AI 거래는 모델 및 추론 비용 하락으로 희소성 국면에서 경제성 중심으로 이동하고 있다. 오픈소스 시스템, 클라우드 플랫폼, API를 통한 채택이 확대되는 한편 일부 개발사와 하드웨어 공급업체의 가격 결정력은 약화되는 흐름이다. 중국발 경쟁은 가격과 효율을 밀어붙이고 있으며, 알리바바는 역대 최대 모델을 출시했고 딥시크는 초저가 과금으로 ‘최첨단 성능’보다 ‘충분히 좋은(good enough)’ 성능이 우위인 활용 사례를 확산시키고 있다. 하이퍼스케일러들은 여전히 증설을 지속하지만, 구매자들이 ‘작업당 비용(cost per task)’에 집중하면서 조달은 더 선별적으로 변하고 있다. 마이크로소프트·알파벳·아마존·메타·오라클의 컨센서스 설비투자(capex)는 2026년 초 약 4,850억달러에서 7월 약 7,300억달러로 늘었고, UBS는 2026년 76% 성장 이후 2027년 25%, 2028년 6%로 둔화될 것으로 본다. 수요는 ‘GPU 최대 투입’보다는 맞춤형 가속기, 추론 최적화, 네트워킹, 전력·냉각 등으로 이동할 수 있다.
한국의 경우 수급 포지셔닝 정리로 전술적 반등 여지가 생길 수 있으나, 새로운 이익 사이클을 보장하진 않는다. J.P.모건은 레버리지 ETF 언와인드가 완료됐고 헤지펀드는 디레버리징의 약 90%를 진행한 것으로 추정하지만, 리스크는 ‘실제 수요’보다 ‘메모리 기대치’가 먼저 정점을 찍는 데 있다. 트렌드포스는 여전히 DRAM 공급부족을 전망하며 2027년까지 수요 증가가 공급을 앞지를 가능성을 제시한다. 다만 HBM과 고사양 서버 DRAM은 타이트할 수 있는 반면, 범용 DRAM과 NAND는 사이클 변동성이 더 클 수 있다. 핵심 메시지는 1단계 병목(희소성)만이 아니라 유통, 독점 데이터, 플랫폼과 효율적인 인프라에 수익이 축적된다는 점이다.
AI 경제성 전환에 따른 옵션시장 변화
AI 거래가 ‘원자재적 인프라 희소성’에서 ‘비용 효율’로 이동하면서 옵션시장에서도 중요한 전환이 관찰된다. 칩 수급 대란이 진정되면 주요 하드웨어 공급사의 내재변동성(IV)은 하락 압력을 받을 수 있어, 파생 트레이더들은 이에 대비할 필요가 있다. 특히 하이퍼스케일러 설비투자 증가율이 둔화 국면에 진입하는 만큼, 이 전환을 활용하는 옵션 전략으로 초점을 이동할 것을 제안한다.
최근 업계 데이터에 따르면 마이크로소프트·알파벳·메타 등 빅테크의 합산 자본지출은 올해 약 7,300억달러에 근접할 전망이지만, 증가율은 내년 25%로 둔화될 것으로 예상된다. 이는 하드웨어 콜옵션에 붙던 높은 프리미엄을 정당화하기가 훨씬 어려워짐을 의미한다. 대신 더 저렴해진 AI 모델을 수익화하는 메가캡 소프트웨어 및 디지털 플랫폼을 대상으로 불 스프레드(불 콜 스프레드) 전략을 권고한다.
한국을 보면, HBM 타이트가 지속되더라도 메모리 ‘피크 기대’가 이미 KOSPI에 상당 부분 선반영된 조짐이 있다. 과거 사이클에서 메모리 관련 주식의 밸류에이션은 실제 기업 매출보다 몇 분기 앞서 정점을 찍는 경우가 잦았다. 이 리스크 관리 차원에서, 주요 메모리 제조사에 대해 풋옵션 또는 베어 풋 스프레드를 활용해 밸류에이션 축소에 대비하는 헤지를 선호한다.
산업의 무게중심이 대규모 학습(training)보다 저비용 추론(inference)으로 이동하면서, 커스텀 실리콘과 특화 인프라의 존재감이 커지고 있다. 이는 중형 네트워킹 및 전력관리 기업의 옵션 거래량 증가로도 반영된다. 효율화 드라이브 수혜가 예상되는 일부 인프라 제공업체에 대해 풋 매도 전략을 통해 안정적 현금흐름을 기반으로 프리미엄을 수취하는 방식을 고려할 수 있다.
하드웨어 익스포저 헤지 및 소프트웨어 플랫폼 수혜 포착
최근 주요 반도체 ETF의 IV 스큐는 콜 대비 풋 선호로 이동하기 시작했으며, 이는 기관 투자자들이 하드웨어 익스포저를 적극적으로 헤지하고 있음을 시사한다. 순수 하드웨어 모멘텀에서의 ‘쉬운 구간’은 당분간 지나갔다는 신호로 해석된다. 이러한 하드웨어 종목에 대해 단기 캘린더 스프레드(만기 스프레드) 거래를 활용하면 방향성 베팅을 크게 늘리지 않으면서도 높은 프리미엄을 활용할 수 있다는 판단이다.
중국 빅테크의 오픈소스 모델 공격적 가격 정책은 글로벌 비용 디플레이션을 가속화하며 모델 개발사의 마진을 압박하고 있다. 이 가격 경쟁 환경에서는 순수 AI 개발사에 대한 장기 콜옵션이 고위험·고투기적 성격을 띠기 쉽다. 대신, 저가 모델을 손쉽게 통합해 자체 마진 개선으로 연결할 수 있는 기존 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼에 대한 장기 콜옵션 매수를 선호한다.
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