AI 데이터센터, 화석연료에 의존하는 이유 - 그린에너지 전환의 현실과 한계 (NYT)

» AI 데이터센터 건설 붐 속에서, 미국의 데이터센터는 여전히 화석연료(천연가스, 석탄)에 절대적으로 의존 중임

» 2025년 기준, 데이터센터에 공급되는 전력의 절반 이상이 화석연료 기반

» 트럼프 행정부는 그린 에너지를 '사기'라 비판하며, 천연가스·석탄 등 화석연료를 강하게 밀어주고 규제(녹색에너지 세액공제 등)를 철폐함. 이 정책이 데이터센터 운영에 화석연료 의존도를 더욱 높임

» 재생에너지(태양광·풍력 등)와 대형 배터리는 경제성이 뛰어나 급성장 중이지만, 24/7 안정적 전력 공급 문제(야간·계절 간 격차 등)가 존재하여 완전한 대체는 어려움

» 배터리 기술은 낮~밤 이동에는 적합하지만 월/계절 이동에는 비효율적

» 데이터센터의 전력 수요는 '상상 이상'으로 급증. 예시로, 1GW를 지속적으로 충당하려면 1,250만장의 태양광 패널(축구장 5,000개 크기)이 필요함

» 원자력 발전은 안정적·무탄소 대안이지만, 신규 원전 건설에는 7~8년이 소요되고 비용 부담이 큼. 빅테크가 대규모 투자를 결정했지만 실질적 전환까지 시간 필요

» 천연가스는 미국 내 자원이 풍부하고, 발전소 건설 속도도 빠르기 때문에(1~2년 내 완공), 당분간 데이터센터의 '절대적 공급원'으로 남을 전망

» 전체적으로 데이터센터의 폭발적 성장, 정책 변화, 기술 한계가 복합적으로 작용하여 단기적으로는 화석연료 중심의 공급 구조가 지속될 것이며, 중장기적 대안(원전/재생에너지+저장 기술)의 실효성은 미지수

https://www.nytimes.com/2025/09/27/business/dealbook/why-dont-data-centers-use-more-green-energy.html

▶️[TotalEnergies, 모잠비크 LNG 프로젝트 재개에 근접]

- 프랑스 TotalEnergies는 200억 달러 규모의 모잠비크 LNG 프로젝트(12.8MTPA)를 재개할 준비가 되어 있다고 밝힘

- TotalEnergies의 CEO 패트릭 푸이안은 “우리는 프로젝트 재개를 진행 중이며, 모든 준비가 되어 있고, 실제로 현장에서 동원 작업을 시작하고 있다. 다만 공식적으로 불가항력를 해제하는 최종 결정을 남겨두고 있다”고 언급

- 푸이안은 "모잠비크 정부가 가동 시점을 새로 설정하는 등의 개발 계획을 업데이트한 안건을 승인할 것”이라고 전함

- 그는 “우리는 2029년에 상업 가동을 시작할 계획이며, 불가항력(내전 문제)이 반영된 예산 업데이트도 필요하다"라고 언급했으며, 현재 그 부분을 평가하고 있으며 매우 신속히 움직일 것”이라고 덧붙임

- 아울러 TotalEnergies와 파트너들은 2030년 이후 모잠비크 LNG의 추가 단계(확장)를 계획하고 있다고 발표 자료에 기재했으나, 구체 내용은 공개되지 않음

- 모잠비크 LNG 측에 따르면 약 650억 입방피트(약 65조 입방피트)에 달하는 천연가스 매장량을 바탕으로 2기 규모의 액화설비와 최대 연간 43MTPA 규모까지 확장할 수 있는 잠재력이 있다고 전함

- 모잠비크 LNG 프로젝트에 필요한 LNGC 건조의향서(LOI) 계약 척 수는 총 17척(HD현대삼호 9척, 삼성중공업 8척)

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-29/totalenergies-ceo-says-mozambique-lng-project-ready-to-restart

[ 펜타곤, 미사일 생산 2배 확대 추진 ]

