거의 파산할 뻔한 회사가 방금 비트코인 시가총액을 초과했습니다

저자: Zhou, ChainCatcher

6월 22일, SK 하이닉스 주가 상승으로 시가총액이 1.35조 달러에 도달하여 비트코인 총 시가총액 약 1.29조 달러를 초과하였고, 장중 한때 삼성전자보다 한국에서 시가총액이 가장 높은 기업이 되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 글로벌 자산 순위에서 SK 하이닉스는 16위로 상승하였고, 비트코인은 18위로 하락하였습니다.

HBM, 그리고 13년을 건 도박

SK 하이닉스의 이번 상승의 핵심 동력은 HBM(고대역폭 메모리)입니다. AI 훈련과 추론은 메모리 대역폭에 대한 요구가 매우 높으며, SK 하이닉스는 엔비디아의 주요 HBM 공급업체로 시장 점유율이 60%를 초과합니다.

재무 보고서에 따르면, SK 하이닉스의 Q1 매출은 52.58조 원, 영업 이익은 37.61조 원, 이익률은 72%에 달합니다. 현재 분석가들은 SK 하이닉스의 2분기 영업 이익에 대한 합의가 약 62~65조 원으로 예상하고 있으며, 일부 증권사의 낙관적인 예측은 68조 원 이상으로 상향 조정되었습니다.

올해 4월 초 시장의 Q2에 대한 예상은 대부분 50조 원 구간에 머물렀으나, 이후 메모리 가격이 지속적으로 강세를 보이면서 증권사들은 대폭 상향 조정하였습니다. 경영진은 재무 보고회에서 인공지능으로 인한 구조적 메모리 부족이 최소 몇 년간 지속될 것이라고 언급하며, 선진 생산 능력을 확대하기 위해 자본 지출을 크게 늘릴 계획이라고 밝혔습니다.

SK 하이닉스는 2009년부터 HBM 기술에 베팅을 시작했으며, 당시 시장은 이 복잡하고 초기 수요가 제한적인 기술에 거의 관심을 두지 않았습니다. 1세대 HBM에서 HBM3E까지, 이 도박은 거의 13년이 걸렸고, ChatGPT가 등장하면서야 비로소 정점을 맞이했습니다.

이미지 출처: AI 생성

SK 하이닉스가 오늘날에 이르기까지는 중요한 외부 지원이 없이는 불가능했습니다. 2001년 인터넷 거품이 붕괴된 후, 하이닉스는 심각한 부채 위기에 빠졌고, 주가는 한때 정크 주식 수준으로 떨어졌으며, 심지어 마이크론 테크놀로지와 매각 협상을 시도했으나 결국 실패로 돌아갔습니다. 이후 10년간 회사는 채권자 통제 하에 있었습니다.

2012년, SK 그룹 회장 최태원은 이사회의 반대에도 불구하고 자회사 SK Square를 통해 약 30억 달러에 하이닉스를 인수하였고, 이름을 SK 하이닉스로 변경하며 대규모 연구 개발 자금을 투입했습니다. 바로 이 투자가 회사가 당시에는 비인기 분야였던 HBM 기술을 계속 추진할 수 있게 해주었습니다. 현재 SK Square는 SK 하이닉스의 약 20%의 지분을 보유하고 있으며, 최대 단일 주주입니다.

주목할 점은 SK Square 자체도 암호화 시장에 진입하려 했던 적이 있다는 것입니다. 2021년 약 900억 원에 한국 암호화 거래소 Korbit의 35% 지분을 인수하였고, 자사 토큰 SK Coin을 발행할 계획이었습니다. 공개된 보고서에 따르면, 2022년 Terra/LUNA 붕괴 이후 시장이 급격히 냉각되면서 SK Coin 발행 계획은 즉시 중단되었고, 이후 실질적인 진전은 없었습니다.

로이터 통신은 익명의 소식통을 인용하여 SK 하이닉스가 올해 8월에 나스닥에 상장할 계획이라고 보도하였으며, 이는 미국 기관과 패시브 펀드의 거래 장벽을 낮추고 자금 유입을 더욱 촉진할 수 있습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 최근 SK 하이닉스와의 협력이 한국에 수천억 달러 규모의 상업적 기회를 가져올 것으로 기대한다고 밝혔습니다.

자본은 왜 지불할까? 거울 속의 Crypto AI

이번 AI 열풍 속에서 시장은 이미 실제 주문이 발생하고 가시적인 공급 병목이 있는 부분에 대해 프리미엄을 지불할 의향이 더 큽니다. 컴퓨팅 파워, 메모리, 전력, 이러한 AI 공급 측에 직접 참여하는 자산들은 수익이 정량화 가능하고 장벽이 검증 가능하기 때문에 우선적으로 배정받았습니다.

HBM 생산 능력은 SK 하이닉스, 삼성, 마이크론 세 회사에 집중되어 있으며, 증산 주기는 2~3년에 이릅니다. 이러한 물리적 희소성은 서사로 구축된 것이 아니라 생산 주기와 기술 장벽에 의해 잠겨 있습니다. 저장 산업의 가치 평가 논리도 "주기 주식"에서 "성장 주식"으로 전환되고 있습니다.

