골드만삭스 7월 보고서 '중국 AI 가치 사슬' 심층 분석: 왜 전력 산업이 1순위인가

골드만삭스의 7월 8일 보고서를 두 번 읽었습니다. 두 번째는 한 가지 세부 사항을 확인하기 위해 다시 찾아봤습니다. 골드만삭스는 중국 AI 가치 사슬의 최상단에 전력을 배치하고, 모델과 애플리케이션은 그 아래에 두었습니다. 처음에는 이것이 단순한 감정적 순환(한국이 너무 많이 올라서 떨어지고, 중국이 너무 많이 떨어져서 오르며, 자본이 다음 이야기를 찾는 것)이라고 생각했습니다. 하지만 보고서 전체를读完고 나서 마음을 바꿨습니다. 골드만삭스가 진정으로 말하는 것은 단순히 "중국 AI가 상승할 것"이 아니라, 중국의 전체 AI 가치 사슬이 폐쇄 루프를 형성했으며, 시장의 가격 책정이 실제 경제적 가치에 비해 심각하게 뒤처져 있다는 것입니다. 더욱 반직관적인 점은 전체 사슬에서 가장 확실성이 높은 연결 고리가 AI를 논할 때大多数人이 가장 먼저 건너뛰는 항목, 바로 전력이라는 것입니다.

이 순위는 포지션 자체의 변화보다 더 깊이 생각해볼 가치가 있습니다. 왜냐하면 직접적인 질문에 답하기 때문입니다. 현재 글로벌 AI 수익의 16%를 차지하는 중국에, 현재 펀드 할당은 1.2%에 불과한 상황에서 자금이 어디로 흘러가야 하는가? 이 글에서는 5개 트랙(전력, 반도체, 인프라, 모델, 애플리케이션)을 분석하고, 각 트랙이 어떤 수익을 창출하며 대표적인 대상은 누구인지 설명하겠습니다. 계속 읽다 보면 몇 가지 반직관적인 점들을 발견하실 수 있습니다.

▸ 골드만삭스가 한국을 버리고 중국을 선택한 이유 ▸ 전력: 과소평가된 근본적 병목 ▸ 반도체: 메모리 슈퍼 사이클에서의 국산 대체 ▸ 인프라: 자본 지출이 실제로 집행되는 곳 ▸ 모델: 순위가 낮은 이유 ▸ 애플리케이션: 가장 리스크가 낮은 수익화 종착점 ▸ 5개 트랙의 결합 방법과 리스크 위치

이 보고서가 실제로 말하는 것은?

1년 넘게 글로벌 자본은 거의 줄을 서서 한국과 대만의 메모리 칩 주식에 쏟아부었습니다. 삼성과 SK하이닉스는 코스피 지수를 사상 최고치로 밀어 올렸습니다. 논리는 간단했습니다. AI는 훈련과 추론이 필요하고, 메모리는 필수이며, 용량을 가진 자가 승리한다는 것이었습니다.

하지만 이러한 논리는 올해 흔들리기 시작했습니다. 시장은 AI 자본 지출의 지속 가능성에 의문을 품기 시작했습니다. 한국 증시는 하루 만에 5% 이상 하락했고, 누적 하락률은 20%를 넘어 기술적 약세장에 진입했습니다. 같은 날 항셍 중국 기업 지수는 거의 4.5% 상승했습니다. 자본 이동의 흔적은 명확합니다.

처음에는 이것이 단순한 감정적 순환(오르면 반드시 내리고, 자본은 항상 새로운 이야기를 찾는 것)일 수 있다고 생각했습니다. 하지만 보고서 전체를 읽고 나서 마음을 바꿨습니다. 골드만삭스의 주장은 단순히 중국 AI가 상승할 것이라는 것이 아니라, 중국 AI 가치 사슬이 완전한 폐쇄 루프를 형성했으며, 시장 가격 책정이 실제 경제적 가치에 비해 심각하게 뒤처져 있다는 것이기 때문입니다.

수치는 직관적입니다. 중국은 글로벌 AI 수익의 약 16%, 글로벌 시장 가치의 약 10%를 차지하지만, 글로벌 뮤추얼 펀드의 중국 AI 기술 할당은 1.2%에 불과합니다. 골드만삭스는 이 격차가 50%에서 100%의 잠재적 상승 여력을 의미할 수 있다고 판단합니다.

