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넥스트 엔비디아, 투자의 미래

빅테크는 어디에 투자하는가

송종호 저 | 노티스 | 2026년 09월 21일 첫번째 리뷰어가 되어주세요.

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품목정보

품목정보
발행일	2026년 09월 21일
쪽수, 무게, 크기	304쪽 \| 14821730mm
ISBN13	9791199747388
ISBN10	1199747386

책소개

추천의 글 들어가며- AI 반도체, 21세기의 골드러시 제1부. AI 혁명의 진화와 반도체 패권 경쟁 1장. [AI 대전환] 거대한 수요와 AI 에이전트 경쟁 사스포칼립스, SW산업의 지각 변동 오픈클로, 자율형 AI의 탄생 AI 에이전트 시장의 대격돌 앤트로픽 vs 오픈AI, 누가 승자인가 키미 K3, 오픈웨이트 모델의 역습 엔비디아, 구글, 애플의 빅테크 삼국지 2장. [AI 팩토리] 추론의 시대, AI 컴퓨팅 헤게모니 경쟁 AI 팩토리로 진화하는 엔비디아 구글, 본격 성장하는 TPU 시장 브로드컴, ASIC 팹리스 설계의 1인자 AMD, AI 컴퓨팅 2위 기업으로서의 성장성 아마존, 데이터센터 1위 사업자의 포텐셜 3장. [파운드리] TSMC의 독주는 계속되는가 난공불락으로 평가되는 TSMC의 경쟁력 빅테크들의 아킬레스건이 될 가능성 마침내 턴어라운드하는 삼성 파운드리 인텔, 다시 살아나는 CPU와 파운드리 향후 파운드리 시장의 지각변동 가능성 4장. [메모리] 슈퍼사이클의 본질과 미래 장기화될 메모리 반도체 슈퍼사이클 메모리 시장은 언제까지 성장할 수 있을까 2027년 이후 새롭게 열리는 HBF 시장 하이브리드 본딩 장비 도입 전망 전략자산화되는 메모리 반도체 5장. [NPU] AI 팹리스 스타트업들의 새로운 성장 세레브라스, 추론 칩 시장의 최강자 그록, 엔비디아 AI 플랫폼의 추론 담당 삼바노바, AI 컴퓨팅의 데이터 효율 극대화 인메모리 컴퓨팅 혁신을 이끄는 디메트릭스 텐스토렌트, 반도체 전설이 이끄는 오픈소스 혁명 퓨리오사AI, 메타 인수 제안을 넘어 글로벌 성장으로 리벨리온, 월드클래스 엔지니어들의 도전 딥엑스, 온디바이스 AI 칩 시장의 강자 망고부스트, 떠오르는 DPU 시장의 강자 제2부. 넥스트 엔비디아를 찾아서 1장. 빅테크 투자 불변의 원칙 10 원칙1. 근본적으로 새로운 혁신인가 질문하라 원칙2. 꿈의 크기, 도달 가능 시장을 가늠해보자 원칙3. 성장 사이클에서 어디에 있는지 확인한다 원칙4. 경쟁 구도가 어떤지 살펴보라 원칙5. M&A에 따른 변화를 추적하자 원칙6. 효율적 경영의 핵심 지표, 수익성을 살펴라 원칙7. 배의 선장, 최고경영자를 믿을 수 있는가 원칙8. 서플라이 체인에 투자 기회가 있다 원칙9. 밸류에이션에 매몰되지 말 것 원칙10. 재귀성 이론으로 센티멘트를 읽는 법 2장. AI 혁신의 시대, 어떻게 투자할 것인가 빅테크에서 혁신의 방향성을 읽자 기업 분석에 AI를 적극 활용하자 글로벌 경제를 꾸준히 팔로우업하라 금융시장(ETF, 레버리지)을 주시하라 성공 투자 포트폴리오, 어떻게 구축하는가 마무리하며-넥스트 엔비디아 곧 투자의 미래다

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저자 소개 (1명)

