The earliest bullish voice on AI hardware, the "chip influencer" Citrini, is quietly exiting.

星球君的朋友们

Odaily资深作者

2026-10-26 11:29 (UTC+8)

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Cyclical stocks always peak when they are "cheapest."

AI 요약

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Core View: Incremental capital for AI infrastructure has shifted from tech giants' own cash flow to equity and debt financing, and market sentiment can directly cut off the funding chain and hit actual construction spending, so the semiconductor cycle may have already peaked.
Key Elements:
1. Supporting current infrastructure valuations requires AI lab ARR to reach about $1 trillion by the end of 2028; starting from a base of $13.6 billion, that implies about $50 billion in net new ARR per month.
2. Three drags on the demand side: existing models already cover 99% of everyday consumer demand; a 10% drop in task cost drives only a 3% increase in usage; and open-source models' share of new ARR has risen from about 1% to about 18%.
3. The cyclical stock rule: the "cheapest" moment based on next year's expected earnings is often exactly the earnings peak and the cycle top, so Citrini has significantly reduced its semiconductor positions.
4. DeepSeek's inference gross margin is about 80%: it serves about 155 trillion tokens per day, earns about $38 per GPU hour, while rental cost is only $5 to $8, implying a payback period of about 81 days, and token pricing still has room to fall.
5. In a 64-hour collaboration with Anthropic, 211 scorpion venom antibody candidate molecules were designed and 17 successfully bound to targets, but synthesis and testing still take 39 days, and AI can compress only about 20% of the total process time.
6. The real bottleneck is the experimental stage and the "monkey shortage" — non-human primates have a breeding cycle of about four years and supply expansion is difficult, so the investment opportunity lies in clinical outsourcing (such as Charles River) rather than AI drug discovery concept stocks.

원문 작성자:

원문 출처: 월스트리트견문

인플루언서급 반도체 리서치 기관 Citrini Research는 AI 하드웨어 거래에서 가장 이르고 가장 목소리 큰 강세론자 중 하나였다. 현재 Citrini는 반도체 비중을 대폭 축소했고 일부 공매도 포지션까지 보유하고 있다. 이러한 전환의 배경에는 AI 인프라 자금 조달 구조의 근본적 변화에 대한 판단이 있다: 증분 자금이 하이퍼스케일 클라우드 기업의 자체 현금흐름에서 주식 및 채권 시장으로 전환될 때, 시장 심리 자체가 펀더멘털의 일부가 된다.

10월 21일, Citrini 창업자 James van Geelen은 Monetary Matters 팟캐스트에서 이 대화를 녹음했다. 당시 반도체 주식은 막 9일 연속 하락을 겪은 직후였다—진행자 Jack은 이것이 2006년 이후 최장 연속 하락 기록이라고 지적했다. James의 판단은 이것이 AI 건설 지출을 흔들기에는 부족하지만, 리스크의 성격은 이미 바뀌었다는 것이었다. 그는 말했다: "만약 시장 심리가 급격히 악화되면, 그 증분 자금은 고갈될 것이다—더 이상 한 기업이 자기 돈을 쓰는 것이 아니라 시장이 결정하는 것이기 때문이다."

이 대화는 그가 왜 반도체에서 빠져나왔는지, Meta 롱·Google 숏 논리, DeepSeek의 약 80% 추론 매출총이익률의 의미, 그리고 어떤 신호가 그를 다시 칩 롱으로 돌아오게 할지를 다뤘다. 동시에 그는 신약 개발의 병목이 '부족한 원숭이'이지 컴퓨팅 파워가 아니며, 진정한 투자 기회는 임상 아웃소싱에 있지 AI 컨셉주가 아니라고 밝혔다.

거대 기업 현금흐름 적자 전환, 자금 조달 구조가 바뀌면 심리가 펀더멘털을 죽일 수 있다

Citrini가 왜 AI 하드웨어 비중을 줄였는지 이해하려면, 먼저 그가 말하는 '반사성'(reflexivity) 리스크—즉 전체 판단의 핵심 메커니즘—을 이해해야 한다.

