2026년 3월 4일 수요일

생각정리 192 (* IRAN)

개인적으로 정치 거시경제 관련해서는 한 애널리스트분께 많이 의지를 하고있다. 
언제나 감사한 마음이다.

트럼프-이란 리스크를 보는 프레임: 지지율, 유가, 전후 수확


세미나에서 농담 반 진담 반으로 나온 말이 있었다. 트럼프는 판이 불리해지면 **“무슨 미친 짓이라도 할 수 있다”**는 정치적 리스크 인식이다. 금요일 애널리스트분과의 농담이 그 주 주말에 미국의 이란 공습으로 현실화됐다. 

미국 정치에서 대외안보 충격은 지지율을 단기간에 끌어올릴 수 있는 장치로 기능해왔고, 2026.11월 중간 선거가 가까울수록 그 유인이 커진다는 점이다.

(당시 메모)

미 대선·트럼프 리스크

  • 올해 최대 리스크 중 하나: 중간선거 패배/트럼프 변수.
  • 트럼프가 역전을 위해 **“무슨 미친 짓이라도 할 수 있다”**는 정치적 리스크 인식.
  • 역사적으로 지지율을 폭발적으로 끌어올린 사례들:
    • 부시(아버지) 9·11 테러 직후 지지율 90%
    • 케네디 70% (쿠바 미사일 위기)
    • 즉, 미국 본토에 군사적 위협이 가해지는 상황이 지지율 급등 계기였다는 데이터.

1) “대외안보 충격 → 지지율 급등”의 작동 방식


역사적으로 대통령 지지율이 급등하는 전형적 계기는 경기 개선이 아니라 본토 테러·핵위기급 안보 충격이었다. 이른바 rally-around-the-flag 패턴이다. 대표 사례로는 **조지 W. 부시(아들)**의 9·11 직후 지지율 급등이 자주 인용된다. 이 패턴이 중요한 이유는, 구조적 불만(물가·경기)을 단기간에 뒤집기 어렵더라도 안보 프레임은 여론을 빠르게 재정렬할 수 있기 때문이다.



https://n.news.naver.com/article/011/0004595998


이란이 미국 본토 공격 가능성을 부각할수록, 역설적으로 트럼프에게는 국내 여론을 결집시키고 지지율을 끌어올리는 재료가 되는 아이러니한 구도가 만들어질 수도 있겠다.

2) 당시에는 이란을 전쟁 리스크로 “끝까지” 연결하지 못했다


처음에는 전쟁 리스크를 이란과 직접 연결해 생각하지 못했고, 설령 연결했다 하더라도 호르무즈 해협 봉쇄 → 유가 급등을 제한적으로 봤다. 러-우전쟁과 다른 양상의 단기전으로 끝날 가능성을 더 크게 봤기 때문이다.

그래서 최근과 같은 패닉셀-급락의 전개는 당시에는 자연스럽게 떠올리기 어려웠고, 설령 상상했다 해도 포지션을 바꿀 근원 변수로까지 판단했을지는 확신이 없다. “리스크를 안다”와 “액션을 한다” 사이의 간극이 크다는 점이 핵심이다.

3) 후속 국면의 핵심: 호르무즈 리스크는 “가격화”로 관리될 수 있다


이번 국면에서 흥미로운 지점은 전술보다 리스크가 관리되는 방식이다.

  • 호르무즈 관련 위험은 단기적으로 공포를 자극하지만, 정책은 이를 보험·보증 형태로 “가격화”해 통제하려는 방향으로 움직일 수 있다.

  • 트럼프가 DFC 등을 통해 페르시아만(호르무즈 포함) 항로에 대해 정치적 리스크 보험과 금융 보증을 “합리적 가격”으로 제공하라고 지시했다는 흐름은, 유가 급등이 물가 → 선거 리스크로 번지는 것을 막겠다는 의지로 읽힌다.


즉 호르무즈 리스크가 ‘유가를 무한히 올리는 변수’라기보다 ‘관리 대상’으로 전환될 수 있다는 해석이다.

4) 모즈타바 하메네이: “결사항전”보다 “생존·자산보전”이 먼저 떠오른 이유


모즈타바 하메네이를 보며 내가 강하게 든 인상은, 신앙·애국의 결사항전형이라기보다 자기 안위(생존)와 자산보전 우선에 가깝다는 쪽이다. 근거는 화려한 수사가 아니라 “돈의 구조”다.


https://en.wikipedia.org/wiki/Mojtaba_Khamenei



  • 해외에 걸친 자산(런던·두바이 부동산, 유럽 내 해운·은행 관계 등)이 거론되고

  • 개인 명의가 아니라 중개자·다중 관할권·계층화된 법인 구조로 소유·이동 경로가 설계되어 있으며

  • 감시가 강화되면 매각·구조조정이 이뤄졌다는 정황이 함께 제시된다.


이런 구조는 “끝까지 버틴다”보다는 “상황이 나빠지면 정리하고 빠진다”를 먼저 떠올리게 한다. 물론 이는 공개 정황을 바탕으로 한 개인적 추정이지만, 전쟁 국면에서 엘리트의 행동을 볼 때 이념보다 ‘퇴로’가 더 솔직한 단서가 되는 경우가 많다.



https://www.joongang.co.kr/article/25409265


(모든 이권을 누려오며 저렇게나 열심히 자기 자산을 관리하며(?) 살아온 사람이 언제든 자신 머리위로 폭탄이 떨어질 수 있다는 위협감과 죽음의 불안감을 안고 살고자 할까?)

난 아니라고 본다. 


5) 애도 장면은 ‘이란 전체’가 아니라 ‘체제 옹호 세력’의 일부일 수 있다


일부 외신에 하메네이를 애도하는 장면이 등장하지만, 나는 그 장면이 이란 전역에서 시위를 주도했던 대다수의 젊은 시민을 대표한다기보다 현 체제 옹호 세력의 일부를 포착한 것일 수 있다고 본다. 카메라에 잡힌 군중은 ‘전 국민 평균’이 아니라, 특정한 조직·이해관계 집단일 가능성이 있다.

이 관찰은 내 결론과 이어진다. 이번 전후 이란 사회를 바꿔나갈 가장 큰 동력은 외부 적대에 대한 단일 결집이라기보다, 소수 이권층 vs 다수 수탈·소외층의 내부 균열과 재정렬일 수 있다는 점이다.

6) 그럼에도 “왜 신정체제 옹호 세력이 남아 있나”는 설명이 필요하다


내부 균열이 크더라도 체제 옹호 세력이 남는 이유는 대체로 다섯 축이 겹친다.

  1. 이권·고용의 배분 구조: 국가·준국가기관·종교재단·IRGC 연계 구조에서 일부 집단은 체제에 생계가 걸린다.

  2. 조직화된 동원 기반: 바시즈(Basij) 같은 친정권 네트워크는 자발과 동원이 섞인 형태로 지지를 만들어낸다.

  3. 이념·정체성: 종교적 권위, 반외세 내러티브가 긴장 국면에서 결속을 강화한다.

  4. 혼란 회피: 붕괴 이후의 내전·치안 붕괴 공포가 “차악 선택”을 만든다.

  5. 강압·정보 환경: 진짜 지지와 공포에 의한 순응이 외부에서 구분되지 않는다.


즉 “이해가 안 된다”기보다, 이해관계·동원·정체성·공포·강압이 동시에 작동한 결과로 보는 편이 설명력이 높다.

7) 결론: 트럼프의 인센티브를 연결하면 한 줄로 정리된다


내가 보는 큰 그림은 다음의 연쇄다.

  1. 트럼프는 이란 공격을 ‘정치적 업적’으로 포장해 지지율 반등을 꾀하고, 이를 훈장 삼아 중간선거 우위를 노릴 유인이 크다.

  2. 동시에 유가가 튀면 물가가 흔들려 성과가 상쇄되므로, 사우디를 포함한 OPEC에 추가 증산을 유도해 원유 초과공급(가격 안정/하락) 국면을 만들려 할 가능성이 높다.

  3. 전후 구도에서 협상 가능한 친미 성향 정권/권력 블록이 형성되면, 트럼프는 군사·외교적 우위를 바탕으로 추가 이익(조건)을 요구하는 쪽으로 움직일 수 있다.

  4. 여기에 DFC를 통한 해상무역 보험·보증 확대는, 결과적으로 영국 중심의 해상보험 시장 일부를 잠식하는 “예상치 못한 수확”으로도 해석될 수 있다.


정리하면, 이번 국면은 단순한 전쟁 뉴스가 아니라 **(지지율)–(유가/물가)–(중간선거)–(전후 협상 수확)–(금융/보험 인프라 주도권)**까지 한 덩어리로 맞물린 정치경제 이벤트로 보인다.

내가 호르무즈 해협 봉쇄가 장기화되지 않을 수 있다고 보는 가설의 핵심도 결국 하나다. 전쟁의 향방을 결정짓는 변수가 ‘외부 적대에 대한 결집’만으로 단순화되기 어렵고, 오히려 전후 국면에서는 이란 내부의 균열과 이해관계 재정렬이 더 큰 동력으로 작동할 가능성이 높다는 점이다.

물론 여러 중동 전문가들이나 미국·이란 양측이 강경한 태도로 장기전을 불사하겠다는 메시지를 내더라도, 나는 실제 전개가 그렇게까지 길어질 것 같지 않다는 쪽에 더 무게를 둔다. 다만 이 판단이 내 관점의 편향일 수 있다는 가능성은 염두해둬야겠다.

이쯤에서 작년 이스라엘 네타냐후 총리가 이란 국민들에게 보낸 '현 정권에 맞서 싸워라'라는  메세지 영상이 다시 떠오른다.


https://www.youtube.com/watch?v=OcxxHS1vU5s


=끝

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생각정리 191(* OCS)


Broadcom의 “구리 유지” 발언이 갸우뚱했던 이유, 그리고 OCS 스터디 정리


아침에 브로드컴(Broadcom) 어닝콜을 정리하다가 한 지점에서 갸우뚱하게 되었다. 회사는 다음과 같이 말한다.

“We are uniquely positioned to enable these customers to stay on direct attached copper through our 200G service.”

 

“In 2028, our XPU customers will likely continue to stay on direct attached copper, and this is a huge advantage as the alternative of going to optical is more expensive and requires significantly more power.”


요지는 명확하다. 브로드컴은 **200G 솔루션을 통해 고객이 Direct Attached Copper(DAC)**를 유지할 수 있게 해주는 것이 자사만의 강점이라고 주장한다. 더 나아가 2028년에도 XPU 고객은 구리를 계속 쓸 가능성이 크다고 말한다. 그리고 광(Optical)으로 전환하는 대안은 더 비싸고 전력 소모도 크게 늘어난다고 덧붙인다.


그런데 이 톤은 4Q25 이전, 한 분기 전과 비교하면 사뭇 다른 느낌이다. 당시 회사의 뉘앙스는 보다 절제되어 있었다. 즉 **“scale-up은 가능한 한 랙 안에서 copper로 오래 가려는 시도가 있다”**는 관측을 전제로 하되, **“최후의 순간에야 silicon photonics로 간다”**는 식으로 광 전환의 불가피성 자체는 열어두는 방향이었다.


이 차이는 “구리의 절대우위”를 주장하느냐의 문제가 아니다. 핵심은 적용 구간과 시간표이다. 랙/섀시 내부처럼 (1) 매우 짧은 리치, (2) 극단적으로 높은 집적, (3) 단순성과 비용이 최우선인 구간에서는 구리가 여전히 가장 싸고 단순한 해법으로 남아 있을 수 있다. 이때 중요한 표현은 **“아직은(not anytime soon)”**이다. 방향성(광 전환)을 부정하기보다, 전환 타이밍을 늦게 본다는 의미에 가깝다.


하지만 같은 시점, 엔비디아(NVIDIA)는 구리에서 광으로의 전환을 오히려 서두르는 방향에 더 가깝게 보인다. 핵심 기업과의 전략적 파트너십을 통해 공급망을 선점하고, 차세대 아키텍처로의 전환을 앞당기려는 움직임이 관측된다.

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-coherent-announce-strategic-partnership-to-develop-optics-technology-to-scale-next-generation-data-center-architecture


이 지점에서 내 해석은 다음과 같다. Agent AI 확산이 촉발할 다음 변곡점을 감안하면, 엔비디아의 진화 방향이 브로드컴이 제시하는 “구리 유지”의 톤보다 현실성이 높아 보인다. 반대로 브로드컴의 발언은, Agent AI가 가져올 구조 변화의 타이밍보다 몇 걸음 뒤에 머물러 있는 것 아닌가라는 생각을 들게 한다.


