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6단계 모델: Closelook이 AI 공급망을 매핑하는 방법
Closelook은 전체 AI 인프라 공급망을 여섯 개의 기능적 레이어로 정리한다: 실리콘(리소그래피, 파운드리, 패키징), 메모리(HBM, DDR5, 스토리지), 네트워킹(인터커넥트, 스위치, 광통신), 컴퓨트(GPU, 커스텀 ASIC, CPU), 데이터 플랫폼(클라우드 인프라, 데이터베이스, 옵저버빌리티), 그리고 최종 시장(엔터프라이즈 AI, 소비자 AI, 로보틱스)이다. 각 레이어는 서로 다른 경쟁 구도, 병목 위험, 투자 특성을 갖는다. 6단계 모델은 Functional Index의 구조적 뼈대이며, 모든 구성 종목은 주요 레이어에 따라 분류된다. (참고: 2026-06-30 리컨스티튜션에서 Rubin 지수는 8단계 공급망 프레임워크로 확장되어 AI Factory 레이어와 Physical AI 레이어가 추가되었다. 이 6단계 모델은 여전히 유용한 개념적 입문 자료이며, 이후의 구조적 작업이 이를 대체할 수 있다.)
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레이어가 투자자에게 왜 중요한가
대부분의 투자자는 "AI 주식"을 하나의 단일 범주로 생각한다. 하지만 AI 공급망은 각 레이어마다 사이클 특성, 마진 구조, 병목 위험이 서로 다른 깊고 계층화된 구조다. 실리콘(1단계)은 자본집약적이며 리드타임이 길다. 메모리(2단계)는 가격 결정력의 변동이 큰 매우 순환적인 레이어다. 컴퓨트(4단계)는 NVIDIA가 지배하지만 커스텀 ASIC이 부상하고 있는 레이어다. 자신이 어느 레이어에 투자하고 있는지 이해하는 것이 위험 프로필을 결정한다.
Functional Index는 여섯 개 레이어를 독립적으로 추적한다. 1단계(실리콘)가 4단계(컴퓨트)를 웃돌 때, 이는 공급망이 수요에 앞서 구축되고 있음을 시사하는 건전한 선행 지표다. 4단계만 단독으로 웃돌 경우, 이는 광범위한 공급망 확인 없이 수요가 집중되고 있음을 암시한다.
여섯 개 레이어
1단계 — 실리콘: ASML, TSMC, Applied Materials, Lam Research, BESI. 리소그래피, 파운드리, 패키징. 물리적 기반. 가장 긴 리드타임, 가장 높은 자본집약도.
2단계 — 메모리: Micron, SK Hynix, Samsung Memory. HBM, DDR5, 스토리지. 가장 순환적인 레이어. HBM 가격이 AI 수요 건전성의 핵심 신호다.
3단계 — 네트워킹: Broadcom, Arista, Marvell, Coherent. 인터커넥트, 스위치, 광통신. 컴퓨트 노드 간의 연결 조직. 클러스터 규모가 커질수록 점점 병목이 심화되고 있다.
4단계 — 컴퓨트: NVIDIA, AMD, Intel, Google TPU, AWS Trainium. GPU, 커스텀 ASIC, 추론 가속기. 가장 눈에 띄는 레이어지만 유일하게 중요한 레이어는 아니다.
5단계 — 데이터 플랫폼: Snowflake, Datadog, Confluent, Elastic. 클라우드 인프라, 데이터베이스, 옵저버빌리티. 에이전트와 AI 애플리케이션이 구동되는 소프트웨어 레이어.
6단계 — 최종 시장: Tesla, Apple, Meta, 엔터프라이즈 도입 기업. AI가 실제 세계와 만나는 지점. 전체 스택에 대한 수요 측 지표.