마쿼리(Macquarie)가 투자자들 사이에서 커지는 인공지능(AI) 버블 우려에 반박했다. 이 증권사는 수요일(현지시간) 발간한 노트에서 AI 업종의 상승세는 투기라기보다 실질적인 경제적 수익과 심각한 공급 제약에 의해 견인되고 있다고 주장했다. 이는 단기 과열과는 거리가 있으며, 현재 사이클의 동력이 펀더멘털에 있다고 해석했다.
2025년 11월 26일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 마쿼리의 애널리스트 아서 라이(Arthur Lai)는 시장의 우려가 “과도하다(overdone)”고 지적했다. 그는 많은 투자자들이 “AI 투자에서 발생하는 긍정적 경제적 수익을 간과한다”고 말했다. 이 같은 견해는 AI가 비용 절감과 생산성 향상 등 명확한 재무적 성과를 창출하고 있다는 그의 분석에 근거한다.
라이 애널리스트는 근거로 IBM의 사례를 들었다. IBM이 최근 공개한 바에 따르면, AI 도입으로 “지난 2년간 미화 45억 달러(US$4.5bn)의 비용을 절감”했다는 것이다. 그는 이를 통해 AI가 이미 가시적인 혜택을 제공하고 있음을 강조했다.
마쿼리는 현재의 대규모 AI 지출을 “새롭고 기초적인 기술 레이어를 구축하기 위한 필수적이며 자본집약적인 투자”라고 규정했다. 이는 기초 인프라의 확장기로, 펀더멘털과 동떨어진 광풍이 아니라는 설명이다.
또한 이 은행은 수요가 “입증된 경제적 효용”과 “글로벌 기업들의 대규모 자동화·혁신 수요”에 의해 촉진되고 있다고 분석했다. 기업들이 경쟁우위를 유지하기 위해 AI 도입을 서두르면서, 관련 솔루션과 인프라에 대한 지출도 꾸준히 이어지고 있다는 맥락이다.
마쿼리는 버블이 아님을 보여주는 가장 분명한 신호로 공급 측면의 제약을 제시했다. 즉, 현재 시장의 병목은 수요 부족이 아니라 공급 부족에 있다는 것이다.
“버블은 과잉 공급이 부족한 수요를 쫓을 때 터진다. AI에서는 그 반대가 벌어지고 있다.”
마쿼리 애널리스트들은 이렇게 적었다.
마쿼리는 최근 점검 결과를 근거로, AI 반도체, 고급 메모리, 데이터센터 용량에서 지속적인 부족 현상이 확인된다고 밝혔다. 이와 함께 “지속적인 업그레이드가 하드웨어 리더의 가치를 끌어올린다”고 덧붙였다. 즉, 인프라 성능 고도화의 필요성이 꾸준히 유지되면서 선도 하드웨어 업체의 프리미엄이 공고해진다는 의미다.
아울러 마쿼리는 ‘엣지-클라우드 시너지(edge-cloud synergy)’를 강조했다. 엣지 컴퓨팅의 확산이 오히려 클라우드 사용을 가속하고 있다는 것이다. 그 이유로, 여전히 클라우드가 모델 학습과 데이터 집적의 중심 허브로 기능하고 있기 때문이라고 설명했다. 마쿼리는 투기적 과열은 “오늘날 우리가 목격하는 것처럼 즉각적이고 자본집약적인 물리적 인프라 투자를 필요로 하는 경우가 드물다”고 덧붙였다.
전망과 관련해 마쿼리는 구글과 연결된 공급업체들을 선호한다고 밝혔다. 구체적으로 브로드컴(Broadcom), 미디어텍(MediaTek), GUC에 우호적이라고 밝혔으며, 2027년까지 구글의 TPU 프로젝트에서 예상되는 매출 기여를 강조했다. 이는 AI 가속기 생태계에서 특정 공급망이 구조적으로 수혜를 볼 수 있다는 관점을 반영한다.
핵심 포인트 정리
– 핵심 주장: AI는 버블이 아니라 펀더멘털 주도 사이클이라는 점을 마쿼리가 재확인했다. 배경에는 기업들의 실질적 비용 절감, 자동화 수요, 혁신 필요성, 그리고 공급 부족이 있다.
– 증거 제시: IBM이 2년간 45억 달러 절감했다는 공개가 대표적 사례로 언급됐다. 이는 AI 투자의 경제적 실효성을 시사한다.
– 공급 병목: AI 칩, 고급 메모리, 데이터센터 용량 부족이 이어지고 있다. 마쿼리는 이 같은 병목이 하드웨어 선도기업의 가치를 꾸준히 높인다고 설명했다.
– 엣지-클라우드 시너지: 엣지 확산에도 불구하고 클라우드는 여전히 모델 학습과 데이터의 중앙 허브다. 양자의 상호 보완 관계가 수요를 확대한다.
– 선호 종목 축: 구글 TPU 프로젝트 연계 공급업체로 브로드컴, 미디어텍, GUC를 거론했다. 2027년까지의 매출 기여가 포인트로 제시됐다.
용어 설명과 맥락
버블: 일반적으로 자산 가격이 내재가치를 크게 초과해 형성된 뒤, 과잉 공급과 수요 위축이 맞물리며 급격히 붕괴되는 국면을 뜻한다. 마쿼리는 현재 AI 시장은 이 전형에서 벗어나 있으며, 오히려 수요 초과가 지속되는 공급 제약 환경이라고 본다.
엣지 컴퓨팅: 데이터가 생성되는 현장(스마트폰, IoT 기기, 온프렘 장비 등) 가까운 곳에서 저지연 처리를 수행하는 방식이다. 마쿼리의 설명처럼, 엣지에서의 추론과 서비스가 늘어나더라도 대규모 모델 학습과 데이터 중앙화는 여전히 클라우드에서 이루어지므로, 두 영역은 보완재 관계로 작동한다.
TPU(Tensor Processing Unit): 특정 AI 연산에 최적화된 가속기로, 모델 학습·추론 성능을 끌어올리기 위해 설계된 전용 하드웨어를 가리킨다. 본 기사에서 마쿼리는 구글의 TPU 프로젝트가 2027년까지 매출 기여를 낳을 것으로 보고, 관련 공급업체 선호를 밝혔다.
하드웨어 리더: 반도체, 메모리, 시스템, 네트워크 등 AI 인프라의 핵심 구성요소에서 지속적인 성능 업그레이드를 이끌며 시장 지위를 유지·강화하는 업체를 뜻한다. 마쿼리는 업그레이드 사이클 자체가 이들의 가치 상승을 견인한다고 본다.
기사 의미와 시사점
이번 마쿼리 리포트의 핵심은 수요-공급 비대칭에 있다. 기업의 실제 비용 절감 사례(IBM의 45억 달러)를 포함해, 데이터센터·AI 칩·고급 메모리·클라우드 등 물리적 인프라에 대한 대규모 투자가 계속되는 점은 단기 과열과 다른 양상이다. 특히 “버블은 과잉 공급에서 터지지만, AI는 반대”라는 진단은, 현재 업황을 규정하는 핵심 프레임으로 기능한다. 이러한 맥락에서 구글 TPU 프로젝트와 연계된 공급업체 선호가 언급되었으며, 2027년까지의 매출 기여가 포인트로 제시됐다. 전반적으로, 본 보도는 AI 투자의 성격을 펀더멘털 기반의 인프라 확장으로 분류하는 시각을 전하고 있다.
