버핏도 AI에 투자했다, 이번엔 여기서 터진다 (김학주 교수)

버핏의 구글 매수가 보낸 신호 - 모듈형 데이터센터, HVDC, 사이버 보안, 그리고 버티브

By 수수
Posted on August 14, 2026

안녕하세요. 수수입니다.

한동대학교 김학주 교수님이 언더스탠딩에 다시 출연해 “버핏도 AI에 투자했다, 이번엔 여기서 터진다”를 주제로 분석했습니다. (2026년 8월 12일 방송)

베스트셀러 “텐배거 포트폴리오”의 저자이기도 한 김학주 교수님은 이번 방송에서 워런 버핏의 구글 매수가 보내는 신호를 출발점으로, AI 인프라의 병목이 어디서 막혀 있고 지금 당장 그것을 풀어줄 기업은 어디인지를 하나하나 짚었습니다.

이번 포스팅에서는 버핏의 시그널, 모듈형 데이터센터와 연결 기술, 송전망 효율화(HVDC), 사이버 보안, 물 부족 해법, 그리고 우주 데이터센터까지 상세히 정리해보겠습니다.

목차

🤖 들어가며: 리서치의 방식이 바뀌었다

교수님은 요즘 리서치 환경이 완전히 달라졌다고 말합니다.

  • 🔍 과거 애널리스트 시절엔 정보 접근 자체가 어려웠지만, 지금은 AI 덕에 누구나 쉽게 접근
  • 🔍 그래서 시장은 그만큼 효율적이 되었고, 노력하는 사람이 훨씬 많이 얻어가는 시대
  • 💬 교수님이 주로 쓰는 도구는 클로드(Claude)
  • 💡 핵심은 “어떤 질문을 하느냐” — 질문의 수준에 따라 답의 차원이 완전히 달라진다

“많이 노력하다 보면, 인사이트 있는 대답을 얻을 수 있는 질문을 하게 됩니다.”

💰 버핏의 구글 매수는 무슨 신호인가

이번 방송의 가장 중요한 화두입니다.

빅테크는 정말 AI 투자를 늦출 수 있을까?

한 차례 AI 관련주가 무너졌을 때, 구글과 마이크로소프트 등은 “전력·물·반도체가 다 부족하니 투자를 늦출 수 있다”고 말했습니다. 교수님은 이 발언의 진실성을 의심합니다.

만약 정말 늦춘다면?

  • 💀 상당수의 좋은 AI 스타트업이 망함
  • 🤝 미국 IT 기업은 원래 그런 업체를 M&A하며 크는 구조 → 헐값에 인수 가능
  • ⚠️ 즉, “늦추겠다”는 말 자체가 협상 카드일 수 있음

그러나 교수님의 결론은 “못 늦춘다”:

  • 🏗️ 이미 깔아둔 인프라가 무용지물이 되고, 다시 리빌딩하려면 돈이 훨씬 더 든다
  • 💵 빅테크는 반도체를 비싸게 써도 수익을 낼 수 있다고 본다
  • 💡 AI를 아주 스마트하게 만들면 → 소비자 비용을 절감시켜 주고, 새로운 사업 기회를 열어줌 → 얼마든지 돈을 받을 수 있다

스케일 AI가 보여준 것: ‘데이터에 의미를 부여하라’

  • 🏷️ 스케일 AI는 원래 데이터 레이블링(딱지 붙이기) 회사 — 단순 반복 업무
  • 🧠 그런데 이제는 도메인 지식을 가진 사람들이 데이터에 의미를 부여하기 시작
  • 🚀 생성형 AI가 스스로 공부하고 일하는 시대에, 이렇게 정리된 데이터는 AI를 훨씬 똑똑하게 만든다
  • 😅 교수님도 사고 싶었지만 비상장

그래서 유사한 상장 기업을 찾는다면? — 교수님의 답은 엔비디아입니다. (뒤에서 자세히)

버핏이 구글을 산 이유에 대한 해석

버크셔 해서웨이는 작년 3분기부터 구글을 매수했고, 그 의사결정에 버핏이 관여했습니다.

