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금융현직자 이야기
AI 버블 우려를 누그러뜨리는 '구글', 그리고 밸류체인 핵심기업 '루멘텀'
- 등록일
- 2025-12-24
구글이 증명한다
By. 브랜든
▶ AI 버블 논쟁의 핵심은 결국 비용을 이길 수 있는 수익구조가 존재하는가 입니다.
▶ 구글은 TPUㆍ광학 네트워크 기반의 저비용 AI 인프라와 검색ㆍ유튜브라는 현금창출 플랫폼을 통해, AI를 실제로 돈이 되는 구조로 연결하고 있습니다.
▶ AI 인프라의 방향성이 고성능 경쟁이 아닌, 효율적으로 돈을 버는 구조로 바뀌는 변화 속에서 '루멘텀'과 같은 핵심 기업을 함께 담은 ETF를 살펴볼 필요가 있습니다.
안녕하세요, '브랜든' 입니다!
요즘 AI를 둘러싼 최대 쟁점은 결국 한 가지입니다.
'AI가 세상을 바꾸고 있는 기술인 건 맞지만, 이를 굴리는 비용이 너무 비싼 것 아닌가, 결국 버블로 끝나는 건 아닌가?'
이런 우려가 커진 데에는 OpenAI 사례가 상징적으로 자리합니다.
여러 보도와 시장 추정에 따르면 OpenAI는 학습 뿐 아니라 추론에서도 비용 부담이 빠르게 커지며, 범용 LLM이 '팔수록 손해'가 날 수 있다는 의문이 제기되고 있습니다.
(출처: Open AI 발표, HSBC 추정치 (단위: 십억달러) / 클릭 시 OpenAI 홈페이지로 이동)
AI 버블 논쟁이 커질수록 시장이 보는 포인트는 단순해집니다.
AI가 실제로 돈을 만들고, 그 돈이 비용을 이기는 구조가 되는가 입니다.
AI 거품의 핵심 원인인 비용 문제를 구조적으로 낮추는 쪽에 가장 먼저, 가장 깊게 배팅해온 기업이 구글이고, 그래서 시장은 AI 사이클이 흔들릴수록 오히려 구글을 기준점처럼 다시 보게 됩니다.
■ 경제성 증명한 구글
구글은 AI 클라우드에서 이미 돈을 남기기 시작했습니다.
구글 클라우드가 의미 있는 이유는 '클라우드가 성장한다'는 사실보다, Gemini의 추론 비용을 내부에 포함한 상태에서도 수익성이 개선되고 있다는 점입니다.
구글 클라우드의 마진이 유지되거나 개선되고 있다는 점은, AI가 단순히 비용만 늘리는 기술이 아니라 매출이 비용을 이기는 구조로 이미 작동하고 있음을 보여줍니다.
이런 의미에서 구글 클라우드는 AI 수익성을 판단하는 가장 현실적인 온도계라 할 수 있습니다.
(출처:Bloomberg)
구글의 더 큰 장점은 클라우드만이 아니라 검색과 유튜브라는 압도적 캐시카우가 존재한다는 점입니다.
이 둘은 단순히 '돈을 벌어준다' 수준이 아니라, AI 시대에 들어서며 오히려 역할이 커집니다.
AI는 검색을 대체하기보다 이용 빈도와 광고 효율을 높이며, 검색과 유튜브의 기존 수익 구조를 강화하고 있습니다.
정리하면, 구글은 AI를 '적자 감수 성장'으로만 끌고 가지 않습니다.
AI 클라우드에서 수익성이 관찰되고, 검색/유튜브의 현금흐름이 AI 확장을 지탱합니다.
■ 저비용 AI 인프라 : TPU와 광학 네트워크 중심 전략
중요한 건 구글이 어떻게 경쟁사보다 유리한 비용 구조를 만들었느냐입니다.
구글은 AI를 '모델'이 아닌 '인프라' 문제로 보고, 핵심 요소를 내부에서 직접 설계ㆍ운영하는 수직 통합을 구축해 왔습니다.
그 중심에 있는 축이 자체 AI 칩인 TPU와, 대규모 클러스터를 효율적으로 묶는 광학(Optics) 기반 네트워크/패브릭입니다.