골드만삭스는 이 폐쇄 루프를 5개 트랙(전력, 반도체, AI 인프라, AI 모델, AI 애플리케이션)으로 나누고 구체적인 포트폴리오 이름을 GSXACART로 지정했습니다. 분류 순서 자체가 태도를 나타냅니다. 앞에 위치할수록 확실성과 우선순위가 높습니다. 그렇다면 가장 "토속적"이고 전통적으로 들리는 전력 부문이 왜 칩과 모델보다 앞에 순위가 매겨졌을까요?

1. 전력: 과소평가된 근본적 병목

AI 훈련과 추론은 실제로 전력을 많이 소비합니다. 단일 ChatGPT 쿼리는 일반 검색보다 거의 10배의 전력을 소비합니다. 이 수치는 몇 년 전에는 무시되었을 수 있지만, 훈련 및 추론 규모가 동시에 증가함에 따라 전력은 배경 변수에서 하드 제약 조건으로 전환되었습니다. 미국의 문제는 전형적입니다. 칩과 기술은 있지만 전력망이 따라잡지 못합니다. 많은 데이터 센터 프로젝트가 전력 접속 단계에서 막혀 있습니다. 반면 중국은 대규모 전력 공급, 서부의 저렴한 녹색 에너지 비용, 빠른 정책 지원, 발맞춘 건설 속도 등 장점을 가지고 있습니다. 이러한 요소들이 결합되어 다른 국가들이 단기적으로 쉽게 복제할 수 없는 비교 우위를 형성합니다.

골드만삭스는 중국의 주요 인터넷 기업들이 2026년에 데이터 센터에 약 700억 달러를 투자할 것이며, 데이터 센터 전력 수요는 전년 대비 약 25% 성장할 것으로 예측합니다. 국가에너지국의 장기 전망에 따르면 2030년까지 중국의 데이터 센터 전력 소비는 800TWh에 달해 국가 전체 전력 소비의 약 6%를 차지하며, 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률은 거의 36%에 달할 것입니다. 블룸버그NEF는 더 공격적으로, 2030년까지 데이터 센터 전력 수요가 600TWh에 근접하여 현재보다 두 배 이상 증가할 것으로 예상합니다.

많은 사람들이 처음에는 단순한 구호라고 생각했던 '동수서산(東數西算)' 정책은 실제로 매우 구체적인 작업을 수행합니다. 서부의 저렴한 전기 요금, 저렴한 토지 가격, 낮은 온도 환경을 데이터 센터의 운영 비용 이점으로 직접 전환하는 것입니다. 2025년까지 이 정책으로 3000억 위안 이상의 전력 비용을 절감할 수 있을 것으로 추정되며, 낮은 온도 환경은 자연스럽게 에너지 효율 비율을 최적화합니다.

이 트랙에서 가장 쉽게 과소평가되는 부분은 모든 사람들이 전력을 보수적인 평가를 가진 전통적인 인프라로 대우하는 데 익숙하다는 것입니다. 하지만 AI 사이클에서 전력은 비용 항목에서 경쟁력 자체로 전환되었습니다. 미국은 칩과 알고리즘 우위를 가지고 있지만 전력망이 병목입니다. 반대로 중국은 가장 기본적인 자원인 전력을 컴퓨팅 파워 비용의 해자로 전환했습니다. 어느 정도는 전력 장비 기업의 확실성이 반도체 기업보다 높을 수 있습니다. 반도체는 기술 추격 속도에 의존하는 반면, 데이터 센터가 건설되는 한 전력 장비 조달은 필수적이기 때문입니다.

2. 반도체: 메모리 슈퍼 사이클에서의 국산 대체

전력은 기계를 켤 수 있는지 여부의 문제를 해결합니다. 켜고 나면 어떻게 될까요? 칩과 메모리는 충분할까요? 이것이 두 번째 트랙이 답하는 부분입니다.

