[모닝효] G20의 키워드 6개월, 믿어줄 것인가? 속아줄 것인가? | 미중 AI패권전쟁은 2라운드에 들어갈 준비

오늘은 G20에서 반복된 ‘6개월’이라는 말과 AI 경쟁의 다음 단계, 그리고 브로드컴·스노우플레이크 실적을 함께 보겠습니다. 전일에는 미국 10년물 금리가 4.904%까지 올랐다가 4.783%로 내려왔고, 성장·고용 지표 부진으로 9월 금리 인상 가능성은 70%에서 65%로 낮아졌습니다.

브로드컴은 AI 반도체 3분기 매출 167억달러, 전년 대비 221% 증가를 내놨습니다. FY27 1,150억달러에서 FY28 2,300억달러로 두 배 성장을 전망하는데, 이제 수요 부족보다 전력·데이터센터·HBM이 성장의 병목이라는 이야기입니다.

스노우플레이크도 제품 매출이 37% 늘며 세 분기 연속 성장률이 빨라졌습니다. AI 신제품이 성장 가속의 절반, AI 도입에 따른 기존 데이터 사용 증가가 나머지 절반을 이끌었고 FY27 제품 매출 전망은 36% 성장으로 올렸습니다.

G20에서는 미국 정부가 AI Capex를 계속하겠다는 메시지를 더 강하게 냈습니다. 베센트는 전력·HBM·건설비의 물가 압력은 인정하지만, 6개월 안에 생산성 개선이 나타나 디스인플레이션으로 바뀔 수 있다고 봤습니다.

10년물은 장중 급등 뒤 내려왔고, 인플레이션은 높지만 성장 지표는 약하다는 조합입니다. 유럽 천연가스와 일본 국채 수익률, 원자재 헤지 수요와 브라질 증시 급등, 토큰 비용 하락에 대한 우려까지 화면에는 서로 다른 움직임이 함께 잡혔습니다.

베센트는 AI 기업들이 지역사회와의 유대 구축에 실패했다며 hyperscaler에 D-를 줬습니다. 중국이 미국을 바로 뒤쫓고 있고 앞서면 모든 것을 해킹할 수 있다는 강한 표현도 썼습니다.

지금 벌어지는 연결은 AI Capex 증가, 전력가격·HBM 가격·건설비용·자금조달 비용 상승입니다. 그런데 바로 전날에는 이 AI 투자 급증이 ‘extremely disinflationary’할 것이라고 했죠. 현재의 비용 압력이 AI adoption과 생산성 상승을 거쳐 장기적으로 물가를 낮춘다는 시나리오입니다.

중국 정부가 미국이 제안한 Carolina Principles에 서명했고, Kratsios는 9월 1일 G20에서 이를 확인했다고 합니다. 첨단칩·모델·수출통제는 경쟁해도 AI adoption을 과도하게 억누르는 규제에는 양국 모두 소극적일 수 있다는 신호입니다. 미·중이 AI 패권은 싸워도, “AI를 너무 규제하지 말자”는 데는 일단 손을 잡았다.

데이터센터 주변 주민이 먼저 체감하는 것은 생산성 향상보다 전기요금, 토지·건설비, 데이터센터 증가입니다. 편익은 넓게 퍼지는데 비용은 지역에 집중되면 NIMBY와 지방정부 규제로 Capex 속도가 늦어질 수 있습니다. 돈만 들고 와서 짓지 말고 왜 지역사회에 좋은지 설득하라는 요구입니다.

베센트는 미국의 세계 Compute 점유율이 지난해 55~60%였고 2028년에는 80%가 될 것이라고 했습니다. Carolina Principles의 규제 최소화, AI adoption은 non-negotiable이라는 말, AI 인프라의 국가 인프라화와 full-stack 수출 구상이 한 방향을 가리킵니다.

베센트는 hyperscaler에 투자를 줄이라고 하지 않았습니다. 오히려 장기채 발행을 줄이라는 겁니다. Alphabet 등이 30년·40년 회사채를 크게 발행하면 장기 회사채 금리가 오르고 Treasury에도 영향을 줄 수 있으니 5년 정도 belly에서 조달하라는 논리입니다.

Capex는 더 크게 하되 정치적 반발을 관리하고, 장기채 발행을 조절해 장기금리를 버티고, AI 생산성이 물가를 낮추기를 기다리는 전략에 가깝습니다. 그래서 저는 앞으로 “6개월”이라는 베센트의 시간표가 정말 중요하다고 봅니다. 2027년 초에도 생산성 지표가 보이지 않고 비용과 회사채 발행만 오르면 어떨까요?

