반도체 뉴스를 읽다 보면 엔비디아나 애플 같은 기업이 "파운드리에 생산을 맡겼다"는 표현을 자주 접하게 됩니다. 저도 처음에는 이게 왜 뉴스가 되는지 잘 몰랐습니다. 그냥 공장 하나 더 쓰는 거 아닌가 싶었는데, 사업보고서를 직접 찾아서 비교하고 나서야 생각이 완전히 달라졌습니다. 설계와 생산은 같은 산업이 아니었고, 그 사이를 잇는 파운드리가 AI 시대의 핵심 인프라라는 사실을 뒤늦게 이해했습니다.반도체 기업이 직접 만들지 않는 이유, 사업구조부터 다시 봤습니다처음에 저는 "반도체 기업 = 공장에서 칩을 찍어내는 회사"라고 당연하게 생각했습니다. 설계부터 생산까지 전부 하는 회사가 경쟁력도 높을 거라고 믿었습니다. 그래서 엔비디아, TSMC, 삼성전자의 사업보고서를 나란히 놓고 비교하기 시작했는데, 읽..

엔비디아 H100 GPU 하나에 들어가는 HBM의 용량은 80GB, 대역폭은 초당 3.35TB에 달합니다. 이 수치를 처음 봤을 때 솔직히 실감이 나지 않았습니다. GPU 이야기만 따라다니다가 메모리 하나의 스펙이 이렇게까지 중요한 숫자가 됐다는 사실이 낯설었습니다. 그 낯섦이 HBM을 제대로 들여다보게 된 시작이었습니다.GPU만 보던 시선이 바뀐 이유AI 관련 기사를 꾸준히 읽어왔지만, 처음에는 GPU 성능이 좋아지면 AI도 자연스럽게 발전하는 구조라고 단순하게 생각했습니다. 엔비디아 신제품이 나올 때마다 시장이 들썩이는 걸 보면서 그 믿음이 굳어졌던 것도 사실입니다.그런데 실적 발표 자료를 하나씩 읽다 보니 이상한 부분이 있었습니다. GPU 성능은 계속 높아지고 있는데, 왜 AI 서버 공급 부족 이야..

저도 처음엔 엔비디아만 보면 AI 시장 전체가 보일 거라고 생각했습니다. 그런데 어느 날부터 엔비디아 실적 발표일마다 전혀 다른 업종의 주가까지 함께 움직이는 걸 보고 뭔가 놓치고 있다는 느낌이 들었습니다. 그게 AI 공급망을 직접 뜯어보게 된 계기였습니다.엔비디아 실적 발표날, 이상한 걸 발견했습니다솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 엔비디아가 깜짝 실적을 발표한 날, 제 화면에는 SK하이닉스, 슈퍼마이크로컴퓨터, 버티브(Vertiv) 같은 기업들까지 초록불이 들어와 있었습니다. 처음에는 "AI 테마 덩달아 오르는 거겠지" 하고 넘겼습니다.그런데 같은 장면이 서너 번 반복되니까 그냥 넘기기가 어려웠습니다. 그래서 엔비디아의 실적 발표 자료(IR 리포트)를 처음부터 다시 읽어봤습니다. 여기서 IR 리포트란 ..

AI 뉴스가 나올 때마다 엔비디아 주가가 함께 움직입니다. 처음엔 단순한 기대 심리라고 생각했는데, 빅테크 4곳의 설비투자(CapEx) 자료를 직접 비교해보고 나서야 그게 아니라는 걸 알았습니다. AI 서비스 경쟁의 실제 전장은 소프트웨어가 아니라 데이터센터와 GPU였습니다.데이터센터 투자가 AI 경쟁의 진짜 무게를 보여준다마이크로소프트, 메타, 아마존, 구글의 최근 실적 발표 자료를 나란히 펼쳐놓고 읽었습니다. 제가 기대했던 건 AI 연구개발비 증가였는데, 실제로 가장 크게 늘어난 항목은 달랐습니다. 네 곳 모두 공통적으로 설비투자(CapEx)가 압도적으로 확대되어 있었습니다. 여기서 CapEx란 기업이 미래 수익을 위해 건물, 서버, 장비 등 물리적 자산에 투입하는 자본 지출을 의미합니다. AI 기업..

며칠 전 ETF 구성 종목을 비교하다가 조금 의외인 장면을 발견했습니다.반도체 ETF와 AI ETF를 나란히 열어봤는데, 두 ETF 모두 엔비디아가 상위 종목에 들어 있었습니다. 처음에는 같은 기업을 담고 있으니 수익률도 비슷하게 움직일 것이라고 생각했습니다. 그런데 최근 1년 수익률을 비교해 보니 생각보다 차이가 컸습니다.'같은 엔비디아를 담고 있는데 왜 결과가 다를까?'처음에는 운용사의 차이 정도로 생각했습니다. 하지만 ETF 구성 종목을 하나씩 내려가며 비교해 보니 이유는 다른 곳에 있었습니다.반도체 ETF에는 반도체를 설계하거나 생산하는 기업들이 대부분이었습니다. 반면 AI ETF는 마이크로소프트와 알파벳, 메타 같은 빅테크 기업이 함께 들어 있었고, 일부 ETF는 클라우드와 소프트웨어 기업의 비..