SemiAnalysis analyst breaks down the current drawdown: Semiconductors are paying their dues, but not yet at the cycle's end
- Core Viewpoint: The semiconductor sector experienced a severe drawdown after the "best first half in history," with the Korean KOSPI falling by 40%. Despite strong AI demand (e.g., SemiAnalysis reports a 100x increase in internal AI spending), the supply side faces structural constraints such as a shortage of electricians, capital bottlenecks, and physical limitations, creating uncertainty about the long-term sustainability of scaling laws.
- Key Elements:
- Market Drawdown and Bubble Analogy: The Korean KOSPI has fallen 40% from its peak, wiping out 2x leveraged investors. Doug likens this to the Taiwanese market bubble of the 1980s (where bank stocks traded at 500x P/E), arguing that while fundamentals are healthy, the behavioral patterns are similar.
- Memory Cycle and Second Derivative: SK Hynix's shift to long-term agreements (LTAs) has slowed price growth from 3x to 30-50%. Markets are only focusing on the change in the rate of change, amplifying panic. The semiconductor cycle's essence is a self-fulfilling spiral of excess capacity following double ordering.
- Empirical Evidence of AI Demand: In a SemiAnalysis internal case study, after deploying a coding agent, the user base expanded from 9 to 90 people, per-user token consumption grew 10x, and overall AI spending surged 100x, demonstrating exponential growth potential in demand.
- Physical Bottlenecks on the Supply Side: The US faces a shortage of 100,000 electricians, with hourly wages already rising 5-10x. Hyperscaler cloud vendors have issued approximately $450 billion in bonds this year, but the structural shrinking of the pension fund pool cannot support another doubling.
- Risk of AI Politicization: AI could become a scapegoat for the "cost of living" issue in the midterm elections. The ROSA Act passed the House with a 300:20 vote, but corporate lobbying prevented the Senate from passing legislation restricting China's remote access to GPUs.
- Concerns about Return on Investment: The cumulative capital expenditure in the AI ecosystem is $1 trillion, with an annual revenue of about $150 billion. With a 50% profit margin, the return rate is only 7.5%. Revenue needs to be tripled to $500 billion to be sustainable, but doubling from that point is extremely difficult (requiring $5 trillion in investment for only $500 billion in additional revenue).
게스트: Doug O'Loughlin, SemiAnalysis 애널리스트 (전 Fabricated Knowledge 창립자)
진행자: Dylan Patel, SemiAnalysis 창립자
팟캐스트 출처: SemiAnalysis Weekly
원제: Ep. 022 - Market Drawdown, Historic Bubbles, Funding The Buildout, AI Politics (Doug is Back)
방송일: 2026년 7월 29일
이해관계 공시: Doug O'Loughlin과 Dylan Patel은 모두 SemiAnalysis의 직원이며, SemiAnalysis는 반도체 산업 전문 리서치 기관으로 비즈니스 모델이 업황에 의존합니다. 아래 내용은 대화 원문을 충실히 반영하며, 투자 조언을 구성하지 않습니다.
요약
Doug O'Loughlin이 오랜만에 SemiAnalysis Weekly에 복귀했습니다. 시기는 반도체 섹터가 '사상 최고의 상반기'를 보낸 후 급격한 조정을 겪는 때입니다. 한국 KOSPI는 40% 하락했고, 개인 투자자들의 2배 레버리지 포지션은 청산되었으며, SK Hynix는 LTA(장기 계약)로 전환하며 가격 상승률이 둔화되어 실적 기대치를 하회했습니다. Doug는 현재 상황을 1980년대 대만 버블과 비교하며, 거품의 행동 패턴은 매우 유사하지만 펀더멘털은 여전히 건전하다고 분석합니다.
두 사람은 'AI 수요가 얼마나 큰가'에 대해 격렬한 토론을 벌였습니다. Dylan은 SemiAnalysis의 자체 경험을 예로 듭니다: 코딩 에이전트 도입 후 회사의 AI 지출이 100배 증가했고, 사용자는 9명에서 90명으로, 1인당 사용량도 10배 늘었습니다. Doug는 수요가 강력하다는 점은 부정하지 않지만, 핵심 우려를 제기합니다: 공급 측은 계산이 가능하지만 수요 측은 '조 단위 문제'이며 아무도 답을 모릅니다. 더 중요한 점은 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 따라 칩이 두 배로 필요하지만, 전기 기술자, 자본, 허가 등 물리적, 제도적 병목 현상은 동시에 두 배로 늘릴 수 없다는 것입니다. 하이퍼스케일 클라우드 업체들은 올해 이미 4500억 달러 규모의 채권을 발행했으며, 자금은 연금과 퇴직연금에서 나오지만 퇴직연금 풀 자체는 줄어들고 있습니다.
핵심观点 요약
시장 조정 관련
"2분기 말까지는 반도체 역사상 최고의 성적이었습니다. 그리고 나서 빚을 갚기 시작했죠. 더 빠르게 오른 것은 중력이 더 큽니다."
"한국인들은 20년 동안의 기록이 있습니다: 항상 고점에서 매수합니다. 2007년에는 은행, 2021년에는 SaaS, 이번에는 자신에게 YOLO(올인)했습니다."
