최근 산업재를 다시 훑어보면서 상대적으로 관심이 갔던 영역은 정유였다.

생각정리 289 (* 양극화, 쏠림, 산업재)

아이디어는 단순했다. 앞으로도 Oil Over-supply가 지속되고 중동산 원유 OSP가 낮은 수준에 머문다면, 한국 정유사들은 높은 정제마진과 막대한 FCF를 확보하고 그 상당 부분을 주주환원으로 돌려줄 수 있다는 논리였다.

다만 나는 그 대전제인 “Oil이 앞으로도 장기간 구조적인 공급과잉 상태에 머물 것인가”에 대해서는 점점 부정적인 쪽으로 기울었다.

시장은 지정학적 문제가 완화되면 다시 Oil Over-supply를 이야기하는 듯하지만, 국가 단위로 확대되는 AI CAPEX 경쟁을 보면 조금 다른 그림도 가능해 보인다. AI Data Center와 반도체 Fab, 발전설비와 송전망을 동시에 확장하려면 막대한 전력·에너지·원자재가 필요하며, 특히 전력이 부족한 현재 상황에서는 Gas와 Oil을 포함한 기존 화석에너지의 역할 역시 생각보다 오래 유지될 가능성이 높다.

여기에 각국의 재정적자와 국가부채가 누적되는 장기적인 흐름까지 더해진다. 더 많은 부채와 유동성이 필요해질수록 화폐의 상대가치는 낮아지고, 반대로 공급을 빠르게 늘리기 어려운 에너지와 실물자산에는 가치가 다시 집중될 수 있다.

생각정리 347 (* AI Fiscal Race, Public Debt)

결국 내가 보는 장기적인 방향은 비교적 단순하다.

AI CAPEX 확대 → 전력·에너지·원자재 수요 증가
재정적자·부채 증가 → 화폐가치 희석 → 실물자산의 상대가치 상승

이 두 흐름이 동시에 진행된다면, 원자재의 중심에 있는 Oil 역시 장기간 구조적인 하락압력에만 놓여 있다고 보기 어렵다.

그리고 이런 생각을 하고 나니 최근 NVIDIA와 Peter Thiel의 Capital Allocation이 조금 다르게 보이기 시작했다.

NVIDIA는 GPU에서 벌어들인 자본을 점점 Power·Land·Energy Infrastructure에 직접 투입하고 있고, Peter Thiel의 공개 포트폴리오 역시 전력·Utility·Nuclear·Oil Resource 쪽으로 눈에 띄게 이동하고 있다.

둘의 투자목적이 동일하다고 단정할 수는 없다.

다만 AI 시대의 가장 앞단에 있는 자본들이 동시에 Digital Layer 아래의 Physical Energy Layer를 바라보기 시작했다는 사실은 꽤 흥미롭다.

그래서 이번에는 전력 부족 자체를 다시 설명하기보다, 최근 NVIDIA와 Peter Thiel의 실제 Capital Allocation을 통해 왜 돈이 점점 AI Stack의 아래쪽으로 내려가고 있는지를 한번 생각해보려 한다.

Power Is the Inner Loop

앞선 글에서는 AI 산업에서 희소성의 중심이 점차 Software와 Compute를 지나 Power, Grid Connection, Energized Land, 결국 Time-to-Power로 내려갈 가능성을 길게 이야기했다.

그래서 이번에는 전력이 왜 부족한지, 데이터센터가 얼마나 많은 전기를 사용하는지 같은 이야기를 다시 반복하지 않으려 한다.

대신 최근 나타나는 자본의 실제 움직임을 조금 더 살펴보려 한다.

최근 NVIDIA는 아예 전력이 연결될 땅을 만드는 회사에 직접 투자하기 시작했고, Peter Thiel의 공개 포트폴리오는 놀라울 정도로 전력과 에너지 자산으로 재편됐다.

그리고 그 사이에서 Elon Musk는 최근 AI 산업을 First Principles의 관점에서 가장 아래까지 분해했을 때 결국 부딪히는 근본적인 제약이 무엇인지 상당히 명확하게 이야기했다.

Electricity.