교수님의 해석:

  • ✅ 버핏은 리스크를 질 사람이 아니다 → AI가 의미 있게 지연될 것이라면 애초에 안 샀다
  • ✅ 즉 버핏은 “그렇게 크게 지연되지 않을 것”이라고 본 것

애플 2016년 매수라는 결정적 힌트:

시점 사건 버핏의 행동
2000년대 후반 스마트폰 등장, 반도체 슈퍼사이클 시작 ❌ 안 삼
2015년 반도체 슈퍼사이클 종료 —
2016년 공급망 압박이 풀린 뒤 ✅ 애플 매수
  • 💡 결론: 빅테크가 공급망에 형편없이 끌려다닐 때 버핏은 그 주식을 사지 않는다
  • ⚠️ 지금 구글은 삼성전자·SK하이닉스에 달라는 돈 다 주며 을(乙)이 된 상황
  • 💡 그럼에도 샀다는 건 → 구글이 메모리를 덜 써도 되는 솔루션을 낼 것이고, 자체 칩(TPU)도 있으며, EUV 장비의 위세가 꺾일 날도 멀지 않았다고 봤다는 뜻

투자자에게 주는 함의:

  • 🟢 AI 투자자에게는 반가운 소식
  • 🔴 삼성전자·SK하이닉스 투자자에게는 좋은 소식이 아닐 수 있음

참고로 버핏 포트폴리오에서 애플 비중은 한때 약 46%였지만 현재는 크게 줄었습니다. 교수님은 “앞으로 버크셔가 어떻게 투자하는지가 AI에 대한 확신의 가늠자”가 될 것이라고 봅니다.

🌍 트럼프의 치킨 게임: 왜 인프라는 계속 늦어지나

치킨 게임을 하는 쪽은 빅테크만이 아닙니다. 교수님은 트럼프도 그렇다고 봅니다.

교수님의 추론 (개인적 해석임을 전제):

  1. 🗳️ 트럼프는 세 번째 임기를 원하는 것처럼 보임 → 현행 헌법상 불가능 → 역사적 대형 이벤트가 필요
  2. 🏔️ 미국 역사상 최고의 장사는 1860년대 러시아로부터의 알래스카 매입 → 그린란드를 얻으면 펀더멘털이 크게 보강
  3. 🧊 북극항로 + 지하자원 → 미국 부채를 상당 부분 삭감할 수 있다는 계산
  4. 🛢️ 2019년 시리아 미군 철군으로 중동 패권을 어느 정도 포기했으나, 지금은 이란을 건드리며 중동 영향력 재장악 시도
  5. 🇪🇺 유럽은 러-우 전쟁 이후 러시아 가스를 끊고 미국 셰일·중동 가스로 다변화 중
  6. 🎯 미국이 중동까지 잡으면 → 유럽은 에너지 안보를 전적으로 미국에 의존 → “그린란드 내놔라”

투자자에게 중요한 결론:

  • ⚠️ 소형 원자로 행정명령, 농축 우라늄 확대 등 말은 많지만
  • ⚠️ 하자는 것 / 할 수 있는 것 / 실제로 하는 것은 다르다
  • ⚠️ 관심이 딴 데 있으니 인프라 구축은 계속 지연된다

“지금 트럼프는 너무 방관하고 있는 게 아닌가 싶습니다. 오히려 밀어붙이는 중국 정부가 부러울 때도 있어요.”

🏗️ 그래서 지금 당장 할 수 있는 것: 모듈형 데이터센터

극적인 인프라(SMR, 수소)가 안 깔린다면, 있는 자원이라도 효율적으로 써야 합니다.

대형 대신 ‘쪼개서 짓기’

  • 🚫 대규모 데이터센터를 지을 만한 전력·물이 갖춰진 부지는 찾기 어렵다
  • ✅ 하지만 작은 모듈형 데이터센터를 지을 곳은 아주 많다
  • 🔗 여러 곳에 작게 짓고 → 연결해서 큰 계산을 수행하자

여기서 핵심은 ‘연결’입니다.

방식 조건 용도
🌐 광케이블 (유선) 지연이 있으면 안 되는 서비스 실시간 AI 서비스
🛰️ 위성 (무선) 약간의 지연 허용 가능 오지·원격지 확장

🛰️ 위성과 로켓: 병목은 발사 횟수

  • 📡 차질 없는 서비스를 하려면 위성이 약 5만 개 필요 (항상 내 머리 위에 하나가 있어야)
  • 📡 현재는 1만 개를 좀 넘는 수준
  • 🚀 진짜 병목은 로켓 — 많이 쏠 수가 없다

스타십(Starship) 프로젝트가 바꾸는 것:

항목 팰컨 계열 (기존) 스타십
연간 발사 횟수 약 150회 1,000회 이상 목표
1회당 위성 탑재 약 20개 50~60개
핵심 기술 재활용 재활용 주기 단축
  • 💡 스페이스X가 상장으로 조달한 자금이 여기에 투입
  • 💡 하루에도 몇 번씩 쏠 수 있게 되면, 위성 배치 속도가 두세 배 이상 빨라짐

로켓 소재: ATI

로켓 엔진은 극한의 온도차를 견뎌야 합니다.