저 : 송종호

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국내 최초 테크 펀드 매니저이자 반도체 애널리스트와 자산운용사 CIO를 역임한, 국내외 기술주 투자 분야 최고 전문가다. 고려대학교 물리학과와 경영대학원(재무학 석사)을 졸업하였다. IMF 직후 서울투신운용에서 금융권에 첫발을 내딛었고, 이후 신한BNP파리바자산운용에서 6년간 근무하며 국내 최초로 IT 섹터에 투자하는 프레스티지 코리아테크펀드(운용자산 1,200억 원)를 운용하였다. 2007년 대우증권 리서치센... 국내 최초 테크 펀드 매니저이자 반도체 애널리스트와 자산운용사 CIO를 역임한, 국내외 기술주 투자 분야 최고 전문가다. 고려대학교 물리학과와 경영대학원(재무학 석사)을 졸업하였다. IMF 직후 서울투신운용에서 금융권에 첫발을 내딛었고, 이후 신한BNP파리바자산운용에서 6년간 근무하며 국내 최초로 IT 섹터에 투자하는 프레스티지 코리아테크펀드(운용자산 1,200억 원)를 운용하였다.
2007년 대우증권 리서치센터에 스카우트되었다. 당시 국내 애널리스트로서는 드물게 캐피털, 피델리티 등 해외 주요 자산운용사들과 미팅을 가지며, 글로벌 시장과 빅테크 투자에 대한 시야를 넓혔다. 한경 베스트 애널리스트(2008년), 톰슨 로이터 애널리스트 어워드(2011년), 대한민국 베스트 리포트 최우수상(2012년) 등을 수상하였다. 2014년에는 SK하이닉스 미래전략본부에 영입되어 반도체 시장 전망과 경쟁사 분석을 담당하였다. WSTS(세계 반도체 통계협회) 이사회에도 참여하였다.
2016년 다시 금융권으로 돌아와 NHAmundi자산운용 리서치본부장을 맡았다. 국민연금 포트폴리오 전략, ESG 투자 체계 등을 통해 주식운용본부의 성장(운용자산 8조 원)에 크게 기여하였다. 특히 IT 소부장에 집중 투자하는 ‘필승코리아펀드’를 기획하였다. 2020년에는 100년 기업 그린코리아펀드로 머니투데이 올해의 ESG상, NH농협금융지주 회장상 등을 수상하였다. 2021년 KTB자산운용 주식본부 CIO로 영입되었고, <한국경제>, <매일경제>, <모닝스타> 등에서 국내 주식형 베스트 펀드 6개 상을 모두 휩쓸었다.
현재 미래 기술과 혁신에 투자하는 테크인사이트 인베스트먼트의 대표이자 코스닥 상장사 HPSP의 사외이사, 세븐브릿지 프라이빗에쿼티의 고문으로도 일하고 있다. 2024년 출간한 《AI 투자 전쟁》에 이어 두 번째 책 《넥스트 엔비디아, 투자의 미래》를 펴냈다. 이 책에는 빅테크와 AI, 반도체 투자에 대한 저자의 깊은 통찰과 25년 금융투자업계에서 쌓은 다양한 경험이 고스란히 녹아 있다.