서로 다른 세 사람이 전혀 다른 위치에서 움직이고 있지만, 최근에는 묘하게 같은 곳을 가리키고 있는 것처럼 보인다.

급증하는 전력수요

NVIDIA가 이번에는 ‘전력이 붙어 있는 땅’을 샀다

최근 NVIDIA는 Cloverleaf Infrastructure에 소수지분 투자를 단행했다.

투자금액은 공개되지 않았지만 WSJ는 앞서 수억달러 규모의 투자가 논의되고 있다고 보도했다. Cloverleaf는 발전소도 아니고 데이터센터 운영회사도 아니다.

https://www.wsj.com/business/deals/nvidia-in-talks-to-invest-in-data-center-power-developer-cloverleaf-infrastructure-ff94c556

전력회사·에너지 사업자와 협의해 Grid Interconnection과 전력공급 가능성을 미리 확보하고, 향후 대규모 데이터센터를 건설할 수 있는 Powered Land를 개발하는 회사에 가깝다. NVIDIA와 Cloverleaf는 8월 21일 실제 투자와 전략적 파트너십 체결을 발표했다. (The Wall Street Journal)

2024년 설립된 Cloverleaf는 이미 북미에서 7GW가 넘는 프로젝트를 데이터센터 개발사에 공급했고 10GW 이상의 추가 파이프라인을 보유하고 있다.

앞으로는 NVIDIA의 DSX 플랫폼까지 적용해 부지 선정 단계에서부터 Power·Cooling·Compute Infrastructure를 함께 최적화할 계획이다. (Investing.com)

나는 오히려 이 점이 앞서 있었던 NVIDIA의 다른 Infrastructure 투자보다 더 재미있다.

Cloverleaf가 판매하는 것은 엄밀히 말하면 전기도 아니고 데이터센터도 아니다.

“앞으로 전기를 사용할 수 있을 가능성이 높은 장소와 시간”을 선점하고 상품화하는 사업이다.

즉 NVIDIA가 이제 GPU가 들어갈 데이터센터에 투자하는 것을 넘어, 그 데이터센터가 아직 존재하지도 않는 시점부터 미래 Compute Capacity가 태어날 수 있는 위치를 선점하기 시작한 셈이다.

GPU 공급업체가 전력회사의 Interconnection과 부지 개발 단계까지 직접 자본을 넣어야 할 정도라면, AI Infrastructure에서 무엇이 점점 중요한 Constraint가 되고 있는지를 굳이 복잡하게 설명할 필요도 없어 보인다.

NVIDIA 입장에서는 GPU 한 개를 더 판매하는 것만큼이나,

3년 뒤 자사 GPU 수십만 개를 실제로 꽂아 전원을 켤 수 있는 1GW를 오늘 만들어 놓는 것이 중요해진 것이다.

최근 NVIDIA가 Apollo·BlackRock·Blackstone·Brookfield·Goldman Sachs·KKR 등과 함께 장기적으로 $500bn 이상의 외부자본을 AI Compute Infrastructure로 끌어들이는 금융 플랫폼을 만들겠다고 발표한 것도 같은 맥락으로 보인다. (NVIDIA Newsroom)

Jensen Huang이 말하듯 이제 AI Factory 자체를 하나의 생산적 Infrastructure Asset으로 금융상품화하려는 단계까지 온 것이다.

First Principles로 내려가면 무엇이 남을까

여기서 최근 Elon Musk의 인터뷰를 함께 보면 상당히 흥미롭다.

Musk가 오랫동안 강조해 온 사고방식 중 하나가 First Principles Thinking이다.

남들이 지금 무엇을 하고 있는지, 과거에 산업이 어떻게 움직였는지를 그대로 연장하는 대신 문제를 더 이상 쪼갤 수 없는 가장 근본적인 요소까지 내려간 뒤 거기서부터 다시 사고하는 방식이다.

AI 산업 역시 같은 방법으로 볼 수 있다.

우리는 보통 AI를 생각하면 먼저 Model을 떠올린다.

Model을 만들려면 Compute가 필요하고,

Compute를 만들려면 GPU가 필요하다.

