💻 AI 시대, 진짜 중요한 건 반도체 '기본기' 기업들

AI 시대에 수혜받는 기업을 떠올리면 대부분 GPU 만드는 회사나 클라우드 플랫폼부터 생각하죠. 그런데 실제로는, AI가 운영되는 데 필요한 모든 하드웨어—CPU, 저장장치, 네트워크 인프라까지—수요가 함께 폭발적으로 늘고 있습니다.

예를 들어, 금융회사에서 AI 에이전트를 이용해 실시간 데이터를 기반으로 종목 분석 모델을 만들 경우를 생각해보면, 우선 관련 데이터를 웹에서 수집·정리하고, 이를 저장하고, 분석하고, 시각화하는 모든 과정이 포함됩니다. 이 과정에서 CPU, GPU, SSD, 서버 트래픽까지 모든 자원이 들어갑니다.

이게 단순히 미래형 시나리오가 아니라, 이미 현실에서 적용되고 있는 일입니다. 앞으로 수억 개의 AI 에이전트가 금융, 마케팅, 운영, 소프트웨어 개발 등 전 영역에서 이런 작업을 반복하게 된다면, 인프라 쪽 수요는 지금의 몇 배가 될 겁니다.

그래서 실질 수혜는 결국 칩 제조·메모리·스토리지 등 물리적 기반이 되는 '레이어1' 기업들이 가장 크게 볼 거라고 봅니다. 예: TSMC, 마이크론, 삼성전자, SK하이닉스, 인텔, ASML, 씨게이트 등.

물론 엔비디아, 애플, 구글 같은 '레이어2' 기업들도 수요는 폭증하지만, 이들은 칩과 부품을 사서 써야 하므로 생산 병목에 부딪힙니다. 지금도 수요가 넘치는데 칩이 부족해서 못 만들고 있는 상황이라는 말을 자주 하니까요.

2025년 후반부터 레이어1 기업들은 주가가 급등했고, 레이어2는 상대적으로 정체된 상태입니다. 내 생각엔 2028년에 팹이 본격적으로 늘어나기 전까지 이 흐름이 쉽게 바뀌지 않을 것 같습니다. AI는 기하급수적으로 커지는데, 물리적 공급은 그렇게 빨리 못 쫓아가니까요.

🧐 배경 설명 및 요약

이 게시물은 AI 열풍에서 어떤 기업들이 진짜 수혜를 볼지에 대해 장기적인 관점에서 분석한 글입니다. 작성자는 대부분 사람들이 GPU에만 집중하는 것과는 달리, '물리적으로' AI를 가능하게 하는 인프라 기업들이 핵심이라고 주장하고 있습니다.

특히 AI가 실제로 어떤 작업을 하려면 단순히 GPU뿐 아니라 막대한 CPU 활용, 데이터 저장 및 전송, 서버 운영까지 포함되며, 이로 인해 칩 제조사·메모리·저장장치·네트워크 장비 등 전방위적으로 수요가 증가할 수밖에 없다고 설명합니다. 이는 TSMC, 마이크론, 삼성전자 같은 기업에 유리한 구조입니다.

또한 AI 관련 수요가 급증해도 칩 공급이 부족해지면 엔비디아나 구글 같은 회사들도 성장에 제약을 받을 수 있다고 지적했으며, 이런 구조 때문에 인프라 기업들의 주가가 더 강하게 오른다는 주장입니다. 레이어1은 칩과 부품을 '만드는' 기업, 레이어2는 그것을 '사는' 기업군이라고 요약할 수 있습니다.