미국주식 사관학교 인사이트

공급자가 고객에게 돈을 빌려주고 그 돈으로 자기 제품을 사게 하는 구조가 AI 업계에서 8,000억 달러를 넘겼는데, 필자는 이걸 닷컴 통신장비 버블과 구분하면서도 "같은 돈이 한 바퀴 돌 때마다 여러 장부에 중복 계상된다"는 점을 핵심 위험으로 짚고, 메모리·장비·소비자 기기 쪽은 그 고리 바깥이라고 정리한다.

핵심 포인트

• 정의. 순환금융은 공급자가 고객에게 돈을 빌려주고 고객이 그 돈으로 공급자 제품을 사는 방식이다. 매출은 잡히지만 그 돈은 원래 공급자 주머니에서 나온 것이다.
• 실제 사례. 엔비디아가 오픈AI 데이터센터 임대료에 2,500억 달러 지급 보증, GPU 구매용 3,500억 달러 파이낸싱 검토. 구글은 앤트로픽 데이터센터 5곳 임대료를 보증해 사실상 350억 달러 대출 효과.
• 오픈AI는 마이크로소프트·AMD 등과 1조 달러에 육박하는 계약을 맺으며 AMD 최대 주주 중 하나가 되기로 했다. 같은 회사가 투자자이자 공급자이자 고객이 된다.
• 가장 큰 문제는 중복 집계. 같은 돈이 한 바퀴 돌 때마다 여러 장부에 매출·수주 잔고로 겹쳐 잡혀 실제 최종 수요보다 부풀려 보인다.
• 선례는 닷컴 통신장비 버블이다. 루슨트 81억, 노텔 31억, 시스코 24억 달러를 고객에게 빌려줬다. 장비 품귀 속에 과주문이 쌓였고 2001년에 수요가 과대평가됐다는 게 드러나며 무너졌다. 더 나가면 서로 사고팔아 매출을 부풀리는 회계부정(라운드트리핑)이 된다.
• 다만 두 가지가 다르다. 통신 버블은 고객이 생기기도 전에 설비부터 깔았지만, 지금은 추론(학습을 마친 모델을 실제로 돌려 답을 내는 것) 수요가 이미 있는 와중의 점유율 싸움이다. 그리고 엔비디아는 잉여현금흐름(벌어들인 현금에서 설비 투자를 뺀 돈) 970억 달러로 하고 있다. 빚이 아니라 번 현금이다.
• 양쪽의 계산. 대주는 쪽은 매출 뻥튀기가 아니라 시장 지배력 고착이 목적이고, 받는 쪽은 적자·비상장이라 일반 시장에서 못 빌리는 돈을 보증으로 끌어와 전력·연산 계약에 공격적으로 입찰한다.
• BIS(국제결제은행)가 지목한 핵심은 외부 기준점이 없다는 것이다. 서로 돈을 돌리니 지분·부채·공급계약이 따로 나오지만 합치면 하나이고, 가치를 매길 바깥의 객관적 신호가 없어 자기들끼리 정한 가격이 유일한 기준이 된다.
• 메모리는 고리 안이 아니다. 지분을 맞투자하거나 벤더 파이낸싱(공급자가 고객에게 구매 자금을 대주는 것)을 하는 당사자가 아니라 현금 받고 파는 쪽이다. SK하이닉스는 2026년 물량을 이미 완판했고 상당 부분이 엔비디아향이다. AI 붐이 꺾이면 HBM 수요도 줄기는 한다. 다만 그건 순환금융이 터져서가 아니라 실수요가 식어서다.

필자가 꼽은 「고리 밖」 기업

주요 숫자

"냉장고 매장이 손님에게 돈을 빌려줘 자기 냉장고를 판다" 순환금융 한 문장 정의. "이 구조엔 외부 기준점이 없다" BIS 우려의 핵심.

