글로벌 AI 컴퓨트 수급 불균형, 단가 상승 및 입지 전략 시나리오 (2026-2032)

• 원본 제목: 안녕하세요, 미래에셋 임희석입니다
• 발행일: 2026-09-18
• 발행기관: 미래에셋증권
• 원본 카테고리: 산업
• 원본 파일: 리포트_260918_미래에셋증권_안녕하세요, 미래에셋 임희석입니다.pdf
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글로벌 AI 컴퓨트 수급 불균형, 단가 상승 및 입지 전략 시나리오 (2026-2032)

핵심: 전력 확보와 계통연계, 인허가 등 공급 병목을 감안하면 계획된 CAPA 가 단기간에 모두 가동되기는 어려우며, 단기적으로는 AI 컴퓨트 단가의 가파른 상승이 지속될 가능성이 높다. (근거: p. 3)

• 학습 수요가 증가하는 가운데, 특히 추론은 AI 사용자 확대와 Agentic AI 확산, 모델 호출 횟수 및 Token 증가가 맞물리며 가파른 성장이 예상된다. (근거: p. 3)
• 다만 공급이 가속되는 2031 년 이후에는 수요 우위가 약화되며, 단순 CAPA 확보만으로 높은 수익성을 유지하기 어려울 수 있다. (근거: p. 3)
• 대표적으로 Nebius 의 AI 인프라 계약을 CAPA 기준으로 환산하면, 기존 설치 기반의 연간 MW 당 매출은 약 $12mn 수준이었던 반면 2026 년 신규 계약은 $20mn 이상, 최근 단기 계약은 $40~50mn 수준까지 상승한 것으로 추정된다. (근거: p. 17)
• 최근 체결된 3 년 계약은 IT Load 기준 MW 당 연간 매출 2,000 만달러 이상으로 약 2 년의 투자금 회수기간을 확보했으며, 현재 협상 중인 계약은 MW 당 2,500 만달러 수준까지 상승했다. (근거: p. 53)
• 북미는 글로벌 AI 컴퓨트 수요의 약 60~70%, DC 공급의 약 50% 를 차지하는 것으로 추정된다. AI 컴퓨트 수요의 북미 집중도가 높은 가운데, 기존 핵심지역의 가용 전력은 빠르게 소진되고 있다. (근거: p. 18)
• H100 은 시간당 3.85 달러에서 4.50 달러로 17%, H200 은 4.50 달러에서 5.40 달러로 20% 인상된다. (근거: p. 51)
• 최신 Blackwell 기반의 B200 과 B300 역시 각각 19%, 21% 인상되며, GPU 세대 전반에서 가격 상승세가 이어지고 있다. (근거: p. 51)
• 30 년까지 AI 컴퓨트 수요-공급 불균형이 심화될 것으로 예상되는 만큼 GPUaaS 단가의 추가 상승 가능성도 열려 있다. (근거: p. 51)
• 현재 가동 중인 AI Cloud ARR 은 10 억달러, 26 년 CAPA 기준 계약 ARR 은 40 억달러까지 확대됐다. (근거: p. 53)

반대 근거와 제약

• 다만 31 년 이후 공급 증가가 가속될 경우 가격 상승세는 점차 둔화될 수 있으며, 이 시점부터는 CAPA 확대보다 장기 계약과 대형 고객을 통한 안정적인 수요 확보 여부가 사업자 간 차별화 요인이 될 전망이다. (근거: p. 51)

확인이 필요한 부분

• 공급이 가속되는 31 년 이후에도 수요 우위는 이어지겠으나 수급 불균형은 점차 완화될 전망이다. (근거: p. 51)

투자 전략의 핵심 기준: 수요 가시성과 Neocloud 전략

• 하이퍼스케일러와 프론티어 AI 사업자 역시 자체 DC 및 GPU CAPA 확보를 확대하고 있으며, 자체 AI 인프라 운영 역량도 갖추고 있다. (근거: p. 3)

국내 AI DC 사업자 현황, CAPA 전망 및 Top Pick 선정

핵심: 삼성 SDS 의 차별점은 삼성 관계사를 중심으로 한 캡티브 수요 확보 가능성이다. (근거: p. 27)