그리고 이 문제의식은 자연스럽게 한 주제로 연결된다. 이전 글에서 광학 인터커넥트를 다루면서도 충분히 풀지 못했던 주제, 바로 **OCS(Optical Circuit Switch)**이다. 이번 글은 OCS를 “한 번에 이해”할 수 있도록 전문용어를 최대한 줄이고, 필요한 개념만 단계적으로 쌓는 방식으로 정리한다. 목표는 세 가지이다.

  • OCS가 무엇인지

  • 왜 스파인(Spine) 스위치를 일부라도 대체할 수 있다고 말하는지

  • 왜 다음 단계가 **DCI(데이터센터-데이터센터 연결)**로 확장되기 쉬운지

1) 먼저 용어를 가장 쉬운 말로 정리한다


패킷(packet)


인터넷에서 데이터는 한 번에 큰 덩어리로 이동하지 않고, 보통 작은 조각으로 잘라 이동한다. 이 작은 조각 하나가 패킷이다.

긴 문서를 우편으로 보낼 때 여러 봉투로 나눠 보내는 것과 유사하다. 봉투 하나가 패킷이다. 패킷에는 “어디로 가야 하는지” 같은 주소 정보가 담긴다.


스위치(switch)


스위치는 쉽게 말해 갈림길 안내원이다. 패킷이 들어오면 주소를 읽고, 어느 경로로 내보낼지 결정한다.


큐(Queue)와 큐잉(Queueing)


큐는 줄 서는 것이고, 큐잉은 줄이 생겨 기다리는 현상이다. 톨게이트에 차가 몰리면 줄이 생기듯, 네트워크에서도 트래픽이 몰리면 스위치 내부에 대기 줄이 생긴다. 이때 지연(latency) 이 커지고, 지연이 들쭉날쭉해질 수도 있다.


광(Optical) / 전기(Electrical)


데이터는 전기 신호로도, 빛 신호로도 전달된다. 일반적으로 빛은 고속·장거리 전송에 유리하고, 전기는 **근거리·처리(연산/스위칭)**에 유리하다.


여기서 중요한 포인트가 있다. 많은 네트워크 장비는 “빛으로 오던 신호를 스위치에서 전기로 바꿔 처리하고, 다시 빛으로 바꿔 내보내는” 구조를 가진다. 이 과정의 빛↔전기 변환(O/E/O) 은 전력 소모와 발열을 크게 만든다.

2) OCS를 한 문장으로 설명하면 무엇인가


OCS(Optical Circuit Switch)는 ‘빛이 지나가는 길(광 경로)을 통째로 연결해주는 교환기’이다.


일반 스위치는 패킷을 하나하나 읽고(주소 확인), 그때그때 어느 길로 보낼지 결정한다. 반면 OCS는 패킷을 세밀하게 읽기보다, 아예 A와 B 사이를 일정 시간 ‘광의 전용 통로’로 연결해버린다.


비유로 보면 차이가 더 선명해진다.

  • 일반 스위치: 택배 허브이다. 들어오는 상자를 하나씩 스캔해 목적지별로 분류한다.

  • OCS: “A 공장 ↔ B 창고” 사이에 전용 고속도로를 일정 시간 열어주는 방식이다. 고속도로가 열려 있는 동안은 차(데이터)가 그냥 쭉 지나간다.


즉, 일반 스위치는 “매 순간, 매 조각 데이터를 판단”하는 장치이고, OCS는 “연결 자체를 바꿔서 통로를 고정”하는 장치이다.

3) 스파인 스위치는 무엇이고 왜 중요한가


대규모 데이터센터 네트워크는 단순화하면 2~3층 구조로 이해할 수 있다.

  • 랙(rack): 서버나 GPU가 꽂혀 있는 단위 묶음이다.

  • 리프(leaf) / ToR(Top-of-Rack): 랙 근처에서 트래픽을 모아주는 1차 구간이다(동네 길에 해당한다).

  • 스파인(spine): 여러 랙을 서로 연결해주는 중심 백본 구간이다(고속도로 교차로에 해당한다).


AI 클러스터처럼 규모가 커질수록 랙-랙 간 이동량이 폭발한다. 그 결과 스파인 장비는 더 커지고 더 비싸지며, 전력과 발열 부담도 급격히 커진다. 결국 스파인은 성능이 아니라 전력·열·TCO 문제로 병목이 되기 쉬운 지점이다.

4) 왜 OCS가 스파인을 ‘대체’할 수 있다고 말하는가


핵심은 다음 한 문장으로 압축된다.


AI 트래픽은 특정 구간에서 ‘큰 데이터가 특정 상대에게 오래 흘러가는 패턴’을 만들기 때문에, 패킷을 계속 분류하는 방식보다 ‘전용 통로’를 만들어 흘려보내는 방식이 유리해질 수 있다.

이를 조금 더 구조적으로 풀면 다음과 같다.

(1) 기존 스파인 스위치의 본질은 ‘분류 작업’이다


트래픽이 몰리면 스위치는 패킷마다 주소를 읽고 분류한다. 이 분류 작업이 커질수록,

  • 전력이 증가하고

  • 발열이 늘며

  • 큐잉이 발생해 지연이 커지고

  • 규모 확장 시 비용(TCO) 이 급격히 상승한다.


(2) AI에서는 ‘전용 통로’가 성립하는 상황이 자주 나온다

예를 들어 대규모 학습/추론에서 GPU들이 동기화하거나 대규모 텐서/그래프를 교환하는 구간은, 한동안 특정 랙-특정 랙 사이에 트래픽이 집중되는 형태를 만들기 쉽다.

  • A랙 ↔ B랙이 한동안 큰 데이터를 계속 교환하고

  • C랙 ↔ D랙도 비슷한 흐름을 유지하는 식이다.


이때는 패킷을 매번 읽고 분류하기보다,

  • A↔B 전용 통로, C↔D 전용 통로를 열어두고

  • 그 통로로 데이터를 그냥 흘려보내는 편이
    전력과 비용 관점에서 유리해질 수 있다.


(3) OCS는 ‘분류’를 줄이고 ‘전력/열’을 낮추는 쪽으로 기울 수 있다

OCS는 패킷을 세밀하게 읽고 판단하는 부담을 줄이고, 연결을 구성해 통째로 흘려보내는 방식이다. 결과적으로 스위치의 복잡한 전기적 처리 부담이 감소한다.


다만 여기서 중요한 주의가 있다.

“스파인 스위치가 완전히 사라진다”로 단정하면 위험하다.

현실적으로는 일부 트래픽은 OCS가 처리하고, 나머지는 기존 스파인/패킷 스위치가 처리하는 하이브리드 구조가 더 자연스럽다. 즉, “대체”는 “전면 교체”가 아니라 부분 대체/역할 재배치에 가깝다.

5) 왜 ‘전력’과 ‘TCO’가 계속 핵심이 되는가


AI 데이터센터의 병목은 점점 연산칩 자체보다는 전력·열·설비 한계로 이동하고 있다. 스파인 스위치는 패킷을 읽고 분류하는 고성능 전기 처리 장치이므로, 성능이 올라갈수록 전력 소모가 커지기 쉽다.


반면 OCS는 분류 부담을 낮추는 방향이므로,

  • 스케일업(더 큰 클러스터)에서 늘어나는 스파인 구간 부담을

  • 전력과 TCO 관점에서 일부 상쇄할 수 있다는 논리가 성립한다.


이 맥락에서 보면, “스파인은 트래픽 기반이고 OCS로 가능”이라는 논지는 결국 스파인 구간의 역할이 ‘정교한 분류’보다 ‘대용량 통로’에 가까워지는 순간이 생긴다는 전제 위에 서 있다.

6) 왜 다음 단계가 DCI로 확장되기 쉬운가


DCI는 데이터센터와 데이터센터를 연결하는 것이다. 여기서도 직관은 크게 다르지 않다.

(1) 내부에서 ‘전용 통로’가 의미가 커지면, 외부 연결에서도 같은 고민이 반복된다


클러스터가 커질수록 한 건물/한 센터에 다 넣기 어려워진다. 전력·냉각·부지·운영의 제약 때문에 여러 건물이나 여러 캠퍼스로 분산된다. 그러면 자연스럽게 센터-센터 사이에 큰 데이터 이동이 늘어난다.


AI 트래픽의 성격(큰 덩어리 이동, 일정 시간 지속되는 흐름)은 바깥에서도 반복되기 때문에, 내부에서 강화된 “전용 통로” 논리가 외부로도 확장되기 쉽다.


(2) 거리가 늘어날수록 전기보다 빛이 유리해진다


거리가 길어질수록 전기는 손실과 제약이 커지고, 대용량일수록 광 기반이 유리해진다. 결국 데이터센터 밖 연결은 광 중심으로 갈 가능성이 높다.


(3) 다만, OCS가 곧바로 ‘장거리 전송’ 그 자체는 아니다


여기서 오해하면 안 된다. DCI는 스위치만으로 되는 것이 아니라 장거리 전송을 위한 별도 기술과 장비가 필요하다. 그럼에도 “가능한 한 광 도메인으로 유지해 전력/비용을 낮추려는 방향”은 내부에서 외부로 이어지기 쉽다. 따라서 OCS는 DCI를 대체한다기보다, DCI로 확장되는 과정에서 결합 요소로 채택될 가능성이 커지는 것으로 이해하는 편이 정확하다.

7) 한 줄 결론


“OCS가 향후 엔비디아의 랙-랙 연결에서 스파인 스위치를 대체하느냐”라는 질문에 대해, 결론은 다음과 같이 정리할 수 있다.


일부 트래픽/일부 구간에서 대체(또는 상당 부분 역할 이전)될 가능성이 커지는 방향이라고 이해하는 것이 합리적이다.

특히 큰 데이터 흐름이 일정 시간 지속되는 패턴이 강화될수록, “분류형(패킷 스위치)” 대비 “전용 통로형(OCS)”의 전력·TCO 경제성은 개선될 수 있다. 그리고 클러스터가 더 커져 여러 센터로 분산될수록, 동일한 논리가 DCI에서도 반복되며 확장될 여지가 커진다.

부록: 컨센서스 정합 기준 FY2026~FY2028E 요약표 (US$ mn)


Lumentum (FY2026~FY2028E) 실적 요약표 (US$ mn)

(US$ mn)FY2026E     FY2027E     FY2028E

총매출
2,907
4,656
5,912
Components 소계1,7002,4803,000
ㆍScale-out lasers(EML/CW, 800G~1.6T 등)9001,1501,250
ㆍCPO/ELS lasers(UHP 레이저/ELS 콘텐츠 확장)3308801,300
ㆍTelco/Other components470450450
Systems 소계1,2072,1762,912
ㆍCloud Transceivers1,0001,4501,650
ㆍOCS150650750
ㆍOther Systems(Optical Scale-up 포함)5776512
영업이익7691,5751,843


Coherent (FY2026~FY2028E) 실적 요약표 (US$ mn)

(US$ mn)          FY2026E     FY2027E      FY2028E

총매출
6,926
8,606
10,139
Data Center & Communications 소계5,0606,7108,130
ㆍPluggable Transceivers(800G/1.6T)2,9503,4503,700
ㆍCPO(Scale-up 중심)6501,5502,650
ㆍOCS(LC 기반)2808501,250
ㆍDCI/Scale-across & Telco components1,180860530
Industrial 소계1,8661,8962,009
ㆍSemicap520650820
ㆍIndustrial lasers/others1,3461,2461,189
영업이익1,4161,9552,472



=끝

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2026년 3월 3일 화요일

생각정리 190 (* Optical Interconnect Bottleneck)

레버리지 투자자들의 강제 청산인지, 이란의 호르무즈해협 리스크 장기화에 대한 헤지인지, 혹은 고밸류 구간에서의 기간 조정인지. 이번 패닉셀의 정체를 단정하기는 어렵다. 그래서 여기에 억지로 의미를 덧씌우거나, 감정에 휩쓸려 패닉셀에 동참하기보다는 공부에 집중하기로 했다.

이에 이전 NAND 글에 이어, 광학 인터커넥터 밸류체인을 정리한 내용을 기록으로 남긴다.