AI 거래의 첫 3~4년 동안, 하이퍼스케일 클라우드 기업들은 자체 영업 현금흐름으로 AI 인프라 비용을 지불했다. 이것은 시장 심리가 어떻게 변동하든—관세 충격이든, 엔 캐리 트레이드 청산이든, 다른 어떤 공포든—Meta, Microsoft 같은 기업들이 계속 돈을 쓰는 한 반도체 기업의 펀더멘털에는 '바닥'이 받쳐준다는 것을 의미했다. 심리는 주가를 눌러도 매출을 무너뜨릴 수는 없었다.

지금 이 메커니즘은失效했다. 기술 거대 기업들의 현금흐름은 빠르게 고갈되거나 심지어 마이너스로 전환되고 있다. Citrini James의 판단은 현재 AI 인프라의 모든 증분 투자가 거의 전적으로 주식融资(벤처캐피털이든 공개시장이든) 또는 채무融资에서 나온다는 것이다.

이것은 AI가 더 유용해지고 사용량이 계속 확장될 수 있지만, 만약 시장 심리가 급격히 악화되면 그 증분 자금은 고갈될 것이라는 의미다—더 이상 한 기업이 자기 돈을 쓰는 것이 아니라 시장이 결정하는 것이기 때문이다.

이것이 그가 말하는 '반사성'이다: 심리 하락이 자금줄을 직접 끊어 실제 건설 지출에 영향을 미칠 수 있으며, 단순히 밸류에이션을 누르는 것에 그치지 않는다.

그는 이 압박 지점을 더 정량화했다. 현재 인프라 밸류에이션을 뒷받침하려면 AI 연구소의 연간반복매출(ARR)이 2028년 말까지 약 1조 달러에 달해야 한다. 현재 약 136억 달러의 ARR 기반으로 계산하면, 매달 약 500억 달러의 순증 ARR이 필요하다.

만약 (AI) 연구소 합산 ARR이 5000억 달러에 달한다는 가정으로 인프라 자금 환류 가정을 뒷받침하는데, 최종적으로 3000억 달러가 된다면 그것은 재앙이다.

James는 ARR을 끌어내리는 몇 가지 요인을 나열했다.

첫째, "소비자端은 충분하다." 그 자신이 프런티어 모델을 사용할 때의感受은 일상적 수요가 기존 모델로 "99% 커버된다"는 것이며, 더 강력한 능력으로 새로운 유료 전환을 얻기 어렵다는 것이다.

둘째, "가격 인하가 비례하는 사용량 증가를 가져오지 않았다." 그는 Anthropic 경제 지수의 추산을 인용했다: "작업 비용이 10% 감소하면 사용량은 3% 증가에 그친다."

그의 이해에 따르면, 이 데이터는 Jevons 역설(효율 향상이 오히려 총소비를 끌어올린다)이 단기적으로 token에는 적용되지 않을 수 있음을 보여준다. 기업이 AI로 충분히 쓸 만한 프로세스를 구축한 후에는 호출량이 오히려 감소할 수도 있다: 아마도 그것이 잘 작동하지 않을 때 token 수요가 오히려 더 많을 것이다, 계속 수정해야 하기 때문이다.

셋째, 오픈소스 점유율이 상승하고 있다. 그는 오픈소스 모델이 신규 ARR에서 차지하는 비중이 그 추정에 따르면 1년 전 약 1%에서 약 18%로 상승했다고 언급했다. 구매자는 작업별로 지불하며, 최소 능력만 충분하면 된다: 그들은 전투기를 타고 출근하지 않는다, 그들은 차를 탄다.

