[마이리뷰] 텐배거 포트폴리오

• 텐배거 포트폴리오
• 김학주
• 2025-12-29

...도전 세력이 없는데도 달러 패권을 의심하는 사람들이 있는 이유는 앞에서도 말했듯 미국 정부의 빚 증가 속도다. 즉 미국 국채 발행이 늘어나며 달러가 남발되어 가치가 희석된다는 것이다. 그런데 그렇다 한들 다른 통화에 비해 약세를 보이지는 않을 것이다. 다른 나라들도 미국과 동일한 문제를 갖고 있기 때문이다.




...순간적인 거품 붕괴 가능성을 아예 배제할 수는 없다. 그렇다면 우리는 무엇을 믿고 견딜 것인가? 인류가 이대로 살 수 없다는 점을 믿고 견뎌야 한다. 첫째, 세계적으로 노동 가능 인구가 2010년대 후반부터 감소하기 시작했다. 대신 로봇이 일을 해야 한다. 둘째, 미국을 비롯한 선진국들도 이제는 생산을 해야 한다. 그런데 인공지능은 높은 인건비를 극복할 수 있는 방법이다. 셋째, 세계경제는 그동안 과도한 성장으로 인해 빚과 비효율이 누적된 상태다...그동안의 성장이 효율적이었다면 빚이라는 부담은 없었을 것이다. 인공지능은 이런 비만을 제거할 수 있는 효율성을 제공하는 도구다. 결국 세계경제가 지속적인 성장을 하려면 불가피하게도 인공지능이라는 도구를 사용해야 한다. 그리고 세계는 신냉전으로 돌입했다. 되돌리기에는 늦었다. 경쟁에서 이길 수 있는 도구는 인공지능이다.





...인공지능에 우수한 데이터를 먹여 효과적으로 일을 시키며, 의도된 대로 작동하는지 점검하는 일이 좋은 예다. 그러나 아직 이런 준비는 되어 있지 않아 단기적으로 마찰적 실업은 불가피해 보이며, 그럴수록 중앙은행은 금리를 낮추며 돈을 풀 것이다. 인공지능 서비스가 보급될수록 생산성이 개선되며 인플레 압력을 크게 낮출 텐데, 그럴수록 중앙은행이 돈을 풀기는 수월하다. 그 돈들은 인공지능을 비롯한 신기술주로 유입되며 더 큰 성장의 기대를 부를 것이다. 바야흐로 신기술 성장주의 시대가 도래하는 것이다.





...인공지능이 스스로 학습할 때는 첫째, 기억해야 하는 데이터들이 많아진다...따라서 낸드 플래시 메모리, D램과 같은 메모리 반도체 수요가 늘어난다. 둘째, 과거에 있었던 사건으로 학습이 끝나는 것이 아니라 실시간으로 들어오는 데이터를 업데이트하며 지속되어야 한다. 그러려면 GPU, TPU 등 패턴을 찾는 기능성 반도체의 수요도 증가할 것이다. 그래서 엔비디아가 아직 끝나지 않았다고 말하는 것이다. 셋째, 자율 인공지능이 잘못된 신념에 빠지는 것overfitting을 막아야 한다...인공지능도 그럴 수 있다는 것이다. 그래서 확신이 없으면 잘 모르겠다고 대답하는 보수적 판단이 필요하며, 그렇게 신중해질수록 스스로를 점검하는 계산이 추가될 것이므로 반도체 수요 또한 증가할 것이다.




...삼성전자가 비메모리 파운드리에서 입지를 다질수록 고대역폭 메모리 시장에도 원활히 진입할 수 있게 될 것이다. 비메모리 파운드리 업체가 HBM 납품업체 결정권을 갖는데 삼성은 스스로 둘 다 할 수 있기 때문이다. 특히 비메모리 파운드리와 HBM을 한 업체가 동시에 할 경우 공정이 줄며 비용 절감 효과도 기대할 수 있어 엔비디아 등 칩 설계업체는 더욱 환영할 것이다. 이런 흐름을 볼 때 궁극적으로는 하이닉스보다 삼성전자가 더 나은 투자처로 보인다. 하이닉스는 지금까지 메모리 시장 변화에 잘 대응했고, 그 레버리지 효과가 극대화되었다. 그러나 여전히 메모리 회사로서 반도체 사이클에 의존하는 회사로 남을 가능성이 크다. 반면 삼성전자는 인공지능 추론 시장이 열리며 비메모리 분야에서 새로운 기회까지 얻을 수 있는 잠재력이 있다.




