구글은 이제 AI 자본 지출을 위해 자사 주식 800억 달러를 매각하며, 10년간의 자사주 매입을 종료합니다.

5월 #중국 #원유 수입량 그래프, 일 평균 660만 배럴로 하락
- 이는 작년 평균 대비 -400만 배럴, 혹은 -38% 급감한 수치

#수요파괴

제가 이번주에 유가와 물가 그리고 금리에 대해 글을 써드린다 했는데... 오늘 밤에 아마 쓸거같네요.

20대 남자 75.3%와
50대 남자 61.7%

단순 숫자비교인데
그거 조차 못하는 사람들이 많습니다.

20대 남자가 극우화인지
50대 남자가 극좌화인지

숫자만 봐도 알 수 있는건데

보통 우리가 대구경북에서 이 당을 다 찍고,
전남전북에서 저 당을 다 찍는걸
극단화라고 표현합니다.

극단적으로 절대적인 비중으로 같은 선택을 하니깐요.

20대 남자의 선택이 옳든 틀리든
'극단화'되어 있다라는 명제는 팩트입니다.

- 베라 1개당 소캠용량 768GB는 앞의 SemiAnalysis가 주장한 '소캠 1개당 96GB' 숫자와 동일(베라 CPU 1대에 소캠 모듈 8개)

- 그런데 위 기사에서 '총 비트 수요는 변하지 않았다'는 것은 엔비디아가 단위용량을 줄이는 대신 출하계획을 두배로 늘렸을 때 타당한 얘기

- 더 확인이 필요하지만 두 소스에서 동일한 단위용량 축소를 언급했으므로 사실일 거라 가정하고 생각해야 할듯

- 하지만 의문은 엔비디아는 최근까지도 공식적으로 본인들은 '공급망을 충분히, 선제적으로 확보하고 있다'고 밝혔는데 갑자기 용량을 왜 축소했는가임

- 어쨌든 LPDDR의 극심한 공급부족을 다시 확인해주는 이벤트일 수 있는데, 그렇다고 엔비디아가 정말 '성능을 희생하면서 메모리 용량을 줄인게 맞는 것인지', 아니면 애초에 설정한 용량규격이 너무 과대했던 것인지, 정말로 단위 용량을 줄이는 대신 출하량을 더 늘리고 공급망 관리의 운신의 폭도 넓히려는 것인지 더 알아봐야 할 필요가 있음

'용량을 줄이고 출하량을 늘린다'
즉 또이또이다가 사실인지도 아직 확실치 않다.

위는 첼린저 해고 건수,
아래는 이전에 한번 올려드린 인디드 개발자 채용 공고.

미국의 전반적인 산업 영역에서 해고건수는 급증중이지만
소프트웨어 개발자 채용 공고는 26년부터 다시 늘고 있다.

1. 모든 산업이 다 안좋은데, ai 시장만 좋다.

2. 산업이 안좋다기보다, 기존 인력들을 ai 활용 가능한 개발자로 대체하고 있다.

요 두가지 가능성 정도로 압축

•CXMT 매출액•순이익 추이

다운사이클이 시작될 경우
그 파급력이 상당할 이유
메모리 3사의 독점이 깨지기 때문.

AI 내러티브가 수익성으로 옮겨가는 느낌

https://x.com/anilmurty_ai/status/2060124541272379522?s=46&t=xqAS5Xg0kII_7JxezPKEHw

2026년 상반기를 기점으로 AI 기업들의 IPO 준비 및 기업들의 대규모 실사용 데이터 누적으로 인해, AI 에이전트 비용이 '무제한/정액제(보조금 지급형)'에서 '실제 사용량(토큰 단위) 기반'으로 급격히 전환되고 있습니다. "AI 에이전트는 공짜나 다름없다"던 시대는 2026년 6월부로 종말을 고하고 있습니다.

2. 주요 기업들의 비용 충격 사례
마이크로소프트: 사내에서 폭발적으로 인기를 끌던 앤트로픽의 '클로드 코드' 라이선스를 2026년 회계연도 말(6월 30일)에 맞춰 전격 취소하고 자사 제품(깃허브 코파일럿)으로 강제 전환. 막대한 비용 부담이 원인으로 추정됨.
우버: 5,000명의 엔지니어에게 클로드 코드를 도입한 지 단 4개월 만에 1년 치 AI 예산 전체를 전액 탕진 (인당 월 $500~$2,000 지출).
오픈클로(피터 스타인버거): 3인 규모의 팀이 에이전트를 자율 가동(패스트 모드)하자 한 달 만에 130만 달러(약 17억 원)의 API 요금 폭탄 발생.
익명의 헬스케어 기업: 6개월간 무의식적으로 1조 개의 토큰을 소비하며 600만 달러(약 80억 원)의 예정에 없던 지출 발생.

