빅테크 AI 투자 전망 2027, 관건은 토큰 단가

하나증권이 7월 24일 낸 '자산배분의 창'은 AI 투자를 보는 기준을 바꿔야 한다고 말합니다. 투자 금액이 아니라 그 돈이 만들어내는 생산성, 즉 추론 비용과 AI 매출을 봐야 한다는 겁니다.

리포트가 근거로 든 지표 두 가지와, 개인 투자자가 분기마다 따라갈 수 있는 체크포인트를 정리했습니다.

AI 관련주가 흔들린 건 '지속 가능성' 때문

최근 AI 관련주 변동성이 커진 배경으로 리포트가 지목한 건 하나입니다. 하이퍼스케일러들의 AI 투자가 앞으로도 계속될 수 있느냐는 의구심.

그럼에도 시장의 기본 시나리오는 여전히 'Capex 확대 지속'입니다. 모건스탠리는 AI 투자 피크아웃 우려에도 5개 하이퍼스케일러의 중장기 Capex 전망을 오히려 추가 상향했습니다.

바뀌는 건 투자 방향이 아니라 채점 기준입니다. 투자 규모가 이미 수천억 달러대로 올라선 상황에서, 늘어난 돈이 얼마나 효율적으로 쓰이고 다음 투자를 이어갈 경제성을 확보했는지가 더 중요해진다는 이야기입니다.

AI 투자 평가 기준의 이동 (자료: 하나증권 '자산배분의 창' 2026.7.24)

며칠 전 신영증권 리포트를 정리할 때만 해도 화두는 '빅테크 4사가 얼마를 쓰느냐'였습니다. 같은 소재를 며칠 만에 '얼마나 잘 쓰느냐'로 보는 리포트가 나왔다는 것 자체가, 시장의 관심축이 이동 중이라는 신호로 읽힙니다.

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추론 비용이 다시 내려왔다는 신호

첫 번째 근거는 Bloomberg의 LLM Token Expenditure Index입니다. 추론 토큰 100만 개를 처리하는 데 드는 평균 비용을 보여주는 지표죠.

하나증권은 이 지수가 5~6월 고점을 찍은 뒤 최근 다시 3~4월 수준까지 내려왔다고 설명합니다. 토큰 사용량이 줄어서가 아니라 고가 모델 사용 비중 축소, 저렴한 모델 활용 확대, 모델 라우팅, 추론 최적화, 가격 인하가 함께 작용한 결과라는 해석입니다. 같은 AI 서비스를 더 싸게 굴릴 수 있는 환경이 만들어지고 있다는 뜻입니다.

추론 토큰 100만 개당 평균 비용 흐름 (자료: Bloomberg·하나증권, 서술 기반 형태 재구성)

5~6월에 단가가 튀었던 이유도 설명이 붙습니다. 그 시기엔 기업들이 최적화보다 고성능 프런티어 모델 사용과 AI 에이전트 확대에 무게를 실으면서 평균 추론 단가가 올라간 것으로 추정된다는 겁니다.

추론 단가가 왜 중요하냐면, 이게 하이퍼스케일러의 AI 서비스 원가이기 때문입니다. 원가가 내려가야 같은 매출에서 남는 돈이 늘고, 그 돈이 다음 Capex로 갑니다.

AI 매출이 감가상각을 2분기 연속 넘었다

두 번째 근거는 수익화 쪽입니다. 기술·AI 전문 리서치인 Exponential View는 중국을 제외한 AI 관련 매출이 현재 운영 중인 데이터센터와 AI 반도체의 감가상각을 2분기 연속 상회했다고 분석했습니다.

다만 여기에는 단서가 붙습니다. 앞으로 완공될 데이터센터와 추가 GPU 투자에 따른 감가상각, 운영비용까지는 충분히 반영되지 않았습니다. 이미 가동 중인 인프라의 비용을 AI 서비스가 흡수하기 시작했다는 정도로, 수익화가 아직 초기 단계라는 뜻으로 읽는 편이 안전합니다.

기업 실적에서도 같은 흐름이 확인됩니다. 마이크로소프트는 Azure와 Copilot 등 AI 서비스 수요가 Microsoft Cloud 성장에 기여하고 있다고 밝혔고, 알파벳도 AI 제품과 AI 인프라 수요가 Google Cloud 성장의 핵심 동력이라고 설명했습니다.

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메타가 데이터센터를 남에게 빌려주려는 이유

메타의 최근 움직임이 이 변화를 가장 잘 보여줍니다. 메타는 Hyperion과 캐나다 신규 데이터센터로 연산능력을 늘리는 동시에, 일부 컴퓨팅 자원을 외부에 클라우드로 제공하는 방안을 검토하고 있습니다.

Capex를 더 늘리겠다는 이야기가 아닙니다. 이미 지어놓은 AI 인프라의 활용도를 높여 새 수익원을 만들겠다는 시도에 가깝습니다. 내 서비스에만 쓰던 GPU가 외부 매출까지 만들어낸다면, 그만큼 다음 투자를 이어갈 여력도 커집니다.

다음 사이클을 가를 체크포인트

반도체·데이터센터·전력·네트워크 기업의 성장 전망은 하이퍼스케일러의 Capex가 계속된다는 전제 위에 서 있습니다. 그래서 이 고리가 어디서 끊기는지를 보는 게 AI 관련주 전체를 보는 방법이 됩니다.

AI 생태계 선순환 구조와 분기 체크포인트 (자료: 하나증권 리포트 재구성)

분기마다 확인할 수 있는 항목은 세 가지입니다. 추론 비용 지표가 다시 고점으로 향하는지, AI 매출이 감가상각을 계속 넘기는지, 그리고 이미 지은 인프라의 가동률과 외부 매출이 늘어나는지.

세 가지가 유지되면 선순환은 더 단단해지고, 한 칸이라도 흔들리면 그 위에 얹힌 공급망 기업들의 실적 전망부터 재조정될 가능성이 있습니다.

자주 나오는 질문

Q. 추론 비용이 내려가면 AI 반도체 수요도 줄어드나요?
리포트는 비용 하락을 수요 감소가 아니라 효율 개선으로 해석합니다. 저가 모델 활용과 추론 최적화가 원인이라는 설명이죠. 다만 이는 하나증권의 해석이고, 실제 수요는 기업들의 분기 실적과 Capex 가이던스로 확인해야 합니다.

Q. 그럼 지금 AI 관련주를 어떻게 봐야 하나요?
특정 종목의 매수·매도 판단은 이 리포트의 영역이 아닙니다. 리포트가 제시한 건 판단 기준입니다. 투자 발표 금액보다 추론 비용, AI 매출과 감가상각의 관계, 인프라 가동률을 함께 보라는 것이고, 이 지표들은 분기마다 바뀝니다.

정리

Capex 확대는 이어질 가능성이 높지만, 시장이 채점하는 항목은 규모에서 생산성으로 옮겨가는 중입니다. 추론 비용은 5~6월 고점 이후 내려왔고, AI 매출은 가동 중 인프라의 감가상각을 2분기 연속 넘었습니다.

다음에 볼 지표는 하이퍼스케일러들의 이번 분기 클라우드 매출 증가율과 Capex 가이던스입니다. 같은 돈으로 더 많은 AI를 굴리고 있는지가 거기서 드러납니다.

⚠️ 본 글은 정보 제공 목적이며 특정 종목의 매수·매도 추천이 아닙니다. 추정치는 증권사 전망으로 실제와 다를 수 있고, 투자 판단과 책임은 본인에게 있습니다.

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