이전 글에서 계속 언급했듯,


NVIDIA의 차세대 Rubin 시리즈에서 나타날 구조적 변화는 기존과 다른 역할 분담을 만들 가능성이 크다고 본다.

그 결과, 이전과 다른 새로운 수요가 열릴 제품은 eSSD와 광학 인터커넥터가 될 수 있다고 개인적으로 추정해 집중투자를 이어나가고 있다.

엔비디아가 포토닉스(광자학) 기술을 개발하는 두 기업에 총 40억 달러를 투자한다고 발표.
엔비디아는 루멘텀(Lumentum)과 코히런트(Coherent)에 각각 20억 달러씩 투자하기로 결정


광학인터커넥터 밸류체인 이해: InP 웨이퍼에서 CPO까지, 그리고 Rubin이 만드는 병목의 이동


0. 한 줄 요약: 왜 지금 광학인터커넥터인가


AI 데이터센터에서 성능을 결정하는 병목은 점점 연산(GPU) 자체보다 **데이터 이동(Interconnect)**으로 이동하고 있다.

모델이 커질수록 GPU 간 동서 트래픽이 커지고, 여기에 컨텍스트 메모리가 커질수록 외부 메모리 계층(SSD 등) 의존이 늘어나면서 네트워크가 더 많이, 더 자주, 더 멀리 데이터를 옮겨야 한다. 그 결과 전기 배선만으로는 전력·거리·신호무결성 한계가 빠르게 드러나며, 광 링크 비중 증가와 더 나아가 CPO(Co-Packaged Optics) 도입이 가속되는 흐름이다.


NVIDIA는 **Spectrum-X Photonics(CPO 스위치)**를 발표하며 2026년 출시 계획을 명시하였다. (NVIDIA Newsroom)
Broadcom도 CPO 스위치 제품화 흐름을 공식 메시지로 제시하고 있다. (Broadcom Press Release)

1. InP 웨이퍼란 무엇인가


InP(Indium Phosphide) 웨이퍼는 데이터센터 광통신에서 핵심인 레이저(DFB, EML), 수신기(PD) 같은 광소자 제작에 널리 쓰이는 III-V 화합물 반도체 기판이다.

광학인터커넥터를 아주 단순화하면 다음 3요소로 구성된다.

  • 빛을 만든다(광원: 레이저)

  • 빛에 데이터를 싣는다(변조)

  • 빛을 멀리 보낸다(파이버/커넥터/스위칭)

이 중 “빛을 만든다”의 출발점이 되는 재료 플랫폼이 InP 웨이퍼이다.

2. InP 웨이퍼와 실리콘 웨이퍼는 무엇이 다른가


이 파트는 ‘왜 InP 공급망이 자주 병목이 되는지’를 이해하기 위한 핵심이다. 결론부터 말하면, 실리콘은 만들기 쉬운 방향으로 산업이 표준화되어 있고, InP는 물리·화학적으로 조성이 흔들리기 쉬워 공정 윈도우가 좁다는 차이가 있다.

InP웨이퍼
골드만삭스


2.1 원소 vs 화합물: 조성 유지가 난이도의 뿌리이다

  • 실리콘 웨이퍼는 “원소”라서, 고순도 실리콘을 녹였다가 단결정으로 뽑는 과정에서 조성 이슈가 비교적 단순하다.

  • InP 웨이퍼는 “화합물(In + P)”이다. 고온에서 **P(인)**이 날아가 조성이 흔들리기 쉬워, 단결정 성장 단계에서 화학량론(조성) 유지가 구조적으로 어렵다. 이 특성이 난이도와 비용의 근본 원인이다. (Springer)


2.2 성장 방식: 실리콘은 CZ가 표준, InP는 공정 제약이 강하다

  • 실리콘은 CZ 성장 기반으로 대구경(300mm) 대량생산 체계가 확립되어 있다.

  • InP는 조성/결함 제어를 위해 VGF(Vertical Gradient Freeze) 같은 방식이 중요하게 쓰인다. VGF는 온도 구배를 정밀 제어해 결정화를 유도하는 방식으로 소개된다. (PVA TePla CGS)


2.3 대구경화: 코스트는 내려도 병목은 ‘위로’ 이동하는 경향이다

InP는 6인치(150mm) 등 대구경화가 중요한 이슈이며, Coherent는 InP 웨이퍼 팹 역량을 전략적으로 강조한다. (Coherent Blog)

다만 “웨이퍼가 싸지고 많이 나온다”가 곧바로 공급망이 풀린다는 뜻은 아니다. 광소자는 웨이퍼 다음 단계에서 더 자주 병목이 터지며, 대구경화로 수요가 더 빨리 커지면 병목이 에피·패키징·테스트로 이동하는 경향이 강하다.


2.4 InP 웨이퍼(기판) 핵심 플레이어(예시)

  • Sumitomo Electric(5802.T): InP substrates 제품 제공. (Sumitomo Electric)

  • AXT(AXTI): 화합물 기판 사업 명시. (AXT IR)

  • Coherent(COHR): InP 웨이퍼 생산역량 강조. (Coherent Blog)

3. 왜 InP 에피·가공·패키징·테스트에서 병목이 생기는가


InP 공급망 병목을 ‘진짜로’ 이해하려면, 웨이퍼 다음 단계가 더 중요하다. 공장 관점으로 보면, 웨이퍼는 “바닥재”에 가깝고, 성능·수율·출하량을 좌우하는 과정은 에피(Epi) → 디바이스 가공 → 패키징 → 테스트에 몰려 있다.

3.1 빵-크림 케이크 비유로 이해하는 병목의 본질


InP 레이저 밸류체인을 케이크로 비유하면 다음과 같다.

  • **InP 웨이퍼(기판)**는 “빵의 바닥(빵판)”이다. 빵판이 없으면 케이크를 만들 수 없다.

  • **에피(Epi)**는 “크림”이다. 케이크의 맛(성능)을 결정하는 핵심이 크림의 질과 균일도이다.

  • 디바이스 가공은 “크림 위에 모양을 내고, 층을 정리하고, 케이크를 제품 형태로 컷팅하는 과정”이다.

  • 패키징은 “조각 케이크를 상자에 담고 흔들리지 않게 고정하고(정렬), 운송 중에도 무너지지 않게 만드는 작업”이다.

  • 테스트/번인은 “맛이 변하지 않는지(수명/신뢰성) 확인하려고 일정 시간 냉장·숙성·검수하는 과정”이다.


이 비유가 주는 핵심 메시지는 한 가지이다.

빵판(InP 웨이퍼)을 충분히 찍어내도, 크림(에피)이 균일하지 않으면 케이크는 대량 출하가 불가능하다는 점이다. 그리고 EML처럼 “크림을 두 종류로 동시에 완벽히” 발라야 하는 제품은 더 쉽게 병목이 생긴다.

3.2 에피(Epi): 성능과 수율을 사실상 결정하는 단계이다


레이저/EML은 기판 위에 **활성층(MQW 등)**을 정밀 적층해 빛의 특성을 만든다. 에피 두께·조성·도핑이 조금만 흔들려도 파장/출력/노이즈/수명 스펙이 깨진다.

즉 웨이퍼가 있어도 에피 레시피가 흔들리면 양품 수율이 떨어지고 출하량이 막힌다. 에피 장비 증설과 레시피 안정화는 시간이 길어 병목이 생기기 쉽다.

3.3 디바이스 가공: 공정 표준화가 약하고 광특성이 민감하다


III-V 광소자는 포토/에칭/금속/패시베이션 등 공정이 결합되며, 공정 변화가 광특성에 민감하다. 특히 고속 제품일수록 허용 오차가 작아 수율 변동이 곧바로 공급 쇼티지로 이어진다.

3.4 패키징: “빛 정렬”이 가장 비싸고 느린 작업이 되기 쉽다


광패키징의 핵심은 “칩을 붙이는 것”이 아니라 광이 손실 없이 들어가고 나오는 정렬이다. PHIX는 PIC 패키징에서 sub-micron precision alignment 필요성을 명시한다. (PHIX Design Guidelines PDF)

정렬이 미세하게 어긋나면 삽입손실이 커지고 링크 마진이 무너져 불량이 된다. 자동화가 어렵고 공정 시간이 길어져 캐파 병목이 생기기 쉽다.

3.5 테스트/번인: 출하 캐파를 잡아먹는 ‘숨은 병목’이다


레이저는 다중 온도 테스트, 번인(burn-in) 등 시간이 오래 걸리는 검증이 필요하다. Broadcom은 CW 레이저 다이 출하에서 burn-in 및 multi-temperature test를 언급한다. (Broadcom CW Lasers)

따라서 “칩을 만들었다”가 끝이 아니라, 테스트 시간이 출하량 상한을 결정할 수 있다.

4. 트랜시버의 두 갈래: EML 기반 vs CW 레이저 기반


이제 InP 기반 레이저 다이가 실제 트랜시버에서 어떻게 쓰이는지, 두 대표 구조를 이해하면 밸류체인의 병목 방향이 정리된다.

4.1 EML 기반 트랜시버: 한 칩에서 “빛 생성 + 고속 변조”를 해결한다


**EML(Externally Modulated Laser)**은 일반적으로 **DFB 레이저 + EAM(전기흡수변조기)**를 한 칩에 통합해, 빛 생성과 고속 변조를 동시에 수행하는 방식이다.


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Lumentum은 EML이 wavelength-locked DFB 레이저와 monolithic EAM을 통합한다고 명시한다. (Lumentum EML)

  • 장점: 구조가 직관적이고 특정 구성에서 성능/전력 최적화가 용이하다.

  • 핵심 단점: 레이저와 변조를 한 칩에서 동시에 만족시켜야 하므로 공정 윈도우가 좁아 에피·가공·패키징·테스트 난이도가 모두 상승한다.

EML 병목의 실무적 의미는 “레이저가 부족하다”가 아니라, 빵-크림 비유로 말하면 크림이 복잡해질수록(레이저+변조 통합) 균일도와 숙성(테스트)을 맞추기 어렵고, 그만큼 출하 상한이 빨리 온다는 뜻이다.

TrendForce는 EML 공급 제약이 장기화될 수 있다는 취지로 리드타임이 2027년 이후까지 늘어날 수 있다는 전망을 제시한다. (TrendForce)

4.2 CW 레이저 기반 트랜시버: 레이저는 “빛 공급”, 변조는 별도 소자가 담당한다


CW(Continuous-Wave) 레이저는 “항상 켜진 빛”을 안정적으로 공급하는 광원이다. 데이터 변조는 별도 변조기(예: 실리콘 포토닉스 변조기 등)가 수행하는 구조로 설계될 수 있다.

CW 레이저는 데이터센터/SiPh 트랜시버용으로 제품 라인업이 명확히 제시된다.

  • Lumentum은 SiPh 트랜시버용 CW 레이저 카테고리를 운영한다. (Lumentum CW lasers for SiPho)

  • Coherent는 SiPh 트랜시버용 CW DFB 레이저 출시를 발표했다. (Coherent CW DFB)

  • Broadcom도 SiPh용 CW lasers(InP die) 라인업을 명시한다. (Broadcom CW Lasers)

  • 장점: 레이저가 “고속 변조까지 내장”할 필요가 줄어, 레이저 단의 통합 난이도를 일부 회피할 수 있다.

  • 핵심 단점: 병목이 사라지기보다는 광 결합/정렬 패키징 난이도로 이동할 수 있다.

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5. 왜 EML 병목이 심해질수록 CW 기반 설계가 부각되는가


시장은 기본적으로 “병목을 회피할 수 있는 설계”를 찾는다. EML은 통합 난이도가 높아 공급망이 타이트해질수록 가격과 리드타임이 악화되기 쉽다.

TrendForce는 EML 공급 제약과 함께 리드타임이 2027년 이후까지 늘어날 수 있다는 전망을 제시한다. (TrendForce)

이 상황에서 고객 입장 선택지는 2개로 압축된다.

  • 선택지 A: EML 공급권을 확보한다(가격 상승 감수)

  • 선택지 B: 설계를 전환한다(CW 기반으로 기능을 분리해 병목을 회피)


EML 병목이 길어질수록 선택지 B의 유인이 커진다. 빵-크림 비유로 말하면, “복잡한 크림을 한 번에 완벽히 바르는 케이크(EML)”가 계속 부족하면, 시장은 “크림을 역할별로 나누고(레이저는 빛만, 변조는 별도) 생산 라인을 재배치하는 케이크(CW+변조)”로 이동하게 된다.


