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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 테마별 유니버스를 한 발짝 물러서서 점검할 좋은 시점이 되었다. 우리가 State of The Themes라고 부르는 작업이다.

마지막 State of the Themes는 2025년 8월이었다. 해당 글은 여기에서 읽을 수 있다. 당시 우리는 Google을 대형주 AI 수혜주 중 가장 비대칭적인 종목으로 지목했고(GOOG는 이후 9개월 동안 2배 상승), 한국에 대한 강세 thesis를 발표했으며(이후 KOSPI 3배 상승), 대만이 미국을 아웃퍼폼할 것이라고 전망했다(TWSE 지수는 QQQ 대비 60% 이상 아웃퍼폼).

처음 이 글을 접하는 독자라면, 우리의 테마형 주식 커버리지는 바스켓별로 정리된 수백 개의 종목으로 구성되어 있다고 소개하겠다. 각 바스켓은 시장에서 지속적으로 유효하다고 판단되는 테마에 볼록성(convexity)을 가진 종목들을 묶은 것이다. 다만, 테마 자체는 일관성을 유지하더라도 그 수혜 기업은 끊임없이 바뀐다. 예컨대, 정부 지출이 시장 성과의 주요 결정 요인이 된다는 개념인 Fiscal Primacy(재정 우위)는 백악관 주인이 누구냐에 따라 해마다 전혀 다른 양상을 띨 수 있다. Dynamic AI는 하드웨어, 소프트웨어, 건설, 엔지니어링 사이를 오갈 수 있다. 수혜 기업은 변하더라도 근본적인 동인은 그대로다.

우리는 이러한 테마에 대한 익스포저를 Citrindex라는 모델 포트폴리오로 운용한다. 모든 편입 종목 및 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 달리는 것은 놀랄 일이 아니지만, 4월 초 이후의 공격적인 가격 움직임에 대해서는 경계를 늦추지 않고 있다. 연초에 메모리 익스포저를 일찍 줄이는 등 다소 지나치게 신중했던 구간도 있었지만, 대체로 상승에 동참해왔다. NatGas & Energy와 Fiscal Primacy 같은 다른 테마들은 이란발 매도세 속에서도 포트폴리오의 균형을 잡아주고 상품 사이클에 대한 상승 노출을 제공해 주었다.

그런데 과거 성과 이야기는 이쯤에서 마치겠다. 이번 State of The Themes의 목적은 과거에 다뤘던 주제에 대한 업데이트를 제공하는 동시에, 우리의 테마 버킷에 부합하거나 그 자체로 흥미로운 새로운 아이디어를 소개하는 것이다. 지금 이 순간 우리가 생각하는 모든 것을 담았다.

목차

인공지능(Artificial Intelligence)

테마별 성과를 점검한다면, 성과 측면에서나 투자자들의 관심 측면에서나 무엇이 승자인지는 자명하다 — AI다. 올해 우리가 다뤄온 AI 인프라 인접 테마는 모두 좋은 성적을 냈다.

그러나 이토록 큰 랠리 이후에는 시장 분위기 변화의 징후에 촉각을 세워야 한다. 특히 내러티브, 레버리지, 포지셔닝, 재귀성(reflexivity)이 서로 얽혀드는 국면에서는 더욱 그렇다. 지난 금요일은 붐비는 시장에서 스마트하다고 느꼈다가 순식간에 바보가 되기 얼마나 쉬운지를 다시금 일깨워 주었다.

우리는 대부분의 인기 트레이드를 강타한 이번 매도세가 주로 격렬한 랠리 이후 과도하게 쌓인 포지션의 자연스러운 되돌림이라고 본다. 하지만 향후 자금 흐름을 결정할 내러티브들에 계속 주목하고 있다…

토큰 패닉(Token Panic)

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

3월, 우리를 포함한 많은 이들이 에이전트 출시와 더욱 집약적인 모델 등장으로 인한 놀라운 토큰 소비 증가에 대해 글을 썼다. 이것만으로도 인프라 트레이드는 급격히 상승했고 — 반도체 산업의 시가총액은 두 달 만에 두 배가 되었다.

하지만 이 골디락스 내러티브가 벽에 부딪히기 시작했다. 폭발적인 토큰 사용량의 이면에는 고객에 대한 폭발적인 비용이 따라오는데, 이는 미국 AI 랩들과 하이퍼스케일러들이 수익화의 고삐를 죄기 시작하는 시점과 맞물리고 있다. 대중적 담론은 점점 더 기업들의 반발로 흘러가고 있다.