버리가 8월 4일에 덜 순수한 베팅(MS 롱·오라클 숏·시한 걸린 팔란티어 풋)을 쳐내고 AI 버블 핵심에 대한 하락 베팅만 남긴 뒤 만기를 2027년까지 밀었는데, 필자는 이걸 "떨어진다는 확신은 유지하되 시점은 틀렸다고 스스로 인정한 것"으로 읽고, 버리의 관심이 반도체 사이클에서 순환금융으로 옮겨갔다고 본다.

핵심 포인트

• 포지션을 보는 창구가 바뀌었다. 2025년 11월 펀드 Scion을 SEC 등록 말소하고 청산했다. 그래서 13F(운용사가 분기마다 의무로 내는 보유 종목 신고서)는 2025-09-30 기준이 마지막이다. 지금은 Substack 「Cassandra Unchained」의 Trading Post에 매매를 직접 올린다.
• 장단점이 뒤집혔다. 13F는 최대 45일 지나 공개되지만 법적 신고라 거짓이 불가능하다. Trading Post는 당일 올라오는 대신 자발적 공개라 독립 검증이 안 된다. 썼다고 하면 믿는 수밖에 없다.
• 7월 흐름. 7/2 마이크론을 1,051.87달러에 풋(값이 내리면 이익이 나는 권리)이 아니라 직접 공매도했다. 풋이 비싸 보인다는 이유였다. 당시 1년간 약 700% 오른 상태였고 "지난 42년간 30% 넘는 폭락을 34번 겪은 종목"이라 지적했다.
• 7/24 마이크론 933.86·SOXX 535.83·캐터필러 893.49·엔비디아 210.28달러에 추가 숏. 7/30엔 매도 없이 엔비디아 풋·마이크론 숏·SOXX 숏·QQQ 풋만 늘렸다.
• 8월 4일에 세 갈래로 움직였다. 정리한 것은 마이크로소프트 롱 전량 매도(수익실현), 오라클 숏 전량 커버, 팔란티어 1월 만기 풋 청산이다. 만기를 민 것은 엔비디아 풋(2026-12에서 2027-06으로)과 QQQ 풋(2027-02)이다. 그대로 둔 것은 SOXX·마이크론·엔비디아·캐터필러·팔란티어·테슬라·AMAT 숏이다.
• 팔란티어는 관점이 아니라 표현 방식만 바꿨다. 풋만 닫고 시한 없는 직접 공매도는 남겼다. 내려간다고 믿지만 시점에 돈을 더 걸고 싶지는 않다는 뜻이다.
• 왜 만기를 밀었나. 베팅 대상의 실적이 너무 강하다. 엔비디아는 매출이 85% 급증해 816억 달러, 마이크론은 분기 415억에 다음 분기 약 500억 달러를 제시했다. 그래서 이 숏은 회사가 망한다가 아니라 시장이 조정받는다에 승패가 달려 있다.
• 캐터필러 숏이 답을 준다. 2026년 2월 무디스 기준으로 5대 하이퍼스케일러(대형 클라우드 사업자)가 서명은 했지만 아직 시작하지 않은 데이터센터 임대 약정이 6,620억 달러다. 이게 실물 투자로 번지면 그 사이클 끝단에 캐터필러가 있다. 발전기와 건설 장비, 백업 전원을 만드는 회사다. 건설 붐이 꺾이면 후방이 가장 늦게 가장 세게 맞는다.
• 명제는 AI가 터진다가 아니다. 조정이 오면 앞단은 버틸 수도 있지만 맨 뒷단은 무조건 터진다에 가깝다. QQQ 풋도 개별 종목이 아니라 종목들이 같이 움직인다는 것 자체에 건 베팅이다.
• 필자 입장은 반반이다. 버리의 반도체 사이클 독법은 낡았다고 보지만 순환금융 지적은 어느 정도 맞다고 인정한다. 결론은 AI 연계도 낮은 잡다한 관련주를 만지작거리지 말고 각 분야 대장주만 들라는 것이다.

