67% 하락 후, 상황 인식은 반도체 제조 병목 현상을 뒷받침합니다

레오폴드 아셴브레너는 자신의 헤지펀드가 사상 최대의 손실을 입은 지 불과 며칠 만에 인공지능에 4억 달러를 추가로 투자하기로 했습니다.

월스트리트저널은 8월 7일, 시튜에이셔널 어웨어니스(Situational Awareness)가 소스 파운드리(Source Foundry)에 5억 달러를 투자했으며, 이 중 4억 달러는 이번 주에 추가로 투자된 금액이라고 보도했습니다. 소스 파운드리는 스탠포드 연구원인 압둘말릭 오바이드(Abdulmalik Obaid)와 조 버그(Joe Burg)가 2025년에 설립했으며, 최근 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)의 투자 유치로 약 50억 달러의 기업 가치를 인정받았습니다.

시기적인 측면을 고려할 때, 이번 거래는 일반적인 벤처 투자보다 훨씬 더 중요한 의미를 지닙니다.

투자자들에게 보낸 서한 에 따르면 , 시튜에이셔널 어웨어니스는 7월에 월간 누적 순손실이 67%를 기록했습니다(감사 전 기준). 연간 누적 순수익률은 여전히 ​​80%였지만, 아셴브레너 CEO는 시장의 유동성 부족으로 인해 레버리지를 줄이기 위해 상장 포트폴리오의 일부를 매각했다고 밝혔습니다.

하지만 해당 서한은 7월에 발생한 사태가 AI에 대한 그의 장기적인 견해를 바꾸지는 않았다는 점도 분명히 했습니다. 해당 펀드는 앞으로도 공공-민간 혼합형 운용 방식으로 운영될 것이며, 공모 포트폴리오는 앞으로 전액 납입 방식으로 관리되어 마진 거래나 청산 위험이 완전히 제거될 것입니다.

이러한 상황을 고려할 때, 소스 파운드리 투자는 7월 손실의 배경이 되었던 전략으로 회귀하는 움직임이라기보다는 AI 개발에 필요한 물리적 인프라에 대한 장기적인 투자로 보인다.

아셴브레너는 칩 유통 과정의 병목 현상에 베팅하고 있다

Source Foundry는 단순히 AI 칩을 설계하는 회사 중 하나에 그치지 않습니다. 이 회사는 반도체 제조, 특히 리소그래피 공정에 필요한 기계, 장비, 소프트웨어 개발에 주력하며 훨씬 더 큰 기업으로 성장하고자 합니다. 세쿼이아 캐피털의 파트너인 스테파니 잔은 Source Foundry의 사명을 반도체 제조의 "가장심각한 병목 현상"인 리소그래피 공정을 해결하는 것이라고 설명했습니다.

이는 해당 스타트업이 세계에서 가장 정교한 칩을 제조하는 데 필수적인 극자외선( EUV ) 리소그래피 기술을 보유한 ASML과 경쟁하게 될 것임을 의미합니다

Source Foundry가 직면한 기술적 과제는 엄청납니다. ASML의 EUV 시스템은 13.5나노미터 파장의 빛을, 이 빛은 레이저를 녹은 주석 방울에 조사하여 생성됩니다. 이 빛은 진공을 통과하며, 일반 렌즈로는 EUV 빛을 효과적으로 투과시킬 수 없기 때문에 매우 정밀한 다층 거울을 통해 제어됩니다.

소스 파운드리의 기술이 ASML의 EUV 시스템과 어떻게 다른지는 아직 명확히 밝혀지지 않았습니다. 하지만 이 스타트업이 오늘날 반도체 생산에 사용되는 크고 비싸고 복잡한 장비에 대한 대안을 개발하고 있다는 것은 분명합니다.

이러한 노력이 성공하려면 개발 중인 기술은 단순히 실험실에서 작동할 수 있는 장비 이상의 것을 제공해야 합니다. 생산 비용, 크기 또는 배포 시간 측면에서 진전을 이루면서 칩의 대량 생산에 필요한 정밀도, 처리량 및 신뢰성을 충족하는 수준의 성능을 발휘해야 합니다.

따라서 소스 파운드리의 성공은 단지 하나의 AI 칩 제조업체에만 국한되지 않을 것입니다. 모든 첨단 프로세서 제조업체가 반도체 제조 장비에 의존하기 때문입니다.

수요는 계속 증가하고 있습니다. 트렌드포스는 AI 칩 수요 증가로 첨단 노드 생산 능력이 높은 수준을 유지할 것으로 예상하며 전 세계 파운드리 매출이 2026년에는 24.8% 증가한 2,188억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

달리 말하자면, 7월에 일어난 일은 인공지능을 위한 물리적 인프라의 필요성을 없앤 것이 아닙니다. 다만 공공 시장에서 레버리지를 이용해 이러한 수요에 자금을 조달하는 방식의 단점을 드러낸 것입니다.

글로벌 AI 시장에 대한 더 큰 신호

그 의미는 상황 인식 그 이상을 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다.

AI 인프라가 성장함에 따라 병목 현상은 모델 및 가속기에서 메모리, 에너지, 고급 패키징, 그리고 궁극적으로 칩 자체를 만드는 데 필요한 기계에 이르기까지 더욱 상류 단계로 이동할 수 있습니다.

반도체산업협회와 딜로이트가 공동으로 실시한 분석에 따르면 AI 서버 랙에서 반도체가 차지하는 비중은 95%를 넘습니다. 더욱이 AI 데이터센터 인프라 투자액은 2028년까지 4조 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

이는 투자자들에게 다소 모순적인 상황을 제시합니다. 견고한 인프라 투자 호황에도 불구하고 인공지능 관련 기업의 주가가 하락할 수 있다는 것입니다.

Source Foundry는 기본적으로 수요가 훨씬 더 큰 제약, 즉 충분한 첨단 칩을 생산하는 데 필요한 설비와 만났을 때 어떤 결과가 나올지에 대한 도박과 같습니다.

이는 아셴브레너가 7월에 겪은 손실 에서 얻을 수 있는 교훈을 다시 한번 강조합니다 . AI의 장기적인 성장 전망이 옳다고 해서 단기적인 시장 변동성을 극복하고 살아남을 수 있는 것은 아닙니다.

7월에 기록한 그의 67% 손실은 시장이 급변하고 유동성이 사라질 때 레버리지와 집중된 포지션이 얼마나 빠르게 위험해질 수 있는지를 보여줍니다. 한편, 소스 파운드리(Source Foundry)에 대한 4억 달러 투자는 그가 인공지능에 대한 자신의 투자 논리를 타협하지 않았음을 시사합니다. 그는 단지 기술 스택에서 덜 알려져 있지만 핵심적인 부분에 더 집중하고 있을 뿐입니다.

이제 관건은 소스 파운드리가 그러한 통찰력을 실제 반도체 공정 기술로 구현할 수 있느냐는 것입니다. 만약 성공한다면, 아셴브레너의 이번 투자는 그의 이전 상장 실패보다 인공지능 분야에 훨씬 더 큰 의미를 가질 수 있습니다. 칩 제조 장치의 획기적인 발전은 인공지능 가속기 제조업체 한 곳뿐만 아니라 전체 산업에 이익과 수익을 가져다줄 것이기 때문입니다.