베센트의 논리는 대규모 AI Capex가 생산성을 높이고 단위당 생산비용을 낮춰 물가 압력을 완화하며 금리 하락 여력을 만든다는 겁니다. 이란 분쟁이 에너지 가격과 금리를 일시적으로 밀어 올려도 ‘분쟁의 반대편’에 도달하면 금리가 내려가고 미국 경제가 더 가속할 것이라고 주장합니다.

케빈 워시는 AI 투자가 경제 전체의 지속적 생산성 향상으로 이어질지, 이어진다면 언제일지를 물었습니다. 베센트는 사실상 진짜라고 보고 빠르면 6개월 안에 보이기 시작할 것이라고 답한 셈입니다. 연준 연구도 기술 확산과 생산성 개선에는 상당한 선행투자가 필요할 수 있다고 봅니다.

오늘의 주제는 2026년 9월 3일 G20 회의입니다. 너무 많은 말 속에서 계속 반복되는 단어는 ‘6개월’입니다. 잭슨홀의 워시는 아직 답을 내리지 않았고, 연준도 AI가 생산성을 얼마나 높이며 언제 나타날지 연구하고 있다고 했습니다.

G20에서 베센트는 앞으로 6개월 안에 효과가 나타나기 시작할 것이라고 한발 더 나아갔습니다. 새 범용기술이 경제 전체로 확산되려면 선행투자가 필요할 수 있다는 논리는 있지만, 문제는 ‘6개월’이라는 구체적 시간표입니다. 러트닉도 신규 반도체 관세를 말하면서 6개월 안 금리 하락을 전망했습니다.

정말 6개월 안에 AI 생산성이 눈에 보이고 물가와 금리까지 내려갈까요? 아니면 중간선거를 앞두고 정부가 시장에 제시하고 싶은 거대한 내러티브일까요? 저는 베센트의 발언을 ‘예측’이라기보다는 ‘약속’에 가깝게 들을 필요가 있다고 생각합니다.

베센트는 미국 AI 기업들이 국민에게 AI가 왜 필요한지 설명하는 데 형편없는 성적을 냈다며 D-를 줬습니다. 중국이 앞서면 모든 것을 해킹할 수 있다는 말까지 보면, 미국 정부가 이를 산업정책이 아니라 국가적 생존 경쟁에 가깝게 받아들이는 느낌입니다.

그런데 예상하지 못했던 장면이 중국의 Carolina Principles 서명입니다. 미국과 중국은 첨단 반도체, Frontier Model, 수출통제를 두고 치열하게 싸우지만 적어도 AI adoption 자체를 과도한 규제로 막지는 말자는 데 이해관계가 맞을 수 있습니다. 둘 다 AI를 멈출 생각이 없고 더 속도를 내겠다는 이야기일 수 있습니다.

이번 G20을 종합하면 모두가 AI는 찐이라고 보는 것 같습니다. 문제는 돈입니다. 데이터센터, 반도체, 발전소와 송전망, 미국 내 공장에 천문학적 자본이 필요하고 재무장관이 민간기업 자금조달 구조까지 신경 쓸 정도로 장기금리가 중요해졌습니다.

중국까지 계속 달리겠다고 나온 셈이라 AI 경쟁은 새로운 단계로 들어갈 수 있습니다. 누가 최고의 모델을 만드느냐를 넘어 누가 더 많은 칩, 더 싼 전력, 더 많은 데이터센터를 확보하고 더 싸게 지능을 공급해 경제 전체에 더 빨리 퍼뜨리느냐의 싸움입니다.

그래서 저는 지금 상황을 상당히 불안하게 봅니다. 미국도 중국도 물러설 생각이 없고 필요한 자본과 앞으로의 정책을 알기 어렵기 때문입니다. 하지만 AI가 중요하지 않다면 두 나라가 이렇게까지 할 이유도 없습니다. 단기적으로는 6개월 약속·과잉투자·장기금리 통제를 강하게 의심하고, 장기적으로는 두 나라가 동시에 달리는 점을 낙관적으로 봐야 합니다. AI 경쟁은 다음 라운드의 시작을 이야기하고 있습니다.

변동성 화면 뒤로 전 지수는 상승 마감했고 상승 종목은 61%, 하락 종목은 34%였습니다. S&P500 지도를 확인하고, 반도체·소프트웨어·유틸리티의 종목별 등락을 함께 봅니다.

