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State of the Themes: June 2026

테마 현황 점검: 2026년 6월
2026.06.08FULL TRANSLATION · 원문 전체 번역
AI·로보틱스 주도 속 토큰 비용 폭증이 새 변수로 부상

테마 현황: 2026년 6월

Citrindex가 출범한 지 3년이 조금 넘은 지금, 우리가 추적하는 테마 유니버스 전반을 돌아보는 것이 적절한 시점이라고 판단했다. 우리는 이를 테마 현황(State of The Themes)이라 부른다.

가장 최근의 테마 현황 보고서는 2025년 8월에 발행되었다. 여기에서 확인할 수 있다. 당시 우리는 Google을 대형주 AI 수혜주 가운데 가장 비대칭적인 기회로 지목했으며(GOOG는 이후 9개월간 2배 상승), 한국에 대한 강세 투자 논거를 발표했고(KOSPI는 그 이후 3배 상승), 대만이 미국을 아웃퍼폼할 것이라고 전망했다(TWSE 지수는 QQQ 대비 60% 이상 초과 수익을 기록했다).

처음 접하는 독자라면, 우리의 테마 주식 커버리지는 바스켓별로 구성된 수백 개의 종목에 걸쳐 있다. 이 바스켓들은 우리가 시장에서 지속성이 있다고 판단하는 테마에 볼록성(convexity)을 가진 종목들을 대표한다. 다만 테마 자체는 일관성을 유지하더라도, 테마로부터 혜택을 받는 기업들은 끊임없이 변화한다. 예를 들어, 정부 지출이 시장 성과의 주요 결정 요인이 된다는 개념인 재정 우위(Fiscal Primacy)는 백악관의 주인이 누구냐에 따라 해마다 양상이 크게 달라질 수 있다. 다이나믹 AI(Dynamic AI)는 하드웨어, 소프트웨어, 건설, 엔지니어링 사이를 오갈 수 있다. 수혜 기업은 바뀌겠지만, 근본적인 동인은 그대로 남는다.

우리는 이러한 테마들에 대한 익스포저를 Citrindex라는 모델 포트폴리오를 통해 관리한다. 모든 보유 종목과 실시간 변경 사항은 Citrindex.com에서 확인할 수 있으며, Substack에서 매주 업데이트된다.

올해 들어 6개 테마 바스켓 중 4개가 미국 광의 시장을 아웃퍼폼했다. AI와 로보틱스가 선두를 달리고 있는 것은 놀랍지 않지만, 4월 초 이후의 공격적인 가격 흐름에 대해서는 경계심을 유지하고 있다. 연초에 메모리 익스포저를 조기에 축소하는 등 다소 지나치게 신중했던 순간도 있었지만, 대체로 상승 구간에 참여했다. 천연가스 & 에너지, 재정 우위 등의 테마는 이란발 매도 국면에서 포트폴리오의 균형을 잡아주고 상품 사이클 상승에 대한 업사이드를 제공했다.

과거 성과는 이쯤에서 마무리하자. 이번 테마 현황의 목적은 과거에 다뤘던 주제들을 업데이트하는 동시에, 우리의 테마 바스켓에 부합하거나 그 자체로 흥미로운 새로운 아이디어를 소개하는 것이다. 지금 이 순간 우리가 고민하고 있는 모든 것을 담았다.

목차

인공지능(Artificial Intelligence)

테마별 성과를 평가할 때, 성과와 투자자 관심도 양면에서 무엇이 선두인지는 명확하다 — AI다. 우리가 다뤄온 AI 인프라 인접 테마들은 모두 올해 좋은 성적을 냈다.

그러나 이처럼 강한 랠리 이후에는 시장 분위기의 변화에 주의 깊게 귀를 기울여야 한다. 특히 내러티브, 레버리지, 포지셔닝, 반사성(reflexivity)이 뒤얽히는 시점에서는 더욱 그렇다. 지난 금요일은 혼잡한 시장에서 얼마나 쉽게 영리해 보이다가 순식간에 어리석어질 수 있는지를 잘 상기시켜주었다.

우리는 이번 매도세가 — 시장 전반에 걸쳐 인기 있는 트레이드 대부분을 강타한 — 주로 격렬한 랠리 이후 과도하게 확장된 포지셔닝의 자연스러운 되돌림이라고 본다. 다만, 향후 자금 흐름을 형성할 내러티브들을 면밀히 지켜보고 있다.

토큰 패닉(Token Panic)

불과 몇 주 만에 토큰 극대화(tokenmaxxing)에서 토큰 패닉(tokenpanic)으로 전환됐다.

3월, 우리를 비롯한 많은 이들은 에이전트 출시와 더욱 정교해진 모델로 인해 토큰 소비가 놀라운 속도로 증가하고 있다는 글을 썼다. 이것만으로도 인프라 트레이드는 급격히 상승했고, 반도체 산업의 시가총액은 두 달 만에 두 배로 불어났다.