📌 핵심 요약

- 미 국방부가 '중국과의 잠재적 충돌 대비'를 위해 주요 미사일 생산량을 2~4배 확대하라고 방산업체들에 요구
- Munitions Acceleration Council (탄약 가속 위원회) 주도로, 국방부 고위층이 주기적으로 방산업체 경영진과 직접 소통
- 대상 무기: Patriot PAC-3, SM-6, PrSM, LRASM, JASSM-ER, THAAD 등 12종
- 하지만 업체·전문가들은 생산 현실성·예산 부족·공급망 병목 문제를 우려

🔹 배경

- 러시아-우크라이나 전쟁(2022) 이후 미국은 재고 소진과 공급망 붕괴 문제를 직면
- 2025년 이스라엘-이란 12일 전쟁에서 수백 발의 첨단 미사일 소모 → 재고 더 악화
- 트럼프 행정부, 7월에 5년간 250억 달러 추가 예산 확보했지만 목표 달성에는 수천억 달러 추가 필요

🔹 구체적 추진 내용

Lockheed Martin (Patriot, PrSM, JASSM)

- 미 육군, 2024~26년 2,000기 PAC-3 계약(약 100억 달러)
- 국방부 목표: 연간 2,000기 → 현재 대비 약 4배 증산
- 공급망 병목: Boeing의 미사일 탐색기(Seeker) → 생산 확대 위해 3.5만 sqft 공장 증축

Raytheon (SM-6, 해상 요격체계)

- RTX CEO, “추가 자금·장기 계약 없이는 증산 어렵다” 경고

Northrop Grumman (로켓 모터)

- 이미 10억 달러 이상 선제 투자, 4년 내 생산량 2배 확대 계획

Anduril Industries 등 신흥 방산기업도 회의 참여

→ 일부 기술 라이선스 이전 가능성 논의


🔹 병목 요인

1. 생산 시간 : 첨단 미사일 1기 조립에 최대 2년 소요
2. 공급망 취약성 : 로켓 연료·배터리·탐색기 등 핵심 부품 단일 공급처 의존
3. 인력 부족 : 숙련 기술자 충원 난항
4. 예산 불확실성 : 계약 전 선투자에 대한 기업 리스크


🔹 전략적 함의

- 미군은 인도·태평양 지역 기지 및 동맹국 방어용 요격체계 확보를 최우선 과제로 삼음
- 중국의 군비 확장 및 무기 수출 확대(40개국 이상)에 대응하는 미사일 비축 경쟁 가속화
- 방산업체에 장기적 투자·공급망 강화 신호 필요 → “말이 아닌 돈으로 증명” 요구

이번 한국 자산 사이클은 차이나 버블일지도 모르겠다는 생각

https://www.chosun.com/economy/economy_general/2025/09/29/Q76FIMRBBVHJJN6C26AP6V3S34/?utm_source=naver&utm_medium=referral&utm_campaign=naver-news

#PLTR

영국 에너지, Oil & Gas Tech 부문 팔란티어 수상!

BP와의 오랜 파트너십이 빛을 발하는 중

#PLTR

팔란티어, 미 국무부(DOS) 신규 계약!

» 1년짜리인데 $410M 대형 계약 성공.. 심지어 추가 계약 가능성도 열려있음 → 단일연도, 단일기관 기준 ‘매우 큰 계약’

» 이번 계약 규모만 보면 정부부문 분기 매출과 비슷한 수준

» 경쟁여부가 미공개로 되어있는 것으로 보아, 경쟁입찰이 아닌 단독 계약으로 추정 중

팔란티어 국무부 계약 히스토리

- 2017~21: 초기 파일럿/헬스케어 및 데이터 프로젝트
- 2023.03: 5년 $99.6M Project Axiom BPA(의료/의사결정 지원)
- 2025.05: CGFS 단기 $4.47M 지원 계약(회계·금융 서비스)
- 2025.09: 1년 $410M 엔터프라이즈 BPA(비즈니스 SW/전사 플랫폼)

2Q 실적 발표 이후에 정부부문에서 굵직한 계약들이 계속 나오는 중인데, 이번 하반기에도 급성장하는 모습 기대해봐도 될 듯

#AI

Futurum AI 15 리스트

팔란티어 포함 요즘 핫한 기업은 다 모아둔 최신 리스트

데이터센터 인프라쪽에는 네비우스, 아이렌, 사이퍼마이닝 등이 있는데, 젠슨황 최근 인터뷰 보고나니 이쪽도 편입해야하나 심각하게 고민되긴 함...