이 변화의 첫 번째 실질적 신호는, 많은 논의를 낳은 우버(Uber)의 AI 예산 전액이 불과 4개월 만에 소진되었다는 보도였다.

그다음에는 5억 달러짜리 실수에 관한 익명 보도가 나왔다.

지난 한 주 사이, 이 아이디어는 미디어의 집중 포화를 받았다.

이코노미스트(The Economist) 보도에 따르면, Anthropic의 ARR(연간 반복 매출)은 연초 이후 5배 증가해 5월에 450억 달러에 달했다. 랩 입장에서는 반가운 소식이지만, 동시에 기업 손익계산서의 "AI Opex(운영비)" 항목이 천정부지로 치솟고 있다는 뜻이기도 하다.

문제는 Anthropic만이 아니다. Sam Altman도 갑자기 비용이 엄청난 이슈가 됐다고 인정했다(그리고 이 생각이 퍼지는 속도도 인정했다).

"아마 두 번째로 큰 테마는 바로 비용입니다. 사람들이 정말로 이렇게 말하고 있어요. 이제 일종의 밈이 되어버렸는데, '우리 회사가 2026년 예산 전체를 1분기에 다 써버렸어요. 더 효율적으로 만들 수 없나요?'라고요. 우리는 모델 측면에서 계속 그 문제를 밀고 있고, 사람들이 더 적은 지출로 더 큰 가치를 얻을 수 있도록 도울 방법이 많이 나올 것이라 생각합니다. 그런데 이 문제가 올해 초만 해도 한 번도 거론된 적이 없었다가, 갑자기 엄청난 이슈가 된 거예요. 맞아요. 사람들은 자신이 쓰는 비용에 완전히 만족하다가, 갑자기 이것이 거대한 문제가 됐습니다."

마이크로소프트의 AI 최고책임자도 이번 주 5월에 Claude Code 라이선스를 취소한 사실을 언급하며 부정적인 발언을 보탰다.

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

이러한 비용 우려가 갑자기 튀어나온 것은 아니다.

첫째, 에이전트와 더욱 고도화된 추론 모델은 훨씬 더 많은 토큰을 사용한다. 기업들은 이 도구들을 광범위하게 배포하고 사용을 장려해왔는데, 때마침 평균 사용자들도 손쉽게 거액의 청구서를 만들어낼 수 있게 되는 시점과 맞물렸다.

둘째, 프론티어 모델의 가격이 오르고 있다. 공급자들이 사용량 기반 모델로 전환하고 기업공개(IPO)를 준비하면서다. OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google은 사실상 공동 전선을 형성하며 모두 사용량/토큰 기반으로 가격 체계를 바꿨다. 파워 유저들을 위해 무한정 보조금을 지급할 여력이 없기 때문이다.

그런데 실제 사용량이 얼마나 타오르는지 전혀 감이 없다면, 요금표가 무슨 의미가 있겠는가? Claude의 Opus 4.7과 4.8은 이전 버전과 "정가"는 같지만, 동일한 텍스트에 대해 최대 35% 더 많은 토큰을 사용할 수 있는 "새로운 토크나이저"를 적용한다.

이것이 실존적 문제인가, 아니면 상상을 초월하는 규모로 펼쳐지는 VC 플레이북에 불과한가? 수요를 보조금으로 떠받쳐 시장 점유율과 고객 잠금(lock-in)을 확보한 뒤 수익화하는 것. 결국 기업들은 수조 달러의 매출을 올리기 위해 수십조 원의 설비투자를 하고 있는 것이니까.

어느 쪽이든, 우리는 이제 수익화(Monetization) 단계에 접어들었다. 선택의 여지가 없어서일 수도 있다. 랩 매출이 폭발적으로 늘어나는 만큼, 자금 조달은 그보다도 빠르게 증가했다.

AI를 구축하고 운영하는 데 들어가는 돈은 폭발적으로 늘었다. 세계에서 가장 두둑한 주머니들 — 하이퍼스케일러 현금흐름, 벤처 캐피털, 국부 펀드, 공모 크레딧, 사모 크레딧, 공모 주식 — 이 대부분의 비용을 부담하고 있다. 결국 고객들이 청구서를 직접 집어 들기 시작해야 한다.

무료 AI의 시대는 끝나간다. 토크노믹스(Tokenomics)가 시작된다.