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AI 투자 전쟁

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책 속으로

더 중요한 것은 사스포칼립스를 일으킨 주체, 즉 AI 에이전트를 만드는 기업들과 그 플랫폼을 구동하는 AI 반도체를 공급하는 기업들에 대한 투자 기회일 것이다. 파괴자에게 투자하는 것이 파괴자를 피하는 것보다 훨씬 강력한 투자 전략이기 때문이다. 또한 소프트웨어 산업의 지각 변동은 결국 AI 반도체 수요의 폭발로 귀결된다. 수백만 개의 AI 에이전트가 24시간 작동하는 세상에서, 그 에이전트들이 사용하는 추론 연산의 수요는 지금까지의 모든 소프트웨어 수요를 합친 것보다 더 클 수 있다. 따라서 사스포칼립스는 단순히 SW의 종말을 뜻하는 것이 아니다. 오히려 SW 산업의 거대한 재편의 신호탄이며, 그 재편의 수혜는 결국 AI 인프라의 한 축으로 흘러 들어갈 것이다. ---「1장. [AI 대전환] 거대한 수요와 AI 에이전트 경쟁」 중에서 TSMC의 독보적인 기술 경쟁력에도 불구하고 대만의 지정학적 리스크는 TSMC의 파운드리 시장지배력에 서서히 균열을 일으키고 있다. 미국의 대중국 반도체 제재는 결과적으로 양날의 검이 됐다. 화웨이 등을 압박함으로써 빅테크들과 TSMC의 협력은 더 강화됐지만, 역설적으로 TSMC에 대한 의존도가 높아질수록 빅테크들의 리스크는 오히려 더 커질 수밖에 없다. 지금 진행 중인 AI 혁명과 빅테크들의 대규모 투자는 만에 하나 중국이 대만을 위협하거나 긴장이 고조되는 경우 일시에 멈춰 설 가능성마저 배제할 수 없다. 빅테크들이 할 수만 있다면 파운드리를 다변화하고 싶어 하는 것은 지극히 당연한 전략적 선택이다. ---「3장. [파운드리] TSMC의 독주는 계속되는가」 중에서 세레브라스의 기술적 특징은 반도체 역사상 가장 거대한 프로세서인 웨이퍼 스케일 엔진(WSE) 아키텍처에 있다. 일반적인 반도체 제 조 공정은 직경 300mm의 둥근 실리콘 웨이퍼 한 장에서 수백 개의 작은 다이를 잘라내 패키징하는 방식을 취한다. 엔비디아의 블랙웰 역시 이런 전통적인 방식으로 TSMC 같은 파운드리에서 생산돼, 수많은 작은 칩들을 다시 PCB 기판 위에서 네트워킹으로 연결하는 구조다. 반면 세레브라스는 ‘웨이퍼 한 장 전체를 자르지 않고 단 하 나의 거대한 칩으로 사용한다’는 전대미문의 설계 방식을 도입했다. 최신 제품인 WSE-3은 TSMC의 5나노 공정을 기반으로 제작됐으며 면적이 무려 46,225㎟에 달해 접시만 한 크기다. 이 단 하나의 칩 안에는 4조 개의 트랜지스터와 AI 연산에 최적화된 90만 개의 코어가 집적돼 있다. 엔비디아 메인스트림 GPU 면적의 58배에 달 하는 규모다. 세레브라스는 이를 통해 엔비디아 GPU 대비 10배 이 상 빠른 추론이 가능하다고 주장한다. 이런 웨이퍼 스케일 설계가 갖는 강점은 크게 두 가지다. ---「1부 5장. [NPU] AI 팹리스 스타트업들의 새로운 성장」 중에서 투자가들이 의외로 가장 많이 하는 실수는 훌륭한 비즈니스 모델을 가진 기업을 단지 비싸다는 이유로 놓치고, 비즈니스가 악화되는 기업을 단지 밸류에이션이 싸다는 이유로 매수하는 것이다. 혁신적인 기술이 기존 산업을 파괴하는 패러다임 전환 국면에서 밸류에이션 지표에만 매몰돼서는 안 된다. 밸류에이션의 한계를 살펴보고, 대가들의 철학적 충돌을 통해 AI 혁명의 시대에 밸류에이션을 과연 어떻게 바라봐야 하는지 생각해보자. 전통 금융공학 및 투자론에서 밸류에이션은 특정 자산이나 기업의 내재가치를 계량화하는 작업이다. 가치를 산정하는 방식은 크게 두 축으로 나뉜다. 절대가치 평가법인 DCF(현금흐름할인법)는 기업이 미래에 창출할 것으로 기대되는 현금흐름을 적절한 할인율(WACC, 가중평균자본비용)로 할인해 현재 가치를 구하는 방식이다. 이론적으 로는 완벽하지만 미래 현금흐름 예측과 할인율 설정에 분석가의 주 관과 가정이 지나치게 개입되기 쉽다. 장기적인 미래 현금흐름까지 추정해야 하므로 아주 미세한 변수 조정만으로도 결과값이 수십 퍼 센트씩 바뀐다. 그래서 패러다임 전환기처럼 새로운 수요가 폭발하 는 시기에는 과거 데이터 기반의 DCF 모델을 적용하기 어렵다. ---「2부 1장. 빅테크 투자 불변의 원칙 10」 중에서 위대한 기업을 지향하는 창업가와 이들의 여정에 동행하는 투자자는 언제나 한 가지 근본적인 질문에 직면한다. “이 비즈니스가 도달 할 수 있는 최종 영토의 크기는 얼마인가?” 기술의 파괴력이 아무리 혁신적이어도 그 기술이 작동할 시장의 영토가 좁다면 기업이 도달할 수 있는 시가총액과 이익의 성장은 조기에 정체될 수밖에 없다. 비즈니스의 잠재력을 정량화하고 구조화하는 ‘도달 가능 시장 (Addressable Market)’ 분석이 경영 전략에서 핵심인 이유다. ---「2부 1장. 빅테크 투자 불변의 원칙 10」 중에서

