도이체방크(DB) 전략가들은 중국의 AI 모델이 미국 경쟁 모델과의 성능 격차를 빠르게 좁히는 동시에, 가격은 앤트로픽(Anthropic)의 소네트(Sonnet) 같은 중간급 시스템에 더 가깝게 책정돼 ‘지능 대비 비용(cost-to-intelligence)’ 비율이 더 낮다고 평가했다. 이들은 유통 방식의 변화도 짚었다. 중국발 모델은 다운로드·수정·로컬 구동이 가능한 ‘오픈 웨이트(open-weight)’ 형태로 출시되는 사례가 늘고 있는 반면, 미국 선도 기업들은 API를 통해 제공되는 폐쇄형(proprietary) 제품에 더 의존해 왔다는 것이다. DB는 이러한 가격 및 접근성 변화가, 유사한 성능이 더 저렴하게 제공될 경우 현재의 AI 설비투자(capex) 계획이 유지 가능한지에 대한 재평가로 이어질 수 있다고 연결했다.
시장은 이미 반응했다. AI 및 반도체 관련 주가가 압박을 받고 있다. 필라델피아 반도체지수는 지난주 9.97% 하락했으며, 금요일 추가로 1.63% 떨어지면서 지난해 ‘리버레이션 데이’ 관세 발표가 있었던 주 이후 최대 주간 낙폭을 기록했다. DB는 더 저렴하고 널리 이용 가능한 모델이 글로벌 AI 채택을 가속하고 생산성 개선을 뒷받침할 수 있지만, 미국의 AI 설비투자 수익률과 마진을 압박하고 상품화(commoditisation)를 앞당기며, 경쟁 기술 스택이 병존하는 과정에서 지정학적 분절도 심화될 수 있다고 덧붙였다.
미·중 AI 밸류에이션 격차에서의 기회
우리는 파생상품 트레이더들이 미국 AI 인프라 대형주와 고효율 중국 오픈 웨이트 모델 간 밸류에이션 격차 확대를 활용할 수 있는 유력한 기회가 있다고 본다. 역사적으로 지능 비용을 급격히 낮추는 ‘디스럽터’가 등장할 때—올해 초 초저비용 중국 모델 출시로 시장이 흔들렸던 사례와 유사하게—반도체 지수 변동성은 급등해 왔다. 밸류에이션 재평가 국면에서 단기 하방 리스크에 대비하기 위해, 주요 미국 반도체 제조사에 대한 근월물 풋옵션을 활용한 헤지를 권고한다.
최근 시장 데이터에 따르면 필라델피아 반도체지수(SOX)는 이미 강한 매도 압력을 받았고, 투자자들이 대규모 AI 자본지출의 수익성을 의문시하면서 단 1주일 만에 10% 급락했다. 이 흐름을 트레이딩 기회로 전환하기 위해, 반도체 비중이 높은 ETF(예: 반에크 반도체 ETF·SMH)에서 베어 풋 스프레드 전략을 검토할 필요가 있다. 이는 고평가된 반도체주의 하락 모멘텀에서 수익 기회를 추구하면서도, 투입 자본의 리스크를 제한하는 접근이다.
글로벌 기술 변동성에 맞춘 전략 조정
또한 미국 빅테크가 더 저렴한 오픈소스 대안과 비교해 막대한 하드웨어 지출을 정당화하기 어려워질 경우, 설비투자 ‘오버사이클(overcycle)’ 가능성에도 대비해야 한다. 주요 미국 클라우드 및 소프트웨어 기업을 대상으로 만기가 긴 스트래들(straddle)을 구축하면, 시장이 어느 방향으로 움직이든 큰 폭의 가격 변동에서 기회를 포착할 수 있다. 지정학적 변화와 상품화 압력이 글로벌 테크 마진을 흔들 수 있는 향후 수주 동안, 이러한 전략의 중요성이 커질 전망이다.
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