  • 🧊 한쪽: 액체 산소 연료 −183도
  • 🔥 다른 쪽: 연소로 1,000도 이상
  • ⚙️ 사이의 금속은 엄청난 스트레스 → 담금질이 잘되어 결정이 고르고 공극이 없는 특수 금속이 필요
  • 🏆 그걸 하는 곳이 ATI

에어로젯 로켓다인은 로켓 솔루션의 해법을 대부분 갖고 있던 업체지만 L3해리스(LHX)에 인수되었습니다. 다만 L3해리스는 무거운 방산 업체라 퓨어 플레이가 아니라는 점이 아쉽다는 평가입니다.

🌐 광통신과 커넥터: 연결의 실체

광케이블은 결국 광섬유이고, 섬유를 이어 붙이려면 커넥터가 필요합니다.

기업 티커 역할
코닝 (Corning) GLW 광섬유 넘버원, 커넥터도 생산
앰피놀 (Amphenol) APH 커넥터 글로벌 넘버1·2
TE 커넥티비티 TEL 커넥터 글로벌 넘버1·2

💡 교수님은 예전에 휴머노이드 로봇 관절을 얘기하며 커넥터의 중요성을 짚은 적이 있습니다. 관절은 굽혔다 폈다 하면 배선이 끊어지므로, 직접 배선 대신 케이블+커넥터로 연결해야 한다는 논리였죠.

리프-스파인 스위치: 아리스타 네트웍스

신호가 워낙 복잡하고 많으니, 신호가 다니는 길 자체를 단순하게 만들어야 합니다.

개념 비유 역할
스파인 (Spine) 척추 = 간선도로 중앙 백본
리프 (Leaf) 거기 매달린 나뭇잎 말단 접속
  • 🛣️ 어떤 리프에서 다른 리프로 갈 때 → 간선 한 번, 지선 한 번, 딱 두 번만 갈아탐
  • ⚡ 지선을 복잡하게 돌아다니지 않으니 지연이 극적으로 줄어듦
  • 🏆 이걸 가장 잘하는 업체가 아리스타 네트웍스 (ANET)
  • 🏆 리프-스파인 다발이 여러 개일 때 전체를 오케스트레이션하는 소프트웨어 영역에서도 아리스타가 강함

코히어런트·루멘텀은?

  • 🔬 레이저를 직접 만들고 연결 장치도 다루는 업체 → 커넥터 쪽과 연결되긴 하지만
  • 🔬 좀 더 직접적인 수혜는 코닝·앰피놀·TE·아리스타 쪽이라는 게 교수님 정리입니다

🧠 엔비디아: ‘계산을 덜 하는 능력’이 진짜 무기

AI는 쓸데없이 전기와 물을 쓰고 있다

챗봇에게 뭘 물으면, 원하지 않는 내용까지 장황하게 답합니다. 그게 다 전력과 물입니다.

  • 💡 그러지 말고 질문자의 의도를 먼저 파악해서 필요한 것만 딱 짚어주면?
  • 💡 계산량 자체가 줄어들고, 전력·물 소모도 줄어든다

그걸 가장 잘할 수 있는 회사가 엔비디아라는 게 교수님의 시각입니다.

왜 엔비디아인가: 시뮬레이션 플랫폼

  • 🎮 엔비디아는 젯슨(Jetson), 아이작(Isaac) 등 시뮬레이션 플랫폼을 보유
  • 📐 시뮬레이션은 물리법칙이 100% 적용되는 세계 → 노이즈가 절대 통용되지 않음
  • 🧹 데이터를 쓸 때 노이즈를 전부 제거하고, 데이터에 의미를 부여해 효과를 극대화

이게 왜 대단한가? — 사람의 뇌를 모방하기 때문:

  사람 AI (기존)
계산 속도 느림 매우 빠름
판단 속도 빠름 느림
비결 계산량 자체를 줄임 (추상화·요약) 전부 계산
  • 🤖 피지컬 AI·로보틱스에서 중요한 건 계산 능력이 아니라 판단 능력 — 사건을 만났을 때 빠르게 판단하고 넘어가야 함
  • ⚛️ 그리고 계산의 끝판왕은 양자컴퓨터 — 엔비디아는 NVQLink, CUDA-Q 같은 양자 연동 플랫폼도 구축 중

“그래서 엔비디아는 아직 끝나지 않았다고 말할 수 있습니다.”