반도체에서는 NVDA와 MU가 올랐고 AVGO와 AMD는 내렸습니다. 소프트웨어는 MSFT·PLTR 하락, ORCL 상승이 섞였고 유틸리티 GEV·CEG·VST는 상승했습니다. HPQ, 화이자, 존슨앤존슨, 에너지·유틸리티와 산업재 일부가 52주 신고가 목록에 올랐습니다.

SOX는 0.23% 올랐지만 DRAM은 0.40% 내렸고, BUG 사이버보안과 CLOU 클라우드 소프트웨어도 하락했습니다. XLF 금융과 XLV 헬스케어는 올랐으며 BTC는 0.23% 내렸습니다. AI 분야도 반도체·데이터센터·에이전트·소프트웨어가 같은 방향으로 움직이지 않았습니다.

브로드컴은 매출 295억달러, 전년 대비 85% 증가, 주당순이익 3.32달러, 96% 증가를 기록했습니다. 매출총이익률은 69%, 영업이익률은 53%였습니다. 다음 분기 매출은 348억달러로 예상치 350억3천만달러를 소폭 밑돌고 영업이익률은 66%로 제시했습니다.

3분기 AI 반도체 매출은 167억달러, 221% 증가이고 XPU 비중은 73%입니다. 4분기 AI 매출 217억달러, FY2026 580억달러를 전망하며 FY2027 1,150억달러, FY2028 2,300억달러로 매년 두 배 성장을 예상합니다. Anthropic·OpenAI의 XPU 투자와 Google 장기 공급계약도 언급됐습니다.

브로드컴의 분기 매출·주당순이익·마진 수치는 다시 제시됐습니다. 실적은 예상치에 부합했고 시간 외에서는 보합세라고 적었습니다. 다음 분기 매출 가이던스가 예상치를 소폭 밑돈 점과 66% 영업이익률 전망을 함께 확인합니다.

반도체 솔루션은 네트워크칩과 맞춤형 XPU, 인프라소프트웨어는 VMware 중심의 서버·클라우드 가상화 소프트웨어입니다. 반도체 솔루션 매출은 208억3900만달러로 비중이 57%에서 70%로 커졌고 127% 증가했습니다. 인프라소프트웨어는 87억5200만달러, 29% 증가입니다.

FY2026 AI 반도체 매출 전망은 580억달러, FY2027은 1,150억달러, FY2028은 2,300억달러입니다. 같은 실적 요약은 XPU와 HBM 비중이 늘며 매출총이익률 부담은 있어도 영업이익률 66% 수준은 유지한다는 설명, 그리고 공급 부족이 제약이라는 문장으로 다시 강조됩니다.

2027년 AI 매출이 더 커질 수 있느냐는 질문에 수요만 보면 훨씬 더 출하할 수 있다고 답합니다. 다만 칩을 출하해도 데이터센터에 제때 설치되는지를 봐야 하고, 1,150억달러는 확보한 공급과 실제 설치 가능성을 반영한 보수적 전망입니다. 여건이 개선되면 상향할 수 있습니다.

2028년 2,300억달러는 고객 데이터센터 부지·가동 준비, 첨단 웨이퍼·기판·HBM 공급을 함께 검토한 실제 수요라고 합니다. 2027~2028년 합계 약 3,500억달러 출하에 높은 확신을 갖고 있으며, Anthropic의 2028년 10GW는 Google 물량을 포함하지 않는다고 답했습니다.

6개 고객의 잠재 수요는 30GW지만 전부가 2년 안에 가동된다고 보지는 않습니다. 데이터센터 건물과 전력이 먼저 준비돼야 합니다. 특정 LLM에 맞춰 공동 설계한 XPU는 GPU와 같거나 더 높은 성능을 내면서 비용은 절반 또는 그 이하일 수 있다는 설명입니다.

XPU 비중과 메모리 탑재량 증가는 매출총이익률 부담이지만, 매출 증가가 운영비 증가보다 빨라 영업이익률은 유지할 수 있다고 합니다. OpenAI·Anthropic 투자 지원도 브로드컴이 직접 모두 빌려주는 구조가 아니라 Apollo·Blackstone 같은 제3자 금융기관이 자산을 심사해 자금을 제공한다고 답했습니다.

