네오클라우드 뜯어보기 #2 : 새로운 시대의 AI 계급도, 전력을 돈으로 바꾼 Powered Shell

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[게시일] 2026.02.22. 오후 4:00
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[제목] 네오클라우드 뜯어보기 #2 : 새로운 시대의 AI 계급도, 전력을 돈으로 바꾼 Powered Shell
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네오클라우드 2편은 새로운 시대의 AI 인프라 계층도를 한 눈에 보실 수 있는 자료입니다. Powered Shell부터 AI Labs에 이르기까지 총 6가지 유형이 공존하고 있습니다.

네오클라우드의 핵심 역량 중 하나는 자원 조달이었습니다. 자원에 있어서는 컴퓨팅이 최우선, 두 번째는 전력입니다. Powered Shell 업계의 경제성도 함께 분석했습니다.

시간이 지나면서 AI Labs와 CSP간 역학 관계가 어떻게 바뀌고 있는지, 네오클라우드 기업들과 Powered Shell 기업들의 차이점은 무엇인지를 정리해봤습니다.

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목차

새로운 시대의 AI 인프라 계층도 : Powered Shell부터 AI Labs에 이르기까지

'내가 빅테크다' : 힘의 무게추가 CSP에서 AI Labs로 향하면서 생긴 일들

Powered Shell : 코인 채굴 → 데이터센터 인프라 서비스 기업으로

2026년 금리인하가 다가온다 : 모래주머니를 벗어던질 시간

투자의 생각 : 클라우드 지형도

새로운 시대의 AI 인프라 계층도

Powered Shell부터 AI Labs에 이르기까지

새로운 시대의 AI 인프라 계층도

저희가 보는 새로운 시대의 클라우드 계층도입니다. 이 계층도의 핵심은 간단합니다. 계층의 상단으로 올라갈수록 와트(Watt)당 창출되는 매출이 커진다는 점입니다.

새 클라우드 계층도는 위로 갈수록 와트당 매출이 커져 같은 전력으로 더 높은 부가가치를 만든다는 구조입니다. 돈은 위에서 아래로 흐르므로 오픈AI·앤스로픽 같은 Tier 1 AI Labs의 ARR 성장과 FCF 흑자전환 예상 시점이 생태계 TAM의 동력이자 체력 척도가 됩니다. 이들이 벌어들이는 매출 규모가 결국 인프라 생태계 전체 TAM을 결정하는 핵심 동력이라는 이야기입니다.

계층 아래로 갈수록 와트당 매출은 줄지만 사업 실행 위험과 천문학적인 CAPEX 부담도 함께 낮아집니다. AI Labs도 이론적으로는 데이터센터를 직접 지어 운영해야 하지만, 막대한 현금흐름 부담 때문에 이를 매달 지불하는 운영비용 OPEX로 처리하는 CAPEX to OPEX 전략을 택한다고 봅니다. 상단은 고수익이고 하단은 상대적 안정성이라는 자본·위험 배분입니다.

외주화는 오픈AI·앤스로픽처럼 외부 인프라와 CSP 자본을 쓰는 방향이고, 자체 구축은 구글·xAI처럼 전력을 빼고 인프라를 직접 통제하는 방향입니다. 상단 기업이 예상보다 많은 컴퓨팅을 쓰거나 현금흐름을 키워 임차를 강화하면 네오클라우드와 Powered Shell에는 기회가 될 수 있습니다.

계층 최하단 Powered Shell은 컴퓨팅·네트워킹을 소유하지 않고 전력을 제공해 돈을 받습니다. 한 부지에 수백MW 전력을 가진 기업이 드문데, 값싸고 안정적인 전력 확보가 핵심이었던 코인 채굴업에서 피벗한 기업이 많습니다.

Powered Shell은 장기 계약 아래 AI 운영에 필요한 전력, 통신망, 고도화된 냉각 솔루션처럼 컴퓨팅의 기반 자원을 제공합니다. 본질적으로 공간과 전력을 빌려주는 콜로케이션, 또는 데이터센터 디벨로퍼·리츠에 가깝습니다. 와트당 매출은 낮지만 장기계약 기반이라 안정성은 높고, 최근에는 하이퍼스케일러가 지급보증을 서는 식으로 더 낮은 금리에 대출을 받아 사업을 진행한다고 합니다.