그러나 이 골디락스 내러티브는 장벽에 부딪히기 시작하고 있다. 폭발적인 토큰 사용량의 당연한 귀결은 고객에게 돌아오는 폭발적인 비용이다. 이는 미국 AI 연구소와 하이퍼스케일러들이 수익화의 고삐를 조이는 시점과 정확히 맞물리고 있다. 이제 공개적인 담론은 점점 더 기업들의 반발로 향하고 있다.

이러한 변화의 첫 번째 실질적인 신호는, 많이 회자된 보고에서 비롯되었다 — Uber가 연간 AI 예산 전체를 불과 4개월 만에 소진했다는 것이다.

이어서 5억 달러짜리 실수에 관한 익명 보고도 나왔다.

지난 한 주 사이, 이 아이디어는 미디어의 집중 포화를 받게 되었다.

《이코노미스트》의 보도에 따르면, Anthropic의 ARR(연간 반복 매출)은 연초 이후 5배 증가하여 5월 기준 450억 달러에 달했다. 연구소 입장에서는 반가운 소식이지만, 기업 손익계산서상의 "AI 운영비(AI Opex)" 항목이 천정부지로 치솟고 있다는 의미이기도 하다.

문제는 Anthropic에만 국한되지 않는다. Sam Altman 역시 비용이 갑자기 거대한 문제로 부상했음을 인정하며 이 아이디어의 확산을 공개적으로 언급했다.

"아마도 두 번째로 큰 주제는 비용에 관한 것입니다. 사람들이 진지하게 이야기하고 있어요. 이제 하나의 밈이 되어버렸는데, '우리 회사가 2026년 예산 전체를 1분기에 다 써버렸어요. 더 효율적으로 만들어 줄 수 있나요?'라는 것입니다. 우리는 모델 측면에서 계속 그 방향으로 노력하고 있습니다. 사람들이 더 적은 지출로 더 큰 가치를 얻을 수 있도록 도울 방법이 많이 있을 것 같습니다. 그런데 연초만 해도 전혀 화제가 되지 않던 문제가 — 그때는 사람들이 지출 규모에 대해 완전히 만족했거든요 — 갑자기 엄청난 문제가 되어버렸습니다."

Microsoft의 AI 최고책임자는 5월에 Claude Code 라이선스를 취소한 데 이어 이번 주 불편한 언급을 추가했다.

"Anthropic은 극도로 비싸고, 많은 사람들이 대안을 긴급히 찾고 있다고 생각합니다."

이 비용 우려는 갑자기 생겨난 것이 아니다.

첫째, 에이전트와 더욱 진보한 추론 모델은 기존보다 훨씬 많은 토큰을 소비한다. 기업들은 이러한 툴을 광범위하게 배포하고 사용을 장려했는데, 바로 그 시점에 일반 사용자들도 손쉽게 대규모 청구서를 만들어낼 수 있게 되었다.

둘째, 공급자들이 사용량 기반 모델로 전환하고 공개시장 데뷔를 준비하면서 프론티어 모델의 가격이 오르고 있다. OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google은 일종의 공동 전선을 형성하여 사용량/토큰 기반의 과금 체계로 이동했다. 파워 유저들에 대한 무한 보조금 지급을 지속할 여력이 없기 때문이다.

그런데 실제 사용량이 어느 정도 소진되는지 알 수 없다면 요금표가 무슨 의미가 있을까? Claude의 Opus 4.7과 4.8은 이전 버전과 "정가"는 같지만, 동일한 고정 텍스트에 대해 최대 35% 더 많은 토큰을 사용할 수 있는 "새로운 토크나이저"를 적용한다.

이것이 구조적인 위기인가, 아니면 상상을 초월한 규모로 펼쳐지는 VC 플레이북에 불과한가? 수요를 보조금으로 끌어올리고, 시장 점유율과 잠금 효과(lock-in)를 확보한 다음, 수익화하는 것이다. 결국 기업들은 수조 달러의 매출을 올리기 위해 1조 달러의 설비투자를 집행하고 있는 것이 아닌가?

어느 쪽이든 우리는 이미 수익화(Monetization) 단계에 진입했다 — 어쩌면 선택의 여지 없이. 연구소 매출이 빠르게 성장하는 만큼, 자금 조달은 그보다 훨씬 빠르게 증가했다.

AI를 구축하고 운영하는 데 투입되는 자금이 폭발적으로 늘었다. 세계에서 가장 두둑한 주머니들 — 하이퍼스케일러의 현금 흐름, 벤처캐피탈, 국부 펀드, 공개 신용, 사모 신용, 공개 주식 — 이 대부분의 비용을 감당하고 있다. 결국 고객들이 본격적으로 그 비용을 떠안기 시작해야 한다.

