Investing.com - OpenAI, 마이크로소프트(NASDAQ:MSFT), Meta(NASDAQ:META), Google(NASDAQ:GOOGL)의 급속한 AI 인프라 구축으로 2025년에 예상되는 4,000억 달러 이상의 AI 자본 지출을 정당화할 만큼 수요가 충분할지, 그리고 업계가 과잉 구축의 위험에 처해 있는지에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

UBS 애널리스트들은 AI 수요의 세 가지 축으로 모델 훈련, 소비자 대면 추론, 기업 애플리케이션을 지목합니다.

은행은 처음 두 영역에서 지속적인 모멘텀을 예상합니다. "모델 훈련 수요는 계속해서 크게 성장할 것으로 결론 내립니다"라고 UBS는 언급하며, OpenAI의 Oracle(NYSE:ORCL)과 CoreWeave와의 확장된 계약, 그리고 마이크로소프트의 지속적인 인프라 투자를 그 근거로 제시합니다.

소비자 수요도 강세를 보이며, ChatGPT는 주간 활성 사용자 6억 명을 초과했고 경쟁사들도 이에 발맞춰 규모를 확장하고 있습니다.

"단기적으로 GPU 수요는 여전히 소비자 주도적일 것으로 생각합니다"라고 보고서는 밝힙니다.

그러나 기업 부문은 여전히 약한 고리로 남아 있습니다. UBS는 대부분의 대기업들이 여전히 개념 증명 단계에 있으며, 거버넌스 문제, 불명확한 투자 수익률(ROI), 맞춤형 애플리케이션에 대한 선호도로 인해 진행이 늦어지고 있다고 분석합니다.

"공개 소프트웨어 애플리케이션 기업들의 AI 수익 창출은 미미했습니다"라고 보고서는 언급하며, 대기업 중 14%만이 현재 AI를 대규모로 배포하고 있다고 덧붙입니다.

가격 하락과 스타트업들의 경쟁 증가는 기존 소프트웨어 공급업체들의 수익화를 더욱 제한하고 있습니다.

그럼에도 UBS는 긍정적인 전망을 유지합니다. 2026년 이후에는 소비자 및 모델 훈련 수요에서 기업 주도 성장으로의 전환이 확대될 것으로 예측합니다.

은행에 따르면 주요 위험은 기업 채택이 가속화되기 전에 초기 수요 엔진이 식는 시나리오로, 이를 "제로는 아니지만 관리 가능한" 결과로 보고 있습니다.

그때까지 AI 수요 이야기는 계속해서 모델 훈련과 소비자 추론에 의존합니다. 분석가들은 이러한 수요가 계속해서 높은 GPU 필요성을 뒷받침하고, 이는 클라우드 인프라, 메모리, 네트워킹 하드웨어에 대한 더 넓은 투자를 촉진할 것으로 믿습니다.

투자 측면에서 UBS는 Nvidia(NASDAQ:NVDA)에 대해 강세 입장을 유지하며, 브로드컴(NASDAQ:AVGO)을 컴퓨팅 및 네트워킹 수요 증가의 또 다른 주요 1등급 수혜자로 강조합니다.

마이크론 테크놀로지(NASDAQ:MU)도 메모리 수요와 연관된 주변적 수혜자로 언급됩니다. 글로벌 칩 제조업체 중에서는 TSMC(NYSE:TSM)가 AI 공급망에서의 위치로 인해 선호됩니다.

소프트웨어 부문에서 UBS는 전통적인 SaaS 기업보다 Oracle과 스노우플레이크(NYSE:SNOW)와 같은 인프라 및 데이터 중심 기업을 선호하지만, Now(NYSE:NOW)는 대형 기업들 중에서 더 나은 위치에 있는 것으로 보고 있습니다.

미국 인터넷 분야에서는 Meta가 Meta AI와 같은 소비자 대면 도구와 Advantage+라는 광고주 플랫폼 모두에서 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.

아리스타 네트웍스(NYSE:ANET), Ciena (NYSE:CIEN), Quanta Services Inc(NYSE:PWR), Wistron Corp (TW:3231)와 같은 하드웨어 기업들도 진행 중인 AI 투자 사이클에 크게 노출된 것으로 보입니다.

UBS의 보고서는 또한 AI 워크로드 전반에 걸쳐 컴퓨팅 집약도가 계속 증가하고 있다고 강조합니다. 토큰당 백만 개당 비용이 2023년 115달러에서 2027년까지 2달러로 떨어질 것으로 예상됨에도 불구하고, 점점 더 복잡해지는 모델과 더 긴 컨텍스트 윈도우로 인해 처리 능력에 대한 요구사항이 급속히 확장되고 있습니다.

그 결과 AI 가속기 시장은 2024년 1,250억 달러에서 2027년에는 3,000억 달러 이상으로 급증할 것으로 예상됩니다.

한편, 자국 AI 이니셔티브와 민관 파트너십이 추가적인 수요 촉매제로 부상하고 있습니다. 텍사스의 Stargate AI 공장, OpenAI의 멀티 클라우드 접근 방식, 아부다비에서 제안된 인프라 구축과 같은 프로젝트들은 모두 AI 자본 지출에 대한 장기적인 구조적 지원을 가리킵니다.

많은 대기업들이 여전히 데이터 준비 및 통합 장벽을 헤쳐나가고 있지만, UBS는 설문 조사에 참여한 기업의 60% 이상이 적어도 어느 정도의 AI 배포를 하고 있다고 언급합니다.

그러나 대규모로 생산 중인 AI 애플리케이션을 실행하고 있다고 보고한 기업은 14%에 불과하며, 이 수치는 최근 분기에서 거의 변화가 없었습니다.

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