▲ [참고글] 구글 TPU란? 엔비디아의 GPU 시대는 어떻게 될까 - 제미나이(Gemini)
AI 비용의 상당 부분은 결국 연산 장치에서 발생합니다.
GPU 중심 생태계에서는 하이앤드 GPU의 공급 제약과 높은 가격에 더해, 전력 냉각 네트워크 비용까지 함께 증가하며 총소유비용(TCO) 부담이 구조적으로 커질 수 밖에 없습니다.
구글은 오래전부터 바로 이 지점에 베팅해 왔습니다.
GPU 구매 경쟁에 뛰어들기보다, 자체 설계 반도체인 TPU(Tensor Processing Unit)를 직접 설계ㆍ운영하는 길을 선택했습니다.
목표는 단순한 성능 우위가 아니라, 연산ㆍ전력ㆍ냉각ㆍ네트워크를 포함한 AI의 단가 구조 자체를 낮추는 것이었습니다.
그 결과 TPU 기반 인프라는 추론 영역에서 최신 GPU 플랫폼 대비 더 낮은 TCO 구조를 보여주고 있습니다.
이 흐름은 이제 구글만이 아니라, 대형 AI 기업 전반으로 확산되고 있습니다.
최근 들어 Anthropic, Meta, OpenAI 역시 AI 훈련과 추론 인프라를 기존의 NVIDIA GPU 중심 구조에서 점진적으로 벗어나 Google Cloud의 TPU 기반 인프라로 전환하거나 그 비중을 확대하고 있죠.
결국 AI 경쟁의 초점은 성능을 넘어 원가 경쟁으로 이동하고 있으며, 그 해법으로 ASIC, 특히 TPU와 같은 맞춤형 연산 인프라가 다시 주목받고 있습니다.
(출처: Morgan Stanley (단위: $M / Llama3 400B모델 일간 추론 비용) / 클릭 시 구글 TPU 페이지로 이동)
AI 추론이 확장될수록 병목은 연산이 아니라 '연결(네트워킹)' 비용으로 이동하고 있습니다.
구글은 이 '길'을 구리 기반 전기 네트워크에만 의존하지 않고, '광학' 중심으로 설계해왔습니다.
■ '연결(네트워킹)'의 기술 : OCSㆍCPO 전환 주도하는 루멘텀
AI 비용 논쟁이 '추론이 너무 비싸다'로 모일수록 투자자들의 시선은 GPU 같은 연산 엔진에서, GPU들을 잇는 네트워크(도로) 비용으로 이동합니다.
추론 규모가 커질수록 비용은 연산 자체보다 데이터 이동(통신)에서 더 빠르게 불어나기 때문입니다.
특히 에이전트 AI처럼 요청이 연쇄적으로 이어지는 구조에서는 GPU 간 데이터가 지속적으로 오가며 높은 트래픽이 '피크'가 아니라 '평시'가 되고, 이런 환경에서 구리(전기) 기반 네트워크는 전력ㆍ발열ㆍ대역폭 한계에 빨리 부딪히면서 광학(Optics) 중심 전환의 필요성이 더 분명해집니다.
< AI 추론 확산으로 네트워크 트래픽이 '간헐적'에서 '상시 고부하'로 전환 >
(출처: Cisco / 클릭 시 Cisco 홈페이지로 이동)
OCS와 CPO는 이러한 전환을 가능하게 하는 대표적인 기술입니다.
● OCS(Optical Circuit Switch): 데이터센터 안에서 클러스터와 클러스터 사이 연결을 전기 스위치/구리 케이블 중심이 아니라 빛(광 신호) 기반 경로로 직접 이어주는 스위치
● CPO(Co-Packaged Optics): 광 모듈을 스위치나 가속기 칩 패키지 가까이에 통합해 전기 신호가 이동하는 구간을 최소화 하는 방식, 전력 소모ㆍ발열ㆍ지연 부담을 줄이는 효과
트래픽이 상시적으로 높은 AI 추론 환경에서는 이 전기 구간 축소 자체가 비용과 성능을 좌우하는 결정적 요소가 됩니다.
현재는 엔비디아가 CPO 상용화를 적극적으로 추진하고 있지만, 구글을 포함한 하이퍼스케일러 전반이 중장기적으로 이 방향을 향하고 있습니다.
이러한 OCS와 CPO 중심의 광학 전환에서 핵심적인 역할을 하는 기업이 바로 루멘텀(Lumentum) 입니다.
