팟캐스트 노트｜SemiAnalysis 애널리스트의 현재 조정세 분석: 반도체는 빚을 갚고 있지만, 아직 사이클 종점은 아니다

정리 & 편집: TechFlow

게스트: Doug O'Loughlin, SemiAnalysis 애널리스트 (전 Fabricated Knowledge 설립자)

진행자: Dylan Patel, SemiAnalysis 설립자

팟캐스트 출처: SemiAnalysis Weekly

원제: Ep. 022 - Market Drawdown, Historic Bubbles, Funding The Buildout, AI Politics (Doug is Back)

방송일: 2026 년 7 월 29 일

이해관계 설명: Doug O'Loughlin 과 Dylan Patel 은 모두 SemiAnalysis 소속이며, SemiAnalysis 는 반도체 산업 유료 리서치 기관으로 비즈니스 모델은 산업 호황에 의존합니다. 이하 내용은 대화 원문을 충실히呈现하며 투자 조언을 구성하지 않습니다.

요약 포인트

Doug O'Loughlin 이 반도체 섹터가 '역사상 최고의 상반기'를 보낸 후 급격한 조정을 겪는 가운데 SemiAnalysis Weekly 에久违回归했습니다. 한국 KOSPI 는 40% 하락했고,散户 2x 레버리지는清零되었으며, SK 하이닉스는 LTA 전환으로 인해 가격 상승률이 둔화되면서 예상치를 미달했습니다. Doug 는 현재 상황을 1980 년대 대만 버블에 비유하며, 버블의 행동 패턴은 매우 유사하지만 펀더멘털은 여전히 건강하다고 봅니다.

두 사람은 'AI 수요가 과연 얼마나 큰가'를 두고 격렬한 논쟁을 벌였습니다. Dylan 은 SemiAnalysis 자체 경험에서 출발합니다: 코딩 에이전트 출시 후 회사의 AI 지출이 100 배 증가했고, 사용자는 9 명에서 90 명으로 확대되었으며, 1 인당 사용량도 10 배 증가했습니다. Doug 는 수요가强劲함을 부인하지 않지만, 핵심 우려를 제기합니다: 공급 측은 계산이 가능하지만, 수요 측은 '조 달러 문제'로 누구도 답이 없습니다. 더 중요한 것은 scaling laws 는 칩이 두 배가 되어야 한다고 요구하지만, 전기 기사, 자본, 허가 등 물리적 및 제도적 병목 현상은同步하여 두 배가 될 수 없다는 점입니다. 하이퍼스케일 클라우드 업체들은 올해 이미 $4500 억의 채권을 발행했으며, 자금 출처는 연금과年金이지만 연금 풀 자체는 축소되고 있습니다.

주요 발언 요약

시장 조정 관하여

"2 분기 종료 시점까지 이는 반도체 역사상 최고의 성과였습니다. 그리고 우리는 빚을 갚기 시작했습니다. 너무 빨리 오른 것일수록 중력이 큽니다."

"한국인에게는 20 년의 기록이 있습니다: 항상顶部에서 매수합니다. 2007 년에는 은행을, 2021 년에는 SaaS 를, 이번에는 자기 자신을 yolo 했습니다."

"KOSPI 가 40% 하락하면서 2 배 레버리지를 쓴 사람들은 바로清零되었습니다. 그리고 자기 실현적인 나선이 발생합니다: 모두가 계좌가 줄어드는 것을 보고 매수를 결정하고, 이는 하락을 가속화합니다."

메모리 사이클 관하여

"SK 하이닉스가 더 많은 LTA 로 전환하면서 가격 상승률이 3 배에서 30~50% 로 둔화되었습니다. 금융권의 머리가 모두 고장 났습니다, 변화율만 봅니다. 2 차 미분이 나오면 사이클이 끝났다고 생각합니다."

"반도체의 시나리오는 항상 같습니다: 부족할 때 모두가 이중 주문을 하고, 공장은 수요를 보고瘋狂하게 증산합니다.然后 수요가 재채기만 해도 공급은 계속 ramp 되고, 가동률은 100% 에서 50% 로 떨어지며, 가격을 깎을 수밖에 없습니다."

