바이낸스 리서치: AI 거래, 반도체에서 소프트웨어·자본시장으로 이동

저자: Lim Kim Thye

편집: 우쒀 블록체인

핵심 요약

· 단위 용량당 비용이 지속적으로 하락함에 따라 토큰 사용량 증가는 인프라 사업 마진이 33%~38%에 달하는 하이퍼스케일 클라우드 서비스 공급업체에 유리하게 작용합니다.

· 자본 지출 대비 영업 현금 흐름 비율은 2023년 41%에서 2026년 약 105%로 상승했습니다. 관련 기업들의 합산 잉여 현금 흐름은 마이너스로 전환되었으며, 자금 부족분은 부채 조달로 메워지기 시작했습니다.

· 시장의 가격 결정 논리가 바뀌었습니다. 실제 성장으로 전환되지 못하는 자본 지출은 처벌을 받는 반면, AI 매출 성장을 견인하는 투자는 긍정적인 평가를 받습니다.

· 시장 집중도가 낮아지고 있습니다. 바이낸스 투자자들도 반도체 업종에 대한 집중 투자를 줄이고 소프트웨어 및 자본시장으로 자금을 이동시키고 있습니다.

토큰 최대화 추세 2분기에 종료, 두 곡선 분화 시작

2분기에는 '토큰 사용량 증가가 모델 계층 매출로 직접 이어진다'는 가정이 종료되었습니다. 기업들은 토큰 사용량과 생산성이 선형 관계가 아니라는 점을 인식하고 더 이상 토큰 사용량 극대화를 맹목적으로 추구하지 않게 되었습니다. 동시에 AI 에이전트가 빠르게 확산되면서 시장은 단일 작업 완료에 필요한 토큰 효율성에 더 주목하고 있습니다. 최첨단 모델 개발의 초점도 추론 벤치마크에서 에이전트 프로그래밍, 메모리 아키텍처, 그리고 더 저렴한 경량 추론으로 이동했습니다.

2026년 9월 초 기준, OpenRouter를 통해 라우팅되는 주간 토큰 사용량은 137조에 달해 연초 대비 약 20배 증가했습니다. 오픈 웨이트 모델은 해당 플랫폼의 프로덕션 환경 추론 토큰에서 절반 이상을 차지하며, 이전 연구의 3분의 1에서 상승했습니다. 또한 토큰 사용량 상위 5개 모델은 모두 오픈 웨이트를 채택하고 있습니다. 이들 모델의 성능은 폐쇄형 모델의 약 90% 수준이지만, 호출당 비용은 약 6분의 1에 불과합니다. Stripe는 GPU 클러스터를 기존의 3분의 1로 축소하면서도 일일 5,000만 건의 호출을 유지하여 추론 비용을 73% 절감했습니다.

이에 따라 AI 성장의 효과가 분화되기 시작했습니다. 기업들은 특정 작업에 따라 모델을 선택하며, 하나의 AI 에이전트가 작업을 완료하려면 보통 수천 개의 토큰이 필요합니다. 저비용 오픈 웨이트 모델은 장기 실행 에이전트의 경제적 타당성을 실현하는 핵심 요소가 되었습니다. 단위 용량당 비용이 하락함에 따라 토큰 사용량 증가는 마진이 33%~38%에 달하는 하이퍼스케일 클라우드 서비스 공급업체에 유리하지만, 모델 성능을 직접 판매하는 기업들은 이를 매출로 전환하기가 더 어려워졌습니다.

그림 1: 토큰 사용량 150조에 근접, 토큰 가격 지수는 7월에 2.62달러로 정점 기록

자본 지출이 영업 현금 흐름 초과

미국 5대 클라우드 컴퓨팅 업체가 제시한 2026년 자본 지출 가이던스는 금융 리스와 선급금 포함 여부에 따라 총 7,250억~8,000억 달러에 달합니다.