BOM도 훨씬 Light한 CW chip base Siph Transceiver


6. CPO(Co-Packaged Optics): “광모듈”이 패키지 근처로 들어온다


여기까지의 결론은 간단하다. EML이 부족하고 비싸지면, 시장은 “레이저(빛 만들기)”와 “변조(데이터 싣기)”를 한 칩에 억지로 합치지 말고 역할을 나눠서(CW 레이저 + 별도 변조기) 생산이 쉬운 쪽으로 설계를 바꾸려 한다는 점이다.

그런데 역할을 나누는 순간, 문제가 완전히 사라지는 게 아니라 문제의 위치만 바뀔뿐이다. EML에서는 “칩 안에서 레이저+변조를 동시에 잘 만들기”가 가장 어렵다. 반면 CW 구조에서는 “칩을 만들기”보다 “칩과 칩, 그리고 파이버를 정확히 연결하기”가 더 어려워진다. 쉽게 말해, **빛이 지나가는 길을 아주 미세하게 맞추는 정렬(Alignment)**이 핵심 난이도로 올라온다.

여기에 한 가지가 더 붙는다. 플러거블 트랜시버 구조에서는 GPU/스위치 ASIC에서 나온 신호가 보드 위의 구리 배선(전기)을 꽤 긴 구간 달려서 모듈에 도착한다. 문제는 AI 클러스터가 커질수록 속도는 더 빨라지고 링크 수는 더 많아지며 거리도 길어지기 때문에, 이 “전기 구간”이 점점 더 큰 부담이 된다는 점이다. 속도가 올라갈수록 전기 신호는 보드 위 배선을 지나면서 손실이 커지고, 주변 배선과 **간섭(노이즈/크로스토크)**이 늘어나며, 이를 보정하려고 **더 큰 전력과 더 복잡한 회로(리타이머/이퀄라이저 등)**가 필요해진다. 그래서 전기 신호가 “멀리 달리는 구간” 자체가 **전력 소모와 신호무결성(SI)**의 병목이 된다.

이 병목을 줄이려는 구조 변화가 **CPO(Co-Packaged Optics)**이다. CPO는 광을 “더 많이 쓰자”라기보다, **광을 더 안쪽(칩/패키지 근처)**으로 끌어오는 접근이다. GPU/스위치 같은 ASIC 바로 옆에 **전기→빛 변환 장치(광엔진)**를 붙여서, 전기 신호가 이동하는 거리를 최대한 짧게 만들고, 그 다음부터는 빛(광)으로 바꿔 멀리 보낸다. 빛은 구리 배선에서처럼 손실·간섭 문제가 거리와 속도에 따라 급격히 악화되는 성격이 상대적으로 덜하므로, 고속·장거리에서 더 안정적으로 전송하기 쉽다. 결과적으로 같은 데이터를 보내는 데 필요한 전력이 줄고(전력/bit 개선), 더 많은 링크를 더 촘촘하게 구성할 수 있어(포트 밀도/확장성 개선) 대형 AI 클러스터에 유리해진다.

다만 CPO의 핵심 변화는 “광부품 수가 늘어난다”가 아니다. 핵심은 패키징과 테스트의 난이도가 구조적으로 올라간다는 점이다. 플러거블 시대에는 광모듈 내부에서 정렬과 테스트를 끝내고, 서버/스위치에는 ‘완제품 모듈’을 꽂으면 되는 구조였다. 반면 CPO는 ASIC 옆에서 광엔진을 조립하고 정렬하고 검증해야 한다. 이 과정은 공정 난이도가 훨씬 높고, 불량이 났을 때 손실 비용도 커진다. 모듈 단품에서 불량을 걸러내던 방식과 달리, CPO는 칩·패키지·광엔진이 결합된 상태에서 문제가 드러날 수 있기 때문이다. 따라서 초기 시장에서는 공급 가능한 업체 수가 제한되고, 인증·신뢰성 장벽이 높아지면서 특정 공정/업체에 가격결정력과 초과이익이 생길 가능성이 커진다.

  • NVIDIA는 Spectrum-X Photonics/Quantum-X Photonics로 CPO 네트워킹 스위치를 공식화했고, 2026년 출시를 명시하였다. (NVIDIA Newsroom)

    https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-spectrum-x-co-packaged-optics-networking-switches-ai-factories?utm_source=chatgpt.com


  • Broadcom도 CPO를 스위치/광엔진 통합 방향으로 제시한다. (Broadcom Press Release)

https://aiproductmanager.tistory.com/825


TSMC의 로드맵이 보여주는 포인트도 여기에 있다. “처음부터 완전한 코패키지”가 아니라, 플러거블 통합 → CoWoS 통합 → 프로세서에 더 근접이라는 순서로 광이 단계적으로 안쪽으로 들어온다는 점이다. 1세대는 광엔진을 먼저 OSFP 같은 플러그형 장치에 통합해 고대역폭·전력 절감의 효과를 확인하는 단계이고, 2세대부터는 스위치와 코패키지되어 패키지 레벨에서 전력·지연·SI 이점이 구조적으로 커지는 구간이다. 3세대는 광 연결을 프로세서에 더 가깝게 가져오려는 방향이지만, 목표 시점은 미정이라는 제약이 있다. 정리하면, CPO는 “광 사용량 증가”보다 광을 패키지 안으로 끌어들이면서 생기는 제조·정렬·검증 난이도 상승이 더 큰 의미를 가진다.


TSMC


  1. 1세대 COUPE(3D Optical Engine)

    TSMC는 1세대 광학 엔진(COUPE)을 먼저 OSFP 플러그형 장치에 통합하는 방향을 제시한다. 목표 전송 속도는 1.6Tbps이다. 이는 현 구리 기반 이더넷(최대 800Gbps) 대비 대역폭 이점을 빠르게 보여주고, 고밀도 클러스터에서 전력 절감 효과도 기대할 수 있는 단계이다. 즉, “광의 확장성”을 먼저 확인하는 성격이 강하다.

  2. 2세대 COUPE(본격적인 CPO 방향)

    다음 단계는 COUPE가 스위치와 함께 코패키지된 옵틱 형태로 CoWoS 패키징에 통합되도록 설계되는 것이다. 여기서부터 광은 단순 플러그형을 넘어, 패키지 레벨에서 스위치와 결합하며 광 연결이 마더보드 수준까지 올라온다. 이 단계의 목표는 지연 시간 단축과 함께 최대 6.40Tbps 지원이다. “성능 이점(전력·지연·SI)”이 구조적으로 커지는 구간이다.

  3. 3세대 COUPE-on-CoWoS(프로세서에 더 근접)

    세 번째 단계는 COUPE가 CoWoS 인터포저에서 구동되는 형태로 더 진화하여, 광 연결을 프로세서 자체에 더 가깝게 가져오는 방향이다. 목표 전송 속도는 12.8Tbps이다. 다만 이 단계는 개발 경로를 탐색 중이며 목표 시점은 미정이라는 점이 핵심 제약이다.

정리하면, CPO는 광의 사용량 증가보다 광을 패키지 안으로 끌어들이면서 생기는 제조·검증 난이도 상승이 더 큰 의미를 가진다. 그리고 이 난이도 상승 구간에서 초기에는 공급자 제한과 인증 장벽으로 인해 수익성이 특정 공정/업체에 집중될 가능성이 높다.


7. 밸류체인별 핵심 플레이어, 난이도, 마진 레버리지


아래는 밸류체인에서 “어디가 어렵고, 어디가 마진을 가져가기 쉬운지”를 정리한 것이다.

7.1 InP 웨이퍼(기판)

  • 플레이어(예시): Sumitomo Electric, AXT, Coherent
    (Sumitomo Electric, AXT IR, Coherent Blog)

  • 난이도: 중~상

  • 마진 레버리지: 중(쇼티지 국면에서 가격 탄력은 있으나 장기 초과이익 지속성은 제한될 수 있음)

7.2 에피·디바이스(레이저/EML/CW)

  • 플레이어(예시): Lumentum, Coherent, Broadcom(레이저 라인업)
    (Lumentum EML, Coherent CW DFB, Broadcom CW)

  • 난이도: 상~최상

  • 마진 레버리지: 상~최상(공급자 수 제한 + 인증 장벽이 가격결정력의 핵심이다)
    특히 **에피·디바이스(EML)**는 공급자 수 제한과 인증 장벽으로 병목 프리미엄이 가장 크게 발생하기 쉬운 구간이다. (TrendForce)

7.3 패키징·테스트(광엔진/CPO)

  • 플레이어(예시): ASE, Amkor, TSMC(플랫폼), plus NVIDIA/Broadcom(시스템 통합 리더)
    (ASE CPO demo, Amkor–Lightmatter, TSMC COUPE, NVIDIA CPO)

  • 난이도: 최상

  • 마진 레버리지: 양극화(성공하면 매우 큼, 초기에는 수율/리워크 비용으로 마진 지연 가능)





8. ’26~’28 병목이 어떻게 진행되는가: Rubin과 함께 벌어질 3가지 경로


타임라인 앵커는 두 가지이다.

  • NVIDIA CPO 스위치가 2026년으로 명시되어 있다는 점 (NVIDIA Newsroom)

  • EML 공급 제약이 2027년 이후까지 갈 수 있다는 전망이 있다는 점 (TrendForce)


이를 기반으로 병목 경로는 다음 3가지로 정리된다.

시나리오 A: EML 지속 쇼티지

  • 2026: EML(에피/디바이스/테스트) 부족이 출하 상한

  • 2027: EML 리드타임 장기화, 공급권 확보가 경쟁력

  • 2028: 증설이 진행돼도 인증/테스트 라인이 상한으로 남을 가능성

시나리오 B: CW 기반 설계로 급전환

  • 2026: EML 타이트 → CW 레이저 수요 급증

  • 2027: 병목이 CW의 에피/번인·테스트 및 광결합 패키징으로 이동

  • 2028: 패키징 자동화/수율이 최종 상한으로 작동 가능

시나리오 C: CPO 패키징 병목

  • 2026: CPO 초기 도입에서 패키징·검증 공정이 상한

  • 2027: 루빈 확산 국면에서 광엔진 조립·리워크·신뢰성 검증이 병목

  • 2028: 표준화로 완화되더라도 고급 패키징 캐파가 주기적 병목




9. “컨텍스트 메모리 확대 → SSD 의존 → 광학인터커넥터 중요성” 인과흐름


이 흐름을 가장 짧고 명확하게 정리하면 다음과 같다.

  1. 컨텍스트가 커질수록 GPU 내부 메모리만으로 감당하기 어려운 데이터가 늘어난다.

  2. 그 데이터는 **외부 계층(SSD/스토리지/메모리 티어)**로 내려가거나 분산된다.

  3. 외부 계층 의존이 늘수록, GPU는 더 자주 더 많은 데이터를 네트워크로 당겨와야 한다.

  4. 네트워크는 대역폭·지연·전력을 동시에 만족해야 하고, 전기 기반은 한계가 빠르게 나타난다.

  5. 따라서 광 링크 비중이 상승하고, 더 나아가 패키지 근처에서 전력/신호무결성을 잡기 위한 CPO가 중요해진다.

  6. NVIDIA가 2026년 CPO 스위치를 명시한 것은 이 흐름이 “연구”가 아니라 “로드맵 실행” 단계임을 시사한다. (NVIDIA Newsroom)

10. 결론: 병목 프리미엄은 “빵판”보다 “크림과 포장라인”에서 커진다


빵-크림 비유로 최종 결론을 요약하면 다음과 같다.

  • **InP 웨이퍼(기판)**는 빵판이다. 중요하지만, 장기적으로는 대구경화·멀티소싱·계약으로 초과이익이 제한될 수 있다.

  • **에피·디바이스(특히 EML)**는 크림이다. 크림이 복잡할수록(레이저+변조 통합) 수율과 검증이 어려워지고, 병목 프리미엄이 가장 크게 나타나기 쉽다. (TrendForce)

  • **패키징·테스트(특히 CPO 광엔진)**는 포장라인이다. 대량 자동화가 되기 전까지는 가장 느리고 비싼 공정이 되기 쉬우며, 성공하면 가격결정력이 커질 수 있다. 다만 초기에는 리워크/수율 비용으로 마진이 지연될 위험도 있다.