AI 수요 관하여

"수요 곡선이 바로 조 달러 문제입니다. 공급 곡선은 상대적으로 이해하기 쉽지만, 수요가 10 배인지 100 배인지는 아무도 모릅니다."

"SemiAnalysis 자체가 사례입니다: 코딩 에이전트 출시 후 9 명의 기술 사용자가 90 명의全员 사용자로 변했고, 1 인당 token 사용량도 10 배 증가했습니다. 회사의 AI 지출은 100 배가 되었습니다."

공급망 병목 현상 관하여

"미국에는 전기 기사 10 만 명이 부족합니다. 중급 전기 기사 연봉은 25 만 달러이며, 야근을 감수하는 사람은 40~50 만 달러까지 받습니다. 누군가는 세스나 소형 비행기로 전기 기사들을 외진 현장으로 보냅니다."

"하이퍼스케일 클라우드 업체들이 올해 $4500 억의 부채를 발행했습니다. 이는 미국 정부와 중국의 차입 규모에仅次于합니다. 이 돈은 연금과年金에서 나오지만, 연금 풀은 두 배가 되지 않습니다."

"TSMC 는 직접적으로든 간접적으로든 대만 GDP 의 20% 를 차지합니다. 만약 여기서 다시 두 배가 된다면, 대만은 일꾼을凑够하기 위해 아이를 더 많이 낳아야 합니다."

AI 정치 관하여

"AI 의 불受欢迎的 정도는 아이스크림보다 낮고, 정치인보다 낮습니다. 이는 가격에 반영되지 않았습니다. 중간 선거에서 AI 는 생활비 이슈의替罪羊이 될 것입니다."

"ROSA 법안은 하원에서 300 대 20 으로 통과되었으나 상원에서 막혔습니다. 기업 로비 세력이 중국의 GPU 원격 접근 제한 입법을 막고 있습니다."

본문

반도체 역사상 최고의 상반기, 그리고 이후 시작 된 대가 치르기

Dylan: 주식 시장이 조정받고, AI 관련주들이 모두 하락하고 있습니다. 오늘 우리는 불에 기름을 붓거나, 혹은 여러분께 약간의 위로를 드릴 것입니다.

Doug: 6 월 30 일 2 분기 종료 시점까지, 이는 아마도 반도체 역사상 최고의 성과였을 것입니다. 그리고 우리는 unwind 를 시작했습니다. 그중 많은 부분은 기술적 요인에 기인합니다: 레버리지, 모멘텀 반전. 하지만 현실은, 너무 빨리 오른 것일수록 중력이 큽니다. 우리는 이전의 瘋狂한 모멘텀 랠리에 대한 대가를 치르고 있습니다.

한국의 상황은 瘋狂합니다. 매일 주식들이 하한가를 맞습니다. 어떤 트윗에는"내가 어떻게 내 일을 하나?"라고 되어 있습니다. 인사 담당 이사가 모든 돈을 잃었고, 주식들이 모두 하락하면서 모두가 우울해합니다. 아시아 금융 시장 역사를 돌아보면, 이런 일은 당신이 생각하는 것보다 더 자주 발생합니다.

내가 가장 좋아하는 책 하나는 대만 대버블에 관한 것입니다. 대만은 1 인당 기준으로 100 배의 버블이 발생했고, 은행 주식은 500 배 PER 에 거래되었으며, 모든 것이 瘋狂했습니다.

Dylan: 이건 언제입니까?

Doug: 1980 년대 말입니다.

Dylan: 현재 한국의 펀더멘털이 그때와 다르다고 생각합니까?

Doug: 펀더멘털은 좋습니다. 하지만 문제는, 일은 항상 두려운 만큼 나쁘지 않으며, 당신이 상상하는 만큼 좋지도 않다는 것입니다. SK 하이닉스는 오늘 예상치를 미달했습니다. 더 많은 LTA 로 전환했기 때문입니다. 아이러니하게도, 그들은 ADR 로드쇼에서 Micron 이 LTA 를 통해 더 낮은 가격을 받았다고 불평했습니다.