⚡ 송전망 병목: 교류 대신 직류(HVDC)로

1880년대 에디슨 vs 테슬라, 그 승부의 뒷이야기

  • ⚡ 직류(DC): 직선. 변압이 어려워 동네마다 발전소를 둬야 하는 문제
  • 🌊 교류(AC): 파장. 페러데이 원리로 자기장 변화 → 변압이 쉬움
  • 🏆 그래서 테슬라(교류)가 이겼고, 지금도 발전소에서 만드는 전기는 교류입니다

여담: 테슬라는 에디슨의 종업원이었다가 잘렸고, 말년을 비참하게 보냈습니다. 교수님은 갈릴레오와 자신을 함께 언급하며 “할 말을 가슴에 담아두지 못하는 병”이라고 자조했습니다. (삼성증권 시절 셀 리포트를 많이 써서 “저승사자”로 불렸다는 일화도)

그런데 이제는 직류가 유리해지고 있다

구분 교류 (AC) 직류 (DC)
파형 파장 (지그재그) 직선
도로 비유 여러 차선을 잡아먹음 한 차선만 사용
송전 용량 기준 2~3배 증가 가능
변압 쉬움 어려움 (인버터 필요)
  • 📈 이미 보급이 시작되어 약 5% 수준
  • 🔧 핵심은 인버터 — 직류를 1초에 수만 번 잡았다 끊었다 하며 예쁜 파장을 만들어냄
  • ⚠️ 파장이 고르지 않으면 → 데이터 오류, 가전제품 고장
  • 🏆 GE 버노바(GEV), 슈나이더 일렉트릭(SU)이 이 영역에서 탁월

보너스: 이 두 회사가 가진 ‘데이터’

  • 📡 두 회사가 송전 시설 대부분에 관여 → 자기 설비에 센서를 박아 정보를 가장 먼저 얻는다
  • 🤖 지역별 실시간 전력 요구량을 AI가 계산해 최적 발전량을 산출
  • 🌞 신재생 발전이 늘수록 지역별 발전량 편차가 커져 → 이 데이터의 가치가 급등

🛡️ 사이버 보안: 커넥티드해질수록 커지는 리스크

모듈형 데이터센터를 잇는다는 건, 해킹 표면이 넓어진다는 뜻이기도 합니다.

생성형 AI가 바꾼 해킹의 성격

  • 😈 도메인 지식만 있으면 AI를 가스라이팅해서 누구든 해커가 될 수 있다
  • 🦠 기계가 만드니 악성코드를 무한정 생산 가능

코로나 바이러스 비유:

  • 🔑 바이러스 = 열쇠, 사람의 수용체 = 자물쇠
  • 🔑 모양이 계속 바뀌다 보면 가끔 딱 맞는 게 나온다
  • 🔑 AI 해킹도 마찬가지 — 무수히 시도하면 일부는 뚫린다
  • 🛑 사람이 감당할 수 없다 → AI로 막을 수밖에 없다

보안의 3영역

영역 대상 비유
☁️ 클라우드 보안 데이터센터 내 AI 엔진 본진
🌐 네트워크 보안 클라우드↔단말기 연결 도로
📱 단말기(엔드포인트) 보안 실제 동작하는 로봇·기기 현관

팔로알토 네트웍스 (PANW) — 방화벽, 문 앞의 검문

  • 🚪 “너 어디서 왔어? 어떤 경로로 왔지? 신분증 내놔” → 들어올 사람과 막을 사람을 거른다
  • ⚖️ 너무 꽉 막으면 소통이 느려지고, 너무 헐렁하면 뚫린다 → 균형이 어려움
  • 🏠 재택근무 확산으로 내부와 외부의 경계가 모호해짐 → 사방에 방화벽을 쳐야 함 → AI 없이는 불가능

크라우드스트라이크 (CRWD) — 엔드포인트, 들어온 뒤에도 의심

  • 🔍 방화벽을 뚫고 들어온 대상도 믿지 않는다 (제로 트러스트)
  • 🔍 이상한 질문을 던져보고, 어색하게 답하면 색출
  • ⚠️ 문제: 악성코드가 너무 많이 들어오고, 정상 도구를 흉기로 쓰는 경우(집 안의 부엌칼)까지 잡아야 함

승부는 어떻게 났나?