  • ’26~’28은 병목이 **EML(크림 복잡도) → CW 전환(크림 분업) → CPO 패키징(포장라인)**으로 이동할 가능성이 열려 있다.


=끝


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생각정리 189 (* HDD, eSSD)

예전 연기금 주식운용팀에 합류했을 때, 나는 Goldman Sachs 리서치자료를 볼 수 있는 아이디를 받았었다. 그때 내가 GS 보고서를 읽은 목적은 단순했다. ‘답’을 찾기 위해서가 아니라, 언젠가 보고서 없이도 스스로 판단할 수 있도록 나만의 정보 체계와 분석 루틴을 만들기 위해서였다.

그래서 매일 밤낮으로 보고서를 훑어보며, 숫자를 쌓는 방식, 가설을 세우는 방식, 산업을 해석하는 프레임을 통째로 흡수하려 했다.

이후 연기금에서 나온 뒤 GS 아이디는 자연스럽게 만료되었다. 접근권은 사라졌지만, 그때 배운 “정보를 정리하는 관점”은 남았다. 이번 글은 그 시절 이후로 이어져 온 몇 가지 경험을 기록하려는 서문이다.


마침 2023년부터 AI에 대한 관심이 커지면서, 나는 AI Tech 가운데 특히 H/W를 담당하던 한 애널리스트의 보고서와 어닝모델을 꽤 참고하던 시기가 있었다. 동시에 나는 내 방식대로 미국 기업들의 어닝콜을 직접 듣고 요약하고, 어닝모델을 만들어가고 있었다.

어느 날, 예전에 받았던 GS 아이디로 접속해 그 애널리스트가 같은 기업을 어떻게 봤는지 확인해봤다. 그런데 내가 만든 추정치와 그의 모델이 너무 달랐다. 더 인상적이었던 것은 보고서 말미의 코멘트였다. 그는 어닝콜을 주도하던 C레벨에게 “좀 더 분발하셔야겠네요”라는 다소 이례적인 문장을 남겼다. 당시에는 ‘악감정이 있나’ 싶은 생각까지 들었다.


시간이 지나 2024~2025년, NVDA 밸류체인만 유독 주가·실적 모멘텀이 강하던 국면이 있었다. 그 무렵 그 애널리스트는 NVDA 밸류체인에 속하지 못한 한 반도체 장비사에 대해 스트롱바이 의견을 냈다.

나도 그 장비사의 어닝콜을 분기마다 정리하며 모델을 만들고 있었지만, 당시에는 뚜렷한 모멘텀이 잘 보이지 않았다. 몇 달을 지켜보니, 주가와 실적은 기대만큼 따라오지 않았고 오히려 시간이 갈수록 가이던스를 하회하는 발표가 이어지며 주가도 하락했다.


그런데 어느 날, 그 애널리스트가 ‘지금 AI 시대를 개척해가는 최고의 기업’으로 이직했다는 소식을 링크드인에서 보게 되었다. 묘하게 허탈했다. 동시에 하나를 깨달았다. 나는 그동안, 미국 기업을 현지에서 트래킹하고 기업과 직접 미팅·통화하며 정보를 축적해 온 그의 “정보 우위”와 “이해도”에 생각보다 많이 심리적으로 기대고 있었다.

그 이후부터 나는 다짐했다. IB 리서치에 대한 의존을 끊고, 해외 기업 어닝콜과 모델링을 더 집요하게 반복해 독립적인 판단 체계를 만들겠다고.


그리고 며칠 전, 네이버의 한 유명 블로거 글을 읽다가 뒤늦게 퍼즐이 맞춰졌다. 왜 그 애널리스트가 과거 특정 미국 IDM CEO에게 유독 날이 서 있었는지, 그 배경을 이해하게 된 것이다.

그 순간 머리를 얻어맞은 느낌이었다. 업계에서 오래 일했고 회사를 대표하는 CEO라 해도, 편향에서 자유로울 수 없고, 업계 동향을 완벽히 파악하지 못한 채 수년간 회사를 이끌 수도 있다. 나는 ‘대형사 CEO면 당연히 맞겠지’ ‘그렇게까지 틀릴 리 없지’라는 직함의 권위에, 나도 모르게 기대고 있었던 셈이다.

그래서 과거 그 문장—“좀 더 분발하셔야겠네요”—가 다시 떠올랐고, 이제서야 그 의미를 이해할 수 있게 되었다.


더 아이러니한 것은, 그 애널리스트가 마지막으로 스트롱바이를 외치고 떠났던 그 장비사가 지금은 창사 이래 최고 신고가를 이어가고 있다는 사실이다. 경쟁사들보다 더 큰 폭의 어닝 상향과 이익 성장률을 보여주며 시장의 평가를 새로 쓰고 있다.

그리고 이제 그는 애널리스트가 아니라 CFO로서 IR과 어닝콜을 주도한다. 이어폰 너머로 그의 목소리를 들을 때마다, 그 시절의 감정과 배움, 그리고 ‘독립적인 사고체계’이라는 단어가 다시 떠오른다.

이번 글은 그 경험에서 출발한다. 

Agent AI시대에 HDD를 주력으로 운영해온 기업이 그간 폄하해왔던 eSSD에 대한 개인적인 생각이다.


메모리 수요가 AI 시대에 폭발적으로 증가하는 이유


그리고 왜 Agent AI·Physical AI가 NAND(eSSD) 상각을 전면으로 끌어올리는가


출처(문제의식 인용): 이동수 네이버클라우드 전무 페이스북 원문

한 장 요약(핵심 결론 5줄)

  1. 생성형 AI 이후 메모리(파라미터·컨텍스트·상태)가 성능과 직접 결합하는 구조가 형성되었다.

  2. Agentic AI는 컨텍스트를 재사용 가능한 자산으로 만들며, HBM/DRAM 밖의 외부 메모리 계층을 요구한다.

  3. 외부 메모리 계층의 현실적 구현은 NVMe eSSD이며, 이때 SSD는 “저장”이 아니라 “메모리처럼” 쓰이기 시작한다.

  4. SSD는 TBW/DWPD로 표현되는 쓰기 내구성이 유한하므로, 쓰기 트래픽 증가는 곧 상각 가속 또는 고내구 eSSD 채택으로 연결된다.

  5. Physical AI(로봇)에서도 단기·장기 메모리가 자율작업 성능을 좌우하며, 온디바이스–엣지–클라우드로 메모리 계층이 확장될수록 SSD write와 상각 압력이 구조적으로 커진다.

0) 문제의식: AI 시대에는 메모리를 숨길 수 없다


“CPU 시대에는 캐시가 메모리를 가렸다.
스트리밍 시대에는 네트워크가 저장을 대체했다.
AI 시대에는 메모리를 숨길 수 없다.
메모리는 이제 지능의 물리적 기반이며, 협업의 토대다.”

출처: 이동수 전무 페이스북 원문

이 문장은 “왜 지금 메모리인가”를 한 문단으로 정리한다. 과거에는 캐시(locality)가 메모리 접근을 가렸고, 콘텐츠는 스트리밍으로 저장 수요가 일부 대체되었다. 그러나 생성형 AI는 메모리를 더 쓰는 것이 성능으로 직결되는 구조를 만든다.

1) AI 시대 메모리 수요가 구조적으로 늘어나는 이유


과거(트래픽 중심 시대) 메모리는 서버 수에 따라 늘어나는 수평 확장에 가까웠다. 메모리를 많이 쓴다고 서비스 품질이 근본적으로 점프하지는 않았고, 설계의 목표는 “메모리를 아끼기”였다.

하지만 생성형 AI 이후로는 전제가 바뀌었다.

  • **더 큰 모델(파라미터 증가)**은 더 많은 지식을 담는다.

  • **더 긴 컨텍스트(작업 기억 확장)**는 더 깊은 이해와 더 안정적인 추론을 만든다.

  • **더 많은 에이전트(상태·협업 확장)**는 더 복잡한 작업을 수행한다.


즉 “메모리를 늘리면 능력이 올라가는 구조”가 생겼다. 그래서 메모리 수요 증가는 경기순환적 유행이라기보다 아키텍처 변화가 만든 구조적 추세에 가깝다.

2) Agentic AI: 컨텍스트는 ‘휘발’이 아니라 ‘재사용 가능한 자산’이 된다


Agentic AI는 단발 질의가 아니라 **멀티스텝 체인(툴 호출·검증·재시도·역할 분담)**으로 움직인다. 이 구조에서 컨텍스트와 KV 캐시는 “잠깐 쓰고 버리는 데이터”가 아니라, 다음 단계에서 다시 쓰면 GPU 낭비를 줄일 수 있는 재사용 자산이 된다.

이 방향을 시스템 아키텍처로 밀어붙이는 사례가 이미 등장한다.

여기서 결론은 단순하다. 컨텍스트가 커질수록 HBM/DRAM만으로는 부족해지고, 시스템은 HBM/DRAM 밖에 외부 메모리 계층을 둔다. 이 외부 계층의 가장 현실적인 구현이 NVMe eSSD이다.

3) 왜 NAND(eSSD) ‘상각’이 핵심 변수가 되는가


Agent AI에서 SSD는 “모델 파일을 저장하는 장치”에서, “컨텍스트를 계속 읽고 쓰는 외부 메모리”로 변한다. 역할이 바뀌면 비용 함수도 바뀐다.

3-1. SSD는 ‘쓰면 닳는 자산’이다


SSD 내구성은 TBW(총 쓰기 허용량), **DWPD(하루에 드라이브 전체 용량을 몇 번까지 쓸 수 있는가)**로 표현된다. 즉 SSD는 쓰기량이 늘수록 수명이 소진된다.

컨텍스트 워크로드가 읽기 중심에서 읽기/쓰기 혼합으로 이동하면 다음 중 하나(또는 복수)가 발생한다.

  • 같은 SSD를 더 자주 교체한다 → 상각 가속

  • 더 높은 DWPD 등급(eSSD)을 채택한다 → CAPEX 상승

  • 결과적으로 TCO 상승 압력이 커진다


핵심은 “SSD를 더 많이 쓴다”가 아니라, “SSD를 메모리처럼 쓰면서 쓰기 소모가 비용 변수로 들어온다”는 점이다.

3-2. 공급이 타이트한 구간에서는 상각이 더 빨라진다


쓰기 총량이 늘어났을 때 SSD를 충분히 추가 배치해 부담을 분산하면 DWPD를 낮출 수 있다. 그러나 공급 제약·가격 상승·리드타임이 겹치면 SSD를 원하는 만큼 늘리기 어렵고, 결과적으로 SSD 1개당 DWPD 상승 압력이 커진다. 이때 상각 가속 위험이 커진다.


4) Physical AI(로봇): 메모리는 ‘자율작업 성능’의 기반이 된다 (재작성)


이 논리는 로봇(Physical AI)에서 오히려 더 노골적으로 드러난다. 이유는 로봇이 일하는 현실 세계가 **항상 ‘불완전한 입력’**만 제공하기 때문이다. 로봇은 카메라가 비추는 범위만 볼 수 있고, 물체는 사람이나 문에 가려졌다가 다시 나타나기도 하며, 조명 변화나 센서 노이즈로 인해 같은 장면이 다르게 인식되기도 한다.

즉 로봇이 매 순간 얻는 정보는 “세계의 전체 모습”이 아니라 조각난 단서들에 가깝다.


그런데 로봇 과업은 대개 길게 이어진다. 예를 들어 ‘물건을 찾아 집어 올려 정리하기’ 같은 작업도
(찾기 → 접근 → 집기 → 옮기기 → 놓기 → 다음 물건으로 이동)처럼 여러 단계로 진행된다. 이 과정에서 로봇에게 중요한 것은 “지금 프레임에서 보이는 것”만이 아니라,

  • 방금 물건이 어디에 있었는지(가려지기 전 위치),

  • 내가 이미 어떤 행동을 시도했고 무엇이 실패했는지,

  • 지금까지 작업이 어디까지 진행됐는지(진행률),
    같은 누적된 상태 정보이다.


따라서 로봇은 “현재 화면만 보고” 즉흥적으로 행동하면 쉽게 흔들린다. 물체가 잠깐 가려지면 목표를 잃고 멈추거나, 같은 실패 동작을 반복하거나, 작업 순서를 잊고 되돌아가는 문제가 생긴다. 결국 로봇 자율작업의 핵심은 센서 입력 그 자체가 아니라, 그 입력을 시간축으로 묶어 세계의 상태를 복원하고 유지하는 능력, 즉 메모리로 귀결된다.