주요 숫자

"놀이공원 자유이용권 갈아타기" 만기 임박 풋을 팔고 더 먼 만기로 다시 사는 롤오버. "떨어진다는 확신은 맞는데 시점은 내가 틀린 듯" 만기 연장이 스스로 인정한 것.

빅테크가 설비 투자 부담에 흔들리는 동안 엔비디아·AMD는 그 돈을 받는 쪽이라 조용한데, 둘의 싸움이 "칩당 메모리를 누가 더 때려박느냐"로 좁혀지면서 승자가 누구든 HBM 물량은 늘어난다는 게 필자가 메모리주를 아직 긍정적으로 보는 근거다.

핵심 포인트

• 설비 투자 문제는 액수가 아니라 속도다. 지출이 매출보다 훨씬 빨리 늘고, 어떤 회사는 버는 돈의 절반 가까이를 쏟아붓는다. 기술 회사가 아니라 발전소나 중공업에 가까운 비율이다.
• 쓰는 쪽과 받는 쪽은 정반대다. 메타는 매출이 28% 늘고도 지출이 더 빨리 불어 주가가 급락했고, 마이크로소프트·아마존은 지출에 매출이 따라온다는 걸 보여 올랐다. 그 고민이 엔비디아에겐 매출이 된다.
• 엔비디아는 공장을 안 짓는다. 분기 설비 투자가 17.6억 달러로 연 70억쯤이고, 연구개발비는 190~200억 달러인데 대부분 인건비다. 영업이익률 70%대에 만들면 곧바로 팔려 재고 위험도 없다.
• 급소는 추론이다. 맞춤형 칩의 위협, 소프트웨어 잠금이 풀리는 것, 최대 고객이 경쟁자가 되는 것. 셋 다 추론 한 곳에서 만난다. 매출 약 40%가 구글·아마존·마이크로소프트·메타에서 나오는데 이들이 자기 칩을 만든다.
• 전체 AI 칩 90%를 쥐고도 추론만 떼면 2028년까지 20~30%로 내려갈 수 있다는 시각이 있다(필자가 "논란의 여지가 있다"고 명시).
• AMD의 유일한 무기는 메모리 용량이다. 추론의 진짜 병목은 계산 속도가 아니라 메모리다. MI350X가 288GB, B200이 192GB다. 4천억 매개변수 모델을 AMD는 칩 3개로, 엔비디아는 5개로 돌린다.
• 다만 그 가성비는 손볼 기술력이 있는 팀에게만 실현된다. 대규모 학습에서 AMD는 이론 성능의 30% 미만, 엔비디아는 40%가량을 뽑는다. 여러 칩을 함께 돌리는 소프트웨어와 칩끼리 잇는 네트워크는 상대가 안 된다. 빅테크에는 이득이고 중소 개발사에는 그림의 떡이다.
• 왜 시대가 바뀌었나. 학습기에 고객이 산 건 칩이 아니라 실패하지 않음이었다. 성숙기의 승부는 토큰당 이윤이다. 추론은 작업끼리 독립적이라 수천 칩을 촘촘히 엮을 필요가 줄고, 그래서 시스템 통합과 초고속 연결의 값이 덜 발휘된다.
• 엔비디아도 메모리로 반격한다. 최신 칩은 엔비디아가 288GB, AMD가 432GB로 아직 AMD가 앞선다. 다만 2027년 하반기 Rubin Ultra에서 GPU당 1TB를 예고했다. AMD는 MI500 준비.
• 결론. 이 용량을 구현할 방법이 HBM뿐인 이상, 칩 전쟁의 승자가 누구든 HBM 물량은 늘어난다.