인프라 제공자 위의 네오클라우드는 컴퓨팅 자원을 직접 소유합니다. 전력·공간만 제공하는 인프라 사업자가 1MW당 약 1M달러 계약을 맺는다면, 네오클라우드는 1MW당 약 10M달러 계약을 체결합니다. 이 매출 차이는 GPU 감가상각을 보전받는 구조에서 나오며, Powered Shell처럼 시간이 흐르며 ARR이 완만히 늘기보다 최신 GPU 세대가 바뀔 때마다 ARR이 계단식으로 크게 점프할 수 있다고 설명합니다.

인프라 사업자의 10~15년 계약과 달리 네오클라우드는 기술 수명·감가상각 주기에 맞춰 보통 5~6년 계약을 선호합니다. 먼저 Blackwell·Rubin 같은 최신 칩을 빠르고 많이 확보해 실적·1GW ARR·추론 마진을 가르고, 다음으로 베어메탈을 넘어 즉시 개발·배포 가능한 PaaS를 만들어 장기 해자를 형성합니다.

네오클라우드는 거의 모두 처음에 하이퍼스케일러를 불러 아주 얇은 마진으로 GPU 베어메탈 1GW급 클러스터를 서비스해 현금흐름을 만듭니다. 여기서 나온 현금흐름과 높아진 투자등급을 기반으로 2차 기업에게 선수금을 받고 대출을 섞어 다음 1GW급 클러스터를 더 나은 마진으로 AI 스타트업과 각종 기업에 제공합니다. 이후 데이터를 다루는 HW에 붙은 SW부터 서비스를 시작해 AWS·Azure·GCP가 하는 클라우드 사업으로 가는 것이 목표라고 정리합니다.

클라우드 생태계 최상단에는 상당한 자본을 가진 CSP와 압도적 기술력을 가진 AI Labs라는 두 종류의 기업이 있습니다. AI Labs의 ARR이 커지며 이 분야의 역학이 흥미로워졌다는 이야기입니다. 2023~24년에는 CSP가 갑이었지만 2025년 상반기에서 하반기로 오며 관계가 달라지기 시작했고, 2026년에는 AI Labs가 점점 더 영향력을 키워가고 있다는 문제의식을 제시합니다.

하이퍼스케일러는 자체 LLM을 얹어 모델 허브로 서비스하고, 네오클라우드는 MLOps, MFU 엔진, 데이터 관리 등을 컴퓨팅·소프트웨어 서비스로 제공합니다. 마이크로소프트·아마존·오라클 같은 CSP는 오픈AI·앤스로픽의 최신 모델을 자사 클라우드에 얼마나 빠르고 다양하게 통합하는지가 핵심 역량이었습니다. 2024년까지 마이크로소프트가 독보적인 평가를 받은 이유도 이 역량 덕분이었다고 합니다.

2025년쯤부터 AI Labs의 ARR이 높아지고 ChatGPT·Claude Code·Codex 같은 제품에서 성공하며 투자자의 평가가 달라졌습니다. ARR 증가세가 심상치 않자 현금을 투자하겠다는 투자자가 늘고, AI Labs도 이때부터 자체 데이터센터를 계획하기 시작했습니다. 오픈AI는 2025년 초 스타게이트 정도였지만 이제 직접 하이퍼스케일러가 되려 하고, 앤스로픽도 자체 데이터센터를 꿈꿉니다. CSP에 주던 마진을 줄이고, 베어메탈만 있어도 소프트웨어는 알아서 만들어 쓰니 추론 워크로드의 GPM을 높이려면 직접 컴퓨팅을 갖는 편이 중요해진다는 논리입니다.

CSP는 AI Labs를 놓치지 않기 위해 사실상 현금을 주고 지분과 매출을 사는 구조를 택한다고 합니다. 현금이나 클라우드 크레딧을 주고 자사 클라우드에서 훈련·추론이 일어나도록 유도하는 것입니다. GPT·Claude 같은 모델과 제품을 재판매해 얻는 매출도 있겠지만, 결국 스마트폰 시대 애플·구글의 OS 때문에 앱스토어 수수료를 지불하던 상황과 비슷하게 흘러간다고 비유합니다.

대표적 디커플링 사례는 오픈AI와 마이크로소프트입니다. 2023년부터 오픈AI는 GPT-4용 충분한 컴퓨팅을 원했지만, 마이크로소프트는 CAPEX 부담을 이유로 충분한 물량을 주지 않았다고 설명합니다.

사티아 나델라의 오판 때문에 많은 것이 꼬였다고 봅니다. 마이크로소프트가 오픈AI향 과감한 CAPEX를 망설인 계산은 세 가지였다는 것입니다. AI 기술 발전 속도가 이렇게 빠를 줄 예상하지 못했고, LLM은 곧 커머디티가 될 것이라 믿었으며, 기존 SaaS 방정식처럼 가치는 모델 자체가 아니라 마이크로소프트 강점인 코파일럿 같은 최종 앱에서 나올 것이라 믿었다고 정리합니다.