절대 금액보다 더 주목할 점은 자본 지출 대비 영업 현금 흐름 비율입니다. 이 5개 기업의 자본 지출은 2023년 영업 현금 흐름의 41%에서 2026년 약 105%로 상승했습니다. 이는 인프라 용량 확장에 사용된 자금이 핵심 사업에서 창출된 현금을 초과했음을 의미합니다.

이러한 변화는 잉여 현금 흐름에 빠르게 반영되었습니다. Alphabet의 이번 분기 잉여 현금 흐름은 마이너스 59억 달러로, 상장 이후 처음으로 마이너스를 기록했습니다. Meta의 잉여 현금 흐름은 전년 동기 85억 달러에서 7억 8,400만 달러로 감소했습니다. 지난 12개월 동안 Amazon의 잉여 현금 흐름은 마이너스 76억 달러였으며, Oracle은 2026 회계연도에 237억 달러의 현금을 소진했습니다. 5개 기업의 합산 잉여 현금 흐름은 2024년 플러스 2,460억 달러에서 2026년 약 마이너스 370억 달러로 전환되어 이번 투자 사이클에서 처음으로 마이너스를 기록했습니다.

내부 현금으로 더 이상 투자 수요를 감당할 수 없게 되면서 외부 조달이 주요 자금원으로 부상했습니다. 하이퍼스케일 클라우드 서비스 공급업체의 자본 지출에서 부채 조달이 차지하는 비중은 2024 회계연도 9%에서 2026년 중반 기준 지난 12개월 동안 32%로 상승했으며, 5개 기업의 총 부채는 약 7,000억 달러에 달합니다.

국제결제은행(BIS)의 한 관찰은 특히 주목할 만합니다. AI 사모 신용 대출의 스프레드는 약 6.2%포인트로, 비AI 차입자의 조달 스프레드와 비슷한 수준입니다. 즉, 주식 시장에 이미 반영된 위험이 신용 시장 가격에는 아직 완전히 반영되지 않았다는 뜻입니다.

그림 2: 2026년 자본 지출이 영업 현금 흐름을 초과하고 잉여 현금 흐름은 마이너스로 전환

수요 신호는 거대하지만 수익화 주기는 길다

세 기업이 동일한 추세를 보여줍니다.

· Google Cloud 매출은 82% 성장한 248억 달러를 기록했고, 영업 이익률은 20.7%에서 35.6%로 상승했으며, 미이행 계약 금액은 5,140억 달러에 달합니다. 현재 Google Cloud는 분당 220억 개의 토큰을 처리하고 있으며, 이는 이전 분기의 160억 개에서 증가한 수치입니다.

· Microsoft의 잔여 이행 의무(RPO)는 6,780억 달러로 전년 대비 84% 증가했습니다. Azure 매출은 43% 성장했고, Microsoft 365 Copilot의 유료 시트는 3,000만 개를 넘어섰습니다.

· Oracle의 잔여 이행 의무는 6,380억 달러로 전년 대비 363% 증가했습니다. 그러나 회사가 공개한 데이터에 따르면 약 12%만 향후 12개월 내에 매출로 전환되고, 약 20%는 5년 후에야 실현될 것으로 보입니다.

모델 기업 측면에서 Anthropic의 연간 환산 매출은 약 470억 달러, OpenAI는 약 250억 달러입니다. 두 회사 모두 현재 적자 상태이며 IPO를 준비하고 있습니다. 골드만삭스는 2030년까지 토큰 사용량이 현재의 24배로 성장하겠지만, 그때까지 지식 근로자의 12%만이 에이전트 AI를 사용할 것으로 추정합니다.

이러한 수치의 규모는 확실히 거대하지만, 단기적으로 실제 매출로 전환될 수 있는 부분은 극히 적습니다. 이러한 시간적 격차가 본 보고서의 후속 분석에서 핵심이 됩니다. 미이행 주문은 분명히 존재하고 자본 지출도 이미 집행되었지만, 하이퍼스케일 클라우드 서비스 공급업체와 최첨단 모델 기업은 계약 수요를 확정 매출로 충분히 빠르게 전환해야만 이러한 투자를 정당화할 수 있습니다. 동시에 이러한 사업을 뒷받침하는 기초 자산은 보통 4~6년 내에 감가상각을 완료해야 합니다.