기업 5년 주가 결정적 차이
팔로알토 네트웍스 약 5배 M&A로 클라우드·엔드포인트까지 확보 → 3영역에서 범인 행적 동시 추적
크라우드스트라이크 약 3배 엔드포인트 강자이지만 영역이 좁음
  • 🏆 현재까지는 팔로알토의 판정승 (교수님 표현)
  • ✅ 다만 두 회사 모두 성공적이며, 앞으로 훨씬 더 중요해질 것

왜 지금 사이버 보안인가

  • 🤖 지금까지 피지컬 AI에 어마어마하게 투자해 놓았는데
  • 🚨 사이버 보안이 안 되면 그걸 아예 쓸 수 없다 (로봇이 이상 행동을 하면 대형 사고)
  • 💡 “피지컬 AI를 좀 늦추더라도 사이버 투자를 할 수밖에 없다”

양자 키 통신

  • 🔐 양자는 0이면서 동시에 1인 상태로 정보를 보냄
  • 🔐 누군가 해킹하면 → 0 아니면 1로 확정되어 버림 → 훔쳐도 못 씀
기업 티커 특징
아이온큐 (IonQ) IONQ 양자 네트워크를 레이저 광통신으로 구축 중 → 보안을 안 할 수가 없는 구조, 가장 앞서감
아큐트 퀀텀 (Arqit) ARQQ 전용 하드웨어 없이 소프트웨어만으로 양자 키를 양산하는 게 특기
  • ⚠️ 다만 양자컴퓨터·양자통신 모두 기술적 완성도가 아직 떨어짐
  • ⚠️ 시행착오를 거쳐 정착하려면 정부 투자가 필요한데, 미국은 지금 관심이 다른 데 있음

💧 물 부족: 진짜 물은 어디서 쓰이나

흔한 오해: 데이터센터 냉각에 물이 제일 많이 든다?
사실: 전기를 만들 때(발전) 훨씬 많이 씁니다.

대형 원전 vs 소형 원자로(SMR)

  • 🌊 대형 원전·화력 발전소는 대부분 강가나 바닷가에 있음 (냉각수 필요)
  • ✅ 소형 원자로는 냉각수가 필요 없다

왜? — 축구공과 당구공 비유:

  • ⚽ 축구공 하나의 표면적 vs, 그 안을 채운 여러 개의 당구공 표면적 합
  • 🎱 당구공 쪽이 훨씬 넓다 → 소형 원자로는 부피 대비 표면적이 크다
  • 💨 수증기가 올라오면 물방울로 맺혀 다시 내려올 면적이 충분 → 자연 대류로 냉각 가능
  • 📍 결과: 냉각수 없이 어디에든 세울 수 있다 → 물 부족의 해법

수소 경제

  • 🌊 바다 풍력으로 만든 전기는 가져올 방법이 없어 버려짐
  • 💧 그럼 바닷물을 쪼개 수소를 추출해서 데이터센터로 운반하자
  • ⚡ 데이터센터에서 수소 + 공기 중 산소 → 전기 + 물(H₂O)이 동시에 생산
  • 📊 이렇게 나오는 물이 데이터센터 필요 물의 약 20%를 차지

청록수소 조합:

  • ⚛️ 데이터센터 옆에 소형 원자로(MMR) + 천연가스 비치
  • 🔥 소형 원자로의 300도 열 + 촉매로 천연가스를 탄소와 수소로 분해
  • 💡 수소 → 전기와 물, 탄소 → 고부가 소재

그런데 현실은?

  • 🔌 데이터센터 옆에 그냥 가스 발전을 놓고 있음
  • ⚠️ 경제성은 취약하지만 당장 급하니까 — 궁극적 해결은 정부의 인프라 투자에 달려 있다

🌡️ 버티브(Vertiv): 데이터센터 하드웨어의 팔방미인

반도체가 너무 밀집되어 공기로는 열을 뺄 수 없는 상황. 이제 액체를 써야 합니다.

