익스피다이터스 인터내셔널 오브 워싱턴 Status update

저희가 AI 전망을 제공해 드리겠습니다. AI 붐은 전 세계적으로 칩, 서버, 데이터 센터, 전력 인프라의 물리적 구축을 촉진했습니다. 이 하드웨어 구축의 속도와 규모는 공급망과 물류 전략을 적극적으로 재편하고 있습니다. 오늘 저희 애널리스트들과 함께 AI 붐이 항공 및 해상 화물 시장, 운송 경로에 미치는 영향을 평가하고, 이 구축의 지속 가능성에 대해 논의해 보시기 바랍니다. 시작하기 전에, 물류 운영에 AI를 적용하는 데 많은 관심이 집중되고 있음을 확인했습니다. 특히 선적 가시성과 서비스 개선 분야에서 그렇습니다. 하지만 이번 웨비나에서는 AI 투자 붐이 화물 시장과 공급망에 미치는 영향에 초점을 맞추겠습니다. 내용에 들어가기 전에 몇 가지 행정적인 사항을 안내해 드리겠습니다.

약 45분간 내용을 공유하고, 마지막 15분은 질의응답 시간으로 할애할 예정입니다. 질문은 Q&A 박스에 제출해 주시면, 질의응답 시간에 최대한 답변해 드리겠습니다. 발표 자료, 특히 슬라이드는 이후에 제공될 예정입니다. 발표 자료를 받으시려면, 웨비나 종료 후 곧 이메일로 발송될 간단한 설문조사를 작성해 주시기 바랍니다. 저희 웹사이트도 방문하시고, Onyx의 향후 웨비나 정보를 받기 위해 구독해 주시기 바랍니다. 또한, LinkedIn과 Vantage Point 블로그에서 최신 인사이트를 확인해 보시길 권해 드립니다. 이곳에는 짧은 업데이트와 심층 기사들이 혼합되어 있습니다. 상단의 QR 코드를 이용해 LinkedIn 팔로우 또는 Vantage Point 블로그 구독을 해 주시기 바랍니다.

Onyx를 잘 모르시는 분들을 위해 간단히 소개해 드리겠습니다. Onyx는 Expeditors의 컨설팅 부서로, 고객이 더 효율적이고 탄력적인 공급망을 구축할 수 있도록 지원합니다. 저희는 지정학적, 규제, 경제, 운영상의 교란 요인을 식별하여 이를 보다 미래 지향적이고 탄력적인 공급망으로 전환하는 데 독보적인 위치에 있습니다. 이 모든 과정은 자문 업무와 인사이트를 통해 이루어집니다. 프로젝트는 개별 고객의 필요에 맞춰 일회성 프로젝트나 지속적인 유지 계약 형태로 맞춤 제공됩니다. 이것이 바로 Onyx의 서비스 라인입니다. 요약하자면, 저희 서비스는 공급망 내 기획 및 전략, 무역 및 규정 준수, 소싱, 제조 등 다양한 분야를 포괄합니다. 자문 전문 지식이 도움이 될 수 있는 프로젝트나 필요가 있으시면 언제든지 연락해 주시기 바랍니다. 오늘 발표자들을 소개하겠습니다. 오늘 발표할 저는 올리비아 탄, 아담 카슨, 그리고 수료 누그로호입니다.

저는 Onyx의 선임 지정학 분석가로 주로 인도-태평양 지역을 담당하고 있습니다. 역사와 국제정치경제학에서 우등 학위를 받았으며, 저의 연구는 Pacific Forum, Asia Times 등 여러 매체에 소개된 바 있습니다. 수료 누그로호는 지정학, 정책 분석, 공급망 관리 분야에서 14년 경력을 가진 숙련된 정책 전문가입니다. 현재 Onyx의 선임 지정학 분석가로서 동남아시아 지역 담당을 맡고 있습니다. 다음은 아담 카슨입니다. 아담은 20년 이상의 경력을 가진 경제 고문으로, 다양한 산업 분야의 글로벌 리더들에게 조언을 제공해 왔습니다. 그는 미국, 유럽, 중동 지역에서 폭넓은 경험을 보유하고 있습니다. 아담은 최근까지 Chevron에서 선임 경제학자로 근무했으며, Onyx의 거시경제 분석 및 예측을 담당하고 있습니다.

이제 오늘 웨비나에서 다룰 내용에 대해 한 장 더 슬라이드를 보여드리겠습니다. 앞으로 약 45분 동안, 질의응답 15분을 포함해 AI 구축 현황을 자본, 공급, 납품 측면에서 살펴보겠습니다. 2030년까지 하이퍼스케일러의 자본 지출 계획도 다룰 예정입니다. 데이터 센터 전력 수요와 인프라 관련 사항, 그리고 AI 공급망을 위한 공급망과 핵심 광물도 살펴보겠습니다. 아담 카슨이 앞으로 AI 개발의 세 가지 시나리오인 빠른 구축, 느린 구축, 후퇴를 통해 가능한 미래 경로를 설명할 것입니다. 마지막으로, 그는 화물 운송에 미치는 영향과 주목해야 할 점에 대해 언급할 예정입니다. 그럼 수료에게 넘겨서 시작하겠습니다.

감사합니다, 수료. 친절한 소개에 감사드립니다, 올리비아.

여러분, 안녕하세요. 올리비아가 말씀드린 것처럼, 먼저 AI 개발 현황에 대한 저희 분석과 인사이트를 제공하며 시작하겠습니다. AI는 앞으로 어디로 나아가고 있습니까? 현재 AI의 현황은 어떠합니까? 여기서 다루고자 하는 네 가지 요소가 있습니다. 첫 번째는 자본에 관한 것입니다. 자본은 빅파이브 데이터 주변에서 쉽게 확보할 수 있습니다. AI 자본적지출은 2029년까지 1조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이 AI 기업들이 이미 기업용 AI 기능도 제공하기 시작하면서 매출이 증가하고 있습니다. 이들의 매출도 함께 증가하고 있습니다. 경제적 영향 측면에서, 특히 미국 경제에 미치는 영향이 큽니다.

현재 AI는 미국 국내총생산(GDP)의 약 1.5%에서 2%를 차지하며, 순수입 성장의 50%를 기여하고 있습니다. 공급망은 매우 집중되어 있으며, 소수의 국가들이 혜택을 보고 있습니다. 대만, 한국, 중국, 멕시코가 가치 사슬을 담당하고 있습니다. 여러분이 반드시 주시해야 할 한 가지 위험 요소가 있습니다. 이 부분은 두 번째에서 논의할 것이며, 아담 카슨이 이후 더 깊이 있게 설명할 예정입니다. 공급은 두 가지 측면에서 지연되고 있습니다. 첫 번째는 전력 공급 또는 에너지 공급 인프라 구축입니다. 현재는 약 5기가와트에 불과합니다. 부품과 장비도 포함해서 말씀드리는 것입니다. AI 공급망에서 몇 가지 병목 현상이 나타나고 있는데, 특히 고대역폭 메모리와 칩에서 병목 현상이 있습니다.

패키징 분야에서도 병목 현상이 시작되고 있음을 확인하고 있습니다. 자본적지출 계획에 대해 좀 더 자세히 말씀드리겠습니다. 첫 번째로, 하이퍼스케일러의 자본적지출 계획은 2020년부터 2025년까지 약 114%의 엄청난 성장 이후, 2025년부터 2030년까지 연평균 약 28% 성장할 것입니다. 자본적지출의 대부분은 추론(inferencing)에 투입될 것입니다. 왜 추론이 여기서 그렇게 중요한가요? 현재 AI는 구현 단계에 있기 때문입니다. 점점 더 많은 사람들이 AI를 사용하고 있으며, 추론 비용이 매우 높습니다. 이는 규모 때문입니다. 추론은 사용량에 따라 수조 번 이상 발생합니다. 그렇기 때문에 더 많은 데이터 센터가 필요합니다. 그래서 위의 수치를 보면 데이터 센터에 대한 자본적지출도 엄청나게 증가하고 있음을 알 수 있습니다.

추론을 수행하기 위해 점점 더 많은 데이터 센터가 필요하기 때문입니다. 더 나은 추론을 위해 속도도 중요합니다. 즉각적인 응답이 필요하며, 이를 위해서는 고성능이면서 전력 소모가 큰 GPU가 필요합니다. 따라서 더 나은 추론을 위해 더 발전된 GPU를 확보하기 위한 투자가 더 많이 필요합니다. 모델이 복잡한 작업을 수행할수록 계산 자원이 더 많이 필요하며, 이는 앞서 말한 것처럼 더 밀집된 데이터 센터 건설로 이어집니다. 이와 함께 에너지 비용 상승과 GPU 같은 하드웨어의 마모도 증가합니다. 그래서 자본적지출 계획이 매우 높다는 것을 알 수 있습니다. 정말 엄청납니다. AI 기업들이 자본적지출 계획을 정당화하려면 높은 마진과 지속적인 빠른 성장이 필요합니다.

여기서 회사 이름은 익명 처리했지만, 회사 A, B, C 등은 전 세계 주요 AI 기업들을 대표합니다. 가장 중요한 그래프는 오른쪽에 있는 그래프라고 생각합니다. 우리는 순현재가치(NPV) 손익분기점을 맞추기 위해 필요한 매출 성장률에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 회사 B는 절약을 통해 긍정적인 투자수익률(ROI)을 창출하는 데 의존하고 있습니다. 회사 B는 기본적으로 손익분기점에 도달하기 위해 더 적은 매출, 더 낮은 매출 성장률이 필요합니다, 맞죠? 즉, 다른 회사들에 비해 더 효율적으로 지출한다는 의미입니다. 이것은 다른 전략입니다, 맞습니까?

다른 전략은 기본적으로 회사 A, C, D가 더 강력한 매출 흐름에 의존한다는 것입니다. 하지만 이들은 인프라와 데이터 센터에 더 많은 비용을 지출하기 때문에, 자본적 지출(CapEx)을 정당화하기 위해 더 강한 매출 성장이 필요합니다. AI, 공급망 매핑으로 넘어가겠습니다, 맞죠? 이미 말씀드렸듯이, AI 공급망은 소수의 국가, 구체적으로 다섯 개 국가에 집중되어 있습니다. 첫 번째는 대만입니다. 우리는 칩, 최첨단 로직과 첨단 패키징에 대해 이야기하고 있습니다. 5나노미터 이하 로직 생산의 90%가 대만의 한 회사인 TSMC에서 이루어지고 있습니다. 네덜란드는 ASML이 있기 때문입니다. ASML은 네덜란드에 본사를 두고 있으며, 현재 EUV 리소그래피의 유일한 공급업체입니다.

네, EUV 리소그래피는 거의 이 한 회사에 집중되어 있습니다. 일본에서는 전 세계 실리콘 웨이퍼의 약 50%가 생산됩니다. 포토레지스트와 기판 필름도 포함됩니다. 한국에서는 고대역폭 메모리에 대해 이야기하고 있습니다. 고대역폭 메모리를 제조하는 회사는 세 곳뿐입니다, 맞죠? 미국에 본사를 둔 마이크론 테크놀로지와, 한국에 본사를 둔 SK하이닉스와 삼성입니다. 명확히 고대역폭 메모리는 거의 한국에 집중되어 있습니다. 중국도 빼놓을 수 없는데, 중국은 기본적으로 핵심 광물 정제에서 지배적입니다. 1차 갈륨 정제의 약 99%가 중국에서 이루어지고 있습니다. 또한 몇 가지 다른 희토류도 마찬가지입니다.

우리는 게르마늄, 텅스텐에 대해 이야기하고 있으며, 올리비아가 잠재적인 수출 통제에 관해 말씀드릴 텐데, 중국 정부가 미국에 대한 지정학적 우위를 확보하기 위해 이 정제된 핵심 광물의 수출을 통제하는 조치를 적극적으로 개발하고 있기 때문입니다.