OpenAI와 Anthropic은 단기적으로 외부 클라우드를 쓰더라도 장기적으로 자체 데이터센터와 반도체를 운영하는 hyperscaler가 될 것이라고 봅니다. Tomahawk 6와 Ultra는 XPU뿐 아니라 일부 GPU 클러스터에도 적용되기 시작했고, 개방형 이더넷으로도 전용망에 가까운 지연시간과 손실률을 구현할 수 있다는 설명입니다.

공급망 병목은 하나가 아니라 부지·전력·데이터센터 건물, 첨단 웨이퍼·기판·HBM·시스템 메모리가 시점마다 달라지는 문제입니다. 기판 부족을 줄이기 위해 싱가포르 자체 생산시설을 FY2027부터 가동할 예정입니다. GW당 매출은 약 200억~300억달러 수준일 수 있고 성장은 전체 설치 GW 급증에 달렸습니다.

스노우플레이크는 2분기 제품 매출 14억9천만달러, 37% 증가와 FY2027 제품 매출 60억7천만달러, 36% 증가 전망을 제시했습니다. AI 제품이 성장 가속의 절반, 기존 데이터 사용 증가가 나머지를 이끌었고 CoCo 고객 9,100개, CoWork 5,800개, RPO 90억달러와 순매출 유지율 126%도 적었습니다.

스노우플레이크는 기업 데이터를 클라우드에 모아 저장·분석하고 AI에 쓰도록 돕는 데이터 플랫폼입니다. 여러 부서가 같은 데이터를 분석하고 다른 기업과 안전하게 공유하며 그 데이터로 AI 모델과 에이전트를 만들 수 있습니다.

분기 매출은 15억4600만달러, 35% 증가, 주당순이익은 0.62달러, 77% 증가이며 매출총이익률은 67%입니다. 다음 분기 매출은 15억9천만달러로 예상치 15억달러를 웃돌고, 영업이익률 가이던스는 13.5%에서 14.5%로 올렸습니다.

최근 성장 가속이 일시적 AI 과소비냐는 질문에 특정 산업이나 스타트업에 집중되지 않은 광범위한 고객에서 나온다고 답합니다. CoCo는 오래 걸리는 쿼리와 쓰지 않는 데이터웨어하우스를 찾아 비용도 최적화하며, 고객이 효율적으로 지출하도록 돕는 것이 신뢰와 새 프로젝트로 이어진다고 합니다.

CoCo·CoWork와 AI 기능이 성장 가속의 약 절반이고 나머지는 데이터 이전과 기존 제품 성장입니다. AI 덕분에 데이터 이전도 빨라져 과거 2~3년 걸렸을 Teradata 이전을 한 고객은 3개 분기 안에 끝냈다고 합니다. 신규 고객이 산 용량의 80%를 쓰기까지 걸리는 시간도 짧아졌습니다.

AI 고객이 더 많이 쓰느냐는 질문에 정확한 증가율은 공개하지 않았지만 CoCo 사용자가 늘수록 기존 데이터 플랫폼 사용량도 눈에 띄게 증가한다고 합니다. 미래 프로젝트를 단지 앞당긴 것이 아니라 공급망·고객지원·사기 탐지처럼 이전에 접근하지 못했던 업무가 추가된다는 설명입니다.

고객이 모델 회사와 직접 계약해도 Snowflake는 작업에 맞춰 OpenAI·Anthropic·오픈소스 모델을 자동 선택하고 비용을 최적화할 수 있어 모델 중립성이 경쟁력이라고 합니다. 오픈소스는 직접 추론을 운영해 경제성이 다르지만, 지금은 마진보다 좋은 결과와 사용량 확대가 우선이라는 입장입니다.

AI 워크로드는 기존 사업보다 기여이익률이 낮아 FY2027 제품 매출총이익률을 74%로 보지만 인력 증가를 억제해 전체 영업이익률은 높인다고 합니다. 내부 재무조직의 CoCo·CoWork 사용률은 거의 100%이고 마케팅 콘텐츠 제작은 24시간에서 2시간, 키워드 조사는 10시간에서 20분으로 줄었다고 합니다.

최첨단 범용 모델과 경쟁하지 않고 문서 처리·임베딩처럼 범위가 명확한 작업에는 Arctic 모델을 개발하겠다고 합니다. 외부·오픈소스·자체 모델을 섞어 작업별로 효율적인 모델을 고르고, 고객 데이터를 한곳에 모아 Hybrid Tables와 Postgres를 기반으로 업무용 AI 애플리케이션까지 만들겠다는 방향입니다. 연간 가이던스 상향은 AI 제품과 핵심 사업이 동시에 강해진 결과라고 답했습니다.