주요 숫자

"최고 매출 파괴자" 젠슨 황이 스스로를 부르는 말, 신제품마다 자기 작년 제품을 구식으로 만든다는 뜻. "로터스 같은 차" 고성능이지만 매니악하고 수리가 어려워 정비 역량이 있는 쪽에만 값어치가 실현되는 AMD.

분기 사상 최대 실적을 내고도 컨센서스를 밑돈 이유는 실적이 나빠서가 아니라 HBM은 연간 고정가로 팔리고 범용 D램만 그 분기에 폭등했기 때문이고, 필자는 연말 HBM 판가 협상에서 그 간극이 되돌아온다는 데 기대를 건다.

핵심 포인트

• 숫자 자체는 최대치다. 매출 79조 3,187억 원, 영업이익 60조 5,426억 원(이익률 76%), 순이익 93조 9,226억 원. 전년 대비 매출 +257%·영업이익 +557%, 상반기 누적 매출 첫 100조 돌파. 그런데 컨센서스는 살짝 하회.
• 가격이 정해지는 방식이 다르다. HBM은 덩어리가 커서 거의 100% 연간 계약이다. 분기 중에 시장이 뜨거워져도 값이 즉각 오르지 않는다. 범용 D램과 낸드는 그때그때 값이 매겨지는 스팟성이라 수급이 빡빡해지면 그 분기에 바로 반영된다.
• 그래서 1등이 손해를 봤다. 매출 상당 부분이 이미 가격이 고정된 HBM에서 나오니, 범용 D램 폭등 잔치가 벌어졌을 때 그 상승분을 반영할 범용 물량 비중이 상대적으로 적었다.
• 숫자로도 보인다. 트렌드포스는 2분기 범용 D램 계약가가 58~63%, 낸드가 70~75% 오를 것으로 봤다. 그런데 SK하이닉스 D램 평균판가는 약 30% 상승으로 추정된다. HBM까지 섞은 값이다. 세계 시세는 50%대인데 회사 판가는 30%대인 셈이다.
• 어닝 콜에서 걸리는 게 셋 있다. 첫째, 수요와 공급 언급이 1분기와 토씨 하나 다르지 않다. 둘째, 빅테크 투자 둔화 이슈에 축소가 아니라 수익화 본격화라고 답했는데 새 데이터 없이 낙관을 말로 재확인한 셈이다. 셋째, 10여 개 고객과 장기공급계약(LTA, 여러 해치 물량과 가격을 미리 정해두는 계약)을 마무리했다.
• LTA 조건이 양쪽 다 불편하다. 통상 5년이 기본인데 상승장에서 파는 쪽의 최선은 짧게 가져가는 것이다. 강세론자는 왜 지금 가격을 묶느냐고 읽고, 약세론자는 회사도 지금이 고점인 걸 아는구나로 읽는다. 억지인데 둘 다 말은 된다.
• HBM이 그렇게 팔릴 수밖에 없는 이유도 있다. 규격 통일된 물건을 시장에 던지는 게 아니라 스택당 대역폭·전력 효율·고객별 인증이 가격을 정하고, 특정 GPU에 맞춰 검증을 통과해야 납품돼 사실상 고객 전용으로 라인을 미리 배정한다.
• 필자는 연말 HBM 판가 협상에 기대를 건다. D램 대폭등은 2026년 초부터인데 하필 그 직전인 작년 연말 시세로 HBM을 협상했다. 올해 말에는 HBM 만드느라 포기한 범용 D램이 이만큼 비싸졌다는 기회비용 논리를 꺼낼 수 있다. 시장이 싫어하는 건 그 사이 6~9개월의 간극일 뿐이라고 본다.
• 종목별 결이 다르다. SK하이닉스는 HBM 비중이 가장 커서 눌린 스프링이 가장 세게 압축된 쪽이다. 마이크론은 범용과 HBM이 반반이라 D램 전망만으로도 받쳐지고, HBM은 3등이라 기대치가 낮았다. 샌디스크는 HBM 노출이 없는 순수 낸드라 이 문제와 무관, 삼성전자는 반등 방향은 같지만 반전 요소가 약하다.