#PLTR

참고로 미국 정부쪽 초대형 떡밥으로 아직 골든돔이 남아있습니다.

현재 팔란티어-안두릴-스페이스X 차세대 방산 컨소시엄 vs 록히드마틴 등 레거시 방산 컨소시엄이 대결 중

https://www.investors.com/news/technology/golden-dome-upside-palantir-stock-lockheed-martin-competition/?src=A00220

#AI

젠슨황 최근 1시간 40분 인터뷰 요약

1. OpenAI, 차세대 하이퍼스케일 기업

» 젠슨 황은 OpenAI가 수조 달러 규모의 하이퍼스케일 기업이 될 거라 확신. 지금도 저점이라는 어조

» AI 산업은 산업 혁명에 비견되며, 추론이 10억 배 증가할 거라 전망. 사전 훈련, 사후 훈련, 추론의 세 가지 스케일링 법칙이 AI 발전을 이끌고, 단순 응답에서 생각하고 연구하는 AI로 진화 중

» 에이전트 시스템과 멀티모달리티(비디오 생성 등)로 AI가 더욱 복잡해지고 있음

2. 엔비디아-OpenAI 파트너십과 Stargate 프로젝트

» 엔비디아는 OpenAI와 100억 달러 투자, 10GW 데이터센터 구축 프로젝트(Stargate)를 진행

» OpenAI가 Microsoft Azure, OCI, CoreWeave 외에 자체 AI 인프라를 처음 구축

» 고객 증가와 계산 요구의 지수적 성장(사용자당 토큰 생성 증가)으로 이런 협력이 필수

» OpenAI의 자체 데이터센터는 AWS, GCP 같은 하이퍼스케일러처럼 여유 용량을 타사에 판매 가능

3. AI가 GDP와 일자리를 견인

» AI는 일반 컴퓨팅을 대체하고, 하이퍼스케일러의 추천 엔진이 CPU에서 GPU로 전환. AI는 인간 지능을 증강해 세계 GDP의 50~65%(약 50조 달러)를 보강 가능

» 예를 들어, 10만 달러 직원에 1만 달러 AI를 추가하면 생산성이 2-3배 증가

» NVIDIA 내부에서도 AI로 칩 설계와 소프트웨어 개발 속도가 빨라져 더 많은 인재 고용과 성장으로 이어짐

4. 데이터 처리와 시장 전망

» 데이터 처리(구조화·비구조화)가 CPU에서 AI로 이동하며, 시장 규모가 급성장. Wall Street의 2027년 이후 성장 둔화 예측은 틀렸음

» AI 수익은 2026년 1000억 달러에서 2030년 1조 달러로 성장 가능. 기존 하이퍼스케일러(TikTok, YouTube, Meta)의 수익 기반이 이미 AI 중심으로 전환

» 과잉 공급 우려는 컴퓨팅 전환 완료 전까지는 안해도 됨

5. 엔비디아의 경쟁 우위

» ‘공급’ 측면에서 엔비디아는 항상 수요 시그널에 맞출 준비가 되어있음. 돌이켜보면 오히려 하이퍼스케일러들이 수요를 과소평가해옴

» 엔비디아는 연간 출시 사이클(Hopper→Blackwell→Vera Rubin)로 성능 30배 향상

» AI 내부 활용으로 개발 속도 가속화. NVLink, Spectrum X 등 시스템 수준 설계로 경쟁자(Google TPU 등) 따라오기 어려움

» NV Fusion으로 Intel과 협력, 생태계 확장 중.성능/와트 효율이 무료 칩보다 데이터센터 수익 30배 높여 경제적 가치 극대화

6. 소버린 AI와 글로벌 경쟁

» 모든 국가는 AI 인프라 구축해야함. OpenAI, Grok, Gemini 같은 모델 활용 권장하지만, 산업·국가 안보 모델 위해 자체 AI 개발 필요