골드만삭스는 반도체를 2위에 두었으며, 쉽게 간과되는 틈새 시장이 있습니다. 논리 칩이 아니라 메모리입니다. AI 서버의 DRAM, NAND, HBM 수요는 거의 기하급수적으로 증가하고 있으며, 중국은 마침 범용 메모리의 대량 생산 및 국산 대체 시점에 도달했습니다. 수치는 이야기보다 더 직접적입니다. 양쯔메모리테크놀로지스(YMTC)의 글로벌 NAND 점유율은 2026년 1분기에 8%에서 13%로 상승하여 세계 4위에 올랐으며, 매출은 전년 대비 445% 증가했습니다. 창신메모리테크놀로지스(CXMT)의 같은 기간 매출은 전년 대비 719% 상승했으며, 상반기 매출 가이던스는 110억~120억 위안입니다. 2026년 5월 중국의 집적 회로 수출은 전년 대비 111% 증가한 355억 5천만 달러를 기록했으며, 주로 메모리 가격 상승에 힘입었습니다. 이러한 수치들은 이것이 단순한 꿈이 아니라 이미 주문과 가격으로 실현된 성과임을 보여줍니다.

이 트랙의 흥미로운 점은 이번 라운드에서 한국의 급등과 이후 급락이 본질적으로 삼성과 SK하이닉스가 메모리라는 단일 연결 고리에 거의 모든 것을 걸었기 때문이라는 것입니다. 시장이 자본 지출의 지속 가능성에 의문을 품으면 단일 연결 고리의 리스크가 폭발합니다. 그러나 중국 메모리는 볼륨, 비용 효율성, 공급망 안전이라는 세 가지 차원에서 동시에 전진하고 있습니다. 단일 포인트 베팅이 아닙니다. 메모리 연결 고리의 이익 탄력성은 일반적으로 논리 칩보다 높습니다. 모든 AI 서버에서 사용되는 표준 소모품이지 옵션이 아니기 때문입니다.

3. AI 인프라: 자본 지출이 실제로 집행되는 곳

메모리는 재료 확보 문제를 해결합니다. 재료가 만들어지면 어디에 둘까요? 그것이 세 번째 트랙으로 이어집니다.

전력과 메모리가 원자재라면, 인프라는 이러한 재료가 컴퓨팅 파워로 조립되는 곳입니다. 서버, 광학 모듈, 액체 냉각, 데이터 센터 자체가 모두 이 계층에 있습니다. 중국의 이 경로도 명확합니다. '동수서산'은 입지 선정에서 비용 이점을 확보하고, 국내 서버 및 광학 모듈 산업 체인은 성숙합니다. 그 결과 빠른 건설과 비용 효율적인 사용이 가능합니다.

이 트랙을 볼 때 쉽게 간과되는 점은 모든 사람의 관심이 항상 모델 훈련과 같은 일회성 대규모 이벤트에 먼저 끌린다는 것입니다. 하지만 실제로 지속적으로 비용을 지출하는 것은 훈련 후의 추론과 반복입니다. 이 부분의 수요는 장기적이고 지속적입니다. 인프라 기업들은 이 부분을 담당하며, 단일 훈련 작업의 일회성 주문이 아닙니다. 골드만삭스가 인프라를 모델보다 앞에 순위를 매긴 것은 어느 정도 확장 가능하고 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 것은 종종 기계실 건설, 전력 공급, 네트워크 연결과 같은 중자산 연결 고리이며, 가장 매력적으로 보이는 모델 자체가 아니라는 점을 상기시키는 것입니다.

4. AI 모델: 순위가 낮은 이유

인프라가 도로를 건설합니다. 자동차는 무엇일까요? 자동차는 모델입니다.

이 트랙을 보고 약간 놀랐습니다. 모델은 AI를 논할 때 모든 사람이 가장 좋아하는 부분이기 때문입니다. 하지만 골드만삭스는 이를 4위에 두었으며, 애플리케이션보다 한 단계 위일 뿐입니다. 중국의 모델 경로는 매개변수를 쌓고 컴퓨팅 파워를 태우는 미국의 경로가 아닙니다. DeepSeek은 저비용으로 최고 수준의 모델을 만들 수 있음을 입증했습니다. 충분한 국내 시나리오 데이터와 결합하여 코드, 수학, 멀티모달과 같은 수직 분야에서 더 높은 비용 효율성을 달성할 수 있습니다.