그는 중미 모델 간 능력 격차가 여전히 존재한다고 보므로 가격 충격이 가장 걱정하는 것은 아니다. 그가 가장 중시하는 판단 기준은 이것이 AI가 유용한지, AI가 더 나아질 것인지의 문제가 아니라, 프런티어 지출이 과연 경제적인지의 문제라는 것이다. 그는 단기적으로 "화이트칼라 작업"이 반드시 그 킬러 앱이 되어 향후 몇 년간 대부분의 token 수요를 담당해야 한다고 본다.

"가장 싸다"는 것恰恰이 사이클 정점의 모습이다

진행자는 실적 기준으로 이 기술 기업들이 이익 급증 덕에 2023년보다 오히려 더 싸 보이는데, 왜 오히려 비중을 줄이느냐고 지적했다. Citrini James는 경기순환주(cyclical stock)의 법칙을 적용해 답했다:

이것이 사이클이다, 경기순환 업종은 항상 내년 예상 기준으로 가장 싸 보일 때 정점을 찍는다.

다시 말해, James는 싸다는 것이 이익이 일시적으로 밀어 올려진 착시이며, 경기순환주는 항상 그렇다고 본다. 경기순환주의 이익은 경기 등락을 따라간다. 경기가 최고조일 때 기업 이익은 고점으로 치솟고, 분모가 커지며, "내년 예상 이익"으로 계산한 PER은 매우 낮아져 싸 보인다. 그러나 이 이익은 경기 정점의 이익이고, 경기가 꺾이면 이익이 하락하고 주가도 따라 하락한다. 따라서 "가장 싸 보이는" 순간이 종종 이익이 최고이고 사이클이 정점에 가까운 순간이다.

진행자는 하나의 비유를 보탰다: 아무도 석유회사 이익이 가장 풍부하고 PER이 14배에 불과할 때 사지 않는다.

이 논리는 그의 포지션 조정을 설명한다. 그는 만약 4, 5월에도 인프라 중점 포트폴리오를 유지했다면 전체적으로 "아마 50% 하락했을 것"이라고 말했다. 반면 2023년 9, 10월 반도체가 두세 달 조정을 겪을 때 그는 대체품을 급히 찾지 않았다, 당시 밸류에이션이 낮아 하방이 제한적이었기 때문이다. 지금은 다르다:

하방 공간은, 실제로 부정적 결과나 부정적 심리가 나타날 때, 매우 크다.

그는 자신의操作을 포트폴리오 조정으로 규정하지, 전체 AI에 대한 약세가 아니다: 그는 여전히 엔비디아를 낙관하며, 더 비대칭적인 기회는 그가 말하는 "agentic utilities"(즉 실제로 AI를 사용하고 AI落地의 수혜를 받는 업종)에 있다고 본다. 그는 또한 현재 수요가 여전히 공급을 초과하며, 문제는 미래에 있다고 밝혔다.

Meta 롱, Google 숏, 칩 복귀 신호를 기다리며

구체적 포지션에서 Citrini James의 논리도 마찬가지로 명확하다.

Meta 롱의 핵심 논점은 Muse(Meta의 AI 어시스턴트 제품)의 잠재적 수익화 공간이다. 그의 계산 프레임워크는: Meta의 현재 사용자당 평균 매출(ARPU)은 약 20달러 초반이며, 데이터 자산은 Instagram, WhatsApp, Facebook을 커버한다. "만약 Muse가 의미 있는 채택률을 얻는다면, 이 데이터에서 직접 선을 그어 2030년까지 ARPU를 4배 성장시킬 수 있다." 그는 올여름 이미 강한 강세로 전환했으며, Muse의 출시가 이 판단을 입증했다고 밝혔다.

Google 숏의 논리는 DeepMind 인재 유출에 대한 그의 우려에서 나온다. 그는 시장이 이번 인재 이탈의 부정적 영향을 과소평가하고 있다고 보며, 이것이恰恰 검색 사업이 여전히 구조적 위협에 직면한 시간 창에서 발생했다고 본다. "저는 요즘 Google 검색을 훨씬 덜 씁니다. 검색이 완전히 죽을까요? 모르겠습니다, 아마 아닐 것입니다. 하지만 리스크는 남아 있고, 동시에 그들은 인재 유출을 겪고 있습니다." 그는 손절을 보유하고 있지만 현재 "Meta 롱, Google 숏" 페어 트레이드를 유지하고 있다고 밝혔다.