주요 숫자

"도곡동 대림아크로빌 100채 + 산성역 포레스티아 10채" 거래가 잦은 중저가 대단지(범용 D램)는 신고가가 보이지만 거래가 드문 고급 주상복합(HBM)은 짧은 시계열로 시세가 안 잡힌다. "눌린 스프링" HBM 판가가 눌려 있고 비중이 가장 큰 회사가 반등 레버리지도 가장 크다는 논리.

토큰 단가는 3년 만에 1,000분의 1로 떨어졌는데 "일 하나를 제대로 끝내는 값"은 그만큼 안 떨어졌다. 그래서 어떤 AI를 만드느냐보다 싸진 AI를 골라 쓰는 장치(모델 라우팅)를 쥔 회사가 유리해지고, 필자는 클라우드플레어·스노우플레이크·데이터독을 그 자리로 꼽는다.

핵심 포인트

• 성능 지표가 칩에서 작업으로 옮겨간다. AI 성능은 실리콘과 아키텍처, 소프트웨어, 데이터 네 군데서 나오고 각자 다른 속도로 움직인다. 카탈로그 스펙으로는 비교가 안 된다.
• H100·H200보다 못한 GPU를 쓴 중국 AI가 비슷한 성능을 내는 게 그 증거다.
• 업계는 그 대신 다른 말을 쓴다. OpenAI는 성공한 작업당 비용(Cost per Successful Task), 엔비디아는 달러당 지능(Intelligence per Dollar)이라고 부른다.
• 토큰(모델이 글을 잘라 세는 단위)이 싸다고 AI가 싼 게 아니다. 싼 모델에 세 번 다시 시키고 사람이 붙어 고치면, 한 번에 끝낸 비싼 모델이 총비용에서 더 싸다.
• 실제로 역전이 나온다. Claude Sonnet 5는 토큰 단가가 Opus 4.8보다 40%가량 싼데, 벤치마크 한 세트를 끝까지 돌려보니 작업당 2.29달러로 Opus 4.8의 1.99달러보다 비쌌다.
• 토큰 효율이 좋아진 만큼 더 크고 더 길게 생각시키는 쪽으로 수요가 옮겨가 상쇄해버린다.
• 그래서 갈아끼울 수 있느냐가 갈린다. 최상위 모델 하나에 묶인 회사는 계속 최상위 가격을 낸다. 요청마다 알맞은 모델로 넘겨주는 장치(모델 라우팅)를 쥔 회사는 가격 인하를 즉시 흡수한다.
• 각 회사가 실제로 어떻게 라우팅하는지는 최고 기밀이라 알 수 없다. 그래서 필자는 라우팅 자체를 파는 쪽을 본다.

필자가 꼽은 3종과 각자의 자리

주요 숫자

"교통정리 → 택시기사 → 통행료" 라우팅 밸류체인에서 세 회사가 서로 다른 자리에 선다는 정리. "돈 좀 더 내도 되니까 제발 한 번에 제대로 했으면" 성공한 작업당 비용을 한 문장으로 옮긴 것.

2026년 7월 22일 워싱턴DC 인근 송전선 한 가닥이 끊기자 데이터센터 골목의 수십 곳이 일제히 전력망에서 스스로를 떼어내 30초 만에 3.1GW 수요가 증발했고, 필자는 이걸 UPS가 "회복될 장애를 기다리지 않고 먼저 끊어버리는" 순서 문제로 짚으며 라이드스루 규정 강화의 수혜로 AMSC와 파월 인더스트리스를 든다.

