모건스탠리, AI 사이클 최중요 데이터 패키지 발표...2027년 빅4 CAPEX 1조 달러 돌파

💻 모건스탠리, AI 사이클 최중요 데이터 패키지 발표...2027년 빅4 CAPEX 1조 달러 돌파 📌 하이퍼스케일러 캐팩스 추이 구글·아마존·마이크로소프트·메타 4사 합산 기준 2024년 $2,500억 → 2025년 $4,130억 → 2026년 $7,370억 → 2027년 $1조 180억 2024~2027년 누적 합산 $2조 이상 집행 예정 📌 달러보다 중요한 숫자 — 실물 컴퓨트 용량 2025년 증설 컴퓨트 용량: 6.7GW 2027년 증설 컴퓨트 용량: 19.5GW 단 2년 만에 3배 규모의 AI 인프라가 단일 연도에 가동 구글 단독으로 2027년 6.8GW 증설 예정 참고: AWS가 2024년말까지 역사상 누적 구축한 전체 용량이 4~6GW — 구글은 1년에 그걸 넘는다 📌 GW당 구축 비용 2024년 GW당 $620억 → 2027년 GW당 $520억 (밀도는 오히려 상승) 구글(커스텀 ASIC): GW당 $440억 마이크로소프트(NVIDIA GPU): GW당 $590억 → GW당 $150억 격차, 원인은 단 하나 — 커스텀 실리콘 vs 범용 GPU 📌 NVIDIA GPU vs 커스텀 ASIC 비용 구조 NVIDIA GB300 랙: GW당 $190억 NVIDIA Vera Rubin (차세대, 랙 전력밀도 600kW): GW당 ~$250억 Broadcom(구글향)·Marvell(아마존향) 커스텀 ASIC 랙: GW당 $60~110억 커스텀 실리콘으로 전환한 하이퍼스케일러는 비용 절감을 넘어 동일 달러 대비 지수적으로 더 많은 컴퓨트 확보 범용 실리콘에 머무는 경쟁자 대비 구조적 우위 형성 📌 투자 시사점 발주는 이미 완료, 전력 계약 체결, 부지 확보 끝 유일한 변수는 서플라이체인이 따라올 수 있느냐 Broadcom — ASIC 설계 Marvell — 커스텀 실리콘 + 광 DSP AAOI — InP 레이저 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi