익스피다이터스 인터내셔널 오브 워싱턴 Status update

여러분, 안녕하세요. 오늘 웨비나에 오신 것을 환영합니다. 저는 올리비아 탄이며, 온닉스의 수석 지정학 분석가입니다. 저희는 매달 다른 주제로 웨비나를 진행하며, 이번에는 AI 전망에 대해 다룰 예정입니다. AI 붐으로 인해 전 세계적으로 칩, 서버, 데이터 센터, 전력 인프라의 물리적 구축이 이루어지고 있습니다. 이 하드웨어 구축의 속도와 규모는 공급망과 물류 전략을 적극적으로 재편하고 있습니다. 오늘 저희 분석가들과 함께 AI 붐이 항공 및 해상 화물 시장, 해운 경로에 미치는 영향과 이 구축의 지속성에 대해 평가해 보시기 바랍니다. 시작하기 전에, AI가 물류 운영에 적용되는 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 맞출 것입니다. 내용에 들어가기 전에 몇 가지 행정 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 나중에 제공될 예정입니다. 발표 자료를 받으시려면, 웨비나 종료 후 곧 이메일로 발송될 간단한 설문조사를 작성해 주시기 바랍니다. 저희 웹사이트도 방문하시고, 온닉스의 향후 웨비나 소식을 받기 위해 구독해 주시기 바랍니다.

또한, 저희 최신 인사이트를 LinkedIn과 Vantage Point 블로그에서 확인해 보시길 권해 드립니다. 여기에는 짧은 업데이트와 심층 기사가 혼합되어 있습니다. 상단의 QR 코드를 사용하여 LinkedIn에서 저희를 팔로우하시거나 Vantage Point 블로그 구독을 신청해 주세요. 온닉스를 잘 모르시는 분들을 위해 간단히 소개해 드리겠습니다. 온닉스는 익스피디터스의 컨설팅 부서로, 고객이 보다 효율적이고 탄력적인 공급망을 구축할 수 있도록 지원합니다. 저희는 지정학적, 규제, 경제적, 운영상의 교란 요인을 식별하는 데 독보적인 위치에 있으며, 이를 보다 미래 지향적인 최종 공급망으로 전환하는 데 도움을 드립니다. 이 모든 작업은 자문 계약을 통해 이루어지며, 개별 고객의 요구에 맞춘 일회성 프로젝트나 지속적인 유지 계약 형태로 진행됩니다. 이것이 온닉스의 서비스 라인입니다.

간단히 말해, 저희 서비스는 공급망 내 계획 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 발표할 연사들을 소개하게 되어 기쁩니다. 저와 아담 카슨, 그리고 수랴 누그로호입니다. 저는 온닉스의 선임 지정학 분석가로 주로 인도-태평양 지역을 담당하고 있습니다. 역사와 국제 정치경제학에서 우등 학위를 받았으며, 저의 연구는 퍼시픽 포럼, 아시아 타임즈 등 여러 매체에 소개되었습니다. 수랴 누그로호는 지정학, 정책 분석, 공급망 관리 분야에서 14년 경력을 가진 숙련된 정책 전문가입니다. 현재 온닉스의 선임 지정학 분석가로서 동남아시아 지역을 담당하고 있습니다. 다음은 아담 카슨입니다. 아담은 다양한 산업 분야에서 글로벌 리더들에게 경제 자문을 제공한 경력이 20년 이상입니다.

미국, 유럽, 중동 지역에서 폭넓은 경험을 보유하고 있습니다. 아담은 최근까지 셰브런에서 선임 경제학자로 근무했으며, 온닉스의 거시경제 분석과 예측을 담당하고 있습니다. 이제 오늘 웨비나에서 다룰 내용에 대해 한 장 더 슬라이드를 통해 설명드리겠습니다. 앞으로 약 45분 동안, 15분 Q&A 시간을 포함해, AI 구축 현황을 자본, 공급, 그리고 납품 측면에서 다룰 예정입니다. 2023년까지 하이퍼스케일러의 자본 지출 계획도 살펴보겠습니다. 데이터 센터 전력 수요와 인프라, 그리고 AI 공급망에 필요한 공급망과 핵심 광물도 분석할 것입니다.

아담이 앞으로 AI 개발의 세 가지 시나리오, 즉 빠른 구축, 느린 구축, 그리고 후퇴 시나리오를 설명할 예정입니다. 마지막으로, 화물 운송에 미치는 영향과 주목해야 할 점도 다룰 것입니다. 그럼 수랴에게 넘기겠습니다. 시작해 주세요.

감사합니다, 수랴. 친절한 소개에 감사드립니다, 올리비아.

여러분, 안녕하세요. 올리비아가 말씀드린 것처럼, 오늘은 AI 개발 현황에 대한 저희 분석과 인사이트를 제공하는 것으로 시작하겠습니다. AI는 어디로 향하고 있습니까? 현재 AI의 현황은 어떻습니까? 여기서 다루고자 하는 네 가지 요소가 있습니다. 첫 번째는 자본에 관한 것입니다. 자본은 쉽게 구할 수 있으며, 빅파이브 데이터 AI의 자본적 지출은 2029년까지 1조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 그다음으로, 이 AI 기업들이 이미 기업용 AI 기능을 제공하기 시작하면서 매출도 확대되고 있습니다. 이들의 매출도 함께 증가하고 있습니다. 경제적 영향 측면에서 보면, 특히 미국 경제에 미치는 영향이 상당합니다.