» 미국은 트럼프 행정부의 에너지 정책(성장 지향, 규제 완화)으로 AI 리더십 유지 중. 수출 라이선스 가속화로 미국 AI 스택을 전 세계로 확산해야함

7. 중국 시장과 AI 경쟁

» 중국은 경쟁 상대지만, 시장 진입하는 것이 양국에 이익. 현재 미국 제재로 화웨이가 독점 이익 얻으며 글로벌 데이터센터 구축 가속화 중

» 엔비디아의 중국 시장 진입이 양국 이익, 특히 미국의 경제·지정학적 영향력 극대화에 기여할 수 있음

» H20 칩 수출 제한(15% 세금)에도 중국의 개방 시장 정책 회복과 상호 경쟁으로 지혜로운 해결 기대

8. H1B 비자와 인재 유치

» H1B 비자 10만 달러 정책은 시작점. 아메리칸 드림은 인재 유치가 핵심. 중국 AI 연구자 유입이 90%에서 10-15%로 급감, 이는 위기임

» 미국은 최고 인재를 유치하고 유지할 전략 필요. 트럼프의 ‘bring it on’ 마인드로 경쟁력 강화 가능함

9. AI와 일자리 변화

» AI는 일자리 대체가 아닌 변화와 창출로 이어짐

» NVIDIA는 AI로 더 많은 아이디어 실행, 생산성 향상, 인재 고용 증가. AI는 기술 민주화로 누구나 프로그래머·창작자가 될 기회 제공. AI 미사용 그룹은 사용 그룹에 도태될 가능성.

10. 2030년 AI 미래

» 2030년까지 로봇(AI 에이전트, 로보틱스)과 생물학(디지털 트윈)에서 20,000년 분의 진보 예상

» 모든 인간이 개인화된 AI(클라우드·로봇에 구현) 보유 가능

» 변화 속도는 지수적. 기업과 정부는 AI 열차에 얼른 올라타 적응해야함

https://www.youtube.com/watch?v=pE6sw_E9Gh0

이번 인터뷰를 3달전 젠슨황 인터뷰랑 연결지어서 보면 좋음

이 부분은 팔란티어 CEO 알렉스 카프가 했던 말과도 같은 맥락

개인적으로 이 부분이 킥이었음. GDP로 치환해서 보니 좀 더 와닿음. 빅테크 수장들도 비슷한 관점으로 AI를 보고 있으니, 계속 과소투자가 더 리스키하다고 보는듯

#조선

미 해군 RFI 문서 요약

» RFP 전 단계 RFI 문서, 시장조사 및 업계 의견 수렴을 위한 사전 안내 성격의 문서

» 10년 동안 35억 달러 규모 2,799대 함정 추가 예정

» 해외(미국 외) 설계도 가능하나, 최종 납품엔 미국 내 제조·조달 요건 필수

향후 일정

» RFI 발행(2025년 4분기) → Industry Day(2025년 10월 15일) → Draft RFP(2026년 1분기) → 공식 RFP(2026년 2분기) → 계약 수여(2026년 3분기) 예상

#조선

해외 설계 가능하다는게 핵심

약 1년 후에는 미 해군쪽 군함 계약이 터져주지 않을까 생각.. 그럼 조선은 언제 팔지?

#반도체

젠슨황 인터뷰와 이어지는 아이디어로, 한국투자증권에서는 메모리 반도체 역사상 가장 긴 업사이클이 될 것으로 예상 중. 반도체도 초입이라 코멘트

#단상

오늘 리서치 토대로 생각을 정리해보면

1) AI 는 아직도 초입. 사이클의 길이를 생각하면, AI 인프라(반도체, 네오클라우드) or 전력 인프라(원자력, 가스, 석탄, 변압기, SOFC)를 아직 홀딩하고 있다면 매도 고민은 천천히 해도 될 것. 상대적인 퍼포먼스 차이는 있어도 기본적으로 다 좋은 주식이라고 생각

2) 이는 팔란티어에도 동일하게 적용. 아직 95%의 기업이 AI를 제대로 활용조차 못하고 있으니.. 정부부문 제외한 상업용만 해도 업사이드는 무궁무진. 온톨로지가 AI 활용의 기본 문법으로 되어가는 과정을 지켜볼 예정