무료 AI의 시대는 끝났다. 토큰 경제(Tokenomics)가 시작되고 있다.

컴퓨팅의 근본 비용이 보다 투명해지고 결과물과 직접 연결될 때 어떤 일이 벌어질까? ROI 논쟁이 수백만 명의 사용자와 수많은 활용 사례에 걸쳐 실시간으로 답을 받게 될 것이다.

일반 사용자에게는 크게 달라지는 것이 없을 수도 있다. 그러나 실험적 프로젝트, 자유분방한 에이전트, 호기심 어린 사용은 삭감되거나 오픈소스 모델로 대체될 것이다. 기업들은 AI 기능을 제한하고 감독과 관찰 가능성(observability)에 투자할 것이다. 예산 제약으로 인해 AI 지출과 인력 채용이 경쟁 관계에 놓일 것이다. 공급자들은 가격 경쟁에 나서고 효율화를 위해 물리적·디지털 아키텍처를 최적화하기 시작할 것이다.

대부분의 상황에서 '충분히 좋은 것'으로 충분하다. 오픈소스, 저가형, 미니 모델의 실행 비용은 하락하는 반면 성능은 계속 향상되고 있다. 이번 주에도 Nvidia의 최신 Nemotron 패밀리를 포함한 새로운 오픈소스 모델 군이 등장했다. 여기에는 고급 범용 모델과 함께 로컬 배포 및 특수 에이전틱 용도에 최적화된 고효율 소형 버전이 포함된다. 프론티어가 계속 발전함에 따라, 동일한 수준의 지능에 대한 추론 비용은 급격히 떨어진다. 베스파로 충분한 길을 왜 페라리를 빌려서 가는가?

물론 고도로 특화된 기능을 가진 프론티어 모델은 계속해서 높은 프리미엄을 유지할 수 있지만, 더 작은 시장 세그먼트를 겨냥하게 될 것이다. 실력 있는 변호사는 시간당 수천 달러의 청구가 가능하지만, 수백만 명의 다른 노동자들은 최저임금을 받는 것과 같은 이치다.

그러나 하이엔드 전반에 걸쳐서도 미국과 중국 모델 간의 격차는 주목할 만하다. Qwen 3.7과 Deepseek V4는 벤치마크 측면에서 Opus 4.8과 GPT 5.5에 뒤처지지만, 가격은 10~25배 저렴하다.

4월에 V4 Pro와 V4 Flash를 출시한 이후, Deepseek는 처리된 토큰 수 기준으로 OpenRouter 차트에서 Anthropic을 제치고 정상에 올랐다.

한편, 가장 많이 사용되는 코딩 에이전트 중 하나인 Cursor는 100억 달러 규모의 계약을 통해 xAI가 제공한 컴퓨팅으로 사후 훈련(post-train)을 진행한 새 모델을 공개했다. 기반 모델은 Moonshot이 개발한 또 다른 중국 오픈소스 모델이며, Cursor가 고객으로부터 수집한 데이터로 학습되었다. 결과는 Deepseek보다도 뛰어나다 — 동일 작업 기준 비용은 4.7과 5.5의 10분의 1 수준이며, 가장 빠른 프론티어 모델 중 하나이기도 하다.

중국 대안으로의 대규모 이탈을 막을 수 있는 대형 미국 기업들의 명백한 "고려 사항들"이 분명 존재한다. 또한 워크플로우와의 깊은 통합은 잠금 효과를 더한다. 그러나 코딩, 법률 등 특화된 워크플로우를 위해 오픈소스 기반 모델에 사후 훈련을 계속 적용하는 애플리케이션 레이어 기업들의 트렌드는 꾸준히 성장하고 있다.

그렇다면 AI 트레이드에 있어 이것이 의미하는 바는 무엇인가?

우선 분명히 말하면, 연구소와 하이퍼스케일러의 매출은 성장할 것이다. Anthropic 상위 모델의 토큰 사용량은 계속 증가하고 있다. 반발에도 불구하고, 프론티어 모델은 특히 기술과 금융 같은 고위험 분야에서 의미 있는 가치를 창출할 수 있으며, 수익화 단계에서 당길 수 있는 레버도 여전히 충분하다. 그들이 수익을 내기 시작하는 것이 핵심이다.

마찬가지로, 이것이 단기 컴퓨팅 병목을 해소하지는 않는다.

그러나 청구서가 커질수록 비용과 효율성은 더욱 중요해질 것이라고 본다. 로컬 추론, 소형화, 스마트 라우팅, 관찰 가능성, 가격 경쟁, 효율적 모델 아키텍처의 테마들이 성장할 것이다. 경쟁 압력과 가격 경쟁은 지속될 가능성이 높다.

이는 우리가 한동안 다뤄온 또 다른 주제로 직접 연결된다…