한 가지 완전히 파악하지 못한 것은 골드만삭스가 모델의 상업화 속도가 인프라보다 느리다고 판단했기 때문에 모델 순위를 낮게 매겼는지, 아니면 이 계층의 경쟁이 이미 충분히 치열하여 초과 수익 여지가 좁아졌기 때문인지입니다. 아직 어느 설명에 대한 결정적인 증거는 없지만, 적어도 한 가지는 분명합니다. 모델은 창입니다. 앞의 전력과 공장이 먼저 구축되지 않으면 창은 멀리 나아갈 수 없습니다.

5. AI 애플리케이션: 가장 리스크가 낮은 수익화 종착점

창이 만들어졌습니다. 무언가를 맞춰야 합니다. 그것이 최종 연결 고리인 애플리케이션입니다.

많은 사람들의 애플리케이션 계층에 대한 첫인상은 가장 붐비고 돈을 벌기 어려우며, 사용자를 위해 현금을 태우고 동질화가 심하다는 것입니다. 하지만 구체적인 중국 시장에서는 상황이 반대일 수 있습니다. 중국은 세계 최대의 단일 인터넷 시장을 보유하고 있습니다. 텐센트, 메이투안, 샤오미와 같은 기업은 막대한 실제 사용자와 시나리오를 보유하고 있습니다. AI 기능은 먼저 거대한 이야기를 할 필요 없이 기존 제품에 직접 결제 포인트로 내장될 수 있습니다.

이 트랙이 가치 사슬에서 마지막에 있다고 해서 중요하지 않다는 의미는 아닙니다. 반대로, 애플리케이션 측에서 수익을 창출하지 못하면 이전의 전력, 메모리, 인프라에 대한 투자는 수익이 없는 매몰 비용이 됩니다. 애플리케이션 계층은 종착점이자 전체 체인이 계속 돌아가게 하는 동력원입니다.

5개 트랙의 결합 방법과 리스크 위치

이번 골드만삭스의 한국에서 중국으로의 전환은 본질적으로 감정적 순환이 아니라, 자본이 단일 연결 고리에 베팅하는 것에서 전체 폐쇄 루프에 베팅하는 것으로 이동하는 것입니다. 구성 아이디어를 제시해야 한다면 다음과 같이 순위를 매기겠습니다. 전력과 인프라는 확실성을 제공합니다. 데이터 센터가 건설 및 확장되는 한 이 조달은 필수적입니다. 반도체, 특히 메모리는 탄력성을 제공합니다. 성과가 이미 실현되고 있으며, 평가 탄력성이 가장 큽니다. 모델과 애플리케이션은 장기적인 초과 수익을 제공하지만, 속도와 경쟁 구도는 여전히 변동 가능합니다.

리스크도 명확히 언급해야 합니다. 지정학적 문제, 실행 속도, 평가 변동성 등이 모두 존재합니다. 더욱이 여기에 나열된 데이터와 평가 지표는 공개 정보를 기반으로 한 스냅샷입니다. 메모리 대기업들은 여전히 IPO 과정에 있으며 수치는 변경될 수 있습니다. 조치를 취하기 전에 최신 데이터를 직접 확인하십시오. 이 글은 골드만삭스의 프레임워크와 논리를 분석하는 것에 더 가깝고, 투자 조언을 구성하지 않습니다.

1.2% 할당과 16% 수익 점유율 간의 격차는 여전히 존재합니다. 이것이 메워질지, 그리고 얼마나 빠른 속도로 메워질지는 보장할 수 없습니다. 하지만 이번에 골드만삭스는 새로운 이야기를 제시한 것이 아니라 이미 분석된 장부를 제시했습니다. 그 장부에서 전력이 1위라는 사실은 "중국 롱(Long)"이라는 문구 자체보다 더 기억할 가치가 있다고 생각합니다.

특정 트랙에 대해 다른 판단이 있으시면 댓글로 의견을 교환해 주세요. 어떤 것을 1위로 선택하실지 궁금하네요, ㅎㅎ.