컴퓨트의 기본 비용이 더 투명해지고 성과와 직접 연결되기 시작하면 어떤 일이 생길까? ROI 논쟁이 수백만 명의 사용자와 수많은 유스케이스에 걸쳐 실시간으로 답을 내놓을 것이다.

일반 사용자에게는 큰 변화가 없을 수도 있다. 그러나 과학 실험적 시도, 자유분방하게 돌아다니는 에이전트, 그냥 해보는 사용들은 삭제되거나 오픈소스 모델로 대체될 것이다. 기업들은 AI 기능을 제한하고 감시·관찰성(observability)에 투자할 것이다. 예산 제약은 AI 지출과 인원수를 맞바꾸는 구도를 만들 것이다. 공급자들은 가격 경쟁을 벌이고 효율성을 위해 물리·디지털 아키텍처를 최적화하기 시작할 것이다.

대부분의 상황에서, 충분히 좋은 것으로 족하다. 오픈소스, 저가, 소형 모델을 운용하는 비용은 하락하는 반면 성능은 계속 개선되고 있다. 이번 주에도 Nvidia의 최신 Nemotron 패밀리처럼 범용 고성능 모델과 로컬 배포 및 특수 에이전틱 용도에 최적화된 소형 모델을 포함하는 오픈소스 모델 배치가 또 나왔다. 프론티어가 계속 발전함에 따라, 일정 수준의 지능에 대한 추론 비용은 급격히 하락한다. 베스파로 충분한데 굳이 페라리를 빌릴 이유가 있겠는가?

물론, 고도로 전문화된 기능을 수행하는 프론티어 모델은 여전히 높은 프리미엄을 받겠지만, 시장에서 차지하는 비중은 줄어들 것이다. 최고의 변호사는 시간당 수천 달러를 청구할 수 있지만, 다른 수백만 명의 노동자는 최저임금을 받는 것처럼.

그러나 고가 시장에서도 미국과 중국 제품의 격차는 주목할 만하다. Qwen 3.7과 Deepseek V4는 벤치마크에서 Opus 4.8과 GPT 5.5에 아직 못 미치지만, 가격은 10배에서 25배나 저렴하다.

4월에 V4 Pro와 V4 Flash를 출시한 이후, Deepseek은 처리 토큰 수 기준으로 OpenRouter에서 Anthropic을 제치고 차트 최상단으로 치고 올라왔다.

한편, 가장 많이 쓰이는 코딩 에이전트 중 하나인 Cursor는 xAI와의 100억 달러 계약으로 제공받은 컴퓨트에서 후처리 학습(post-train)된 새 모델을 출시했다. 기반 모델은 Moonshot의 또 다른 중국 오픈소스 모델이며, Cursor가 고객으로부터 얻은 데이터로 학습되었다. 결과는 Deepseek보다도 강력하다. 4.7 및 5.5와 비슷한 수준이지만 작업당 비용은 10배 저렴하고, 가장 빠른 프론티어 모델 중 하나다.

대규모 미국 기업들이 중국 대안으로 대거 이탈하는 것을 막는 다른 "고려 사항들"이 분명 존재한다. 또한 워크플로우와의 통합이 깊어질수록 고객 잠금(lock-in)도 강화된다. 그러나 코딩, 법률 등 특화된 워크플로우를 위해 오픈소스 기반 모델을 후처리 학습하는 애플리케이션 레이어 기업들의 트렌드는 계속 성장하고 있다.

그렇다면 AI 트레이드에 무슨 의미인가?

먼저 분명히 할 것은, 랩과 하이퍼스케일러의 매출은 성장할 것이라는 점이다. 상위 Anthropic 모델의 토큰 사용량은 계속 늘고 있다. 반발에도 불구하고, 프론티어 모델은 특히 기술·금융 같은 고위험 분야에서 의미 있는 가치를 창출할 수 있으며, 수익화 단계에서 당길 레버도 아직 충분하다. 이들이 돈을 벌기 시작하는 것이 전체 계획의 핵심이다.

마찬가지로, 이것이 단기적인 컴퓨트 부족 문제를 해결하지는 않는다.

그러나 청구서가 커질수록 비용과 효율성이 더욱 중요해질 것이라는 점은 분명하다. 로컬 추론, 소형화, 스마트 라우팅, 관찰성, 가격 경쟁, 효율적 모델 아키텍처 테마는 성장할 것이다. 경쟁 압박과 가격 경쟁은 지속될 가능성이 높다.

이것은 우리가 한동안 써왔던 또 다른 주제로 곧장 이어진다…