다 짓고 나면 누가 살아남는가 리타의 경제지표 Time · 병목 분석 7,250억 달러는 어디서 회수되는가 — 그리고 다 짓고 나면, 누가 살아남는가 하이퍼스케일러가 2026년에만 7,000억 달러 넘게 쏟아붓고 있습니다. 그런데 저렇게 쏟아부은 돈은 나중에 어디서 회수하는 걸까요? 그리고 데이터센터가 다 지어져서 더 이상 capex를 많이 쓸 필요가 없어지면, 그 돈을 받아먹던 메모리·전력·냉각·EUV 장비는 어떻게 되는 걸까요? 이 글의 순서 01 — 그 돈으로 대체 뭘 사는가 (capex를 6조각으로) 02 — 하이퍼스케일러는 어디서 돈을 버나 (회수 경로 4개) 03 — 회계 트릭 하나: 지금 이익이 좋아 보이는 이유 04 — 갭: 7,250억 vs 실제 매출 05 — 다 짓고 나면? 밸류체인을 3분류 로 갈라야 합니다 06 — 메모리 · 07 — 전력과 냉각 (여기가 반전) · 08 — EUV 09 — 정리 문득 이런 의문이 들었습니다. "저렇게 쏟아부은 돈은, 나중에 어디서 회수하는 걸까?" 투자하는 장면은 매일 뉴스에 나오는데, 회수하는 장면은 잘 안 보이거든요. 그래서 한번 제대로 정리해보기로 했습니다. 그런데 정리를 하다 보니 질문이 하나 더 따라 나왔어요. 데이터센터가 다 지어지고 나면, 더 이상 지금처럼 capex를 쏟아부을 필요가 없어질 텐데 — 그럼 그 돈을 받아먹던 회사들은 어떻게 되는 걸까? 이 글은 '짓는 동안'이 아니라, '다 짓고 난 뒤'를 봅니다. 이 구분이 이 글의 렌즈예요. 시장 뉴스 대부분은 지금 건설하는 '동안(during)'의 병목 을 말합니다 — 전력이 모자라다, GPU가 없다, SM...

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