GS의 보고서에 따르면, KOSPI 변동성 지수는 15년 동안 거의 없었던 수준까지 올라왔고, 과거 이런 구간에서는 KOSPI가 단기적으로 더 흔들린 뒤에야 변동성이 정점을 찍는 경우가 많았습니다.

하지만 변동성이 지금처럼 높을 때는 3~6개월 후 수익률이 통계적으로 대체로 긍정적으로 나타났고 상승 확률도 높아졌습니다.

동시에 Korea Equity Risk Barometer와 RSI가 팬데믹 이후 가장 낮은 수준으로 떨어지며 이미 과도한 리스크 회피가 진행된 상태를 보여주고 있어,

기술적·심리적 측면에서 모두 중기 반등 가능성을 시사하는 신호로 해석할수 있을것

맥킨지) 네오클라우드의 진화와 다음 행보(The evolution of neoclouds and their next moves)
1. 네오클라우드(Neoclouds)의 부상: 기회와 배경
1.1 등장 배경: 칩 부족과 공급망의 틈새
1) 구조적 원인: 생성형 AI 모델의 복잡성이 커지면서 고성능 컴퓨팅(GPU) 수요가 폭증했지만, 하이퍼스케일러(Hyperscaler, 예: AWS, Azure, Google Cloud)들이 첨단 칩 물량의 대부분을 선점했습니다.
2) 공급 공백: AI 스타트업, 연구소, 일반 기업들은 필요한 속도와 규모로 컴퓨팅 자원을 확보하지 못하는 상황이 발생했고, 이 틈을 타 독립적인 GPU 클라우드 제공업체인 '네오클라우드'가 등장했습니다.

1.2 현재 위상과 경쟁력
1) 규모: 전 세계적으로 100개 이상의 네오클라우드가 존재하며, 미국에서만 10~15개가 유의미한 규모로 운영 중입니다.
2) 가격 경쟁력: 하이퍼스케일러 대비 최대 85% 저렴한 가격으로 GPU를 제공하며, 더 빠른 프로비저닝(자원 할당)과 유연한 계약 조건을 앞세워 자금력이 부족한 AI 스타트업들을 유인했습니다.
3) 칩 제조사의 지원: AI 칩 제조사(예: 엔비디아 등)들은 매출처 다변화와 하이퍼스케일러와의 경쟁 유도를 위해 네오클라우드 생태계를 적극적으로 육성하고 칩을 우선 배정했습니다.

2. 투자자들은 왜 네오클라우드에 베팅하는가? (4가지 핵심 믿음)
투자자들은 네오클라우드가 단순한 '임대업'을 넘어설 것이라는 기대감을 가지고 있습니다.
1) SaaS로의 진화 (BMaaS is a stepping stone): 현재의 '베어메탈 서비스(BMaaS, 하드웨어 자체 임대)'는 초기 단계일 뿐이며, 향후 AI 모델 훈련 오케스트레이션, 추론 플랫폼, 산업별 특화 스택 등 'AI 네이티브 소프트웨어' 영역으로 확장하여 SaaS 기업 수준의 높은 멀티플(기업가치)을 받을 것으로 기대합니다.
2) 거대한 수요 (Too big to ignore): AI 컴퓨팅 수요는 2030년까지 약 200기가와트(GW)에 달할 것으로 예상됩니다. 인프라 공급 자체가 병목인 상황에서는 랙(Rack)을 설치하기만 하면 구매자를 찾을 수 있다는 믿음이 있습니다.
3) 구형 칩의 잔존 가치 (Long-tail value): 하이퍼스케일러와의 계약이 끝나더라도, 감가상각이 완료된 GPU를 최신 칩이 필요 없는 엔터프라이즈나 중견 기업에 저렴하게 임대하여 수익을 낼 수 있다고 봅니다.
4) 제조사의 안전판 역할 (Derisking effect): 칩 제조사들이 제공하는 우선 물량 배정, 금융 지원, 그리고 때로는 직접적인 구매 확약(offtake commitments)이 네오클라우드의 생존 가능성을 높여주는 안전장치로 작용합니다.