AI는 미국 국내총생산의 약 1.5%에서 2%를 차지하며, 순수입 성장의 50%를 기여하고 있습니다. 공급망은 매우 집중되어 있으며, 소수의 국가에 혜택이 집중되고 있습니다. 우리는 대만, 한국, 중국, 멕시코가 가치 사슬을 담당하고 있다고 말하고 있습니다. 여러분이 반드시 주시해야 할 한 가지 위험 요소가 있습니다. 이 부분은 두 번째에서 논의할 것이며, 아담이 이후에 더 깊이 있게 설명할 예정입니다. 두 가지 측면에서 납품이 지연되고 있습니다. 첫 번째는 전력 공급 또는 에너지 공급 구축에 관한 것입니다. 현재 2026년까지 발표된 약 16기가와트의 미국 용량 중 약 5기가와트에 불과하며, 부품과 장비 문제도 함께 논의되고 있습니다.

AI 공급망에서 몇 가지 병목 현상이 나타나고 있는데, 특히 고대역폭 메모리와 칩에서 병목 현상이 발생하고 있습니다. 패키징 분야에서도 병목 현상이 시작되고 있는 것을 확인하고 있습니다. 보고 및 진행 상황으로 넘어가서, 먼저 자본적 지출 계획에 대해 좀 더 자세히 말씀드리겠습니다. 하이퍼스케일러의 자본적 지출 계획은 2020년부터 2025년까지 약 114%의 엄청난 성장 이후, 2025년부터 2030년까지 연평균 약 28% 성장할 것입니다. 자본적 지출의 대부분은 추론에 투입될 것입니다. 왜 추론이 여기서 그렇게 중요한가요? 현재 AI가 구현 단계에 있기 때문입니다. 이제 점점 더 많은 사람들이 AI를 사용하고 있습니다. 추론 비용이 매우 높습니다. 이는 규모 때문입니다. 추론은 사용량에 따라 수백만, 수천억 번 발생합니다.

그로 인해 더 많은 데이터 센터가 필요합니다. 그래서 위쪽 그래프에서 보시다시피, 데이터 센터에 대한 자본적 지출도 엄청나게 증가하고 있습니다. 추론을 위해 점점 더 많은 데이터 센터가 필요하기 때문입니다. 더 나은 추론을 위해 속도도 중요합니다. 즉각적인 응답이 필요하며, 이를 위해 고성능이면서 전력 소모가 큰 GPU가 필요합니다. 더 나은 추론을 위해서는 기본적으로 더 발전된 GPU를 확보하기 위한 투자가 더 많이 필요합니다. 모델이 더 발전하고 복잡한 작업을 해결할수록 계산 자원이 더 많이 필요해지며, 앞서 말씀드린 것처럼 더 많은 데이터 센터가 구축되어야 합니다. 이와 함께 에너지 비용 상승과 하드웨어, 특히 GPU의 마모도 증가합니다. 자본적 지출 계획이 매우 높다는 것을 알 수 있습니다.

이는 엄청난 수준입니다. AI 기업들이 자본적 지출 계획을 정당화하려면 높은 마진과 지속적인 트래픽 성장이 필요합니다. 여기서는 회사명을 익명 처리했지만, 회사 A, B, C 등은 전 세계 주요 AI 기업들을 대표합니다. 가장 중요한 그래프는 오른쪽에 있는 그래프라고 생각합니다. 우리는 순현재가치(NPV) 손익분기점에 도달하기 위해 필요한 매출 성장률에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 회사 B는 절약을 통해 긍정적인 투자수익률(ROI)을 창출합니다. 회사 B는 기본적으로 손익분기점에 도달하기 위해 더 낮은 매출 성장률이 필요합니다. 즉, 그들은 다른 회사들에 비해 더 효율적으로 지출한다는 의미입니다. 이것은 다른 전략입니다.

다른 전략은 기본적으로 회사 A, C, D가 강력한 매출 흐름에 더 의존한다는 것입니다. 하지만 이들은 인프라와 데이터 센터에 더 많은 비용을 지출하기 때문에, 투자비용(CapEx)을 정당화하기 위해 더 강한 매출 성장이 필요합니다. AI 공급망 매핑으로 넘어가겠습니다. 앞서 말씀드렸듯이, AI 공급망은 소수의 국가, 구체적으로 다섯 개 국가에 집중되어 있습니다. 첫 번째는 대만입니다. 우리는 칩, 최첨단 로직과 첨단 패키징에 대해 이야기하고 있습니다. 5nm 이하 로직 생산의 90%가 대만의 한 회사인 TSMC에서 이루어집니다. 네덜란드는 ASML 본사가 위치해 있으며, 현재 EUV 리소그래피의 유일한 공급업체입니다.

EUV 리소그래피는 사실상 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 단 세 곳뿐입니다. 미국에 본사를 둔 마이크론 테크놀로지와, 한국에 본사를 둔 SK하이닉스와 삼성입니다. 분명히 고대역폭 메모리는 한국에 상당히 집중되어 있습니다. 중국을 빼놓을 수 없는데, 중국은 기본적으로 핵심 광물 정제 분야를 장악하고 있습니다. 기본 갈륨 정제의 약 99%가 중국에서 이루어집니다. 또한 몇 가지 다른 웨이퍼도 포함됩니다. 우리는 게르마늄, 텅스텐에 대해 이야기하고 있습니다.