GPU에는 HBM과 Advanced Packaging, Networking이 필요하다.

그런데 여기서 한 단계씩 계속 아래로 내려가면 결국 모든 Hardware는 한 가지 조건을 충족해야 한다.

전원이 켜져야 한다.

전력 없이 GPU는 계산하지 못하고, 냉각이 없으면 그 전력을 지속적으로 사용할 수도 없다.

그래서 First Principles로 AI를 끝까지 분해하면 결국 아주 단순한 물리 문제로 돌아간다.

Energy → Compute → Intelligence

이다.

Musk가 말한 AI의 ‘Innermost Loop’

2026년 1월 공개된 Peter Diamandis의 Moonshots 인터뷰에서 이 문제가 상당히 직접적으로 등장했다.

Diamandis는 Musk가 자주 사용하는 표현인

“Physics is the law. Everything else is a recommendation.”

을 언급하며 AI·Energy·Space가 빠르게 확장될 때 가장 근본적인 Bottleneck이 무엇인지를 물었다.

Musk의 대답은 길지 않았다.

“Electricity generation is the limiting factor.”

Diamandis가 이를 “The innermost loop”라고 표현하자 Musk도 동의했다. 그는 사람들이 새로운 전력을 실제로 Online 상태로 만드는 어려움을 과소평가하고 있다고 설명했다.

발전만 하면 끝나는 것도 아니다.

전기를 만들고, Transformer를 통해 컴퓨터가 사용할 수 있는 전압으로 변환하고, 다시 그 컴퓨터에서 발생하는 막대한 열을 냉각해야 한다.

그래서 Musk는 적어도 당분간 AI의 제한요인은 결국 Electricity Generation과 Cooling이라고 설명했다. 해당 인터뷰는 2025년 12월 22일 녹화돼 2026년 1월 공개됐다. (YouTube)

나는 이 대목이 꽤 중요하다고 생각한다.

전력이 중요하다는 주장은 이미 너무 흔하다.

하지만 Musk의 관점은 단순히

“AI 데이터센터가 전기를 많이 먹는다.”

가 아니다.

문제를 가장 근본적인 물리적 Input까지 내려가 보면, AI 산업 전체의 성장속도는 결국 가장 느리게 증가하는 Input의 속도 이상으로 올라갈 수 없다는 것이다.

이것은 일종의 Bottleneck Function이다.

아무리 Model Algorithm이 발전하고,

TSMC가 더 많은 Wafer를 생산하고,

NVIDIA가 더 많은 GPU를 만들어도,

마지막에 꽂을 전력이 없다면 Compute Capacity는 Revenue Capacity가 되지 못한다.

그래서 AI의 실제 생산량은 궁극적으로

Model Capability가 아니라 가장 부족한 Physical Input에 의해 결정될 수 있다.

그리고 7개월 뒤 Musk는 더 명확하게 말했다

흥미로운 것은 이것이 일회성 발언이 아니라는 점이다.

2026년 1월 Davos에서 Larry Fink가 AI 확장을 위해 Compute·Chip·Fab·Power 중 무엇이 가장 큰 병목인지를 묻자 Musk는 다시 이렇게 말했다.

“The limiting factor for AI deployment is fundamentally electrical power.”

AI Chip 생산량은 기하급수적으로 늘고 있는 반면 새로운 전력이 Online으로 들어오는 속도는 훨씬 느리기 때문에, 머지않아 생산한 AI Chip을 모두 켤 수 없는 상황에 도달할 수 있다는 설명이었다. (World Economic Forum)

그리고 2026년 7월 The Economist와의 인터뷰에서는 한 단계 더 구체적으로 이야기했다.

Musk는 Digital Intelligence의 경쟁력을 결국

얼마나 많은 AI Compute를 가지고 있는가
→ 얼마나 많은 AI Chip을 가지고 있는가
→ 그리고 얼마나 많은 Electricity를 가지고 있는가

라는 구조로 설명했다.

그런데 현재 중국 외 지역에서는 오히려 Power와 Cooling의 제약이 AI Chip보다 조금 더 심하다고 평가했다.

