한베로그 : 한-베 부부의 육아경제 리포트 By 하은아빠

저는 컴퓨터에 꽤 관심이 많은 사람입니다. 10년 전 지포스 GTX 10 시리즈가 처음 출시됐을 때를 아직도 기억합니다. 당시 레딧과 국내외 컴퓨터 커뮤니티에서는 "AMD는 끝났다"는 이야기가 심심치 않게 나왔습니다. 마침 비트코인 채굴 열풍까지 겹치면서 그래픽카드 가격이 폭등했고, 엔비디아는 게이밍 GPU 시장의 절대 강자로 자리 잡기 시작했습니다. 그때만 해도 대부분의 사람들은 엔비디아를 게임용 그래픽카드 회사 정도로 생각했습니다. 그런데 2026년 6월 현재 엔비디아는 전 세계 시가총액 1위 기업이 되었습니다. 단순히 게임용 그래픽카드를 많이 팔아서가 아닙니다. 엔비디아는 AI 데이터센터의 표준이 된 GPU를 만들었고, 지금 전 세계 AI 산업의 핵심 인프라를 공급하는 기업이 되었습니다. AI 모델을 만드는 회사는 오픈AI, 구글, 메타, 마이크로소프트인데, 시장의 돈은 GPU를 만드는 엔비디아로 강하게 몰렸습니다. 처음에는 조금 이상하게 보일 수 있습니다. 인공지능은 소프트웨어처럼 보이는데, 왜 반도체 기업이 가장 큰 수혜를 받았을까 하는 질문이 생깁니다. 하지만 AI 인프라를 조금만 깊게 보면 답은 단순합니다. AI는 그냥 똑똑한 프로그램이 아닙니다. AI는 거대한 연산을 계속 밀어붙이는 산업입니다. 모델을 학습하려면 데이터를 반복해서 계산해야 하고, 서비스를 운영하려면 사용자의 질문이 들어올 때마다 추론 연산을 처리해야 합니다. 이 연산의 중심에 있는 장치가 GPU입니다. CPU도 컴퓨터의 핵심입니다. 하지만 생성형 AI 시대의 대규모 연산에서는 GPU가 중심이 되었습니다. AI 모델의 학습과 추론은 결국 수많은 행렬 연산의 반복이고, 이 행렬 연산을 가장 잘 처리하는 장치가 GPU이기 때문입니다. 그래서 AI 산업에서 GPU는 단순한 부품이 아닙니다. GPU는 AI의 심장입니다. 심장이 피를 밀어내야 몸이 움직이듯, GPU가 연산을 밀어내야 AI 모델이 학습하고 서비스됩니다. GPU가 부족하면 AI 모델 개발이 늦어...

 AI 투자를 처음 보면 가장 먼저 반도체가 보입니다. 엔비디아 GPU, SK하이닉스 HBM, TSMC CoWoS, 고성능 네트워크 장비 같은 키워드가 먼저 눈에 들어옵니다. 실제로 AI 산업 초반 수익은 이쪽에서 가장 강하게 터졌습니다. AI 모델을 학습하고 추론하려면 결국 GPU가 필요하고, GPU가 늘어나면 HBM과 패키징, 서버, 네트워크가 같이 필요하기 때문입니다. 하지만 AI 인프라를 조금 더 길게 보면 질문이 달라집니다. GPU를 충분히 확보하면 AI 인프라는 끝나는가? 답은 아닙니다. GPU를 사도 데이터센터가 있어야 하고, 데이터센터가 있어도 전력이 있어야 합니다. 전력이 있어도 송전망과 변압기, 냉각 시스템이 없으면 서버는 돌아가지 않습니다. 결국 AI 인프라는 반도체만으로 완성되지 않습니다. 반도체가 AI의 심장이라면, 전력은 AI 산업 전체를 움직이는 혈관입니다. 심장이 아무리 강해도 혈관이 막히면 몸은 움직일 수 없습니다. AI도 마찬가지입니다. GPU가 아무리 좋아도 전력이 부족하거나 연결되지 않으면 AI 데이터센터는 가동되지 않습니다. 그래서 이제 AI 투자는 반도체만 보는 단계에서 벗어나야 합니다. 반도체, 데이터센터, 전력, 냉각, 송전망을 하나의 인프라 구조로 봐야 합니다. 1. 반도체만 보는 투자는 AI 인프라의 절반만 보는 것입니다 AI 산업 초반에는 반도체가 모든 이야기의 중심이었습니다. GPU가 부족했고, HBM이 부족했고, CoWoS 패키징이 부족했습니다. 그래서 시장은 자연스럽게 엔비디아, TSMC, SK하이닉스, 마이크론 같은 기업에 집중했습니다. 이 관점은 틀리지 않았습니다. AI 모델 학습과 추론에는 막대한 병렬 연산이 필요하고, 이를 처리하는 핵심 장비는 GPU입니다. GPU 성능이 올라갈수록 AI 모델은 더 빠르게 학습하고, 더 많은 추론 요청을 처리할 수 있습니다. 하지만 GPU는 혼자 작동하지 않습니다. GPU는 데이터센터 안에 들어가야 하고, 데이터센터는 전력을 먹습니다...