마이크로소프트가 CAPEX 집행을 늦추자 여파가 즉각적이었다고 합니다. 오픈AI는 ChatGPT의 폭발적인 추론 수요를 감당하느라 정작 중요한 차세대 모델 연구·훈련용 컴퓨팅을 확보하지 못했고, 이것이 시차를 두고 경쟁력 약화로 이어졌다는 설명입니다. 역설적으로 마이크로소프트는 코파일럿 경쟁력을 유지하려고 경쟁 CSP인 AWS에서 추론되는 앤스로픽 모델을 가져다 써야 했고, 올해 앤스로픽 API 비용만 연간 500M달러를 지불하게 된 배경이라고 합니다. GPT는 마이크로소프트 입장에서 API 비용 없이 추론만 하면 무료로 쓸 수 있는 것인데도 말입니다.

2023~2024년 동안 마이크로소프트의 소극적 태도로 성능 향상 속도를 제약받던 오픈AI는 GPT-5·GPT-6 훈련과 연구용 컴퓨팅을 얻기 위해 오라클과 대대적인 계약을 맺었습니다. 이 계약이 2025년 하반기부터 오픈AI가 다시 앤스로픽·구글과 어깨를 나란히하며 경쟁력을 회복하기 시작한 결정적 계기였다고 봅니다. 반면 마이크로소프트의 코파일럿은 이제 앤스로픽이 만든 Claude Cowork 같은 Agentic AI 서비스와 맞붙는 단계로 진입했다고 합니다.

마이크로소프트가 처한 상황은 꽤 복잡하다고 합니다. 당장의 CSP 점유율과 매출성장률을 유지하려면 더 많은 GPT·Claude 워크로드 추론에 컴퓨팅을 할당해야 하지만, 그러면 장기적으로 코파일럿을 추론할 때마다 API 비용을 별도로 지불해야 합니다. 오픈AI·앤스로픽이 직접 만들고 직접 구축한 데이터센터에서 추론할 B2B AI 앱과 비교해 성능과 비용 경쟁력 모두 뒤처질 수밖에 없는 상황이 될 수도 있다는 점을 생각해봐야 한다고 합니다.

자체 LLM 성과가 없는 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 평가 간격은 좁아지는 방향이라고 봅니다. 당장 1~2년 안에 맞닿는다고 단정하지는 않지만, 시간이 갈수록 무게중심이 어느 방향으로 기우는지를 이해하는 것이 중요하다고 말합니다.

2025년 하반기부터 Tier 1 AI Labs 중 하나인 딥마인드를 품고 있고 ASIC 중 최고의 ASIC을 가진 구글의 경쟁력이 부각되기 시작했습니다. 하이퍼스케일러 안에서도 단순히 LLM을 서비스하는지, 경쟁력 있는 LLM 모델을 자사 서비스에 통합할 수 있는지, 자체 LLM까지 갖췄는지에 따라 평가가 엇갈립니다. 네오클라우드 안의 차별화가 컴퓨팅 자원 조달이었다면 CSP 안의 차별화는 LLM 내재화와 제품 통합 능력이며, 이 면에서 GCP가 유리한 고지를 점한다고 봅니다.

Powered Shell은 암호화폐 채굴 기업이 AI 연산 인프라 서비스 기업으로 탈바꿈하는 이야기입니다. 이들이 AI 인프라의 핵심 주체로 부상한 배경을 다시 보겠다고 합니다.

암호화폐 채굴사는 태생적으로 컴퓨팅 자원 관리를 하던 기업입니다. 저렴하고 풍부한 전력을 PPA로 선제 확보하고, 수천 개 칩이 뿜어내는 열기를 낮은 PUE, 즉 전력 사용 효율로 식히는 냉각 솔루션 운영까지 원래 하던 일이었습니다. 전력망을 찾아내고 데이터센터 운영 시설을 관리하는 강점은 전력 부족 시대를 맞은 AI 인프라 시장에서 독특한 자산이 되고 있습니다.