반도체 복귀 시점에 대해 그는 명확한 트리거 조건을 제시했다: 유료 사용량의 지속적 성장, 그리고 ARR 성장률의 2차 도함수가 다시 가속화되어 고객 현금흐름으로 건설 자금을 조달하는 것을 실제로 뒷받침할 수 있는 것을 보는 것. 만약 당면 수요가 실제로 여전히 공급에 막혀 있고, 현재가 단지 모델 능력 도약과 신제품 출시 사이의 공백이며, 제품 출시 후 사용자가 새로운 능력에 더 쉽게 비용을 지불한다면, 그의 우려는 성립하지 않으며, 인프라주의 이번 조정이 오히려 매수 기회가 된다.

그의 CoreWeave에 대한 판단은 상대적으로 온건하다—그는 디폴트 확률을 약 60%로 보지만 실제로 디폴트가 일어날 것으로는 예상하지 않는다. AI 사이클 하강 경로에 대한 그의 판단은 "폭발이 아닌 흐느낌으로 끝난다"이다: 어느 한 기업의 디폴트가 폭락을 초래하는 것이 아니라, 연구소 ARR 전망이 4000억에서 3600억으로 하향 조정되고, 이 증분 차이가 이미 충분히 가격에 반영되어 외부로 확산되며 전체 섹터를 끌어내리는 것이다.

DeepSeek에 대해 그는 DeepInfer(DeepSeek 내부 추론 프레임워크)의 데이터를 인용했다: 하루 155조 token을 처리하고, GPU 시간당 수익은 약 38달러이며, 시장의 GPU 시간당 임대 비용은 약 5~8달러로, 내재 추론 매출총이익률은 약 80%, GPU 투자 회수 기간은 약 81일이다. "이것은 token 가격에 추가 하방 여지가 있을 수 있음을 의미하며, 특히 비프런티어 모델 영역에서 그렇다."

Claude로 전갈독 항체 설계: AI가 압축하는 것과 압축하지 못하는 것

Citrini James는 동시에 하나의罕见的 실험을 공개했다: 그의 팀은 Anthropic과 협력하여 Claude로 64시간 만에 211개의 전갈독 항체 후보 분자를 설계했으며, 그중 17개가 실험실에서 표적에 성공적으로 결합했다. 이 결과는 놀라울 뿐만 아니라, 그로 하여금 AI 강세론자에게 불리한 결론을 도출하게 했다: AI는 약물 설계를 '상품화'하고 있지만, 진정한 병목은 실험실에, 원숭이에 있지 컴퓨팅 파워에 있지 않다.

AI가 약물 발견 분야에서究竟 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 알아내기 위해, Citrini James의 팀은 특별한 일을 했다: 그들은 Anthropic 생명과학 팀(Nathan Frey, Amir Chennisa, Steven Molina)에 연락하여, Anthropic 사무실에서 그들의 내부 연구 모델을 사용해 64시간 동안 전갈독 항체를 설계했다.

전 과정에서 Claude는 약 300개의 서브 에이전트를 호출하여 180개의 설계 방안을 생성했고, 최종적으로 211개의 후보 분자를 검사에 보냈다. 실험실 결과는 17개 분자가 표적에 성공적으로 결합했으며, 그중 7개는 멕시코 특정 전갈독 CN2를 겨냥했고, 최적 후보 분자 CN2B1은 또한 알려진 중화 항체와 예상 영역에서 경쟁적 결합을 형성했다.

"AI가 이 분자들을 생성했고, 그중 17개가 실험실에서 결합했다—이것은 상당히 놀랍다."