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출판사 리뷰

AI 기업은 성장하는데, 왜 내 주식은 흔들리는가 시장의 소음 속에서 산업의 변화를 읽는 법 AI 반도체에 투자하는 사람들은 상반된 이야기를 동시에 듣는다. 한쪽에서는 컴퓨팅 수요가 계속 늘 것이라고 하고, 다른 쪽에서는 빅테크의 과잉 투자와 반도체 공급 확대를 경고한다. 실적 호조 소식에 안심했다가도 새로운 AI 모델이 나왔다는 뉴스 하나에 주가가 흔들린다. 기술이 발전하면 반도체 수요가 늘어나는 것인지, 효율이 좋아져 오히려 줄어드는 것인지조차 쉽게 판단하기 어렵다. 투자자의 불안은 정보가 부족해서만 생기는 것이 아니다. 쏟아지는 정보를 어떤 순서로 해석해야 할지 알기 어렵기 때문이다. 『넥스트 엔비디아, 투자의 미래』는 이 혼란을 빅테크와 반도체 기업 사이의 관계에서 풀어낸다. 더 뛰어난 AI 서비스를 만들려는 빅테크는 막대한 컴퓨팅 자원을 확보해야 하지만, 동시에 반도체 구매 비용과 특정 공급사에 대한 의존도를 낮추고 싶어 한다. 반도체 기업은 늘어나는 주문으로 성장하면서도 고객의 자체 칩 개발과 공급망 다변화에 대응해야 한다. AI 산업이 커진다는 사실만으로 어느 기업의 이익이 얼마나 늘어날지 설명할 수 없는 이유가 여기에 있다. 독자는 이 책을 통해 주가를 흔드는 사건을 기업의 경쟁력과 연결해 읽게 된다. 새로운 경쟁자의 등장은 기존 강자의 가격 결정력을 얼마나 약화시키는가. 공급 부족을 해소하려는 투자는 언제 실제 생산으로 이어지는가. 단기적인 시장의 공포가 기업의 장기 성장까지 바꿔놓는가. 책은 AI 슈퍼사이클의 지속 가능성을 살피면서도 투자 경쟁과 지정학적 위험, 레버리지가 만드는 변동성을 함께 짚는다. 상승 전망만으로 버티거나 하락 뉴스에 쫓겨 매도하기 쉬운 투자자에게, 무엇을 믿고 무엇을 다시 확인해야 하는지 판단할 근거를 제공한다. 싸다는 이유로 사고, 비싸다는 이유로 놓치고 있지 않은가 기업의 성장과 주가 사이를 읽는 투자 불변의 원칙 10 유망한 종목을 찾는 눈에서 포트폴리오를 지키는 기준까지 좋은 기업을 발견했는데 주가가 너무 비싸 보여 매수를 망설인다. 반대로 가격이 충분히 싸졌다고 생각해 산 주식은 좀처럼 오르지 않는다. 많은 투자자가 겪는 이 엇갈림을 이해하려면 가격을 보기 전에 기업이 어디로 가고 있는지 살펴야 한다. 높은 밸류에이션에 성장의 기회가 반영된 것인지, 낮은 밸류에이션에 경쟁력 약화가 숨어 있는 것인지 구분하지 못하면 숫자는 판단의 근거가 되기 어렵다. 이 책은 산업에 대한 관심을 실제 투자 역량으로 바꾸는 데 초점을 맞춘다. 저자가 제시하는 투자 원칙은 유명 기업의 성공을 뒤늦게 설명하는 데 머물지 않는다. 아직 성과가 충분히 드러나지 않은 기업에서도 무엇을 확인해야 하는지 묻는다. 거대한 시장 전망보다 그 기업이 먼저 확보할 수 있는 고객과 시장이 있는가를 살피고, 매출 증가가 높은 수익성으로 이어지는 구조인지 따져보게 한다. 