그림 3: 미이행 주문이 현재 매출을 크게 초과, Google Cloud 5,140억 달러, Oracle 6,380억 달러

시장의 가격 결정 논리 역전

투자자들은 이러한 요인을 가격에 반영하기 시작했으며, 최신 실적 시즌은 이러한 변화를 뚜렷하게 보여줍니다.

전체 데이터만으로는 이러한 전환을 완전히 보여주기 어렵고, 개별 종목의 성과가 더 대표적입니다. 지수 구성 종목 중 주당순이익(EPS)이 예상을 상회한 기업은 평균 0.6% 상승하여 지난 5년 평균 1.0%를 밑돌았습니다. 실적이 실망스러웠던 기업은 평균 2.5% 하락하여 지난 5년 평균 3.0%보다 낙폭이 작았습니다. 호재와 악재에 대한 시장의 전반적인 반응은 모두 약화되었지만, AI 영역 내부에서는 뚜렷한 분화가 나타났습니다.

실적 발표 후 첫 전체 거래일을 기준으로 계산하면 분화가 매우 뚜렷합니다. Alphabet은 매출이 24% 성장하고 클라우드 사업이 82% 성장했지만, 자본 지출 가이던스를 상향 조정했다는 이유만으로 주가가 7.13% 하락했습니다. Meta는 EPS가 예상을 밑돌고 자본 지출을 다시 늘렸으며 잉여 현금 흐름이 7억 8,400만 달러로 감소하면서 주가가 7.95% 하락했습니다.

반대편의 성과도 주목할 만합니다. Microsoft는 Azure 매출이 43% 성장하고 잔여 이행 의무가 84% 증가했으며 2026년 연간 자본 지출을 소폭 하향 조정하면서 주가가 15.51% 상승하여 2008년 이후 최대 일일 상승폭을 기록했습니다.

Amazon은 자본 지출을 2,200억 달러로 늘렸지만 AWS 성장이 37%로 가속화되면서 주가가 15.32% 상승했고 시가총액이 3조 달러를 돌파했습니다. Nvidia는 8.74% 상승했습니다. 자본 투자가 거의 필요 없이 인프라를 확장할 수 있는 Palantir는 29.45% 급등했습니다.

시장이 채택한 기준은 매우 명확합니다. 투자가 성장으로 전환되고 있음을 입증하지 못하면 자본 지출은 부담이 됩니다. 바로 이 때문에 Alphabet과 Amazon 모두 자본 지출을 늘렸지만 Alphabet은 시장의 처벌을 받은 반면 Amazon은 긍정적인 평가를 받았습니다.

그림 4: 같은 자본 지출 증가에도 결과는 정반대, Alphabet -7.1%, Amazon +15.3%

2026년 시장의 핵심은 확산이지 추가 집중이 아니다

시장 집중도는 정점을 찍고 하락하기 시작했습니다. '매그니피센트 7'의 S&P 500 지수 내 비중은 2025년 10월 약 35.3%에서 2026년 9월 33.2%로 낮아졌습니다. 8월 기준 S&P 500 지수는 연초 대비 12.28% 상승했고, 나스닥 종합지수는 13.46%, 러셀 2000 소형주 지수는 19.12% 상승했습니다.

특히 소형주의 성과가 주목할 만합니다. 이는 AI 거래가 초대형 소프트웨어 기업에 더 집중되기보다 산업재, 유틸리티 등 간접 수혜 업종으로 확산되고 있음을 보여줍니다. 동일 가중 지수는 시가총액 가중 지수보다 약 3.6%포인트 높은 성과를 기록했는데, 이는 가장 쉽게 얻을 수 있는 상승분이 실현된 후 자금이 변동성이 더 큰 2차 수혜주로 이동하고 있음을 시사합니다.