메모리 가격은 작년에는 약 3 배 올랐지만, 내년에는 다시 3 배 오를 수 없습니다. 아마 30~50% 오를 것입니다.하지만 금융권의 머리가 모두 고장 났습니다, 변화율만 봅니다. 역사적으로 메모리 사이클에서 2 차 미분이 나오면 보통 그것이 종점입니다. 변화율이 30% 에서 멈추지 않고 바로 마이너스 50% 로 떨어지기 때문입니다.

이 사이클의 시나리오는 항상 같습니다: 모두가 공장 건설에 투자하고, 생산 능력이上线되면, 그때서야"세상에, 수요가 이렇게 적나"라고 발견합니다. 이전에는 이중 주문, 삼중 주문이었기 때문입니다. 공장의 가동률이 100% 에서 50% 로 떨어지면, 본전을 뽑을 유일한 방법은 가격을 깎는 것입니다. 이것이 반도체 시장의 본질입니다.

KOSPI 는 현재 40% 하락했습니다. 2 배 레버리지를 쓴 사람들은 바로清零되었습니다. 그리고 자기 실현적인 나선이 발생합니다: 모두가 계좌가 줄어드는 것을 보고 매수를 결정하고, 이는 하락을 가속화합니다.

중국 메모리: 파티를 망칠 수는 있지만, 수요는 여전히 공급보다 큽니다

Dylan: 최근 중국 메모리가 생태계에 진입했습니다, CXMT, YMTC 대량 IPO, 어떻게 봅니까?

Doug: 역사적으로 중국은 손대는 것마다白菜价로 만듭니다. 그들은 생산 능력이 있으며, 수율이 낮아도 상관없습니다. 중국 기업들은 이익률이나 EPS 를 경쟁하는 것이 아닙니다. 주주는 정부이며, 정부는 생산을 장려하고,各省은 GDP 를 위해 서로 경쟁합니다.

CXMT 는 현재 명확히 시장 4 위이지만, 이는 부족 환경이며 그들은 여전히 돈을 벌 수 있습니다. Apple 은 이미 CXMT 의 메모리를 사용하기 시작했습니다. Micron 이"가격 사기"를 하고 있기 때문입니다. 카지노에서 우는 사람은 없습니다, Tim Apple. 시장 가격에 따라 사야 합니다.

CXMT 가 파티를 망칠 수는 있지만, 현실은 수요가 여전히 공급보다 크다는 것입니다.진정한 조 달러 문제는: 수요가 도대체 어디에 있는가? 공급 곡선은 상대적으로 이해하기 쉽습니다. 수요 곡선은 우리가 모릅니다. 우리는 코딩 에이전트와 챗봇이 더 많은 수요를 의미한다는 것을 알지만, 10 배인지 100 배인지는 모릅니다. 공급은 맹목적으로 ramp 되다가 어느 날 수요 곡선과 충돌할 것입니다.

코딩 에이전트는 전환점입니다: SemiAnalysis 자체 AI 지출 100 배

Dylan: 제 생각에는 수요가 명확히 매우 강력하며, 오랫동안 지속될 것입니다. 저는 우리 회사의 내부 사용량만 봐도 충분합니다. 만약 미래 수요가 보합세이거나 하락할 것이라고 생각한다면, 모델이 더 이상 개선되지 않을 것이라고 믿어야 합니다. 저는 어떤 정체 징후도 보지 못하며, 반대 방향의 신호만 봅니다.

Doug: 악마의 대변인 역할을 해보겠습니다. 가장 큰 공매도 논점은 무엇입니까? 기술 발전 속도가 사람들이 사용하는 속도를 초과할 수 있습니다. AI 의 킬러 앱이 데이터 입력이라고 가정해 봅시다, Kimi K3 면 충분합니다. 우리는 점점 더 빠른 차, 점점 더 좋은 제품을 만들지만, 진정한 수요 곡선은 우리가 이미 마스터한 제품에 의해 충족됩니다.

이는 인터넷 버블과 같습니다: 당시에는"수요가 90 일마다 두 배가 된다"라고 했지만, 광섬유 기술은 매년 2~3 배 향상되었습니다. 마지막 광섬유의 성능은 원래의 50 만 배가 되었고, 그때서야 사람들이"잠깐, 우리好像이만큼의 광섬유가 필요하지 않은 것 같다"라고 말했습니다.