“The constraint right now, I think, is actually slightly more on power and cooling than it is on AI chips.”

반대로 중국에서는 막대한 전력 증설이 가능하지만 최첨단 반도체 접근이 제한되어 있기 때문에 Chip이 병목이다.

즉 Musk가 보는 AI 패권 역시 단순한 반도체 경쟁이 아니다.

AI의 생산량은 어느 나라가 현재 가장 부족한 Limiting Factor를 얼마나 빠르게 해소할 수 있느냐의 문제다. (Elon Musk Archive)

이것이 First Principles 사고와 연결되는 지점이라고 생각한다.

표면적으로 보면 AI 경쟁은 OpenAI와 Anthropic, NVIDIA와 TPU, CUDA와 ASIC의 경쟁처럼 보인다.

그러나 한 단계씩 밑으로 내려가면 경쟁의 모습이 달라진다.

Intelligence
→ Compute
→ Silicon
→ Data Center
→ Cooling
→ Electricity

결국 가장 아래에 있는 자원이 충분하지 않다면 그 위의 모든 Capacity가 제약받는다.

NVIDIA가 Cloverleaf 같은 Powered Land 개발사에 직접 투자하기 시작한 것도 이 관점에서 보면 별로 이상하지 않다.

First Principles로 발견한 Constraint를 자본이 직접 해결하기 시작한 것에 가깝다.

그런데 Peter Thiel의 포트폴리오는 더 노골적이다

마침 비슷한 시기에 훨씬 흥미로운 공시가 하나 나왔다.

Peter Thiel이 운용하는 Thiel Macro가 2026년 6월 말 기준 보유한 미국 상장주식 포트폴리오는 총 $418.7mn이었다.

그런데 8개 종목을 뜯어보면 구성이 상당히 특이하다.

https://www.instagram.com/p/DcP2shOjjza/

가장 큰 종목은 Amazon으로 $118.0mn, 28.2%다.

급증하는 aws 수주잔고
QualTrim

급증하는 GCP
Qualtrim

그다음은 아르헨티나 Vaca Muerta의 Vista Energy가 $75.9mn, 18.1%, Vistra가 $59.1mn, 14.1%다.

이어 American Electric Power 10.1%, DTE Energy 9.6%, FirstEnergy 9.5%, CMS Energy 9.4%, X-Energy 0.9%가 들어가 있다. (HedgeCo)

계산해보면 Amazon을 제외한 **나머지 7개 전력·에너지 관련 기업이 공개 13F 포트폴리오의 약 71.8%**를 차지한다.

더 재미있는 것은 그 안에서도 한 종류의 에너지에 베팅하지 않았다는 점이다.

발전자산을 보유한 Vistra가 있고,

송배전망과 규제자산을 가진 AEP·DTE·FirstEnergy·CMS가 있으며,

미래 발전원인 X-Energy가 있고,

그 바깥에는 Vaca Muerta라는 거대한 탄화수소 자원을 보유한 Vista Energy까지 있다.

그러니 이것을 단순히

“AI 때문에 전력회사 주식을 샀다.”

정도로 이해하는 것은 오히려 너무 좁은 해석일 수 있다.

포트폴리오 전체를 보면 훨씬 넓은 Energy Scarcity와 Physical Asset에 대한 베팅처럼 보인다.

물론 13F만으로 Thiel의 의도를 단정해서는 안 된다.

13F는 미국 상장 Long Position만 보여줄 뿐 현금·사모투자·Short Position과 상당수 파생상품은 나타내지 않는다.

그럼에도 공개된 상장주식 포트폴리오 자체가 이렇게 극단적으로 한 방향을 향하고 있다는 사실은 꽤 흥미롭다. (HedgeCo)

더 흥미로운 것은 1년 전 포트폴리오와의 차이다

사실 Thiel이 Vistra를 처음 산 것도 아니다.