채굴사가 AI 인프라로 눈을 돌리는 이유는 비트코인처럼 암호화폐의 채굴 난도와 비용은 계속 오르는데 암호화폐 가격이 이에 상응하지 않기 때문입니다. 불확실한 채굴 보상에 의지하던 모델에서 AI 기업을 상대로 전력과 공간을 빌려주며 안정적인 임대료를 받는 구조로 전환하는 것은 재무적으로 매우 합리적인 선택이라고 합니다. 그래서 양쪽을 병행하는 기업도 아직 많으며, IREN·Applied Digital(APLD)·TeraWulf(WULF)·Cipher Mining(CIFR)을 대표 기업으로 듭니다.

IREN은 설비 제공을 넘어 직접 칩을 소유해 컴퓨팅을 서비스하는 네오클라우드 성격도 일부 가집니다. 다만 소프트웨어 스택 역량이 없다는 점에서 CoreWeave·Nebius와 대비되고, IREN 외 다수 채굴사는 Powered Shell까지만 제공한다고 합니다.

전력을 현금흐름으로 바꾸는 Powered Shell의 주요 딜 표가 나옵니다. Applied Digital–CoreWeave는 400MW·15년(+15년)·11B달러, HyperScaler(ORCL로 추정)는 200MW·15년(+10년)·5B달러입니다. TeraWulf–Fluidstack은 366MW·10년(+10년)·6.7B달러이고, TeraWulf 지분 51%의 JV는 168MW·25년·9.5B달러로 제시됩니다.

표의 나머지 행은 Cipher Mining–AWS 215MW(300MW)·15년·5.5B달러, Cipher Mining–Fluidstack 207MW·10년(+10년)·3.8B달러입니다. Hut 8–Fluidstack은 245MW(+2GW)·15년·7B달러, Galaxy Digital–CoreWeave는 526MW·15년·15B달러(예상)로 적혀 있습니다. Riot–AMD는 25MW(+175MW)·10년(+15년)·311M달러입니다.

인프라 서비스 딜은 컴퓨팅 칩이 아니라 전력·공간·냉각시설 등이 기본 단위입니다. 그래서 네오클라우드와 달리 최소 10년 장기계약으로 계약하며, 대부분 트렌치 구조라 점진적인 용량 확장과 계약기간 연장을 포함합니다. 이 가운데 Hut 8은 최초 계약에서 총 2.2GW 이상으로 확장 가능하다고 공시했습니다. 앤스로픽의 10GW 자체 데이터센터 구축에서 핵심 파트너 중 하나인 기업으로도 소개됩니다.

Powered Shell의 경제학으로 넘어가 이들이 얼마의 수익성을 갖는지 묻습니다. 가장 최근 TeraWulf–Fluidstack과 Cipher Mining–Fluidstack 계약은 평균 100MW당 180M달러 ARR을 받는다고 합니다. 두 계약의 ARR은 183M달러였고, Applied Digital–CoreWeave 계약도 100MW당 183M달러였습니다. 세 사례를 통해 현재 기준 MW당 1.8M달러를 업계 표준으로 확인했다고 적습니다.

TeraWulf와 Cipher Mining이 밝힌 NOI는 85%입니다. 기본 전력과 인프라 관리비가 15%라는 뜻입니다. 250MW급 데이터센터 인프라 건설에는 2B달러가 필요하고, 대부분 콜로케이션 기업은 시설 감가상각 내용연수를 25년으로 채택합니다. 이 전제로 250MW 데이터센터 인프라 제공에서 연간 감가상각은 80M달러, ARR 대비 18~20%라고 계산합니다.

PF 대출과 전환사채 비율을 고려해 이자율은 7%로 가정합니다. 구글 지급보증을 받은 TeraWulf의 대출 발행금리가 7.75%였다는 점도 함께 듭니다. 이 가정 아래 250MW당 이자비용은 약 140M달러, ARR의 30% 수준일 것으로 예상합니다. 이는 확인된 계약 조건이 아니라 원문이 제시한 수익성 계산의 전제입니다.

직접 컴퓨팅 칩을 사들고 올 고객 수는 적으므로 영업비용은 전통 콜로케이션 기업이나 엔터프라이즈·AI 스타트업을 유치해야 하는 네오클라우드보다 낮을 것이라고 예상합니다. 판관비는 매출의 10%로 가정합니다. 이 가정들을 모두 놓으면 OPM은 대략 25%이고, 비교 대상으로 Equinix의 3Q25 OPM 22%를 듭니다. 이 역시 계약 결과가 아니라 작성자 추정의 계산입니다.

전력·관리비, 감가상각, 이자비용, 판관비라는 위 가정을 종합하면 차트상 데이터센터 부지당 대략 25%의 세전이익이 남는다고 합니다. 이 수치는 실제 확정 수익성이 아니라 앞의 계약 단가와 비용률·금리 가정을 결합한 결과입니다. 이어 2026년 금리인하가 다가와 모래주머니를 벗어던질 시간이라는 제목으로 넘어갑니다.