Physical Intelligence 팀이 VLA 모델에 단기 시각 메모리와 장기 의미(시맨틱) 메모리를 제공하는 **다중 스케일 체현 기억(MEM)**을 개발했다고 설명하는 이유도 여기에 있다. 메모리가 없으면 반복 실패, 멈춤, 시간 감각 상실 등 현실에서 어려움을 겪는다는 메시지다.

출처: https://x.com/i/status/2028954630458401040


정리하면 로봇에서 메모리 증설이 성능 개선으로 이어지는 이유는 다음처럼 단순하게 설명할 수 있다.

  • 단기 메모리는 “방금 봤던 세계”를 유지해 가려짐·센서 결손에도 행동의 연속성을 만든다.

  • 장기 메모리는 “무엇을 왜 했는지”를 축적해 반복 실패를 줄이고 다음 시도에서 더 나은 선택을 가능하게 한다.


즉 Physical AI에서도 메모리는 비용이 아니라 능력(자율성)의 기반이다.


5) 촘촘한 연결: 로봇 메모리 확장 → 온디바이스/엣지/클라우드 계층화 → SSD write 증가(상각)


로봇의 메모리 증설은 로봇 내부 RAM 증설로 끝나기 어렵다. 현실적으로 로봇 시스템은 다음을 동시에 요구한다.

  • 로봇 내부에서 빠르게 쓰는 단기 캐시(시각/궤적 버퍼)

  • 엣지/현장 서버의 중기 작업공간(캐시·인덱스·리플레이 버퍼)

  • 데이터센터의 장기 의미 메모리(지식·장면·경험 저장소)


이 3계층이 결합되는 순간 SSD는 “저장소”가 아니라 반복 업데이트되는 메모리 장치로 동작한다. 그 결과 SSD 쓰기량이 구조적으로 증가하고, 곧 상각 압력이 비용 변수로 올라온다.

데이터 흐름/계층도(한글 버전)


SSD write가 늘어나는 지점은 다음과 같이 정리된다.

  1. 로봇 단기 메모리의 체크포인트가 엣지 eSSD에 기록된다.

  2. 엣지에서 임베딩/검색 인덱스가 지속 업데이트된다.

  3. 데이터센터의 장기 의미 메모리가 학습·검색을 위해 계속 갱신된다.

  4. Agent AI에서는 KV 캐시/컨텍스트가 NVMe 계층에 저장·프리스테이징되며 반복적으로 읽고 쓰인다.

6) 왜 Agent AI 시대에는 HDD보다 eSSD 수요가 구조적으로 더 증가할 수밖에 없는가


HDD는 여전히 아카이브·백업·원천 데이터 레이크 같은 **콜드 스토리지(최저 비용/GB)**에서 강하다. 문제는 Agent AI가 폭증시키는 데이터가 콜드 데이터가 아니라, “자주 읽고 쓰며 다시 꺼내는” 핫 컨텍스트라는 점이다.

Agent AI 관점에서 스토리지 선택 기준은 “싼 저장”이 아니라 다음 3가지로 이동한다.

  1. 저지연: 컨텍스트를 늦게 가져오면 GPU가 기다린다.

  2. 고IOPS·동시성: 멀티 세션·멀티 에이전트는 작은 단위의 랜덤 I/O를 동시에 발생시킨다.

  3. 읽기/쓰기 혼합: 컨텍스트는 저장이 아니라 갱신·재사용이 반복된다.


이 패턴은 HDD의 약점 구간이고, NVMe eSSD의 주력 구간이다. 더 나아가 GPU가 비쌀수록(=유휴 비용이 커질수록) 저장장치 선택은 $/GB보다 GPU 활용률을 지키는 장치로 수렴한다. 결과적으로 증가하는 수요의 중심은 HDD가 아니라 eSSD가 위치한 핫 티어로 이동할 가능성이 높다.

결론: AI 인프라의 다음 질문은 ‘용량’이 아니라 ‘쓰기·상각’이다


AI 시대에는 메모리를 숨길 수 없고, Agent AI·Physical AI는 메모리를 협업 인프라와 자율작업의 작업공간으로 확장한다. 그 확장의 핵심 구현이 NVMe eSSD인 이상, 스토리지는 단순 CAPEX가 아니라 CAPEX+상각으로 재해석된다.


트렌드포스: 1분기 낸드(NAND) 가격 90% 급등 전망



=끝

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2026년 3월 2일 월요일

생각정리 188 (* 자산인플레이션)

주말동안 아내가 여기저기서 ‘집값이 곧 폭락한다’는 글과 기사를 보고 내게 어떻게 생각하냐고 물었다.

나는 “그럴 일 없다”라고 단호하게 말했지만, 속으로는 정말 그럴 가능성이 없을까 하는 질문이 남았다.

그래서 앞으로의 자산 인플레이션을 이끌 핵심 축을 몇 가지로 정리하고, 대략적인 숫자를 대입해 보았다.


2026년 이후 한국 자산 인플레이션 경로: 법인세 상방충격–성과급 상방충격–분배구조 이동–CAPEX 누적의 결합이다


2026년 이후 한국 자산시장의 인플레이션 압력은 단순 “유동성”보다 구조로 설명하는 편이 설득력이 크다. 구조는 세수(법인세), 가계 현금흐름(성과급), 분배구조(노란봉투법), **CAPEX(고용·지역소득)**의 네 축이 서로 다른 시차로 결합하는 방식이다.

  • 법인세 상방충격은 재정정책 기대(지출·감세·국채발행)와 할인율(금리) 기대를 흔든다.

  • 성과급 상방충격은 기업 이익을 가계 현금흐름으로 즉시 이전해 자산수요의 “현금 기반”을 만든다.

  • 분배구조 이동은 자산수요 저변을 확장한다.

  • CAPEX 누적은 지역 수요를 통해 자산가격을 “기대”가 아니라 “수요”로 지지한다.

0) 기준 전제: 2025년 국세수입 382.4조를 고정 기준으로 둔다


비교는 2025년을 기준축으로 고정한다.

  • 2025년 국세수입(예산 기준): 382.4조원 (연합뉴스)

  • 2025년 국세 법인세(세목): 84.6조원 (연합뉴스)


이후 모든 “비중”과 “증분”은 382.4조(2025 예산) 대비로 비교한다.

1) 법인세 쇼크: 삼성·하이닉스의 “법인세 비중”이 2027·2028년에 얼마나 커지는가


1-1) 2025년 삼성·하이닉스 법인세(회계상)와 2025 비중

2025년 기준값은 “국세 납부액”이 아니라 **회계상 Income tax expense(연결 기준)**로 둔다.

  • 삼성전자 2025년 PBT 49.5조, Income tax expense 4.3조
    (Samsung IR PDF)

  • SK하이닉스 2025년 PBT 50.5조, Net profit 42.9조
    (SK hynix IR)

    • 하이닉스 2025년 (단순) 법인세비용(회계상) = 50.5 − 42.9 = 7.5조


따라서 2025년 두 회사 합산 회계상 법인세비용은

  • 4.3 + 7.5 = 11.8조 이다.


이를 2025년 국세수입 382.4조에 대비하면

  • 2025년(기준) 삼성+하이닉스 법인세 비중 = 11.8 / 382.4 = 3.1% 이다.


또한 2025년 국세 법인세(세목) 84.6조 대비로 보면

  • 2025년(기준) 삼성+하이닉스 비중 = 11.8 / 84.6 = 13.9% 이다. (연합뉴스)


(주의) 2025년 11.8조는 “국세 납부액”이 아니라 회계상 비용이다. 다만 이후 “비중 변화”를 보는 기준점으로는 사용 가능하다.

2) 핵심 가정(전제): 2026·2027 OP(영업이익) 시나리오가 “법인세(국세)와 성과급”을 동시에 밀어 올린다


이 글의 핵심은, 2026·2027년에 반도체 초과이익이 크게 발생한다는 가정이 성과급뿐 아니라, 1년 시차를 두고 법인세(국세)에도 반영된다는 점이다.

2-0) OP(영업이익) 핵심 가정

  • 2026년 OP 가정: 삼성전자 200.0조, SK하이닉스 150.0조

  • 2027년 OP 가정: 삼성전자 300.0조, SK하이닉스 200.0조


이 OP 가정이 “강할수록”

  • (같은 해) 성과급 유입이 커지고,

  • (다음 해) 법인세(국세) 세수가 커지며,
    자산수요는 가계 현금흐름과 재정·금리 기대라는 두 경로로 동시에 압력을 받는다.

3) 2027·2028년 법인세(국세) 추정: OP 핵심 가정이 1년 후행해 “세수 쇼크”를 만든다


여기서의 2027·2028 법인세(국세) 추정은 **2026·2027 OP 핵심 가정(2-0)**을 배경으로, 공시 ETR이 아니라 법정세율 기반으로 산출된 “국세 법인세” 값이라는 점이 핵심이다. 즉,

  • **2027년 법인세(국세)**는 2026E 이익(=OP 고점 가정)의 반영 구간으로 잡고,

  • **2028년 법인세(국세)**는 2027E 이익(=OP 추가 고점 가정)의 반영 구간으로 잡는다.


따라서 사용된 값은 다음과 같다.

  • 2027년 세수에 반영될 2026E 국세 법인세(양사 합) = 96.3조

  • 2028년 세수에 반영될 2027E 국세 법인세(양사 합) = 137.6조


2025년 국세수입 382.4조를 분모로 고정하면 비중은

  • 2027년 비중 = 96.3 / 382.4 = 25.2%

  • 2028년 비중 = 137.6 / 382.4 = 36.0%


2025년(기준) 3.1% 대비로 보면

  • 2027년은 8.2배,

  • 2028년은 11.7배
    로 “세수 구조의 쏠림”이 급격히 커지는 그림이다.


또한 2025년 국세 법인세(세목) 84.6조 대비로 보면

  • 2027년 96.3조는 2025년 법인세수 84.6조를 단독으로 상회하는 규모다. (연합뉴스)


4) 성과급 쇼크: OP 핵심 가정이 “가계 현금흐름”으로 빠르게 이전된다


법인세가 정부의 반응함수를 바꾸는 축이라면, 성과급은 기업 이익을 가계 현금흐름으로 빠르게 전환하는 축이다.


4-1) 2025년 1인당 성과급과 직원 수(기준값)


SK하이닉스(2025년 기준)


삼성전자 DS(2025년 기준)

  • DS OPI 지급률: 47% (Businesskorea)

  • DS 국내 본사 인원: 78,643명
    (Samsung 반기보고서 PDF)

  • 반기 평균보수 6,000만원 → 연봉 단순환산 1.2억원(가정)

  • 1인당 OPI(근사) = 0.6억원

  • 2025 총액(근사) = 4.4조


따라서 2025년 성과급 합(근사)은

  • 7.8조 이다.


4-2) OP 증가율만큼 성과급이 비례 증가한다는 가정


2025년 OP(기준)는


2-0의 OP 핵심 가정에 따라 OP 배수는

  • 삼성: 2026년 4.6배, 2027년 6.9배

  • 하이닉스: 2026년 3.2배, 2027년 4.2배


4-3) 1인당 성과급 및 총액(민간 유입액)


1인당 성과급(추정)

  • SK하이닉스: 2026년 3.2억원, 2027년 4.2억원

  • 삼성전자 DS: 2026년 2.6억원, 2027년 3.9억원


총 성과급(민간 유입액, 조원)

  • SK하이닉스: 2026년 10.7조, 2027년 14.3조

  • 삼성전자 DS: 2026년 20.4조, 2027년 30.5조

  • 합계: 2026년 31.0조, 2027년 44.8조


즉 OP 핵심 가정이 현실화될 경우, IDM 양사의 성과급만으로도 가계로 유입되는 현금흐름은 매우 큰 폭으로 증가할 수 있다.

다만 이 현금이 곧장 “집”으로만 흘러가지는 않는다. 2026~2028이 고금리·대출규제(DSR) 구간이라면, 추가 현금흐름은 부동산 구매력으로 즉시 전환되기보다 주식·채권·예금·해외자산·소비·기존 대출 상환으로 분산될 가능성이 크다.

성과급 수혜층은 고소득·고신용이라 대출 접근성이 상대적으로 높지만, 동시에 부동산 추가 매수의 한계효용이 낮아져 금융자산으로 흐르는 경로도 강해질 수 있다.