3) 지정학적 갈등이 모두 해소되고 세계평화모드로 가지 않는 이상은 #조선, #방산도 계속 Long

4) 젠슨황 형님 리딩하는대로 26-27년도에는 슬슬 AI를 활용한 로보틱스와 바이오 쪽에서도 큰 기회가 있을거 같고, Oil 쇼티지 시나리오도 지켜보면 좋을듯

🔥 한화엔진 「 3Q보다는 4Q부터 강력해질 예정 」

☞ https://bit.ly/HWE3Q25PRE

▶️ Issue: 3Q25 프리뷰. 뜨거운 업황 업데이트. 적정주가 상향

▶️ Pitch:
- 3Q25까지 2022년 엔진이 중심, 4Q부터 2023~2024년 엔진으로 확대되며 4Q25부터 실적 성장이 가팔라짐
- 상반기 수주는 1.62조원으로 매출보다 많고 벌써 작년만큼인데, 중국 조선소 향 대형 컨선 엔진 문의가 계속됨

▶️ Rationale: 보고서 참조

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🎴 조선/기계/방산 | 최광식 | DAOL투자증권
📈 텔레그램 공개 채널 https://news.1rj.ru/str/HI_GS
✅ 컴플라이언스 승인을 득한 보고서입니다.
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5만원 돌파 🥂❤️

251001_Raising AI Infrastructure Forecasts - CITI

(1) 우리는 현재 AI 투자 및 구현 속도가 가속화되는 시기에 진입하고 있음

(2) 불과 2주 동안이라는 짧은 시간에 AI 투자/파트너십/제품 발표가 집중적으로 가속화되고 시장이 이를 반영할 것이라고는 예상하지 못했음

(3) 우리는 해당 트렌드를 바탕으로, '26년 AI CAPEX 전망을 기존 $420bn에서 $490bn으로 상향

(4) 또한 '29년까지의 누적 CAPEX 전망을 기존 $2.3tn에서 $2.8tn으로 상향

(5) 이번 '26년 CAPEX 전망치는 YoY +24% 수준. 시장 컨센서스는 약 +20% 수준

(6) 우리는 주요 하이퍼스케일러들이 3Q25 실적 컨퍼런스 콜에서 CAPEX가 추가 상향될 것으로 예상

(7) 한편 AI 컴퓨팅 수요는 '30년까지 전 세계 전력 CAPA에서 +55GW 추가로 요구할 것으로 추정하며, 이는 미국 내에서만 $1.4tn 규모의 추가 AI 컴퓨팅 지출을 발생시킬 것으로 전망

(8) 이는 기업과 AI 연구소 등 최종 고객들로부터 발생하는 AI 서비스[학습 및 추론 모두] 수요가 공급을 초과하는 정도 때문

(9) 모델 효율성 개선과 기업의 AI 도입 확대가 이러한 전망을 뒷받침하고 있음

(10) Epoch AI 데이터에 따르면 프런티어 모델 학습[Training] 컴퓨팅 수요는 2010년 이후 연평균 4.6배 증가

(11) 이는 무어의 법칙[2배]를 훨씬 뛰어넘는 수준

(12) 우리는 기업들이 AI 인프라/데이터센터 건설 계획 발표하는 것은 쉽지만, 실제로 이를 실행하는 것은 1) 노동력, 2) 장비, 3) 자금 조달의 제약 조건을 고려할 때 다소 어렵다고 판단함

(13) OpenAI의 샘 알트먼이 얼마전 지적했듯이, 우리가 필요한 인프라 규모는 너무나 거대해서 "새로운 금융 조달 방식"을 요구할 것이라고 판단

(14) 주목할 점은, 이번 투자 사이클의 모습에서 자금 조달의 방식이 "현금흐름 기반" → "부채 기반"으로 전환되고 있다는 것

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[Implication]

(1) AI 사이클의 끝에 대한 시그널은 개인적으로 아직 감지되고 있지 않지만, 부채 기반의 버블이 끼고 있다는 것을 결코 무시할 수는 없는 단계로 진입한 듯 함

(2) "어떤 요소"가 이번 사이클에서 카나리아가 될 지 고민도 병행 하기 시작해야 하는 단계