"KOSPI가 40% 하락하면서 2배 레버리지 포지션은 바로 청산되었습니다. 그리고 자기실현적 나선(악순환)이 시작됩니다: 모두가 계좌가 줄어드는 것을 보고 매도하기로 결정하고, 그게 하락을 가속화합니다."
메모리 사이클 관련
"SK Hynix가 더 많은 LTA(장기 계약)로 전환하면서 가격 상승률이 3배에서 30~50%로 둔화되었습니다. 금융계 사람들은 모두 머리가 나빠져서 변화율만 봅니다. 2차 미분(증가율 둔화)이 나타나자 사이클이 끝났다고 생각합니다."
"반도체의 시나리오는 항상 똑같습니다: 부족할 때 모두가 이중 주문(Double Ordering)을 하고, 공장은 수요가 미친 듯이 늘어난다고 보고 생산을 확장합니다. 그러다 수요가 살짝만 줄어도 공급은 계속 증가하고 있어 가동률이 100%에서 50%로 떨어지며 가격을 낮출 수밖에 없습니다."
AI 수요 관련
"수요 곡선이야말로 수조 달러짜리 문제입니다. 공급 곡선은 상대적으로 이해하기 쉽지만, 수요가 10배인지 100배인지는 아무도 모릅니다."
"SemiAnalysis 자체가 하나의 사례입니다: 코딩 에이전트 도입 후 9명의 기술 사용자가 90명의 전사 사용자로 늘었고, 1인당 토큰 사용량도 10배 증가했습니다. 회사의 AI 지출은 100배 늘었습니다."
공급망 병목 현상 관련
"미국에는 전기 기술자가 10만 명 부족합니다. 중급 전기 기술자의 연봉은 25만 달러이고, 초과 근무를 기꺼이 하는 사람은 40만에서 50만 달러까지 법니다. 누군가는 세스나 경비행기를 타고 전기 기술자를 외딴 공사 현장으로 데려다 주기도 합니다."
"하이퍼스케일 클라우드 업체들은 올해 4500억 달러의 채권을 발행했으며, 이는 미국 정부와 중국의 차입 규모에 이어 두 번째로 큰 규모입니다. 이 자금은 연금과 퇴직연금에서 나오지만, 퇴직연금 풀이 두 배로 늘어나지는 않을 것입니다."
"TSMC는 직간접적으로 대만 GDP의 20%를 차지합니다. 만약 두 배로 늘어난다면, 대만은 노동력을 확보하기 위해 더 많은 아이를 낳아야 할 것입니다."
AI 정치 관련
"AI의 인기 없음(비호감도)은 아이스크림보다 낮고, 정치인보다 낮습니다. 이는 아직 가격에 반영되지 않았습니다. 중간 선거에서 AI는 생활비 이슈의 희생양이 될 것입니다."
"ROSA 법안은 하원에서 300대 20으로 통과했지만 상원에 막혀 있습니다. 기업 로비 세력이 중국의 GPU 원격 접속을 제한하는 입법을 저지하고 있습니다."
본문
반도체 사상 최고의 상반기, 그리고 빚 갚기 시작
Dylan: 주식 시장이 조정을 받으면서 AI 관련 종목이 모두 하락하고 있습니다. 오늘 우리는 불을 지피거나, 아니면 약간의 위안을 드리려고 합니다.
Doug: 6월 30일 2분기 말까지는 반도체 역사상 최고의 성적이었을 겁니다. 그리고 나서 우리는 되돌리기(unwind)를 시작했습니다. 그중 상당 부분은 기술적 요인(레버리지, 모멘텀 반전)으로 설명할 수 있습니다. 하지만 현실은, 더 빨리 오른 것은 중력이 더 크다는 것입니다. 우리는 이전의 미친 모멘텀 랠리에 대한 대가를 치르고 있습니다.
한국 상황은 정말 미쳤습니다. 매일 주식이 하한가를 칩니다. '내가 어떻게 내 일을 하지?'라는 트윗도 있었습니다. 인사 담당 이사는 돈을 모두 잃었고, 주식이 모두 하락했기 때문에 모두가 우울합니다. 아시아 금융 시장 역사를 되돌아보면 이런 일이 생각보다 자주 발생합니다.
제가 가장 좋아하는 책은 대만의 큰 거품에 관한 것입니다. 대만은 1인당 기준으로 100배의 거품이 있었고, 은행은 PER 500배에 거래되었으며, 모든 것이 미친 듯이 과열되었습니다.
Dylan: 그게 언제였죠?
Doug: 1980년대 말입니다.
Dylan: 지금 한국의 펀더멘털이 그때와 다르다고 생각하시나요?
Doug: 펀더멘털은 좋습니다. 하지만 문제는, 상황이 두려움만큼 나쁘지도 않고, 상상만큼 좋지도 않다는 것입니다. SK Hynix가 오늘 실적 기대치를 하회했는데, 이는 그들이 더 많은 LTA(장기 계약)로 전환했기 때문입니다. 아이러니하게도, 그들은 ADR 로드쇼를 하면서 Micron이 LTA로 더 낮은 가격을 받았다고 비난하고 있었습니다.