2026.08.07 Vistra Corp.

2025년 1분기 Thiel Macro는 NVIDIA $38.8mn과 Vistra $24.5mn을 동시에 보유했다. 당시 Vistra 보유량은 208,747주였다. (미국 증권 거래 위원회)

2025년 2분기에는 공개 포트폴리오가 사실상 Tesla·NVIDIA·Vistra 세 종목 중심으로 압축됐고 NVIDIA가 약 40%, Vistra가 약 19%를 차지했다. (미국 증권 거래 위원회)

반면 2026년 2분기에 다시 나타난 공개 포트폴리오에서는 NVIDIA가 사라지고,

Amazon + Vista Energy + Vistra + Utilities + Nuclear

라는 훨씬 넓은 구조가 만들어졌다. (13F Hub)

물론 이를 두고 Thiel이

“GPU 시대가 끝났으니 전력을 사자.”

고 판단했다고 주장할 근거는 없다.

하지만 Exposure가 어디로 이동했는지를 보는 것 자체는 재미있다.

2025년에는

NVIDIA + Vistra

라는 형태로 Compute + Power를 동시에 가지고 있었다면,

2026년에는

Amazon + Vistra + Utilities + Nuclear + Vista Energy

라는 AI Demand + Energy Infrastructure + Physical Resource에 훨씬 가까운 형태가 됐다.

적어도 공개 포트폴리오에서 확인되는 자산의 무게중심은 Silicon 자체에서 이를 현실 세계에서 작동시키는 Energy System 쪽으로 크게 내려왔다.

Vistra와 Vista는 서로 다른 두 종류의 희소자산이다

여기서 개인적으로 가장 흥미로운 것은 Vistra와 Vista Energy를 동시에 보유했다는 점이다.

2026.08.07 Vista Energy

이름은 비슷하지만 두 회사는 전혀 다른 사업을 한다.

그리고 오히려 그렇기 때문에 함께 보는 것이 재미있다.

Vistra — 이미 연결되어 있는 Electron

Vistra에 대한 Thesis는 비교적 이해하기 쉽다.

AI 시대에 신규 발전소를 만드는 것도 중요하지만, 더 가치 있는 것은 경우에 따라 이미 존재하고 이미 Grid에 연결되어 지금 당장 사용할 수 있는 발전 Capacity다.

AI 기업에게 2032년에 받을 수 있는 1GW와 2027~2028년에 사용할 수 있는 1GW는 동일한 자산이 아니다.

앞선 글에서 계속 이야기했던 Time-to-Power가 바로 이 차이다.

Vistra가 보유한 기존 발전자산의 흥미로운 점도 여기에 있다.

건설해야 할 발전소가 아니라 이미 존재하는 발전설비이며, AI 데이터센터 사업자와 장기계약을 체결해 비교적 빠르게 Monetization할 수 있다.

결국 Vistra가 보유한 핵심 자산은 단순한 MW가 아니라

Grid-connected MW + Availability + Time

이다.

Musk가 말한

“AI Chip은 있는데 전원을 켤 수 없다.”

는 문제가 현실화될수록 이미 연결된 Electron의 Option Value는 커질 수밖에 없다.

Vista Energy — 땅속에 이미 존재하는 Molecule

Vista Energy는 전혀 다른 이야기다.

Vista는 AI 데이터센터에 전기를 판매하는 회사가 아니다.

그러니 Vista까지 억지로 AI 수혜주로 묶는 것은 맞지 않는다.

하지만 Thiel의 투자 전체를 조금 더 넓은 Physical Scarcity라는 관점에서 보면 오히려 Vista의 위치가 재미있어진다.

Vista가 보유한 것은 Vaca Muerta라는 대규모 저원가 Energy Resource다.

전력 Grid처럼 이것 역시 Software처럼 새로 복사해서 만들어낼 수 있는 자산이 아니다.

이미 지질학적으로 존재하는 Resource를 확보하고,

Infrastructure를 설치하고,

생산해,

Pipeline으로 운반한 뒤

세계시장에 판매해야 한다.

따라서 Vista의 가치창출 경로는 AI 데이터센터와 직접 연결되기보다

Underground Resource
→ Infrastructure Unlock
→ Export Capacity
→ Production Growth
→ Hard Currency Revenue
→ FCF

에 가깝다.

Vistra가 이미 Grid에 연결된 Electron을 가지고 있다면,

Vista는 이미 땅속에 존재하는 저원가 Molecule을 가지고 있는 셈이다.