Dylan: 동의하지 않지만, 논의할 가치가 있습니다. 제 반론은 다음과 같습니다: 현재 어떤 모델도 사용하지 않는 사람이 100~1000 배 더 많습니다. 둘째, AI 의 사용 사례는 코딩에만 그치지 않습니다. 비디오 생성, 약물 발견, 재료 과학도 할 수 있습니다. 누군가는 AI 로 초전도 소자를 만듭니다, 이거 얼마짜리입니까? 많은 GPU 값어치가 있습니다.

그리고 코딩 자체도 단순히"div 하나 중앙 정렬하는 것"이 아닙니다. 이는 프론트엔드 디버깅보다 경제적 가치가 훨씬 높은 작업 전체 클래스를 대표합니다. Sam Altman 은 RSI(재귀적 자기 개선) 에 대해 이야기하고 있으며, Anthropic 은 새 모델을 출시할 예정입니다. 코딩 에이전트는 Claude 4.5 버전에서 명확한 전환점이었습니다:어떤 지능 선을 넘으면, 완전히 새로운 시장이 나타납니다. 전날에는 할 수 없던 일을 다음 날에는 할 수 있게 됩니다.

Doug: 당신은 프로토타입 사용자입니다. 작년 이맘때 SemiAnalysis 기술 팀은 10 명도 안 되는 사람이 코딩 에이전트를 사용했는데, 당신과 Dylan 이"회사 모든 사람이 이를 배우어야 한다"라고 말했습니다. 현재 우리는 90 명의 사용자가 있습니다.

Dylan: 9 명에서 90 명으로, 10 배입니다. 그리고 3~4 개월 내에, 1 인당 사용량도 약 10 배 증가했습니다. 회사의 AI 지출은 100 배가 되었습니다. 이제 문제는, 모든 회사가 이렇게 될 것인가입니다. 아마 우리만큼의 강도는 아니겠지만, 많은 회사에는 줄일 수 있는 작업이 많습니다.

H100 은 쓰레기가 되지 않지만, 모델은 커지고 있습니다

Doug: 제 생각에는 구형 칩은 worthless 가 될 것입니다. 모두가"H100 은 가치 상승 자산이다"라고 말하지만, 언젠가는 모델 하나를 추론하는 데 H100 이 100 장 필요할 것입니다. 그때가 되면"노후 된 칩은 은퇴시키고, B300 을 사라"라고 할 것입니다. 진정한 확인 신호는 B200 과 B300 사이에 가격 분화가 나타나는 것입니다.

Dylan: 저는 완전히 동의하지 않습니다. 가장 근본적인 이유는: 아무도 H100 을 꺼내서 B300 으로 교체하지 않을 것이기 때문입니다. 데이터센터의 설계가 완전히 다릅니다. 같은机房에서 Hopper 를 Blackwell 이나 Rubin 으로 교체할 수 없습니다, 전체 것을 철거하고 다시 지어야 합니다. 따라서 Hopper 데이터센터 전체를 퇴역시키려면, 먼저那些칩의 수익이 운영 비용보다 낮다는 것을 증명해야 합니다. 이는 변동 비용이 아니라 묻힌 비용입니다.

Doug: 마찰이 없는 세계에서는 당신이 맞지만, 우리가 사는 세계는 마찰이 점점 커지고 있습니다. 새로운 컴퓨팅 파워 건설의 마찰에는 전력 허가, 토지, 승인이 포함됩니다.

Dylan: 맞습니다, 동의합니다. GPU 가격이 하락하는 시나리오는 모델 발전이 정체되는 경우이며, 상승하는 시나리오는 모델 발전이 지속되는 경우입니다.还有一个 X 요인: 정부가 프론티어 연구소를 개입합니다. 누가 최신 최고의 칩을 사용할 수 있는지 제한하면, 수요가 압축되고 구형 칩의 가격도 함께 하락할 것입니다.