메모리 가격은 작년에 약 3배 올랐습니다. 내년에 또 3배 오를 수는 없고, 아마 30~50% 오를 것입니다. 하지만 금융계 사람들은 모두 머리가 나빠져서 변화율만 봅니다. 역사적으로 메모리 사이클에서 2차 미분(증가율 둔화)이 나타나면 보통 끝입니다. 변화율이 30%에 멈추지 않고 바로 -50%로 떨어지기 때문입니다.
이번 사이클의 시나리오는 항상 똑같습니다: 모두가 공장 건설에 투자하고, 생산 능력이 가동되면 '세상에, 수요가 이렇게 적을 줄이야'라고 깨닫습니다. 이전에 이중 주문, 삼중 주문을 했기 때문입니다. 공장 가동률이 100%에서 50%로 떨어지면, 손익분기점을 맞출 수 있는 유일한 방법은 가격을 낮추는 것입니다. 이것이 반도체 시장의 본질입니다.
현재 KOSPI는 40% 하락했습니다. 2배 레버리지 포지션은 바로 청산되었습니다. 그리고 자기실현적 나선(악순환)이 시작됩니다: 모두가 계좌가 줄어드는 것을 보고 매도하기로 결정하고, 그게 하락을 가속화합니다.
중국 메모리: 파티를 망칠 수도 있지만, 수요는 여전히 공급을 상회
Dylan: 최근 중국 메모리가 생태계에 진입하고, CXMT, YMTC가 대규모 IPO를 추진 중입니다. 어떻게 보시나요?
Doug: 역사적으로 중국이 손대는 것은 무엇이든지 '헐값(배추값)'으로 만들어 버렸습니다. 그들은 생산 능력을 가지고 있고, 수율이 낮더라도 상관하지 않습니다. 중국 기업들은 마진이나 EPS(주당순이익) 경쟁을 하는 것이 아닙니다. 주주는 정부이고, 정부는 생산을 장려하며, 각 성(省)은 GDP를 놓고 서로 경쟁합니다.
CXMT는 현재 분명 시장 4위이지만, 이는 공급 부족 환경이기 때문에 그들도 돈을 벌 수 있습니다. Apple은 이미 CXMT의 메모리를 사용하기 시작했는데, 이는 Micron이 '가격 사기'를 치고 있기 때문입니다. 아무도 카지노에서 울지 않습니다, Tim Apple 씨. 시장 가격으로 사야 합니다.
CXMT가 파티를 망칠 수도 있지만, 현실은 여전히 수요가 공급을 초과한다는 것입니다. 진정한 수조 달러짜리 질문은: 수요가 정확히 어디에 있느냐는 것입니다. 공급 곡선은 상대적으로 이해하기 쉽습니다. 수요 곡선은 우리가 모릅니다. 코딩 에이전트와 챗봇이 더 많은 수요를 의미한다는 것은 알지만, 10배인지 100배인지는 모릅니다. 공급은 언젠가 수요 곡선에 부딪힐 때까지 맹목적으로 증가(ramp)할 것입니다.
코딩 에이전트는 변곡점: SemiAnalysis 자체 AI 지출 100배 증가
Dylan: 저는 수요가 분명히 매우 강력하고 오랜 기간 지속될 것이라고 생각합니다. 저는 저희 회사 내부 사용량만 봐도 충분합니다. 미래 수요가 평평해지거나 감소할 것이라고 믿으려면, 모델이 더 이상 개선되지 않을 것이라고 믿어야 합니다. 저는 정체의 조짐은 전혀 보이지 않고, 반대 방향의 신호만 보입니다.
Doug: 제가 악마의 대변인 역할을 해보겠습니다. 가장 큰 약세론자(空頭)의 주장은 무엇일까요? 기술 발전 속도가 사람들이 그것을 사용하는 속도를 앞지를 수도 있다는 것입니다. AI의 킬러 앱이 데이터 입력이라고 가정해 봅시다. Kimi K3면 충분합니다. 우리는 점점 더 빠른 차, 점점 더 좋은 제품을 만들고 있지만, 진정한 수요 곡선은 이미 우리가 보유한 제품으로 충족됩니다.
이것은 인터넷 거품과 비슷합니다: 당시에는 '수요가 90일마다 두 배로 늘어난다'고 말했지만, 광섬유 기술은 매년 2~3배씩 향상되었습니다. 결국 단일 광섬유의 성능은 원래의 50만 배가 되었고, 모두가 '잠깐, 우리에게 이렇게 많은 광섬유가 필요하지 않은 것 같다'고 말했습니다.
Dylan: 저는 동의하지 않지만, 논의할 가치가 있는 주제입니다. 제 반론은: 현재 어떤 모델도 사용하지 않는 사람이 100배에서 1000배는 더 있다는 것입니다. 둘째, AI의 사용 사례는 코딩에만 국한되지 않습니다. 비디오 생성, 신약 발견, 재료 과학에도 사용될 수 있습니다. 누군가는 AI를 사용하여 초전