두 자산의 현금흐름 Driver는 다르다.

하지만 한 가지 공통점이 있다.

쉽게 복제할 수 없는 Physical Asset을 이미 확보하고 있다는 것이다.

2026.08 Vista energy

그래서 Musk, NVIDIA 그리고 Thiel을 같이 보는 것이 재미있다

이 셋이 동일한 투자 Thesis를 공유한다고 말할 생각은 없다.

Elon Musk는 자신이 실제 AI Factory를 건설하는 Operator의 관점에서 이야기한다.

NVIDIA는 GPU를 더 많이 판매해야 하는 AI Infrastructure 공급자의 입장에서 움직인다.

Peter Thiel은 공개된 13F에서 에너지와 전력자산에 상당한 Capital을 Allocation하고 있다.

그런데 세 방향을 이어 보면 묘하게 같은 곳에서 만난다.

Musk는 First Principles로 AI를 가장 아래까지 내려가 Electricity Generation을 Innermost Loop라고 부른다.

NVIDIA는 실제로 그 병목을 해소하기 위해 Powered Land와 Energy Infrastructure에 직접 자본을 집어넣는다.

Thiel의 공개 포트폴리오는 Amazon이라는 거대한 Compute 수요자를 제외하면 대부분 Power Generation·Utility·Grid·Nuclear·Oil Resource에 놓여 있다.

즉,

First Principles → Physical Constraint → Capital Allocation

이 순서로 연결해 볼 수 있다.

그래서 최근 NVIDIA의 Cloverleaf 투자를 보면서 개인적으로는 “앞으로 전력이 부족하다”는 사실 자체보다 자본이 그 사실을 행동으로 옮기기 시작했다는 점이 더 중요하게 느껴졌다.

산업의 진짜 Bottleneck이 어디에 있는지는 사람들이 무엇을 이야기하는가보다 결국 가장 영리한 자본이 어디에 미리 자리 잡는가를 보는 편이 빠를 수도 있다.

결국 AI도 물리법칙을 벗어날 수 없다

AI는 역사상 가장 Digital한 기술 중 하나다.

하지만 역설적으로 규모가 커질수록 가장 Physical한 산업이 되어간다.

Model의 Parameter와 Token은 Digital이지만,

그것을 계산하는 Chip은 물리적이고,

그 Chip을 담는 Data Center도 물리적이며,

그 Data Center를 냉각하고 움직이는 전력 역시 물리적이다.

Software는 몇 개월 만에 수십 배 확장할 수 있다.

AI Chip 생산도 막대한 CAPEX를 통해 상당히 빠르게 증가할 수 있다.

하지만 발전소·송전망·변전소·Gas Pipeline·Grid Connection·Powered Land는 그렇게 움직이지 않는다.

결국 모든 산업을 First Principles까지 내려가면 마지막에는 물질과 에너지, 그리고 시간이 남는다.

아마 Musk가 전력을 AI의 가장 근본적인 Bottleneck으로 보는 이유도 여기에 있을 것이다.

AI의 성능이 아무리 빠르게 발전하더라도 전력망의 건설속도까지 Moore's Law로 움직이지는 않는다.

그래서 앞으로 AI의 성장속도와 Physical Infrastructure의 성장속도 사이의 괴리가 커진다면,

그 차이에서 가장 큰 Scarcity Rent가 발생할 가능성이 있다.

NVIDIA가 GPU 판매로 벌어들인 현금을 다시 Power와 Land에 집어넣고,

Peter Thiel의 공개 포트폴리오에서 70%가 넘는 자본이 Energy와 Power Asset에 위치하고,

정작 세계에서 가장 공격적으로 AI Compute를 증설하고 있는 Elon Musk가 AI의 근본적인 제약은 Electricity라고 반복해서 말하고 있다면, 적어도 한 번쯤은 이들의 행동을 같이 놓고 생각해 볼 필요가 있지 않을까 한다.

Power is the inner loop.

=끝

나만의 투자이야기

2026년 8월 23일 일요일

생각정리 348 (* Power is the Inner Loop)