냉각 기술: 유체역학이 승부처

  • 🎯 버티브는 칩 바로 근처에 냉각관을 직접 붙여버림 → 냉각 효율 극대화
  • ⚠️ 관이 가늘어지면 마찰력 증가, 기포 발생, 온도 불균일 문제
  • 🧪 그래서 유체역학이 결정적 → 버티브가 압도적으로 잘하는 영역
  • 🛡️ 관 내부 압력을 낮춰 구멍이 나도 액체가 새어 나오지 않게 설계 (GPU·CPU·메모리 즉사 방지)

액침냉각: 기화열을 이용하라

  • 💨 요즘은 냉매를 낮은 온도에서 기화시킴 → 기화할 때 주변 열을 크게 빼앗음
  • 🔬 어떻게 빨리 증발시키나? → 압력을 낮추거나, 분자 구조를 느슨하게 만들거나

버티브의 M&A 연혁 — 교수님이 강조한 포인트

교수님은 “기업을 분석할 때 연혁을 소중하게 본다”고 말합니다. 어떤 똑똑한 사람들이 그 기업을 지나갔고 어떤 흔적을 남겼는지가 모방할 수 없는 전통이 되기 때문입니다.

시기 사건 얻은 역량
창업기 랄프 리버트가 설립 → 리버트 코퍼레이션 IBM 대형컴퓨터용 냉각·공조
1987년 에머슨(Emerson)이 인수 에머슨은 IBM에 전력 공급 장치 납품 중이었음
이후 클로라이드(Chloride) 인수 보조 전원(UPS) — 정전 시 컴퓨터 과열·파괴 방지
이후 에버센트(Avocent) 인수 원격 제어 — 늘어나는 장비를 일일이 못 쫓아다니니까
2016년 사모펀드에 매각·분사, 버티브(Vertiv)로 개명 —
분사 후 E&I 엔지니어링 인수 전력 배분 설비

🧠 전력 배분이 왜 중요한가: 사람의 뇌도 혈액이 안 가면 그 부분이 죽습니다. 데이터센터도 전기가 조금이라도 안 들어가는 부분이 생기면 거기서 오류가 납니다.

결과: 냉각 + 보조전원 + 원격제어 + 전력배분 = 데이터센터 하드웨어의 핵심 전부

  • 😅 에머슨이 “데이터센터의 시대가 올 것”을 예상하고 모은 건 아닌 듯 — 알았다면 2016년에 팔지 않았겠죠
  • 🏆 지금은 명실상부 데이터센터 하드웨어 1인자

인버터 기술의 진가

  • 🔌 정전 시 디젤 발전기가 만드는 전기는 교류이고 파장이 불규칙
  • 🔄 배터리로 넣으려면 직류로 변환(컨버터) 필요 → 다이오드로 정류
  • ⚠️ 흔한 오해: 직류는 다 똑같은 직선이다? → 아니다
  • ⚠️ 전류가 다이오드로 몰려서 들어가면 직류 품질이 엉망이 됨
  • ✅ 인버터 기술로 잡았다 끊었다를 반복해 균일하게 만들어야 함 (배터리에서 나올 때도 마찬가지)

모듈화 노하우: 피복 대신 필름

  • 📦 냉각 장치와 보조 전원을 작게 만들어야 모듈형 데이터센터에 들어감
  • 💡 배선 피복 대신 저렴한 필름을 사용 → 부피 축소 + 합선 방지 + 방열은 오히려 개선

왜 모듈형 시대에 버티브인가

  • 🏗️ 지금까지는 데이터센터가 컸지만, 앞으로는 작은 모듈형이 많아진다
  • 🥇 그 영역은 버티브가 거의 독점하다시피 함
  • 💡 크기와 무관하게 가장 잘 맞는 효율적 냉각 솔루션을 갖고 있는 업체

참고: 슈나이더 일렉트릭은 겨울이나 밤의 찬 공기를 활용하는 프리쿨링 방식으로 접근하고 있습니다.

🚀 우주 데이터센터: 진짜 병목은 ‘방열’

우주 태양광의 장점

  • ☀️ 우주의 태양광은 대기를 통과하지 않아 단파·고에너지 성분이 많음
  • 🔋 이를 잡으려면 밴드갭이 큰 소재(고전압에 버티는 반도체)가 필요
역할 기업 티커
소재 공급 (갈륨·게르마늄) 스미토모 전기 5802 (도쿄)
팹리스 설계 (고전압 반도체) 나비타스 세미컨덕터 NVTS

절대영도인데 왜 냉각이 어려울까?

직관과 정반대의 사실: 우주 공간은 −273도지만, 거기 나가도 바로 얼지 않습니다.