3. 냉정한 현실: 베어메탈 모델(BMaaS)의 경제적 취약성
보고서는 현재 주류인 단순 임대 모델이 구조적으로 매우 취약하다고 경고합니다.
3.1 낮은 마진율과 높은 민감도
1) 마진 구조: 감가상각 전 총마진(Gross Margin)은 55~65% 수준입니다. 하지만 인건비, 전력비, 유지보수비 등을 제외한 실제 영업 이익률은 14~16%에 불과하며, 이는 많은 비기술 소매업보다도 낮은 수준입니다.
2) 위험성: 가동률이 80% 밑으로 떨어지거나 임대 가격이 조금만 하락해도 수익률은 제로(0)에 수렴하게 되며, 부채 비용까지 고려하면 안전마진이 거의 없습니다.

3.2 칩 출시 주기에 따른 가격 침식 (Price Erosion)
1) 새로운 칩이 출시될 때마다 구형 모델의 가치는 급락합니다. 예를 들어, A100 칩의 시간당 임대 가격은 2021년 이후 약 52% 하락했습니다.
2) 일반적인 5년 감가상각 기간 동안 GPU 시간당 가격은 절반 이하로 떨어지기 때문에, 경쟁력을 유지하려면 자본을 회수함과 동시에 끊임없이 새로운 칩에 재투자해야 하는 '자본 집약적' 악순환에 빠집니다.

3.3 '대규모 계약'의 함정
1) 네오클라우드는 투자 유치와 가동률 보장을 위해 하이퍼스케일러에게 대규모로 자원을 빌려주는 계약(offtake agreements)을 맺곤 합니다.
2) 하지만 이는 매출 집중도 리스크(일부 기업은 매출의 절반 이상이 1~2개 고객에게서 발생)를 높일 뿐만 아니라, 마진이 박해 실제 수익성에는 큰 도움이 되지 않습니다.

4. 구조적 역설과 생존을 위한 미래 전략
4.1 구조적 역설 (Structural Paradox) 네오클라우드가 수익성을 높이기 위해 소프트웨어 스택(오케스트레이션, 플랫폼 등)을 구축하며 밸류체인 위로 올라가려 하면, 현재 자신들의 최대 고객이자 파트너인 하이퍼스케일러와 직접적인 경쟁 관계가 되어버리는 딜레마에 직면합니다.

4.2 생존을 위한 3가지 경로 과거 클라우드 1.0 시대의 스타트업들이 대부분 사라지거나 틈새시장으로 밀려났던 역사를 반복하지 않기 위해, 보고서는 다음 세 가지 전략을 제시합니다.
1) 틈새시장의 요새화 (Defensible Niche Markets):
하이퍼스케일러가 진입하기 어려운 영역을 선점해야 합니다.
소버린 컴퓨팅(Sovereign Compute): 데이터 주권을 중요시하는 정부나 지역 챔피언 기업을 대상으로, 하이퍼스케일러로부터 독립된 인프라를 제공합니다.
특화 서비스: 초저지연 추론이나 규제가 까다로운 특정 산업군(생명과학, 금융 등)에 최적화된 서비스를 제공합니다.

2) 스타트업과 동반 성장 (Stay Focused on Start-ups):
이미 선점한 하이퍼스케일러를 쫓기보다, 초기부터 관계를 맺은 AI 스타트업에 집중합니다.
이 스타트업들이 수십억 달러 규모의 유니콘으로 성장하면서 발생하는 거대 워크로드를 지속적으로 처리하며, 하이퍼스케일러가 모방하기 힘든 '신뢰 기반의 락인(Lock-in)' 효과를 구축합니다.

3) 통합 및 인수 (Consolidation):
공급 부족이 해소되면 경쟁력 없는 업체들은 도태될 것입니다. 일부는 하이퍼스케일러나 통신사(Telcos), 소버린 바이어들에게 인수합병(M&A)되는 길을 걷게 될 것입니다.

결론: 네오클라우드의 미래는 현재의 '희소성'에 기반한 단순 임대 모델을 넘어, 얼마나 빨리 차별화된 가치를 창출하느냐에 달려 있습니다. 초기 희소성을 장기적인 경쟁 우위(특화 시장, 소프트웨어 역량 등)로 전환하는 기업만이 살아남아 AI 인프라 스택의 한 층을 담당하게 될 것입니다