2026년 하반기 금리인하가 컨센서스로 굳어진다고 합니다. 지난주 금요일 CPI는 전년 대비 2.4%로 컨센서스 2.7%를 밑돌았습니다. FOMC 점도표가 추가 인하를 시사하고, 케빈 워시의 FED 의장 취임, 중간선거, 트럼프의 금리인하 의지까지 고려하면 추가 인하 가능성이 분명해진다고 봅니다. 이는 원문 작성자의 거시 판단입니다.

금리인하는 네오클라우드와 인프라 서비스 기업에 강한 순풍이 될 수 있다고 합니다. 다른 산업보다 초기 CAPEX가 많이 들어가 이자율에 민감하기 때문입니다. 이자율이 낮아지는 환경은 리파이낸싱과 추가 조달을 유리하게 해 비용 감소로 이어질 수 있습니다. 네오클라우드는 이자율을 10%에서 8%로 낮추면 마진이 300bp, Powered Shell은 7%에서 6%로 조정하면 400bp 이상 오른다는 가정입니다.

두 업종 모두 마진율이 약 15% 개선될 여지가 있지만, 금리인하 민감도는 자금조달 구조에 따라 다릅니다. 이자비용 비중이 큰 Powered Shell이 금리인하에 더 즉각 반응할 수 있습니다. 반대로 Powered Shell의 CAPEX는 GPU 가격 증가에 맞춰 오르지 않지만, 네오클라우드는 GPU 세대 최신화에 따라 CAPEX 규모가 더 커집니다. 그래서 긴 시계열에서는 네오클라우드가 상대적으로 더 이득일 수 있다고 봅니다.

투자의 생각에서 CSP 가운데는 구글 클라우드를 가장 선호합니다. 자체 LLM API를 서비스해 마진 방어 역량이 가장 높다는 판단입니다. AI Labs가 SaaS·PaaS를 직접 구축하면 다른 CSP는 매출 규모가 계속 상승해도 마진 압박이 더 높아질 것으로 봅니다. 과거 범용 컴퓨팅 시대에는 CSP가 고부가가치 소프트웨어 서비스를 직접 제공했지만, 이제는 그 역할이 달라진다는 전제에서 구글을 Overweight으로 봅니다.

네오클라우드에서는 CoreWeave를 봅니다. AI Labs 역량 증대가 CSP에는 위기이자 해결 과제지만, 베어메탈 서비스에 집중하는 네오클라우드에는 협상 기회가 될 수 있다는 것입니다. 이를 발판으로 스타트업·엔터프라이즈 고객을 늘리고, 클라우드 네이티브로 API를 직접 호출하게 하는 서비스에 자체 부가 서비스를 얹을 수 있는 구조라고 봅니다. GPU 조달 능력이 핵심인 만큼 엔비디아와 가장 직접적 관계를 맺어 하이퍼스케일러와 견줘도 조달 순위에서 밀리지 않는 CoreWeave를 가장 선호하고 Overweight으로 봅니다.

클라우드 네이티브로 API를 직접 호출해 사용하도록 서비스하고 자체 부가 서비스를 얹을 수 있는 구조라고 봅니다. GPU 조달 능력이 핵심인 만큼 엔비디아와 가장 직접적인 관계를 맺고, 하이퍼스케일러와 견줘도 GPU 조달 순위에서 밀리지 않는 CoreWeave를 가장 선호하며 Overweight으로 봅니다.

Powered Shell에서는 TeraWulf와 Hut 8을 봅니다. AI Labs 성장은 Powered Shell 기업에 많은 기회를 주는데, AI Labs 입장에서 네오클라우드와 협력하는 것보다 더 많은 마진을 남길 수 있는 방향이기 때문이라고 합니다. 다만 Powered Shell과 계약할 때는 AI Labs가 직접 칩을 소유해야 하므로 완전한 CAPEX to OPEX 전략은 아닙니다.

어느 정도 ARR이 FCF로 바뀌는 것을 확인한 순간부터 Powered Shell을 곧바로 선택하는 계약이 다수 나올 수 있을 것으로 생각합니다. Powered Shell 기업 가운데서는 구글 및 앤스로픽과 깊은 협력 관계인 TeraWulf와 Hut 8을 선호합니다. 이 선호는 Powered Shell 기업 안에서의 상대 비교일 뿐, 투자의견은 없다고 명시합니다.