루멘텀은 AI 데이터센터용 고속 광 레이저 시장에서 50% 이상 점유율을 보유한 1위 기업으로 공정ㆍ수율ㆍ신뢰성 측면에서 확고한 경쟁력을 갖고 있습니다.
동시에 구글 OCS에 적용되는 MEMS(미세전자기계시스템: 반도체 공정으로 만든 초소형 거울/스위치로 '빛의 경로'를 바꾸는 기술) 기반 광 스위칭 기술, 그리고 엔비디아의 차세대 CPO 플랫폼에 들어가는 핵심 레이저를 공급하며, 스케일아웃과 스케일업을 동시에 관통하는 광학 밸류체인의 중심에 위치해 있습니다.
AI 인프라가 본격적으로 광학 중심 구조로 이동할수록, 루멘텀의 전략적 중요성은 자연스럽게 부각될 수 밖에 없습니다.
< 엔비디아 차세대 스위치 Spectrum X CPO향 레이저 독점 공급 >
(출처: Lumentum IR)
■ 마치며
결국 AI 산업의 승부처는 '누가 더 화려한 모델을 만드느냐'가 아니라, '누가 AI 비용을 통제하며 수익 구조를 완성하느냐'로 옮겨가고 있습니다.
구글은 자체 칩(TPU)과 광학 인프라를 통해 AI 원가 절감의 길을 가장 먼저 증명했습니다.
중요한 점은 이러한 '고효율ㆍ저비용' 전략이 이제 구글을 넘어 엔비디아, 마이크로소프트, 메타 등 빅테크 전반으로 확산되고 있다는 사실입니다.
이처럼 AI 경쟁의 패러다임이 '성능'에서 '비용과 효율'로 전환되는 국면에서는 특정 기업 한두 곳에 집중하기보다, AI 밸류체인 전체의 구조적 변화에 올라타는 전략이 유효합니다.
이러한 시장의 흐름을 한 바구니에 담은 대안이 바로 RISE 미국 AI테크 액티브 ETF 입니다.
(출처: RISE ETF / 클릭 시 상품페이지로 이동)
ETF를 직접 매매하고 관리하는 과정이 번거롭게 느껴진다면, KB 글로벌 AI플랫폼 펀드가 훌륭한 대안이 될 수 있습니다.
이 펀드는 환헷지형(H)과 환노출형(UH) 두 가지 라인업을 갖춰, 투자자의 성향과 환율 전망에 따라 유연한 선택이 가능합니다.
특히, 특정 지수를 반드시 복제해야 하는 ETF와 달리, 이 펀드는 운용역*의 판단에 따른 '액티브한 전략'을 극대화할 수 있죠.
* RISE 미국AI테크 액티브를 운용하는 매니저가 운용합니다.
시장 상황에 따라 전망이 불투명한 종목은 과감히 제외하고, 성장이 기대되는 유망 종목의 비중은 적극적으로 확대하는 등, 지수 대비 초과 수익을 목표로 운용의 묘를 발휘합니다.
KB 글로벌 AI 플랫폼 증권 자투자신탁(주식)(UH) C클래스 12/23 기준
(출처: KB자산운용 / 클릭 시 상품페이지로 이동)
* 상기 수익률은 과거의 운용실적으로 미래의 수익을 보장하는 것은 아닙니다.
* 이 펀드는 우리은행, 한국투자증권, 하나증권, 유안타증권, DB증권 등에서 가입하실 수 있습니다.
이제 AI 투자의 관점은 '기대감'에서 '확신'으로, '스토리'에서 '숫자'로 이동하고 있습니다.
검증된 비지니스 구조를 가진 기업들과 함께 AI의 다음 국면을 준비해보시기 바랍니다.
Compliance notice
※ KB자산운용 준법감시인 심사필 투자광고 2025_2135(다) (2025.12.22~2026.12.21)
※ 본 자료는 고객의 투자에 참고가 될 수 있는 각종 정보 제공을 목적으로 제작되었습니다. 본 자료는 계량적 분석에 근거한 의견을 제시하며, 당사의 대표 투자의견과는 다를 수 있습니다.
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※ RISE 미국 AI테크 액티브 ETF: 총 보수 연 0.5%, 위험등급 2등급(높은위험)