 어느덧 부업을 목표로 한 블로그 활동이 한 달을 훌쩍 지나버렸는데요. 네이버 블로그는 목표했던 만큼 잘 진행 되고 있는 상황인데 , 구글 블로그가 색인이 전혀 안잡혀서 답답한 상황입니다. 일단 지난 달 개인적으로 목표로 한 네이버 방문자 100명 선 진입과 더불어 구글블로그 애드센스 신청 등의 현재 상황과 이번 달 목표를 정해 도달 할 수 있게 끔 열심히 운영해보려고 합니다 1. 네이버 블로그 4월 현황 및 목표 육아 중심 블로그로 운영 중인 네이버 블로그 ( https://blog.naver.com/hanvelog )는 안정적으로 매일 100명 정도 들어오는 블로그가 되었습니다. 아직 수익적인 면에서는 큰 기대를 할 수 없긴 하지만 블로그 시작 첫 달에 안정적인 100명 방문자 달성에 의의를 두고 싶습니다.  1) 지난 달 계획 확인  지난글에서 목표로 삼았던 네이버 블로그 4월 목표를 얼마나 달성했는지 한번 짚고 넘어가보면  (1) 키워드 활용 시기 파악  월화수목 = 경제 키워드 / 금토일 = 나들이 체험기 키워드를 활용하는 목표가 정확히 적중했습니다 주로 월요일 부터 목요일까지 경제 관련 키워드를 사용한 포스팅을 사용했고 이 들이 평일엔 주 트래픽 포스팅이 되어주었고 , 평일에 경제 관련 검색량이 줄어 트래픽이 줄어 드는 시점에는 이어서 주말 나들이 글을 올려 주말에도 안정적인 트래픽이 나오도록 잘 조절이 되고 있습니다. 특히 황매산 철쭉제 관련 글이 크게 유입을 받아 지지부진하던 블로그 유입자수를 단번에 100명 이상 들어오는 블로그로 만드는데 큰 도움이 되었습니다.  블로그 초반에는 평일에 경제 키워드로 방문자수를 채우다가 주말만 되면 뚝 떨어지는 경향이있었는데 , 위 표를 통해 볼 수 있듯이 그 평일과 주말간의 갭을 크게 줄일 수 있었다고 볼 수 있습니다. (2) 블로그 기초체력 확인 이 날이 진짜 기초 체력을 확인 할 수 있던 날이었는데 방문자는 65명에 조회수는 91건이 나온 날 이었습니다....

 전력 수요가 늘어난다는 말은 이제 새롭지 않습니다. 데이터센터가 전기를 많이 쓴다는 것도 이미 많이 알려졌습니다. 송전망이 막히고, 변압기 리드타임이 길어지고, 빅테크가 자체 발전까지 검토한다는 흐름도 이제는 어느 정도 이해했습니다. 그런데 투자 관점에서는 여기서 한 번 더 걸러야 합니다. 수요가 늘어난다고 모든 구간이 똑같이 돈을 버는 것은 아닙니다. 어떤 구간은 수요가 늘어도 경쟁이 심해서 마진이 낮을 수 있습니다. 어떤 구간은 정부 규제와 긴 투자 회수 기간 때문에 생각보다 수익성이 낮을 수 있습니다. 반대로 어떤 구간은 공급이 제한되어 있고, 납기가 길고, 대체가 어려워서 가격 결정권이 생길 수 있습니다. 그래서 AI 전력 인프라 밸류체인을 볼 때 핵심은 단순히 “발전, 송전, 변압기, 냉각이 필요하다”가 아닙니다. 진짜 중요한 질문은 이것입니다. 수요 증가가 가격 결정권으로 바뀌는 구간은 어디인가? 1. AI 전력 밸류체인은 넓지만, 돈은 병목에 몰립니다 AI 데이터센터 전력 밸류체인은 크게 보면 발전, 송전, 변전, 전력 장비, 데이터센터 내부 전력 시스템, 냉각으로 이어집니다. 하지만 이 전체를 똑같이 보면 투자 판단이 흐려집니다. 전력 수요가 늘면 발전도 필요하고, 송전도 필요하고, 변압기도 필요하고, 냉각도 필요합니다. 여기까지는 누구나 말할 수 있습니다. 문제는 이 중에서 가장 강한 병목이 어디냐 입니다. IEA의 2024년 데이터센터 전력 분석에서는 전 세계 데이터센터 전력 소비가 2022년 약 460TWh 에서 2026년 1,000TWh 이상 으로 늘어날 수 있다고 봅니다. 골드만삭스의 AI 전력 수요 분석에서는 2023년부터 2030년까지 글로벌 데이터센터 전력 수요가 약 160~220% 증가 할 수 있다고 제시합니다. 이 숫자만 보면 발전소가 가장 먼저 떠오릅니다. 하지만 돈이 바로 발전 쪽으로만 흐른다고 보면 단순합니다. 전기를 더 만들어도 데이터센터까지 못 보내면 의미가 없습니다. 전기를 보내도 변압...