자본과 전기 기사: scaling laws 의 물리적 천장

Doug: 가장 걱정되는 것은 수요가 아니라 공급 측의 물리적 병목 현상입니다. 첫 번째는 전기 기사입니다. 미국에는 전기 기사 10 만 명이 부족합니다. 중급 전기 기사 연봉은 25 만 달러이며, 18 시간 일하는 것을 감수하는 사람은 40~50 만 달러까지 받습니다. 전기 기사 채용을 추적하는 웹사이트가 있습니다, Wayback Machine 에서 시급이 15, 20 달러에서 50, 100, 200 달러로 오르는 것을 볼 수 있습니다. 전기 기사 한 명을 훈련하는 데 18 개월이 걸립니다. 다시 두 배가 필요한 사람을, 우리는 그만큼 훈련해 본 적이 없습니다.

두 번째는 자본입니다. 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 올해 약 $4500 억의 부채를 발행했습니다, 사상 최대입니다. 미국 정부와 중국 정부에仅次于합니다. 누군가는 이 채권을 사야 합니다. 더 많이 사게 하려면 더 높은 금리를 줘야 합니다. 그리고 이 돈의 출처는很大程度上연금과年金입니다. 연금 풀은 구조적으로 축소되고 있습니다. 연금은 이미 401k 로 많이 전환되었으며, 401k 는 채권을 사지 않습니다.따라서 기본적으로 모든 사람이 두 배의 보험이 필요하다고 믿어야 하지만, 이는 말이 되지 않습니다.

scaling laws 는"좋아, 모델을 두 배로 크게 만듭시다"라고 말합니다. 하지만 모든 것이 두 배, 세 배로同步하여 확대될 수는 없습니다.

Dylan: 잠깐만, 연금이 데이터센터 건설 비용을 부담한다고 말합니까?

Doug: 네.年金은 은퇴 전에 집중적으로 구매하며, 베이비붐 세대가 모두 은퇴하고 있으므로 이 자산 풀이 비교적 큽니다. 하지만 두 배가 될 수 있습니까? 세 배가 될 수 있습니까? 저는 그렇게 생각하지 않습니다.人寿보험도 출처입니다. 하지만 모든 사람이 두 배의人寿보험을 필요로 한다고 믿어야 합니다. 아무도 두 배의人寿보험을 사지 않습니다.

Dylan: 흥미롭습니다. 연금은 구조적으로 축소되고 있지만,确实많은 돈이 거기에 있습니다.

Doug: 또 다른 예는 대만입니다. TSMC 는 직접적으로든 간접적으로든 대만 GDP 의 20% 를 차지합니다. 만약 TSMC 가 다시 두 배, 세 배가 된다면, 대만은 일꾼을凑够하기 위해 아이를 더 많이 낳아야 합니다. 대만에는 하나의 게임만 있습니다. 대만 GDP 는 올해 25% 올랐습니다, 바로 TSMC 가 칩을 굽고 있기 때문입니다. 하지만 다시 두 배가 되면, 사람이 부족합니다.

AI 정치화: 중간 선거의替罪羊

Dylan: 많은 사람이 AI 를 좋아하지 않습니다, 이는 가격에 반영되지 않았습니다. 어떻게 가격에 반영되겠습니까? 제 생각에는 중간 선거입니다.

Doug: AI 는 아마도 5 순위입니다, 상위 3 순위가 아닙니다. 의료, 생활비가 앞에 있습니다. 아무도 AI 를 정강으로 삼아 출마하지 않을 것입니다.

Dylan: 하지만 AI 는 생활비 이슈의 하위 대리인이 될 것입니다. "우리가 AI 를 지지하는가"가 아니라"경제를 걱정하며, 테크 브로와 AI 를 탓하라"입니다. ROSA 법안은 하원에서 300 대 20 으로 통과되었으나 상원에서 막혔습니다. 기업 로비가 이를 막고 있습니다.

Doug: 상위 3 순위가 아니라면, 로비 세력이 여론을 이길 것입니다.

Dylan: 하지만 AI 는 이미 사람들이 다른 이슈에서替罪羊으로 삼고 있습니다. 기후 변화, 주택, 인플레이션, AI 와 테크 브로가 모두 끌려나올 것입니다.