3. 비용 폭탄의 구조적 원인 (리놉스텍 감사 결과)
개발자 간 극심한 편차: 같은 도구를 써도 사용 습관에 따라 인당 토큰 소비량이 최대 20배까지 차이 남.
컨텍스트 재전송 낭비: 청구 비용의 62%는 실제 작업이 아니라, 에이전트가 호출될 때마다 기존 코드 맥락(Context)을 반복해서 전송하는 데 낭비됨.
무인 자율 실행의 위험: 한 개발자가 주말 동안 자율 리팩토링 기능을 켜두었다가 주말 사이에만 4,200달러를 지출함.

4. 2026년 6월의 요금제 대전환
깃허브 코파일럿 (6월 1일): 정액제 기반에서 조직 전체 크레딧 풀을 둔 '토큰당 사용량 요금제(UBB)'로 변경. 헤비 유저의 비용 추적 가시화.
앤트로픽 (6월 15일): 구독 요금제 내 프로그래밍 방식(SDK, CLI 등) 사용 시 크레딧 제한(캡)을 도입하고 초과 시 API 요율 적용.

5. 시사점 및 향후 전망
주류 재무 의제 진입: 딜로이트가 CFO를 위한 '토큰 경제학 가이드'를 발간하는 등 AI 비용 관리가 테크 부서를 넘어 재무/경영진의 핵심 과제로 부상.
새로운 시장의 탄생: AI 에이전트의 비용을 측정, 예측, 최적화(감소)해주는 '비용 통제(Cost Discipline / FinOps) 솔루션' 계층이 가장 시급하고 가치 있는 AI 인프라 비즈니스로 급부상함.

토큰 비용에 대한 이야기가 슬슬 시작됩니다.

이미 다 말씀드렸던 내용

지금까지야 편하게 무제한 요금제 제공하면서 쓰게 하니까 트래픽이 수직 상승했고, 그로인해 벨류가 정당화 되었는데...

구글도 빚 왕창내기 시작한 지점에
결국 수익성 방어를 위해 토큰 가격을 올려야하는 국면에 진입.

여기서 기업들이 그 토큰가격 상승 or 토큰 사용량 기반 과금구조를 받아들인다면
Ai와 반도체는 한번 더 벨류 상승 정당화를 받을 수 있고
( 소프트웨어 공급과잉까지 시간을 벌어 달릴 수 있는거고 )

만약 여기서 마이크로소프트처럼 자사 ai모델로 급전환하거나,
중국의 딥시크처럼 저가모델로 전환하거나,
사용량을 아껴서 트래픽이 폭락한다면

한번 쉬어가겠죠.

이미 중국 딥시크 역시 최근 트래픽이 몰리고있고

>>Anthropic: 막대한 연산 비용이 IPO 추진의 주요 배경…전 세계에 첨단 AI 개발 속도 조절 촉구

•Anthropic의 공동창업자 겸 사장은 AI 모델 학습이 극도로 자본집약적인 사업이라고 밝혔음. 그는 이러한 사업에는 공개시장이 자금을 조달하는 데 매우 적합한 환경이라고 설명하며, 높은 연산 비용이 IPO를 추진하는 주요 이유 중 하나임을 시사했음. 같은 날 Anthropic은 별도의 글을 통해 내부 데이터상 자사의 최첨단 AI 모델 능력이 매우 빠른 속도로 향상되고 있다고 공개

•회사는 이에 따라 세계 주요 AI 연구소들이 첨단 AI 개발 속도를 늦추는 방안을 진지하게 검토해야 한다고 주장. 다만 일부 시장 관계자들은 이러한 발언을 안전성 우려 제기보다는 Anthropic의 기술력을 부각하기 위한 일종의 마케팅 전략으로 해석

>摘要：Anthropic PBC联合创始人兼总裁表示，AI模型训练是极度资本密集型业务，公开市场非常适合为此类业务提供融资。同日，Anthropic发布文章，披露内部数据显示其最先进模型的能力正快速跃升，并呼吁顶级AI实验室认真考虑放缓开发节奏，但部分市场人士将其解读为一种营销策略。

어제 엔스로픽도 공식적으로
최근 대형 IPO(상장러쉬)가 급증하는걸 우려했음.

걍 이 부분은 구글만 봐도 답 나옴.

전세계 최강 현금 기업인 구글마저 빚투해야 하는 상황.