SK 하이닉스의 시가총액이 비트코인을 초과한 것은 자본 시장이 두 가지 희소성에 대해 공개적으로 표명한 것입니다. 물리적 장벽이 이렇게 높게 형성된 상황에서 Crypto AI의 처지도 재조명할 필요가 있습니다.

Crypto AI 분야는 지난 2년간 하나의 이야기를 하고 있습니다: 분산형 컴퓨팅 파워가 AI 인프라를 재구성할 것이며, 개방형 네트워크가 폐쇄형 기업 데이터 센터를 초월할 것이라는 것입니다. 이 방향의 잠재력은 실제로 존재하지만, 오늘날 SK 하이닉스의 시가총액 숫자 앞에서 직시해야 할 현실이 몇 가지 있습니다.

코넬 대학교 등 13개 대학이 공동 발표한 IC3 보고서는 Crypto와 AI의 융합이 현재 초기 단계에 있으며, 이 교차 분야에 대한 소음이 실제 진전을 초과하고 있다고 지적했습니다. 분산형 컴퓨팅 파워, 데이터 시장 및 거버넌스는 대부분 여전히 구상 단계에 머물러 있습니다.

프로젝트 수준에서 Crypto AI 분야의 가장 대표적인 프로젝트인 Bittensor를 예로 들면, 그 토큰 TAO는 지난 3개월 동안 20% 하락했습니다. Bittensor 공동 창립자인 const는 X 플랫폼에 글을 올려 프로젝트 경제적 인센티브 층이 여전히 핵심 팀에 의해 주도되고 있으며, 그들은 중앙화를 유지하는 대가로 빠른 반복을 선택했다고 밝혔습니다. 핵심 메커니즘 구축이 완료되기까지는 아직 1년 반이 더 걸릴 것으로 예상됩니다. 즉, 그들의 기본 메커니즘은 아직 보완 중입니다.

하드웨어 층에 더 가까운 암호화 채굴 기업들도 상황이 녹록지 않습니다. Galaxy Research 데이터에 따르면, 비트코인 채굴자들은 "항복기"에 접어들고 있으며, 현재 네트워크 채굴 난이도는 역사적 최고점에서 20% 이상 하락하여 2021년 중국의 비트코인 채굴 단속 이후 최대 하락폭을 기록했습니다. 일부 채굴자들은 네트워크에서 지속적으로 퇴출되거나 장비를 종료하고 있습니다.

전환을 위해 Core Scientific, TeraWulf, Hut 8 등 채굴 기업들은 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야에 진출한다고 발표했습니다. 그러나 VanEck 보고서에 따르면, 이러한 전환은 약 500억 달러의 단기 자금 부족에 직면해 있으며, 장기 자본 수요는 약 2210억 달러에 이르고, 현재 업계는 약 25%의 임대된 AI 용량만을 제공하고 있습니다. 이정표를 놓친 회사들은 이미 투자자들로부터 등급 하락에 직면해 있습니다.

코넬 대학교 등 13개 대학이 공동 발표한 IC3 보고서에서는 Crypto와 AI의 융합이 현재 초기 단계에 있으며, 이 교차 분야에 대한 소음이 실제 진전을 초과하고 있다고 언급했습니다. 분산형 컴퓨팅 파워, 데이터 시장 및 거버넌스는 대부분 여전히 구상 단계에 머물러 있습니다.

자금 측면에서, 아서 헤이즈는 최근 발표한 글 《Reality Test》에서 2022년 ChatGPT 출시 이후 AI 산업이 누적 발행한 부채가 약 1.5조 달러에 달하며, 이는 같은 기간 달러 M2 증가량과 대략 일치한다고 지적했습니다. AI는 거의 모든 신규 유동성을 흡수하였고, 비트코인은 기회를 갖지 못했습니다. 헤이즈는 이것이 "AI가 하락하면 자금이 암호화로 돌아온다"는 논리가 아니라고 생각합니다. 앤트로픽과 오픈AI의 대규모 IPO가 시장 자금을 더욱 흡수할 것이며, AI 거품이 붕괴되면 은행 신용 축소가 유동성을 동시에 긴축시킬 것이고, 비트코인은 AI와 함께 매도될 것이라고 주장했습니다.

작년 하반기 이후, 원래 암호화 시장에서 활발했던 많은 거래자들이 미 주식과 한국 주식으로 주목을 돌리며 AI 하드웨어 시장을 추구하고 있습니다. 자금이 AI 인프라로 흐르는 논리는 매우 간단하고 직설적입니다: 실제 주문, 물리적 장벽, 정량화 가능한 이익률.

이러한 확실성은 현재 자본이 높은 프리미엄을 제공할 수 있는 근본적인 이유이며, 암호화 시장의 AI 서사는 바로 이러한 확실성이 부족합니다.

다시 말해, AI 인프라의 혜택은 현재 기술 장벽과 실제 공급 능력을 갖춘 주체에게 더 많이 포착될 가능성이 높습니다. 암호화 네트워크는 이 과정에서 가치 사슬 내에서 자신의 위치를 더 명확히 정의할 필요가 있습니다.