  • 🚫 우주는 진공 → 기체도 액체도 없음 → 체온을 뺏어갈 매개체가 없다
  • 📡 열을 빼는 유일한 방법은 적외선 복사로 날려보내는 것

해법: 우주선 전체를 방열판으로

  • 🧊 칩 주위에 냉각관을 붙이고, 지구에서 채운 물을 순환
  • 💨 액체 암모니아를 사용 → 쉽게 기화하며 주변 열을 크게 빼앗음
  • 🌬️ 기화된 암모니아 기체는 방열판 구석구석까지 도달 → 복사로 내보내기 쉬움
  • 🔄 다시 액체로 응축시켜 순환
역할 기업 티커 비고
방열 솔루션 보이드 코퍼레이션 — 이튼이 인수함
송전 효율화 + 방열 이튼 (Eaton) ETN GE 버노바·슈나이더와 유사 포지션 + 방열까지
위성 자세 제어 모터 무그 (Moog) MOG.A 우주선용 모터 대부분 생산, 작지만 유망

위성 자세 제어가 왜 중요한가:

  • 🌻 태양광 패널은 해바라기처럼 항상 태양을 향해야 함
  • 🌑 반면 칩이 있는 부분은 절대 태양을 보면 안 됨 (방열 방법이 없으니)
  • ⚙️ 모터를 돌려 그 반작용으로 자세를 제어 → 그 모터를 만드는 곳이 무그

🌊 중국식 해상 데이터센터는 왜 어려운가

중국은 다른 접근을 택했습니다. 바다에 짓자.

  • 🌬️ 해상 풍력으로 만든 전기를 육지로 가져올 수 없어 버리고 있음
  • 💡 그럼 아예 바닷가에 데이터센터를 지으면 전기도 물도 해결

해저 방식의 문제:

  • 🦪 부식과 따개비
  • 🔒 밀봉하면 → 전기는 어떻게 넣고, 부품이 고장 나면 잠수부가 들어가야 하나?

부유식 인공섬 방식의 문제:

  • 🌊 파도로 하드디스크 파손 우려
  • 🌊 냉각액이 한쪽으로 쏠려 부분 과열
  • 🔌 해저 케이블이 해수면까지 올라오는 구간이 파도에 취약

교수님의 결론:

  • 🔍 관련 업체를 찾아보면 전부 비상장 → 제대로 된 솔루션이 아직 없다는 의미
  • ⏳ 이 아이디어는 아직 너무 이르다
  • 🚀 오히려 우주가 더 빠를 것 — 위성 간 레이저 광통신 인프라는 이미 구축되고 있으니까

“방열 솔루션만 어느 정도 해결되면, 차라리 우주가 빠르지 않을까 생각합니다.”

🔲 반도체 부족의 해법: ‘공유 오피스’처럼 쓰기

반도체가 너무 비싸다면, 싸게 쓰는 방법을 찾아야 합니다.

  • 🏢 반도체를 놀리지 않고 연결해서 공유 — 공유 오피스와 같은 개념
  • 🔦 레이저 광통신을 쓰면 멀리서 놀고 있는 칩도 쉽게 끌어와 쓸 수 있다
  • 🏆 이걸 가장 잘했던 업체가 인피(Inphi), 그리고 인피를 인수한 곳이 마벨 테크놀로지(MRVL)
  • 💡 교수님은 지난 방송에 이어 마벨을 계속 좋게 보고 있습니다

🎯 핵심 요약: 주목할 기업들

기업 티커 핵심 역할 병목 테마
엔비디아 NVDA 시뮬레이션 플랫폼 → 계산량 감축, 양자 연동 반도체 효율
버티브 VRT 냉각 + 보조전원 + 원격제어 + 전력배분 🏆 물·발열
팔로알토 네트웍스 PANW 네트워크+클라우드+엔드포인트 통합 보안 사이버 보안
크라우드스트라이크 CRWD 엔드포인트 보안 (제로 트러스트) 사이버 보안
아리스타 네트웍스 ANET 리프-스파인 스위치·오케스트레이션 연결
코닝 GLW 광섬유 넘버원 + 커넥터 연결
앰피놀 / TE 커넥티비티 APH / TEL 커넥터 글로벌 1·2위 연결
GE 버노바 / 슈나이더 GEV / SU HVDC 인버터, 전력 데이터 전력
이튼 ETN 송전 효율화 + 방열(보이드 인수) 전력·우주
ATI ATI 로켓용 극한 환경 특수 금속 우주
무그 MOG.A 위성 자세 제어 모터 우주
나비타스 / 스미토모전기 NVTS / 5802 고전압 반도체 설계 / 소재 우주 태양광
아이온큐 / 아큐트 퀀텀 IONQ / ARQQ 양자 키 통신 보안 양자 보안
마벨 테크놀로지 MRVL 레이저 광통신 (인피) → 반도체 공유 반도체 효율
구글 (알파벳) GOOGL 버핏이 선택한 AI 진영 시그널