그러나 현재 밸류에이션은 이러한 순환매가 지속될 여지를 제한합니다. S&P 500 지수의 선행 주가수익비율(PER)은 약 19.6배로, 지난 5년 평균 19.9배보다는 약간 낮지만 지난 10년 평균 19.0배보다는 높습니다. 금리 환경도 뒷받침하지 못하고 있습니다. 현재 실효 연방기금금리는 3.63%, 10년 만기 미국 국채 수익률은 4.77%입니다.

따라서 현재의 결론은 작년과 반대입니다. 2026년 시장 상승세는 더 많은 업종과 다양한 시가총액의 기업으로 확산되고 있으며, 패시브 포트폴리오의 AI 선도주 비중 확대는 지속되기보다 축소되고 있습니다.

그림 5: '매그니피센트 7' 비중 고점에서 하락, 러셀 2000 연초 대비 19.12% 상승으로 선두

바이낸스 투자자들도 분산 배분 중, 단 출발점은 더 집중적

2026년 6월 말과 9월 4일 데이터를 비교하면 S&P 500 지수의 조정 방향과 바이낸스 사용자의 보유 종목이 대체로 일치합니다. 반도체 업종의 S&P 500 내 비중은 18.8%에서 14.8%로, 기술 하드웨어 업종은 6.8%에서 6.2%로 하락했습니다. 바이낸스 투자자의 조정 폭은 더 커서 기술 하드웨어 보유 비중이 15.92%에서 7.94%로 낮아졌습니다.

같은 기간 S&P 500에서 거의 모든 다른 업종의 비중이 소폭 증가했는데, 이는 자금이 또 다른 단일 테마로 이동한 것이 아니라 이전에 고도로 집중되었던 영역에서 여러 업종으로 분산되었음을 보여줍니다. 바이낸스 투자자들은 항공우주·방위, 인터랙티브 미디어·서비스, 산업재 주식을 지속적으로 축소하는 동시에 자본시장, 소프트웨어, 일반 소매 업종을 확대했습니다.

바이낸스 투자자와 벤치마크 지수 사이에는 세 가지 주요 차이가 있습니다. 반도체 배분 비율이 42.08%로 S&P 500보다 현저히 높고, 자본시장 업종 배분은 암호화폐 관련 선호도를 반영하며, 보유 집중도도 더 높아 상위 10개 업종이 주식 배분의 약 92%를 차지하는 반면 S&P 500 상위 10개 업종의 합산 비중은 약 53%입니다.

그림 6: 6월~9월, 반도체 비중 S&P 500과 바이낸스 사용자 보유에서 모두 하락

월간 자금 흐름이 업종 순환을 실시간 반영

월간 순자금 흐름은 시장 확산 추세를 더욱 확증하며 투자자들이 월별로 포지션을 조정하는 과정을 명확하게 보여줍니다.

7월 투자자들은 AI 테마를 중심으로 배분을 지속하며 실적 시즌을 앞두고 낙관적인 태도를 유지했습니다. 대부분의 투자자는 7월 말 시장 조정 시 매수에 나섰고, 반도체 업종이 순유입의 대부분을 흡수했으며 자본시장 업종에도 상당한 자금이 유입되었습니다.

8월 투자자들은 신중한 태도로 전환했습니다. 자본시장 주식에 대해 차익 실현을 시작했고 반도체는 계속 확대했지만 자금 유입 속도는 뚜렷하게 둔화되었습니다. 동시에 대규모 자금이 소프트웨어 업종으로 이동했으며, 당월 전체 순유입은 7월 수준의 절반 정도로 줄었습니다.

9월 들어 반도체 업종에서 처음으로 월간 순유출이 발생했는데, 이는 장기 금리 상승이 위험 자산에 압력을 가했기 때문입니다. 다만 현재 데이터는 9월 첫째 주만 포함하므로 다가오는 연방준비제도의 금리 결정이 이러한 추세를 빠르게 반전시킬 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

이 3개월간의 데이터를 종합하면 포트폴리오는 분기 초 AI 하드웨어 영역에 고도로 집중되어 있다가 점차 소프트웨어, 자본시장 및 기타 2차 수혜 업종으로 확산되었습니다. 이는 벤치마크 지수에서 관찰된 업종 순환 방향과 일치하지만, 다른 투자자 집단에서 비롯되었고 조정 속도가 더 빠릅니다.

