1. AI는 무겁다
- GPU, HBM, TSMC, 데이터센터, 전력망, 건설, 금융구조 위에 올라가 있음
- 빅4의 2026년 CAPEX 계획만 약 7,000억 달러
- 글로벌 통신업 CAPEX가 약 3,000억 달러라는 점을 보면, 산업 인프라 사이클에 가까움
2. 모델은 의외로 해자가 약함
- LLM이 MS의 Windows 같은 독점 플랫폼이 될까?
- 아니면 통신망처럼 엄청난 투자가 들어가지만, 가치는 위쪽 앱들이 가져가는 인프라가 될까?
- 현재 기준 모델 성능은 빠르게 수렴 중이고, 일반 소비자 사용에서는 네트워크 효과도 약함
- 즉 최고 모델보다 모델 위에서 어떤 워크플로우를 장악하느냐가 중요
3. 진짜 전장은 AI 앱과 업무 재설계
- 챗은 훌륭한 데모지만, 좋은 UX는 아님
- 기업 입장에서 중요한 건 AI 써봤다가 아니라 기존 업무 프로세스 안에 AI를 어떻게 박아 넣느냐
- 그래서 초기 수혜는 코딩, 고객지원, 마케팅, 백오피스, 분석처럼 성과 측정이 쉬운 영역에서 먼저 나옴
- 반대로 법률, 회계, 의료, 대기업 ERP 같은 영역은 프로세스, 책임, 검증, 조직 설계 등이 병목
4. 모델보다 병목과 앱
- 1차 수혜: GPU, HBM, 파운드리, 패키징, 광통신, 전력, 데이터센터
- 2차 수혜: SI, 컨설팅, 아웃소싱, 업무 자동화 툴
- 3차 수혜: 특정 산업의 지루한 업무를 쪼개서 자동화하는 버티컬 AI
- 다만 장기적으로 모델 자체는 마진 압박을 받을 수 있음
✍️지능이 전기처럼 계량 판매되는 시대가 오면, 전기회사보다 전기를 활용해 새로운 제품을 만든 회사가 더 큰 가치를 가져감