• NHN 클라우드는 이미 정부 AI 컴퓨팅자원 사업을 통해 양평 AI DC 에 7,656 장의 GPU 인프라를 구축하는 등 관련 레퍼런스를 확보했다. (근거: p. 23)
• 반면 국내 AI 컴퓨팅 수요는 2030 년 3.0GW, 2032 년 4.8GW 수준으로 추정돼 계획된 공급 규모를 크게 하회한다. (근거: p. 24)
• 2027 년 100MW 를 시작으로 2028 년 200MW, 2030 년 600MW, 2032 년 1GW 까지 확대하는 시나리오를 반영했다. (근거: p. 25)
• SPV 가 GPU 및 관련 인프라 투자를 담당하고 NAVER 가 이를 임차해 GPUaaS 를 제공하는 구조로, NAVER 는 초기 CAPEX 부담을 낮추면서 AI 풀스택 운영 및 고객 확보에 집중할 수 있다. (근거: p. 26)
• 당사는 GPUaaS 매출의 일정 비율을 SPV 에 지급하는 형태를 가정했으며, GPU 투자비와 금융비용을 외부 자본과 분담하는 대신 NAVER 가 서비스 운영에서 일정 수준의 마진을 확보하는 구조로 추정했다. (근거: p. 26)
• 이에 NAVER 귀속 GPUaaS 영업이익률은 2027 년 3% 에서 2030 년 8%, 2032 년 18% 까지 상승할 것으로 추정한다. (근거: p. 26)
• 한국 CC 는 28 년 40MW 로 가동해 31 년까지 80MW 로 확대할 계획이다. (근거: p. 27)
• 이에 GPUaaS 매출액은 27 년 2,130 억원에서 32 년 2.6 조원까지 증가할 전망이다. (근거: p. 27)
• 대규모 외부 고객 확보가 중요한 NAVER 와 달리, 삼성전자 등 그룹 내 AI 연산 수요와 기존 기업 클라우드 고객을 기반으로 상대적으로 안정적인 수요 확보가 가능할 것으로 판단한다. (근거: p. 27)
• 이를 합산한 AI DC 영업이익은 27 년 440 억원에서 32 년 9,500 억원까지 증가할 것으로 추정한다. (근거: p. 27)
• 당사는 GPUaaS 수전용량이 2026 년 4MW 에서 2032 년 87MW 까지 확대되고, AI DC 매출액은 같은 기간 750 억원에서 1.5 조원까지 증가할 것으로 전망한다. (근거: p. 28)
• 자체 GPU 확대에 따른 감가상각 부담으로 2028~2029 년 AI DC 사업 마진율 하락이 예상되나, 2030 년 이후 규모의 경제에 따른 수익성 개선이 본격화될 전망이다. (근거: p. 28)
• 중장기적으로 20% 이상의 영업이익률 달성이 가능할 것으로 판단한다. (근거: p. 28)
• 대형 외부 테넌트가 필요한 경쟁사와 달리 정부 기반 수요 가시성이 높다는 점이 장점이다. (근거: p. 44)
• 1 차 정부 사업에서 최대 GPU 물량을 운영한 만큼, 27 년 추가 정부 사업 수주 가능성이 높다고 판단한다. (근거: p. 44)
• 그러나 최근 AI Factory 구축을 위해 GPU 및 인프라에 3,810 억원 규모의 투자를 결정하며 GPUaaS 사업을 본격화하고 있다. (근거: p. 41)
• 당사는 GPUaaS 수전용량이 26 년 4MW 에서 32 년 87MW 까지 확대되고, AI DC 매출액은 같은 기간 750 억원에서 1.5 조원까지 증가할 것으로 전망한다. (근거: p. 44)
• 자체 GPU 확대에 따른 감가상각 부담으로 28~29 년 AI DC 사업 마진율 하락이 예상되나, 30 년 이후 규모의 경제에 따른 수익성 개선이 본격화될 전망이다. (근거: p. 44)
• 영업이익은 28 년 970 억원에서 32 년 3,210 억원까지 증가할 것으로 추정한다. (근거: p. 44)
• 타겟 P/E 17 배는 26 년 AI DC 사업 본격화 이후 12MF P/E 밴드 상단이다. (근거: p. 44)

반대 근거와 제약

• 국내 수요만으로는 신규 공급을 모두 소화하기 어려운 만큼, 하이퍼스케일러 및 프론티어랩 등 해외 대형 고객의 수요를 얼마나 유치할 수 있는지가 중요하다. (근거: p. 24)
• 다만 공격적인 CAPA 확대의 전제는 결국 대규모 외부 수요 확보다. (근거: p. 25)
• 특히 NAVER 가 언급한 200MW 규모 글로벌 고객과의 협의가 실제 장기 계약으로 이어지는지가 향후 증설 계획의 가시성을 판단할 주요 지표가 될 전망이다. (근거: p. 25)

확인이 필요한 부분

• 자체 DC 확대에 따른 임차비 절감도 긍정적이나, 궁극적인 실적의 핵심은 프론티어랩을 중심으로 GW 급 CAPA 를 뒷받침할 장기 수요를 확보할 수 있는 지 여부가 될 전망이다. (근거: p. 26)