코로나 팬데믹 이 후 국내 주식 시장 붐이 일었을 때, 유럽을 중심으로 재생 에너지 전환에 대한 얘기가 많아서 관련 인사이트를 키우기 위해서 공부를 했던 적이 있었습니다.  트럼프 취임 이 후 화석 연료에 대한 규제 완화 등으로 한동안 잠잠했던 신재생 에너지 시장에 최근 다시 관심도가 오르고 있는 추세입니다.  그 중 하나는 미국-이란 분쟁으로 인한 국제 유가 상승이 하나의 이유일 것 이고 , 또 하나는 AI 데이터센터 전력 확보를 위해 신재생 에너지를 도입하는 사례가 늘고 있는 것이 또 다른 이유 입니다. AI 데이터센터 전력 시리즈를 쓰다 보면 결국 같은 질문으로 돌아오게 됩니다 처음에는 GPU 전력 소비가 문제처럼 보였습니다. 그다음에는 데이터센터 전체 전력 구조가 문제였습니다. 다시 보면 PUE와 냉각이 문제였고, 더 깊게 들어가니 송전망과 변압기, 스위치기어 같은 전력 장비가 병목이었습니다. 그런데 여기서 끝이 아닙니다. 송전망 연결이 늦고, 변압기 납기가 몇 년씩 걸리고, 데이터센터 전력 수요가 계속 늘어난다면 기업들은 가만히 기다릴 수 없습니다. AI 경쟁은 시간 싸움이기 때문입니다. 그래서 빅테크와 데이터센터 운영사들은 이제 기존 전력망에만 의존하지 않는 방향으로 움직이고 있습니다. AI 데이터센터는 단순한 전력 소비자에서, 직접 전력을 확보하고 관리하는 에너지 주체로 바뀌고 있습니다. 이 변화의 핵심이 바로 온사이트 발전, 비하인드 더 미터, 장기 전력구매계약(PPA), 원전, SMR 입니다. 1. 기존 데이터센터는 전력망에 연결하면 끝이었습니다 과거 데이터센터 전력 구조는 비교적 단순했습니다. 부지를 확보하고, 전력회사와 계약하고, 전력망에 연결한 뒤 서버와 냉각 설비를 운영하면 됐습니다. 물론 기존 데이터센터도 전기를 많이 썼지만, 지금 AI 데이터센터처럼 수백 MW 단위 전력을 짧은 시간 안에 요구하는 구조는 아니었습니다. 클라우드 데이터센터는 전력 효율을 높이고 PUE를 낮추는 것이 중요했습니다. 하지만...

최근에 유튜브를 보던 중 속칭 "국뽕" 소재의 컨텐츠를 하나 보게 되었는데, 세계 각국의 변압기가 모자라서 독일에 주문 넣으면 7년이 걸리는 걸 한국은 1년만에 해준다는 내용의 쇼츠를 보았습니다. 이 후 팩트 체크를 해보고자 대신증권의 효성중공업 리서치를 찾아보았는데 , 최근 변압기 리드타임이 3년 이상으로 늘었다는 내용과 함께 GE 베르노바는 리드타임에 5년 , 국내 비슷한 대형 변압기 회사도 이와 비슷한 상황일 것이라는 리서치 내용을 보았습니다. 실제 AI 데이터 센터 전력 인프라를 조금 더 깊게 보면 실제 병목은  변압기와 전력 장비 에서 발생하고 있습니다.  GPU를 사고, 서버를 들여오고, 데이터센터 건물을 지어도 전기를 받을 장비가 없으면 아무것도 돌릴 수 없습니다.  데이터센터는 전기를 많이 쓰는 시설이지만, 그 전기는 발전소에서 바로 서버로 들어오지 않습니다. 전력망에서 들어온 고전압 전기를 데이터센터가 사용할 수 있는 전압으로 바꾸고, 안전하게 분배하고, 장애 상황에서 보호하는 장비들이 필요합니다. 그 중심에 있는 장비가 변압기 입니다. 지난 글에서 AI 데이터센터 전력 병목은 발전량 부족보다 송전망과 계통 연결의 병목 에 가깝다고 정리했습니다. 그런데 송전망 연결이 해결돼도 마지막에 또 하나의 벽이 있습니다. 전기를 받아서 쓸 수 있게 바꿔주는 변압기와 스위치기어가 부족하면 데이터센터는 가동되지 않습니다. 이제 AI 인프라 병목은 GPU에서 전력망으로, 다시 전력 장비로 내려오고 있습니다. 그리고 이 영역은 반도체보다 훨씬 느리게 움직입니다. 1. 변압기는 데이터센터 전력의 입구입니다 변압기는 전압을 바꾸는 장비입니다. 전력은 발전소에서 만들어진 뒤 먼 거리로 이동할 때 높은 전압으로 송전됩니다. 고전압으로 보내야 손실이 줄어들기 때문입니다. 이후 소비지 근처에 도착하면 변전소와 변압기를 거쳐 사용할 수 있는 전압으로 낮아집니다. 데이터센터도 마찬가지입니다. 하이퍼스케일 데이터센터는 일반 건물처럼 ...