...소형 원자로의 도입으로 유가가 급락할 경우 중동의 산유국 및 러시아가 모라토리움을 선언해 세계경제에 큰 위협이 될 수 있다. 미국도 세계 최대의 원유 보유국 아닌가? 에너지 패권이 전기로 돌아서면 석유 자원을 모두 버릴 것인가? 아니라면 인공지능을 위한 전기도 얻고, 산유국들도 만족할 수 있는 전략은 무엇인가? 정답은 석유를 ‘고부가화’하는 것이다. 즉 석유를 자동차 연료로 태우지 말고, 수소와 탄소로 쪼개서 수소는 연료전지를 통해 전기 에너지로 전환하고, 탄소가 부가가치가 높은 소재로 개발하면 된다. 이것이 ‘청록수소’이며, 여기서 핵심은 탄소의 ‘고부가화’다. 탄소는 구조가 안정적이고, 다른 원자와 쉽게 결합할 수 있는 등 매력적인 소재로 고부가화를 위한 잠재력이 충분하다.




...추론 서비스 로봇을 개발하는 기업들은 엔비디아의 학습 및 추론 플랫폼을 사용해야 하며, 여기에 의존하는 한 엔비디아가 요구하는 반도체를 쓸 수밖에 없다. 그래서 인공지능이 학습에서 추론으로 넘어가도 엔비디아의 패권이 끝나지 않는다고 판단하는 것이다. 반면 테슬라는 하드웨어에서 얻은 데이터를 기반으로 로보틱스를 선도한다...결국 테슬라 로봇의 경쟁력은 차별적인 하드웨어 이해력에서 비롯된다. 그런데 테슬라와 같은 하드웨어 데이터를 가진 자동차, 산업용 기계 업체들이 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼을 이용하므로 엔비디아도 점차 하드웨어에 대한 이해력을 넓힐 수 있다. 즉 시간이 갈수록 엔비디아가 유리해질 수도 있다.




...17종의 희토류는 화학적으로 거의 비슷한 상태이므로 물리적, 화학적으로 분리하기가 매우 어렵다. 섞여 있는 희토류를 성분별로 분리하고 정제하는 방법은 전기적, 화학적 자극을 주어 반응하는 속도의 차이를 이용하는 것이다. 그런데 희토류는 화학적으로 서로 구조가 너무 비슷해서 온도 및 용매의 농도 차이가 아주 약간만 바뀌어도 수율(생산성)에 큰 차이가 있다. 특히 불순물이 조금만 섞여도 자성이 크게 떨어진다. 이 제어를 잘하려면 수십 년간의 누적된 경험이 필요한데 중국은 1980년대부터 쌓인 데이터가 있다. 한국이나 일본에도 훌륭한 금속 제련소들이 있지만 희토류에 관한 한 중국의 경험을 대체하기 어렵다.




...양자컴퓨터와 인공지능 간 호환이 더욱 발달함에 따라 서로의 시너지를 낼 수 있는 형태의 시스템이 늘어날 것이며, 그 덕분에 인류는 더 스마트해질 수 있게 되고, 기능성 반도체의 수요도 양자컴퓨터 덕분에 확대될 것이다. 양자컴퓨터는 메모리 기능이 없다. 따라서 메모리 반도체 수요를 간섭하지 않는다. 즉, 양자컴퓨터 및 인공지능을 통해 계산능력이 확대되는 만큼 메모리 수요는 증가할 것이다. 빠른 계산 속도를 지원하고자 메모리 반도체의 소재 및 구조가 바뀔 가능성은 있다.