투자 우선순위에 대한 교수님의 조언

“병목을 해결하는 게 제일 중요합니다. 그런데 그게 시간이 걸린다면, 지금 당장 할 수 있는 게 뭔가를 봐야죠. 여러분의 투자 기간이 저처럼 길지는 않을 테니까요. 지금 당장 계산을 위해 해결해야 할 것들이 먼저 주가가 움직이지 않을까요?”

시계 대상 성격
⚡ 지금 당장 버티브, 아리스타, 코닝·앰피놀·TE, PANW·CRWD, GEV 있는 자원을 효율화 — 먼저 주가가 움직일 영역
📅 중기 마벨, 엔비디아(계산 감축), 이튼 반도체·전력 효율화 본격화
🔭 장기 뉴스케일·플러그 파워, 우주 데이터센터, 양자 보안 교수님도 보유 중이나 시간이 걸리는 영역

💭 마치며

이번 방송의 메시지는 명확합니다.

“버핏이 구글을 샀다는 건, AI가 크게 지연되지 않을 것이라는 뜻이다.”

공급망에 끌려다니는 기업은 사지 않는 버핏이 구글을 담았다는 건, 구글이 메모리 의존을 줄이는 솔루션을 낼 것이라 봤다는 얘기입니다. AI 투자자에게는 반가운 소식이지만, 메모리 업체 투자자에게는 경계 신호일 수 있습니다.

그리고 정부가 소형 원자로·수소 같은 굵직한 인프라를 안 깔아주는 지금, 투자자가 할 수 있는 건 “있는 전기와 물을 아끼는 기술”에 베팅하는 것입니다.

핵심 투자 논리 정리:

  • 🏗️ 대형 데이터센터가 어려우면 → 모듈형으로 쪼개고 연결 → 광섬유·커넥터·스위치
  • ⚡ 송전망이 막히면 → 교류 대신 직류(HVDC) → 인버터 기술
  • 🛡️ 연결이 늘면 → 해킹 표면 확대 → AI 기반 사이버 보안
  • 💧 물이 부족하면 → 소형 원자로 + 수소, 당장은 액침냉각
  • 🚀 지구가 좁으면 → 우주 (단, 방열이 관건). 바다는 아직 이르다
  • 🔲 반도체가 비싸면 → 공유해서 쓰기 → 레이저 광통신

교수님은 마지막으로 삼성전자에 대해서도 한마디 남겼습니다. 메모리가 비메모리화되어 가는 흐름에서 돈을 많이 버는 지금이야말로 M&A로 변신할 때라는 것. 주주환원도 중요하지만, 미국 IT 기업들이 M&A 없이는 완성도를 만들지 못했던 역사를 보라는 조언입니다.

여러분이라면 어떤 병목에 베팅하시겠습니까? 🤔

📺 전체 영상

언더스탠딩 - 버핏도 AI 투자했다, 이번엔 여기서 터진다 (한동대학교 AI융합학부 김학주 교수)

📚 참고 자료

김학주 교수 관련 포스팅:

우주·광통신 관련 포스팅:

AI 활용 관련 포스팅:

도서:

텐배거 포트폴리오 - 김학주

텐배거 포트폴리오 - 김학주 저 (페이지2북스, 2025년 12월 29일)
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관련 기업:

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면책 조항
본 글은 김학주 교수님의 언더스탠딩 출연 내용을 바탕으로 작성되었으며, 모든 의견과 전망은 교수님 개인의 견해입니다.
특히 트럼프 행정부의 의도에 대한 해석은 교수님이 “저의 추론”이라고 명시한 개인적 견해입니다.
실제 주가 움직임과 시장 상황은 다를 수 있으며, 투자 결정 전 반드시 추가적인 정보를 확인하시기 바랍니다.
본 글은 투자 권유가 아닌 정보 제공 목적입니다. 투자의 최종 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

Categories: 투자
Tags: 김학주 한동대학교 워런버핏 구글 엔비디아 버티브 팔로알토네트웍스 크라우드스트라이크 아리스타네트웍스 코닝 HVDC 모듈형데이터센터 우주데이터센터 사이버보안 언더스탠딩
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