그림 7: 7월~9월, 반도체 업종에서 자금 유출되어 소프트웨어 업종으로 이동

거래량과 투자자 보유 종목 높은 일치도

거래 활동은 투자자의 자산 배분 구조와 밀접하게 일치합니다. 거래량 상위 10개 업종은 바이낸스 투자자가 주로 보유한 업종과 거의 동일합니다. 이는 투자자들이 관련 없는 테마 간 단기 순환매를 하기보다 기존 포지션을 지속적으로 구축하고 조정하고 있을 가능성이 높다는 것을 시사합니다.

9월 반도체 업종은 33.84%의 거래량 비중으로 선두를 차지했고, 자본시장과 소프트웨어 업종은 각각 16.71%와 13.67%를 기록했습니다. 이 세 업종은 상위 10개 업종 거래량의 약 64%를 차지합니다. 기술 하드웨어 업종은 10.42%로 그 뒤를 이었으며, 앞서 언급한 투자자들의 해당 업종 축소 추세와 일치합니다.

보유와 거래가 동일한 업종에 집중된다는 점은 자금 흐름을 해석할 때 중요한 신호입니다. 거래량이 투자자들이 확대하고 있는 업종에 집중될 때 관련 자금 변동은 단기 회전율에 의한 것이 아니라 명확한 배분 의도를 나타낼 가능성이 더 높습니다.

Pre-IPO 무기한 계약으로 거래상대방 위험 직접 가격 책정 가능

바이낸스의 Pre-IPO 무기한 계약을 통해 투자자들은 다른 주요 플랫폼에서는 아직 제공되지 않는 비상장 기업 밸류에이션에 포지션을 구축할 수 있습니다. Anthropic이 분기 매출 100% 이상 성장과 소폭의 영업 흑자를 발표한 후 계약 가격은 8월에 약 35% 상승했습니다. OpenAI가 최신 최첨단 모델 Astra를 출시한 후 계약 가격은 9월 초 약 23% 상승하여 모델 출시에 대한 시장의 즉각적인 판단을 반영했습니다.

이 두 모델 기업은 하이퍼스케일 클라우드 서비스 공급업체의 AI 매출에서 상당 부분을 차지합니다. 웰스파고는 Microsoft AI 매출의 70% 이상이 이 두 기업에서 나온다고 추정하며, 바클레이스는 이 두 기업이 Amazon AI 매출의 약 73%를 기여한다고 추정합니다. UBS는 Google Cloud 총매출에서 이 두 기업이 차지하는 비중이 2026년 28%에서 2027년 48% 이상으로 상승할 것으로 예상합니다. OpenAI가 Oracle과 체결한 3,000억 달러 계약도 Oracle의 6,380억 달러 미이행 주문의 약 절반을 차지합니다.

따라서 실제 고객 집중도는 전체 자본 지출 데이터가 보여주는 수준보다 높으며, 관련 매출은 아직 상장되지 않은 이 두 거래상대방에 고도로 집중되어 있습니다. 이 중 한 곳이라도 성장이 현저히 둔화되면 그 영향은 하이퍼스케일 클라우드 서비스 공급업체의 AI 매출에서 Oracle의 미이행 주문으로 전파되고, 나아가 공급업체가 지원하고 관련 인프라에 자금을 조달하는 증권화 상품에도 영향을 미칠 것입니다. 현재 Pre-IPO 무기한 계약은 이러한 특정 위험 노출을 직접 헤지할 수 있는 몇 안 되는 도구 중 하나입니다.

그림 8: Anthropic 실적 발표와 OpenAI Astra 출시 후 Pre-IPO 계약 가격 재평가