핵심 포인트

• 사고 자체는 이렇다. 보통 몇 초 만에 회복될 일이 10분 넘게 걸렸다. 인근 데이터센터들이 설비를 보호하려고 동시에 전력망에서 빠져나가 자체 백업 전원으로 갈아탔기 때문이다.
• 부하가 사라지는 것도 사고다. 발전소는 여전히 만들고 있는데 쓸 곳이 없어져 최고점에서 3.49GW가 남아돌았다. 버지니아에서 시카고까지 1,000km 넘는 지역에서 전압이 치솟았고 안정까지 11분이 더 걸렸다.
• UPS(정전 시 서버에 전기를 대주는 무정전 전원장치)의 임무는 서버 보호 하나뿐이다. 이웃 전력망은 관심사가 아니다. 저전압 감지 장치는 전압이 정격의 보통 85~90% 밑으로 떨어지는 순간 기다리지 않고 즉시 서버를 떼어내 배터리로 넘긴다.
• 미국전력연구소(EPRI)는 순서 문제로 짚었다. 송전선 하나 끊긴 정도는 국가 전력망 보호장치가 1초도 안 되어 스스로 제거할 종류였다. 데이터센터가 가만히 있었어도 회복됐을 상황인데 UPS가 먼저 끊은 것이다.
• AI 서버는 정전력 부하처럼 움직인다. 전압이 떨어지면 오히려 전류를 더 끌어당겨 전력을 맞추려 한다는 뜻이다. 보통 부하는 흔들림을 눌러주는데 데이터센터는 거꾸로 키운다. 이를 음의 임피던스라고 부른다.
• 플래핑. 전력망이 새 균형점을 찾는 중에 성급히 재접속하면 사라졌던 3GW가 한꺼번에 돌아와 주파수가 아래로 꺼지고, 그게 다시 차단 기준을 건드려 또 끊긴다.
• 처음이 아니다. 2024년 7월 같은 PJM(미국 동부 13개 주를 묶는 전력망 운영기관) 전력망에서 버지니아 데이터센터 약 60곳이 빠져나가 1.5GW가 사라졌다. 2년 만에 충격이 정확히 두 배가 됐고, 이유는 데이터센터가 그만큼 늘어서다.
• 앞으로가 더 문제다. PJM 안에서 데이터센터가 차지하는 비중이 2024년 무렵 약 6%였는데 2040년에는 24%가 될 것으로 본다. 수요는 이미 공급을 초과해 2026년 여름부터 최소한의 여유만 갖고, 2027년 6월엔 여유분이 기준 아래로 떨어질 수 있다.
• 해법은 둘이다. 하나는 순차 차단이다. 캐나다 IESO가 지적한 방식으로, 3.1GW를 500MW씩 나눠 빼 자동 제어가 따라잡을 시간을 번다. 다만 이걸 지휘할 전력회사와 민간의 협력 체계가 전무하다. 다른 하나는 애초에 안 끊기게 짓는 것이다. 도망치는 대신 무효전력(전압을 떠받치는 데 쓰이는 전력)을 순간 주입해 버틴다.
• 규제가 이미 움직였다. 규제 당국은 정상적으로 제거될 장애면 버티라고 요구한다. 이를 라이드스루라고 부른다. 텍사스 ERCOT는 NOGRR282로 대규모 전자 부하가 전력망 장애를 스스로 견디도록 의무화했다. 텍사스에서 지으려면 버티는 성능을 증명해야 한다.

필자가 꼽은 두 회사

주요 숫자

"착한 부하 vs 나쁜 부하" 모터·전열기는 관성으로 흔들림을 눌러주지만 데이터센터는 부채질한다. "피도 눈물도 없이 우리 가족만 보호하는 김부장" 외부 전력망을 아랑곳하지 않는 기존 UPS.

빛이 전기보다 빨라서 광통신이 뜬 게 아니라 구리가 속도·거리에서 신호가 망가지고 전기를 퍼먹고 케이블이 소방호스처럼 굵어지기 때문이며, 그 해법인 CPO와 OCS가 2026년 재평가의 방아쇠다. 필자는 순수 수혜주 프레임 대신 밸류체인 다섯 층에서 위치를 보라고 정리한다.