Doug: 흥미로운 여론 조사가 있습니다: 데이터센터를 싫어하는 사람들은 보통 데이터센터 근처에 살지 않습니다. 반면 근처에 사는 사람들, 특히 젊은이들은 태도가 긍정적입니다, 일자리 때문입니다. 저는 버팔로 근처의 데이터센터를 방문한 적이 있습니다, 현지 사람들은 매우 지지했습니다. 데이터센터를 외진 지역에 건설하는 것은 실제로 좋은 일입니다, 이는 경제 참여를 광범위하게 만듭니다. 1 기가와트 데이터센터는 약 1 만 명의 일자리가 필요합니다. 70 기가와트는 70 만 개의 일자리입니다. 이는 표에 영향을 미치기 시작합니다.

최종국: 5 조 투자, 500 억 수익

Doug: 기술 호황의 미래는 항상 실현됩니다, 문제는 현금흐름의 타이밍입니다. 1 조를 쓰고 1000 억을 받습니다, 이는 확실히 언젠가 1 조가 될 것입니다. 하지만 5 년 후일 수 있으며, 그때가 되면"형제, 돈이 없는데"라고 말할 것입니다.

AI 생태계 전체의 현재 ARR 이 1500 억이라고 가정해 봅시다, 누적 CAPEX 는 1 조입니다. 15% 의 수익回报率, 50% 이익률로 계산하면 7.5% 입니다. 나쁘지 않지만 슈퍼 수익성은 아닙니다. 1500 억이 5000 억이 될 것이라고 믿어야 하며, 이는 가능합니다. 그리고 5000 억이 2~3 조의 CAPEX 를 지탱할 수 있습니다. 하지만 다시 한 번 두 배가 되기는 어렵습니다.

OpenAI 와 Anthropic 은 최종预训练이 다가오고 있다고 믿습니다,因为他们가 IPO 를 할 것이기 때문입니다. 최종预训练出来的 모델은确实좋으며, 수익 성장도 빠르지만, 성장 속도가账单을 지불하기에는 부족합니다.지불할 수 없는 집을 지었습니다. 5 조 투자를 하고 수익은 500 억, 이는 10 년 치 돈입니다.

Dylan: 당신은 이것이 수익이지 이익이 아니라고 말합니다. 그리고 당신이 이 말을 할 때, 이러한 회사들이 현재 서비스를 제공하는 이익률이 얼마나 높은지 알고 있습니다.

Doug: 맞습니다, 우리는 그 단계에 도달하지 못했습니다. 현재 좁은 길에 있으며, 수익이 어떻게 맞는지 볼 수 있습니다. 하이퍼스케일 클라우드 업체들은 다른 사업으로 현금을疯狂하게 벌고 있으며, CAPEX 를 중단하고 싶다면 이익은 즉시 찍어낼 수 있습니다. 하지만 당신이 점점 더 많이 투자할수록, 내기는 높아지고 길은 좁아집니다. 어떤 지점에서는 실제로 모든 사람이 이를 사용하도록 요구해야 합니다. 문제는 의사 결정자와 실제 채택자는 완전히 다른 세계라는 것입니다. Zuck 은 모든 사람이 Meta 안경을 쓰고 메타버스에서 매일 조 token 을 소진할 것이라고 생각하지만, 네브래스카의 할머니는 새 iPhone 도 사용하지 않습니다.

Dylan: 수익은 할머니에게서 나오지 않습니다. 기업, 은행, 통신사, 소매 회사, 국방 및 정보 기관에서 나옵니다. 저는 모든 은행, 모든 통신사, 모든 소매업체가 일상 업무에서 이를 사용하는 것을 봅니다. 더 흥미로운 제약은 공급 측에 있습니다: GPU 를 충분히 설치할 수 있는지, 판매할 사람을 충분히 채용할 수 있는지입니다.

Doug: 맞습니다, 공급 측의 문제가 더 흥미롭고 더 어렵습니다. 전기 기사, 자본, 허가, 이러한 것들은 scaling laws 에 따라 두 배가 될 수 없습니다. 하지만 시간을 준다면 도달할 것입니다. 그들은 내년에는确实 1 조의 채권을 발행할 수 있습니다. 진정한 문제. problem 은 경로가 좁아지고 내기가 높아지며, 모든 사람이 사용하도록 요구해야 한다는 점입니다. 이 채택 곡선에는 시간이 필요합니다.