따라서 성과급 쇼크는 자산 인플레이션 압력임은 분명하되, 그 1차 파동은 주식/금융자산에서 먼저 나타나고, 부동산은 지역·상품별로 후행하거나 선택적으로 반응할 가능성이 크다.


5) 분배구조 이동: 노란봉투법 이후 “기업→민간” 부의 이전이 자산수요 저변을 확장한다


이 축은 숫자 추정이 아니라 구조적 메커니즘이다.

  • 대기업 성과급은 규모가 크지만 범위가 좁다.

  • 원하청 교섭력 변화는 범위가 넓다.


따라서 원하청 교섭이 재편되면, 대기업 성과급 쇼크가 만든 자산수요 위에 저변을 넓히는 레이어가 얹힐 수 있다. 다만 기업 마진 압박이 투자·고용을 둔화시키면 상쇄될 수 있으므로, 순효과는 임금/단가 상승폭 vs 생산·투자 차질폭의 함수이다.


6) CAPEX 누적: 국내 CAPEX가 지역 고용·소득·주거·소비 수요를 만든다


6-1) 연간 CAPEX 추정(기준 시나리오)


삼성·SK는 투자에 R&D가 섞여 있으므로 CAPEX 비중을 **60%**로 둔다.

  • 삼성 CAPEX: 54.0조/년

  • SK CAPEX: 25.6조/년

  • 현대 CAPEX: 7.2조/년

  • 합계: 87.0조/년


6-2) 고용유발(연인원) 추정


10억원당 취업유발을 8.3명으로 단순화한다. (한국은행 자료)

  • 1조원당 취업유발 ≈ 830.0명·년

  • 87.0조 CAPEX → 약 7.2만 명·년


https://www.yna.co.kr/view/AKR20260227125100003



7) 숫자 합성: 법인세·성과급·CAPEX만으로 2027·2028 국세수입은 “얼마까지” 늘 수 있는가


성과급·CAPEX가 국세로 전환되는 비율은 **25%**로 통일한다.


7-1) 기준(2025년)


7-2) 법인세(국세) 증분(규모감)

  • 2027년: 96.3 − 11.8 = +84.5조

  • 2028년: 137.6 − 11.8 = +125.8조


(주의) 2025의 11.8조는 회계상 비용, 2027·2028의 96.3/137.6은 국세 추정치이므로 엄밀한 “세수-세수” 비교라기보다 상단 규모감이다.


7-3) 성과급 증분의 국세 포착(25%)

  • 성과급 총액: 2025 7.8조, 2026 31.0조, 2027 44.8조

  • 지급 시차를 단순화해 2027년엔 2026 성과급, 2028년엔 2027 성과급이 반영된다고 둔다.


2025 대비 증분

  • 2027년: 31.0 − 7.8 = +23.2조 → 국세 포착 +5.8조

  • 2028년: 44.8 − 7.8 = +37.0조 → 국세 포착 +9.2조


7-4) CAPEX 고용/소득 경로 국세 기여(25%)

  • 임금총액 4.3조 → 국세 기여 +1.1조


7-5) 최종 국세수입(기준)

  • 2027년 ≈ 382.4 + 84.5 + 5.8 + 1.1 = 473.8조

  • 2028년 ≈ 382.4 + 125.8 + 9.2 + 1.1 = 518.5조

8) 정부 중기전망 vs 본 계산(기준): 차이를 표로 정리한다


정부 중기전망(국세수입)은


8-1) 국세수입 레벨 비교




8-2) 2025 대비 증분 비교





8-3) 본 계산(기준) 증분 구성 요약

  • 법인세(국세) 증분(규모감): 2027 +84.5조, 2028 +125.8조

  • 성과급 증분 국세 포착(25%): 2027 +5.8조, 2028 +9.2조

  • CAPEX 경로 국세 기여(25%): 2027 +1.1조, 2028 +1.1조

결론: OP 핵심 가정이 현실화될수록 “세수+가계 현금흐름”이 동시 강화되고, 자산 인플레이션 압력은 구조적으로 커진다


이 글의 결론은 감각적 낙관이 아니라 구조적 논리다. **2026·2027 OP 핵심 가정(삼성 200.0/300.0조, 하이닉스 150.0/200.0조)**이 강할수록, 같은 이익이

  • (같은 해) 성과급으로 가계 현금흐름을 키우고,

  • (다음 해) **법인세(국세)**로 세수 구조를 흔들며,

  • 분배구조 이동과 CAPEX 누적이 이를 확산·고착화할 수 있다.


다만 2027·2028년 법인세(국세) 96.3조/137.6조는 법정세율 기반 추정치이며, 실제 세수는 세액공제·결손금·이연법인세·납부시차에 따라 달라질 수 있다. 그럼에도 상단 국면에서는 2027~2028년에 ‘세수+민간 유동성’이 동시에 강해져 자산시장 인플레이션 압력이 커질 수 있는 힘이 충분히 커진다.

반대로 집값 폭락은 보통 (1) 대출이 급격히 막히거나, (2) 실업/소득쇼크로 강제 매도가 늘거나, (3) 공급이 한꺼번에 쏟아지거나, (4) 정책이 거래/보유의 비용을 급격히 바꾸는 사건이 겹칠 때 발생하는 경우가 많다.

2027~2028년에는 오히려 (1) 세수 기반의 정책 기대, (2) 성과급 기반의 민간 현금흐름, (3) CAPEX 기반의 지역 수요가 있으니, **폭락의 필요조건(강제 매도 확대)**과는 정반대 방향의 힘이 작동할 가능성이 매우높다.

#글을 마치며


https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4401006



최근 李대통령께서 집을 매도하고 국내 주식 ETF에 투자하겠다고 언급했다는 내용과 함께, 이를 “집값 하락 신호 아니냐”는 취지의 블라인드 글을 보았다.

하지만 대통령이 집을 팔더라도 생활 안정성 측면에서 큰 문제가 생기기 어렵다. 임기 종료 후 전직 대통령과 배우자는 법에 따라 세전 기준 월 약 3,736만 원(본인 연금 + 배우자 유족연금 가정)의 고정수입이 발생할 수 있기 때문이다.

반면 일반적인 직장인 부부에게 도심 아파트 한 채는 성격이 다르다. 주택은 단순한 거주 수단을 넘어 자산 인플레이션에 대한 헤지 수단이자, 은퇴 이후 현금흐름이 불안정해질 때를 대비한 사실상의 은퇴연금(대체 자산) 역할을 하기 때문이다. 결국 대통령 부부와 대다수 가계의 조건은 구조적으로 다를 수밖에 없다.

계산 근거는 다음과 같다. (2025년 12월 기준 대통령 보수연액 271,770,000원을 전제로)

  • 전직대통령 연금(본인): 보수연액의 95%

    • 연간(세전): 271,770,000원 × 0.95 = 258,181,500원

    • 월간(세전): 258,181,500원 ÷ 12 = 21,515,125원

  • 유족연금(배우자): 보수연액의 70%

    • 연간(세전): 271,770,000원 × 0.70 = 190,239,000원

    • 월간(세전): 190,239,000원 ÷ 12 = 15,853,250원

(둘을 단순 합산하면 세전 월 37,368,375원 수준이다.)

2026,2027년 정말 집값 하락이나 안정기가 오면 (*별로 그럴것 같지도 않지만) 상급지로 갈아탈 기회로 삼으면 되지 않을까 한다. 

=끝


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생각정리 187 (* Ali Larijani, IRAN)

이번 연휴에는 주식 관련 뉴스는 최대한 차단하고 아내와 쉬면서 보내고자 했지만,

미국을 포함한 서방국의 하메네이 암살 및 이란 공격 소식이 전해지며 결국 텔레그램을 열어볼 수밖에 없었다.

짧게나마 이번 중동 정세에 대한 생각을 정리해 두고자 글로 남긴다.


중동 전쟁과 유가: 단기 스파이크, 장기 초과공급 시나리오


1. 서론: 시장은 고유가를, 현실은 단기 이슈를 시사한다


최근 중동발 긴장이 고조되면서 월가와 글로벌 기관들은 충격의 전파 경로를 에너지, 특히 유가에 초점을 맞추고 있다.

그러나 구조적으로 볼 때, 이번 이슈는 **“단기 유가 스파이크 후 되돌림, 이후 초과공급 위험”**으로 수렴할 가능성이 크다.


아래에서는

  1. 시장이 보고 있는 유가 리스크 구조,

  2. 거시·연준 관점의 파급,

  3. 이란 권력구도와 호르무즈 봉쇄 카드의 실질성,

  4. 역사적 선례와 산유국 이해관계,

  5. 수요국 관점과 최종 정리
    순으로 정리한다.

2. 시장이 보는 유가 리스크 구조


2-1. 호르무즈 해협과 유가 급등 시나리오


시장 컨센서스는 다음 두 축으로 정리할 수 있다.

  • 핵심 리스크:

    • 충격의 강도(얼마나 큰가)

    • 충격의 지속 기간(얼마나 오래 가는가)

  • 호르무즈 해협의 시스템 중요성:

    • **세계 해상 원유 물동량의 약 20%**가 호르무즈 해협을 통과한다는 점에서

    • 봉쇄 리스크가 부각되면, 운송 차질 → 유가 스파이크 시나리오가 즉각적으로 소환된다.

이 과정에서 거론되는 숫자는 다음과 같다.

  • 브렌트유 100달러 이상을 가정하는 시나리오

  • 강한 스트레스 시나리오에서 최대 108달러까지 언급


다만 이는 어디까지나 **“최악 시나리오(호르무즈 운송에 심각한 차질 가정)”**에 기반한 상단 제시이다.

2-2. 기본 시나리오: 일시적 차질 후 부분 정상화


반대로 기본 시나리오에서 시장은 이번 사태를 일시적 공급 차질로 보는 경향도 있다.

  • 군사 충돌이 일정 수준에서 관리되고,

  • 호르무즈 봉쇄가 단기로 끝나고 이후 해협 실질 통행이 유지된다면,

  • 초기 스파이크 이후 유가 상승분의 상당 부분이 되돌려질 수 있다는 견해가 제시되고 있다.


즉,

시장은 “유가 상단 리스크”를 프라이싱하고 있으나,
시간이 지날수록 펀더멘털로 재수렴할 여지도 동시에 반영하고 있는 상황이다.

 

3. 거시·연준(Fed) 관점: 인플레이션과 금리 인하 시점 조정


3-1. 유가와 인플레이션 연동


유가 상승은 곧바로 인플레이션 재가열 우려로 이어진다. 대표적인 추정치는 다음과 같다.

  • 유가 10달러 상승 시, PCE 물가가 약 0.3~0.4%p(30~40bp) 상승


이러한 추정치를 바탕으로 시장은

  • 연준의 금리 인하 시작 시점을 “6월 → 7월”로 뒤로 미루는 방향으로 기대를 조정하고 있다.


3-2. 비용 압력 지표와 관세 요인


동시에 다음과 같은 신호가 겹치고 있다.

  • ISM 제조업 PMI의 지불가격(Prices Paid) 지수가 급등하면서,

    • 제조업 비용 압력이 커졌음을 시사

  • 기업 코멘트에서 철강·알루미늄 관세 등 무역장벽이

    • 원가 부담 요인으로 빈번히 언급


그러나 이러한 요인을 감안하더라도, 본 시각은 다음과 같다.

유가 스파이크가 구조적 고인플레·고금리 레짐으로의 전환을 의미하기보다는,
“연준 완화 사이클의 출발 시점을 한두 분기 지연시키는 정도의 효과”에 그칠 가능성이 크다.

 

4. 이란 권력구도와 호르무즈 봉쇄 카드의 현실성


이번 사태에서 호르무즈 해협 봉쇄 여부 및 봉쇄 기간은 유가 상단을 결정하는 핵심 변수이다.
여기서 주목해야 할 인물이 **알리 라리자니(Ali Larijani)**이다.

나무위키

4-1. 알리 라리자니의 위상과 역할

  • 직책: 이란 최고국가안보회의 사무총장

  • 성격: 외교·안보·군사 영역을 모두 아우르는 실질 실세

  • 역할:

    • 핵협상 등 주요 외교 협상에서 전면에 나선 인물

    • 차기 이란 최고지도자 후보로 꾸준히 거론


최근 보도에 따르면, 라리자니는


즉, 그는

  • 대외적으로는 강경 발언을 하면서도,

  • 실제 정책에서는 미국과 협상 여지를 열어 둔 실용주의자로 볼 수 있다.