핵심 포인트

• 속도는 이유가 아니다. 구리 속 전기도 빛 속도의 60~70%로 가고, 광섬유 속 빛도 굴절률 때문에 약 68%다. 진짜 문제는 셋이다. 신호가 망가지고, 전력을 먹고, 공간이 없다.
• 구리는 안테나에 가깝다. 세 가지가 걸린다. 감쇠는 고주파가 도선 표면만 흘러 속도를 올릴수록 나빠지는 것이고, 신호 뭉개짐은 고속에서 0과 1이 구분되지 않는 것이다. 누화는 옆 케이블 신호가 새어 드는 일종의 셀프 도청이다. 광섬유는 이 셋이 거의 없다.
• 복원에 전력이 든다. 미리 왜곡시켜 보내고 받는 쪽에서 수학적으로 되살리는 회로를 SerDes라고 하는데, 속도가 오를수록 기하급수적으로 어려워진다. HBM 최신 세대가 초당 몇 TB를 처리하면서 칩 바깥도 그만큼 뱉어내야 한다.
• 부피도 문제다. 엔비디아는 원하는 스펙을 구리로 하면 케이블이 소방호스 수준이 된다고 표현한다. 광섬유는 머리카락 굵기인 데다 한 가닥에 여러 파장을 동시에 싣는다. 이를 WDM(파장분할다중화)이라고 한다.
• 왜 지금인가. 예전에는 랙 위 스위치와 서버를 1~2미터 구리로 이으면 됐다. 그런데 GPU 수만 개가 한 컴퓨터처럼 움직이면서 랙 덩치가 커졌다. Vera Rubin NVL576처럼 랙 여러 개를 묶는 시스템에서는 구리로 해결이 안 된다. 랙 안은 여전히 구리이고, 문제는 랙 바깥이다.
• CPO는 광 신호를 만드는 곳을 옮기는 것이다. 전기 신호를 빛으로 바꿔주는 트랜시버 모듈이 스위치에서 몇 인치 떨어져 있는데 그 구간이 전력 먹는 하마다. 모듈을 칩 패키지 안으로 넣어 구간 자체를 없앤다.
• 젠슨 황이 GTC 2025에서 예를 들었다. GPU 100만 개 데이터센터를 기존 트랜시버로 만들면 모듈이 600만 개 필요하고, 네트워킹에만 180MW를 쓴다. 중소 도시 하나 몫을 연산이 아니라 순수 데이터 이동에 쓰는 셈이다.
• CPO 신뢰성 우려는 풀렸다. OFC 2026에서 메타가 직접 써보고 인증했다. 꽂았다 뺐다 하는 기존 방식보다 기계적 요소가 적다. 대규모 채택은 2027년부터, 본격 물량은 2028년경으로 본다.
• OCS는 보낼 곳을 정하는 방식을 바꾸는 것이다. 기존 패킷 스위치는 빛을 전기로 바꿨다가 다시 빛으로 되돌리며 전력을 쓴다. 작은 거울을 기울여 빛을 원하는 출구로 반사시키면 그 변환이 필요 없다. 이 거울 방식을 MEMS라고 하고, 액정으로 빛을 꺾는 LCoS 방식도 있다. 구글이 이 방식으로 40% 전력 절감을 실증했다.
• 비유하자면 CPO는 톨게이트를 고속도로에 일체화시키는 것이고, OCS는 톨게이트 자체를 하이패스로 바꾸는 것이다.

밸류체인 다섯 층

주요 숫자

"소방호스 수천 개를 랙 뒤에 꽂을 수는 없다" 구리로 고속·장거리를 할 때의 부피 한계. "엔진·변속기 회사(코히어런트·루멘텀) vs 완성차 조립 공장(패브리넷)" 밸류체인 위치.