기업의 인수합병 역시 거래 규모보다 이후 사업과 경쟁력이 어떻게 달라지는지에 주목한다. 독자는 화려한 성장 이야기와 실제 이익을 만들어낼 수 있는 사업을 구별하는 연습을 하게 된다. 기업을 제대로 분석해도 시장의 과열과 공포에서 자유로울 수는 없다. 책은 조지 소로스의 재귀성 이론을 통해 주가와 투자자의 인식, 기업의 현실이 서로 영향을 주는 과정을 설명한다. 이어 경제 지표와 금융시장의 자금 흐름을 살피고, ETF와 레버리지가 변동성을 어떻게 증폭할 수 있는지 짚는다. 어떤 종목이 좋아 보이는가에서 한 걸음 더 나아가 얼마나 오래, 어느 정도의 비중으로 투자할 것인가를 생각하게 하는 구성이다. 자신만의 매수 근거를 세우고 흔들리는 시장에서도 그 근거를 점검하고 싶은 독자에게 실질적인 투자 판단의 틀을 제공한다. 엔비디아의 경쟁자가 늘어날수록, 누가 더 강해지는가 AI의 승자를 맞히기 전에 반드시 봐야 할 공급망 독점·과점·병목으로 찾는 다음 투자의 기회 엔비디아의 독점에 도전하는 기업이 늘어나면 투자자의 선택지도 넓어진다. 그러나 경쟁자의 이름을 많이 아는 것만으로 다음 승자를 찾을 수는 없다. 자체 칩을 개발한 기업도 실제 생산을 맡길 파운드리가 필요하고, 칩의 성능을 끌어올리려면 메모리와 첨단 패키징 기술을 확보해야 한다. 경쟁이 치열해질수록 여러 기업이 공통으로 의존하는 공급사의 가치가 더 커질 수 있다. 이 책의 1부가 기술과 기업을 공급망 전체의 관계 속에서 살피는 이유다. AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하려면 추론을 빠르고 효율적으로 반복해야 한다. 저자는 이 변화가 GPU 중심의 경쟁을 어떻게 바꾸는지, 서로 다른 방식으로 연산 효율을 높이려는 기업들이 어떤 기회를 얻는지 분석한다. 동시에 칩을 설계할 수 있는 기업이 늘어나는 것과 그 칩을 안정적으로 생산할 수 있는 기업이 늘어나는 것은 별개의 문제임을 보여준다. TSMC의 제조 경쟁력, 삼성전자와 인텔의 추격, 고객들의 공급망 다변화를 함께 읽으면 개별 기업의 신제품 발표만으로는 보이지 않던 투자상의 쟁점이 드러난다. 국내 투자자에게 익숙한 메모리 반도체를 바라보는 기준도 새로워진다. HBM의 기술 난도가 높아지고 고객 맞춤형 제품과 장기 공급 계약이 확대될 때, 과거의 경기순환 논리만으로 메모리 기업을 평가해도 되는가. 책은 여러 가지 질문을 통해 삼성전자와 SK하이닉스의 성장을 단기적인 가격 상승 이상의 관점에서 검토한다. 나아가 새로운 연산 구조로 시장을 공략하는 국내외 AI 반도체 스타트업까지 살펴 투자자의 시야를 넓힌다. 독자가 얻게 되는 것은 종목 이름을 모은 목록보다 구체적이다. 어떤 기술이 병목을 만들고, 누가 그 병목을 해결하거나 지배하며 이익을 확보할 수 있는지 찾아낼 수 있을 것이다.

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