4-2. 호르무즈 봉쇄안 부결과 그 함의


2025년 6월, 약 12일간의 이란–이스라엘 충돌 국면에서

  • 이란 의회는 호르무즈 해협 봉쇄안을 상정하였으나,

  • 이는 최고국가안보회의 12명의 심의 단계에서 부결된 것으로 알려져 있다.


이 결정은 몇 가지 중요한 함의를 갖는다.

  1. 호르무즈 봉쇄는 협상 카드이지, 실제 실행할 카드가 아니다.

    • 봉쇄가 현실화되는 순간

      • 미국·영국·프랑스 등 서방 해군력의 전면 개입,

      • 장기간 보복·제재로 인한 이란 경제 붕괴 위험이 수반된다.

  2. 봉쇄는 이란보다 사우디에 유리한 카드이다.

    • 이란 공급이 막히는 동안

    • 사우디는 증산을 통해 시장 점유율을 크게 높일 수 있다.

    • 이란은 기존 거래선을 상실하고,

      • 이후 복귀해도 가격·조건 측면에서 불리한 위치에 설 수밖에 없다.

  3. 라리자니는 이 구조를 누구보다 잘 알고 있다.

    • 1980년대 봉쇄 시도의 결과,

    • 이후 사우디를 중심으로 한 공급 재편 및 유가 폭락이라는 역사를 직접 학습한 세대이다.


정리하면,

이란 내부 권력구도를 감안할 때, 호르무즈 장기간 전면 봉쇄는 실질 가능성보다 “협상용 히든카드”에 가깝다. 


장기간 전면 봉쇄가 아니라면, 유가 상단은 “일시적 스파이크”로 제한될 가능성이 크다.

 

5. 역사적 선례: 1980년대 호르무즈 리스크와 유가 패턴


이란-이라크 전쟁과 1980년대 호르무즈 리스크는 이번 국면을 이해하는 데 유용한 역사적 벤치마크이다.

5-1. 1980년대 유가 흐름

  • 전쟁 초기 국제 유가는 배럴당 약 35달러 수준.

  • 전쟁이 장기화되는 과정에서

    • 세계적인 원유 과잉생산과

    • 사우디의 공격적 증산이 맞물리며

  • 1986년에는 배럴당 10달러 초반까지 폭락하였다.


fred


이 사례가 보여주는 것은 다음과 같다.

지정학적 리스크가 장기간 지속되더라도,
공급 구조 변화와 증산 경쟁이 발생하면, 중장기적으로 유가는 오히려 급락할 수 있다.


5-2. 1988년 ‘프레잉 맨티스’ 작전과 유가

1988년 4월 18일, 이란이 페르시아만에 기뢰를 부설해 미 해군 USS Samuel B. Roberts함이 피해를 입자,

  • 미국은 보복으로 ‘프레잉 맨티스(Praying Mantis)’ 작전을 전개하였다.

    • 이란 영해 내에서 이란 해군 프리깃함 1척, 포함 1척을 격침

    • 고속정 최대 6척 파괴

    • 1945년 이후 미 해군의 최대 규모 수상함 전투


그럼에도 불구하고 당시

  • 유가는 사건 직후 단기 급등했으나,

  • 호르무즈 해협이 실제로는 계속 개방된 상태를 유지하면서

  • 곧 배럴당 17~18달러 수준에서 안정을 되찾았다.


증시 또한

  • 유가·방산 관련주가 단기 급등했지만,

  • 군사 충돌이 단발성으로 끝나자 글로벌 증시 영향은 제한적이었다.


즉,

군사 충돌 자체가 아니라, 해협의 실제 폐쇄 여부와 공급 구조 변화가 유가의 중기 레짐을 결정한다는 점이 역사적으로 확인된 셈이다.

 

6. 산유국 이해관계: 장기 고유가를 막는 구조적 요인


6-1. 사우디아라비아: 점유율 확대라는 유인


사우디는 최근 몇 년간 원유시장 점유율(Market Share) 회복을 주요 목표로 삼아 왔다.

  • 미국의 대이란·러시아·베네수엘라 제재는 사우디에

    • 공급 공백을 메우고 점유율을 확장할 기회를 제공하였다.

  • 최근 저유가로 사우디 재정 부담이 커진 상황에서,

    • 이란 관련 공급 차질은

    • **“단기 고유가 + 증산을 통한 점유율 확대”**라는 최적의 조합이 될 수 있다.


사우디는 필요 시

  • 약 900만 배럴 → 1,400만 배럴 수준까지 증산 여력을 보유한 것으로 평가된다.


이 말은 곧,

이란이 호르무즈 봉쇄를 실제 실행하는 순간,
사우디가 적극 증산에 나서 이란의 자리를 대체할 수 있는 구조라는 뜻이며,
이란 입장에서는 중장기적으로 **“자기 발등 찍기”**가 될 수 있다.

 

소식통에 따르면, OPEC+는 사우디와 UAE의 수출 증가에 따라 더 큰 석유 생산 증대를 고려할 수 있습니다. 로이터


6-2. 러시아: 고유가 선호 vs 지원 여력 부족

  • 러시아는 전쟁 장기화로 재정·군사 부담이 누적된 상황에서

    • 단기 고유가는 분명 재정 측면에서 긍정적이다.

  • 그러나

    • 이란을 실질적으로 도와줄 군사·경제 여력은 제한적이며,

    • 해상 수송 리스크가 과도하게 커지면

      • 자국 원유 수출에도 구조적 불확실성을 키우게 된다.


결국 러시아 역시

“적당한 수준의 고유가 + 수출 지속”을 선호하지,
중동 수송로 자체가 마비될 정도의 극단적 시나리오를 원할 유인은 크지 않다.


6-3. 이란: 장기전과 전면 봉쇄를 감당하기 어려운 체력


이란은 이미

  • 경제 파탄,

  • 서방과의 갈등 및 제재,

  • 핵협상 교착 등 구조적 압력에 직면해 있다.


이런 상황에서

  • 장기전을 전제로 한 호르무즈 전면 봉쇄는

    • 단기 협상 레버리지를 높여줄 수는 있어도,

    • 중장기적으로는 정권·경제·사회 전체를 위태롭게 만드는 선택이다.


따라서 합리적인 선택은

“강경 발언 + 제한적 군사 행동”을 통해 협상력을 높인 뒤,
일정 수준에서 전선을 정리하는 단기전 시나리오에 가깝다.

 

7. 수요 측 시각: 중국·아시아·유럽의 부담과 한계


수요 측에서는 중동산 원유·가스 의존도가 높은 국가들이 단기적으로 가장 큰 타격을 받는다.

  • 중국, 기타 아시아, 일부 유럽 국가가 여기에 해당한다.

  • 특히 중국은

    • 그간 이란산 원유를 제재 리스크를 감수하고 저가에 확보해 왔다는 점에서

    • 이란 공급 차질과 고유가 국면은 상대적으로 불리한 뉴스이다.


그러나 앞선 공급 측 구조를 감안하면,

  • 전쟁이 단기전으로 마무리될 가능성이 높고,

  • 사우디·기타 산유국 증산,

  • 이후 이란의 시장 복귀 및 증산 랠리까지 고려할 때,

중국·아시아·유럽은 단기적인 가격 스파이크는 감수하되,
중장기적으로는 과도한 에너지 비용 부담에서 벗어날 여지가 있다.


실질적으로 보면,

  • 가장 손해를 보는 쪽은

    • “이란산 초저가 물량”에 크게 의존해 온 중국일 가능성이 크다.


중국, 호르무즈 개방 요구
블룸버그


8. 이란 정권 향방과 전쟁의 수명


알리 라리자니의 움직임은 이번 전쟁의 “수명”을 가늠하는 중요한 단서이다.

  • 그는

    • 내부적으로는 강경 발언을 통해 혁명수비대·보수층의 지지를 확보하면서,

    • 외부적으로는 미국과의 협상 채널을 유지·확대하려는 이중 전략을 취하고 있다.


설령

  • 현 하메네이 라인의 강경 반미 노선이 일시적으로 연장된다 하더라도,


이란이 직면한

  • 경제 파탄,

  • 제재와 외교적 고립,

  • 핵문제 해결 지연 등 구조적 문제들은

  • 결국 실용주의·친서방에 가까운 노선으로의 회귀 압력을 강화할 수밖에 없다.


이 점을 감안하면,

이란이 이번 전쟁을 장기 국지전으로 끌고 가며 고유가를 고착화할 가능성은 크지 않다.
오히려 **협상 레버리지 확보 후 출구전략을 모색하는 “단기전 시나리오”**가 더 합리적이다.

 

9. 결론: 유가는 스파이크 후 되돌림, 이후 초과공급 리스크까지 염두에 둘 국면


위 논의를 종합하면, 이번 중동 전쟁·유가 이슈에 대한 정리는 다음과 같다.

  1. 전쟁의 성격

    • 호르무즈 전면 봉쇄는

      • 이란 내부 권력구도와 경제 체력을 감안할 때

      • 협상용 카드일 뿐, 실행 가능성은 낮다.

    • 따라서 전쟁은 단기전에 그칠 가능성이 높다.

  2. 유가 경로

    • 단기적으로는

      • 브렌트 기준 100달러 안팎의 스파이크 가능성이 열려 있으나,

    • 장기적으로는

      • 사우디·기타 산유국 증산,

      • 이란의 시장 복귀 및 증산,

      • 수요 둔화 등을 감안할 때

      • 과거 1980년대와 유사한 “초과공급 → 유가 조정” 시나리오를 배제하기 어렵다.

  3. 거시·연준 영향

    • 유가 10달러당 PCE +0.3~0.4%p 효과는 유효하지만,

    • 연준에 미치는 영향은

      • **“완화 사이클 개시 시점을 6월 → 7월로 미루는 정도의 타이밍 조정”**일 가능성이 크다.

    • 구조적 고인플레·고금리 레짐 전환으로 보기에는 근거가 약하다.

  4. 정책·정치 포커스의 이동

    • 단기 유가 스파이크에 과도하게 매달리기보다는,

    • 향후 전개될

      • 트럼프의 방중(對중국 전략),

      • 이어지는 미국 중간선거

    • 이 두 축이

      • 글로벌 공급망 재편,

      • 관세·비관세 장벽,

      • 달러·국채·위안·원자재 흐름에 훨씬 더 구조적인 영향을 줄 가능성이 크다.

정리하면,


원유·가스 순수출국인 미국의 입장에서 호르무즈 해협 봉쇄는 순손실이라기보다 상대적 이익으로 작동할 수 있다. 반대로 이란이 봉쇄를 장기화할수록, 글로벌 원유 수급의 병목을 인질로 잡는 셈이 되어 **미국뿐 아니라 유럽·아시아 등 주요 수요국을 동시에 적으로 돌리는 ‘자해적 선택’**이 될 가능성이 높다.

따라서 핵심 변수는 봉쇄 그 자체라기보다, 최고지도자 암살이라는 전례 없는 사건 이후 이란 내부 강경파가 요구하는 ‘체면 유지’와 내부 결속의 정치적 수요이다. 라리자니 같은 실용주의자 역시 정권 안정과 권력 기반 유지를 위해 일정 수준의 가시적 보복을 수행해야 하는 압력에 놓여 있다.

다만 이 보복은 정권 생존을 훼손할 정도의 전면전보다, 협상력을 극대화하면서도 비용을 통제할 수 있는 ‘계산된 제한전’ 형태로 설계될 개연성이 크다. 이 과정에서 우발적 충돌로 확전할 위험이 완전히 배제되지는 않지만, 행위자들의 비용 구조와 이해관계를 감안하면 적정 수준에서 관리되고 종결될 가능성이 더 높다.

결국 이번 중동 전쟁 이슈는 시장이 우려하는 것보다 빠르게 소강 국면에 진입할 가능성이 높다. 유가는 단기적으로 스파이크가 나타날 수 있으나, 봉쇄가 지속되기 어려운 구조와 이후 증산 유인이 맞물리며 상승분이 되돌려질 확률이 크고, 더 나아가 초과공급 리스크까지 함께 점검해야 하는 국면이다. 따라서 전략적 초점은 유가 자체보다, 향후 글로벌 공급망과 자본 흐름을 더 구조적으로 좌우할 트럼프의 대중국 행보와 미국 정치 일정으로 이동하는 편이 합리적이다.


=끝

 

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